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  1. 1

    Multidisciplinary prediction of running-related injuries using machine learning (Multidisziplinäre Vorhersage von Laufverletzungen mithilfe von maschinellem Lernen)

    Wu, H., Brooke-Wavell, K., Barnes, M. R., Awan, Z., Mastana, S., Allen, S., Blagrove, R. C.
    Veröffentlicht in npj digital medicine (2026)
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  2. 2

    Cognitive visual strategies are associated with delivery accuracy in elite wheelchair curling: insights from eye-tracking and machine learning (Kognitive visuelle Strategien stehen im Zusammenhang mit der Genauigkeit beim Abwurf im Rollstuhl-Curling auf Elite-Niveau: Erkenntnisse aus Eye-Tracking und maschinellem Lernen)

    Zhao, H., Du, W., Wang, C.
    Veröffentlicht in Frontiers in Psychology (2026)
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  3. 3

    Identifying risk patterns for sudden cardiac death in athletes: a clustering and principal component analysis approach (Identifizierung von Risikomustern für den plötzlichen Herztod bei Sportlern: Ein Ansatz mit Clustering und Hauptkomponentenanalyse)

    Sgarro, G. A., Vasco, P., Santoro, D., Grilli, L., Giglio, M., Brunetti, N. D., Traetta, L., Cibelli, G., Valenzano, A. A.
    Veröffentlicht in PLOS ONE (2026)
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  4. 4

    Artificial intelligence in endurance sports: Metabolic, recovery, and nutritional perspectives (Künstliche Intelligenz im Ausdauersport: Stoffwechsel, Erholung und Ernährung )

    Grivas, G. V., Safari, K.
    Veröffentlicht in Nutrients (2025)
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  5. 5

    AI in Bundesliga match analysis - expected possession value (EPV) vs. expected goals (xG) to predict match outcomes in soccer (KI in der Bundesliga-Spielanalyse - Erwarteter Ballbesitzwert (EPV) vs. Erwartete Tore (xG) zur Vorhersage von Spielergebnissen im Fußball)

    Forcher, L., Forcher, L., Woll, A., Altmann, S.
    Veröffentlicht in Frontiers in Sports and Active Living (2025)
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  6. 6

    A machine learning approach for saddle height classification in cycling (Ein maschineller Lernansatz zur Klassifizierung der Sattelhöhe beim Radfahren)

    Bing, F., Zhang, G., Wei, L., Zhang, M.
    Veröffentlicht in Frontiers in Sports and Active Living (2025)
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  7. 7

    Identification of lower limb muscle fatigue in basketball players based on sEMG signals (Identifizierung von Muskelermüdung in den unteren Gliedmaßen bei Basketballspielern anhand von sEMG-Signalen)

    Ma, X., Chen, S., Li, Q.
    Veröffentlicht in Frontiers in Physiology (2025)
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  8. 8

    A professional assessment of training plans for muscle hypertrophy and maximal strength developed by generative artificial intelligence (Eine professionelle Bewertung von Trainingsplänen für Muskelhypertrophie und maximale Kraft, die mit generativer künstlicher Intelligenz entwickelt wurden)

    Havers, T., Jelonnek, C., Masur, L., Isenmann, E., Sperlich, B., Geisler, S., Düking, P.
    Veröffentlicht in Biology of Sport (2025)
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  9. 9

    Decoding speed climbing: AI-powered biomechanical analysis of elite performance (Entschlüsselung des Speedkletterns: KI-gestützte biomechanische Analyse von Spitzenleistungen)

    Shunko, A.
    Veröffentlicht in Journal of Physical Education and Sport (2025)
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  10. 10

    Experimental exploration of artificial intelligence and ADAMS simulation technology in the teaching of vertical hoop upward throw in rhythmic gymnastics (Experimentelle Erforschung der künstlichen Intelligenz und der ADAMS-Simulationstechnologie beim Unterrichten des vertikalen Reifenwurfs in der rhythmischen Sportgymnastik)

    Ren, Q., Ma, Z.
    Veröffentlicht in PLOS ONE (2025)
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  11. 11

    An analysis of the 6-h ultra-marathon race using a machine learning approach (Eine Analyse des 6-Stunden-Ultramarathons unter Verwendung eines maschinellen Lernansatzes)

    Thuany, M., Weiss, K., Valero, D., Villiger, E., Andrade, M. S., Nikolaidis, P. T., Scheer, V., de Lira, C. A. B., Vancini, R. L., Cuk, I., Braschler, L., Rosemann, T., Knechtle, B.
    Veröffentlicht in Frontiers in Sports and Active Living (2025)
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  12. 12

    Advancing NFL win prediction: from Pythagorean formulas to machine learning algorithms (Fortschritte bei der Vorhersage von NFL-Siegen: von Pythagoras-Formeln zu Algorithmen für maschinelles Lernen)

    Weirich, C., Kim, J. W., Yoon, Y., Jeong, S.
    Veröffentlicht in Frontiers in Sports and Active Living (2025)
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  13. 13

    Beyond playing positions: categorizing soccer players based on match-specific running performance using machine learning (Über die Spielpositionen hinaus: Kategorisierung von Fußballspielern anhand ihrer laufspezifischen Leistung im Spiel mithilfe von maschinellem Lernen)

    de Haan, M., van der Zwaard, S., Sanders, J., Beek, P. J., Jaspers, R. T.
    Veröffentlicht in Journal of Sports Science & Medicine (2025)
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  14. 14

    VO2FITTING software: New insights and practical applications (VO2FITTING software update) (VO2FITTING Software: Neue Einblicke und praktische Anwendungen (VO2FITTING Software Update))

    Monteiro, A. S. M., Azevedo, R. M. S., Zacca, R., Ogonowska-Slodownik, A., Buzzachera, C. F., Vilas-Boas, J. P., Fernandes, R. J.
    Veröffentlicht in Journal of Human Kinetics (2025)
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  15. 15

    Prediction of perceived exertion ratings in national level soccer players using wearable sensor data and machine learning techniques (Prognose der subjektiven Belastungswahrnehmung bei Fußballspielern auf Nationalniveau mithilfe von Sensordaten und Machine-Learning-Techniken)

    Leppich, R., Kunz, P., Bauer, A., Kounev, S., Sperlich, B., Düking, P.
    Veröffentlicht in Journal of Sports Science & Medicine (2024)
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  16. 16

    Gender-specific predictors of vault performance in gymnastics: a machine learning approach (Geschlechtsspezifische Prädiktoren der Leistung beim Sprung im Gerätturnen: ein Machine-Learning-Ansatz)

    Ðordevic, D., Vodicar, J., Kreft, R., Kolar, E., Paunovic, M., Velickovic, S., Marinšek, M.
    Veröffentlicht in Science of Gymnastics Journal (2025)
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  17. 17

    Faster, more accurate? A feasibility study on replacing human judges with artificial intelligence in video review for the Paris Olympics Taekwondo competition (Schneller, genauer? Eine Machbarkeitsstudie zum Ersatz menschlicher Kampfrichter durch künstliche Intelligenz bei der Videoüberprüfung für den Taekwondo-Wettbewerb der Olympischen Spiele in Paris)

    Zhang, Y., Qu, R., Girard, O.
    Veröffentlicht in Frontiers in Sports and Active Living (2025)
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  18. 18

    A multidimensional prediction model for overtraining risk in youth soccer players: integrating physiological and psychological markers (Ein multidimensionales Vorhersagemodell für das Übertrainingsrisiko bei Jugendfußballspielern: Integration physiologischer und psychologischer Marker)

    Qian, H., Lee, S.
    Veröffentlicht in Journal of Sports Sciences (2025)
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  19. 19

    Machine learning in rugby union: predicting and identifying key performance indicators for professional rugby union players in match play based workload (Maschinelles Lernen im Rugby Union: Prognose und Identifizierung zentraler Leistungsindikatoren für professionelle Rugby-Union-Spieler im wettkampfbasierten Belastungskontext)

    Ren, X., Boisbluche, S., Philippe, K., Demy, M., Äyrämö, S., Rautiainen, I., Ding, S., Prioux, J.
    Veröffentlicht in European Journal of Sport Science (2025)
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  20. 20

    Quantitative analysis and evaluation of research on the application of computer vision in sports since the 21st century (Quantitative Analyse und Bewertung der Forschung zur Anwendung von Computervision im Sport seit dem 21. Jahrhundert)

    Cheng, C., Xue, J., Gou, W., Xie, M.
    Veröffentlicht in Frontiers in Sports and Active Living (2025)
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