自主研发步态评估系统多少钱

足型根据足弓的状态分为正常足、高弓足、扁平足，足弓的健康与否关系着足部对身体的支撑和受力平衡。如果足弓有问题则会影响骨骼、肌肉的正常功能，对日常生活行动上也有不同程度的影响。一、步态分析仪应用原理采用力的传感技术对足底压力的分布进行检测，在一台设备上同时时间静态和动态的测试、分析、训练的功能。根据不同区域足部压力的大小分布，检测结果会采用不同的颜色进行区分，对比健康足底压力的分布情况可以直观了解到足部的哪一区域出现了问题。除了对足底压力的检测，步态分析仪还可以对检测者进行平衡测试，通过力量和压力中心曲线分析人体的平衡状态。芯康多年从事足底压力步态分析系统产品销售,产品***分布于全国各省市。自主研发步态评估系统多少钱

    多场景步态分析是基于AI的便携式步态体态分析系统，系统通过微型足部传感器、手机图像处理技术，对人体数据进行分析，进而定量评估步态、体态、损伤风险，为风险规避、训练计划、体质提升提出改进依据。小型化，便携，不受使用场景限制，可测试动态步态，测试数据维度和频次更高，结果更加精细。无触觉式穿戴。测试方便，即穿即测，后续增值服务空间，PC、APP、平板三端结合，现场发报告。微观动作分析包含了着地仰角、着地内翻角、离地仰角、外翻幅度、拍地速度、着地外翻速度、步偏角。举例说一下步偏角。步偏角是指踝关节在水平面上做内外旋时形成的角度，若步偏角小于标准值时，则说明该名测试者走路有内八字倾向。若步偏角高于标准值时，则说明该名测试者走路有外八字倾向。 自主研发步态评估系统多少钱芯康为您提供多种规格的足底压力步态分析系统，满足任何场景的需求。

    膝过伸：膝过伸很常见，但一般是代偿性改变，多见于支撑相早期。一侧膝关节无力可导致对侧代偿膝过伸；趾屈肌痉挛或挛缩导致膝过伸；膝塌陷步态时采用膝过伸代偿；支撑相伸肌痉挛；躯干前倾时重力线落在膝关节重心前方，促使膝关节后伸以保持平衡。短腿步态：患肢缩短达cm以上者，该侧着地时同侧骨盆下降导致同侧肩倾斜下降，对侧迈步腿髋膝关节过度屈曲、踝关节过度背屈。如果缩短超过100px，则缩短侧下肢以足尖着地行走，其步态统称短腿步态。臀大肌步态：臀大肌是主要的伸髋及脊柱稳定肌。在触地时控制重力中心向前。臀大肌无力者，足跟着地时常用力将腰部前凸，使重力线落在髋关节后方，形成仰胸挺腹的臀大肌步态。臀中肌步态：患者在支撑相早期和中期骨盆向患侧下移超过5°，髋关节向患侧凸，患者肩和腰出现代偿性侧弯，以增加骨盆稳定度。患侧下肢相对过长，所以在摆动相膝关节和踝关节屈曲增加，以保证地面廓清。典型的步态特征表现为鸭步。

步态分析（gaitanalysis）就是研究步行规律的检查方法，旨在通过生物力学和运动学手段，揭示步态异常的关键环节及影响因素，从而指导康复评估和医治，有助于临床诊断、疗效评估及机理研究等。步态分析中，常通过一些特殊参数来描述步态正常与否，这些步态参数通常包括以下几类：步态周期、运动学参数、动力学参数、肌电活动参数和能量代谢参数等。正常步行必须完成三个过程：支持体重、单腿支撑和摆动腿迈步。在临床工作中，对患有神经系统或骨骼肌肉系统疾病而可能影响行走能力的患者需要进行步态分析，以评定患者是否存在异常步态以及步态异常的性质和程度。足底压力步态分析系统可与三维足扫描、设计软件、雕刻3d打印机等系统，形成足数据到定制矫形一体化方案。

步行条件

1、肌力：肌力是完成关节运动的基础，为了保证步行周期的支撑相稳定，单侧下肢必须能够支撑体重的3/4以上。或者双下肢的伸肌（主要是指股四头肌、臀大肌等）应达到3级以上，才能保证另一下肢能够从容完成向前摆动的动作。

2、平衡能力：人体的平衡是指身体所处在的一种稳定的姿势状态，或是指人体在运动或受到外力作用时能自动调整并维持姿势稳定性的一种能力。不同的步行环境对平衡有不同的要求，如果只是在室内的步行，平衡能力只需2级，一旦进行室外步行，则平衡能力必须到达3级。

3、协调能力及肌张力均衡：步行中为了保证双下肢各关节在步行周期的各个不同时期发挥正常作用，双侧上、下肢的肌肉主要指引起各关节运动的主动肌、固定肌以及协同肌和拮抗肌之间，能协调配合，特别是拮抗肌之间的肌张力和肌力的协调匹配。

4、感觉功能及空间认知功能：感觉是步行的基础，特别是本体感觉直接影响步行的进行。步行中上下肢各关节所处的位置，落步时的步幅及深浅高低等均直接影响步行完成的质量。

5、中枢控制：是指***系统在对多种感觉信息进行分析整合以后，下达的运动指令，任何原因导致的***系统损伤和破坏，都会影响对步行的控制，产生异常步态。 足底压力步态分析系统是一种用基于运动生物力学原理，用于医疗、体育科学、科研等领域的仪器。什么是步态评估系统

足底压力步态分析系统可准确的诊断足底状况,是否平足,足弓塌陷或偏高,足内外翻程度大引起踝稳定性差。自主研发步态评估系统多少钱

    大多数步态数据集都是在相对固定和受限的环境中采集的，如实验室或静态室外环境。CASIA-B和OU-MVLP是近期步态识别研究中**常用的数据集。CASIA-B包含124个对象和13,640个序列，它建于2006年。OU-MVLP由10,307个身份ID和288,596个行走视频组成，就对象数量而言，它是一个大步态数据集。更多数据集的统计数据见表1，这些数据集主要是在受控环境下构建的，是为预定义的跨视角步态识别而设计的。然而，在真实场景中，步态识别会遇到完全不受约束的挑战，如不同的视角、遮挡、各种携带和穿戴条件、复杂和动态的背景干扰、照明、行走方式、表面影响等。现有的基准远远落后于实际步态识别的要求。考虑到人脸识别和行人重识别（ReID）的成功，现在是时候在野外进行基准步态识别了。 自主研发步态评估系统多少钱