湖南步态评估系统中标

时间:2023年10月21日 来源:

    疼痛问题一直困扰着我们的日常生活,牙痛,肠胃痛,伤病痛等。有时候折腾得我们彻夜难眠,疼痛难忍,精疲力竭。所以人们对疼痛的研究一直很重视,不断开发出新的动物模型和疼痛监测设备。动物步态分析系统(CatWalk)就是的利用大小鼠为动物模型的疼痛研究设备,主要通过监测动物步态的变化来研究疼痛变化情况,如某一个肢体的疼痛会导致该只脚着地时间缩短、着地面积减少、着地力量减少、空中悬浮时间增长等。动物步态分析系统可以准确的测定上述这些参数的变化,为疼痛研究提供精确的数据。另外可以连续多次,快速准确的测定这些数据。因此可以用于高通量的数据研究,以及长时间的疼痛恢复过程的监测。过去该系统主要用于神经性疼痛、脊髓损伤、神经退行变、脑中风的研究。 足底压力步态分析系统对辅助支具适配测试,对患侧和健侧足底压力数据对比,设计更适合的支具产品。湖南步态评估系统中标

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而影响步态的常见因素主要有两种: 骨关节因素:由于运动损伤、骨关节疾病、先天畸形、截肢、手术等造成的躯干、骨盆、髋、膝、踝、足静态畸形和两下肢长度不一致。疼痛和关节松弛等也对步态产生明显影响。神经肌肉因素:***损伤,包括中风、脑外伤、脊髓损伤和疾病、脑瘫、帕金森氏综合征等造成的痉挛步态、偏瘫步态、剪刀步态、共济失调步态、蹒跚步态等。步态分析的适用领域: 系统损伤,如:脑卒中、脑外伤后偏瘫、脑瘫、帕金森病、小脑及其传导路病变。骨关节疾病与外伤,如:截肢、髋膝关节置换术后、关节炎、韧带损伤、踝扭伤、下肢不等长等。下肢肌力损伤,如:脊髓灰质炎、股神经损伤、腓总神经损伤等。其他:疼痛。国内步态评估多少钱足底压力步态分析系统可针对老年跌倒风险的预测性评估 ,针对不同年龄的人群步行功能的评估 。

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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。

    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。 足底压力步态分析系统在医疗领域适用于骨科、康复科、内分泌科、神经内科 、老年病科 、以及体检中心等科室。

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    步态(gaiD是人类步行的行为特征,涉及行为习惯、职业、教育、年龄及性别等因素,也受到多种疾病的影响。步行的控制十分复杂,包括中枢命令,身体平衡及协调控制,涉及下肢各关节和肌肉的协同运动,同时也与上肢和躯干的姿势有关。任何环节的失调都可能影响步行和步态,而异常也有可能被代偿或掩盖。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***,也有助于临床诊断、疗效评估及机理研究等。其研究范围分为3个方面:1行走时肢体和关节活动的运动观察和分析;2行走时足地作用力的观察和分析:3行走时关节内应力分布和肌肉、韧带力的推算和分析。 如果步态发生异常要通过细致的评测找到影响步态的因素 ,足底压力步态分析系统可以帮助医生应对***。河北运动步态评估系统图

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    传统的异常步态诊断主要通过医生观察病人的临床表现及发病史来判断,因而,无法对患者由疾病所引起的异常步态进行精确的定量分析和定性诊断,对于辅助***以及临床检测的解决方案相对较少。随着技术的发展,逐渐形成了一门叫作“步态分析”的学科分支,步态分析通过数据融合、运动学、生物力学和计算机学等多种技术手段来综合分析人体步态的关键环节和影响因素,研究人类步行的运动规律,以达到对步态的评估。步态评估系统可以对步态进行精细定量的分析,以此来判断是否发生异常以及可能发生的疾病,并对后期的效果给出科学的评价,达到辅助医生进行疗效评估的作用。另外,也可以对早期疾病进行预防,有些神经类疾病早期症状不是很明显,在诊断时通过医生的观察,无法做出预判,但是可以通过采集患者的日常步态数据,对步态进行分析,评估步态异常与相应疾病评估程度,给出异常评估报告,以防止一些疾病进入严重状态。在这些疾病的发作早期和慢性阶段进行步态评估,将对后期的方案起到积极的作用。 湖南步态评估系统中标

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