身体步态评估系统科研

    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。 足底压力步态分析系统可揭示人体运动过程中足的动力性特征。身体步态评估系统科研

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。AI步态评估系统大概价格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。

智能手机内置的加速度计不断获取与步态相关的数据，这些数据由预处理单元进行预处理，然后通过动态时间扭曲(dynamic time翘曲，DTW)算法和前馈神经网络进行分析，对用户进行身份验证。在***检测到未经授权的访问后的一分钟内，系统会向智能手机用户发送电子邮件通知，其中包括该设备***已知位置的时间戳。这可以帮助用户找回他们的智能手机时，他们不小心放错地方或丢失了。在初步评价中，这种新的基于gait的认证系统的灵敏度为0.74，特异性为0.78。虽然这些结果令人鼓舞，但研究人员还需要进一步开发该系统，才能在现实环境中成功应用。研究人员表示：虽然提出的方案的性能很有希望，但它确实需要改进，以使系统变得切实可行。

步行是人体重要的运动方式之一，是由身体各个部分运动协调来完成的。而步态分析是研究步行规律的检查方法，旨在通过运动学和动力学手段，揭示步态异常的关键环节及影响因素，从而提供诊疗和康复的评估数据，有助于临床诊断、疗效评估及机理研究等。采用步态分析技术来进行膝关节功能评价可以为膝关节疾病（如膝骨性关节炎、韧带损伤等）的理疗提供有价值的信息，因此正逐渐被接受和重视。详细可查看七本疼痛康复名著（含实操演示）在自由步行时膝关节三维运动及运动弧度：矢状面屈曲（60°），水平面旋转（4°-8°），冠状面运动（外展4°，内收2°）。足底出现异常，由于代偿，其他部位可能发生异常，通过足底压力步态分析系统可预防下肢甚至全身的异常。

正确的步态

1.单腿站立引导肢向前阶段：下腹部收紧保持躯干稳定，髂腰肌收缩屈髋（抬大腿），腘绳肌与小腿收缩屈膝（弯小腿），胫骨前肌和腓骨肌收缩出现踝屈（勾脚动作），引导肢向前时，对侧肩关节向该侧髋关节靠拢足趾的伸肌收缩出现勾脚尖动作（趾部伸展）；

2.重心前移，单腿支撑阶段：股四头肌收紧，臀部肌肉开始收缩；

3.重心继续前移：向前跌倒倾向臀部收缩伸髋，其他地方维持稳定，小腿及足部肌肉收缩明显（很多人是在这里控制不恰当，出现各种问题，往往都是臀部力量缺乏与腿部前后侧力量不平衡引起）；

4.推动阶段：臀部继续收紧伸髋，股四头肌继续发力伸膝盖，该侧支撑肢会完全伸展到摆动肢即将着地，摆动过程中，对侧肩会向摆动肢髋关节靠拢，这个阶段的末段是趾长屈肌发力，也就是走路的时候脚趾头也得发力，很少有人注意到这点。

5.摆动肢接触地面时，新的周期开始6.走路的过程中头始终看正前方。 足底压力步态分析系统可同动作捕捉、姿态评估做不同组合，为三维步态，姿态，平衡等数据的综合采集展示。AI步态评估系统大概价格

足底压力步态分析系统是一种集传感技术、电子控制、计算机、数据处理运算于一体的足部压力检测评估的仪器。身体步态评估系统科研

    足底压力测试还可非常准确的诊断出患者的平足状况，足弓塌陷程度。通过动态的步态测试，进一步分析患者的具体病症，例如：行走步态沉重无弹性，吸收震荡力能力差；足内外翻情况，从而引起膝关节、髋关节及腰部的损伤。足底压力测试技术是一项基于生物力学原理，探测人体下肢结构状况，评藉预估未来足部疾病，提供科学康复治疗方法的国际先进技术。在过去的十年里，步态分析系统（CatWalk）已经被证明是一种高效无创的评估慢性疼痛的方法，被证实为研究啮齿类动物许多疾病模型的方法工具，如神经退行性疾病，肌筋膜炎症，周围神经损伤，骨关节炎，外伤。该方法通过视频跟踪分析步态，对每个爪印的时空参数和动态肢体协调进行了完整的分析。 身体步态评估系统科研