辽宁三维步态评估系统

其实，每个人都有自己独特的走路方式，而这个过程中时时刻刻地在影响着生活的方方面面。也许我们注意到了身体出现不协调的问题，却不知道为什么。***就向大家解开每种步态背后的身体秘密。

1、日常步行可以分两个阶段，分别是支撑相、摆动相，由髋、膝、踝三个关节的不同活动配合完成。支撑相（站立相）：下肢接触地面和承受重力的时相。摆动相（迈步相）：下肢在空中向前摆动的时相。人体在行走时需要关节和肌肉之间的密切配合，因此每一个关节如果出现关节活动度下降或者周围肌肉出现问题，都会导致步态上发生变化。

2、首先是髋关节，在走路过程中需要髋关节的前屈后伸来完成步行动作。在这期间，屈髋肌和伸髋肌分别在不同阶段帮助人体完成行走。屈髋肌：伸髋肌：在行走的过程中，主要肌肉有：髂腰肌、股四头肌、缝匠肌、耻骨肌、长收肌、短收肌等等，在这其中股四头肌跟前腰肌的力量是**强的。这些肌肉除了完成髋关节的屈曲之外，对于维持髋关节周围肌肉力量的平衡也不可或缺，这对于人体的正常直立和行走的步态也同样重要。

3、若是这些肌肉一旦失衡，就会出现各种不同的步态，导致各种问题的出现。 足底压力步态分析系统用于不同种类疾病的步态及足底压力功能检查 ， 糖尿病足筛查等方向 。辽宁三维步态评估系统

    底墨迹法是步态分析早期和简易的方法之一。在足底涂上墨汁，在步行通道（一般为15-20cm）铺上白纸。测试动物走过白纸，留下足迹，便可以测量行走步态。步行同时用秒表记录时间。这种方式不需要复杂设备，但是十分耗时，所以实际实验过程中越来越少用到。可以获得的参数包括：步长(Steplength)：指一足着地至对侧足着地的平均距离。国内也有称之为步幅。步长时间(steptime):指一足着地至对侧足着地的平均时间，相当于支撑相早期和中期。步幅(Stridelength)：指一足着地至同一足再次着地的距离。国内也有称之为跨步长。步行周期(cycletime)：指平均步幅时间(stridetime)，相当于支撑相与摆动相之和。步频(cadence)：指平均步数（步/min），等于：60(s)÷步长平均时间(s)。由于步长时间两足不同，所以一般取其均值。有人按左右步长单独计算步频，以表示两侧步长的差异。步速(velocity)：指步行的平均速度(m/s)，等于：步幅÷步行周期。步宽(walkingbase)：也称之为支撑基础(supportingbase)，指两脚跟中心点或重力点之间的水平距离，也有采用两足内侧缘或外侧缘之间的**短水平距离。左右足分别计算。足偏角(toeoutangle)：指足中心线与同侧步行直线之间的夹角。 浙江智能步态评估系统足底压力步态分析系统可检测分析人体足部与下肢数据，有助于足踝疾病诊断、了解病情及评估***效果。

MedTrack足底压力分布测试系统可应用于康复领域，骨科和内分泌等行业，作为临床医疗科研、教学仪器，该系统可以生动、形象、客观、严谨的反应足底压力分布及下肢运动有关生物力学的各项特征指标，是对足底压力测试、步态及临床评测**理想的仪器设备。

目前该系统在骨科疾病的诊断、术式选择、***效果评价、患者生活质量的评价以及矫形器、矫形鞋垫的开发等方向应用越来越***。足底压力分析系统，在患者的康复***中，康复治疗师只有通过对患者正确的评估，才能制定出正确的康复***计划。在康复医学的范畴里，足部是所有站立位活动（站立、坐立位转换、步行、跑步、跳跃等）的支撑点。

足部疾患容易引起与其连接的下肢关节对线不良，从而导致多种健康问题。本系统可以为医生提供测量患者足底压力分布情况、身体姿势情况、步态等直观而***的量化数据，为医生对患者进行科学的评估和***提供依据。姿势、步态的改变和改善对于康复师和接受康复的患者来说都是关键信息可用于指导下一步的康复计划和辅具设计联系我们

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。足底压力步态分析系统是一款通过检测足部压力状态,指示人体的下肢或足部出现了哪些问题的设备。

    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。 使用足底压力步态分析系统有利于提高医生诊疗水平。身体步态评估系统功能

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。辽宁三维步态评估系统

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