身体步态评估系统医用

    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。 足底压力步态评估系统 ， 由芯康自主研发生产 ， 采用先进足底压力采集技术 ，高采集频率 、精度 、可靠 、耐用。身体步态评估系统医用

长时间高度的队列训练条件下足底负荷较大，容易造成足部疲劳损伤，同时长时间在错误生物力线的条件下站军姿，也会造成足部以及身体受力失衡，形成慢性疼痛或下肢损伤。足踝部损伤在训练中发生率较高，尤见于伞兵着陆时或士兵长时间行走、跑步和障碍训练时。足底压力步态分析仪使用薄膜压感技术，计算机化测量人站立或行走中足底接触面压力的分布，并以直观形象的二维彩色图像实时显示压力分布的轮廓和各种数据。姿势评估系统利用机器视觉自动识别骨性标志点，智能推测肌肉骨骼状态并给出风险评级，快速检测出体态问题。通过姿势评估系统测出的数据分析训练人员体态，纠正训练中的不良动作，降低人员训练的受伤率。压阻式步态评估系统姿态足底压力步态是众多疾病的外在表现，芯康足底压力步态分析系统，指向**，解决问题，不盲目。

你以为人人会走路？走起来到底需要什么先决条件？

步行（walking）：是指通过双脚的交互移动进行安全、有效的周期性运动。

步态是步行的行为特征，是一个人行走时的表现形式，又称行走模式。步行的条件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。

步行周期（gaitcycle）：是指完成一个完整步行过程所需要的时间，即指自一侧腿向前迈步该足跟着地时起，至该足跟再次着地时止所用的时间，称为一个步行周期。在每一个步行周期中，每一侧下肢都要经历一个与地面由接触到负重，再离地腾空向前挪动的过程；因此，根据下肢在步行时的位置，又可分为支撑相和摆动相。支撑相（stancephase）：指下肢接触地面和承受重力的时间，即从足跟着地到足趾离地的过程，占整个步行周期的60%。摆动相（swingphase）：指足趾离开地面腾空向前迈步到该足再次落地之间的时间，占整个步行周期的40%。

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。

步态分析仪：足底压力与足部健康的关系，正常情况下足底压力的分布是比较均匀的，足底压力不均反映了足部的骨骼、肌肉、韧带等出现了异常情况，足底压力与肌肉的收缩能力、下肢末梢循环能力、血液循环流畅程度等有很大的联系。对足底压力分布情况做出检测能了解足部基础健康状态并且预测疾病发生的风险。扁平足、高弓足、足外翻等足部疾病通过足压分布的检测能直观的显示出来，专业医生可以通过检测结果对患者的患病程度进行分析评估足底压力步态分析系统通过动静态分析足压,准确评估扁平足,高足弓等带来的影响。什么是步态评估系统分析

足底压力步态分析系统分析数据包括峰值压力、峰值压强、区域PTI数据、内外翻数据、重心位置等多种数据。身体步态评估系统医用

    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。 身体步态评估系统医用