行走步态评估系统器材

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。行走步态评估系统器材

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。 扁平足步态评估系统科研芯康生产的足底压力步态分析系统设备，准确度高，压力测量范围大，平板厚度小，测试面积大。

    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。

    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测得的数据已被认为是糖尿病和周围神经病变患者评估中的一个重要因素。

    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。扁平足步态评估系统科研

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。行走步态评估系统器材

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。行走步态评估系统器材

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