江苏姿势步态评估系统设计

    步态的异常反映人体多系统、多***的病变，对其进行定性和定量检查评估，有利于发现早期病变。临床步态的评估方式和指标多样，步态可通过定性、半定量和定量方法评估，其中定量化步态分析可客观、敏感地测量步态动力学、运动学特点，提供步态特征中时空相关的多个参数，评价步态的节律性、稳定性、变异率等多种指标。定量步态测量评估包括简易的人工测量和步态分析仪测量。前者较为简单，*需要无障碍物的步道和计时器，可定量测量步速。后者需要步态分析设备，行正科技的多场景步态分析仪可利用微观动作分析、压力测试等设备进行客观、细致的步态特征描述，可获得步态特征中步速、步频、步幅、步相特征，关节的角度、旋转、屈曲等信息，以及时间、空间相关步态指标。并且可在正常速度、快速、任务负荷行走、串联步态等不同场景下的步态评测。 足底压力步态分析系统可以快速测试出足部数据。江苏姿势步态评估系统设计

    膝过伸：膝过伸很常见，但一般是代偿性改变，多见于支撑相早期。一侧膝关节无力可导致对侧代偿膝过伸；趾屈肌痉挛或挛缩导致膝过伸；膝塌陷步态时采用膝过伸代偿；支撑相伸肌痉挛；躯干前倾时重力线落在膝关节重心前方，促使膝关节后伸以保持平衡。短腿步态：患肢缩短达cm以上者，该侧着地时同侧骨盆下降导致同侧肩倾斜下降，对侧迈步腿髋膝关节过度屈曲、踝关节过度背屈。如果缩短超过100px，则缩短侧下肢以足尖着地行走，其步态统称短腿步态。臀大肌步态：臀大肌是主要的伸髋及脊柱稳定肌。在触地时控制重力中心向前。臀大肌无力者，足跟着地时常用力将腰部前凸，使重力线落在髋关节后方，形成仰胸挺腹的臀大肌步态。臀中肌步态：患者在支撑相早期和中期骨盆向患侧下移超过5°，髋关节向患侧凸，患者肩和腰出现代偿性侧弯，以增加骨盆稳定度。患侧下肢相对过长，所以在摆动相膝关节和踝关节屈曲增加，以保证地面廓清。典型的步态特征表现为鸭步。 行走步态评估系统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。

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，保证了各关节在步行时能正常运动。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。、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，甚至造成步态障碍。

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。

    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。 足底压力步态分析系统可获得足部压力和步态参数,确保能够纪录数据精确,系统采集客观且量化的压力数据。福建三维步态评估系统品牌

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。江苏姿势步态评估系统设计

    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。 江苏姿势步态评估系统设计

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