北京步态评估评估

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。足踝、下肢关节及各类创伤疾病通过足底压力步态分析系统可评估疾病原因为治疗方案的制定 ，提供数据依据 。北京步态评估评估

    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。 北京步态评估评估足底出现异常，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。

    步态分析设备通过睁眼闭眼状态下的平衡测试，得到身体重心偏向中心，此外前庭运动能力的异常，会引起头晕、跌倒等问题的出现。同时可以获得闭目难立的测试数据。在睁眼和闭眼的两种模式下，AFA-50通过分析身体重心移动的轨迹，进而检测身体平衡性，评估前庭功能是否正常四、步态分析设备的特点轻薄小巧、方便携带，可以根据需要随时移动测试地点。其二优势拥有医疗器械注册证，可以在各个地区范围内使用，包括医院。临床反馈效果很好的，准确的数据收集和比较之前和之后的直观性。通过对静态足底压力的分析，可以获得足底压力的异常分布和相对于足部结构的异常排列。可以进行多个足部压力感应区域分布数据收集，快速了解脚掌，足弓和足跟的受力状况，然后了解脚掌和足跟内翻的状况，塌陷的程度。足弓的过度内旋或外旋，会以足部补偿机制来弥补不足。左右重心的百分比分布还可以让医生分析骨盆平衡，长腿和短腿问题以及脊柱侧弯的潜在风险。

我们通过步态分析以确定以下问题1、异常步态的障碍情况2、异常步态的程度3、比较不同种辅具（含假肢）、矫形器、下肢矫形手术的作用以及对于步态的影响。来为制定康复计划和评定康复疗效提供客观依据。三、步态分析适应的地方和做步态分析的禁忌1、适应症步态分析适用于所有因疾病或者外伤导致的行走障碍或者步态异常，其中包括了神经系统和肌肉骨骼系统的疾病和外伤。包括A、***系统损伤（脑卒中、偏瘫等），B、骨关节疾病和外伤（髋关节或膝关节术后、关节炎、韧带损伤、下肢不等长等），C、下肢肌力损伤（脊髓灰质炎、股神经损伤、腓总神经损伤等），D、其他一些疼痛。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。

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。 选择足底压力步态分析系统就选芯康生物。成人步态评估系统

通过足底压力步态分析系统测试，可了解人体处于疾病状态时,足部功能异常引起的足底压力异常变化和分布。北京步态评估评估

    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。 北京步态评估评估

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