臀大肌的主要作用是伸髋及稳定脊柱。行走时，因臀大肌无力，表现为挺胸、凸腹，躯干后仰，过度伸髋，膝绷直或微屈，重力线落在髋后。臀大肌步态表现出支撑相躯干前后摆动***增加，类似鹅行的姿态，故又称为鹅步。屈髋肌是摆动相主要的加速肌，肌力降低造成肢体行进缺乏动力，只有通过躯干在支撑相期向后摆动、摆动相早期突然向前摆动来进行代偿，患侧步长明显缩短。臀上神经损伤或髋关节骨性关节炎时，髋关节外展、内旋（前部肌束）和外旋（后部肌束）均受限。行走时，因臀中肌无力，使骨盆控制能力下降，支撑相受累侧的躯干和骨盆过度倾斜• 3D打印定制化鞋垫：根据个体足压数据，通过3D打印制造个性化矫形鞋垫，材料具备自适应缓冲性能。足底足压设备
我国步态平衡研究正从“经验判断”转向“数据决策”，以应对人口老龄化的健康挑战。其**特点是技术融合与主动健康。一方面，前沿研究与临床医疗深度结合。例如，南方医科大学等机构通过多模态传感（如足底压力、表面肌电）对步态进行系统采集与分析，为评估和康复提供精细依据。另一方面，为方便日常监测，国内正大力发展低成本、便携式的筛查方案，如利用普通摄像头与传感器实现早期病理步态识别。当前，多项**重点研发计划聚焦于此，旨在构建从评估、预警到训练、防护的完整技术体系，并推动智能康复设备从医院走向社区与家庭。医用足压设备先进的足压测试设备，测量足底压力，为康复提供重要数据支持。
足底压力当前与未来趋势（2010年代至今）高频与高分辨率： 传感器技术不断进步，采样频率和空间分辨率越来越高。可穿戴化与无线化： 鞋垫式系统成为研究热点，允许在真实运动场景（如足球、跑步）中进行长时间、无拘束的测量。多模态数据融合： 将足底压力数据与运动捕捉（Motion Capture）、肌电（EMG）、惯性测量单元（IMU） 数据同步分析，提供更***的生物力学画像。人工智能与大数据： 利用机器学习和人工智能算法对海量的足底压力数据进行模式识别，用于疾病早期诊断、风险预测和运动表现分析。
损伤机制与预防：分析跑步、跳跃等动作中的足部受力，找出与应力性骨折、足底筋膜炎、跟腱炎等常见运动损伤相关的力学因素（如过度旋前、特定跖骨区压力过高）。运动表现提升：通过优化鞋具和鞋垫，改善压力分布，提高运动效率。例如，为篮球运动员设计能更好缓冲起跳落地冲击的鞋垫。技术动作分析：比较不同运动员的着地技术，提供客观的力学反馈。生物力学与产品设计鞋类设计与评估：客观评价不同鞋款（跑鞋、篮球鞋、安全鞋）的缓冲、支撑和稳定性能，为产品研发提供数据支持。定制化矫形鞋垫：这是足底压力分析的直接产出应用。基于个人的精确足压数据，通过CAD/CAM技术设计和制造矫形鞋垫，以重新分配足底压力，矫正生物力线，缓解疼痛。足压测试产品助力医生诊断足部疾病，制定个性化的治疗方案，呵护足部健康。
足底压力技术追赶： 随着中国电子信息技术和制造业的飞速发展，国产足底压力测量系统开始崛起。出现了诸如深圳步歌（BTS）、上海箐瀛（Sportistic） 等企业，其产品在性能和可靠性上逐步接近国际水平，且具有价格优势。应用领域拓宽： 研究不再局限于临床，***扩展到竞技体育（为国家队运动员进行技术诊断和装备优化）、鞋服行业（为安踏、李宁等品牌提供生物力学测试服务）、大众健康（青少年足部健康筛查）等领域。研究成果涌现： 中国学者在国际生物力学和体育科学期刊上发表的足底压力相关论文数量大幅增加，开始出现具有**（如针对国人足型、特定运动项目）的研究成果。人工智能整合提升诊断精度，例如通过步态分析预测糖尿病足溃疡风险（早期检测率提高70%）。儿童足压联系方式
走路容易崴脚？可能是足底平衡能力退化，跌倒风险预警信号！足底足压设备
电子化与初步量化阶段：1970年代： 荷兰生物力学家 Dr. Hennig 和 Dr. Nicol 开发了电容式压力测量系统（EMED系统）。这被认为是现代足底压力测量技术的开端，能够以较高的分辨率动态记录压力分布。同时期： 美国国家航空航天局（NASA）的力板（Force Platform） 技术被广泛应用于生物力学研究，主要用于测量三维的地面反作用力，但空间分辨率较低。关键技术： 基于电阻、电容原理的阵列式传感器成为主流，计算机开始用于数据的采集和处理，可以输出压力分布云图和时间-压力曲线。3. 技术成熟与普及阶段（1990年代 - 21世纪初）商业化与普及： EMED（后来被Novel收购）、Tekscan（美国）、RSscan（比利时）等公司推出了成熟的商业化足底压力测量系统（平板式和鞋垫式），推动了该技术在科研和临床的广泛应用。足底足压设备
