步态（gait）是指人体步行时的姿态和行为特征，人体通过髋、膝、踝、足趾的一系列连续活动，使身体沿着一定方向移动的过程。步态的形成涉及行为习惯、职业、教育、年龄及性别等因素，也受到多种疾病的影响。步行的控制十分复杂，包括中枢命令、身体平衡及协调控制，涉及下肢各关节和肌肉的协同运动，同时也与上肢和躯干的姿势有关。任何环节的失调都可能影响步态，而异常也有可能被代偿或掩盖。正常步态具有稳定性、周期性和节律性、方向性、协调性以及个体差异性，然而，当人们存在疾病时，这些步态特征将有明显的变化。足底压力步态分析系统利用力学、解剖、生理学知识对人体行走功能状态进行对比分析的一种生物力学研究方法。身体步态评估系统矫正
步态定义：步行是人类生存的基础，步态是步行的行为特征。步态分析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和影响因素，从而指导康复评估和理疗，也有助于临床诊断、疗效评定及损伤机制的研究等。正常步态主要分为两个相：支撑相：是指足接触地面和承受重力的时相，占步态周期的60%。包括：足跟接地、足掌接地、支撑中期、足跟离地、足趾离地5个时段；摆动相：足在空中向前摆动的时相，占步态周期的40%，由加速期、摆动中期、减速期这3期构成。二维步态评估系统仪器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。
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。 足底压力步态分析系统可以快速测试出足部数据。
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。大鼠术后步态分析采用步态分析系统（CatWalk）具体参考之前文献报道，总的来说CatWalk的原理是：大鼠在一条8厘米宽的走廊里，非强迫自主穿过一块发光的玻璃板，与玻璃板接触后，脚爪把绿灯反射到下面的摄像机（100HZ）上，摄像机就会记录整个运动的过程。每只动物的每一次实验的步态相关指标都会被系统记录，整个过程没有食物诱导刺激。 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。二维步态评估系统仪器
足底压力步态分析系统根据压力分布及时间*压强=冲量，指出足部易溃疡部位，为*****足提供理论依据。身体步态评估系统矫正
一种步态评估方法，适于包括步态评估装置的步态评估系统，其特征在于，包括：由所述步态评估装置从压力检测装置取得用户行走于其上的多个压力数值，其中所述多个压力数值对应于所述用户的多个步伐；由所述步态评估装置基于所述多个压力数值取得所述用户的多个步伐特征数值；由所述步态评估装置基于至少一肢体感测装置提供的感测数据取得所述用户行走于所述压力检测装置上时的多个行走肢体特征数值；由所述步态评估装置基于所述多个步伐特征数值及所述多个行走肢体特征数值评估所述用户的步态。身体步态评估系统矫正
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