足底压力及步态分析评估对足部疾病的诊断和医治已经比较成熟，很大的促进了临床生物力学的发展。为临床康复评估、矫形鞋垫\鞋的适配效果、假肢矫具适配效果、足部手术效果等提供了准确的评估方法和依据。步态分析是利用力学的概念和人体解剖、生理学知识对人体的行走功能状态进行对比分析的一种生物力学研究方法。足底压力是人体在静止站立或者动态行时，在自身重力的作用下，足底在垂直方向上受到的一个地面的反作用力。足底压力的大小与分布状况能直观反映人体腿、足结构、功能及整个身体姿势控制等信息，分析评估足底应力，对临床诊断、疾患程度测定和术后疗效评价均具有重要意义。足底压力步态分析系统主要应用于临床评估训练，体育科研，高校教学研究等领域 。四川三维步态评估系统品牌
穿着具有良好足弓支撑的鞋子（甚至是拖鞋）也是关键，因为支撑足弓会使筋膜产生张力。人字拖，芭蕾舞平底鞋，赤脚走路都是不行的。
（1）足跟疼痛是影响足部**常见的问题，足底筋膜炎是足跟疼痛的**常见原因。如果你早上起床时采取的第一步感觉就像脚跟下的剧烈疼痛，你可能患有足底筋膜炎或足底筋膜发炎。
(2)脂肪垫萎缩：足底除了足底筋膜，还有皮下脂肪组织作为走路时的缓冲结构，常见原因为年纪大、体重过重或先前因注射类固醇造成脂肪垫萎缩，造成疼痛，特色是穿硬底的鞋容易产生足底疼痛，穿有软垫的鞋子就会缓解一些，比较不会有下床第一步**痛这种症状。
(3)足底纤维瘤：会在足底摸到凸起一颗肿块，而且压了会痛，很有可能是长了足底纤维瘤，形成原因可能是足底筋膜受到刺激，或是体质因素而产生的良性的**，症状类似足底筋膜炎。总结：对于综上所述的跟痛类型，可以通过步态分析检测配合医生诊断后再进行有规律有计划的***。 四川三维步态评估系统品牌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。
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。
01、木马步态——屈髋肌短缩具体表现为单侧短缩，一侧骨盆前倾明显，患侧屈膝、骨盆下垂、脊柱侧弯单侧短缩；一侧骨盆前倾明显，患侧屈膝、骨盆下垂、脊柱侧弯。
02、臀大肌无力步态——棘旁肌收缩具体表现为挺胸凸腹，棘旁肌发生s代偿，因为足跟落地时为防止摔倒，导致棘旁肌出现收缩失衡的情况
03、鸭步步态——臀中肌无力这是由于臀中肌无力导致控制骨盆的能力下降，呈现鸭子走路一般的步态。
04、屈髋肌无力这种情况呈现的步态分为几种情况：（1）摆动期髋回旋画圈，走路时一只脚以髋关节向外画圈落地；（2）摆动初期骨盆后倾，因为需要收腹肌，身体可能出现前倾的动作，摆动中期躯干向后倾斜，脚蹬地瞬间上半身突然向后倾斜。
05、内外八字支撑期外八字，这是由于股骨颈后倾、髋外旋肌紧张导致，同理如果出现支撑期内八字，则是相反，股骨颈前倾，髋内旋肌紧张.其次是膝关节，膝关节依靠不同肌肉收缩在步行过程中反复屈伸，因此我们需要注意起止点在膝关节周围的肌肉。 足底压力步态分析系统常见的类型有两种，一：鞋垫式；二：平板式。
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。 足底压力步态分析系统对儿童足发育畸形 、X O型腿、脊柱发育、双侧不对称等问题进行早期检测及干预。四川三维步态评估系统品牌
足底压力步态分析系统采用高分辨率和高精度的压阻式压力传感器 ,兼具大量程,高精度和可靠性好等特点。四川三维步态评估系统品牌
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。 四川三维步态评估系统品牌
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