AI步态评估系统医用

    理解正常步态模式和特征是判断步态正常与否的前提，接下来我们介绍有关步态的一些基本概念。一、步行周期步行周期是指行走过程中一侧足跟着地至该侧足跟再次着地所经过的时间。每一侧下肢有各自的步行周期。每一个步行周期分为站立相和迈步相两个阶段。站立相又称作支撑相，为足底和地面接触的时期；迈步相有称作摆动相，指支撑腿离开地面向前摆动的阶段。站立相大约占步行周期的60%，迈步相占40%。二、正常步行周期的基本构成（一）双支撑期和单支撑期一侧足跟着地至对侧足趾离地前有一段双腿与地面同时接触的时期，称为双支撑期。每一个步行周期包含两个双支撑期。只有一条腿与地面接触称为单支撑期，这个阶段以对侧的足跟着地为标志结束。行走时一侧腿的单支撑期完全等于对侧腿的迈步相时间。每一个步行周期中，包含了两个单支撑期，分别为左下肢和右下肢的单支撑期，各站40%的步行周期时间。 足底压力步态分析系统是一款通过检测足部压力状态,指示人体的下肢或足部出现了哪些问题的设备。AI步态评估系统医用

    足底压力分布能反映下肢乃至全身的生理、结构和功能等方面的信息，对足底压力的研究可揭示人体在不同状态下的足底压力特征,即运动过程中足的动力学特性。当下肢功能及足内结构轻微变化时,都将改变足底压力负荷的分配，因此研究人体不同状态下（正常人与病人之间、站立和步态之间）的足底压力的变化，可以用来进一步分析并获得人体各部位的受力情况和生理、病理学参数，从而可以与病史、其他检查联合使用对人体健康程度进行诊断。通过足底压力测试可以分析出病人走路时足部受力情况，哪部分受的压强比较大，严重到什么程度，还可测试出患者走路过程中足内、外翻的程度，整个脚的运动轨迹等。过度的内翻、外翻会引起损伤。足部的过渡旋转导致运动的不稳定性，使跟腱支点不稳定，引起跟腱张力不平均，增加跟腱撕裂的可能性。 芯康步态评估系统医用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。

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。

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。 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。

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选择足底压力步态分析系统就选芯康生物。AI步态评估系统医用

足底压力步态分析系统对患者综合测试量化指标，对比不同疗法进行研究。AI步态评估系统医用

    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。 AI步态评估系统医用

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