步行是人类基本的运动方式,人体的运动都是以运动链的形式进行的,因此下肢乃至全身的生理、结构和功能等方面的信息都可以从步态和足底压力中表现出来。正常步行并不需要思考,然而步行的控制十分复杂,包括中枢命令,身体平衡和协调控制,涉及足、踝、膝、髋、躯干、颈、肩、臂的肌肉和关节协同运动。足底压力测定是步态分析的一个重要组成部分,是分析和衡量异常足底应力分布和步态的基础,它对运动系统疾病的病因分析、诊断、功能及疗效评定均有重要意义,因此其临床应用越来越广。利用足底压力步态分析系统来分析足部情况的地方已经覆盖到了各个领域。步态评估测试

多场景步态分析是基于AI的便携式步态体态分析系统,系统通过微型足部传感器、手机图像处理技术,对人体数据进行分析,进而定量评估步态、体态、损伤风险,为风险规避、训练计划、体质提升提出改进依据。小型化,便携,不受使用场景限制,可测试动态步态,测试数据维度和频次更高,结果更加精细。无触觉式穿戴。测试方便,即穿即测,后续增值服务空间,PC、APP、平板三端结合,现场发报告。微观动作分析包含了着地仰角、着地内翻角、离地仰角、外翻幅度、拍地速度、着地外翻速度、步偏角。举例说一下步偏角。步偏角是指踝关节在水平面上做内外旋时形成的角度,若步偏角小于标准值时,则说明该名测试者走路有内八字倾向。若步偏角高于标准值时,则说明该名测试者走路有外八字倾向。 步态评估测试足底压力步态分析系统测得的数据已被认为是糖尿病和周围神经病变患者评估中的一个重要因素。

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。 足底压力步态分析系统可以帮助医护人员确定相关疾病患病程度分析和制定相关康复计划提供帮助。

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。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。步态评估测试
足底压力步态分析系统可同动作捕捉、姿态评估做不同组合,为三维步态,姿态,平衡等数据的综合采集展示。步态评估测试
而影响步态的常见因素主要有两种: 骨关节因素:由于运动损伤、骨关节疾病、先天畸形、截肢、手术等造成的躯干、骨盆、髋、膝、踝、足静态畸形和两下肢长度不一致。疼痛和关节松弛等也对步态产生明显影响。神经肌肉因素:***损伤,包括中风、脑外伤、脊髓损伤和疾病、脑瘫、帕金森氏综合征等造成的痉挛步态、偏瘫步态、剪刀步态、共济失调步态、蹒跚步态等。步态分析的适用领域: 系统损伤,如:脑卒中、脑外伤后偏瘫、脑瘫、帕金森病、小脑及其传导路病变。骨关节疾病与外伤,如:截肢、髋膝关节置换术后、关节炎、韧带损伤、踝扭伤、下肢不等长等。下肢肌力损伤,如:脊髓灰质炎、股神经损伤、腓总神经损伤等。其他:疼痛。步态评估测试
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