步态分析（gaitanalysis）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及影响因素，从而指导康复评估和医治，有助于临床诊断、疗效评估及机理研究等。步态分析中，常通过一些特殊参数来描述步态正常与否，这些步态参数通常包括以下几类：步态周期、运动学参数、动力学参数、肌电活动参数和能量代谢参数等。正常步行必须完成三个过程：支持体重、单腿支撑和摆动腿迈步。在临床工作中，对患有神经系统或骨骼肌肉系统疾病而可能影响行走能力的患者需要进行步态分析，以评定患者是否存在异常步态以及步态异常的性质和程度。如果步态发生异常要通过细致的评测找到影响步态的因素 ，足底压力步态分析系统可以帮助医生应对***。重庆步态评估系统
足底压力测试还可非常准确的诊断出患者的平足状况，足弓塌陷程度。通过动态的步态测试，进一步分析患者的具体病症，例如：行走步态沉重无弹性，吸收震荡力能力差；足内外翻情况，从而引起膝关节、髋关节及腰部的损伤。足底压力测试技术是一项基于生物力学原理，探测人体下肢结构状况，评藉预估未来足部疾病，提供科学康复治疗方法的国际先进技术。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。 人体步态评估系统测试足底压力步态分析系统是一种用于步态分析的常用工具。
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。
我们通过步态分析以确定以下问题1、异常步态的障碍情况2、异常步态的程度3、比较不同种辅具（含假肢）、矫形器、下肢矫形手术的作用以及对于步态的影响。来为制定康复计划和评定康复疗效提供客观依据。三、步态分析适应的地方和做步态分析的禁忌1、适应症步态分析适用于所有因疾病或者外伤导致的行走障碍或者步态异常，其中包括了神经系统和肌肉骨骼系统的疾病和外伤。包括A、***系统损伤（脑卒中、偏瘫等），B、骨关节疾病和外伤（髋关节或膝关节术后、关节炎、韧带损伤、下肢不等长等），C、下肢肌力损伤（脊髓灰质炎、股神经损伤、腓总神经损伤等），D、其他一些疼痛。足底压力步态分析系统可获得足部压力和步态参数,确保能够纪录数据精确,系统采集客观且量化的压力数据。
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***。 足底压力步态分析系统在医疗领域适用于骨科、康复科、内分泌科、神经内科 、老年病科 、以及体检中心等科室。人体步态评估系统测试
芯康足底压力步态分析系统，使用操作便捷，软件简单易懂，设备轻薄便携。重庆步态评估系统
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。 重庆步态评估系统
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