一、步态周期的定义步态周期是指从一只脚后跟着地到另一侧脚后跟再次着地所经过的时间。每个步态周期分为站立期和摆动期两个阶段：站立期约占步行周期的60%；摆动期约占其中的40%。步态是指走路姿势、步伐、落地方式以及落地重心乃至整个下肢的使用等，这其中一项出现异常便会影响到步态，足部出现畸形、疼痛一样会引起步态异常。二、正常步态周期的意义生物力学并不仅*单纯只考虑到动态的运动，人体平衡状态是指相对于惯性参照系静止或做匀速直线运动的状态，是人体运动的一种特殊状态。人体的静止平衡状态称为静态平衡，人体的匀速直线运动平衡状态称为动态平衡。 使用足底压力步态分析系统有利于提高医生诊疗水平。二维步态评估系统大概价格
直立行走是人区别于猿的重要标志，也是人类区别于其他动物的关键特征之一。步行是人类生存的基础，人类的社会活动也离不开步行。但是许多的因素都会对步行产生影响甚至造成步行障碍，这将给患者的日常生活、学习和工作带来极大的困扰。所以，步行能力的恢复也是残疾者**迫切需要恢复的功能之一。步行（walking）：是指通过双脚的交互移动进行安全、有效的周期性运动。步态是步行的行为特征，是一个人行走时的表现形式，又称行走模式。步行周期（gaitcycle）：是指完成一个完整步行过程所需要的时间，即指自一侧腿向前迈步该足跟着地时起，至该足跟再次着地时止所用的时间，称为一个步行周期。在每一个步行周期中，每一侧下肢都要经历一个与地面由接触到负重，再离地腾空向前挪动的过程；因此，根据下肢在步行时的位置，又可分为支撑相和摆动相。 三维成像步态评估系统功能足底压力步态分析系统用于不同种类疾病的步态及足底压力功能检查 ， 糖尿病足筛查等方向 。
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。
底墨迹法是步态分析早期和简易的方法之一。在足底涂上墨汁，在步行通道（一般为15-20cm）铺上白纸。测试动物走过白纸，留下足迹，便可以测量行走步态。步行同时用秒表记录时间。这种方式不需要复杂设备，但是十分耗时，所以实际实验过程中越来越少用到。可以获得的参数包括：步长(Steplength)：指一足着地至对侧足着地的平均距离。国内也有称之为步幅。步长时间(steptime):指一足着地至对侧足着地的平均时间，相当于支撑相早期和中期。步幅(Stridelength)：指一足着地至同一足再次着地的距离。国内也有称之为跨步长。步行周期(cycletime)：指平均步幅时间(stridetime)，相当于支撑相与摆动相之和。步频(cadence)：指平均步数（步/min），等于：60(s)÷步长平均时间(s)。由于步长时间两足不同，所以一般取其均值。有人按左右步长单独计算步频，以表示两侧步长的差异。步速(velocity)：指步行的平均速度(m/s)，等于：步幅÷步行周期。步宽(walkingbase)：也称之为支撑基础(supportingbase)，指两脚跟中心点或重力点之间的水平距离，也有采用两足内侧缘或外侧缘之间的**短水平距离。左右足分别计算。足偏角(toeoutangle)：指足中心线与同侧步行直线之间的夹角。 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。
常见异常步态及分析1、足内翻：足内翻是常见的的病理步态，多见于上运动元神经病变者，常合并足下垂和足趾卷曲。步行时足触地部位主要是足前外侧缘，特别是第五跖骨基底部，常有承重部位疼痛，导致踝关节不稳，进而影响全身平衡。髋关节可能发生代偿性屈曲，患肢摆动相地面廓清能力降低。相关肌肉包括：胫前肌、胫后肌、趾长屈肌、腓肠肌、比目鱼肌、拇长伸肌和腓骨长肌。2、足外翻：骨骼发育尚未成熟的儿童或年轻患者多见（如脑瘫），表现为步行时足向外侧倾斜，支撑相足内侧触地，可有足趾屈曲畸形。步行时身体重心主要落在踝前内侧。严重畸形者可导致两腿长度不等，跟距关节疼痛和踝关节不稳。相关肌肉包括：腓骨长肌、腓骨短肌、趾长屈肌、腓肠肌、比目鱼肌。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。进口步态评估系统多少钱
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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。 二维步态评估系统大概价格
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