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步态评估系统基本参数
  • 品牌
  • MEDTRACK
  • 型号
  • 步态分析仪半米板
  • 类型
  • 下肢康复运动器
步态评估系统企业商机

    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 。陕西脊柱步态评估系统

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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。测试步态评估系统检测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。

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足型根据足弓的状态分为正常足、高弓足、扁平足,足弓的健康与否关系着足部对身体的支撑和受力平衡。如果足弓有问题则会影响骨骼、肌肉的正常功能,对日常生活行动上也有不同程度的影响。一、步态分析仪应用原理采用力的传感技术对足底压力的分布进行检测,在一台设备上同时时间静态和动态的测试、分析、训练的功能。根据不同区域足部压力的大小分布,检测结果会采用不同的颜色进行区分,对比健康足底压力的分布情况可以直观了解到足部的哪一区域出现了问题。除了对足底压力的检测,步态分析仪还可以对检测者进行平衡测试,通过力量和压力中心曲线分析人体的平衡状态。

步态分析仪对足底压力的检测,通过传感器对力的分布情况进行可视化转换,综合分析压力映射的分布,对足底压力分布的平均值做出图表形式的转换,直观显示足部类型与压力大小的分布,对前脚掌、后脚掌的压力比做出统计。在动态测试过程中,对行走时压力的中心轨迹线分布情况进行记录,通过数据对比,了解检测者的步态行程步骤,筛查是否健康。步态识别是如何实现的?步态识别技术是采用摄像头对识别目标的走路过程进行数据获取、检测、分割,也就是视觉检测整个行走过程的画面完成一个完成的行走周期后,针对特征进行提取数据后,将该步态数据输入要对比的数据库进行比对进而识别的检测目标的身份确认。足底压力步态分析系统可帮助糖尿病足病患定期评估, 预测溃疡风险和预判溃疡部位 。

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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。 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。3D步态评估系统功能

足底压力步态分析系统可准确的诊断足底状况,是否平足,足弓塌陷或偏高,足内外翻程度大引起踝稳定性差。陕西脊柱步态评估系统

智能手机内置的加速度计不断获取与步态相关的数据,这些数据由预处理单元进行预处理,然后通过动态时间扭曲(dynamic time翘曲,DTW)算法和前馈神经网络进行分析,对用户进行身份验证。在***检测到未经授权的访问后的一分钟内,系统会向智能手机用户发送电子邮件通知,其中包括该设备***已知位置的时间戳。这可以帮助用户找回他们的智能手机时,他们不小心放错地方或丢失了。在初步评价中,这种新的基于gait的认证系统的灵敏度为0.74,特异性为0.78。虽然这些结果令人鼓舞,但研究人员还需要进一步开发该系统,才能在现实环境中成功应用。研究人员表示:虽然提出的方案的性能很有希望,但它确实需要改进,以使系统变得切实可行。陕西脊柱步态评估系统

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