常見異常步態及分析1、足內翻：足內翻是常見的的病理步態，多見于上運動元神經病變者，常合并足下垂和足趾卷曲。步行時足觸地部位主要是足前外側緣，特別是第五跖骨基底部，常有承重部位疼痛，導致踝關節不穩，進而影響全身平衡。髖關節可能發生代償性屈曲，患肢擺動相地面廓清能力降低。相關肌肉包括：脛前肌、脛后肌、趾長屈肌、腓腸肌、比目魚肌、拇長伸肌和腓骨長肌。2、足外翻：骨骼發育尚未成熟的兒童或年輕患者多見（如腦癱），表現為步行時足向外側傾斜，支撐相足內側觸地，可有足趾屈曲畸形。步行時身體重心主要落在踝前內側。嚴重畸形者可導致兩腿長度不等，跟距關節疼痛和踝關節不穩。相關肌肉包括：腓骨長肌、腓骨短肌、趾長屈肌、腓腸肌、比目魚肌。如果步態發生異常要通過細致的評測找到影響步態的因素 ，足底壓力步態分析系統可以幫助醫生應對***。壓阻式步態評估功能

    膝過伸：膝過伸很常見，但一般是代償性改變，多見于支撐相早期。一側膝關節無力可導致對側代償膝過伸；趾屈肌痙攣或攣縮導致膝過伸；膝塌陷步態時采用膝過伸代償；支撐相伸肌痙攣；軀干前傾時重力線落在膝關節重心前方，促使膝關節后伸以保持平衡。短腿步態：患肢縮短達cm以上者，該側著地時同側骨盆下降導致同側肩傾斜下降，對側邁步腿髖膝關節過度屈曲、踝關節過度背屈。如果縮短超過100px，則縮短側下肢以足尖著地行走，其步態統稱短腿步態。臀大肌步態：臀大肌是主要的伸髖及脊柱穩定肌。在觸地時控制重力中心向前。臀大肌無力者，足跟著地時常用力將腰部前凸，使重力線落在髖關節后方，形成仰胸挺腹的臀大肌步態。臀中肌步態：患者在支撐相早期和中期骨盆向患側下移超過5°，髖關節向患側凸，患者肩和腰出現代償性側彎，以增加骨盆穩定度。患側下肢相對過長，所以在擺動相膝關節和踝關節屈曲增加，以保證地面廓清。典型的步態特征表現為鴨步。 三維成像步態評估系統定制足底壓力步態評估系統 ， 由芯康自主研發生產 ， 采用先進足底壓力采集技術 ，高采集頻率 、精度 、可靠 、耐用。

足底壓力及步態分析評估對足部疾病的診斷和醫治已經比較成熟，很大的促進了臨床生物力學的發展。為臨床康復評估、矯形鞋墊\鞋的適配效果、假肢矯具適配效果、足部手術效果等提供了準確的評估方法和依據。步態分析是利用力學的概念和人體解剖、生理學知識對人體的行走功能狀態進行對比分析的一種生物力學研究方法。足底壓力是人體在靜止站立或者動態行時，在自身重力的作用下，足底在垂直方向上受到的一個地面的反作用力。足底壓力的大小與分布狀況能直觀反映人體腿、足結構、功能及整個身體姿勢控制等信息，分析評估足底應力，對臨床診斷、疾患程度測定和術后療效評價均具有重要意義。

    足底壓力測試還可非常準確的診斷出患者的平足狀況，足弓塌陷程度。通過動態的步態測試，進一步分析患者的具體病癥，例如：行走步態沉重無彈性，吸收震蕩力能力差；足內外翻情況，從而引起膝關節、髖關節及腰部的損傷。足底壓力測試技術是一項基于生物力學原理，探測人體下肢結構狀況，評藉預估未來足部疾病，提供科學康復治療方法的國際先進技術。在過去的十年里，步態分析系統（CatWalk）已經被證明是一種高效無創的評估慢性疼痛的方法，被證實為研究嚙齒類動物許多疾病模型的方法工具，如神經退行性疾病，肌筋膜炎癥，周圍神經損傷，骨關節炎，外傷。該方法通過視頻跟蹤分析步態，對每個爪印的時空參數和動態肢體協調進行了完整的分析。 足底壓力步態分析系統可與三維足掃描、設計軟件、雕刻3d打印機等系統，形成足數據到定制矯形一體化方案。

正確的步態

1.單腿站立引導肢向前階段：下腹部收緊保持軀干穩定，髂腰肌收縮屈髖（抬大腿），腘繩肌與小腿收縮屈膝（彎小腿），脛骨前肌和腓骨肌收縮出現踝屈（勾腳動作），引導肢向前時，對側肩關節向該側髖關節靠攏足趾的伸肌收縮出現勾腳尖動作（趾部伸展）；

2.重心前移，單腿支撐階段：股四頭肌收緊，臀部肌肉開始收縮；

3.重心繼續前移：向前跌倒傾向臀部收縮伸髖，其他地方維持穩定，小腿及足部肌肉收縮明顯（很多人是在這里控制不恰當，出現各種問題，往往都是臀部力量缺乏與腿部前后側力量不平衡引起）；

4.推動階段：臀部繼續收緊伸髖，股四頭肌繼續發力伸膝蓋，該側支撐肢會完全伸展到擺動肢即將著地，擺動過程中，對側肩會向擺動肢髖關節靠攏，這個階段的末段是趾長屈肌發力，也就是走路的時候腳趾頭也得發力，很少有人注意到這點。

5.擺動肢接觸地面時，新的周期開始6.走路的過程中頭始終看正前方。 足底壓力步態分析系統測試異常步態，分析導致異常的因素提供量化指標，進行風險控制及***效果的監控。投標步態評估系統醫用

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    大多數步態數據集都是在相對固定和受限的環境中采集的，如實驗室或靜態室外環境。CASIA-B和OU-MVLP是近期步態識別研究中**常用的數據集。CASIA-B包含124個對象和13,640個序列，它建于2006年。OU-MVLP由10,307個身份ID和288,596個行走視頻組成，就對象數量而言，它是一個大步態數據集。更多數據集的統計數據見表1，這些數據集主要是在受控環境下構建的，是為預定義的跨視角步態識別而設計的。然而，在真實場景中，步態識別會遇到完全不受約束的挑戰，如不同的視角、遮擋、各種攜帶和穿戴條件、復雜和動態的背景干擾、照明、行走方式、表面影響等。現有的基準遠遠落后于實際步態識別的要求。考慮到人臉識別和行人重識別（ReID）的成功，現在是時候在野外進行基準步態識別了。 壓阻式步態評估功能

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