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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

支撑相(stancephase):指下肢接触地面和承受重力的时间,即从足跟着地到足趾离地的过程,占整个步行周期的60%。摆动相(swingphase):指足趾离开地面腾空向前迈步到该足再次落地之间的时间,占整个步行周期的40%。步行的条件1、肌力:肌力是完成关节运动的基础,为了保证步行周期的支撑相稳定,单侧下肢必须能够支撑体重的3/4以上。或者双下肢的伸肌(主要是指股四头肌、臀大肌等)应达到3级以上,才能保证另一下肢能够从容完成向前摆动的动作。2、平衡能力:人体的平衡是指身体所处在的一种稳定的姿势状态,或是指人体在运动或受到外力作用时能自动调整并维持姿势稳定性的一种能力。不同的步行环境对平衡有不同的要求,如果只是在室内的步行,平衡能力只需2级,一旦进行室外步行,则平衡能力必须到达3级。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。点阵式步态评估系统测试

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比勒陀利亚大学和香港城市大学的一组研究人员**近开发了一种基于步态分析的连续智能手机用户身份验证系统。在IEEE工业电子学会(IEEE Industrial Electronics Society)第44届年会上发表的一篇论文中,概述了这一系统。该系统利用了设备已有的硬件,根据用户的步态模式对智能手机用户进行身份验证。“步态”一词指的是行走或跑步时通过移动肢体来实现的运动模式。研究发现,每个人的步态模式都有很大的不同,以至于步态分析可以用于生物特征认证。现有的生物特征步态识别工具可分为三类:基于机器视觉的步态识别工具、基于地板传感器的步态识别工具和基于可穿戴传感器的步态识别工具。点阵式步态评估系统测试足底压力步态分析系统常见的类型有两种,一:鞋垫式;二:平板式。

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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。

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。

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    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。 足底压力步态分析系统可以测量并分析人体足底的压力分布,供研究或者产品开发使用。点阵式步态评估系统测试

芯康为您提供多种规格的足底压力步态分析系统,满足任何场景的需求。点阵式步态评估系统测试

    疼痛问题一直困扰着我们的日常生活,牙痛,肠胃痛,伤病痛等。有时候折腾得我们彻夜难眠,疼痛难忍,精疲力竭。所以人们对疼痛的研究一直很重视,不断开发出新的动物模型和疼痛监测设备。动物步态分析系统(CatWalk)就是的利用大小鼠为动物模型的疼痛研究设备,主要通过监测动物步态的变化来研究疼痛变化情况,如某一个肢体的疼痛会导致该只脚着地时间缩短、着地面积减少、着地力量减少、空中悬浮时间增长等。动物步态分析系统可以准确的测定上述这些参数的变化,为疼痛研究提供精确的数据。另外可以连续多次,快速准确的测定这些数据。因此可以用于高通量的数据研究,以及长时间的疼痛恢复过程的监测。过去该系统主要用于神经性疼痛、脊髓损伤、神经退行变、脑中风的研究。 点阵式步态评估系统测试

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