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。大鼠术后步态分析采用步态分析系统（CatWalk）具体参考之前文献报道，总的来说CatWalk的原理是：大鼠在一条8厘米宽的走廊里，非强迫自主穿过一块发光的玻璃板，与玻璃板接触后，脚爪把绿灯反射到下面的摄像机（100HZ）上，摄像机就会记录整个运动的过程。每只动物的每一次实验的步态相关指标都会被系统记录，整个过程没有食物诱导刺激。 足底压力步态分析系统是个好东西。河北智能步态评估系统
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。河北智能步态评估系统足底压力步态分析系统测试异常步态，分析导致异常的因素提供量化指标，进行风险控制及***效果的监控。
步态分析仪：足底压力与足部健康的关系，正常情况下足底压力的分布是比较均匀的，足底压力不均反映了足部的骨骼、肌肉、韧带等出现了异常情况，足底压力与肌肉的收缩能力、下肢末梢循环能力、血液循环流畅程度等有很大的联系。对足底压力分布情况做出检测能了解足部基础健康状态并且预测疾病发生的风险。扁平足、高弓足、足外翻等足部疾病通过足压分布的检测能直观的显示出来，专业医生可以通过检测结果对患者的患病程度进行分析评估
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。 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。
步态分析的临床意义1、评估患者是否存在异常步态（平足、尖足、偏瘫步态、膝内翻(O腿)和膝外翻(X腿)步态）以及步态异常的性质和程度2、为分析异常步态原因和矫正异常步态、制订方案提供必要的依据3、评定康复理疗的效果。步态分析的适应症与禁忌症适应症1、CNS损伤：如脑卒中、脑外伤后偏瘫、脑瘫、帕金森病、小脑及其传导通路病变。2、骨关节疾病与外伤：截肢、髋关节或膝关节置换术后、关节炎、韧带损伤、踝扭伤、下肢不等长等3、肌肉骨骼疼痛患者：脊柱侧弯、骨盆旋转、腰椎病等4、下肢肌力损伤：脊髓灰质炎、股神经损伤、腓总神经损伤等周围神经损伤禁忌症：严重心肺疾患、下肢骨折未愈合等。通过足底压力步态分析系统测试，可了解人体处于疾病状态时,足部功能异常引起的足底压力异常变化和分布。河北智能步态评估系统
足底出现异常，由于代偿，其他部位可能发生异常，通过足底压力步态分析系统可预防下肢甚至全身的异常。河北智能步态评估系统
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。 河北智能步态评估系统
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