步态分析设备通过睁眼闭眼状态下的平衡测试，得到身体重心偏向中心，此外前庭运动能力的异常，会引起头晕、跌倒等问题的出现。同时可以获得闭目难立的测试数据。在睁眼和闭眼的两种模式下，AFA-50通过分析身体重心移动的轨迹，进而检测身体平衡性，评估前庭功能是否正常四、步态分析设备的特点轻薄小巧、方便携带，可以根据需要随时移动测试地点。其二优势拥有医疗器械注册证，可以在各个地区范围内使用，包括医院。临床反馈效果很好的，准确的数据收集和比较之前和之后的直观性。通过对静态足底压力的分析，可以获得足底压力的异常分布和相对于足部结构的异常排列。可以进行多个足部压力感应区域分布数据收集，快速了解脚掌，足弓和足跟的受力状况，然后了解脚掌和足跟内翻的状况，塌陷的程度。足弓的过度内旋或外旋，会以足部补偿机制来弥补不足。左右重心的百分比分布还可以让医生分析骨盆平衡，长腿和短腿问题以及脊柱侧弯的潜在风险。 足底压力步态分析系统是一种集传感技术、电子控制、计算机、数据处理运算于一体的足部压力检测评估的仪器。本地步态评估系统仪器
步态的异常反映人体多系统、多***的病变，对其进行定性和定量检查评估，有利于发现早期病变。临床步态的评估方式和指标多样，步态可通过定性、半定量和定量方法评估，其中定量化步态分析可客观、敏感地测量步态动力学、运动学特点，提供步态特征中时空相关的多个参数，评价步态的节律性、稳定性、变异率等多种指标。定量步态测量评估包括简易的人工测量和步态分析仪测量。前者较为简单，*需要无障碍物的步道和计时器，可定量测量步速。后者需要步态分析设备，行正科技的多场景步态分析仪可利用微观动作分析、压力测试等设备进行客观、细致的步态特征描述，可获得步态特征中步速、步频、步幅、步相特征，关节的角度、旋转、屈曲等信息，以及时间、空间相关步态指标。并且可在正常速度、快速、任务负荷行走、串联步态等不同场景下的步态评测。 国内步态评估系统联系方式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。
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。
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。足底压力步态分析系统通过动静态分析足压,准确评估扁平足,高足弓等带来的影响。
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主要应用于临床评估训练，体育科研，高校教学研究等领域 。高足弓步态评估系统医用
芯康足底压力步态分析系统,可定制规格，设备使用方便,维护便捷，性价比高。本地步态评估系统仪器
在基于机器视觉的步态识别中，系统利用摄像机获取数据，然后利用图像处理技术对数据进行分析。另一方面，基于地面传感器的步态识别系统通过一个垫子工作，这个垫子可以测量一个人的步伐所产生的力量和速度。基于可穿戴传感器的步态识别系统使用带有传感器的可穿戴设备，如加速度计、陀螺仪传感器和力传感器，来检测和记录步态活动。研究人员在论文中写道：这篇论文介绍了一种智能手机用户认证系统的开发，该系统利用了该设备已有的硬件。身份验证是基于智能手机用户的步态模式，这是一种生物特征。比勒陀利亚大学和香港城市大学的研究团队开发了一种基于可穿戴传感器的步态识别系统，该系统利用了智能手机已有的硬件，尤其是其加速度计。本地步态评估系统仪器
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