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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。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。动态步态评估系统多少钱

运动康复专业科普——步态分析，行走是人在出生之后，伴随着发育过程不断实践而习得的一种能力。而我们的步态则体现了行走的方式和模式。行走及其步态是***系统的***目标在生物力学水平上的体现。步态有赖于***系统、周围神经系统以及肌肉骨骼系统的协调作用。当我们的下肢肌肉、韧带、骨骼、关节乃至脑、脊髓、周围神经的正常生理功能以及相互间的协调与平衡受到损害时都可以导致不同程度的行走困难，并且会表现出明显的异常的步态。动态步态评估系统多少钱足底压力步态分析系统可以快速测试出足部数据。

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。

其实，每个人都有自己独特的走路方式，而这个过程中时时刻刻地在影响着生活的方方面面。也许我们注意到了身体出现不协调的问题，却不知道为什么。***就向大家解开每种步态背后的身体秘密。

1、日常步行可以分两个阶段，分别是支撑相、摆动相，由髋、膝、踝三个关节的不同活动配合完成。支撑相（站立相）：下肢接触地面和承受重力的时相。摆动相（迈步相）：下肢在空中向前摆动的时相。人体在行走时需要关节和肌肉之间的密切配合，因此每一个关节如果出现关节活动度下降或者周围肌肉出现问题，都会导致步态上发生变化。

2、首先是髋关节，在走路过程中需要髋关节的前屈后伸来完成步行动作。在这期间，屈髋肌和伸髋肌分别在不同阶段帮助人体完成行走。屈髋肌：伸髋肌：在行走的过程中，主要肌肉有：髂腰肌、股四头肌、缝匠肌、耻骨肌、长收肌、短收肌等等，在这其中股四头肌跟前腰肌的力量是**强的。这些肌肉除了完成髋关节的屈曲之外，对于维持髋关节周围肌肉力量的平衡也不可或缺，这对于人体的正常直立和行走的步态也同样重要。

3、若是这些肌肉一旦失衡，就会出现各种不同的步态，导致各种问题的出现。 足底压力步态分析系统是一种用于步态分析的常用工具。

穿着具有良好足弓支撑的鞋子（甚至是拖鞋）也是关键，因为支撑足弓会使筋膜产生张力。人字拖，芭蕾舞平底鞋，赤脚走路都是不行的。

（1）足跟疼痛是影响足部**常见的问题，足底筋膜炎是足跟疼痛的**常见原因。如果你早上起床时采取的第一步感觉就像脚跟下的剧烈疼痛，你可能患有足底筋膜炎或足底筋膜发炎。

(2)脂肪垫萎缩：足底除了足底筋膜，还有皮下脂肪组织作为走路时的缓冲结构，常见原因为年纪大、体重过重或先前因注射类固醇造成脂肪垫萎缩，造成疼痛，特色是穿硬底的鞋容易产生足底疼痛，穿有软垫的鞋子就会缓解一些，比较不会有下床第一步**痛这种症状。

(3)足底纤维瘤：会在足底摸到凸起一颗肿块，而且压了会痛，很有可能是长了足底纤维瘤，形成原因可能是足底筋膜受到刺激，或是体质因素而产生的良性的**，症状类似足底筋膜炎。总结：对于综上所述的跟痛类型，可以通过步态分析检测配合医生诊断后再进行有规律有计划的***。 Medtrack足底压力步态分析系统实验室与国内多家**医疗机构常年保持合作，不同种类疾病与步态相关的研究。动态步态评估系统多少钱

足底压力步态分析系统可与三维足扫描、设计软件、雕刻3d打印机等系统，形成足数据到定制矫形一体化方案。动态步态评估系统多少钱

    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。 动态步态评估系统多少钱

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