步行是人类基本的运动方式，人体的运动都是以运动链的形式进行的，因此下肢乃至全身的生理、结构和功能等方面的信息都可以从步态和足底压力中表现出来。正常步行并不需要思考，然而步行的控制十分复杂，包括中枢命令，身体平衡和协调控制，涉及足、踝、膝、髋、躯干、颈、肩、臂的肌肉和关节协同运动。足底压力测定是步态分析的一个重要组成部分，是分析和衡量异常足底应力分布和步态的基础，它对运动系统疾病的病因分析、诊断、功能及疗效评定均有重要意义，因此其临床应用越来越广。足底压力步态分析系统对儿童足发育畸形 、X O型腿、脊柱发育、双侧不对称等问题进行早期检测及干预。定制步态评估功能
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。 成人步态评估系统医用足底压力步态分析系统可揭示人体运动过程中足的动力性特征。
膝过伸：膝过伸很常见，但一般是代偿性改变，多见于支撑相早期。一侧膝关节无力可导致对侧代偿膝过伸；趾屈肌痉挛或挛缩导致膝过伸；膝塌陷步态时采用膝过伸代偿；支撑相伸肌痉挛；躯干前倾时重力线落在膝关节重心前方，促使膝关节后伸以保持平衡。短腿步态：患肢缩短达cm以上者，该侧着地时同侧骨盆下降导致同侧肩倾斜下降，对侧迈步腿髋膝关节过度屈曲、踝关节过度背屈。如果缩短超过100px，则缩短侧下肢以足尖着地行走，其步态统称短腿步态。臀大肌步态：臀大肌是主要的伸髋及脊柱稳定肌。在触地时控制重力中心向前。臀大肌无力者，足跟着地时常用力将腰部前凸，使重力线落在髋关节后方，形成仰胸挺腹的臀大肌步态。臀中肌步态：患者在支撑相早期和中期骨盆向患侧下移超过5°，髋关节向患侧凸，患者肩和腰出现代偿性侧弯，以增加骨盆稳定度。患侧下肢相对过长，所以在摆动相膝关节和踝关节屈曲增加，以保证地面廓清。典型的步态特征表现为鸭步。
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。 足底压力步态分析系统分析数据包括峰值压力、峰值压强、区域PTI数据、内外翻数据、重心位置等多种数据。
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。足底压力步态分析系统报告详细易懂,适用于各大医院,高校以及科研机构,提供可靠调整建议。成人步态评估系统医用
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。定制步态评估功能
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。 定制步态评估功能
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