7)所有采集数据均支持回放。所有测试类型均可一键生成并打印报告。这样方便老师与患者之间沟通。8)系统主要分析数据参数包括：压力分析、重心偏离、重心偏向、椭球分析、重心距离、X轴距离、Y轴距离、暴露面积、角度分析。9)系统可进行重心稳定性能力的评估，包括重心移动速度，相邻帧之间重心在X轴、Y轴上的移动距离。10)系统可进行身体极限平衡能力的检测。11)系统可直观显示测试者相关测试能力正常与否，以颜色注以标识。12)系统可进行≥4种类型的平衡能力训练。13）传感器数量：≥2288个。芯康生物（MedTrack）动静态平衡评估包括：脊柱及体态分析、平衡及步态分析和肌力评估训练。并且有注册证。人工智能整合提升诊断精度，例如通过步态分析预测糖尿病足溃疡风险（早期检测率提高70%）。采购平衡分析评估
行走过程中，从一侧足跟着地到该侧足跟再次着地所经历的时间称为一个步态周期。在一个步态周期中，每侧下肢都要经历一个离地腾空并向前迈步的摆动相（迈步相）和一个与地面接触并负重的站立相（支撑相）。摆动相是指从足尖离地到足跟着地，足部离开支撑面的时间，约占步态周期的40％；站立相是指从足跟着地到足尖离地，即足部支撑面与地板接触的时间，约占步态周期的60％。其中，重心从一侧下肢向另一侧下肢转移，双侧下肢同时与地面接触的时间称之为双支撑相，一个正常步态周期中会出现两次双支撑相，各占步态周期的10%。自主研发平衡分析产品目测步态分析法是指不借用任何仪器。
感觉输入的整合周围感觉结构（眼睛、肌肉和关节以及两边的前庭结构）提供的平衡信息被发送至脑干。在脑干中，信息经过整理与小脑（人脑的协调中心）和大脑皮层（思考与记忆中心）提供的已知信息相结合。小脑提供有关自动运动的信息（因为动作重复多次，该信息已被获悉）。比如，通过反复练习发球，网球运动员学会了如何在移动中将平衡控制到较好。大脑皮层提供先前已经获知的信息。比如，结冰的人行道因为很滑，为了安全走过人行道，行人必须采用跟以往不同的行走方式。处理相对抗的感觉输入如果从一个人的眼睛、肌肉和关节、前庭结构发出的感觉输入信息相互对抗的话，那么这个人可能会变得不明方向。举例来说，一个人站在一辆正要开走的公交车旁边。这辆行驶中的大型公交车所呈现的视觉图像会让这个行人产生是他自己在动而不是公交车在移动的错觉。（这就是视动反射OptokineticReflex）但是，同时，他的肌肉和关节所发出的本体感觉信息却告诉他，他并不在移动。前庭结构提供的感觉信息可能会帮助解决上述感觉对抗。此外，为了确定自己没有在移动（以人行道为参照物），更高层次的思考和记忆可能会迫使这个人将目光从行驶中的公交车转移到地面。
步态平衡是人体行走时保持稳定的关键要素之一。它涉及到多个身体系统的协同作用，包括神经系统、肌肉骨骼系统和感觉系统等。步态平衡的实现主要依赖于以下几个方面：姿势控制：人体在行走时需要不断调整身体的姿势，以保持身体重心的平衡。姿势控制涉及到多个肌肉群的协同作用，包括脊柱、骨盆、髋关节、膝关节和踝关节等。这些肌肉群需要紧密配合，以确保身体在行走过程中的稳定性。神经调节：步态平衡的实现还依赖于神经系统的调节。大脑、脊髓和周围神经等结构通过传递神经信号，调节肌肉的活动，从而控制步态平衡。当人体感受到外界干扰时，神经系统会迅速作出反应，调整肌肉的活动，以维持身体的稳定性。平衡分析是一种评估个体在平衡方面的能力和风险的过程。它通常用于康复医学、运动训练和运动控制等领域。
测量参数包括步宽、步长、跨步长、步速、步频。具体方法如下。（2）测量与记录：①跨步长：从足跟着地的记号到同侧下一个足跟着地的记号之间的距离，记录连续3个跨步长的平均值。②步长：一个足跟着地记号到对侧足跟着地记号之间的距离，记录连续3个步长的平均值。③步宽：两侧连续记号之间的距离。④步速与步频：计算方法如前述。（3）优点：①费用低廉，只需要一只秒、2只记号笔。②此种方法只需一个测试人员即可完成，场地不受限制。③所获得的信息可用来记录病人诊疗前后的行走能力。监测足底压力预防溃疡（全球3.4亿糖尿病患者需求驱动）。采购平衡分析评估
• VR步态训练通过足压数据驱动虚拟场景，帮助患者（如脊髓损伤）进行沉浸式康复训练。采购平衡分析评估
常用的步态分期方法有两种：一种是传统划分法，主要是以足能否着地为基础划分，将步态周期分为足跟着地、全足着地、站立中期、足跟离地、足尖离地、加速期、迈步中期、减速期共八个时期。另一种是目前通用的、由美国加州医学中心提出RLA分期，此方法认为步行时有3个基本任务：承受体重、单腿站立和迈步向前，基本任务中又分为8个时期。步态分期中传统划分与RLA法对应比较。步态参数：步长、跨步长、步宽、步角、步速和步频。步态参数受诸多因素的影响，即使是正常人，由于年龄、性别、身体肥瘦、高矮、行走习惯等不同，个体差异较大，因此正常值比较难以确定。采购平衡分析评估
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