多場景步態分析是基于AI的便攜式步態體態分析系統,系統通過微型足部傳感器、手機圖像處理技術,對人體數據進行分析,進而定量評估步態、體態、損傷風險,為風險規避、訓練計劃、體質提升提出改進依據。小型化,便攜,不受使用場景限制,可測試動態步態,測試數據維度和頻次更高,結果更加精細。無觸覺式穿戴。測試方便,即穿即測,后續增值服務空間,PC、APP、平板三端結合,現場發報告。微觀動作分析包含了著地仰角、著地內翻角、離地仰角、外翻幅度、拍地速度、著地外翻速度、步偏角。舉例說一下步偏角。步偏角是指踝關節在水平面上做內外旋時形成的角度,若步偏角小于標準值時,則說明該名測試者走路有內八字傾向。若步偏...
而影響步態的常見因素主要有兩種: 骨關節因素:由于運動損傷、骨關節疾病、先天畸形、截肢、手術等造成的軀干、骨盆、髖、膝、踝、足靜態畸形和兩下肢長度不一致。疼痛和關節松弛等也對步態產生明顯影響。神經肌肉因素:***損傷,包括中風、腦外傷、脊髓損傷和疾病、腦癱、帕金森氏綜合征等造成的痙攣步態、偏癱步態、剪刀步態、共濟失調步態、蹣跚步態等。步態分析的適用領域: 系統損傷,如:腦卒中、腦外傷后偏癱、腦癱、帕金森病、小腦及其傳導路病變。骨關節疾病與外傷,如:截肢、髖膝關節置換術后、關節炎、韌帶損傷、踝扭傷、下肢不等長等。下肢肌力損傷,如:脊髓灰質炎、股神經損傷、腓總神經損傷等。其他:疼痛。足底壓力步態分...