步态检测设备——技术介绍
步态检测、分析的过程包含了测量，并对其中可测量的参数进行介绍、分析与解释，其中相关指标(健康状况，年龄，体形，重量，速度等)得出的结论。该分析对在下列技术的测定:
运动学：此类方法有很多，且较为复杂，一般是基于照相、录像等方式采集数据，再对图片序列进行分析。通常我们选择臀部(hip)、膝盖(knee)和踝关节角度(ankle angle)来作为主要的三个角度参数来进行分析。它们分别有在七个部分的角度曲线。
动力学：是关于运动的产生过程中，力、能量等方面的研究。
动态肌电图：是关于运动过程中肌肉的行为活动的研究。
步态检测设备的应用
生物特征识别和取证
步态风格的微小变化可以被用作生物标识符来识别个体的人。该参数被有时空相关(步长，步长，步速，周期时间)和运动相关(髋，膝，踝，指的是髋/膝/踝关节角度和大腿/躯干关节旋转/脚角度)等。有步长和一个人的高度之间的高度相关性。
比较生物力学
通过研究非人类的步态，更深入的了解有关的运动机制，这对了解物种问题的生物学以及运动有更广泛的影响。
步态检测设备——错误的步态是慢性疼痛的起源
你知道吗？几乎所有腰痛、膝痛、踝痛等等这些下肢的疼痛，都跟步态有关系。
1. 当我们的一侧臀中肌出现问题时，行走和跑步时就会发生骨侧倾，进而使髂胫束受力过大，引起髂胫束综合征，即跑者膝。
2. 当我们每次迈步时，如果蹬地能力不足时，我们的屈髋肌群就要主动发力代偿，从而引起髂腰肌过度紧张，继而引发腰痛。
3. 大腿牵拉骨左旋-臀肌是附着在髂骨上的，如果每次都给髂骨一个快速牵张力的话，髂骨就会相对骶骨产生向前向下的力，很有可能会造成骶髂关节紊乱。
步态检测设备简介
可穿戴步态检测设备除具有以上应用优势外，后续的数据流处理在更深层次的步态数据分析挖掘与临床队列研究方面具有较好的科研和转化利用价值。由于原始采集数据是来自各种传感器的直接测量值，步态信息多面充实，但传感器的高精度也带来了底层数据采集时的高噪声背景，因此首先需要对原始传感器数据进行滤波去噪处理，去噪后的步态数据经步态算法处理得出多面的步态信息。对于临床步态研究，根据研究的临床队列设计，随着受试者步态数据的累积，经过深度学习，利用临床指征建模，可实现步态参数应用于相关疾病的早筛早诊，以及康复与评估和康复方案制定；对于日常步态采集，可以跟踪随访个体的步态变化情况，实现老年人异常步态监测和跌倒风险提示等预警作用。
以上信息由专业从事三维跌倒评估方案的中科汇成于2024/4/27 8:48:24发布
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