本地足底压力分布系统

足底压力当前与未来趋势（2010年代至今）高频与高分辨率： 传感器技术不断进步，采样频率和空间分辨率越来越高。可穿戴化与无线化： 鞋垫式系统成为研究热点，允许在真实运动场景（如足球、跑步）中进行长时间、无拘束的测量。多模态数据融合： 将足底压力数据与运动捕捉（Motion Capture）、肌电（EMG）、惯性测量单元（IMU） 数据同步分析，提供更***的生物力学画像。人工智能与大数据： 利用机器学习和人工智能算法对海量的足底压力数据进行模式识别，用于疾病早期诊断、风险预测和运动表现分析。国外足底压力科研发展是一部从原理发现到技术创造的历史，中国发展则是一部从技术引进、消化吸收到再创新。本地足底压力分布系统

步态(gaiD是人类步行的行为特征,涉及行为习惯、职业、教育、年龄及性别等因素，也受到多种疾病的影响。步行的控制十分复杂，包括中枢命令，身体平衡及协调控制,涉及下肢各关节和肌肉的协同运动，同时也与上肢和躯干的姿势有关。任何环节的失调都可能影响步行和步态，而异常也有可能被代偿或掩盖。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诊疗，也有助于临床诊断、疗效评估及机理研究等。本地足底压力测试足底压力分布与步态特征随着年龄增长,足跟和前足承受的压力逐渐降低,而足弓承受的压力升高。

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。

关节活动度（rangeofmotion，ROM）是指关节活动时可达到的比较大弧度，是衡量一个关节运动量的尺度，常以度数表示，是肢体运动功能检查的**基本内容之一。根据关节运动的动力来源可将关节活动度分为主动关节活动度和被动关节活动度。1．主动关节活动度（activerangeofmotion，AROM）AROM是人体自身的主动随意运动而产生的运动弧。测量某一关节的AROM实际上是评定受检者肌肉收缩力量对关节活动度的影响。2．被动关节活动度（passiverangeofmotion，PROM）PROM是通过外力如治疗师的帮助而产生的运动弧。正常情况下，被动运动至终末时会产生一种关节囊内的、不受随意运动控制的运动，因此，PROM略大于AROM。• 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。

（2）额状面分析当单足支撑时，重心升高，双足支撑时，重心下降，为了减少重心的上下移动，步行时骨盆配合有一定的运动。在正常步态中，当支撑腿达到MST位置时，身体重心达到比较高点，此时除去支撑腿稍有弯曲外，骨盆倾斜，即摆动腿一侧骨盆下降，可使身体重心下降，整个摆动相，重心上下移动约5CM。由于骨盆倾斜，支撑腿髋关节处于内收位，臀中肌必须工作，以维持身体平衡。（3）水平面分析在一步态周期中，摆动期摆动腿一侧的骨盆有旋前运动，对侧骨盆有旋后运动。旋前、旋后角度大约分别为4度，合计总的旋转范围为8度。骨盆旋前、旋后可使步长加大，并可减少重心下降程度。足底压力分析就像给脚做了一次X光体检，只不过它看的不是骨头，而是‘隐形脚印。自主研发足底压力科研

足底压力分布测量在人体平衡功能评估及足部疾病快速诊断方面具有临床意义。本地足底压力分布系统

足底压力分布测量系统是运用压力测量仪器对人体在静止或者动态过程中足底压力的力学、几何学以及时间参数进行测量，对不同状态下的足底压力参数进行分析研究，揭示不同的足底压力分布特征和模式，再依据各项数值进行相关对比研究。采用足底压力分布测试系统，我们可以研究运动员在走、跑、跳过程中足底各区峰值压强特点、压力-时间变化特点、压力中心移动特点以及分析走、跑、跳过程中足底各区压力分布规律，从而得出运动员在落地、缓冲和蹬伸过程中足底压力分布特征，来研究运动技术动作是否合理，为运动训练中预防足部运动损伤及运动鞋的设计等提供科学依据。本地足底压力分布系统