多场景步态分析是基于AI的便携式步态体态分析系统,系统通过微型足部传感器、手机图像处理技术,对人体数据进行分析,进而定量评估步态、体态、损伤风险,为风险规避、训练计划、体质提升提出改进依据。小型化,便携,不受使用场景限制,可测试动态步态,测试数据维度和频次更高,结果更加精细。无触觉式穿戴。测试方便,即穿即测,后续增值服务空间,PC、APP、平板三端结合,现场发报告。微观动作分析包含了着地仰角、着地内翻角、离地仰角、外翻幅度、拍地速度、着地外翻速度、步偏角。举例说一下步偏角。步偏角是指踝关节在水平面上做内外旋时形成的角度,若步偏角小于标准值时,则说明该名测试者走路有内八字倾向。若步偏角高于标准值时,则说明该名测试者走路有外八字倾向。 芯康足底压力步态分析系统,可定制规格,设备使用方便,维护便捷,性价比高。进口步态评估系统产品

在过去的十年里,步态分析系统(CatWalk)已经被证明是一种高效无创的评估慢性疼痛的方法,被证实为研究啮齿类动物许多疾病模型的方法工具,如神经退行性疾病,肌筋膜炎症,周围神经损伤,骨关节炎,外伤。该方法通过视频跟踪分析步态,对每个爪印的时空参数和动态肢体协调进行了完整的分析。大鼠术后步态分析采用步态分析系统(CatWalk)具体参考之前文献报道,总的来说CatWalk的原理是:大鼠在一条8厘米宽的走廊里,非强迫自主穿过一块发光的玻璃板,与玻璃板接触后,脚爪把绿灯反射到下面的摄像机(100HZ)上,摄像机就会记录整个运动的过程。每只动物的每一次实验的步态相关指标都会被系统记录,整个过程没有食物诱导刺激。 测试步态评估系统联系方式足底压力步态分析系统常见的类型有两种,一:鞋垫式;二:平板式。

理解正常步态模式和特征是判断步态正常与否的前提,接下来我们介绍有关步态的一些基本概念。一、步行周期步行周期是指行走过程中一侧足跟着地至该侧足跟再次着地所经过的时间。每一侧下肢有各自的步行周期。每一个步行周期分为站立相和迈步相两个阶段。站立相又称作支撑相,为足底和地面接触的时期;迈步相有称作摆动相,指支撑腿离开地面向前摆动的阶段。站立相大约占步行周期的60%,迈步相占40%。二、正常步行周期的基本构成(一)双支撑期和单支撑期一侧足跟着地至对侧足趾离地前有一段双腿与地面同时接触的时期,称为双支撑期。每一个步行周期包含两个双支撑期。只有一条腿与地面接触称为单支撑期,这个阶段以对侧的足跟着地为标志结束。行走时一侧腿的单支撑期完全等于对侧腿的迈步相时间。每一个步行周期中,包含了两个单支撑期,分别为左下肢和右下肢的单支撑期,各站40%的步行周期时间。
你以为人人会走路?走起来到底需要什么先决条件?
步行(walking):是指通过双脚的交互移动进行安全、有效的周期性运动。
步态是步行的行为特征,是一个人行走时的表现形式,又称行走模式。步行的条件1、肌力:肌力是完成关节运动的基础,为了保证步行周期的支撑相稳定,单侧下肢必须能够支撑体重的3/4以上。或者双下肢的伸肌(主要是指股四头肌、臀大肌等)应达到3级以上,才能保证另一下肢能够从容完成向前摆动的动作。
步行周期(gaitcycle):是指完成一个完整步行过程所需要的时间,即指自一侧腿向前迈步该足跟着地时起,至该足跟再次着地时止所用的时间,称为一个步行周期。在每一个步行周期中,每一侧下肢都要经历一个与地面由接触到负重,再离地腾空向前挪动的过程;因此,根据下肢在步行时的位置,又可分为支撑相和摆动相。支撑相(stancephase):指下肢接触地面和承受重力的时间,即从足跟着地到足趾离地的过程,占整个步行周期的60%。摆动相(swingphase):指足趾离开地面腾空向前迈步到该足再次落地之间的时间,占整个步行周期的40%。
足底压力步态分析系统是一款通过检测足部压力状态,指示人体的下肢或足部出现了哪些问题的设备。

大多数步态数据集都是在相对固定和受限的环境中采集的,如实验室或静态室外环境。CASIA-B和OU-MVLP是近期步态识别研究中**常用的数据集。CASIA-B包含124个对象和13,640个序列,它建于2006年。OU-MVLP由10,307个身份ID和288,596个行走视频组成,就对象数量而言,它是一个大步态数据集。更多数据集的统计数据见表1,这些数据集主要是在受控环境下构建的,是为预定义的跨视角步态识别而设计的。然而,在真实场景中,步态识别会遇到完全不受约束的挑战,如不同的视角、遮挡、各种携带和穿戴条件、复杂和动态的背景干扰、照明、行走方式、表面影响等。现有的基准远远落后于实际步态识别的要求。考虑到人脸识别和行人重识别(ReID)的成功,现在是时候在野外进行基准步态识别了。 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。进口步态评估系统产品
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步态识别的目的是根据视频中人的行走方式来识别一个人。与人脸、指纹、虹膜和掌纹相比,步态难以伪装,可以在很远的距离内工作,这使得它在犯罪预防、法医鉴定和社会安全方面具有独特的潜力。由于深度学习的蓬勃发展,在受控环境下识别步态已经取得了重大进展。近步态识别的基本引擎包括网络架构的演变、损失函数的设计和不断增长的步态基准。尽管步态识别在过去几年中取得了令人印象深刻的进展,而且它具有长距离识别的独特优势,但这种技术尚未在现实世界的应用中得到部署。一个值得注意的障碍是,几乎没有公共基准来训练和评估野外的步态识别器。进口步态评估系统产品
芯康生物医学科技(杭州)有限公司是一家集研发、制造、销售为一体的****,公司位于浙江省杭州市余杭区仓前街道余杭塘路2959号4幢9层906室,成立于2020-05-25。公司秉承着技术研发、客户优先的原则,为国内足底压力步态分析系统,动静态功能评估及训练系统,三维动态脊柱及姿态评估系,糖尿病足动力检测系统的产品发展添砖加瓦。MEDTRACK目前推出了足底压力步态分析系统,动静态功能评估及训练系统,三维动态脊柱及姿态评估系,糖尿病足动力检测系统等多款产品,已经和行业内多家企业建立合作伙伴关系,目前产品已经应用于多个领域。我们坚持技术创新,把握市场关键需求,以重心技术能力,助力医药健康发展。芯康生物医学科技(杭州)有限公司每年将部分收入投入到足底压力步态分析系统,动静态功能评估及训练系统,三维动态脊柱及姿态评估系,糖尿病足动力检测系统产品开发工作中,也为公司的技术创新和人材培养起到了很好的推动作用。公司在长期的生产运营中形成了一套完善的科技激励政策,以激励在技术研发、产品改进等。芯康生物医学科技(杭州)有限公司注重以人为本、团队合作的企业文化,通过保证足底压力步态分析系统,动静态功能评估及训练系统,三维动态脊柱及姿态评估系,糖尿病足动力检测系统产品质量合格,以诚信经营、用户至上、价格合理来服务客户。建立一切以客户需求为前提的工作目标,真诚欢迎新老客户前来洽谈业务。
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