人體步態分析技術優選企業【中科匯成】

步態檢測設備的應用

生物特征識別和取證

步態風格的微小變化可以被用作生物標識符來識別個體的人。該參數被有時空相關(步長，步長，步速，周期時間)和運動相關(髖，膝，踝，指的是髖/膝/踝關節角度和大腿/軀干關節旋轉/腳角度)等。有步長和一個人的高度之間的高度相關性。

比較生物力學

通過研究非人類的步態，更深入的了解有關的運動機制，這對了解物種問題的生物學以及運動有更廣泛的影響。

步態檢測設備——步態參數介紹

步態參數具有時空二象性，其動力學特征可以通過中心加速度等直觀反映，步態參數主要包括時間參數（跨步時間、支撐相、擺動相、步速、步頻），距離參數（步長、步幅、步寬、抬腳高度），角度參數（足夾角、俯仰角、翻轉角），動力參數（地返力、中心加速度）。正常步態參數在不同年齡分層、性別、身高等背景下，有較大的取值范圍，因此，個體周期內步態參數的變化在步態康復與健康應用領域更具有實際意義。此外，步態參數間的組合，如時間與距離參數的組合，通常可以反映步態在單位時間的變化率情況。研究表明，這些間接參數在雙任務等條件下，對一些認知退行性疾病的評判具有較好敏感性。整個步態周期可以通過量化的步態參數得以反映和重現，步態參數的準確性、靈敏性和重現性使得步態逐漸成為一種生物標志物。

步態檢測設備簡介

可穿戴步態檢測設備除具有以上應用優勢外，后續的數據流處理在更深層次的步態數據分析挖掘與臨床隊列研究方面具有較好的科研和轉化利用價值。由于原始采集數據是來自各種傳感器的直接測量值，步態信息多面充實，但傳感器的高精度也帶來了底層數據采集時的高噪聲背景，因此首先需要對原始傳感器數據進行濾波去噪處理，去噪后的步態數據經步態算法處理得出多面的步態信息。對于臨床步態研究，根據研究的臨床隊列設計，隨著受試者步態數據的累積，經過深度學習，利用臨床指征建模，可實現步態參數應用于相關疾病的早篩早診，以及康復與評估和康復方案制定；對于日常步態采集，可以跟蹤隨訪個體的步態變化情況，實現老年人異常步態監測和跌倒風險提示等預警作用。