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步態檢測設備帶您了解步態障礙帶來的影響

步態障礙的病因和病理基礎步態障礙主要表現為活動障礙、安全性降低和疼痛。異常步態的代償導致步行能耗增加。障礙的主要原因為神經肌肉因素和骨關節因素。

(1) 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、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。

(2) 神經肌肉因素神經損傷，包括腦外傷、脊髓損傷和疾病等造成的痙攣步態、偏癱步態、剪刀步態、共濟失調步態、蹣跚步態等。原發性原因主要是肌肉張力失衡和肌肉痙攣；繼發性因素包括關節和肌腱攣縮畸形、代償性步態改變等。外周神經損傷，包括神經叢損傷、神經干損傷、等導致的特定肌肉無力性步態，例如臀大肌步態、臀中肌步態、股四頭肌步態等。原發因素為肌肉失神經支配，肌肉無力或癱瘓；繼發因素包括肌肉萎縮、關節和肌腱攣縮畸形、代償性步態改變；兒童患者可伴有繼發性骨骼發育異常，導致步態異常。

步態檢測設備帶您了解足底筋膜的癥狀

足底筋膜常見的癥狀就是腳跟的疼痛與不適。一般而言，疼痛在早晨下床時的首步較為明顯，這主要是因為經過一個晚上的休息，足底筋膜不再負重，會處在較為縮短的狀態。因而當早晨下床踩地時，會對足底筋膜產生較大較快的牽拉，進而引起疼痛。但在行走一段時間后，足底筋膜會變得較松，因而癥狀會緩解。但若過度行走，足底筋膜被牽拉的次數漸增，癥狀又會再現。

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。

步態檢測設備的作用

步態檢測設備可以評估與預警因神經系統疾病導致的人體運動功能損傷，及行走能力下降等癥狀的智聯網生物傳感儀器。該檢測儀可與各種康復器材和數據平臺配合使用，通過步態檢測儀可以實時評估康復的進度，通過福祉大數據平臺檢測步態多項數據，查看數據報告，及時調整康復方案。

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