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步态检测设备——步态参数介绍

步态参数具有时空二象性，其动力学特征可以通过中心加速度等直观反映，步态参数主要包括时间参数（跨步时间、支撑相、摆动相、步速、步频），距离参数（步长、步幅、步宽、抬脚高度），角度参数（足夹角、俯仰角、翻转角），动力参数（地返力、中心加速度）。正常步态参数在不同年龄分层、性别、身高等背景下，有较大的取值范围，因此，个体周期内步态参数的变化在步态***与健康应用领域更具有实际意义。此外，步态参数间的组合，***跌倒检测技术，如时间与距离参数的组合，通常可以反映步态在单位时间的变化率情况。研究表明，这些间接参数在双任务等条件下，对一些认知退行性***的评判具有较好敏***。整个步态周期可以通过量化的步态参数得以反映和重现，步态参数的准确性、灵敏性和重现性使得步态逐渐成为一种生物标志物。

步态检测设备——常见的异常步态分析

（1）臀大肌（髋伸肌）步态du（gluteus maximus gait）：臀大肌无力者，而关zhi节后dao伸无力，足跟着地时常用力将胸部后仰，使重力线落在髋关节后方，以维持够关节被动伸展，站立中期时膝关节绷直，形成仰胸挺腰腹的臀大肌步态。

（2）股四头肌步态（quadriceps gait）：股四头肌麻木者，行走中患侧腿站立相伸膝的稳定性将受到影响，表现为足跟着地后，臀大肌为代偿股四头肌的功能而使髋关节伸展，膝关节被动伸直，造成膝反张。如同时有伸髋肌无力，则患者俯身用手按压大腿，使膝伸直。

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，三维跌倒检测技术，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，***跌倒检测技术，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，跌倒检测技术，可实现步态参数应用于相关***的早筛早诊，以及***与评估和***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。