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步态评估系统基本参数
  • 品牌
  • MEDTRACK
  • 型号
  • 步态分析仪半米板
  • 类型
  • 下肢康复运动器
步态评估系统企业商机

足底压力及步态分析评估对足部疾病的诊断和医治已经比较成熟,很大的促进了临床生物力学的发展。为临床康复评估、矫形鞋垫\鞋的适配效果、假肢矫具适配效果、足部手术效果等提供了准确的评估方法和依据。步态分析是利用力学的概念和人体解剖、生理学知识对人体的行走功能状态进行对比分析的一种生物力学研究方法。足底压力是人体在静止站立或者动态行时,在自身重力的作用下,足底在垂直方向上受到的一个地面的反作用力。足底压力的大小与分布状况能直观反映人体腿、足结构、功能及整个身体姿势控制等信息,分析评估足底应力,对临床诊断、疾患程度测定和术后疗效评价均具有重要意义。芯康生产的足底压力步态分析系统设备,准确度高,压力测量范围大,平板厚度小,测试面积大。儿童步态评估系统厂家电话

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步态(gait)是指人体步行时的姿态和行为特征,人体通过髋、膝、踝、足趾的一系列连续活动,使身体沿着一定方向移动的过程。步态的形成涉及行为习惯、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态,而异常也有可能被代偿或掩盖。正常步态具有稳定性、周期性和节律性、方向性、协调性以及个体差异性,然而,当人们存在疾病时,这些步态特征将有明显的变化。湖北姿势步态评估系统是什么足底压力步态分析系统在医疗领域适用于骨科、康复科、内分泌科、神经内科 、老年病科 、以及体检中心等科室。

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    疼痛问题一直困扰着我们的日常生活,牙痛,肠胃痛,伤病痛等。有时候折腾得我们彻夜难眠,疼痛难忍,精疲力竭。所以人们对疼痛的研究一直很重视,不断开发出新的动物模型和疼痛监测设备。动物步态分析系统(CatWalk)就是的利用大小鼠为动物模型的疼痛研究设备,主要通过监测动物步态的变化来研究疼痛变化情况,如某一个肢体的疼痛会导致该只脚着地时间缩短、着地面积减少、着地力量减少、空中悬浮时间增长等。动物步态分析系统可以准确的测定上述这些参数的变化,为疼痛研究提供精确的数据。另外可以连续多次,快速准确的测定这些数据。因此可以用于高通量的数据研究,以及长时间的疼痛恢复过程的监测。过去该系统主要用于神经性疼痛、脊髓损伤、神经退行变、脑中风的研究。

    步态分析设备通过睁眼闭眼状态下的平衡测试,得到身体重心偏向中心,此外前庭运动能力的异常,会引起头晕、跌倒等问题的出现。同时可以获得闭目难立的测试数据。在睁眼和闭眼的两种模式下,AFA-50通过分析身体重心移动的轨迹,进而检测身体平衡性,评估前庭功能是否正常四、步态分析设备的特点轻薄小巧、方便携带,可以根据需要随时移动测试地点。其二优势拥有医疗器械注册证,可以在各个地区范围内使用,包括医院。临床反馈效果很好的,准确的数据收集和比较之前和之后的直观性。通过对静态足底压力的分析,可以获得足底压力的异常分布和相对于足部结构的异常排列。可以进行多个足部压力感应区域分布数据收集,快速了解脚掌,足弓和足跟的受力状况,然后了解脚掌和足跟内翻的状况,塌陷的程度。足弓的过度内旋或外旋,会以足部补偿机制来弥补不足。左右重心的百分比分布还可以让医生分析骨盆平衡,长腿和短腿问题以及脊柱侧弯的潜在风险。 足底压力步态分析系统可获得足部压力和步态参数,确保能够纪录数据精确,系统采集客观且量化的压力数据。

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    直立行走是人区别于猿的重要标志,也是人类区别于其他动物的关键特征之一。步行是人类生存的基础,人类的社会活动也离不开步行。但是许多的因素都会对步行产生影响甚至造成步行障碍,这将给患者的日常生活、学习和工作带来极大的困扰。所以,步行能力的恢复也是残疾者**迫切需要恢复的功能之一。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。 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。儿童步态评估系统厂家电话

足底压力步态分析系统可检测分析人体足部与下肢数据,有助于足踝疾病诊断、了解病情及评估***效果。儿童步态评估系统厂家电话

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。儿童步态评估系统厂家电话

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