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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

比勒陀利亚大学和香港城市大学的一组研究人员**近开发了一种基于步态分析的连续智能手机用户身份验证系统。在IEEE工业电子学会(IEEE Industrial Electronics Society)第44届年会上发表的一篇论文中,概述了这一系统。该系统利用了设备已有的硬件,根据用户的步态模式对智能手机用户进行身份验证。“步态”一词指的是行走或跑步时通过移动肢体来实现的运动模式。研究发现,每个人的步态模式都有很大的不同,以至于步态分析可以用于生物特征认证。现有的生物特征步态识别工具可分为三类:基于机器视觉的步态识别工具、基于地板传感器的步态识别工具和基于可穿戴传感器的步态识别工具。芯康为您提供多种规格的足底压力步态分析系统,满足任何场景的需求。广东运动步态评估系统图

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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。AI步态评估系统检测使用足底压力步态分析系统有利于提高医生诊疗水平。

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    底墨迹法是步态分析早期和简易的方法之一。在足底涂上墨汁,在步行通道(一般为15-20cm)铺上白纸。测试动物走过白纸,留下足迹,便可以测量行走步态。步行同时用秒表记录时间。这种方式不需要复杂设备,但是十分耗时,所以实际实验过程中越来越少用到。可以获得的参数包括:步长(Steplength):指一足着地至对侧足着地的平均距离。国内也有称之为步幅。步长时间(steptime):指一足着地至对侧足着地的平均时间,相当于支撑相早期和中期。步幅(Stridelength):指一足着地至同一足再次着地的距离。国内也有称之为跨步长。步行周期(cycletime):指平均步幅时间(stridetime),相当于支撑相与摆动相之和。步频(cadence):指平均步数(步/min),等于:60(s)÷步长平均时间(s)。由于步长时间两足不同,所以一般取其均值。有人按左右步长单独计算步频,以表示两侧步长的差异。步速(velocity):指步行的平均速度(m/s),等于:步幅÷步行周期。步宽(walkingbase):也称之为支撑基础(supportingbase),指两脚跟中心点或重力点之间的水平距离,也有采用两足内侧缘或外侧缘之间的**短水平距离。左右足分别计算。足偏角(toeoutangle):指足中心线与同侧步行直线之间的夹角。

人类的步态就是行走时的人体姿态。步态是人体结构与功能、运动调节系统、行为及心理活动在行走时的外在表现。不同的人来去、站停及行走的姿势是不一样的。四肢、躯干、神经调节系统或某些全身性疾病都会影响一个人的步态。俗话说:只要功夫深,铁杵磨成针。当我们的步态出现问题时,每天至少上万次不当操作(即错误的动作模式)那会发生什么?我们身上的这些慢性颈痛、肩痛、腰腿痛,还有长短腿、高低肩,甚至小粗腿、没屁股、大小脸都有可能来源于同样的原因,那就是我们每天都在长时间保持的,高频率使用的身体的两项重要的功能——姿态与行走。足底压力步态分析系统可同动作捕捉、姿态评估做不同组合,为三维步态,姿态,平衡等数据的综合采集展示。

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步态定义:步行是人类生存的基础,步态是步行的行为特征。步态分析就是研究步行规律的检查方法,旨在通过生物力学和运动学手段,揭示步态异常的关键环节和影响因素,从而指导康复评估和理疗,也有助于临床诊断、疗效评定及损伤机制的研究等。正常步态主要分为两个相:支撑相:是指足接触地面和承受重力的时相,占步态周期的60%。包括:足跟接地、足掌接地、支撑中期、足跟离地、足趾离地5个时段;摆动相:足在空中向前摆动的时相,占步态周期的40%,由加速期、摆动中期、减速期这3期构成。通过足底压力步态分析系统测试,可了解人体处于疾病状态时,足部功能异常引起的足底压力异常变化和分布。江苏步态评估系统临床价格

足底压力步态分析系统可以快速测试出足部数据。广东运动步态评估系统图

    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。 广东运动步态评估系统图

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