步态检测系统的特点及功能用途

●全新的AI系统可实现定期的自我迭代更新和模型重构优化

●云端数据库及系统会自动给出评分及康复建议。全新的AI系统可实现定期的自我迭代更新和模型重构优化，时刻保持系统处于好的运行状态。

●评估结果以图表形式输出，直观易懂，使客户清晰看到自身问题。

功能用途：体态评估仪-姿态分析系统全新的AI系统可实现定期的自我迭代更新和模型重构优化。

步态检测设备——为什么要进行步态检测？

足部是人体的重要组成部分，是站立和运动的根基，影响着人体的发育和生物力线。但是，由于多数人缺乏护足意识，觉得孩子扁平足长长就好了，高弓那都不是事，足部疼痛觉得泡泡脚，休息休息就好了，糖尿病患者足底感觉差了，磨出水疱也满不在乎……殊不知，日积月累的足部问题可能会诱发多种足疾，从而导致双腿、腰椎、颈椎等部位出现新的疾病。有些还会出现脊柱侧弯、双下肢不等长等问题。

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康复与健康应用领域更具有实际意义。此外，步态参数间的组合，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，对一些认知退行性疾病的评判具有较好敏感性。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，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，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，可实现步态参数应用于相关疾病的早筛早诊，以及康复与评估和康复方案制定；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。