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步态检测设备——技术介绍

时空测量法：时间和空间方面的测量可以形成对步态的一个多方面的分析。因为步态是一种周期性的活动，所以一个基本假设是我们假设每一步都在本质上与下一步相同。

一个完整的周期步态称作'步态周期'(Gait Cycle)。一个步态周期被分成了两个阶段，分别是'支撑阶段'(stance phase)和'摆动阶段'(swing phase)。并且又进一步分为了七个小部分(此处不表)，每一部分都有各自的特征及相关参数。

时空测量是对速度、节奏、步长、周期时间、时间百分比等多个参量进行的测量与分析。

步态检测设备的功能特点

体态趋势分析：是一个很好的客观定量数据，可以跟踪客户长期的体态状况，随时间的变化，查看矫正前后体态的趋势和变化。体态评估报告可生成PDF文档以及带注释的图像，统一存放和管理。

它是基于人工智能、云计算与大数据技术，结合运动生物力学、***工学，以及云端数据库，集智能检测、风险评估与客户管理为一身的智能体态管理系统。是商家进行有效客户转化，持续跟踪管理的掌上体态。

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，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***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。