感觉输入：步态平衡的实现还需要依赖于多种感觉输入，包括视觉、本体感觉和前庭感觉等。视觉可以帮助人体判断外部环境的变化，如地面高低、障碍物等；本体感觉可以提供肌肉和关节的位置和运动信息；前庭感觉则可以帮助人体感知头部的运动和平衡状态。这些感觉信息经过整合后，共同维持步态平衡。总之，步态平衡是人体行走时保持稳定的重要机制。它涉及到多个身体系统的协同作用，包括姿势控制、神经调节和感觉输入等。为了实现步态平衡，人体需要不断调整肌肉活动、感知外界环境和维持身体姿势的稳定性。利用高速摄像头和AI算法（如OpenPose），无需穿戴设备即可估算足底压力分布。上海步态评估系统临床
（2）测量与记录：①根据步态参数示意图（图2）可分别测量出步长、跨步步宽和步角；②按公式计算出步速与步频：步速（m/s）=6m／所需要的时间（s）；步频（步／min）=6m内步数／时间×60。（3）优点：足印分析法有许多优点。①方便快捷：测试过程只需2—3分钟，测量与记录也只需10分钟；②费用低廉：所需设施简单，走廊拖洗干净，留下足印可作为步道使用，秒表、直尺、量角器一般地方均可购买；③定量客观。2．鞋跟绑缚标记笔法所用材料包一只秒表、二只水性记号笔，16m长的步道。测量参数包括步宽、步长、跨步长、步速、步频。具体方法如下。（1）测试准备：①步道：门诊、病人家里的水泥地面或地板均可作为步道，16m长的步道划分为中间6m、两端各5m，测量*在中间6m进行，前5m作为测量前达到正常速度的准备用，后5m作为测量后的“减速”用，以便有效地减少误差（图4）。②正式测试前将不同颜色的记号笔绑缚在鞋根处（如图5），当被测试者站起来时，使笔尖正好达到地面，以便留下足跟着地的记号。③正式测试时嘱病人以平常步行速度从一端走到另一端，测试人员用秒表记录走过中间6m所需的时间。广东步态评估系统中标为什么不倒翁怎么推都稳，而踩高跷容易摔？秘密就在底部的支撑方式！
行走过程中，从一侧足跟着地到该侧足跟再次着地所经历的时间称为一个步态周期。在一个步态周期中，每侧下肢都要经历一个离地腾空并向前迈步的摆动相（迈步相）和一个与地面接触并负重的站立相（支撑相）。摆动相是指从足尖离地到足跟着地，足部离开支撑面的时间，约占步态周期的40％；站立相是指从足跟着地到足尖离地，即足部支撑面与地板接触的时间，约占步态周期的60％。其中，重心从一侧下肢向另一侧下肢转移，双侧下肢同时与地面接触的时间称之为双支撑相，一个正常步态周期中会出现两次双支撑相，各占步态周期的10%。
足底分区：为了分析和描述，通常将足底划分为不同的功能区域，如：后跟区、中足（足弓）区、跖骨区（通常细分为第1至第5跖骨区）、足趾区。正常压力分布特征：动态变化性：在步态周期中，足底压力中心点从后跟开始，沿足外侧向前移动，经过第5跖骨至第1跖骨，经由大脚趾离地。非均匀性：压力并非均匀分布。正常情况下，后跟和跖骨区（尤其是第2、第3跖骨头）承受的压力比较高，足弓区域压力比较低。这是一个高效的“拱形结构”力学体现。操作便捷，穿戴设备轻松采集数据，无需复杂准备，短时间内即可完成检测。
足底压力当前与未来趋势（2010年代至今）高频与高分辨率： 传感器技术不断进步，采样频率和空间分辨率越来越高。可穿戴化与无线化： 鞋垫式系统成为研究热点，允许在真实运动场景（如足球、跑步）中进行长时间、无拘束的测量。多模态数据融合： 将足底压力数据与运动捕捉（Motion Capture）、肌电（EMG）、惯性测量单元（IMU） 数据同步分析，提供更***的生物力学画像。人工智能与大数据： 利用机器学习和人工智能算法对海量的足底压力数据进行模式识别，用于疾病早期诊断、风险预测和运动表现分析。3D打印定制化鞋垫根据个体足压数据，通过3D打印制造个性化矫形鞋垫,材料具备自适应缓冲性能如TPU弹性体。AI步态评估系统研究
足底压力测评使用于足底筋膜炎、跖骨痛、跟痛症患者和糖尿病足早期预防（需医生评估）。上海步态评估系统临床
足底压力分布测量系统是运用压力测量仪器对人体在静止或者动态过程中足底压力的力学、几何学以及时间参数进行测量，对不同状态下的足底压力参数进行分析研究，揭示不同的足底压力分布特征和模式，再依据各项数值进行相关对比研究。采用足底压力分布测试系统，我们可以研究运动员在走、跑、跳过程中足底各区峰值压强特点、压力-时间变化特点、压力中心移动特点以及分析走、跑、跳过程中足底各区压力分布规律，从而得出运动员在落地、缓冲和蹬伸过程中足底压力分布特征，来研究运动技术动作是否合理，为运动训练中预防足部运动损伤及运动鞋的设计等提供科学依据。上海步态评估系统临床
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