1. 步态周期是一个完整步态过程的重复，从一侧足跟接触地面到同一侧足跟再次接触地面。
2. 步态周期通常分为两个阶段：支撑期（足部与地面接触）和摆动期（足部离开地面）。
3. 支撑期进一步细分为接触期、支撑期中段和离地期；摆动期分为摆动初期、加速摆动期、减速摆动期和摆动末期。
2. 利用三维动作捕捉系统或红外光相机等工具测量身体运动学参数，如角度、速度和加速度。
1. 可穿戴传感器和机器学习算法的进步，使步态分析的远程监测和分析成为可能。
2. 惯性传感器和表面肌电图 (sEMG) 的结合使用提高了 EMG 步态分析的准确性和可靠性。
2. 光学系统、惯性测量单元 (IMU) 和多传感器融合技术被用于运动捕捉中。
1. 压力敏感传感器测量足部和地面的接触压力，提供步态期间的压力分布信息。
3. 压力传感器已被整合到鞋垫、跑步机和地板等设备中，实现便捷的步态分析。
1. 计算机视觉算法从视频图像中提取步态参数，例如步幅、步频和关节角度。
1. 左右下肢步态参数差异的定量评估，如步长、步宽、步速、摆动期和支撑期持续时间。
1. 基于步态参数和时空特征自动识别步态异常模式，如神经性步态、肌萎缩步态和步态共济失调。
1. 利用步态分析技术识别跑步者、足球运动员和篮球运动员等运动员的运动损伤风险因素。
- 康复干预：使用运动疗法、平衡训练和本体感受训练等干预措施，改善步态模式。
- 压力传感器技术：利用先进的传感器技术监控矫形器的压力分布，优化其设计。
- 3D打印定制化：通过3D打印技术创建高度个性化的矫形器，以精确贴合患者的解剖结构。
- 运动捕获系统：利用运动捕获系统精确测量和分析重度残疾人群的步态模式。
- 肌电图（EMG）：评估肌肉活动，以了解重度残疾人群的肌肉功能和步态控制。
- 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：使用VR和AR技术创建沉浸式环境，为重度残疾人群提供安全且可控的步态训练平台。
- 运动特定分析：针对特定运动项目（如跑步、跳跃或投掷）定制步态分析，以识别并优化运动表现。
- 数据驱动的见解：利用步态分析数据提供数据驱动的见解，以改进技术和提高运动表现。
1. 步态分析技术能够评估运动损伤后个体的步态改变，包括步长、步频和足底压力分布等参数。
2. 通过比较损伤前后的步态数据，可以识别损伤对步态的影响，帮助诊断和监测损伤程度。
3. 步态分析结果可用于制定个性化康复计划，指导治疗师调整训练目标和干预措施。
2. 例如，步态不对称或足弓过高的人群可能更容易发生特定类型的运动损伤。
3. 通过早期识别受伤风险，可以采取预防性措施，例如调整训练计划或提供定制化的护具。
2. 通过追踪步态参数的变化，康复师可以调整治疗计划，确保个体以最佳方式恢复功能。
1. 步态分析技术可以帮助分析运动损伤的机制，了解损伤的成因和影响因素。
2. 例如，通过测量膝关节角度和力矩，可以识别跑步过程中导致膝关节疼痛的原因。
1. 步态分析技术可用于优化运动员的动作模式，提高运动表现并降低受伤风险。
1. 步态分析技术可用于制定针对性的预防措施，针对个体特定的步态异常或受伤风险。
2. 例如，对于扁平足的人群，可以推荐使用足弓支撑矫正器以防止足底筋膜炎。
1.通过步态分析筛查潜在运动员，识别具有运动天赋或特定运动适合性的候选人。
1.步态分析技术为运动医学研究提供 客观数据，用于了解运动与健康之间的关系。
* 提供高精度运动数据，包括加速度、角速度和磁场，可用于步态参数的非侵入性测量。
* 多模态步态分析结合光学运动捕捉、IMU 数据和生理信号，提供全面的生理和生物力学信息。
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