本地足底压力分布系统

实验室与国内多家有名医疗机构常年保持合作，进行不同种类疾病与步态相关的研究，包括骨关节疾病、脊柱姿态发育异常、偏瘫、脑瘫以及其他导致步态异常的疾病。2.损伤原因研究及损伤风险控制Medtrack步态实验室，大量测试典型的异常步态的案例，从中分析导致步态异常的生物力学因素的同时提供量化指标，帮助研究者进行相应的运动风险控制以及医治效果的监控。3.医治方法的研究对处于不同阶段的患者综合测试，量化阶段指标，以及对比不同医治方法对患者的影响来进行研究，这其中包括量化运动方案、优化医治方案以及针对药物有效性和手术医治效果的评价4.辅助支具设计研发针对辅助支具适配进行测试，除了比较舒适度，还针对患侧和健侧足底压力数据对比参照，用于设计更适合或更智能的支具产品。足底段落6产品系列介绍临床应用标准版(半米板，一米板)；专业版/科研版(两米板)；定制板测试内容左右脚相对压力足底压力测评使用于扁平足/高弓足导致的步态异常和运动后足部疲劳或慢性劳。本地足底压力分布系统

1步长(steplength)，即一足着地至对侧足着地的平均距离，国内亦称之为步幅:2步长时间(steptime,即一足着地至对侧足着地的平均时间:3步幅(stridelength)即一足着地至同一足再次着地的距离，也有人称之为跨步长;4平均步幅时间(stridetime，相当于支撑相与摆动相之和:5步频cadence，指每分钟平均步数(步数/min)，由于步长时间两足不同，所以一般取其均值。6步速(velocitd，指步行的平均速度(m/S):7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:8足偏角(toeoutangle,指足中心线与同侧步行直线之间的夹角。左、右足分别计算本地足底压力分布系统监测足底压力预防溃疡（全球3.4亿糖尿病患者需求驱动）。

缓解症状，恢复足部的正常功能。除了在疾病诊断和方面的应用，足底压力器材还可以在运动训练中发挥重要作用。对于运动员和健身爱好者来说，了解自己的足底压力分布可以帮助他们优化运动姿势，提高运动效率，减少运动损伤的风险。例如，在跑步过程中，通过足底压力器材的分析，运动员可以发现自己的着地方式是否正确，是否存在过度内旋或外旋等问题。根据这些信息，他们可以调整跑步姿势，选择合适的跑鞋，从而提高跑步的效果和安全性。

足底筋膜的拉伸和小腿跟腱的拉伸运动能有效改善足底筋膜炎。患者不妨试试以下几种方法:  练习1:足底筋膜的滚动运动。用网球或软质筋膜球以单一方向沿着大脚趾一直滚动到脚跟，要保持同样的按压力道滚动网球；再把球放在第二脚趾下方，保持同样的力道滚动到脚跟；每个脚趾都重复这个动作滚动一次，执行3组，每天3次。  练习2:足底筋膜的拉伸运动。在无痛范围内将脚趾伸展，让足底筋膜被充分拉长。用两根手指置于足弓可感受到足底筋膜被牵拉的紧绷感；一次保持10秒，重复10次，一天可拉伸3次，共执行2个月。我们的脚掌就像身体的‘底座’，足底平衡分析就是检查这个‘底座’是否平稳。

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。走路容易崴脚？可能是足底平衡能力退化，跌倒风险预警信号！本地足底压力分布系统

具备云端存储功能，搭配 AI 智能分析，生成详尽报告，手机一键可查。本地足底压力分布系统

可用于科研、临床等领域的步态规律特征。通过对运动时足底压力的采集和分析，量化足的稳定性，评价足内翻、外翻的程度表现，找出发生运动损伤的原因以及损伤隐患。通过压阻式压力传感器，采集患者在站立或行走时，压阻传感器受到压力，进而使应变元件的电阻发生变化，从而使输出电压发生变化，反映为压力数值变化。可细致研究患者行走、跑步、纵跳等动作的足着地时缓冲、全脚支撑、前足蹬伸、足趾离地等各个阶段的时间特点、受力特点、压力中心的移动特点，是精确研究步态表现的理想工具，可用于临床医学科研等领域的足压规律特征适应症：神经系统损害：脑外伤，脑血管意外本地足底压力分布系统