足底壓力及步態(tài)分析評估對足部疾病的診斷和醫(yī)治已經(jīng)比較成熟，很大的促進(jìn)了臨床生物力學(xué)的發(fā)展。為臨床康復(fù)評估、矯形鞋墊\鞋的適配效果、假肢矯具適配效果、足部手術(shù)效果等提供了準(zhǔn)確的評估方法和依據(jù)。步態(tài)分析是利用力學(xué)的概念和人體解剖、生理學(xué)知識對人體的行走功能狀態(tài)進(jìn)行對比分析的一種生物力學(xué)研究方法。足底壓力是人體在靜止站立或者動態(tài)行時，在自身重力的作用下，足底在垂直方向上受到的一個地面的反作用力。足底壓力的大小與分布狀況能直觀反映人體腿、足結(jié)構(gòu)、功能及整個身體姿勢控制等信息，分析評估足底應(yīng)力，對臨床診斷、疾患程度測定和術(shù)后療效評價均具有重要意義。足底壓力步態(tài)分析系統(tǒng)主要應(yīng)用于臨床評估訓(xùn)練，體育科研，高校教學(xué)研究等領(lǐng)域 。壓阻式步態(tài)評估分析

智能手機(jī)內(nèi)置的加速度計不斷獲取與步態(tài)相關(guān)的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)由預(yù)處理單元進(jìn)行預(yù)處理，然后通過動態(tài)時間扭曲(dynamic time翹曲，DTW)算法和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析，對用戶進(jìn)行身份驗證。在***檢測到未經(jīng)授權(quán)的訪問后的一分鐘內(nèi)，系統(tǒng)會向智能手機(jī)用戶發(fā)送電子郵件通知，其中包括該設(shè)備***已知位置的時間戳。這可以幫助用戶找回他們的智能手機(jī)時，他們不小心放錯地方或丟失了。在初步評價中，這種新的基于gait的認(rèn)證系統(tǒng)的靈敏度為0.74，特異性為0.78。雖然這些結(jié)果令人鼓舞，但研究人員還需要進(jìn)一步開發(fā)該系統(tǒng)，才能在現(xiàn)實環(huán)境中成功應(yīng)用。研究人員表示：雖然提出的方案的性能很有希望，但它確實需要改進(jìn)，以使系統(tǒng)變得切實可行。國產(chǎn)步態(tài)評估系統(tǒng)評估足底壓力步態(tài)分析系統(tǒng)是一款通過檢測足部壓力狀態(tài),指示人體的下肢或足部出現(xiàn)了哪些問題的設(shè)備。

步態(tài)分析儀對足底壓力的檢測，通過傳感器對力的分布情況進(jìn)行可視化轉(zhuǎn)換，綜合分析壓力映射的分布，對足底壓力分布的平均值做出圖表形式的轉(zhuǎn)換，直觀顯示足部類型與壓力大小的分布，對前腳掌、后腳掌的壓力比做出統(tǒng)計。在動態(tài)測試過程中，對行走時壓力的中心軌跡線分布情況進(jìn)行記錄，通過數(shù)據(jù)對比，了解檢測者的步態(tài)行程步驟，篩查是否健康。步態(tài)識別是如何實現(xiàn)的？步態(tài)識別技術(shù)是采用攝像頭對識別目標(biāo)的走路過程進(jìn)行數(shù)據(jù)獲取、檢測、分割，也就是視覺檢測整個行走過程的畫面完成一個完成的行走周期后，針對特征進(jìn)行提取數(shù)據(jù)后，將該步態(tài)數(shù)據(jù)輸入要對比的數(shù)據(jù)庫進(jìn)行比對進(jìn)而識別的檢測目標(biāo)的身份確認(rèn)。

比勒陀利亞大學(xué)和香港城市大學(xué)的一組研究人員**近開發(fā)了一種基于步態(tài)分析的連續(xù)智能手機(jī)用戶身份驗證系統(tǒng)。在IEEE工業(yè)電子學(xué)會(IEEE Industrial Electronics Society)第44屆年會上發(fā)表的一篇論文中，概述了這一系統(tǒng)。該系統(tǒng)利用了設(shè)備已有的硬件，根據(jù)用戶的步態(tài)模式對智能手機(jī)用戶進(jìn)行身份驗證?！安綉B(tài)”一詞指的是行走或跑步時通過移動肢體來實現(xiàn)的運(yùn)動模式。研究發(fā)現(xiàn)，每個人的步態(tài)模式都有很大的不同，以至于步態(tài)分析可以用于生物特征認(rèn)證。現(xiàn)有的生物特征步態(tài)識別工具可分為三類：基于機(jī)器視覺的步態(tài)識別工具、基于地板傳感器的步態(tài)識別工具和基于可穿戴傳感器的步態(tài)識別工具。芯康生物自行研發(fā)的國產(chǎn)足底壓力步態(tài)分析系統(tǒng)有二類醫(yī)療器械注冊證和檢驗報告。

步態(tài)分析（gaitanalysis）就是研究步行規(guī)律的檢查方法，旨在通過生物力學(xué)和運(yùn)動學(xué)手段，揭示步態(tài)異常的關(guān)鍵環(huán)節(jié)及影響因素，從而指導(dǎo)康復(fù)評估和醫(yī)治，有助于臨床診斷、療效評估及機(jī)理研究等。步態(tài)分析中，常通過一些特殊參數(shù)來描述步態(tài)正常與否，這些步態(tài)參數(shù)通常包括以下幾類：步態(tài)周期、運(yùn)動學(xué)參數(shù)、動力學(xué)參數(shù)、肌電活動參數(shù)和能量代謝參數(shù)等。正常步行必須完成三個過程：支持體重、單腿支撐和擺動腿邁步。在臨床工作中，對患有神經(jīng)系統(tǒng)或骨骼肌肉系統(tǒng)疾病而可能影響行走能力的患者需要進(jìn)行步態(tài)分析，以評定患者是否存在異常步態(tài)以及步態(tài)異常的性質(zhì)和程度。足底壓力步態(tài)分析系統(tǒng)利用力學(xué)、解剖、生理學(xué)知識對人體行走功能狀態(tài)進(jìn)行對比分析的一種生物力學(xué)研究方法。壓阻式步態(tài)評估分析

芯康足底壓力步態(tài)分析系統(tǒng)，使用操作便捷，軟件簡單易懂，設(shè)備輕薄便攜。壓阻式步態(tài)評估分析

    大多數(shù)步態(tài)數(shù)據(jù)集都是在相對固定和受限的環(huán)境中采集的，如實驗室或靜態(tài)室外環(huán)境。CASIA-B和OU-MVLP是近期步態(tài)識別研究中**常用的數(shù)據(jù)集。CASIA-B包含124個對象和13,640個序列，它建于2006年。OU-MVLP由10,307個身份ID和288,596個行走視頻組成，就對象數(shù)量而言，它是一個大步態(tài)數(shù)據(jù)集。更多數(shù)據(jù)集的統(tǒng)計數(shù)據(jù)見表1，這些數(shù)據(jù)集主要是在受控環(huán)境下構(gòu)建的，是為預(yù)定義的跨視角步態(tài)識別而設(shè)計的。然而，在真實場景中，步態(tài)識別會遇到完全不受約束的挑戰(zhàn)，如不同的視角、遮擋、各種攜帶和穿戴條件、復(fù)雜和動態(tài)的背景干擾、照明、行走方式、表面影響等?，F(xiàn)有的基準(zhǔn)遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于實際步態(tài)識別的要求?？紤]到人臉識別和行人重識別（ReID）的成功，現(xiàn)在是時候在野外進(jìn)行基準(zhǔn)步態(tài)識別了。 壓阻式步態(tài)評估分析