足底筋膜的作用保护足底组织提供足底某些内在肌的附着点协助维持足弓足跟脂肪垫跟骨脂肪垫对后足有重要的缓冲作用。Teitze在1921年***描述其解剖结构为蜂巢状的纤维弹性隔，其中充满了脂肪颗粒。这种脂肪垫的封闭小腔结构为其吸收冲击力提供了完善的机制。跟骨结节周围的纤维隔呈U形结构连接跟骨与皮肤。横形及斜形的弹力纤维分隔脂肪形成间隔以增加纤维隔的强度。足底筋膜（跖腱膜）的受力模型跖腱膜相对缺乏弹性。在步态周期站立相中，当足趾背伸时，沿着跖腱膜的张力增加，拉力传导至其跟骨起点，这种负荷传递使足纵弓抬高，被称作“卷扬机”效应。此外，腓肠肌-比目鱼肌复合体同时牵拉并在前足集中额外的体重，而身体向下方的加速度会使地面的反作“卷扬机”效应下的重复运动，用力增加20%。国内在足底压力检测及相关应用领域有多家先进企业，涵盖医疗康复、运动科学、智能鞋垫、步态分析等领域。糖足足底压力产品
压力中心移动特点，是精确研究步态表现的理想工具，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测试足底压力医用将足压数据上传至云端，医生远程评估患者康复进展或糖尿病足风险。
常用的步态分期方法有两种：一种是传统划分法，主要是以足能否着地为基础划分，将步态周期分为足跟着地、全足着地、站立中期、足跟离地、足尖离地、加速期、迈步中期、减速期共八个时期。另一种是目前通用的、由美国加州医学中心提出RLA分期，此方法认为步行时有3个基本任务：承受体重、单腿站立和迈步向前，基本任务中又分为8个时期。步态分期中传统划分与RLA法对应比较。步态参数：步长、跨步长、步宽、步角、步速和步频。步态参数受诸多因素的影响，即使是正常人，由于年龄、性别、身体肥瘦、高矮、行走习惯等不同，个体差异较大，因此正常值比较难以确定。
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、压力中心移动特点，是精确研究步态表现的理想工具，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，帕金森病，多发性硬化，小脑疾病，脑瘫，脊髓损伤等。足底压力技术正从专业医疗向大众健康领域快速渗透，突破在于传感器精度、AI算法、材料科学的融合。
在步态分析中**常用，由两个双支撑相、一个单支撑相、一个摆动相组成（图6-7-1）。正常人平地行走时理想状态是左右对称。支撑相占62%（双支撑相12%×2、单支撑相38%），摆动相占38%。当一侧下肢有疾病时，由于患腿往往不能负重，倾向于健侧负重，故患侧支撑相所占时间相对减少，健侧支撑相所占的时间会相对增加。RLA八分法由美国加州RanchoLosAmigos康复医院步态分析实验室提出的，将一个步行周期分为：站立相（初始接触、承重反应、站立中期、站立末期、迈步前期）和迈步相（迈步初期、迈步中期、迈步末期）。基于深度学习的视觉分析利用高速摄像头和AI算法，无需穿戴设备即可估算足底压力分布。测试足底压力医用
• VR步态训练通过足压数据驱动虚拟场景，帮助患者（如脊髓损伤）进行沉浸式康复训练。糖足足底压力产品
足底压力评估还可以用于指导康复训练。对于足部受伤或手术后的患者，足底压力测量可以帮助医生了解患者的康复情况，并指导患者进行针对性的康复训练，以调整足底压力分布，恢复正常的步态和运动功能。足底压力评估是一项重要的生物力学分析技术，它可以帮助我们了解足部的健康状况，预防和诊疗足部问题，提高运动效果和减少运动损伤的风险。
芯康生物品牌已包括足底压力步态分析系统、动静态功能评估及训练系统、三维动态脊柱及姿态评估系统、糖尿病足动力检测系统等6大类共13款产品。 糖足足底压力产品
常见疾病的步态模式:1)偏瘫步态偏瘫步态常见于脑损伤患者，多数表现为摆动相足下垂、足内翻、直膝、舰关...
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