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步態信息采集系統說明書
一、產品概述
步態信息采集系統是一款基于高速攝像機、傳感器技術與智能分析算法的醫療設備，旨在通過非侵入式方式采集人體行走過程中的運動學與動力學數據，為神經系統疾病、骨骼運動系統損傷及康復評估提供客觀依據。系統支持實時數據采集、動態視頻回放、多維度參數分析，并生成可視化報告，適用于康復科、骨科、運動醫學科及醫養結合中心等場景。
二、系統組成
硬件模塊
高速攝像機：支持１２０Ｈｚ幀率，配合綠光全反射技術，可識別毫米級趾部伸展差異，確保數據采集的精準性。
ＬＥＤ Ｍａｒｋｅｒ系統：通過主動發光的彩色標志點實現生物反饋，減少環境干擾，提升追蹤穩定性。
壓力傳感平臺：可選配測力臺，測量足底壓力分布，支持體重測量功能（站立３秒即可獲取準確數據）。
便攜式設計：小巧輕便，占用空間小，便于在不同科室或場景間靈活部署。
軟件模塊
數據采集與處理引擎：支持實時顯示髖、膝、踝關節角度，動態分析步態周期、步長、步幅、步寬等參數。
視頻回放與分析工具：提供運動視頻回放模式，可逐幀檢查步態特征，輔助臨床觀察與診斷。
報告生成系統：自動生成Ｗｏｒｄ和Ｅｘｃｅｌ格式報告，包含正常步態數值對比，便于量化評估與長期跟蹤。
三、適用范圍
神經系統疾病評估
腦卒中、帕金森病、脊髓損傷等導致的下肢運動功能障礙。
通過支撐相／擺動相比例、推進指數等指標，分析運動協調性與后肢肌肉發力效率。
骨骼運動系統康復
骨折、關節炎、關節置換術后等引起的行走功能受限。
評估步距、步寬、足偏角等參數，指導康復訓練方案制定。
老年健康管理
預防跌倒風險，評估平衡能力與步行效率。
監測步態速度、步長變化，早期發現肌肉無力或關節活動受限。
運動醫學研究
運動員步態分析，優化訓練計劃，減少運動損傷風險。
支持２０個運動類別（如籃球、體操）的專項步態模式識別。
四、操作流程
實驗準備
設備檢查：確認攝像機、傳感器、壓力平臺連接正常，ＬＥＤ Ｍａｒｋｅｒ系統無遮擋。
參數設置：
攝像機高度：根據受試者身高調整，確保拍攝視野覆蓋３個完整步行周期。
區域設定：手動框選步行臺區域，排除無關背景干擾。
閾值預調：根據受試者體型選擇合適閾值，確保腳印識別準確。
受試者準備：
穿著輕便衣物，充分暴露四肢以便觀察步態特征。
站立于起點，保持自然姿勢３秒以獲取原始佩戴位置數據。
數據采集
適應性訓練：提前讓受試者熟悉步行臺環境，避免正式實驗時因探索行為導致數據偏差。
錄像采集：
啟動實時錄像，受試者沿步行臺直線行走１５秒左右。
確保連續通過步行臺，若中途停留需重新采集。
數據保存：截取有效步行片段（從第一個腳印踏入到最后一個腳印抬起），避免錄像時間過長影響后續分析。
數據分析
自動處理：軟件自動提取時間指標（如支撐相比例）、空間指標（如步距）及力學指標（如足底壓力分布）。
手動校正：檢查腳印識別是否正確，手動調整錯誤腳名（如將“右后”更正為“左后”）。
報告生成：導出包含參數對比、圖表分析的可視化報告，支持臨床決策與科研應用。
五、關鍵評估指標
時間維度
支撐相／擺動相比例：反映運動協調性，常用于帕金森病或脊髓損傷研究。
推進指數：推進時長與支撐時長的比值，評估后肢肌肉發力效率。
空間維度
步距（Ｓｔｒｉｄｅ Ｌｅｎｇｔｈ）：同一只腳相鄰腳印的直線距離，評估步行效率。
步寬（Ｂａｓｅ－ｏｆ－Ｓｕｐｐｏｒｔ）：相鄰兩只前腳或后腳在Ｙ軸的投影距離，評估平衡能力。
力學維度
足底壓力分布：通過測力臺測量，分析重心轉移模式與足部受力情況。
坐骨神經功能指數（ＳＦＩ）：通過足印長度、足趾寬度等參數計算，評估神經損傷恢復程度。
六、注意事項
安全防護
受試者行走時需有工作人員監護，防止跌倒或意外發生。
避免在骨突部位（如腳踝、膝蓋）施加過高壓力，防止皮膚損傷。
操作規范
確保攝像機高度、區域設定等參數準確，避免數據采集偏差。
實驗過程中保持環境安靜，減少無關人員移動以降低干擾。
特殊人群
兒童：需在成人監護下使用，參數設置需根據體型調整。
老年人：初始溫度或壓力建議降低３０％－５０％，避免過度刺激。
七、保養與存儲
日常清潔
用７５％乙醇擦拭攝像機鏡頭、壓力平臺及ＬＥＤ Ｍａｒｋｅｒ系統，防止交叉感染。
定期維護
每月檢查傳感器精度，更新動作捕捉算法數據庫。
每年更換緩沖部件，升級主板防護程序，確保符合醫療設備電磁兼容標準。
存儲環境
置于干燥、通風環境，避免陽光直射或高溫（建議溫度≤３０℃，濕度≤８０％）。
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