為了更深入地理解和應用足底壓力測量的結果，研究者們已經開始發展新的數據分析方法。這些方法能夠從大量的壓力數據中提取有價值的信息，以揭示不同的足底壓力分布特征和模式。通過對比正常足與病理足的足底壓力參數，研究者們可以進一步分析病足的成因、病程衍變以及功能評估。這些研究不僅有助于我們更好地理解人體行走的奧秘，也為設計和優化鞋類產品、預防足部疾病提供了重要的科學依據。總的來說，足底壓力測量在多個領域都有廣泛的應用，隨著技術的進步和創新，它的應用領域還在不斷擴大。痙攣型患者常見小腿三頭肌和脛后肌痙攣導致足下垂和足內翻。動靜態足壓參數

在步態分析中**常用，由兩個雙支撐相、一個單支撐相、一個擺動相組成（圖6-7-1）。正常人平地行走時理想狀態是左右對稱。支撐相占62%（雙支撐相12%×2、單支撐相38%），擺動相占38%。當一側下肢有疾病時，由于患腿往往不能負重，傾向于健側負重，故患側支撐相所占時間相對減少，健側支撐相所占的時間會相對增加。RLA八分法由美國加州RanchoLosAmigos康復醫院步態分析實驗室提出的，將一個步行周期分為：站立相（初始接觸、承重反應、站立中期、站立末期、邁步前期）和邁步相（邁步初期、邁步中期、邁步末期）。測試足壓分析足壓測試產品助力醫生診斷足部疾病，制定個性化的治療方案，呵護足部健康。

健康人群的足底壓力是較為均勻的前后左右分布，足底壓力分布不均一定程度上提示我們的身體正在從一種相對平衡的狀態到失衡的狀態，很多足部的疾病首先表現為足部壓力的變化。隨著傳感器、計算機等相關技術的巨大進步，足底壓力分析系統的采樣速度越來越快，數據量越來越大，精度和準確度都越來越高，數據處理也很及時。足底壓力分析系統成為了很好的足部檢測和評估系統，它能根據人體足部壓力的分布情況檢測出甚至預測足部存在的問題。

研究一種基于助力機器人系統的人機交互控制應用的步態識別方法搭建一套應用于助力機器人的人體運動識別系統。基于足底壓力人體運動識別檢測機理研究；足底壓力采集硬件平臺；搭建基于足底壓力參數的特征提取方法研究；人體運動識別算法研究。可穿戴式采集裝置系統設計采集足底多路壓力信號；足底關鍵位置粘貼傳感器使用無線傳輸數據；消除接線對運動范圍的限制系統操作簡單；被試者無需進行其他操作。通過分析足底壓力信息中的潛在規律，提取步態特征參數。運用構造分類器， 建立特征參數與運動行為之間的關系。保持足底壓力平衡是預防足部疾病（如扁平足、高弓足）、緩解膝關節/脊柱代償性疼痛的關鍵。

足底壓力是指當我們步行或跑步時，足底與地面接觸所承受的壓力。這種壓力是由于身體重量和地面反作用力共同產生的。足底壓力分布不均可能會導致足部疼痛、腫脹或其他不適癥狀，而這些問題又可能進一步影響我們的步態和運動功能。足底壓力評估可以通過使用專業的足底壓力測量設備來進行。這些設備可以測量和分析足底在不同狀態下的壓力分布，從而了解足部的結構、功能和可能存在的問題。例如，某些疾病或足部結構異常可能導致足底壓力分布不均，通過測量和分析這些壓力數據，醫生可以更準確地診斷這些問題，并制定出針對性的治療方案。足底平衡就像身體的‘隱藏陀螺儀’，它悄悄影響著從走路到跳舞的每一個動作。動靜態足壓參數

足底壓力測評適用于訓練后疼痛持續加重、足部畸形嚴重如嚴重拇外翻和神經損傷或糖尿病足潰瘍高風險患者。動靜態足壓參數

股神經損傷時可致股四頭肌無力，屈髖、伸膝活動受限。行走時，由于股四頭肌無力，不能維持膝關節的穩定性，支撐相膝后伸，軀干前傾，重力線落在膝前。如果伸膝過度，有發生膝后關節囊和韌帶損傷的危險，可導致膝關節損傷和疼痛。

腓深神經損傷時，脛前肌無力，可致足背屈、內翻受限，其特征性的臨床表現是早期足跟著地之后不久“拍地”，這是由于在正常足跟著地之后，踝背屈肌不能進行有效的離心性收縮控制踝跖屈的速率所致。行走時，由于脛前肌無力使足下垂，擺動相足不能背屈，以過度屈髖、屈膝，提起患腿，完成擺動（跨檻步態）。整個行走過程身體左右擺動、骨盆側位移動幅度增大。由于足下垂拖地，患者亦有跌倒的危險。 動靜態足壓參數