練習3:小腿跟腱的拉伸運動。手臂伸直使手掌推墻，軀干略前傾，一側腳向前邁步與后腳約一只腳長的距離，左右間距一腳長，雙腳腳尖朝前；屈雙腿膝關節往前移動，直到后方小腿跟腱處有拉伸感即可；保持60秒，重復3組。  練習4:直腿提踵運動。手扶凳子，身體直立單腳站立使前腳掌置于平臺上，另一側腿屈膝腳背置于站立腿小腿后方；站立腿小腿用力，腳跟上抬到合適高度，慢慢下降腳后跟輕觸碰地面；重復10～12次為一組，做3～5組。  練習5:屈腿提踵運動。一只手固定物體，身體俯身，單腳屈腿站立使前腳掌置于平臺上，另一側腿屈膝腳背置于站立腿小腿后方；站立腿小腿用力，腳跟上抬到合適高度，慢慢下降腳后跟輕觸碰地面；重復10～12次為一組，做3～5組。  練習6:單腿平衡墊訓練。身體直立單腿站立在平衡墊上，一側腿屈髖屈膝抬高，手臂外展；維持平衡墊左右均衡不歪斜，保持幾十秒，重復3～5組。基于深度學習的視覺分析利用高速攝像頭和AI算法，無需穿戴設備即可估算足底壓力分布。AI足底壓力科研

足底壓力當前與未來趨勢（2010年代至今）高頻與高分辨率： 傳感器技術不斷進步，采樣頻率和空間分辨率越來越高。可穿戴化與無線化： 鞋墊式系統成為研究熱點，允許在真實運動場景（如足球、跑步）中進行長時間、無拘束的測量。多模態數據融合： 將足底壓力數據與運動捕捉（Motion Capture）、肌電（EMG）、慣性測量單元（IMU） 數據同步分析，提供更***的生物力學畫像。人工智能與大數據： 利用機器學習和人工智能算法對海量的足底壓力數據進行模式識別，用于疾病早期診斷、風險預測和運動表現分析。AI足底壓力科研足底壓力分析技術光學壓力傳感適合長期動態監測，如運動員訓練。

足底壓力研究主要測量和分析人站立或運動時，足底與支撐面之間壓力分布的模式、大小、時序變化等數據。其應用領域包括：運動生物力學、臨床醫學（足踝外科、康復、糖尿病足）、鞋履設計、人機工效學等。國外足底壓力科研的發展是一部從原理發現到技術創造的歷史，而中國的發展則是一部從技術引進、消化吸收到再創新，并緊密結合國家重大應用需求（體育、健康、**）的跨越式發展史。目前，中國已成為該領域全球市場中不可或缺的重要力量。

常見疾病的步態模式:1)偏癱步態偏癱步態常見于腦損傷患者，多數表現為擺動相足下垂、足內翻、直膝、艦關節外旋的劃圈步態，可以伴有足姆指背伸、足趾卷曲、膝過伸等。患肢單支撐相縮短，雙支撐相延長，步寬加大,步長、步幅縮短，步頻、步速降低。2疼痛步態:該步態系由各種原因引發關節承重能力下降,致使患肢承重能力降低,支撐相中期時間縮短健側步長縮短，雙支撐相延長，上身擺動幅度增大，一般偏向健側。3)帕金森病步態。相關患者主要表現為步履蹣跚、步幅和步長縮短、步速降低及軀體僵硬等.4外周神經損傷步杰，主要有:臀大肌無力步態、臀中肌無力步態、屆航肌無力步態.股四頭肌無力步態、踝背伸肌無力步態、腓腸肌比目魚肌無力步態。利用光纖傳感器或3D光學掃描技術，非接觸式捕捉足底壓力，避免傳統傳感器的磨損問題。

常用的步態分期方法有兩種：一種是傳統劃分法，主要是以足能否著地為基礎劃分，將步態周期分為足跟著地、全足著地、站立中期、足跟離地、足尖離地、加速期、邁步中期、減速期共八個時期。另一種是目前通用的、由美國加州醫學中心提出RLA分期，此方法認為步行時有3個基本任務：承受體重、單腿站立和邁步向前，基本任務中又分為8個時期。步態分期中傳統劃分與RLA法對應比較。步態參數：步長、跨步長、步寬、步角、步速和步頻。步態參數受諸多因素的影響，即使是正常人，由于年齡、性別、身體肥瘦、高矮、行走習慣等不同，個體差異較大，因此正常值比較難以確定。研究主要集中在步態分析的基礎研究、臨床骨科和康復醫學的初步應用（如扁平足、腦癱步態分析）。點陣式足底壓力廠家電話

將足壓數據上傳至云端，醫生遠程評估患者康復進展或糖尿病足風險。AI足底壓力科研

多數表現為擺動相足下垂、足內翻、直膝、艦關節外旋的劃圈步態，可以伴有足姆指背伸、足趾卷曲、膝過伸等。患肢單支撐相縮短，雙支撐相延長，步寬加大,步長、步幅縮短，步頻、步速降低。2疼痛步態:該步態系由各種原因引發關節承重能力下降,致使患肢承重能力降低,支撐相中期時間縮短健側步長縮短，雙支撐相延長，上身擺動幅度增大，一般偏向健側。3)帕金森病步態。相關患者主要表現為步履蹣跚、步幅和步長縮短、步速降低及軀體僵硬等.4外周神經損傷步杰，主要有:臀大肌無力步態、臀中肌無力步態、屆航肌無力步態.股四頭肌無力步AI足底壓力科研