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。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）。本地足底壓力姿態

足底筋膜炎的典型癥狀**典型癥狀為早晨醒后下床，腳落地時，腳后跟部疼痛**為明顯，但走動一會兒后疼痛會有所緩解。有時坐久了，在站起來走動時的前幾步也會隱隱作痛。足底筋膜炎疼痛主要發生在足跟靠內側處（此處為足底筋膜從腳后跟發出的起點），也可能會在足心處；痛感表現為搏動性、灼熱性疼痛。患者在充分活動后，例如行走或跑步后，腳后跟疼痛會減輕，但在長距離跑步后，疼痛可能再次出現。部分患者會在夜間出現痛感加重的情況。三維足底壓力怎么樣智能壓力板類似Switch平衡板，但能精確到腳掌每個區域的壓力值.

實驗室與國內多家有名醫療機構常年保持合作，進行不同種類疾病與步態相關的研究，包括骨關節疾病、脊柱姿態發育異常、偏癱、腦癱以及其他導致步態異常的疾病。2.損傷原因研究及損傷風險控制Medtrack步態實驗室，大量測試典型的異常步態的案例，從中分析導致步態異常的生物力學因素的同時提供量化指標，幫助研究者進行相應的運動風險控制以及醫治效果的監控。3.醫治方法的研究對處于不同階段的患者綜合測試，量化階段指標，以及對比不同醫治方法對患者的影響來進行研究，這其中包括量化運動方案、優化醫治方案以及針對藥物有效性和手術醫治效果的評價4.輔助支具設計研發針對輔助支具適配進行測試，除了比較舒適度，還針對患側和健側足底壓力數據對比參照，用于設計更適合或更智能的支具產品。足底段落6產品系列介紹臨床應用標準版(半米板，一米板)；專業版/科研版(兩米板)；定制板測試內容左右腳相對壓力

鑒定步態異常:步態分析可以精確地確定步態異常的規律、運動障礙的關鍵關節及肌肉、步行障礙與軀干、上肢活動間的關系、步行輔助工具和步行方式對步行效率及安全性的價值等，從而為臨床診斷和診療方案的確定提供科學依據。評定診療療效:步態分析是患者步行功能康復診療和臨床診療比較好的評價工具，具有不可替代的作用協助手術方案制定:由于步態分析可以截取各個軀體運動節段的動態數據，因此對這些動態數據的修訂，可以模擬并再現針對關鍵關節或者肌肉進行手術或者其它康復干預后的效果，從而有效協助骨科手術方案的制定。通過步態分析系統（如Novel、RSscan等品牌）檢測壓力分布，生成熱力圖，識別異常區域（如前足過度負荷）。

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。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。三維足底壓力怎么樣

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。本地足底壓力姿態

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.股四頭肌無力步本地足底壓力姿態