足底壓力測評適于足底筋膜炎、跖骨痛、跟痛癥患者糖尿病足早期預防（需醫生評估）扁平足/高弓足導致的步態異常運動后足部疲勞或慢性勞損。動態平衡與步態訓練單腿站立平衡練習單腳站立，保持30秒（可閉眼增加難度），每日3組。進階：站在軟墊或平衡板上完成，***深層穩定肌群。腳跟-腳尖行走交替用足跟和腳尖向前行走各10米，重復3組。作用：改善足底壓力轉移模式，增強足踝靈活性。步態意識訓練行走時主動控制足部“滾動”（從足跟→外側→前足），避免過度內翻或外翻。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。步態足底壓力系統

正常步態理解正常步態模式和特征是判斷步態正常與否的前提，接下來我們介紹有關步態的一些基本概念。一、步行周期步行周期是指行走過程中一側足跟著地至該側足跟再次著地所經過的時間。每一側下肢有各自的步行周期。每一個步行周期分為站立相和邁步相兩個階段。站立相又稱作支撐相，為足底和地面接觸的時期；邁步相有稱作擺動相，指支撐腿離開地面向前擺動的階段。站立相大約占步行周期的60%，邁步相占40%。二、正常步行周期的基本構成（一）雙支撐期和單支撐期一側足跟著地至對側足趾離地前有一段雙腿與地面同時接觸的時期，稱為雙支撐期。每一個步行周期包含兩個雙支撐期。有一條腿與地面接觸稱為單支撐期，這個階段以對側的足跟著地為標志結束。行走時一側腿的單支撐期完全等于對側腿的邁步相時間。每一個步行周期中，包含了兩個單支撐期，分別為左下肢和右下肢的單支撐期，各站40%的步行周期時間。如何測足底壓力板國內足底壓力保護需結合科學評估、個性化裝備和長期鍛煉，尤其重視青少年與糖尿病人群的早期干預。

多數是通過檢查表或簡要描述的方式完成，檢查者需要記錄步態周期中存在的問題及其原因。1．分析方法為了更好地識別步態是否異常及對異常原因進行分析，就必須先熟悉在一個步態周期內各個不同階段，不同時期髖、膝、踝、足關節的角度，參與的肌肉活動等情況，以下分別從矢狀面、額狀面、水平面進行分析。（1）矢狀面分析維持正常步態的條件是：髖關節屈曲至少要有30度，后伸達10度，膝關節能充分伸展，并能屈曲達60度，踝關節跖屈約20度，背伸至少有15度，為了維持這些關節活動范圍，在步態周期不同階段由不同的肌肉參與活動，若肌肉無力，將會出現不同的異常步態及相應代償情況。踝足

正常步態時，足跟著地時地反力向后方，因為慣性力使得髖關節屈曲和屈曲，這時候需要臀大肌進行支撐維持。而當出現臀大肌無力時，腳跟觸地時，重心落在髖關節后方，軀干會向后傾倒，為了使髖關節穩定，因此就會出現前后搖擺的姿勢。一般鍛煉大腿、后腰的方法都會鍛煉到臀大肌，而且通過部分動作調整，鍛煉的重心會向臀大肌傾斜，因此鍛煉時根據不同鍛煉要求關注細節調整。在專業人員的指導下，經過一段時間的訓練，肌肉可以恢復正常的狀態。足底壓力的大小取決于多種因素，包括體重、步態、鞋子類型以及所站立或行走的表面等。

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。經多家醫院臨床驗證，檢測結果可靠，媲美國際檢測設備。高足弓足底壓力

足底壓力分析技術柔性電子傳感器適合長期動態監測，如運動員訓練。步態足底壓力系統

全腳支撐、前足蹬伸、足趾離地等各個階段的時間特點、受力特點、壓力中心移動特點，是精確研究步態表現的理想工具，可用于科研、臨床等領域的步態規律特征。通過對運動時足底壓力的采集和分析，量化足的穩定性，評價足內翻、外翻的程度表現，找出發生運動損傷的原因以及損傷隱患。通過壓阻式壓力傳感器，采集患者在站立或行走時，壓阻傳感器受到壓力，進而使應變元件的電阻發生變化，從而使輸出電壓發生變化，反映為壓力數值變化。可細致研究患者行走、跑步、縱跳等動作的足著地時緩沖、全腳支撐、前足蹬伸、足趾離地等各個階段的時間特點、受力特點、壓力中心的移動特點，是精確研究步態表現的理想工具，可用于臨床醫學科研等領域的足壓規律特征適應癥：神經系統損害：腦外傷，腦血管意外，帕金森病，多發性硬化，小腦疾病，腦癱，脊髓損傷等。步態足底壓力系統