步态检测设备的功能特点
体态趋势分析：是一个很好的客观定量数据，可以跟踪客户长期的体态状况，随时间的变化，查看矫正前后体态的趋势和变化。体态评估报告可生成PDF文档以及带注释的图像，统一存放和管理。
它是基于人工智能、云计算与大数据技术，结合运动生物力学、人体工学，以及云端数据库，集智能检测、风险评估与客户管理为一身的智能体态管理系统。是商家进行有效客户转化，持续跟踪管理的掌上体态。
步态检测设备——常见的异常步态分析
（1）跨阈或垂足步态（steppage or footdrop gait）：胫前肌麻木者，因足下垂，摆动期髋及膝屈曲度代偿性增大，形成跨越步。
（2）偏瘫步态（hemiplegic galt）：指一侧肢体正常，而另一侧肢体因各种疾病造成瘫痪所形成的步态。其典型特征为患侧膝关节因僵硬而于迈步相时活动范围减小，患侧足下垂内翻，为了将瘫痪侧下肢向前迈步，迈步相患侧代偿性骨骼上提、髋关节外展、外旋，使患侧下肢经外侧划一个半圆弧，而将患侧下肢回旋向前迈出，故又称为划圈步态。
步态检测设备简介
可穿戴步态检测设备除具有以上应用优势外，后续的数据流处理在更深层次的步态数据分析挖掘与临床队列研究方面具有较好的科研和转化利用价值。由于原始采集数据是来自各种传感器的直接测量值，步态信息多面充实，但传感器的高精度也带来了底层数据采集时的高噪声背景，因此首先需要对原始传感器数据进行滤波去噪处理，去噪后的步态数据经步态算法处理得出多面的步态信息。对于临床步态研究，根据研究的临床队列设计，随着受试者步态数据的累积，经过深度学习，利用临床指征建模，可实现步态参数应用于相关疾病的早筛早诊，以及康复与评估和康复方案制定；对于日常步态采集，可以跟踪随访个体的步态变化情况，实现老年人异常步态监测和跌倒风险提示等预警作用。