你的步行是不是“出卖”了你

“步态识别”听过吗？听起来是不是比“面部识别”、“指纹识别”更高科技一些？

还记得《碟中谍5》中的一段，“阿汤哥”化妆成反派，就是在安保系统的步态识别系统中暴露了自己。

步行是功能独立的基本要素之一，每个人的行走姿势，是根据他们关节活动的灵活性以及不同的肌肉力量、运动神经等多种因素，加上习惯慢慢形成的，几乎无法伪装。

步态是我们步行的行为方式，其中有很多影响因素。这里面包括了性别，男性、女性走路就不一样；包括了年龄，儿童和成年人以及老人走路也不一样；包括我们的职业，一个农民和一个教授走路的姿势是不一样，一个海员和一个教师走路的姿势是不一样的；也包括步行环境，在平地上走路和在崎岖的山路走路是不一样的；还包括了我们健康问题的影响，得病之后，外伤、脑损伤、偏瘫之后，这些都会影响我们的步态。

而当步态发生了变化，则代表身体一定出现了问题。但影响步态的因素很多，自己到底出了什么问题呢？这个问题当然还是要交给专业的医生通过步态分析来解答啦！

引起步态变化的常见问题有哪些？

神经肌肉因素

原发性因素有脑卒中、脑外伤、脊髓损伤和脑瘫、帕金森病、外周神经伤病等。继发性因素包括关节和肌腱挛缩畸形、肌肉萎缩、代偿性步态改变等。

骨关节因素

由于运动损伤、骨关节疾病、先天畸形、截肢、手术等造成的躯干、骨盆、髋、膝、踝、足静态畸形和双下肢长度不一，以及疼痛和关节松弛等。

年龄因素：老年步态

性别因素：孕妇步态

职业因素：职业步态

步态分析是指针对运动异常进行分析、诊断，并且对观察到的异常运动进行临床解读，指导干预方案的制订和效果评价。最方便的分析方法是经过步态分析专业训练的医生的观察，可以在任何时间、任何场合对异常问题进行评估。然而当需要评价更复杂的情况时，则必须在实验室环境下进行步态和运动的三维测试分析。

一个正常的步行周期是怎样的？

那么在分析步态时，都会用到哪些数据呢？而通过这些数据，我们又能有哪些发现呢？

步频: 行走中每分钟迈出的步数，健全人通常步频大约是95～125 步/min。

步速: 行走时单位时间内在行进的方向上整体移动的直线距离，正常人平均自然步速约为1.2m/s。

步长: 行走时一侧足跟着地到紧接着的对侧足跟着地所行进的距离，一般步长约为50～80cm，左右步长的不一致性时反应步态不对称的敏感指标，许多疾病都会导致左右步长的不一致。

足偏角： 在行走中前进的方向与足的长轴所形成的夹角称为足偏角，健康人约为6.75°。一般人多少都会有一些“内八字”或“外八字”而这些因为每个人的身体因素的不同，轻微的偏差都是正常的。

步宽：  在行走中左、右两足间的横向距离称为步宽，通常以足跟中点为测量参考点，通常用cm表示，健康人约为8±3.5cm。步宽是步行稳定性的重要指标，步宽越宽，步行稳定性越好，跌倒的风险越小。

跨步长: 行走时，由一侧足跟着地到该侧足跟再次着地所进行的距离，正常情况下约为100~160cm。一个跨步长相当于左、右两个步长相加，所以跨步长不会受左右不对称的影响，可以准确有效地反应步频、步速等参数间的关系，体现一个人的综合身体素质。

这些都是最简单、最基本的步态参数，却也是最重要和直观的参数。像这样的参数还有很多，通过分析这些数据，就可以知道一个人健康状况等。

例如对于长期穿高跟鞋的女性进行步态分析，我们可以发现：

1、由于高跟鞋使足尖活动的范围减小，使蹬地无力，快速行走时需要靠骨盆扭曲的骨盆步来代偿失去的蹬地动作，与平跟鞋相比，穿高跟鞋者走两步少半步。

2、穿高跟鞋会导致足底受额外的下滑力，由于长期受下滑和挤压会导致足弓抬高形成高弓足，久而久之会有足弓痛和前脚掌痛。

正常足弓      高足弓         低足弓

再例如，以宽基步、躯干不稳、缓慢的和犹豫的步态、步伐不规则伴有蹒跚步态为特征的醉汉步态，提示前庭小脑综合征；以躯干僵硬，肢摆动减少、缓慢的小步以及膝部呈屈曲的倾向为特征的慌张步态则通常出现于典型的帕金森病，非典型帕金森患者中却并不常见。

由于步行姿势的异常不仅影响患儿的外观，引起孩子自卑，重要的是，会导致关节退行性变的提前发生。对于婴幼儿的步态分析可以及早的发现孩子发育过程中的问题，及早发现及早干预，效果也比成年后的矫正治疗更好。

利用先进的三维步态分析系统。三维步态分析是基于红外反射采集原理，由8个红外摄像头组成的系统，可实时采集、计算反光球的空间三维坐标数据，进而进行三维运动捕捉分析。同时结合三维力台及无线表面肌电采集，计算步态过程中的运动学及运动力学参数，作为临床步态评估诊断及康复进程的定量化评估工具。

相关资料：
陈孝平汪建平．外科学：人民卫生出版社，2013年3月第八版：634-635