足底压力分布（精选7篇）
足底压力分布 篇1
引言
一般情况下,人类日常生活、劳动和体育锻炼中走和跑都是向前的运动模式,而向后走、跑的运动较少.然而,向后走、跑也是一种较常见的锻炼健身、临床康复的手段.自上世纪80年代,国外学者开始了对倒走(backward walking)对人体生理机能、步态的影响和改变的研究.研究证实不仅与正常的向前走(forward walking),即正走,有着完全相反的运动方向,而且对于下肢肌力锻炼、平衡能力改善、有氧能力提高有着其独特的作用[[1,2,3,4]].
除了对倒走锻炼、康复的特殊效果进行研究外,人们还研究了倒走的生物力学特征.对比研究倒走与正走两种不同步态的运动学、下肢肌肉肌电信号(EMG)和地面反力(ground reaction force,GRF),研究提示倒走运动时下肢和关节角度以及GRF随时间变化曲线基本上是正走变化的反转[5].然而,如果倒走仅仅是正走的运动反转,什么作用使得倒走具有与正走不同的锻炼和康复效果呢?研究发现,倒走时下肢肌肉的兴奋程度较正走高[5];虽然与正走可能具有相同的神经控制单元,但倒走运动时有关肌肉系统需要重新组织协调[5].
足是人体行走时与外界唯一接触面.因此,无论正走还是倒走,GRF是人体受到的除重力外的唯一外力.GRF在足底接触地面时开始作用于人体,到足底离开地面时结束,并且随着时间发生变化.人体行走时,中枢系统依赖于来自下肢的肌肉和皮肤(包括GRF)的神经感受器的输入信号产生有效的运动与姿态控制模式[6].来自这些感受器的反馈信号为中枢提供了有关身体的负荷、运动和足底压力分布信息.而足底、足指头、趾骨头的感觉信息对调节运动和/或维持姿势具有重要作用[6,7].然而,迄今还没有有关儿童倒走时足底压力分布特征的相关研究.
本研究对12名男性7岁儿童的正、倒走的足底压力分布指标进行观察,以期探讨正、倒走在足底压力分布方面的差异,为人们理解倒走运动的骨骼-肌肉系统神经控制特征及其锻炼和康复特殊效果提供新的科学依据.
1 研究对象与方法
1.1 研究对象
随机抽取北京市崇文区某小学二年级12名男性学生作为本次研究的实验对象,入选对象均为身体健康、无明显生理缺陷且自愿参加本次测试,入选者排除患有对运动有影响的器质疾病.受试者基本情况如表1所示.
1.2 测试指标与方法
测量足底10个区(大拇趾、第2～5脚趾、第1～5跖骨、足弓部、足跟内侧、足跟外侧)的最大压力(max F)、最大压强(max P)、冲量(impulse).足底分区详见图1.
测试仪器:采用比利时RSscan公司产Footscan平板式足底压力测试与分析系统.
GT:大拇趾;LT:第2～5脚趾1～5 MTH:第1～5跖骨;MF:足弓部;MH:足跟内侧;LH:足跟外侧
测试方法:测试与运动图像采集同时进行,长约1m的Footscan压力平板与塑胶跑道连为一体,数据采集在受试者未知的情况下进行,以保证受试者数据采集是在完全自然放松的状态下进行.足底压力数据正、倒走各采集3次,取3次平均值分析,采样频率为250 Hz.
1.3 数据处理
所有数据均由SPSS11.5统计软件包进行处理.数值采用平均值±标准差表示,分析差异时采用配对t检验.P<0.05为差异具有显著性,P<0.01为差异具有非常显著性.
2 研究结果
2.1 正、倒走足底最大压力(max F)对比
表2中数据显示,正走、倒走足底最大压力差异明显,左足差异具有统计学意义,右足正、倒走差异呈现出与左足相似变化趋势,但未达到统计学差异.正、倒走差异体现为:正走运动时大拇趾、第2～5脚趾、第1,2跖骨、足跟内侧压力明显高于倒走,正走运动时第4,5跖骨、足弓部、足跟外侧压力明显低于倒走.
2.2 正、倒走足底冲量(impulse)对比
如表3所示,如同足底最大压力,正、倒走差异明显,左足正、倒走差异具有显著性,而右足差异则不显著,正、倒走足底冲量差异体现为:正走运动时大拇趾、第2～5脚趾、第1,2跖骨高于倒走,正走运动时第4,5跖骨、足弓部、足跟内、外侧低于倒走.
注:*为与倒走比较,*P<0.05,**P<0.01.GT:大拇趾;LT:第2～5脚趾;1～5MTH:第1～5跖骨;MF:足弓部;MH:足跟内侧;LH:足跟外侧.
注:*为与倒走比较,*P<0.05,**P<0.01.GT:大拇趾;LT:第2～5脚趾;1～5MTH:第1～5跖骨;MF:足弓部;MH:足跟内侧;LH:足跟外侧.
3 讨论
人体行走包括了躯干和肢体运动,重心转移和足的支撑作用等,这几个方面同时进行,紧密配合.无论是正走运动还是倒走运动,身体的躯干、肢体等环节都不断摆动,要保持身体的稳定移动,必须维持支撑面与重心的动态平衡,这个过程需要运动器官、神经中枢的密切配合与调节.足在行走中具有3个重要的生物力学作用:适应地面情况并且保持人体平衡;支撑身体重量并且缓冲行走时的地面冲击;产生向前运动,传递推进力[4,5,8].足底压力分布特征对足履行这些生理功能具有重要作用.
本研究结果表明,儿童正、倒走足底压力差异显著.正走运动时,足底呈现出两个较高压力区:足跟区(内、外侧)和足前区(大拇趾、第1,2跖骨);但是,倒走运动时最大压力集中在足跟内、外侧、足弓部.
正常的行走步态(正走)周期从一侧足跟着地开始,到同侧足跟再次着地结束,然后开始下一个周期,如此循环往复,实现向前的运动.正走运动足底压力的一个高压力区一个出现在触地时刻,即在足跟部位,此期为足跟单独落地期,足跟触地承担了大部分来自体重的压力,使得该部位压力明显增大;第2个高压力区出现在离地前夕,即前脚掌第1,2跖骨头处,步态周期结束时足跟先行离地,此时接触地面的部位仅为前脚掌,而大拇趾是完成蹬地的关键部位,故此刻足底压力前移,出现第2个高压力区.而在全脚落地期,此期压力分布均匀,因此出现各部压力都不会显著增高.正走时足底压力动态变化与步态周期的变化是完全吻合的.也从侧面证实了,该年龄段的儿童的步态特征已接近成人水平,纠正了幼儿期为维持身体平衡而出现的前脚掌、足跟单独触地期短,全脚触地期长的特点.
倒走步态(倒走)周期从一侧足尖着地开始,同侧足尖再次着地结束,然后开始下一个周期,如此循环往复,实现向后的运动.足底压力只出现一个较高压力区,即足跟离地时刻.此时仅足跟区域接触地面,足跟需要用力蹬地,实现身体加速向前向上运动.倒走运动时,除足跟区域外其余各部位足底压力分布均较为均匀.对比数据(表2,表3)可以发现,倒走时足底各部位压力较正走更为均匀.这是由于倒走为了达到更高的平衡能力要求,增加了全脚触地时间,使得足底各部压力更为均匀,这也缓解了步行对特殊部位,如足跟、第2跖骨头等的反复冲击.另外足底各部压力分布较为均匀,对足的各部位肌肉、韧带都可以得到锻炼,尤其对于正处于生长发育期的儿童更有益处.
实验研究证实人体的重心运动轴线在足底压力图上恰恰与解剖上的足内侧纵弓相吻合,人体的重心始终运行在负重主力线之内;正常的重心运动轴线在跟部和第1,2,3跖骨头的范围内[9].从本研究结果可以看出,倒走时足底压力中心往足外侧移动,第4,5跖骨头的压力峰值(表2)甚至超过了第1,2,3跖骨头.另外,从表2,表3中可以看出,尽管左、右足在正走和倒走运动时足底压力变化呈现相同的变化趋势,但是仅左足正走和倒走运动的足底压力分布差异具有统计学意义.出现这种差异的原因有待进一步深入研究探讨.我们认为,这种差异可能由左、右足优势差异造成的.
总之,本研究发现儿童正走、倒走足底压力分布差异明显,倒走时最大压力集中在足跟内、外侧,足弓部.该结果提示,倒走锻炼时与日常正走锻炼不同的足底压力分布引起锻炼者下肢(包括足部)的骨骼-肌肉系统神经控制的不同反应,同时这种不同的足底压力分布可能是倒走所具有的锻炼、康复特殊效果主要原因之一.
参考文献
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足底压力分布 篇2
关键词：肥胖儿童,足底压力,步态
前言
肥胖, 与吸烟、艾滋病并称为全球三大健康杀手。肥胖儿童是发展至成人肥胖的潜在人群, 众多与肥胖相关的慢性病呈低龄化趋势, 也说明肥胖儿童是慢性疾病发生的高危人群[1]。根据国际肥胖专家工作小组 (IOTF) 数据和世界卫生组织 (WHO) 报告, 目前全球儿童超重率将近10%, 肥胖率为2%~3%, 总体均呈明显上升趋势。儿童单纯性肥胖病的逐年增长及增长速度之快, 成为当前儿童期健康的一个重要问题。中国居民营养与健康调查结果显示, 中国成人超重率为22.8%, 肥胖率为7.1%, 分别为2亿和6000万人。中国儿童肥胖率高达8.1%, 城市中小学生的超重率达到20%。根据张亚钦等[2]研究报道, 学龄前以及学龄期肥胖儿童胫桡骨骨骼强度均低于正常儿童, 其强度下降风险分别是正常儿童的6.87倍、2.24倍和9.73倍、2.54倍;同时, 研究表明, 2~18岁肥胖儿童、青少年骨骼强度的平均水平明显低于正常儿童青少年。这与多篇外国文献对肥胖儿童身体其他部位骨骼状况研究结果相一致[3,4,5]。并且, Taylor等[6]也发现单纯性肥胖儿童的骨折率明显高于正常儿童。所以综上所述, 过度的负重会对肥胖儿童下肢骨骼带来不可逆转的损害。肥胖儿童的步态特征及足底压力分布有利于肥胖儿童足部的发育情况研究。这对病变足的治疗和矫正, 以及肥胖儿童的运动性减肥具有重要的指导意义。
儿童肥胖的常用评价标准
(1) 直接测量法:直接测量方法包括双能x线 (DEXA) 、计算机体层扫描 (CT) 、水下称重法 (Underwater weighing) 、磁共振 (MRI) 、生物电阻抗法 (BIA) 等[7]。上述几种方法可准确的测量体内脂肪的含量与分布情况, 是最准确的测量方式。但由于检测设备价格昂贵, 操作繁琐, 不适合大规模人群普查的使用。
(2) 间接测量法:身高别体质量 (weight for height, WFH) , 年龄别体质量 (weight for age, WFA) , 是根据儿童生长发育图谱来确定标准的身高体重, 以超过标准体重的不同百分比来判定超重和肥胖。来自911cha.com。
我国至1985年以来一直采用WFH作为儿童肥胖评价指标, 超过标准体质量的10%和20%分别定为体质量超标和肥胖。体质量指数 (body mass index, BMI=体质量/身高2, kg/m2) , 20世纪70年代以来作为国际上评价和筛查人群肥胖的指标[8]。大量研究显示, BMI能够预示后期疾病的危险性和死亡的危险性。目前, 国际上已制定BMI的儿童肥胖评价标准。
1 步态分析方法的历史及进程
“步态分析 (Gait Analysis) ”一词是由英国人Rose于1983年提出的, 因其把整个步态评价过程从实验室中区分出来, 因而在步态分析史上是一个里程碑式成就[9]。随着科技的发展, 1991年, 近代步态分析大师James Gage将步态分析方法与病理步态分析和诊断相结合, 这不仅对于人机功能, 医学疗效和残疾评定有重要指导作用, 而且对于人造骨骼与义肢设计等具有重要意义。而对于儿童步态的专业化研究, 最初是始于欧洲的一些国家, 自19世纪30年代, 国外研究者开始对儿童行走步态进行研究, 由于技术的限制, 当时的分析也仅限于步态的时-空参数。到了19世纪80年代, 人们对儿童与成人的步态差异更感兴趣。儿童步态分析中最为关键的研究是小儿骨科的典范与步态分析的先驱David H.Sutherland[10]及其他研究人员对186名1~7岁之间的健康儿童的进行的步态分析实验。国外对儿童步态的研究自19世纪就已经开始了, 到现在为止已有非常成熟完整的步态分析研究体系。国内并能有很好的重视儿童的步态研究, 所以国内这方面的研究直到现在也不多, 并且数据不足[11], 并且到目前为止, 儿童步态的分析研究也多是针对肥胖儿童[12,28]。
2 肥胖对儿童足弓结构的影响
足弓有足跗骨和跖骨依靠韧带和肌腱牵拉, 形成的一个凸向上的弓形。其功能包括支撑承重、吸收震荡、传递运动和杠杆作用, 是人体在行走或跑步过程中必不可少的一个组件。导致足弓发生病变的主要因素就是足弓部被过重的身体质量所压迫, 其曲率已被压平, 但是仍需维持跑步、走路、伸展等姿势。Riddiford Harland及其同事曾通过足印技术, 即Chippaux-Smirak指数 (Chippaux-Smirak Index, CSI) 和足印角度 (Foot-print Angle, FA) 进行综合分析比较, 研究发现肥胖儿童与正常儿童的足弓情况有显著差异, 肥胖儿童表现为一个低足弓[13], 与Dowling[14]的研究结果相一致。人体肥胖时, 脂肪会覆盖足弓, 特别是儿童时期, 由于足弓尚未发育完全, 过度的足弓负荷更容易导致扁平足[15]。并且, 自身的一些主观因素, 比如年龄、性别、体重、自身疾病等与生理性扁平足的形成有重要关系[16,17,18]。EI[16]通过对579名6~12岁儿童的足部特征的研究发现, 有17.2%的儿童存在中度或重度扁平足, 并且张秀丽[19]对儿童足部发育规律的研究也发现, 6~10岁儿童扁平足发生率较高。大多数生理性扁平足是在青少年时期形成的[20]。但是医学上认为生理性扁平足是不需要进行手术的, 可进行日常矫正, 即在鞋内装上足弓垫或穿平足矫形鞋。通过穿着这类具有吸震减震、足跟保护等具有防护功能的鞋类来减缓儿童足弓的损伤[21,22,23]。由此可见, 肥胖对儿童足弓的健康发育会产生显著影响, 所以现在人们越来越重视肥胖对足部结构以及慢性足部病变的影响, 对于其治疗方法的研究也非常重视。
3 肥胖儿童的足底压力分布
自1882年英国人Beely对足底压力首次进行研究以来, 足底压力测量技术有了突飞猛进的发展[20]。足底压力测量使用技术分为脚印法 (Pedopraphy) 、足底压力扫描器 (Solebarograph) 、测力版 (Force Platform) 、压力鞋及压力鞋垫 (In-shoe plantar) 。Burnfield[24]等研究表明正常人足底压力的大小受体重、日常活动、年龄、步速的影响。根据马越和王子丹的研究也表明[25], 足底压力的分布规律存在年龄差异。足底压力分布分为静态与动态分布, 研究表明, 在静止状态下, 足底峰值压力与体重无明显相关[26]。杜晓宁等[15]对其原因进行分析认为, 可能是由于体质量与身高呈正相关, 因此体质量越大脚接触地面面积越大, 根据压强公式, 其压力分散, 不会有明显的高足压。然而在动态状况下, 体重与足底压力呈正相关。
王永慧[27]和袁刚[26]都认为不同年龄人的MMP (足底最大峰值压力值) 均位于第二跖骨头。Dowling等人[14]研究发现, 肥胖儿童行走过程中前足平均压强 (39.3±15.7 N·cm-2) , 同种行走情况下, 正常儿童前足平均压强 (32.3±9.2 N·cm-2) , 这说明肥胖儿童行走时前足平均压强高于正常儿童, 尤其表现在第二至第五跖趾关节部位的平均压强[28]。由于脚底堆积的脂肪, 和超重的体重, 行走过程中, 肥胖儿童有较正常儿童更大的足底接触面积。然而, 根据压强公式, 肥胖儿童足部中心受力部位及前掌、中足、后跟部位压强均明显高于正常儿童。肥胖儿童在中足部位压强的增加可能更容易导致足中部的骨骼、肌肉和软组织损伤[29]。随着步速的提高, 跟部压强显著增高, 肥胖儿童更应注重足跟的保护[30]。Dowling[14]还指出, 足底溃疡等病理学的病变是由足部压强的增大造成的。因此肥胖儿童不宜选择薄底鞋, 应尽量选择厚底鞋, 可以增大对地面的缓冲力, 以此降低足底局部压力, 从而减小因长时间行走或运动而造成的足部病理性病变的几率[31]。闫松华等[32]人在实验中发现, 肥胖儿童平地自然行走状态下, 足部第三和第四跖骨关节部位和后跟外侧部位压强较大, 中足以及足跟中心冲量较正常儿童明显加大, 说明肥胖与足部压力呈正相关。综上所述, 肥胖儿童应特别注意足部的保护, 尽量不穿薄底鞋, 最好选择比较厚实的材质的鞋, 鞋后跟部位加有气垫有利于缓冲作用力, 保护脚后跟。
4 肥胖儿童的步态特征
足作为人体支撑的基础, 承受着人体本身的重量和负重的作用力。儿童在3岁以前, 行走时为了维持身体平衡, 避免摔跤, 往往将两脚分开, 使重心下移, 3岁以后这种现象会逐渐消失[33]。然而, 在Hills和Parker[34]的研究中表明, 肥胖儿童双支撑相百分比显著高于正常儿童, 说明了步行时肥胖儿童存在着不稳定因素。正切合了Ben Mc Graw等[35]的研究分析。也与闫松华等[36]人的研究基本相符, 即肥胖儿童在行走过程中其足支撑期较正常儿童短, 说明肥胖儿童在行走过程中稳定性较正常儿童差。这种不稳定因素也许会导致上述现象在3岁之后会持续发生, 造成八字步、足外翻、垂状足等足部畸形病变。
Stansfield等[37]和Sutherland等[38]实验发现, 身高和腿长均会对步长、步频、步速产生影响。因此, Stansfield认为, 在步态分析中, 要将数据无量纲化, 旨在消除这些由于各人不同体重和身体形态因素对步态的影响。并且实验发现[38,40], 无量纲化后, 步态曲线不会发生明显改变。
4.1 肥胖儿童的步速特点
肥胖儿童由于过多的脂肪堆积, 过度的负重, 对其步速造成了了显著影响。根据Hill和Parker的实验数据, 肥胖儿童125步/s, 正常儿童133步/s。国内的实验中, 张晓栋和肖丹丹[39]的测试结果表明, 肥胖儿童122.4步/s, 正常儿童131.0步/s, 两者结果基本一致。这说明肥胖儿童的步速低于正常儿童, 且根据栾天峰[40]的测试数据表明, 在快速行走时, 肥胖儿童的速度显著低于正常儿童。步速/身高, 旨在消除身高对步速的影响, 两个实验的测试数据分别为肥胖儿童和正常儿童相对速度:0.90和1.03;0.90和1.09, 结果几乎完全一致。再次证明了用无量纲常数, 即步速/身高更能准确反应肥胖儿童与正常儿童步速的差异。
4.2 肥胖儿童的步长特点
有实验证明[30], 在速度较慢的情况下行走, 肥胖儿童有比正常儿童更长的步长, 然而, 随着实验步速的提高, 正常儿童较肥胖儿童的步长有明显增加, 肥胖儿童更倾向于短步快走。然而当用步长除以身高, 以消除身高对步长的影响时, 由于肥胖儿童的平均身高明显高于正常儿童, 所以当数据无量纲化之后, 肥胖儿童的步长/身高值明显小于正常儿童。显著低于正常儿童。戴克戎[40]等在平地常速步态研究中也发现, 步长与身高呈正相关, 为了更准确的分析不同人的步长变化, 需要用步周长/身高这个无量纲常数来反应步长变化。
4.3 肥胖儿童的步宽特征
由于上述的肥胖儿童行走时存在不稳定因素, 行走时更容易张开双腿降低重心以增加平衡。另一方面, 由于肥胖儿童大腿腹股沟部脂肪较多, 导致两腿很难并拢。肥胖儿童由于股肱脂肪堆积, 行走时易磨损裤裆, 所以肥胖儿童的衣裤生产中, 裤裆部位的材料应选择耐磨、厚实且相对柔软的材料。不同步速下, 肥胖儿童的步宽均比正常儿童宽, 且随着步速增加, 这种差异显著加大[30]。Panagiotis Spyropoulos等[41]实验分析, 肥胖的成年人步宽约为为0.16 m, 正常成年人的步宽约为0.08 m, 呈两倍关系。
5 肥胖儿童的关节曲伸特点
行走过程中, 关节的活动是比较复杂的过程。踝关节是人体最重要的负重部位和传动关节。Putti等[42], 通过实验得出结论, 踝关节在力的传导中大于体质量的2倍。据统计, 在所有运动损伤中, 踝关节的损伤占25%[43], 并且踝的跖屈和背屈对人的步态以及平衡性有密切关系[44]。在实验中, 将步态周期几个转折点的角度进行对比, 为了维持身体的平衡, 整个步态过程中, 肥胖儿童髋关节在矢状面上有一个较正常儿童小的最大伸角和最大屈角, 而在额状面上, 肥胖儿童有一个较大的外展角和一个较小的内收角。肥胖儿童这种髋关节的角度伸展差异, 可能与肥胖儿童的多余体重有关联。膝关节在每个步态过程中有两个屈曲波和两个伸展波。但从实验数据得出肥胖儿童的与正常儿童的膝关节屈伸活动基本相同[30]。然而在王琳等[12]对53名7~12岁男性儿童的步态研究实验过程中发现。肥胖儿童慢速行走时, 跨距、膝、踝关节的活动屈伸角度与正常儿童没有明显差异。
6 结论
Petit等[3]的研究分析表明, 高体重在一定程度上增加了关节符合, 对儿童骨骼生长产生不利影响, 这将增加成年关节疾病的发生率。总体来说, 肥胖儿童的高体重对其足部健康存在以下几个不利因素: (1) 足部压力较大, 造成负荷较大, 容易损伤骨骼、韧带以及软组织结构; (2) 肥胖儿童是生理性扁平足的高发人群; (3) 行走较正常儿童缓慢、困难; (4) 由于行走的不稳定, 易造成“八字脚”、“足外翻”等畸形病变。
平足儿童足底压力分析与运动矫治 篇3
1 研究对象与方法
1.1 研究对象
实验对象为13~14岁在校学生。采用足印法进行扁平足检测;并按比例法将平足儿童按轻度、重度分组, 另设1 0人对照组作为研究参照。
1.2 测试方法
1.2.1 先进行足印检测
根据足印将被检者分为正常足、轻度扁平足和重度扁平足。
正常足:内缘切线在足印最凹处的足弓空白区宽度M与最窄足印区宽度N比2:1及以上。
重度扁平足:足印空白区M与最窄区宽度N比为1:2以上。
轻度扁平足:足印空白区M与最窄区宽度N比介于正常足与重度扁平足之间。
1.2.2 使用比利时Footcan USB2平板式足底压力测试系统
将Footscan测力平板平放在地板上, 测力平板两边均铺上延长步垫, 被检者均脱去鞋袜, 并以平时正常步态行走, 测量3次动态的足底压力。
数据分析采用配套软件footscan SOFTWARE7.0, 分析时, 将第1~5趾骨、第1~5跖骨作为前掌区域。将足弓作为中足。将内侧和足跟外侧为足跟 (见图1) 。测量每个区域的接触面积、着地时相、峰力值、冲量等。
2 结果
测试结果足底各部接触面积、时相、冲量等均以整足百分比表达, 以消除各个受试者个体差异所致的误差, 即对足底各指标进行归一化处理, 从而更准确地反应各个指标的变化。
2.1 受试者基本情况
本次实验对象为在校小学生, 平均年龄1 3.7岁, 共测试1 6 0人。受试者足踝关节活动正常, 其测试与分组标准:足印足弓空白区宽度与足印最窄区宽度之比大于2∶1的为正常足, 本项目随机抽取1 0人作为实验对照;足印足弓空白区宽度与足印最窄区宽度之比小于1∶2的为严重平足, 实际检测记录5人;足印足弓空白区与足印最窄区宽度比介于正常足与重度扁平足之间, 为轻度扁平, 实际检测记录1 2人。分三组进行足底压力测量, 各组别基本情况见表1。其中重度平足组的体重和IBM明显高于对照组儿童 (p<0.05) , 提示足印测试可能与体重超重足底脂肪存积较多有关联 (见表1) 。
2.2 足底接触面积
从表2中可见, 在自然行走时, 轻度和重度扁平足儿童与正常足儿童足底各区域接触面积占全足掌的百分比存在显著差异。正常足在自然行走时, 其最大的接触面积为前掌, 而足弓的接触面积最小。但是, 扁平足儿童在正常行走时, 足底最大接触面积是前掌, 其次是足弓, 足跟的接触面积最小。
2.3 足底各部分冲量
自然行走状态下, 正常足的冲量大小顺序为前掌、后跟和足弓;扁平足的冲量大小顺序依次为前掌、后跟和足弓。两者大小排序无差异, 但轻度和重度扁平足儿童足弓和前掌所受冲量明显大于正常足儿童, p<0.05;后跟所受冲量则明显小于正常足儿童, p<0.05;且差异度随平足程度加大 (见表3) 。
3 讨论
本项目对13~14岁儿童正常足与扁平足的足底压力进行了分析, 结果轻度和重度扁平足儿童前掌和足后跟的接触面积均小于正常足儿童;而足弓区接触面积轻度和重度扁平足儿童均大于正常足儿童。轻度和重度扁平足儿童前掌和足弓所受冲量均大于正常足儿童, 而后跟所受冲量则小正常足儿童。这说明, 扁平足儿童足着地时压力中心更为密集, 足中部的着力控制不好, 其前掌和足弓所受的冲量也较正常足大。如果长期忽视, 可能会影响足部发育或导致各种不良情况发生, 需加强指导和运动矫治, 减少不利影响。
有研究资料表明, 在我国青少年中, 扁平足的发生率为2 5%~4 9%之间[2]。当人体站立时, 足部一般以跟结节、第一距骨小头、第二距骨小头着地, 此三点能够将身体达到最佳的平衡状态。并能够在任何平面上定出一个较好的固定平面[3]。而足弓能够有效保证足底神经和血管受压。此外, 足弓的弹性还可以减轻身体与地面作用时产生的压力, 进而保护内脏、大脑等免于受到震荡和冲击。而扁平足者, 韧带往往被动拉长, 主动收缩能力较差, 一旦长期站立、行走、活动时, 均会导致腰背部、腿部、颈部疼痛, 疲劳。[4]扁平足对胫距关节也会产生较大的影响, 其能够将踝关节面的总接触区域向外、向后移动[5], 这样, 整个接触面相对正常足会减少, 而导致平均压力增加[7]。也就是说, 对扁平足者, 更容易发生踝关节的退行性病变。
而对扁平足的干预, 可使用运动处方, 尤其是青少年的干预, 矫治效果更好。练习时, 扁平足者采用坐位, 将两腿并拢前伸, 保持平直, 脚趾交替做前伸和勾屈动作, 注意动作尽量做到极限状态并稍作保持。也可足跟踩地, 双脚练习足内翻、外翻和足的背屈;足趾收展、屈曲;随后将足跟离地, 做绷紧足尖练习。还可练习用足趾抓弹珠、足趾夹铅笔、足底滚动木棍、足背抬小铅球 (沙袋) 等。此外, 扁平足儿童在长时间行走后, 要注意通过按摩等方法, 促进韧带等恢复, 减轻疲劳。
摘要：目的:探讨儿童正常足与扁平足的足底压力差异, 为运动矫治提供参考。方法:对13～14岁在校小学生进行足印测量, 根据足印足弓空白区宽度将被检者分为正常足、轻度扁平足和重度扁平足, 采用足底压力分布测试系统对三组被检者足底压力进行测量。结果:轻度和重度扁平足儿童前掌和足后跟的接触面积均小于正常足儿童, p<0.05;而足弓区接触面积轻度和重度扁平足儿童均大于正常足儿童, p<0.05。轻度和重度扁平足儿童前掌和足弓所受冲量均大于正常足儿童, 而后跟所受冲量则小正常足儿童, p<0.05。结论:扁平足在着地时压力中心更为密集, 其足弓和前掌所受的冲量较大, 可通过足趾收展、屈曲练习或足趾抓弹珠、足趾夹铅笔、足背抬沙袋等运动锻炼进行矫治。
关键词：儿童,扁平足,足底压力,运动矫治
参考文献
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足底压力分布 篇4
随着我国人口老龄化形势逐渐严峻, 老年人的健康安全监护问题成为社会关注的焦点。 跌倒在老年人群中的发生率非常高, 会造成老年人伤残甚至死亡, 严重影响老年人的健康及生活自理能力[1]。 跌倒检测系统能够及时地为跌倒者报警求助,从而降低跌倒所带来的危害。
目前,基于足底压力传感器的跌倒方法是老年人跌倒监测系统的主流方法[2,3,4]之一, 此类系统比较常用的跌倒识别算法是阈值法[4,5]。 该方法依据足底压力变化的幅度来判断人体是否跌倒,判断跌倒的阈值主要是根据多次实验结果总结得出。 其优点是算法简单,较易实现; 其主要缺点是在不同的场景下, 阈值的选择存在一定的难度,导致系统的误判率比较高。 另一方面,人体跌倒方向信息与跌倒后的健康状况也可能存在一定关联,而该方法在实际监测过程中无法得到跌倒的方向信息。
自组织映射(SOM) 神经网络作为一种竞争式无监督学习方法[6], 具有强大的特征提取的功能, 它已经应用到模式识别等领域[7,8,9]。 本文提出利用SOM神经网络对人体足底压力信息进行聚类分析,以提高跌倒监测系统的识别率,同时得到人体跌倒的方向信息。
1 SOM神经网络模型
SOM自组织神经网络[10,11]可自行揭示事物的内在规律, 将同类事物聚类于同一特征空间区域, 而将不同类对象聚类于不同的特征空间区域,从而实现对事物的正确归类。
典型SOM网络结构如图1 所示,由输入层和竞争层组成。 输入层神经元个数为m,竞争层由a×b个神经元组成的二维平面阵列,输入层与竞争层各神经元之间实现全连接,竞争层各神经元之间实行侧抑制连接。 样本数据输入后, 经两层之间连接权加权后, 在输出层得到一个输出值集合。
SOM网络的一个典型特征就是可以在一维或者二维的处理单元阵列上, 形成输入信号的特征拓扑分布,因此SOM网络具有抽取输入信号模式特征的能力。 训练SOM网络的步骤为:
( 1 ) 网络初始化。 用随机数设定输入层和竞争层之间权值的初始值。
( 2 ) 计算获胜神经元。 随机抽取一个训练样本, 计算获胜神经元。
( 3 ) 权值更新。 对获胜神经元及其邻域内的神经元进行权值更新。
( 4 ) 学习速率及邻域更新。 获胜神经元及其邻域内的神经元权值更新完成后, 在进入下一次迭代前, 需要更新学习速率及邻域。
( 5 ) 迭代结束判断。 若样本没有学习完, 则再另外随机抽取一个训练样本,返回步骤(2);否则,迭代结束。
由于输出层各节点互相激励学习, 训练后的临近节点具有相似的权值, 因此SOM网络输出节点的空间位置体现了输入样本的内在联系,即具有相似属性的输入会映射在临近的SOM输出节点上[9]。
2 数据采集
考虑到跌倒实验存在一定的危险, 由5 位身体素质良好的年轻人模拟老年人的跌倒动作和日常动作,并以100 Hz采样频率采集人体足底压力数据。 将压力采集模块嵌入于鞋垫放入鞋内,利用嵌入在鞋垫的前脚掌中部和后脚跟中部的4 个压敏电阻器, 分别采集左足前脚掌、 左足后脚跟、 右足前脚掌、 右足后脚跟的压力数据, 足底压力传感器安放示意图如图2 所示。跌倒动作包括前向跌倒、 后向跌倒、 左侧跌倒、 右侧跌倒4 种类型。 非跌倒动作指人体日常行为动作,包括上楼、下楼、平地行走、起立、 坐下、 前弯腰、 跳、 跑、 蹲下等九种典型动作。
上述13 类动作, 由于每个动作发生过程都有一个时间段,所以用一定大小的时间(5 s)窗口截取窗口内的时间序列,该时间序列要包含该动作区别于其他动作的所有特征点。 截取到的时间序列构成该动作的特征样本,每一类动作对应20 个特征样本,13 类动作共260 个特征样本。
在特征样本集中随机选取各类动作的10 个特征样本作为训练集, 样本数为130, 剩余的作为测试集, 样本数也为130。
3 数据处理
利用训练集对SOM自组织映射神经网络模型进行训练,得到用于跌倒识别的SOM分类模型, 然后利用测试集对SOM模型分类器进行测试, 验证模型的跌倒识别效果。
将训练集作为输入样本,输入给SOM网络的输入层。由于训练集和测试集特征样本数均为130, 因此输入神经元个数m=130。 为了取得较好的可视化效果,通常取SOM网络输出层的节点个数略大于输入样本个数( 训练集和测试集样本数均为130),因此, 定义SOM输出节点数为14×13。 SOM网络结构及参数设置如表1 所示。
4 跌倒识别聚类结果及分析
4 . 1 聚类结果
通过SOM网络的训练,同类动作样本在输出平面上聚在一起, 不同类动作样本可以很容易地被分开, 实现了特征的有序分布,并得到聚类结果的可视化效果。 图3为训练集样本在竞争层的输出结果图,SOM网络通过训练将同一类样本动作分到了同一个区域,而且有些样本动作聚集到了同一点,也即映射到了相同的获胜神经元。
为了验证SOM神经网络对没有参与训练的样本的有效性, 利用训练好的SOM网络对13 类测试集样本分别进行测试,测试集样本在竞争层的输出结果图如图4所示,相同类别的测试集样本聚集到了一起,并和同一类别的训练集样本映射到了相同的区域。
在图3 和图4 中,△表示前倒;▽表示后倒;表示左倒;表示右倒;* 表示上楼;○表示下楼;□ 表示行走;◇表示起立;☆表示坐下;●表示弯腰;X表示跳;六角星表示跑;+表示蹲下; 图中虚线是13 类动作样本在分类结果中的分界线。
图3 和图4 中, 神经元的编号方式是从左至右、 从下至上, 神经元编号逐渐增加, 即左下角的神经元编号为1 , 右上角的神经元编号为182 。 如果测试集样本与同一类别的训练集样本映射到相同的区域, 则预测结果正确; 否则, 预测结果错误。 各类动作的识别结果如表2 所示。 后倒的识别率为80% , 其中2 个样本被分别预测为起立和跑; 左倒的识别率为90% , 其中1 个样本被预测为坐下; 上、 下楼的动作样本被映射到了同一个区域, 两者的区分度不高; 行走的识别率为50% , 其中3 个样本被预测为上楼, 2 个样本被预测为坐下; 坐下的识别率为70% , 其中3 个样本均被预测为后倒; 前弯腰的识别率为90% , 其中1 个样本被预测为前倒; 跳的识别率为70% , 其中2 个样本被预测为前弯腰,1 个样本被预测为右倒; 跑的识别率为70% , 其中3 个样本被分别预测为左倒、 坐下和跳; 其他类别的动作识别率均为100% 。
4 . 2 结果分析与评价
通过以下3 个性能指标[12]来对跌倒检测实验结果进行评价:
(1) 灵敏度(Se ,Sensitivity) , 即所有跌倒动作的检出率:
(2) 特异度(Sp ,Specificity) , 即所有日常动作的检出率:
( 3 ) 准确度( Ac , Accuracy ) , 即所有动作的检出率:
式中,TP(真阳性):跌倒动作检测为跌倒的样本数;FP( 假阳性): 日常动作检测为跌倒的样本数;TN( 真阴性): 日常动作检测为未跌倒的样本数;FN( 假阴性): 跌倒动作检测为未跌倒的样本数。
为了验证SOM跌倒识别算法的可靠性与准确度,将其与阈值法的处理结果进行了比较。 运用两种算法分别对测试集样本动作进行了测试, 识别结果见表2。 可以发现, 利用SOM方法进行识别时, 系统灵敏度、 特异度及准确度分别为92.5%、93.3%、93.1%。
5 结论
本文利用人体运动过程中的足底压力数据, 通过SOM自组织映射神经网络对人体动作进行聚类分类, 从而实现人体跌倒姿态识别。 得到如下结论:
( 1 ) 通过SOM神经网络聚类方法对足底压力信息进行分析, 可以对人体跌倒方向进行有效的识别, 而常规的阈值方法很难识别人体跌倒方向;
( 2 ) SOM神经网络聚类对人体跌倒动作的灵敏度、 特异度和准确度要比阈值方法高,识别效果更好;
( 3 ) SOM算法对人体的跌倒行为的识别具有更高的可靠性。
参考文献
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足底压力分布 篇5
当今,高跟鞋已成为众多女性生活之中不可或缺的重要组成部分,美国足部医学协会统计指出,有72%的女性穿着高跟鞋,40%的女性每天穿着高跟鞋[1]。然而穿着高跟鞋会对下肢骨骼、肌肉、韧带和软组织等造成伤害。Menz HB等人通过对176人进行临床问卷等形式的调查发现穿着跟高25 mm以上鞋会引起拇外翻和胼胝[2]。 Ebbeling CJ等人发现穿着高跟鞋会引起踝关节稳定性下降从而导致踝关节扭伤[3]。Kerrigan等人通过对20名女性穿着高跟鞋和裸足状态下行走时的压力等参数进行研究,结果表明穿着高跟鞋会引起膝关节炎[4]。穿着高跟鞋对女性危害极大, 但仍有42%的女性为了美观忍痛穿着高跟鞋[5]。目前对高跟鞋的研究侧重于跟高变化对下肢生物力学参数的影响[6,7,8]以及穿着高跟鞋行走过程中步态周期的变化[9,10,11],对连续穿着高跟鞋过程中足底压力变化情况的研究较少。本文通过测试17名青年女性连续穿着高跟鞋8 h过程中压力、压强等参数的分布情况及变化趋势为指导女性合理穿着高跟鞋提出科学建议。
1实验部分
1.1实验对象
18名身体健康无下肢疾病的青年女性作为受试者参与了本次实验,受试者的主动足为右足且均有两年以上长期穿着高跟鞋的经历。受试者均为主动参与实验并在实验前仔细阅读并签署实验知情协议书。每名受试者领取一双相应鞋码实验鞋,并保证实验期间站立和行走时间不少于80%,受试者基本信息见表1。
1.2实验设备
1.2.1实验仪器见图1
Novel Pedar鞋垫式足底压力测量系统,鞋垫厚度为:2.6 mm,每只有99个呈矩形分布的压力传感器。鞋垫数据传输盒尺寸为:150 mm×100 mm×40 mm,重:400 g。实验数据通过蓝牙传感器传输到计算机上。
1.2.2实验鞋袜
实验用鞋为18双款式相同,全新黑色浅口细跟定制正装高跟鞋(如图2示),帮面及内里均为真皮材质。跟高6.00 cm;质量0.20 kg/只。据受试者鞋码尺寸,实验鞋尺码分别为:中国鞋码230实验鞋6双;中国鞋码235实验鞋8双和中国鞋码240实验鞋4双。每名受试者对应一双实验鞋。实验过程中受试者均着短款肤色天鹅绒袜。
1.3实验方法
实验测量受试者连续穿着实验鞋行走过程中的足-鞋界面间压力。受试者从上午8点至下午4点连续穿着实验鞋,保证连续穿着实验鞋的时间为8 h。受试者连续穿着0 h,2 h,4 h,6 h和8 h后立即进行测量,因Nyska[12]等人已通过研究证明规定受试者行走速度会对受试者的足底压力产生影响,故本研究中指导受试者在测试过程中采用其习惯的自然步速行走。测试过程中使用Novel Pedar仪器进行压力、压强、接触面积、压力时间积分和压强时间积分数据的收集,每次测试保证三组有效数据。
1.4数据处理
将鞋垫对应足底部位分为8个区:第一脚趾区、第二至五脚趾区、跖趾内侧区、跖趾中部区、 跖趾外侧区、腰窝区、后跟内侧区和后跟外侧区(见图3)。1名受试者未能完全参与实验,故有效实验数据为17组。实验数据使用Excel2010软件处理,用SPSS17.0软件进行单因素方差分析(ANOVN) 分析,p<0.05时即为具有显著性差异(以下各图中用* 表示)。
2实验结果
对连续穿着高跟鞋5个时间点足鞋界面间不同部位平均峰值压力进行比较,结果如图4所示 。 脚趾部位压力随穿着时间增加而减小(第二至五脚趾部位连续穿着8 h峰值压力相比0 h显著减小p=0.043 );跖趾部位压力随穿着时间增加而增大;腰窝部位压力变化无明显趋势;后跟内侧部位压力在连续穿着0~6 h内随穿着时间增加而减小,在连续穿着6~8 h内压力随连续穿着时间增加而增大;后跟外侧部位压力随连续穿着时间增加而减小 。
对连续穿着高跟鞋五个时间点足-鞋界面间不同部位平均峰值压强进行比较,结果如图5所示。脚趾部位压强随穿着时间增加而减小(第二至五脚趾区连续穿着6、8 h峰值压强相比0 h显著减小p=0.048、p=0.042);跖趾部位压强随穿着时间增加而增大;腰窝部位压力变化无明显趋势;后跟部位在0~6 h内压强随连续穿着时间增加而减小,连续穿着6~8 h阶段压强随连续穿着时间增加而增大。
对连续穿着高跟鞋5个时间点足-鞋界面间不同部位接触面积进行比较,结果如图6所示。 足底各部位内足-鞋界面接触面积随连续穿着高跟鞋时间增加无变化趋势,足-鞋界面间接触面积变化为:跖趾外侧>后跟内侧>后跟外侧>跖趾内侧>腰窝>跖趾中部>第2-5脚趾>第1脚趾。
对连续穿着高跟鞋5个时间段足-鞋界面间不同部位压力时间积分值进行比较,结果如图7所示。脚趾部位压强时间积分值随穿着时间增加而减小(第一脚趾区连续穿着6、8 h压强时间积分值比0 h显著减小p=0.038,p=0.026);跖趾部位压强均随连续穿着时间增加而增大;腰窝部位压力时间积分值在0~6 h内随连续穿着时间增加而增大,在6~8 h内随连续穿着时间增加而减小; 后跟部位压强随连续穿着时间增加而减小。
对连续穿着高跟鞋5个时间点足-鞋界面间不同部位压强时间积分值进行比较,结果如图8所示。脚趾区压强时间积分值随穿着时间增加而减小(第一脚趾区连续穿着6、8 h压强时间积分值比0 h显著减小p=0.038,p=0.026);跖趾和腰窝部位压强均随连续穿着时间增加而增大;后跟部位压强随连续穿着时间增加而减小。
3分析与结论
本研究显示连续穿着高跟鞋时,时间的增加对足-鞋界面的接触面积无明显影响,由此可推断,全新高跟鞋在最初开始穿着时,连续8 h的穿着不会对高跟鞋的结构产生明显变化。在以后的研究中,可增加持续观测时间,从而观测鞋子内底、鞋跟和结构等的缺陷及鞋子的损坏情况。
连续穿着高跟鞋跖趾部位的峰值压力 、 压强等参数均为足底各部位峰值压力 、 压强等参数中的最大值,并随着连续穿着高跟鞋时间的增加跖趾部位压力各参数均呈现增大的变化趋势,其它部位的压力各参数则呈现减小或无明显变化的趋势。这与Nyska[12]、Snow[13]、和Soames[14]等人的研究成果一致。连续穿着高跟鞋期间跖趾部位持续增大的压力引起疼痛,长时间持续增大的压力作用于足底皮肤等组织引发鸡眼和胼胝[3]等足部病变,本研究通过实验更加科学地证实这一现象。
随连续穿着高跟鞋时间增加,足跟处的压力等参数均呈现出减小的趋势,然而并不能因此忽略连续穿着高跟鞋对足跟造成的损伤。穿着高跟鞋过程中,跖趾部位与足跟部位为足底主要承重部位,虽然穿着高跟鞋过程中足跟部位的压力较穿着平跟鞋或低跟鞋过程中有所减少[6],并且随连续穿着高跟鞋时间增加而减少,但因高跟鞋鞋跟较细且穿着高跟鞋过程中身体重心起伏变化较大,足部呈现出不稳定状态[15]。黄庆森[16]指出穿着高跟鞋会引起足跟前突骨折,因此穿着高跟鞋期间还应关注足跟的健康。
在连续穿着6~8 h期间,后跟部位压力、后跟内侧和外侧部位压强均呈现出增大的变化,与连续穿着0~6 h期间压力和压强减小的趋势相反。 推断这一结果出现的原因为足跟部位在长时间承受压力负荷后出现疲劳对足-鞋界面间作用力的缓冲能力减弱。由此建议女性在长期穿着高跟鞋过程中应尽量减少连续穿着时间且最好不要连续穿着高跟鞋超过6 h。
摘要：使用Novel Pedar鞋垫采集17名女性连续8 h穿着高跟鞋过程中连续穿着0 h、2 h、4 h、6 h和8 h的足底压力参数,将足底分为8个部位:第一脚趾部位,第二至五脚趾部位,跖趾内侧区,跖趾中部区,跖趾外侧区,腰窝区,后跟内侧区和后跟外侧区。探究连续穿着高跟鞋足底压力变化的分布及趋势。结果显示:1、连续穿着高跟鞋过程中足底各部位压力分布情况为:跖趾部位>后跟部位>脚趾部位>腰窝部位;2、随连续穿着高跟鞋时间增加足底压力向跖趾部位转移(跖趾内侧>跖趾中部>跖趾外侧);3、连续穿着高跟鞋时间越长对跖趾部位危害越大,连续穿着时间不宜超过6 h。
足底压力分布 篇6
1 研究对象与方法
1.1 研究对象
随机选取参加健步走一年以上的健康中老年人(50~60岁)20名为受试者。查阅相关文献可知,中老年人健步走适宜的速度一般为每小时5~6 km,每分钟120步左右。
1.2 测试仪器
(1)Codamotion红外动作捕捉系统(英国),可以精确采集到受试者在行走过程中下肢标记点的三维变化。标记点为主动式红外发光点,由驱动盒进行驱动,系统对每个标记点保持一对一识别。最高采样频率为1 000 Hz。该实验的采样频率为250 Hz。
(2)Footscan足底压力分布步态分析系统(比利时),平板长度2 m,每平方厘米包含4个压力感受器,采样频率为250 Hz。
(3)信号同步设备(比利时),同步频率250 Hz。
(4)鞋。选择两种鞋型:平板鞋,鞋底橡胶质地,底部整体较为平坦,足跟没有填充,足弓处没有支撑。慢跑鞋,TPU材质底,底部回弹性能较好,缓冲效果较好,具有抗外翻功能的跟内侧垫片。两种鞋型市场均有销售。
1.3 测试过程
采用室内测试。压力平板放置在跑道中部。Codamotion红外动作捕捉系统的采集装置放置在平板中部左右3 m处,高度调整1.8 m。受试者按照1.6 m/s的速度行走,分别穿着不同质地底的鞋,测量3次,记录有效数据。测试数据分别由各设备自带系统进行分析整理。
如图1所示,将足底分为十个区域。第1趾骨(T1)、第2~5趾骨(T2)、第1跖骨(M1)、第2跖骨(M2)、第3跖骨(M3)、第4跖骨(M4)、第5跖骨(M5)、足弓(MF)、足跟内侧(HM)和足跟外侧(HL)。如图2所示,膝关节在矢状面的角度为α。
1.4 统计学分析
数据处理采用SPSS19.0进行描述统计,研究中数据均采用平均数±标准差(±s)表示。该文P<0.01表示具有非常显著性差异,P<0.05表示具有显著性差异,P>0.05表示没有显著性差异。
2 测试结果
2.1 鞋对行走姿态的影响
由表1可以看出,着平板鞋组膝关节屈曲角度为8.79°,膝关节伸展了7.73°。着慢跑鞋组膝关节屈曲9.38°,膝关节伸展了8.17°,穿着不同的运动鞋行走姿态的虽然有差异,但不具有统计学意义(P>0.05)。
2.2 鞋对足底各分区平均足底压力峰值的影响
由表2可以看出,平板鞋与慢跑鞋行走过程中足底平均压力峰值主要是跖骨区存在差异,平板鞋组第1、2、4跖骨压力大显著大于慢跑鞋组。跖骨区峰值压力主要集中的部位在第二跖骨,穿慢跑鞋时跖骨区峰值相比穿着平板鞋时压力较低,且足外侧第4、5跖骨区压力峰值大于平板鞋。
2.3 鞋对足底各分区平均足底压强峰值的影响
由表3可以看出,两组压强最大值都出现在第2跖骨区。穿着慢跑鞋时第2跖骨、足跟内侧压强显著低于穿着平板鞋的压强。
2.4 鞋对足底各分区平均足底冲量的影响
由表4可知,对足弓区、第5跖骨和第1趾骨区的冲量进行比较,平板鞋均小于慢跑鞋。穿着慢跑鞋时,足底冲量在足弓处冲量与穿着平板鞋存在非常显著的差异。
3 分析与建议
鞋对于足的影响首先表现为舒适度,舒适度主要体现在穿着时脚的受力情况。足底压力测量是重要的力学性能参量。两种不同质地底的鞋对行走姿态虽产生了一定的影响但不具有统计学意义。着慢跑鞋行走时,膝关节屈曲角度要大些,说明着慢跑鞋可以适当地缓冲长时间的行走对膝关节的冲击。足底压力峰值的大小可以反映出足部易受损的部位,着平板鞋,跖骨区受力明显大于着慢跑鞋,特别是第二跖骨。足弓受力以慢跑鞋更为显著,说明着慢跑鞋时足弓处可以分担脚掌的受力,同时跖骨区的压力比较平均。从足底压强峰值也可以看出,着慢跑鞋时第二跖骨处压强显著低于着平板鞋时的压强,着慢跑鞋可以有效地降低长期健步走对于跖骨区的损伤。对慢跑鞋与平板鞋的足地接触面积进行比较可以发现慢跑鞋接触面积较大,在相同的作用力下压强会小,同时良好的包裹性对足起到保护的作用。冲量是表示力在一定时间内对足底区域连续作用所产生的累积效应,足的疲劳与冲量有直接关系。慢跑鞋的减震效果优于平板鞋,足弓处冲量增加比较明显。足弓是人体减缓震动,减轻压力的主要部位,在运动中能够避免过度的冲击力传递到脊柱与头部,造成慢性损伤。综上所述,选择一双舒适度好的鞋,是对足最好的保护,也能增强人们对健身活动的兴趣。慢跑鞋的底部减震效果要好于平板鞋,增加了足与地面的接触时间,减小地面对足的冲击,避免足的运动损伤,也减小了膝关节所受的作用力;慢跑鞋对足的包裹性要好于平板鞋,可降低踝关节的受伤几率。建议以健步走为主要健身方式的中老年人选择正确的鞋,走出健康,走出快乐。
摘要：针对中老年人健步走过程中穿着不同质地底的鞋对足底压力的影响进行研究。采用Codamotion红外动作捕捉系统、Footscan压力平板、信号同步设备等仪器,采集相关数据进行力学参数分析,探讨健步走过程中鞋对下肢的生物力学影响,为中老年人健身如何选择一双合理的鞋提供科学参考。
关键词：中老年人,健步走,足底压力
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足底压力分布 篇7
一、引言
据骨科医院求诊的病人数据显示, 患有足部疾病的人约有一半是因鞋子问题所引起的, 也就是说, 这些人大都因穿了不合自己脚型的鞋子, 导致足部不适, 而足部疼痛时, 人们又不得不改变走路的姿势或步调来减轻疼痛, 也就是因为走路姿势的变形, 经常引起背痛、头痛及中腿痉挛等症状。国际研究的资料表明, 成年人的脚病起因主要有以下几个因素:5%是由于过度运动, 11%来自走路不平衡, 18%是因为上了年纪, 64%则穿鞋不当, 只有2%原因不明。人的每只脚都有26块骨头、33个关节和各种各样的肌腱、肌肉。每走一步, 都要牵扯到这么多的东西。足部的特定解剖结构形成足弓, 以维持足的静力平衡。第一、五跖骨 (脚掌部位的骨头) 与跟骨结节最低点形成一个三角形, 其中任何一条边受力改变都会令这个三角形的形态发生改变, 从而影响整个足的受力分布。足的负载区域主要是5个跖骨头与跟骨结节, 人在安静的站立状态下, 两者分别承担体重的50%, 当人穿上6厘米以上的高跟鞋行走时, 第一跖趾关节最大受力值是穿平底球鞋时该处最大受力值的4倍[1]。过高、过细的鞋跟和过尖、过窄的鞋子都会背离足部承受体重的理想状态。人穿上高跟鞋后身体重心前倾, 全身重量移到脚掌上, 且受力集中于脚趾, 使骨盆的负荷量增加, 为了平衡轻微前倾的身躯, 腰椎被迫作出“牺牲”加大弯曲的角度。这些因素容易导致腰酸腿痛。另外, 跖骨附近的筋膜、软组织受力会因此失衡, 导致足部骨块的排列异常, 破坏正常的重力传递路线, 容易造成跖趾关节变形、跖骨骨折等。因此, 医生不赞成少女穿高跟鞋。青春期少女骨骼结构中软骨成分较多, 柔软且富有弹性, 可塑性较大, 极易变形, 过早穿高跟鞋易引起腰椎形态变化。
由于穿鞋不当, 足底压力分布不均, 引起脚痛的疾病有不下数十种, 常见的有以下几种:
1、槌头趾:
不合脚的鞋子, 尤其是高跟鞋或是鞋头太短、太紧的鞋子都会使脚趾弯曲而形成槌头趾。槌头趾的趾头会有些疼痛, 严重的话甚至会脱臼。因此鞋子表面最好由柔软皮革制成, 鞋头要宽, 以便让脚趾有足够的活动空间。
2、拇趾外翻:
拇趾外翻大都是因为鞋头太尖的鞋对大拇趾区挤压所造成的。拇趾外翻的脚因拇趾区被鞋子摩擦压迫, 若发炎会有尖刺般的压痛感。此类脚疾的人在选购鞋子时可参考第1种的建议。
3、足底肌膜炎:
症状是站着时很容易觉得脚底酸痛、疲倦而且有发热现象。脚底肌肉发炎的原因很多, 穿着高跟鞋使脚承受不当的压力是原因之一。要预防足底肌膜发炎, 应该避免穿高跟鞋和太紧的鞋子, 而且不要长期站立, 以免脚底受压迫, 另外使用较柔软的鞋垫亦可减少脚底的酸痛。
4、鸡眼:
鸡眼和茧一样, 都是因为鞋子长期压迫、摩擦脚部, 而引起皮肤角质层变厚。鸡眼中间有一深入皮肤内的坚硬核心, 刺激此核心会有激烈的刺痛感。治疗鸡眼一般由专科医生进行外科手术切除。穿鞋方面则惟有穿宽松合脚的鞋子, 或是使用特殊结构的功能鞋垫来减轻脚底所受的压力。
5、拇囊炎:
这是一种非菌性炎症, 会红肿、疼痛, 甚至无法正常行走。最常见的诱发因素就是因为长期穿鞋过紧。严重的拇外翻会因为拇趾根部凸出部位和鞋帮摩擦, 而产生拇囊炎。
二、研究方法
1、步态分析技术
步态分析是运用力学基本概念与人体解剖学和生理学知识, 系统地测量、描述人体运动, 对人体的行走功能进行对比、量化分析的一种生物力学研究方法[2]。利用现代计算机、电子、生物技术及新材料科学等, 人们已经能够精确地测量人体行走时身体各部分, 特别是下肢的运动和受力情况, 系统描述和量化分析人体行走动态参数。步态分析技术在医学、人类学和体育学等领域取得的丰硕成果, 使得它成为足迹定量化检验不可或缺的手段之一。目前, 步态分析方法较多地采用的是仪器定量分析法 (实验分析法) , 所用仪器设备从简单的卷尺、秒表、量角器等工具到肌电图仪、录像机或高速摄影机等先进设备及更为复杂与先进的电子量角器、测力板和测力台等[3]。
2、系统组成
FootScan足底压力步态分析系统由比利时RSs—can公司研制生产, 是具有世界先进水平和代表性的三维动态足底压力步态分析系统, 利用机电一体化和图像方法进行足底压力分布测量和定量分析。本系统主要由2 m长的测力平板、Footscan 3D box及配套软件组成, 其中, 测力平板上均匀分布1万6千多个传感器, 分布密度为4个/cm。采样频率最高达500Hz;软件为基于MS Window s (9x/2000/XP) 的压力显示和分析软件, 使用3D box进行同步。
3、实验对象和方法
抽取15～50岁的男性对象60名, 无足部畸形、异常步态和足部外伤史, 足踝关节活动正常, 按少年、青年和中年分组进行测试。将Footscan测力平板半放在地板上, 测力平板两边均铺上延长跑道, 所有受试者均脱鞋袜, 以个人平常步态自然行走, 足底压力分布解析系统可获得完整步态剧期的足底压力分布, 测量3次。分析过程将足底分为10个区域 (见图1) :第1趾骨、第2～5趾骨、第1跖骨、第2跖骨、第3跖骨、第4跖骨、第5跖骨、足弓、足跟内侧和足跟外侧, 测量整足的压力及每个区域的平均峰力值[4]。所有受试者进行身高、体质量以及足长足宽的测量等相关信息, 测试前检查所有受试者足底有无骈体。
4、结果分析
通过对少年、青年、中年的左右脚足底各区域峰力值进行测试, 将各区域的峰力值进行记录, 通过均值进行计算, 左右脚各区域平均峰力值见表1和表2。
各组测试者双足足底各区域平均峰力值分布情况在平地自然走时, 足部最大受力部位在足跟和前掌第2、3跖骨头, 且左右双足的分布规律基本一致。各组实验对象足底各部位压力由大到小依次排列顺序如下:
少年组:足跟>第3跖骨>第2跖骨>足弓>第1跖骨>第4跖骨>第1趾骨>第5跖骨>第2～5趾骨。
青年组:足跟>第2跖骨>第3跖骨>第1跖骨>足弓>第4跖骨>第1趾骨>第5跖骨>第2～5趾骨。
中年组:足跟>第3跖骨>第2跖骨>第1跖骨>足弓>第1趾骨>第4跖骨>第5跖骨>第2～5趾骨。
由此可知, 从少年到青年再到中年, 足底各部位压力排列顺序比较稳定, 并没有随年龄增长而出现明显差异, 反映出足部生理结构和功能的相对稳定性。总体上看, 足底各部位中第二、三跖骨和足跟的压力最大, 而第五跖骨较小。随着年龄增长, 足底与地面的作用力变小, 足部第一趾骨、第一跖骨、第三跖骨和第四跖骨的压力减小的趋势明显, 而第五跖骨的压力却增大, 反映出该部位的利用率明显提高。对不同年龄、身高、体态等人群足———地接触力大小、分布进行测量、比较, 分析足———地作用力与鞋底磨损特征的形成、变化规律, 能为磨损特征量化检验提供客观标准。
三、步态分析技术在鞋类设计中的应用
步态分析技术是利用生物力学原理和人体解剖学、生理学知识, 借助现代计算机技术, 用数字、图像和曲线对人体行走、跑、跳等运动时的脚部受力状态进行对比分析的研究方法。步态分析技术应用于制鞋业, 主要是通过对人体运动时足部的压力分析和步态分析, 测量足底部各点的压强、压力、重力线等, 找出脚及下肢移动变化及各关节如踝、膝、臀、腰等部位的力学规律, 并进行数值分析, 提出对鞋楦、鞋底结构、材料等的理想设计方案, 再通过效果的测试, 从而达到最佳的穿着状态。
1、鞋楦设计
鞋楦设计重点在围度、跷度和前掌凸度的尺寸控制, 围度方面应以控制脚的稳定和足后部前旋为主。步态分析显示, 脚跟部的最大值出现在偏外侧, 并导致足部前旋和外翻, 而大量的研究表明, 足后部前旋与外翻与膝、腿和足部损伤有关, 故鞋楦后部肥度要适当减少, 以保持脚后部的稳定并帮助控制脚的前旋, 锺心宽度也要减少2～3mm, 以更加“把脚”。适当加大跷度, 较大的跷度可减少跖趾关节的弯曲力量, 保护前掌在行走时不受伤害。
2、帮面结构
运动鞋的帮面结构应力求帮面完整, 尤其是在鞋帮前部。因跑动过程中脚前掌的压力较大, 脚掌的肌肉膨胀量也较大, 所以要尽量减少接帮缝线, 以防止线缝对脚的压迫、磨损, 帮面材料也以弹性好、重量轻为宜, 对于中长跑鞋, 帮面材料的吸湿透气性也非常重要。
3、底部结构和材料设计
压力峰值是反映足底压力分布的重要指标, 压力峰值的大小和部位对于足部疲劳的积累和损伤的发生具有重要影响。根据对不同年龄组的足底各区域平均压力峰值进行测试, 发现压力峰值最大的部位在第二跖骨、第三跖骨和足跟, 容易对脚部造成伤害, 长此以往, 会出鸡眼、拇趾外翻和足跟痛等疾病。为解决鞋类舒适性, 在鞋类结构设计时, 在第二跖骨、第三跖骨和足跟部位设计成减震气囊, 气囊用弹性好的特殊材质制成。气囊借助外力作用时间的增长, 使冲击力峰值的能量降低。也就是说, 撞击过程的持续时间长, 变形量大, 减震功能就好。如本人研发了一款矫健健康鞋产品, 在鞋底的前掌第二跖骨与第三跖骨中间部位和后跟的足跟踵心部位各安装一个弹性体气囊装置, 气囊装置由气囊本体、弹性材料半球状构件和橡胶柱构件组成, 在气囊本体中装入弹性材料半球状构件和橡胶柱构件, 橡胶柱构件支撑着弹性材料半球状构件。这样气囊对后跟骨第二和第三蹠骨头关节的三点压力进行合理分布, 可以矫正足底畸形, 同时气囊还具有按摩、减震功能, 有利于人体足部的健康。
参考文献
[1]于大海, 穿鞋不当影响足健康河[J].北科技报, 2010, 1, 7.
[2]戴克戎, 骨骼系统的生物力学基础[M].北京:学林出版社, 1985.
[3]王兰美, 郭业民, 潘志国, 等.人体足底压力分布研究与应用[J].机械制造与研究, 2005, 34 (1) :35-38.