练习3:小腿跟腱的拉伸运动。手臂伸直使手掌推墙，躯干略前倾，一侧脚向前迈步与后脚约一只脚长的距离，左右间距一脚长，双脚脚尖朝前；屈双腿膝关节往前移动，直到后方小腿跟腱处有拉伸感即可；保持60秒，重复3组。 练习4:直腿提踵运动。手扶凳子，身体直立单脚站立使前脚掌置于平台上，另一侧腿屈膝脚背置于站立腿小腿后方；站立腿小腿用力，脚跟上抬到合适高度，慢慢下降脚后跟轻触碰地面；重复10～12次为一组，做3～5组。 练习5:屈腿提踵运动。一只手固定物体，身体俯身，单脚屈腿站立使前脚掌置于平台上，另一侧腿屈膝脚背置于站立腿小腿后方；站立腿小腿用力，脚跟上抬到合适高度，慢慢下降脚后跟轻触碰地面；重复10～12次为一组，做3～5组。 练习6:单腿平衡垫训练。身体直立单腿站立在平衡垫上，一侧腿屈髋屈膝抬高，手臂外展；维持平衡垫左右均衡不歪斜，保持几十秒，重复3～5组。通过足压测试，了解自身足部压力特点，调整步态，提升行走的舒适度和稳定性。三维成像足压医用
在步态分析中**常用，由两个双支撑相、一个单支撑相、一个摆动相组成（图6-7-1）。正常人平地行走时理想状态是左右对称。支撑相占62%（双支撑相12%×2、单支撑相38%），摆动相占38%。当一侧下肢有疾病时，由于患腿往往不能负重，倾向于健侧负重，故患侧支撑相所占时间相对减少，健侧支撑相所占的时间会相对增加。RLA八分法由美国加州RanchoLosAmigos康复医院步态分析实验室提出的，将一个步行周期分为：站立相（初始接触、承重反应、站立中期、站立末期、迈步前期）和迈步相（迈步初期、迈步中期、迈步末期）。AI足压分析VR步态训练通过足压数据驱动虚拟场景，帮助患者（如脊髓损伤）进行沉浸式康复训练。
足底分区：为了分析和描述，通常将足底划分为不同的功能区域，如：后跟区、中足（足弓）区、跖骨区（通常细分为第1至第5跖骨区）、足趾区。正常压力分布特征：动态变化性：在步态周期中，足底压力中心点从后跟开始，沿足外侧向前移动，经过第5跖骨至第1跖骨，经由大脚趾离地。非均匀性：压力并非均匀分布。正常情况下，后跟和跖骨区（尤其是第2、第3跖骨头）承受的压力比较高，足弓区域压力比较低。这是一个高效的“拱形结构”力学体现。
股神经损伤时可致股四头肌无力，屈髋、伸膝活动受限。行走时，由于股四头肌无力，不能维持膝关节的稳定性，支撑相膝后伸，躯干前倾，重力线落在膝前。如果伸膝过度，有发生膝后关节囊和韧带损伤的危险，可导致膝关节损伤和疼痛。
腓深神经损伤时，胫前肌无力，可致足背屈、内翻受限，其特征性的临床表现是早期足跟着地之后不久“拍地”，这是由于在正常足跟着地之后，踝背屈肌不能进行有效的离心性收缩控制踝跖屈的速率所致。行走时，由于胫前肌无力使足下垂，摆动相足不能背屈，以过度屈髋、屈膝，提起患腿，完成摆动（跨槛步态）。整个行走过程身体左右摆动、骨盆侧位移动幅度增大。由于足下垂拖地，患者亦有跌倒的危险。 专业的足压测试，可检测出潜在的足部问题，帮助人们选择合适的鞋子和鞋垫。
足底压力当前与未来趋势（2010年代至今）高频与高分辨率： 传感器技术不断进步，采样频率和空间分辨率越来越高。可穿戴化与无线化： 鞋垫式系统成为研究热点，允许在真实运动场景（如足球、跑步）中进行长时间、无拘束的测量。多模态数据融合： 将足底压力数据与运动捕捉（Motion Capture）、肌电（EMG）、惯性测量单元（IMU） 数据同步分析，提供更***的生物力学画像。人工智能与大数据： 利用机器学习和人工智能算法对海量的足底压力数据进行模式识别，用于疾病早期诊断、风险预测和运动表现分析。• 3D打印定制化鞋垫：根据个体足压数据，通过3D打印制造个性化矫形鞋垫，材料具备自适应缓冲性能。AI足压分析
多学科融合：结合生物力学、材料学与AI优化解决方案。三维成像足压医用
荷兰生物力学家Dr.Hennig和Dr.Nicol开发了电容式压力测量系统（EMED系统）。这被认为是现代足底压力测量技术的开端，能够以较高的分辨率动态记录压力分布。同时期：美国国家航空航天局（NASA）的力板（ForcePlatform）技术被广泛应用于生物力学研究，主要用于测量三维的地面反作用力，但空间分辨率较低。关键技术：基于电阻、电容原理的阵列式传感器成为主流，计算机开始用于数据的采集和处理，可以输出压力分布云图和时间-压力曲线。3.技术成熟与普及阶段（1990年代-21世纪初）商业化与普及：EMED（后来被Novel收购）、Tekscan（美国）、RSscan（比利时）等公司推出了成熟的商业化足底压力测量系统（平板式和鞋垫式）三维成像足压医用
