從「步態表現」深入「動作動機」:GaitGO 逆向動力學(Inverse Dynamics)模組全解析
前言:步態分析的新維度在臨床步態評估中,傳統影像觀察多聚焦於「運動學(Kinematics)」,即描述患者「怎麼走(How)」,包含關節活動角度、步幅與步頻。然而,要精準鎖定病灶並制定復健策略,臨床醫師必須理解表象下的「動力學(Kinetics)」資訊,即探索「為什麼這樣走(Why)」。GaitGO 此次更新的逆向動力學模組,將分析層次從單純的動作捕捉提升至生物力學運算。透過量化關節力矩(Moments)與功率(Power),我們能洞察肌肉的發力效率、能量吸收狀況以及潛在的代償機制,為精準醫療提供關鍵的數據支持。 核心技術:無須測力板的逆向動力學運算傳統動力學分析高度依賴實體測力板(Force Plates)以獲取地面反作用力(GRF)。GaitGO 運用先進演算法,在臨床環境中實現了無須測力板的動力學估算。非侵入式感測: 系統利用AI深度相機,以 30fps 頻率捕捉 25…
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