Платформа аналізу ходи F5-Lab Аналіз ходьби та бігу

F5-LAB — це передова діагностична платформа, призначена для високоточного аналізу біомеханіки людини в динаміці. Завдяки тисячам сенсорів високої чутливості, система дозволяє «побачити» найменші відхилення у розподілі тиску, які неможливо помітити неозброєним оком. Це золотий стандарт для клінік ортопедії, реабілітаційних центрів та професійних спортивних лабораторій.

• Висока частота дискретизації: Захоплює дані з великою швидкістю, що критично важливо для аналізу бігу (де контакт із поверхнею триває частки секунди).

• Точність та роздільна здатність: Велика щільність сенсорів дозволяє отримати детальну карту стопи та точний центр тиску (CoP).

• Інтеграція «все в одному»: Можливість синхронізації з відеокамерами для повного візуального та цифрового аналізу руху.

• Швидкість звітності: Автоматичне генерування професійних звітів для пацієнта/атлета одразу після тестування.

• Довговічність: Платформа розрахована на високі навантаження та інтенсивне використання в умовах потокової діагностики.

• Сфери застосування

• Ортопедія та Подіатрія: Діагностика патологій стопи, виготовлення індивідуальних устілок, моніторинг деформацій.

• Реабілітація: Контроль відновлення після травм опорно-рухового апарату та операцій на нижніх кінцівках.

• Професійний спорт: Оптимізація техніки бігу, профілактика травматизму та підбір ідеального спортивного взуття.

• Неврологія: Аналіз порушень рівноваги та координації при неврологічних захворюваннях.

• Нові технології

• Капацитивні сенсори останнього покоління: Забезпечують стабільність калібрування та відсутність «шумів» при передачі даних.

• Модульна архітектура: Можливість об’єднання кількох платформ у довгу доріжку для аналізу кількох повних циклів кроку.

• Бездротова передача даних: Мінімізація кабелів для безпеки та зручності в роботі лабораторії.

• Застосування штучного інтелекту (AI)

  В сучасному софті Footwork Lab (який супроводжує F5) ШІ виконує ключову роль:

• Автоматичне розпізнавання кроків: AI самостійно ідентифікує початок і кінець кожного кроку, відсіюючи артефакти руху.

• Предиктивна аналітика: Система порівнює дані пацієнта з величезною базою «норм» і автоматично вказує на зони ризику (наприклад, ризик перелому від напруження або схильність до травм зв'язок).

• Класифікація типу ходи: Алгоритми машинного навчання допомагають класифікувати специфічні патології ходи, що полегшує лікарю постановку діагнозу.