王新亭 王 琪 徐聃弟 邱 念 任建平

1(天津科技大学机械工程学院，天津 300222)2(天津市轻工与食品工程机械装备集成设计与在线监控重点实验室，天津 300222)

引言

足在人体步行过程中起着多种重要作用，如承受人的体重、缓冲来自地面的冲击力、产生推动力以及维持人体平衡等[1]。有研究指出，下肢损伤与足弓异常有关，且足弓高度与下肢功能障碍和疼痛的多种指标存在高度相关性[2-4]。高足弓是一种临床上常见的足部畸形。以往研究表明，在普通人群中，约有10%～15%为高足弓[5]。高足弓表现出足部内侧纵弓过高、与地面接触面积减少以及缓冲功能降低等特点，无论是先天性或神经源性的高足弓患者，其足部损伤比例(60%)均远高于正常足者(23%)[6]。高足弓患者因其足底畸形程度的不同，需要准确区分并为其制定不同的矫正方案，以达到精准治疗的目的。目前，对于高足弓的测量常采用足印法、足弓系数和足弓高度指数法，由于均涉及手工测量与计算，不可避免地存在一定的误差，且其所选指标平面化、效率低、重复再现性差、可检查核对性差[7]。因此，如何寻找可靠且有效的方法来评估高足弓患者的异常程度，具有重要的研究意义。

临床上，常用步态分析来评估患者是否存在异常步态、异常的性质和程度，以及评定患者康复治疗的效果[8]。近年来，神经网络在步态分析领域得到了广泛的关注，因具有很强的聚类能力和分类能力，被广泛用于特征提取及各种分类判决[9]。……