2024年3月19日发(作者：习鹤骞)
三维步态分析对下肢生物力学变化的重测信度研究
王铁强;王晶;张旻;王学宗;赵咏芳
【摘 要】目的:观察健康人在步行过程中下肢运动学、动力学、地面反作用力以及
表面肌电信号的重测信度.方法:采用VICON(NEXUS 1.8.5)三维步态分析系统及
NORAXON无线表面肌电图测试13名健康人步行过程中下肢运动学、动力学、
地面反作用力以及表面肌电信号的重测信度.采用组内相关系数(ICC)及测量标准误
(SEM)比较两次测试结果的相对信度与绝对信度.结果:步行过程中步速、下肢运动
学、动力学、地面反作用力以及表面肌电信号均具有良好的重测信度ICC 0.78～
0.96,运动学参数测量标准误SEM％ 为4.18～15.6,动力学参数SEM％ 为3.31～
21.82,地面反作用力SEM％ 为1.70～16.67,表面肌电信号SEM％ 为8.00～
11.11.结论:三维步态分析系统结合表面肌电图可用于评估步行时下肢运动学、动
力学、地面反作用力以及表面肌电信号,且具有良好的重测信度.
【期刊名称】《中国康复》
【年(卷),期】2018(033)006
【总页数】4页(P486-489)
【关键词】三维步态分析;下肢;运动学;动力学;地面反作用力;信度
【作 者】王铁强;王晶;张旻;王学宗;赵咏芳
【作者单位】上海中医药大学附属曙光医院骨伤科研究所,上海 201203;上海中医
药大学附属曙光医院骨伤科研究所,上海 201203;上海中医药大学附属曙光医院骨
伤科研究所,上海 201203;上海中医药大学附属曙光医院骨伤科研究所,上海
201203;上海中医药大学附属曙光医院骨伤科研究所,上海 201203
【正文语种】中 文
【中图分类】R49
步态分析是通过生物力学手段了解人体在行走过程中下肢各个关节运动学，动力学
及肌肉的变化，进而指导疾病的评估及治疗的一种技术手段。该技术除了可用于临
床诊断外也可用于疗效评估以及相关治疗的机理研究[1]。近年来，随着生物力学
采集技术的不断改进以及反向动力学模型的不断完善，三维步态技术已大量的运用
于各类疾病的诊断、评估及治疗[2-3]，然而，影响三维步态分析结果的因素有许
多，包括：实验室的设置(系统坐标原点及测力台的设定)，下肢运动学模型的选择
[3-4]，实验室工作人员对于下肢骨性标志位置的掌握程度以及测试过程中反光球
贴点的一致性等[5]。任何测试方法运用于临床前都需要测试其信度，测试方法的
可信度越高，越有利于发现临床上重要指标的细微变化。为此，本研究以健康人群
为研究对象，测试三维步态分析系统在评估人体步行过程中下肢生物力学指标的信
度，为今后将三维步态分析技术运用于不同疾病的临床疗效评估，治疗方法的比较，
以及干预措施的选择提供可靠的依据。
1 资料与方法
1.1 一般资料 2017年9月～2017年11月，选取上海中医药大学在读硕士研究生
以及上海中医药大学附属曙光医院工作人员共13名健康志愿者作为研究对象。其
中男性11名，女性2名，平均年龄(27.64±2.98)岁，平均身高(174.18±8.84)cm，
平均体重(73.36±14.55)kg。所有受试者均在签署知情同意书后进行测试。纳入标
准：年龄18～40岁；近3个月无下肢外伤史；未患有影响步态的神经肌肉疾病；
意识清楚能够主动配合完成测试。排除标准：患有其他可导致步态异常的神经肌肉
骨骼疾病者；不愿意主动配合测试者。
1.2 方法 本研究采用的设备为英国VICON三维步态分析系统(Nexus 1.85, UK)，
配有16台Vicon T40s红外线高速摄像机(采集频率100Hz)，4块AMTI三维测
力台(AMTI OR6 Series，USA)(采集频率1000Hz)以及NORAXON (Telemyo
DTS, USA)，16通道无线表面肌电图。 模型下肢运动学，动力学模型采用Cast
下肢反向动力学模型，所用静态光标包括左右股骨大转子、股骨内外上髁、内外侧
踝、第1，2，5跖骨头、足跟、髂前上棘、髂后上棘、髂棘。5组动态Clusters
追踪光标分别置于双侧大腿、小腿外缘、及骨盆后侧处[3]。下肢肌肉选取双侧胫
前肌、腓外肌、腓内肌、股外肌、股内肌、股二头肌(长头)、半腱肌[6]。实验数据
采集：受测者在进行生物力学测试前进行身高、体重、年龄、性别等基本信息记录，
随后将44个被动光标按照Cast模型贴点方式放置在受测者的骨性标志上，并将
14组表面肌电电极置于相应位置，嘱受测者以解剖位站姿建立静态模型(Static
Model)，而后嘱受测者进行5～15次步行适应练习，调整相应步行测试起点，确
保受测者以自然步行状态经过测力台区域时能够达到每次一侧足部只接触一块测力
台(不得有双侧足部同时接触同一测力台，或一侧足部不充分接触测力台)。随后开
始正式步态测试，并记录10次有效运动数据(Dynamic trials)。首次测试结束后
嘱受试者于1周内保持一般活动量，并于1周后约同一时间复测。采集完原始数
据后，在Vicon Nexus 1.8.5系统内对所有光标进行标记，随后删除杂点，并输出
为C3D格式文件至Visual 3D软件(Version 6.01.16, C-Motion, USA)进行处理。
光标数据采用6Hz低通滤波过滤。测力台，关节力矩数据采用25Hz低通滤波过
滤。表面肌电图数据采用20Hz高通滤波过滤，随后进行水平翻转并采用6Hz低
通滤波过滤得到平滑曲线，最后将所有数据输出为ASCII格式文件。 数据选取双
侧膝关节，髋关节，踝关节在矢状面，冠状面上的运动学，动力学参数、地面反作
用力、以及双侧胫前肌、腓外肌、腓内肌、股外肌、股内肌、股二头肌(长头)、半
腱肌在步行过程中收缩的波幅峰值(mV)作为观察指标。
1.3 统计学方法 使用SPSS 16.0 (IBM Corporation, USA)以及Microsoft Excel
2016版软件进行数据处理与统计分析。受测者在不同时间段的步速，下肢运动学，
动力学及表面肌电图重复测试结果一致程度采用组内相关系数(Intraclass
Correlation Coefficient, ICC)进行比较，用以评估测试的相对信度。其中ICC值
≥0.75被认为可信度很好，0.60≤ICC<0.75认为可信度较好，0.40≤ICC<0.60认
为可信度可，ICC<0.40则认为可信度低[7-8]。采用测量标准误(standard error
of measurement, SEM)衡量下肢运动学，动力学及表面肌电图的绝对信度。其中
SD(All)为前后两次测试结果的标准差。得到SEM数值后，将其除以两次测试的平
均值，随后以百分比的形式记录，SEM%=(SEM/mean)×100[9]。
2 结果
本研究采用ICC进行重复测试的相对信度研究，结果显示:步速重复性(ICC:0.93)，
绝对信度(SEM%:2.27)较好，见表1。髋关节、膝关节、踝关节在矢状面，冠状面
上最大运动角度及力矩均呈现良好的重复性(ICC:0.78～0.95)及绝对信度
(SEM%:4.18～21.82),见表2，3；地面反作用力垂直方向，内侧方向及前后方向
重复性(ICC:0.91～0.95)，绝对信度(SEM%:1.70～16.67)较好，见表4；股外肌、
股内肌、半腱肌、股二头肌(长)、胫前肌、腓内肌、腓外肌肉表面肌电波幅峰值也
均呈现出较好的重复性(ICC:0.88～0.96)及绝对信度(SEM%:8.00～11.11)，见表5。
表1 时间空间参数测试结果时间空间参数首测(m/s)重测(m/s)ICC(95%
IC)SEM(m/s)SEM(%)步速1.32±0.121.30±0.120.93(0.78～0.98)0.032.27
表2 运动学参数测试结果
完整步态周期中的最大关节角度首测(°)重测(°)ICC(95% IC)SEM(°)SEM(%)髋关节
屈曲角度27.75±6.6126.52±6.220.91(0.78～0.96)2.137.85髋关节伸角度 -
13.33±4.64-14.35±4.640.84(0.63～0.93)1.8413.29髋关节内收角度
7.77±2.568.97±2.700.88(0.72～0.96)0.9210.99髋关节外展角度-7.62±3.17-
6.11±2.920.92(0.81～0.97)0.8812.82膝关节屈曲角度
58.3±4.860.7±6.10.80(0.57～0.91)2.494.18膝关节外翻角度-4.42±2.13-
3.91±1.720.90(0.39～0.92)0.6114.6膝关节内翻角度
6.47±3.587.71±4.790.93(0.78～0.98)1.1115.6踝关节背屈角度
10.96±3.1013.43±2.870.86(0.72～0.94)1.169.51踝关节跖屈角度-19.69±7.85-
16.96±7.910.85(0.67～0.93)3.0716.75踝关节内翻角度
9.14±3.2710.49±3.390.80(0.55～0.92)1.5015.28踝关节外翻角度-3.93±2.35-
3.16±2.380.95(0.86～0.98)0.5314.9
表3 动力学参数测试结果
支撑相中最大力矩首测(Nm/kg)重测(Nm/kg)ICC(95% IC)SEM(Nm/kg)SEM(%)
髋关节伸力矩 0.96±0.240.91±0.240.86(0.70～0.94)0.044.28髋关节内收力矩
0.87±0.180.78±0.170.84(0.62～0.94)0.1821.82膝关节屈膝力矩
0.55±0.240.52±0.210.86(0.67～0.94)0.078.79膝关节内收力矩
0.38±0.100.37±0.110.78(0.53～0.91)0.025.33踝关节背伸力矩
1.47±0.121.55±0.160.89(0.74～0.95)0.053.31踝关节外翻力矩
0.17±0.090.16±0.090.86(0.68～0.94)0.0318.18
表4 地面反作用力测试结果
支撑相中最大地面反作用力首测(BW)重测(BW)ICC(95% IC)SEM(BW)SEM(%)地
面反作用力(垂直)1.18±0.091.17±0.070.94(0.84～0.97)0.021.70地面反作用力
(内侧)0.06±0.020.06±0.010.91(0.78～0.96)0.0116.67地面反作用力(推进)-
0.19±0.04-0.19±0.040.96(0.77～0.96)0.015.26地面反作用力(阻
碍)0.22±0.040.21±0.030.95(0.88～0.98)0.014.65
表5 表面肌电图测试结果
步态周期中肌肉收缩峰值首测(mV)重测(mV)ICC(95% IC)SEM(mV)SEM(%)股外
肌0.11±0.040.10±0.040.88(0.72～0.95)0.019.52股内肌
0.09±0.030.09±0.020.90(0.77～0.96)0.0111.11半腱肌
0.13±0.040.12±0.040.89(0.74～0.95)0.018.00股二头肌
(长)0.09±0.030.09±0.040.88(0.73～0.95)0.0111.11胫前肌
0.21±0.100.18±0.090.96(0.91～0.98)0.0210.26腓内肌
0.23±0.070.22±0.070.93(0.84～0.97)0.028.89腓外肌
0.26±0.120.24±0.100.92(0.81～0.97)0.028.00
ICC：组内相关系数；SEM：测量标准误；MDC：最小可检测变化
3 讨论
近年来随着反向动力学模型的不断完善以及三维运动捕捉技术的不断进步，三维步
态分析技术在科研及临床上的应用越来越广泛[2-4]。然而，三维步态分析技术结
果的可靠性受较多因素的影响，如：下肢反向动力学模型的选择，实验室的设置
(三维测力台的参数设定，红外线摄像机在三维空间内坐标的校准)，以及研究人员
对下肢骨性标志位置的掌握程度以及测试过程中反光球贴点的一致性等[5]。因此，
在实验室建立过程中，下肢生物力学参数重测信度显得尤为重要。然而，迄今为止，
国内还尚未有同时测定下肢运动学，动力学，地面反作用力，表面肌电信号重复性
的相关研究报道，因而，下肢生物力学参数的重测信度的研究显得极为迫切。
已有研究显示，步速的变化会对下肢关节的运动学及动力学及地面反作用力参数产
生影响。步速越高，步行时的最大关节角度，关节力矩及地面反作用力也随之增高
[10]。本实验结果表明，两次测试时受测者的步行速度重复性较好ICC(0.93)，因
此，其运动学，动力学，地面反作用力及表面肌电信号参数具有可比性。常见的下
肢反向动力学模型包括有Helen Hayes(HH)和Cast模型[11-12]，但两者之间存
在较大的差异。早期的步态分析设备由于红外线摄像头像素较低，无法准确的分辨
两个距离较近的光标，因而，步态分析检测往往使用HH模型。该模型的特点是
使用光标较少，且光标之间距离较远。然而，由于该模型仅仅使用一个追踪光标代
表一个刚体在三维空间的自由运动，因此，只能进行三度自由运动的测试(Three
degrees of freedom, 3DoF)，即在X，Y，Z三轴上的运动，而无法准确计算围
绕X，Y，Z三轴的运动：α，β，γ，因此，无法计算刚体在三维空间中的六度自
由运动轨迹(Six degrees of freedom, 6DoF)[11]。之前已有研究证实使用HH模
型会产生较大的误差[13-14]。本研究采用Cast下肢反向动力学模型进行测试，
研究结果显示：矢状面，冠状面的运动学，动力学及地面反作用力参数均呈现良好
的重复性ICC(0.76～0.96)[7]。这与Kadaba等[15]的研究结论相吻合。然而，
Kadaba等[15]对40名健康人在正常步行过程中的下肢运动学，动力学及表面肌
电信号进行重测信度研究时采用多重相关系数(coefficient of multiple
correlation, CMC)进行比较，而该方法存在一个显著的缺点，即容易受到测量参
数本身大小的影响，如膝关节在矢状面上的最大屈曲角度较大，则该变量的CMC
数值相对较高，而膝关节在冠状面上的内外翻角度较小则CMC较小，因此，相较
于Kadaba[15]的研究，本研究的结果显得更为可靠。
运动学参数除了有着较好的重复性外，前后两次测试平均值差异最为显著的为踝关
节最大跖屈角度(2.73°)，虽然有部分学者认为运动学参数重复性测试两次差异应
<2°为佳[16]， 但绝大部分研究结果提示两次测试间的差异在2°～5°属于可接受
范围[17-18]。
除了运动学参数外，两次测试的动力学参数具有良好的重测信度ICC (0.78～0.89)，
Nagano等[5]发现，确定下肢各个关节中心的光标点的位置准确与否将对下肢运
动学参数产生巨大的影响，他们通过软件对确定膝关节中心的骨性标志点模拟后发
现，在贴点过程中光标在原有的位置向前挪动1cm，膝关节在冠状面上的动力学
参数可增加14.7%。而本研究发现两次测试动力学参数除了具有较好的重复性外，
膝关节冠状面力矩差异也仅为2.7%，这一结果表明研究人员已充分掌握CAST模
型光标贴点位置，且在两次测试间能保持较好的一致性。
相较于运动学和动力学参数，地面反作用力具有更好的重复性(0.91～0.96)，与以
往的研究[15]相符。这是由于地面反作用力的变化仅与反向动力学模型的选择，贴
点的准确性，一致性等无关，而仅与受测者步行时的速度有关，因而相对于其他参
数，其重复性往往较高。
除了运动学、动力学和地面反作用力外，本实验的下肢肌肉表面肌电信号重复性也
较好(ICC 0.88～0.96)这除了与本实验采用更高频率的低通滤波截止频率(20Hz)进
行滤波外，还可能与采用无线表面肌电图有关。以往的研究都采用有线表面肌电图，
较长的数据传导线会对受测者的步行产生一定的阻碍[15]，因此，可能影响最终的
结果，而采用无线表面肌电图后，尽可能的减小了由于仪器所产生的误差，因此，
重复性更佳。以往的研究表明[19]，若SEM%<15%为可接受范围，本研究运动学，
动力学，地面反作用力，表面肌电信号SEM%(为1.70%～21.82%)，除髋关节内
收力矩(21.82%)，踝关节外翻力矩(18.18%)及地面反作用力内侧方向(16.67%)略
高于参考范围外，其余均在标准范围内，因此，提示三维步态分析结合表明肌电图
可用于人体步行时下肢生物力学的评估。
综上所述，三维步态分析结合三维测力台及无线表面肌电图在评价人体步行过程中
下肢关节的运动学、动力学、地面反作用力，及表面肌电信号时具有良好的重复性，
这将有助于对不同患者步行功能进行精确的量化评估，也可用于检测患者在步行过
程中下肢各个关节在矢状面、冠状面、水平面上所承受的应力，及相应肌肉的收缩
时序等。使用三维步态分析技术除了可用于临床诊断外也可为疗效评估以及相关治
疗的机理研究提供更精确可靠的数据和理论基础，因此值得进一步推广。
【参考文献】
【相关文献】
[1] 励建安, 孟殿怀. 步态分析的临床应用[J]. 中华物理医学与康复杂志, 2006, 28(7):500-503.
[2] Hinman R S, Bowles K A, Payne C, et al. Effect of length on laterally-wedged insoles in
knee osteoarthritis[J]. Arthritis Care & Research, 2008, 59(1):144-147.
[3] Jones R K, Chapman G J, Findlow A H, et al. A new approach to prevention of knee
osteoarthritis: reducing medial load in the contralateral knee[J]. Journal of Rheumatology,
2013, 40(3):309-315.
[4] Colucci P, Fogazzi G B. Lateral wedges in knee osteoarthritis: What are their immediate
clinical and biomechanical effects and can these predict a three-month clinical outcome[J]?
Arthritis Care & Research, 2008, 59(3):408-415.
[5] Nagano H, Tatsumi I, Sarashina E, et al. Modelling knee flexion effects on joint power
absorption and adduction moment[J]. Knee, 2015, 22(6):490-493.
[6] Lee M, Kim J, Son J, et al. Kinematic and kinetic analysis during forward and backward
walking[J]. Gait & Posture, 2013, 38(4):674-678.
[7] Fleiss J L. The Design and Analysis of Clinical Experiments[M]. 1999：？？
[8] Dauty M, Delbrouck C, Huguet D, et al. Reproducibility of concentric and eccentric
isokinetic strength of the shoulder rotators in normal subjects 40 to 55 years old[J].
Isokinetics & Exercise Science, 2003, 11(2):95-100.
[9] Wu W, Liang J, Du Y, et al. Reliability and reproducibility analysis of the Cobb angle
and assessing sagittal plane by computer-assisted and manual measurement tools[J]. Bmc
Musculoskeletal Disorders, 2014, 15(1):33-33.
[10] de David A C, Carpes F P, Stefanyshyn D. Effects of changing speed on knee and
ankle joint load during walking and running[J]. Journal of Sports Sciences, 2015,
33(4):391-397.
[11] Collins T D, Ghoussayni S N, Ewins D J, et al. A six degrees-of-freedom marker set for
gait analysis: repeatability and comparison with a modified Helen Hayes set[J]. Gait &
Posture, 2009, 30(2):173-180.
[12] Cappozzo A, Catani F, Croce U D, et al. Position and orientation in space of bones
during movement: anatomical frame definition and determination[J]. Clinical
Biomechanics, 1995, 10(4):171-178.
[13] Cereatti A, Camomilla V, Vannozzi G, et al. Propagation of the hip joint centre
location error to the estimate of femur vs pelvis orientation using a constrained or an
unconstrained approach[J]. Journal of Biomechanics, 2007, 40(6):1228-1234.
[14] Schwartz M H, Trost J P, Wervey R A. Measurement and management of errors in
quantitative gait data[J]. Gait & Posture, 2004, 20(2):196-203.
[15] Kadaba M P, Ramakrishnan H K, Wootten M E, et al. Repeatability of kinematic,
kinetic, and electromyographic data in normal adult gait[M] Classic Papers in
Orthopaedics. Springer London, 2014:849-860.
[16] Mcginley J L, Baker R, Wolfe R, et al. The reliability of three-dimensional kinematic
gait measurements: A systematic review[J]. Gait & Posture, 2009, 29(3):360-369.
[17] Charlton I W, Tate P, Smyth P, et al. Repeatability of an optimised lower body
model[J]. Gait & Posture, 2004, 20(2):213-221.
[18] A Leardini, Z Sawacha, G Paolini, et al. A new anatomically based protocol for gait
analysis in children[J]. Gait & Posture, 2007, 26(4):560-571.
[19] 肖灵君, 薛晶晶, 燕铁斌,等. 表面肌电图在吞咽功能评估中的信度研究[J]. 中国康复医学杂志,
2014, 29(12):1155-1158.
2024年3月19日发(作者：习鹤骞)
三维步态分析对下肢生物力学变化的重测信度研究
王铁强;王晶;张旻;王学宗;赵咏芳
【摘 要】目的:观察健康人在步行过程中下肢运动学、动力学、地面反作用力以及
表面肌电信号的重测信度.方法:采用VICON(NEXUS 1.8.5)三维步态分析系统及
NORAXON无线表面肌电图测试13名健康人步行过程中下肢运动学、动力学、
地面反作用力以及表面肌电信号的重测信度.采用组内相关系数(ICC)及测量标准误
(SEM)比较两次测试结果的相对信度与绝对信度.结果:步行过程中步速、下肢运动
学、动力学、地面反作用力以及表面肌电信号均具有良好的重测信度ICC 0.78～
0.96,运动学参数测量标准误SEM％ 为4.18～15.6,动力学参数SEM％ 为3.31～
21.82,地面反作用力SEM％ 为1.70～16.67,表面肌电信号SEM％ 为8.00～
11.11.结论:三维步态分析系统结合表面肌电图可用于评估步行时下肢运动学、动
力学、地面反作用力以及表面肌电信号,且具有良好的重测信度.
【期刊名称】《中国康复》
【年(卷),期】2018(033)006
【总页数】4页(P486-489)
【关键词】三维步态分析;下肢;运动学;动力学;地面反作用力;信度
【作 者】王铁强;王晶;张旻;王学宗;赵咏芳
【作者单位】上海中医药大学附属曙光医院骨伤科研究所,上海 201203;上海中医
药大学附属曙光医院骨伤科研究所,上海 201203;上海中医药大学附属曙光医院骨
伤科研究所,上海 201203;上海中医药大学附属曙光医院骨伤科研究所,上海
201203;上海中医药大学附属曙光医院骨伤科研究所,上海 201203
【正文语种】中 文
【中图分类】R49
步态分析是通过生物力学手段了解人体在行走过程中下肢各个关节运动学，动力学
及肌肉的变化，进而指导疾病的评估及治疗的一种技术手段。该技术除了可用于临
床诊断外也可用于疗效评估以及相关治疗的机理研究[1]。近年来，随着生物力学
采集技术的不断改进以及反向动力学模型的不断完善，三维步态技术已大量的运用
于各类疾病的诊断、评估及治疗[2-3]，然而，影响三维步态分析结果的因素有许
多，包括：实验室的设置(系统坐标原点及测力台的设定)，下肢运动学模型的选择
[3-4]，实验室工作人员对于下肢骨性标志位置的掌握程度以及测试过程中反光球
贴点的一致性等[5]。任何测试方法运用于临床前都需要测试其信度，测试方法的
可信度越高，越有利于发现临床上重要指标的细微变化。为此，本研究以健康人群
为研究对象，测试三维步态分析系统在评估人体步行过程中下肢生物力学指标的信
度，为今后将三维步态分析技术运用于不同疾病的临床疗效评估，治疗方法的比较，
以及干预措施的选择提供可靠的依据。
1 资料与方法
1.1 一般资料 2017年9月～2017年11月，选取上海中医药大学在读硕士研究生
以及上海中医药大学附属曙光医院工作人员共13名健康志愿者作为研究对象。其
中男性11名，女性2名，平均年龄(27.64±2.98)岁，平均身高(174.18±8.84)cm，
平均体重(73.36±14.55)kg。所有受试者均在签署知情同意书后进行测试。纳入标
准：年龄18～40岁；近3个月无下肢外伤史；未患有影响步态的神经肌肉疾病；
意识清楚能够主动配合完成测试。排除标准：患有其他可导致步态异常的神经肌肉
骨骼疾病者；不愿意主动配合测试者。
1.2 方法 本研究采用的设备为英国VICON三维步态分析系统(Nexus 1.85, UK)，
配有16台Vicon T40s红外线高速摄像机(采集频率100Hz)，4块AMTI三维测
力台(AMTI OR6 Series，USA)(采集频率1000Hz)以及NORAXON (Telemyo
DTS, USA)，16通道无线表面肌电图。 模型下肢运动学，动力学模型采用Cast
下肢反向动力学模型，所用静态光标包括左右股骨大转子、股骨内外上髁、内外侧
踝、第1，2，5跖骨头、足跟、髂前上棘、髂后上棘、髂棘。5组动态Clusters
追踪光标分别置于双侧大腿、小腿外缘、及骨盆后侧处[3]。下肢肌肉选取双侧胫
前肌、腓外肌、腓内肌、股外肌、股内肌、股二头肌(长头)、半腱肌[6]。实验数据
采集：受测者在进行生物力学测试前进行身高、体重、年龄、性别等基本信息记录，
随后将44个被动光标按照Cast模型贴点方式放置在受测者的骨性标志上，并将
14组表面肌电电极置于相应位置，嘱受测者以解剖位站姿建立静态模型(Static
Model)，而后嘱受测者进行5～15次步行适应练习，调整相应步行测试起点，确
保受测者以自然步行状态经过测力台区域时能够达到每次一侧足部只接触一块测力
台(不得有双侧足部同时接触同一测力台，或一侧足部不充分接触测力台)。随后开
始正式步态测试，并记录10次有效运动数据(Dynamic trials)。首次测试结束后
嘱受试者于1周内保持一般活动量，并于1周后约同一时间复测。采集完原始数
据后，在Vicon Nexus 1.8.5系统内对所有光标进行标记，随后删除杂点，并输出
为C3D格式文件至Visual 3D软件(Version 6.01.16, C-Motion, USA)进行处理。
光标数据采用6Hz低通滤波过滤。测力台，关节力矩数据采用25Hz低通滤波过
滤。表面肌电图数据采用20Hz高通滤波过滤，随后进行水平翻转并采用6Hz低
通滤波过滤得到平滑曲线，最后将所有数据输出为ASCII格式文件。 数据选取双
侧膝关节，髋关节，踝关节在矢状面，冠状面上的运动学，动力学参数、地面反作
用力、以及双侧胫前肌、腓外肌、腓内肌、股外肌、股内肌、股二头肌(长头)、半
腱肌在步行过程中收缩的波幅峰值(mV)作为观察指标。
1.3 统计学方法 使用SPSS 16.0 (IBM Corporation, USA)以及Microsoft Excel
2016版软件进行数据处理与统计分析。受测者在不同时间段的步速，下肢运动学，
动力学及表面肌电图重复测试结果一致程度采用组内相关系数(Intraclass
Correlation Coefficient, ICC)进行比较，用以评估测试的相对信度。其中ICC值
≥0.75被认为可信度很好，0.60≤ICC<0.75认为可信度较好，0.40≤ICC<0.60认
为可信度可，ICC<0.40则认为可信度低[7-8]。采用测量标准误(standard error
of measurement, SEM)衡量下肢运动学，动力学及表面肌电图的绝对信度。其中
SD(All)为前后两次测试结果的标准差。得到SEM数值后，将其除以两次测试的平
均值，随后以百分比的形式记录，SEM%=(SEM/mean)×100[9]。
2 结果
本研究采用ICC进行重复测试的相对信度研究，结果显示:步速重复性(ICC:0.93)，
绝对信度(SEM%:2.27)较好，见表1。髋关节、膝关节、踝关节在矢状面，冠状面
上最大运动角度及力矩均呈现良好的重复性(ICC:0.78～0.95)及绝对信度
(SEM%:4.18～21.82),见表2，3；地面反作用力垂直方向，内侧方向及前后方向
重复性(ICC:0.91～0.95)，绝对信度(SEM%:1.70～16.67)较好，见表4；股外肌、
股内肌、半腱肌、股二头肌(长)、胫前肌、腓内肌、腓外肌肉表面肌电波幅峰值也
均呈现出较好的重复性(ICC:0.88～0.96)及绝对信度(SEM%:8.00～11.11)，见表5。
表1 时间空间参数测试结果时间空间参数首测(m/s)重测(m/s)ICC(95%
IC)SEM(m/s)SEM(%)步速1.32±0.121.30±0.120.93(0.78～0.98)0.032.27
表2 运动学参数测试结果
完整步态周期中的最大关节角度首测(°)重测(°)ICC(95% IC)SEM(°)SEM(%)髋关节
屈曲角度27.75±6.6126.52±6.220.91(0.78～0.96)2.137.85髋关节伸角度 -
13.33±4.64-14.35±4.640.84(0.63～0.93)1.8413.29髋关节内收角度
7.77±2.568.97±2.700.88(0.72～0.96)0.9210.99髋关节外展角度-7.62±3.17-
6.11±2.920.92(0.81～0.97)0.8812.82膝关节屈曲角度
58.3±4.860.7±6.10.80(0.57～0.91)2.494.18膝关节外翻角度-4.42±2.13-
3.91±1.720.90(0.39～0.92)0.6114.6膝关节内翻角度
6.47±3.587.71±4.790.93(0.78～0.98)1.1115.6踝关节背屈角度
10.96±3.1013.43±2.870.86(0.72～0.94)1.169.51踝关节跖屈角度-19.69±7.85-
16.96±7.910.85(0.67～0.93)3.0716.75踝关节内翻角度
9.14±3.2710.49±3.390.80(0.55～0.92)1.5015.28踝关节外翻角度-3.93±2.35-
3.16±2.380.95(0.86～0.98)0.5314.9
表3 动力学参数测试结果
支撑相中最大力矩首测(Nm/kg)重测(Nm/kg)ICC(95% IC)SEM(Nm/kg)SEM(%)
髋关节伸力矩 0.96±0.240.91±0.240.86(0.70～0.94)0.044.28髋关节内收力矩
0.87±0.180.78±0.170.84(0.62～0.94)0.1821.82膝关节屈膝力矩
0.55±0.240.52±0.210.86(0.67～0.94)0.078.79膝关节内收力矩
0.38±0.100.37±0.110.78(0.53～0.91)0.025.33踝关节背伸力矩
1.47±0.121.55±0.160.89(0.74～0.95)0.053.31踝关节外翻力矩
0.17±0.090.16±0.090.86(0.68～0.94)0.0318.18
表4 地面反作用力测试结果
支撑相中最大地面反作用力首测(BW)重测(BW)ICC(95% IC)SEM(BW)SEM(%)地
面反作用力(垂直)1.18±0.091.17±0.070.94(0.84～0.97)0.021.70地面反作用力
(内侧)0.06±0.020.06±0.010.91(0.78～0.96)0.0116.67地面反作用力(推进)-
0.19±0.04-0.19±0.040.96(0.77～0.96)0.015.26地面反作用力(阻
碍)0.22±0.040.21±0.030.95(0.88～0.98)0.014.65
表5 表面肌电图测试结果
步态周期中肌肉收缩峰值首测(mV)重测(mV)ICC(95% IC)SEM(mV)SEM(%)股外
肌0.11±0.040.10±0.040.88(0.72～0.95)0.019.52股内肌
0.09±0.030.09±0.020.90(0.77～0.96)0.0111.11半腱肌
0.13±0.040.12±0.040.89(0.74～0.95)0.018.00股二头肌
(长)0.09±0.030.09±0.040.88(0.73～0.95)0.0111.11胫前肌
0.21±0.100.18±0.090.96(0.91～0.98)0.0210.26腓内肌
0.23±0.070.22±0.070.93(0.84～0.97)0.028.89腓外肌
0.26±0.120.24±0.100.92(0.81～0.97)0.028.00
ICC：组内相关系数；SEM：测量标准误；MDC：最小可检测变化
3 讨论
近年来随着反向动力学模型的不断完善以及三维运动捕捉技术的不断进步，三维步
态分析技术在科研及临床上的应用越来越广泛[2-4]。然而，三维步态分析技术结
果的可靠性受较多因素的影响，如：下肢反向动力学模型的选择，实验室的设置
(三维测力台的参数设定，红外线摄像机在三维空间内坐标的校准)，以及研究人员
对下肢骨性标志位置的掌握程度以及测试过程中反光球贴点的一致性等[5]。因此，
在实验室建立过程中，下肢生物力学参数重测信度显得尤为重要。然而，迄今为止，
国内还尚未有同时测定下肢运动学，动力学，地面反作用力，表面肌电信号重复性
的相关研究报道，因而，下肢生物力学参数的重测信度的研究显得极为迫切。
已有研究显示，步速的变化会对下肢关节的运动学及动力学及地面反作用力参数产
生影响。步速越高，步行时的最大关节角度，关节力矩及地面反作用力也随之增高
[10]。本实验结果表明，两次测试时受测者的步行速度重复性较好ICC(0.93)，因
此，其运动学，动力学，地面反作用力及表面肌电信号参数具有可比性。常见的下
肢反向动力学模型包括有Helen Hayes(HH)和Cast模型[11-12]，但两者之间存
在较大的差异。早期的步态分析设备由于红外线摄像头像素较低，无法准确的分辨
两个距离较近的光标，因而，步态分析检测往往使用HH模型。该模型的特点是
使用光标较少，且光标之间距离较远。然而，由于该模型仅仅使用一个追踪光标代
表一个刚体在三维空间的自由运动，因此，只能进行三度自由运动的测试(Three
degrees of freedom, 3DoF)，即在X，Y，Z三轴上的运动，而无法准确计算围
绕X，Y，Z三轴的运动：α，β，γ，因此，无法计算刚体在三维空间中的六度自
由运动轨迹(Six degrees of freedom, 6DoF)[11]。之前已有研究证实使用HH模
型会产生较大的误差[13-14]。本研究采用Cast下肢反向动力学模型进行测试，
研究结果显示：矢状面，冠状面的运动学，动力学及地面反作用力参数均呈现良好
的重复性ICC(0.76～0.96)[7]。这与Kadaba等[15]的研究结论相吻合。然而，
Kadaba等[15]对40名健康人在正常步行过程中的下肢运动学，动力学及表面肌
电信号进行重测信度研究时采用多重相关系数(coefficient of multiple
correlation, CMC)进行比较，而该方法存在一个显著的缺点，即容易受到测量参
数本身大小的影响，如膝关节在矢状面上的最大屈曲角度较大，则该变量的CMC
数值相对较高，而膝关节在冠状面上的内外翻角度较小则CMC较小，因此，相较
于Kadaba[15]的研究，本研究的结果显得更为可靠。
运动学参数除了有着较好的重复性外，前后两次测试平均值差异最为显著的为踝关
节最大跖屈角度(2.73°)，虽然有部分学者认为运动学参数重复性测试两次差异应
<2°为佳[16]， 但绝大部分研究结果提示两次测试间的差异在2°～5°属于可接受
范围[17-18]。
除了运动学参数外，两次测试的动力学参数具有良好的重测信度ICC (0.78～0.89)，
Nagano等[5]发现，确定下肢各个关节中心的光标点的位置准确与否将对下肢运
动学参数产生巨大的影响，他们通过软件对确定膝关节中心的骨性标志点模拟后发
现，在贴点过程中光标在原有的位置向前挪动1cm，膝关节在冠状面上的动力学
参数可增加14.7%。而本研究发现两次测试动力学参数除了具有较好的重复性外，
膝关节冠状面力矩差异也仅为2.7%，这一结果表明研究人员已充分掌握CAST模
型光标贴点位置，且在两次测试间能保持较好的一致性。
相较于运动学和动力学参数，地面反作用力具有更好的重复性(0.91～0.96)，与以
往的研究[15]相符。这是由于地面反作用力的变化仅与反向动力学模型的选择，贴
点的准确性，一致性等无关，而仅与受测者步行时的速度有关，因而相对于其他参
数，其重复性往往较高。
除了运动学、动力学和地面反作用力外，本实验的下肢肌肉表面肌电信号重复性也
较好(ICC 0.88～0.96)这除了与本实验采用更高频率的低通滤波截止频率(20Hz)进
行滤波外，还可能与采用无线表面肌电图有关。以往的研究都采用有线表面肌电图，
较长的数据传导线会对受测者的步行产生一定的阻碍[15]，因此，可能影响最终的
结果，而采用无线表面肌电图后，尽可能的减小了由于仪器所产生的误差，因此，
重复性更佳。以往的研究表明[19]，若SEM%<15%为可接受范围，本研究运动学，
动力学，地面反作用力，表面肌电信号SEM%(为1.70%～21.82%)，除髋关节内
收力矩(21.82%)，踝关节外翻力矩(18.18%)及地面反作用力内侧方向(16.67%)略
高于参考范围外，其余均在标准范围内，因此，提示三维步态分析结合表明肌电图
可用于人体步行时下肢生物力学的评估。
综上所述，三维步态分析结合三维测力台及无线表面肌电图在评价人体步行过程中
下肢关节的运动学、动力学、地面反作用力，及表面肌电信号时具有良好的重复性，
这将有助于对不同患者步行功能进行精确的量化评估，也可用于检测患者在步行过
程中下肢各个关节在矢状面、冠状面、水平面上所承受的应力，及相应肌肉的收缩
时序等。使用三维步态分析技术除了可用于临床诊断外也可为疗效评估以及相关治
疗的机理研究提供更精确可靠的数据和理论基础，因此值得进一步推广。
【参考文献】
【相关文献】
[1] 励建安, 孟殿怀. 步态分析的临床应用[J]. 中华物理医学与康复杂志, 2006, 28(7):500-503.
[2] Hinman R S, Bowles K A, Payne C, et al. Effect of length on laterally-wedged insoles in
knee osteoarthritis[J]. Arthritis Care & Research, 2008, 59(1):144-147.
[3] Jones R K, Chapman G J, Findlow A H, et al. A new approach to prevention of knee
osteoarthritis: reducing medial load in the contralateral knee[J]. Journal of Rheumatology,
2013, 40(3):309-315.
[4] Colucci P, Fogazzi G B. Lateral wedges in knee osteoarthritis: What are their immediate
clinical and biomechanical effects and can these predict a three-month clinical outcome[J]?
Arthritis Care & Research, 2008, 59(3):408-415.
[5] Nagano H, Tatsumi I, Sarashina E, et al. Modelling knee flexion effects on joint power
absorption and adduction moment[J]. Knee, 2015, 22(6):490-493.
[6] Lee M, Kim J, Son J, et al. Kinematic and kinetic analysis during forward and backward
walking[J]. Gait & Posture, 2013, 38(4):674-678.
[7] Fleiss J L. The Design and Analysis of Clinical Experiments[M]. 1999：？？
[8] Dauty M, Delbrouck C, Huguet D, et al. Reproducibility of concentric and eccentric
isokinetic strength of the shoulder rotators in normal subjects 40 to 55 years old[J].
Isokinetics & Exercise Science, 2003, 11(2):95-100.
[9] Wu W, Liang J, Du Y, et al. Reliability and reproducibility analysis of the Cobb angle
and assessing sagittal plane by computer-assisted and manual measurement tools[J]. Bmc
Musculoskeletal Disorders, 2014, 15(1):33-33.
[10] de David A C, Carpes F P, Stefanyshyn D. Effects of changing speed on knee and
ankle joint load during walking and running[J]. Journal of Sports Sciences, 2015,
33(4):391-397.
[11] Collins T D, Ghoussayni S N, Ewins D J, et al. A six degrees-of-freedom marker set for
gait analysis: repeatability and comparison with a modified Helen Hayes set[J]. Gait &
Posture, 2009, 30(2):173-180.
[12] Cappozzo A, Catani F, Croce U D, et al. Position and orientation in space of bones
during movement: anatomical frame definition and determination[J]. Clinical
Biomechanics, 1995, 10(4):171-178.
[13] Cereatti A, Camomilla V, Vannozzi G, et al. Propagation of the hip joint centre
location error to the estimate of femur vs pelvis orientation using a constrained or an
unconstrained approach[J]. Journal of Biomechanics, 2007, 40(6):1228-1234.
[14] Schwartz M H, Trost J P, Wervey R A. Measurement and management of errors in
quantitative gait data[J]. Gait & Posture, 2004, 20(2):196-203.
[15] Kadaba M P, Ramakrishnan H K, Wootten M E, et al. Repeatability of kinematic,
kinetic, and electromyographic data in normal adult gait[M] Classic Papers in
Orthopaedics. Springer London, 2014:849-860.
[16] Mcginley J L, Baker R, Wolfe R, et al. The reliability of three-dimensional kinematic
gait measurements: A systematic review[J]. Gait & Posture, 2009, 29(3):360-369.
[17] Charlton I W, Tate P, Smyth P, et al. Repeatability of an optimised lower body
model[J]. Gait & Posture, 2004, 20(2):213-221.
[18] A Leardini, Z Sawacha, G Paolini, et al. A new anatomically based protocol for gait
analysis in children[J]. Gait & Posture, 2007, 26(4):560-571.
[19] 肖灵君, 薛晶晶, 燕铁斌,等. 表面肌电图在吞咽功能评估中的信度研究[J]. 中国康复医学杂志,
2014, 29(12):1155-1158.