CN116602656A - 一种膝内翻步态监测预警鞋及其监测预警方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种膝内翻步态监测预警鞋及其监测预警方法，监测预警的系统包括：足底压力数据采集模块、信号转换模块、单片机控制模块、蜂鸣器提示报警模块、电源模块。当判断用户自然行走状态下后足最大负荷占比超出预设阈值范围时，智能监测预警鞋中的声音反馈装置提醒用户自觉调整后足超压点，将后足超大负重点适当转移至前足，使得后足用力恢复到正常范围，保证前足后足受力均衡。本发明通过步态分析得到膝内翻腿型人群自然行走状态下的步态特点，设计可穿戴智能监测预警鞋。通过智能声音反馈方式提醒用户自主调整后足过度用力的步态习惯，使得整个足底用力恢复到正常范围，实现预防和矫正膝内翻。
Description
技术领域
本发明涉及传感技术、运动生物力学、运动康复领域，更具体地说，涉及一种基于步态分析的膝内翻步态监测预警鞋及其监测预警方法。
背景技术
膝内翻，民间俗称“O型腿”、“罗圈腿”、“弓形腿”。《膝内、外翻的防治》中将医学专用名词膝内翻定义为：两下肢自然伸直或站立时，两足内踝能相碰，两膝不能靠拢的畸形疾病。据报道，膝内翻发生在整个人群中的比例为15％至20％。学龄前儿童女孩膝内翻的发病率为35.6％，男孩膝内翻发病率为41.8％，其中重度者占3.3％。膝内翻畸形不仅影响体态美、给人造成心理障碍，更容易造成膝关节造成损伤，继发骨性关节炎、关节痛，影响正常的走路活动。研究表明，膝内翻发生膝关节骨性关节炎发生率约为正常人的2倍。
膝内翻形成原因包括在发育时期由于营养不良或肠道疾病等原因形成膝内翻的发育性因素，以及由于长期的不良姿势或不正确的用力习惯引起肌肉力学失衡形成膝内翻的失衡性因素。不良步态是膝内翻的重要成因之一。通过文献检索可知，在国内外现有文献中，尤其是国内，关于膝内翻与步态的关联性的探讨极少。良好的步态行为习惯的养成不仅仅可以预防和延缓膝内翻的发生与发展，对儿童青少年身体姿态的健康成长具有重要意义。
传统的膝内翻矫正依赖于医学角度的手术与物理疗法，但由于多数儿童自律性较差难以纠正，而成年人已养成的步态习惯也难以改变，所以日常生活中预防和矫正难度较大。因此本发明通过对膝内翻与步态行为的关联性的研究，运用智能可穿戴技术对膝内翻步态不健康的行为干预更加有效，赋予用户不良步态行为改变更多的主动性，为膝内翻的预防和矫正提供了新的思考角度。
发明内容
本发明提供了一种基于步态分析的膝内翻步态监测预警鞋及其监测预警方法，本发明通过对膝内翻与步态行为的关联性的研究，运用智能可穿戴技术对膝内翻步态不健康的行为进行干预，从而更加有效的达到预防矫正目的，赋予用户不良步态行为改变更多的主动性。本发明通过步态分析得到膝内翻腿型人群自然行走状态下的步态特点，设计可穿戴智能监测预警鞋。通过智能声音反馈方式提醒用户自主调整后足过度用力的步态习惯，使得整个足底用力恢复到正常范围，实现预防和矫正膝内翻。
为了实现上述目的，本发明一种膝内翻步态监测预警鞋，包括鞋内足跟处设置的足底压力数据采集模块、一个接收所述足底压力数据采集模块的压力值并换算后足最大负荷占比从而与阈值进行比较的控制模块，以及一个接收所述控制模块7指令进行报警的报警模块；所述控制模块和所述报警模块镶设于鞋跟内或鞋帮、鞋面处。
其中，后足最大负荷占比，即“左右足后足位置处最大压力值相对于整个足底压力的百分比”。在计算过程中，所需的整个足底压力，设定为判定前后掌全部贴地条件，此时所受整个足底压力为人体自重。以人体重量为基准，可以进行换算，统一为力学单位或重量单位(转换力值＝体重KG×9.8N/kg)，进行计算。为此，可以通过预先输入的方式，将授权人员的重力信息预存储到单片机微控制器模块中的存储器单元。自然行走状态下，所设足底压力数据采集模块采集后足多个点位足底压力，并分别把压力值传送至所述单片机微控制器中，所述控制器选择所述多个压力传感器的最大压力值，并计算其相对于存储器中预存储授权人员整个足底压力值的百分比，即进行后足最大负荷占比计算。并将计算结果与阈值进行比对。优选方式下，可以在计算所述鞋内底面设置人体重量检测模块，所述人体重量检测模块连接所述控制模块并传送重量值。
优选方式下，所述足底压力数据采集模块为多个点位布置的压力传感器，并分别把压力值传送至所述控制模块，所述控制模块选择所述多个压力传感器的最大压力值进行后足最大负荷占计算。最优方式下，所述足底压力数据采集模块为三个压力传感器，以倒三角形式布置于足跟中央区域，具体的区域位置和压力传感器的大小，根据鞋大小、鞋品类，通过实验可以确定最佳检测位置，以最容易检测到压力最大位置的方式为宜。
可以选择方式，鞋跟处形成上下底连接方式，上下底之间形成容纳包括所述控制模块、所述报警模块以及电源、导线的元器件。此外，所述报警模块为蜂鸣器提示报警模块或警示灯报警模块。
本发明还提供了上文所述膝内翻步态监测预警鞋的预警方法，包括如下步骤：
S1、足底压力数据采集模块采集走路时左右两鞋足跟处的压力；
S2、控制模块根据S1的值计算后足最大负荷占比：左右足后足位置处最大压力值相对于整个足底压力的百分比；
S3、当有左右足至少一个后足最大负荷占比大于阈值时，设定同侧脚跟两次接触地面的时间为一个步态周期；当自然行走状态下连续多个周期超出阈值行为，启动报警模块的预警。
注意：所述膝内翻步态监测预警系统基于用户自然正常行走状态条件下进行调试，其预警条件不适用于用户发生跑步状态、急速行走、跳跃等状态所引发的后足负荷异常情况。而自然正常行走状态可以通过人为控制下确定。
优选方式下，步骤S3中，当自然行走状态下，后足最大负荷占比连续三次出现超出阈值行为，启动报警模块的预警。
最优方式下，计算最大负荷占比所需的整个压力值通过预设获得或通过设置人体重量检测模块测量获得。
本发明有益效果：本发明通过步态分析得到膝内翻腿型人群自然行走状态下的步态特点，设计可穿戴智能监测预警鞋。通过智能声音反馈方式提醒用户自主调整后足过度用力的步态习惯，使得整个足底用力恢复到正常范围，实现预防和矫正膝内翻。具体说：
1.本发明通过对不同腿型人群自然行走状态下步态数据采集分析得到后足最大负荷占比参数是膝内翻区别于膝外翻及标准腿型步态的典型性差异参数。通过计算，得到膝内翻及标准腿型人群自然行走状态下的后足最大负荷占比正常范围(阈值范围)，以此作为膝内翻步态发生的判断依据。
2.依据步态实验中受试者的足底压力图像，得到膝内翻受试者自然行走状态下后足区域最大受力位置分布特征，主要集中后足足跟位置处的内侧或外侧或中后侧区域。考虑到足底压力数据采集模块—FSR402薄膜压力传感器的规格尺寸。因此将三组FSR402薄膜压力传感器以倒三角型方式排列于后足足跟位置。此排列方式及数量设置既做到了不必要的能量浪费，且可以有效提高膝内翻步态行为发生检测算法的准确度。
3.后足足跟位置设置的足底压力数据采集模块—三组FSR402薄膜压力传感器有效采集用户自然行走状态下的后足足压数据，经过信号传输与转换之后，最后结合单片机微控制器模块对数据进行处理，计算三组压力传感器中的最大压力数值相对于整个足底压力的百分比，并与预设阈值进行比较。当连续出现三次超出阈值行为，判定为发生膝内翻步态行为，通过声音反馈提示报警模块对用户进行警示，使其自主调整后足过度用力的步态习惯，使得整个足底用力恢复到正常范围，实现预防和矫正膝内翻。
附图说明
图1是本发明的膝内翻步态智能监测预警鞋整体示意图；
图2是本发明的膝内翻步态智能监测预警鞋上鞋底结构示意图；
图3是本发明的膝内翻步态智能监测预警鞋下鞋底结构示意图；
图4是本发明的膝内翻步态智能监测预警鞋内部系统组成框图；
图5是图1所示预警鞋分解结构示意图。
其中：1、鞋面，2、上鞋底，3、下鞋底，4、凸起，5、连接槽，6、足底压力数据采集模块，7、STM32F103C8T6型单片机控制模块，8、蜂鸣器提示报警模块，9、电源模块，10、信号转换模块。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步说明。
如附图1和图5所示，膝内翻步态智能监测预警鞋结构包括鞋面1、上鞋底2、下鞋底3，上鞋底2与下鞋底3通过分别对应设置的若干凸起4和连接槽5组合形成可容纳夹层的中空式结构。鞋面1与上鞋底2利用常见的制鞋工艺连接。
如附图2、3所示，上鞋底2的下表面沿轮廓边缘一周设置有若干用于固定连接的凸起4，下鞋底3的上表面沿轮廓边缘一周对应设置有与凸起4匹配的若干连接槽5，上鞋底的凸起4与下鞋底的连接槽5锁合，使上鞋底2与下鞋底3形成用于隐藏各电子器件的中空式结构。
膝内翻步态智能监测预警鞋硬件系统包括：足底压力数据采集模块6、信号转换模块10、单片机控制模块7、蜂鸣器提示报警模块8、电源模块9组成。
其中足底压力数据采集模块10采用FSR402薄膜压力传感器，设置三组以倒三角型排列于上鞋底2的后足足跟位置处。
FSR402薄膜压力传感器直径18mm，感应区直径为16mm，厚度为0.4mm，响应时间<10ms，激活时间小于0.01S，薄而柔软对步态无影响且兼并经济、精确、高效的特点。
其中FSR402薄膜压力传感器长尾从打孔位置处11引入到中空鞋底内部与电压转换模块10相连接。
FSR402薄膜压力传感器将采集到的信号传输给信号转换模块10，信号转换模块10将电阻信号转换为电压信号，并进行信号增强。
信号转换模块10将转换及增强后的信号发送到微控制器模块7。
蜂鸣器提示报警模块8与单片机接口相连，且设置于中空鞋底前端位置。
微控制器模块7接收电压信号后进行模/数转换，计算用户左右后足最大受力负荷占比，与规定阈值进行计算比较，当后足最大负荷占比超出阈值时，超出阈值通过声音反馈提示报警模块8，实现对儿童膝内翻不良步态发生的提醒与警示。
所述微控制器中的计算方法包括以下步骤：
步骤一：设定同侧脚跟两次接触地面的时间为一个步态周期。以周期为单位，计算用户非静止、且自然行走状态下的后足最大负荷占比，即左右足后足位置处最大压力值相对于整个足底压力的百分比。
步骤二：将每个步态周期内计算得到的左右足后足最大负荷占比与预设阈值进行比较。其中，阈值界定范围，设定为膝内翻步态状态。
步骤三：当用户自然行走状态下连续出现三次超出阈值行为，判定为发生膝内翻步态行为，步态监测预警鞋发出声音警报信号，提醒用户及时进行错误步态调整。
其中步骤一中所述整个足底压力值通过预设获得或通过设置人体重量检测模块测量获得。
电源模块9选用可充电锂电池，为整个系统进行供电，放置于中空鞋底足跟部位。并为整个系统提供可移动USB充电模块12。
根据本发明的一个实施例，在后足足跟区域放置三组压力传感器。依据步态实验得出膝内翻步态的足底压力特征是后足最大受力负荷超出标准腿型人群步态后足最大受力负荷正常范围。因此用后足区域最大压力相对于整个足底压力的百分比，即后足最大负荷占比对膝内翻步态进行检测。为了计算后足最大负荷占比，需要对后足区域压力进行测量，并有效提取最大压力值。依据步态实验中得出的各腿型人群受试者的足底压力图像，可得膝内翻人群自然行走状态下后足区域最大受力位置主要集中于后足足跟内侧或外侧或中后侧位置。同时考虑到压力数据采集模块FSR402足底压力传感器的规格尺寸，因此以倒三角型排列方式于后足足跟位置处设置三组压力传感器。此传感器排列方式及数量设置既做到了不必要的能量浪费，降低成本，简化步态判断方法，且可以有效提高膝内翻步态行为发生检测算法的准确度。
根据本发明的一个实施例，对于膝内翻步态的判断分为三步：首先对步态周期进行划分，即同侧脚跟两次接触地面的时间为一个步态周期；第二计算一个步态周期内用户非静止、且自然行走状态下左右足后足足跟位置处最大压力相对于整个足底压力的百分比，即后足最大负荷占比。第三，将计算得到的左右足后足最大负荷占比与预设阈值进行比较。当用户自然行走状态下连续出现三次超出阈值行为，判定为发生膝内翻步态行为，步态监测预警鞋发出声音警报信号，提醒用户及时进行错误步态调整。
为了证明本发明的技术效果，就膝内翻与步态行为的关联性，本发明提供研究统计学内容进行证明，如下：
以因后天不良行为习惯造成不良腿型问题的人群为目标受试者。
测试人员对受试者的姓名、年龄、性别、鞋码等自然情况进行登记。
采用测量尺及电子体重秤对所有受试者的身高、体重、膝间距、踝间距指标进行测量。
根据膝间距及踝间距数据结果，用《诸福棠实用儿科学》中的膝内翻评判标准对受试者进行腿型分类。
—其中双下肢自然站立并拢,双膝间距及双踝间距为0cm，双胫骨间距(生理弯曲度)不大于2cm为正常标准腿型；双膝间距不大于3cm为轻度膝内翻,3-6cm为中度膝内翻,6cm以上为重度膝内翻；双踝间距不大于3cm为轻度膝外翻，3-6cm为中度膝外翻，6cm以上为重度膝外翻。
根据腿型评判标准，将受试者主要分为标准腿型受试组小学生组、轻度膝内翻组小学生组。标准腿型对照组成人组、中度膝内翻组成人组、中度膝外翻组成人组。
各组受试者脱去鞋袜在规定位置就坐准备步态试验。
—对德国Zebris-FDM系列足底压力测量平板设备进行调试，确定设备连接使用正常。
—试验开始，受试者首先站在步道起始位置，听到指令开始测量之后，要求受试者放松，双眼目视前方，双臂自然摆动，常速自然行走与电子步道上，从一头走向另一头，再原路返回为完整测试过程。往返3次，取平均值作为最后实验数据。
注意若从足底压力测试系统观察到在此次步行周期中所收集到的足底压力分布图完整，则为采集成功，否则重新进行测试。
运用ANOVA方差分析分别对成人标准腿型对照组、膝内翻组、膝外翻组三组受试者自然行走状态下的步态时空参数、压力中心分析参数、足底压力分布类特征参数进行差异性分析。同时采用独立样本T检验，对成人标准腿型对照组与膝内翻组、标准腿型对照组与膝外翻组、膝内翻组与膝外翻组进行两两比较，进行差异性检验，显著性界定为P<0.05。采用独立样本T检验对小学生标准腿型对照组与膝内翻组受试者自然行走状态下的步态时空参数、压力中心分析参数、足底压力分布类特征参数进行差异性检验，显著性界定为P<0.05。
小学生受试者步态时空参数中的步态时间参数指标对比如下表所示：
其中，X是平均值，s是标准差，t值是一个检验统计量，p值是显著性界定。X分别对应表格中不同指标的平均值(实验中所有受试者测出的各实验指标数值的平均值)。t检验是用t分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。根据显著性检验方法到的P值，以P<0.05为有统计学差异。
由上表可知，膝内翻与标准腿小学生受试者自然行走状态下的各步态时间参数指标均无显著性差异(P>0.05)。
成人受试者步态时空参数中的步态时间参数指标对比如下表所示：(C0表示标准腿型对照组、E1表示膝内翻组、E2表示膝外翻组)
由上表可知，成人各腿型受试者自然行走状态下的步态时间参数指标均无显著性差异(P>0.05)。
小学生受试者步态时空参数中的步态空间参数指标对比如下表所示：
由上表可知，膝内翻与标准腿小学生受试者自然行走状态下的右步长参数差异具有统计学意义(P<0.05)，膝内翻组小学生右步长大于标准腿型对照组小学生的右步长。其余步态空间参数指标均无显著性差异(P>0.05)。
成人受试者步态时空参数中的步态空间参数指标对比如下表所示：
由上表可知，成人膝内翻、膝外翻、标准腿型对照组三组比较，左步长、右步长、跨步长、步频、步速等参数差异不具有统计学意义(P>0.05)。膝内翻与膝外翻左右足的足偏角、步宽的差异具有统计学意义(P<0.05)。膝内翻左右足的足偏角显著大于膝外翻组，步宽显著小于膝外翻组。
小学生受试者压力中心分析参数中的步态压力线长度参数指标对比如下表所示：
由上表可知，膝内翻与标准腿小学生受试者自然行走状态下的左右步态压力线长及左右单支撑压力线长的差异不具有统计学意义(P>0.05)。
成人受试者压力中心分析参数中的步态压力线长度指标对比如下表所示：
由上表可知，成人各腿型受试者自然行走状态下的左右步态压力线长度、右单支撑压力线长度均无统计学意义(P>0.05)。标准腿型对照组与膝外翻组的左单支撑压力线长度差异具有统计学意义(P<0.05)，膝外翻组左单支撑压力线长显著低于标准腿型对照组。膝内翻组与膝外翻组的左单支撑压力线长度差异具有统计学意义(P<0.05)，膝内翻组左单支撑压力线长度显著高于膝外翻组。
小学生受试者压力中心分析参数中的步态压力中心位置对比如下表所示：
由上表可知，膝内翻组与标准腿型对照组小学生组相比较，步态压力中心左右对称的差异不具有统计学意义(P>0.05)。足底压力中心前/后位置差异具有统计学意义(P<0.05)。膝内翻组足底压力前后位置显著小于标准腿型对照组，为负值。
成人受试者压力中心分析参数中的步态压力中心位置对比如下表所示：
由上表可知，成人各腿型受试者足底压力中心的左右对称差异不具有统计学意义(P>0.05)。足底压力中心前/后位置差异均具有统计学意义(P<0.05)。其中膝内翻组前/后位置显著小于标准腿型对照组，膝外翻组前/后位置显著大于标准腿型对照组，膝外翻组前/后位置显著大于膝内翻组。
小学生受试者足底压力分布特征参数中的步态足底压力峰值参数指标对比如下表所示：
由上表可知，膝内翻组与标准腿型对照组相比较，其左右足的前足、中足、足跟区压力峰值差异均无统计学意义(P>0.05)。为了消除体重对实验分析的影响，对所有指标进行标准化处理，所有指标均除以体重值(总压力值)。结果显示，右中足压力峰值/体重的差异具有统计学意义(P<0.05)。膝内翻组右中足压力峰值/体重大于标准腿型对照组，其余指标均差异均无统计学意义(P>0.05)。
成人受试者足底压力分布特征参数中的步态足底压力峰值参数指标对比如下表所示：
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由上表可知，膝外翻组与标准腿型对照组以及膝内翻组与膝外翻组的左右足的前足压力峰值、左足跟压力峰值/体重的差异具有统计学意义(P<0.05)。其中膝外翻组左右足前足压力峰值显著大于标准腿型对照组，膝内翻组左右足前足压力峰值显著低于膝外翻组。膝外翻组左足跟压力峰值/体重显著低于标准腿型对照组，膝外翻组左足跟压力峰值/体重低于膝内翻组。其余参数差异均无统计学意义(P>0.05)。
小学生受试者足底压力分布特征参数中的步态足底压强峰值参数指标对比如下表所示：
由上表可知，膝内翻组与标准腿型组小学生组相比较，其左右足的前足、中足、足跟压强峰值的差异均不具有统计学意义(P>0.05)。
成人受试者足底压力分布特征参数中的步态足底压强峰值参数指标对比如下表所示：
由上表可知，膝内翻组、膝外翻组、标准腿型组三组比较，其左右足的前足、中足、足跟压强峰值的差异不具有统计学意义(P>0.05)。
小学生受试者足底压力分布特征参数中的步态足底峰值时间百分比参数指标对比如下表所示：
由上表可知，膝内翻组与标准腿型组小学生组相比较，其左右足的前足、中足、足跟区峰值压力时刻百分比特征参数的差异均不具有统计学意义(P>0.05)。
成人受试者足底压力分布特征参数中的步态足底峰值时间百分比参数指标对比如下表所示：
由上表可知，成人各腿型受试者左右足的前足、中足、足跟区峰值压力时刻百分比的差异均具有统计学差异(P<0.05)。其中标准腿型对照组与膝外翻组对比，左右足的前足、中足、足跟区峰值压力时刻百分比没有统计学差异(P>0.05)。膝内翻组与标准腿型对照组相比，左右足的前足、中足、足跟区峰值压力时刻百分比均高于标准腿型对照组，差异有统计学意义(P<0.05)。膝外翻组左右足的前足、中足区峰值压力时刻百分比均低于膝内翻组，差异有统计学意义(P<0.05)。
小学生受试者足底压力分布特征参数中的步态前足后足最大负荷占比参数指标对比如下表所示：
由上表可知，膝内翻组与标准腿型对照组小学生组相比较，其左右足的前足最大负荷占比的差异不具有统计学意义(P>0.05)。其左右足的后足最大负荷占比的差异均具有统计学意义(P<0.05)。膝内翻组小学生组的后足最大负荷占比显著高于标准腿型对照组。
成人受试者足底压力分布特征参数中的步态前足后足最大负荷占比参数指标对比如下表所示：
由上表可知，成人各腿型受试者自然行走状态下，其左右足的前足最大负荷占比的差异均不具有统计学意义(P>0.05)。其左右足的后足最大负荷占比具有统计学意义(P<0.05)。其中膝内翻组与标准腿型对照组相比，左右足的后足最大负荷占比的平均值均高于标准腿型对照组。膝外翻组与标准腿型对照组相比，左右足的后足最大负荷占比显著低于标准腿型对照组。
根据上述步态数据分析结果，判断出足底压力分布特征中的后足最大负荷占比参数，是小学生及成人膝内翻区别于标准腿及膝外翻人群步态的典型性差异参数。
因此仅以后足最大负荷占比参数，作为膝内翻步态监测预警鞋监测膝内翻步态发生的判断依据。
采集大量膝内翻、膝外翻及标准腿人群自然行走状态下的步态数据，分别计算膝内翻、膝外翻及标准腿型人群自然步态下的后足最大负荷占比平均值，最终确定膝内翻人群自然行走状态下的后足最大负荷占比阈值范围。
膝内翻步态后足最大负荷占比阈值范围确定的具体过程如下：
分别计算小学生及成人受试者各不同腿型组别间左右足后足最大负荷占比的平均值作为与预设阈值进行比较的评估值。
—计算得出标准腿型对照组小学生组后足最大负荷占比为70.05％±2.41％；
—膝内翻组小学生组后足最大负荷占比86.78％±2.71％；
—标准腿型对照组成人组后足最大负荷占比为73.09％±1.74％；
—膝内翻组成人组后足最大负荷占比为85.17％±2.25％。
其中标准步态后足最大负荷占比的正常范围(阈值范围)为标准腿型小学生组后足最大负荷占比的平均值减去标准差—标准腿型成人后足最大负荷占比的平均值加上标准差；
最终确定标准步态后足最大负荷占比阈值范围为：68％-75％。
膝内翻步态后足最大负荷占比的正常范围(阈值范围)为超出标准步态后足最大负荷占比的阈值—膝内翻成人组后足最大负荷占比的平均值加上标准差；
最终确定膝内翻步态后足最大负荷占比阈值范围为：76％-88％。
当判断后足最大负荷占比超出预设阈值范围，受试者自主调整后足超压点，将后足超大负重点适当转移至前足，使得后足用力恢复到正常范围内，保证前足后足受力均衡。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种膝内翻步态监测预警鞋，其特征在于，包括鞋内足跟处设置的足底压力数据采集模块(6)、一个接收所述足底压力数据采集模块(6)的压力值并换算后足最大负荷占比从而与阈值进行比较的控制模块(7)，以及一个接收所述控制模块(7)指令进行报警的报警模块；
所述控制模块(7)和所述报警模块镶设于鞋跟内或鞋帮、鞋面处。
2.根据权利要求1所述膝内翻步态监测预警鞋，其特征在于，所述鞋内底面设置人体重量检测模块，所述人体重量检测模块连接所述控制模块(7)并传送重量值。
3.根据权利要求1所述膝内翻步态监测预警鞋，其特征在于，所述足底压力数据采集模块(6)为多个点位布置的压力传感器，并分别把压力值传送至所述控制模块(7)，所述控制模块(7)选择所述多个压力传感器的最大压力值进行后足最大负荷占计算。
4.根据权利要求3所述膝内翻步态监测预警鞋，其特征在于，所述足底压力数据采集模块(6)为三个压力传感器，以倒三角形式布置于足跟中央区域。
5.根据权利要求4所述膝内翻步态监测预警鞋，其特征在于，鞋跟处形成上下底连接方式，上下底之间形成容纳包括所述控制模块(7)、所述报警模块以及电源、导线的元器件。
6.根据权利要求5所述膝内翻步态监测预警鞋，其特征在于，所述报警模块为蜂鸣器提示报警模块或警示灯报警模块。
7.一种权利要求1～6任一所述膝内翻步态监测预警鞋的预警方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、足底压力数据采集模块采集走路时左右两鞋足跟处的压力；
S2、控制模块根据S1的值计算后足最大负荷占比：左右足后足位置处最大压力值相对于整个足底压力的百分比；
S3、当有左右足至少一个后足最大负荷占比大于阈值时，设定同侧脚跟两次接触地面的时间为一个步态周期；当自然行走状态下连续多个周期出现超出阈值行为，启动报警模块的预警。
8.根据权利要求7所述膝内翻步态监测预警鞋的预警方法，其特征在于，步骤S3中，当自然行走状态下，后足最大负荷占比连续三次出现超出阈值行为，启动报警模块的预警。
9.根据权利要求7所述膝内翻步态监测预警鞋的预警方法，其特征在于，计算最大负荷占比所需的整个足底压力值通过预设获得或通过设置人体重量检测模块测量获得。
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