观察基于数字化跑台（Walker view）的数字化评估与步态训练对脑卒中偏瘫患者下肢痉挛性步态及步态参数的短期改善效果，探讨其应用价值。

选取2025年5月至2026年1月在我院康复医学科就诊的脑卒中偏瘫患者42例作为研究对象，采用随机数字表法将患者分为观察组和对照组，每组21例。两组患者均接受常规的神经康复治疗及训练，包括关节松动训练、日常生活活动能力训练、视觉反馈步行训练以及针刺、重复经颅磁刺激治疗等。观察组在常规康复治疗基础上增加数字化跑台评估及训练，利用Walker view内置的高精度传感器和三维运动捕捉系统，对患者干预前及干预后的步态进行数字化评估，包括步频、步长、步速、支撑相百分比、摆动相百分比等量化数据。并利用该系统的虚拟现实交互环境和实时反馈功能进行针对性步态训练，为患者制定个性化的步速、减重支持和训练方案，每日1次，每次20分钟。两组患者治疗周期为4周。治疗前后分别采用改良Ashworth量表评定患侧肢体肌张力，采用10米最大步行速度测试（10MWT）步行速度，采用计时起立-行走测试（TUGT）评估功能行移动能力；同时记录并比较两组患者Walker view系统输出的步态对称性参数变化。

治疗前，两组患者各项评定比较，差异无统计学意义（P＜0.05）。治疗4周后，两组患者的各项指标均较治疗前有显著改善（P<0.05）。组间比较显示，观察组在MAS评分改善方面显著优于对照组，尤其是在踝跖屈肌群的痉挛缓解程度上（P<0.05）。在步行功能方面，观察组的10MWT步行速度提高程度和TUGT完成时间缩短程度均明显优于对照组（P<0.05）。基于Walker view的步态分析数据显示，观察组患者的步频、步长对称性比率以及患侧支撑相时间均有显著改善，与对照组相比，差异具有统计学意义（P<0.05）。

基于数字化评估与训练能够为脑卒中偏瘫患者提供客观、精准的步态分析，并结合实时反馈进行高强度任务导向性训练。该方法在缓解下肢肌肉痉挛、提高步行速度和改善步态对称性方面，效果优于传统人工步态训练。