研究背景与目的:脑性瘫痪（cerebral palsy,CP）是导致儿童肢体残疾最常见的原因,发病率为0.2%-0.35%。痉挛型双瘫约占CP总数的37%,以双下肢功能障碍为主,步行时易出现“剪刀腿”、尖足及蹲伏步态,严重影响患儿参与日常社会生活活动。若不准确了解CP患儿的步态特征,则难以制定针对性的康复计划,导致康复疗效有限。步态分析能够分析归纳CP患儿异常步态的特征及原因,对其临床诊断与康复治疗十分重要。目前,临床常用的光学运动捕捉系统可精准、量化分析CP患儿步态,有效辅助临床专业人员进行诊断以及制定治疗方案,但存在场地需求大、设备成本高、测试时间长及患儿须有良好依从性等问题,故其主要用于实验室研究层面,临床推广受限。因此,急需探寻一种快速、准确的分析CP患儿在日常环境中的步态评估工具。基于惯性传感器的运动捕捉系统具有小巧、低耗能、便携和价廉的特点,其可突破现有步态分析方法的局限性,监测患儿在日常环境中的步态特征,看似有前景为儿童步态评估开启新局面,但国内在此方面研究主要集中于成年人,在儿童的应用研究鲜见报道。因此,本研究目的是采用基于惯性传感器的运动捕捉系统监测分析CP患儿和同龄健康儿童以自然步速在日常生活环境中行走时的步态特征,以期为CP的步态评估提供新方法及科学依据。研究方法:本研究为横断面观察性研究（伦理编号:第2020-26号;试验注册号:Chi CTR2000032679）,从2020年6月至12月在广州市妇女儿童医疗中心康复科门诊招募符合纳入标准的20名6-12岁CP患儿,面向社会招募同龄20名正常儿童。在家长签署知情同意书后,采集所有儿童的基本资料:年龄、性别、身高、体重、体重指数（body mass index,BMI）;此外,采集CP患儿的粗大运动功能测试量表（gross motor function measure,GMFM）评分,粗大运动功能分级系统（gross motor function classification system,GMFCS）的评级与双下肢痉挛肌群的改良Ashworth量表（modified Ashworth scale,MAS）分级。在基本资料采集后,由两名研究人员利用基于惯性传感器的运动捕捉系统采集、分析所有儿童以自然步速在医院走廊行走20米的步态时空参数（步行周期、支撑相、摆动相、步速、步长、步频）,下肢各关节（髋、膝、踝）的运动学参数及腰部三维运动（前屈、后伸、左右侧屈、左右旋转）。以Microsoft Excel建立数据库,使用SPSS20.0（SPSS Inc.,Chicago,IL,USA）统计软件进行数据分析处理,采用独立样本T检验或者非参数秩和检验进行两组数据对比,设定P<0.05为差异有统计学意义。研究结果1.两组的年龄、性别、身高及BMI比较,差异均无统计学意义。2.两组的步态时空参数对比,CP患儿的步行周期变长,支撑相占整个周期的比例增大,摆动相的占比缩小;步长变短,步频加快,差异有统计学意义（P<0.05）;步速虽然有减慢,但其差异无统计学意义（P>0.05）。3.两组的髋、膝、踝关节的运动学参数对比,CP患儿的髋屈曲、伸展角度的受限,髋内旋角度增加、外旋角度变小,膝关节屈曲角度和踝关节跖屈角度受限,差异有统计学意义（P<0.05）。4.两组的腰部三维运动角度对比,CP患儿的腰部后伸、左右侧屈及右旋转角度明显增加,差异有统计学意义（P<0.05）;前屈和左旋转角度有增加,但其差异无统计学意义（P>0.05）。5.CP患儿的站立步行能力（GMFM-88:D、E区评分）与其步态时空参数无明显相关（P>0.05）;CP患儿的下肢各关节运动学参数与痉挛肌群MAS分级亦无明显相关（P>0.05）。研究结论基于惯性传感器的运动捕捉系统可有效鉴别学龄期CP患儿与正常儿童在日常生活环境中的步态差异;此外,其可归纳总结出CP患儿在日常生活环境中的步态特征,具体为:步行周期变长,支撑相占整个步行周期的比例增加,摆动相的占比减少;步长缩短,步频加快;髋关节屈曲、伸展、外旋角度受限,而内旋角度明显增加;膝屈曲角度与踝跖屈角度明显受限;腰部后伸、侧屈、旋转角度明显增大等。