脑卒中上肢康复智能化评估和虚拟现实训练研究进展

脑卒中是全球致残的主要原因,约85%脑卒中患者初次发病就出现上肢功能障碍,只有5%~20%的患者在脑卒中后6个月能够完全康复。因此,患者在日常生活中通常会遇到困难,改善脑卒中患者上肢的功能性使用至关重要。脑卒中患者运动功能的精准评估与训练非常重要。为了全面反映上肢功能的各个方面,将运动评估与临床评估量表相结合是非常重要的。无标记感应技术用于评估脑卒中患者的上肢具有代表性的运动能力,如运动范围、协调性、抓握力或精细的手指灵活性。基于机器学习算法的无标记感应技术上肢运动功能自动评估集中在Fugl-Meyer上肢功能(FMA-UE)、Brunnstrom及Wolf运动功能(WMFT)等量表的研究上,并且具有较高的评分准确性和时间效率。此外,为神经康复设计的虚拟现实技术(VR)训练能够有效促进脑卒中上肢功能的恢复,与之相关的神经康复原则包括任务导向实践、明确反馈、增加难度、隐性反馈、变量练习和促进使用患侧肢体的机制。VR训练的效果是利用技术的优势结合神经康复原理促进运动学习和功能恢复的结果。VR康复系统可分为现成的商用视频游戏系统和定制虚拟环境系统;触控式和无触控式的界面;近端运动(肩部和肘部)、远端运动(腕和手)和混合运动系统。目前国内外已经研发出各种脑卒中上肢功能的VR康复系统,但是存在不足之处:(1)缺乏以患者为中心的任务导向的个性化训练计划;(2)较少将手跟手臂作为一个整体研究对象;(3)功能障碍和临床疗效的评估较为主观;(4)康复评估与治疗没有紧密结合。而且,脑卒中上肢运动功能智能化评估集中在FMA-UE、Brunnstrom及WMFT等量表的研究上,临床上应用广泛的偏瘫上肢功能七级评估(FTHUE)量表还未进行研究。FTHUE评估量表和基于FTHUE量表制定的一整套康复方案在临床上应用广泛。将FTHUE康复方案和VR训练结合可以更有效地促进患者运动功能恢复。未来的研究可以根据FTHUE量表的客观评估结果选择对应的FTHUE康复方案,可以实现个性化训练方案的制定,有效实施康复训练的原则。此外,使用精度高的无标记感应技术(Microsoft Azure Kinect和Leap Motion Controller设备)研发的系统价格低廉、方便携带,适合社区或家庭场景使用。本文综述了目前脑卒中上肢VR训练设备和智能化评估系统的研究进展,目前设备存在的局限性,并提出根据FTHUE量表实现脑卒中患者上肢运动功能智能化评估和治疗紧密联系,同时融合上肢和手的评估和治疗的设计理念,旨在为智能化上肢康复的设备研发提供借鉴思路。

三维步态分析技术的现状与发展

三维测量技术和计算软件开发的最新进展使人们有可能通过生物力学的方法从关节层面至肌肉骨骼层面对人体运动进行描述。在医学领域,三维步态分析技术在临床诊断、分析异常运动表现、评价康复治疗效果和优化康复治疗方案等方面被广泛地应用。本文主要介绍步态分析的基本方法、临床应用及步态分析的现状及研究进展。

基于足底模型的痉挛性脑性瘫痪儿童步态生物力学特征分析

目的:基于足底模型分析尖足步态、蹲伏步态痉挛性脑性瘫痪(CP)儿童步态生物力学特征,探讨其与正常发育儿童步态生物力学特征的差异。方法:选择新西兰奥克兰大学生物力学实验室收集的60例CP儿童步态数据,按步态情况分为正常发育组、尖足步态组、蹲伏步态组,每组20例。采用三维步态采集与分析系统采集步态运动学数据。测试前先完成静态试验,校准计算机模型的物理标记点。每次测试时,研究对象以正常步速在指定区域内向前行进10 m,重复测量3次,取其平均值。比较3组足底压力中心前后侧(AP)位移、内外侧(ML)位移和中心位移斜率;踝关节最大推进力时足底压力中心与足底坐标系原点的水平距离(COP-AJC_(0));踝关节/膝关节AP、ML方向的杠杆臂和外力矩的差异。结果:(1)足底压力中心轨迹特征:与正常发育组比较,尖足步态组和蹲伏步态组COP-AJC_(0)均明显升高,差异均具有统计学意义(P<0.05)。与尖足步态组比较,蹲伏步态组COP-AJC_(0)、足底压力中心前后侧位移明显更大,足底压力中心位移斜率明显更小,差异均具有统计学意义(P<0.05)。(2)踝关节、膝关节杠杆臂和外力矩:与正常发育组比较,尖足步态组和蹲伏步态组踝关节AP杠杆臂、膝关节AP杠杆臂均明显更长,差异具有统计学意义(P<0.05)。与尖足步态组比较,蹲伏步态组踝关节AP杠杆臂明显更长,差异具有统计学意义(P<0.05)。3组踝关节/膝关节AP、ML外力矩差异均无统计学意义(P>0.05)。结论:基于改良足底模型的足底压力中心轨迹和下肢关节杠杆臂特征分析能够精确、客观地反映痉挛性脑瘫儿童步态生物力学特征,值得临床推广应用。