可穿戴传感系统在上肢康复中应用的研究与实践①

王琦，陈炜，PanosMarkopoulos

可穿戴传感系统在上肢康复中应用的研究与实践①

王琦1，陈炜2,3，PanosMarkopoulos1

本文对可穿戴传感系统在上肢康复领域中的研究进行综述调研，根据论题相关的关键词搜到61篇文章，基于对文章摘要的初选和全文的筛选最终纳入18篇。这些文章可以分为三类：进行运动和姿势监测；提供终端用户反馈；整合交互游戏。基于现有文献的技术成熟度，临床证据的有效性和系统可用性等方面对其进行探讨，设计出一套智能康复服装系统，可用于多种病症康复。该系统包括一件整合了可穿戴电子元器件和智能织物的服装和基于安卓设备的反馈平台，可以实时通过衣服上的震动模块或来自手机的屏幕反馈、语音提示给予用户反馈。

可穿戴技术；姿态监测；康复；上肢；综述

[本文著录格式]王琦，陈炜，Markopoulos P.可穿戴传感系统在上肢康复中应用的研究与实践[J].中国康复理论与实践, 2016,22(12):1462-1466.

CITED AS:Wang Q,ChenW,Markopoulos P.Application ofwearable systems in upperextremity rehabilitation:research and practice (review)[J].Zhongguo Kangfu Lilun Yu Shijian,2016,22(12):1462-1466.

康复技术通常被视为一种可以增加康复训练时间或者提高康复训练质量的方法。很长一段时间以来，基于上肢康复的技术关注点集中在机器人技术领域[1]。然而，随着传感技术和无线人体区域网技术的不断更新，可穿戴康复技术正在快速发展[2-4]。大量的实验系统，甚至一些商业化的产品已经开发用于支持上肢康复训练，支持不同的康复人群，如脑卒中、脊髓损伤、多发性硬化症、脑瘫等，这反映了有效的上肢康复训练技术的大量需求。

康复训练目标在于控制代偿运动和诱导神经可塑性和恢复身体功能[5]。为达到这样目的的可穿戴系统包括多种组件：传感监测组件(传感器、可穿材料、智能织物等)；执行和处理组件(执行器、无线通讯模块、系统处理单元等)；反馈和交互组件(软件界面、算法、数据处理、游戏等)[6-7]。

本文从最终纳入文献的技术特点、已知效度、现有的临床证据以及这个研究领域的挑战等方面进行探讨[8]。

1 方法

本研究目的是对上肢康复可穿戴系统进行综述研究，其他相关技术不在本综述的讨论范围内。2013年11月在Google Scholar数据库里进行检索，检索的关键词为“upper extremity”“arm hand”“rehabilitation”和“wearable systems”，在最初的文献检索后得到61篇有关上肢康复可穿戴系统的文献。通过扫读摘要进行第一轮初选，之后根据纳入和排除标准进行全文阅读筛选。

纳入标准：①系统应用可穿戴技术；②系统的目的为康复训练；③系统应用范围的重点(或包括)在于上肢康复领域；④系统有针对终端用户使用的反馈设计；⑤系统整合互动游戏做为用户反馈。

排除标准：①假体/义肢；②机器人系统，外骨骼系统；③康复训练信息介绍、教育预防系统。

最终有18篇文章纳入，其中①只满足纳入标准前3项的系统归入第一类，有潜力用在康复训练中的可进行运动和姿势监测的可穿戴系统；②在此基础上满足纳入标准第4项的归入第二类，提供终端用户反馈的可穿戴式康复系统；③纳入标准5项全部满足的归入第三类，整合了交互游戏的可穿戴式康复系统。

2 综述结果

2.1 可进行运动和姿势监测

属于这一类别的系统主要着眼于提出上身姿势和运动监测技术的开发及评估。这些系统都有明确的支持上肢康复训练的目标，但是在整合程度上看还不算是完善的康复系统。研究的重点在于评估不同上肢动作监测技术的可行性和准确性。对上肢康复来说，可穿戴系统涉及不同类型的传感器，包括加速度传感器、陀螺仪、惯性传感模块、光栅编码器、力敏传感器等。这个类别里的大多数系统都是多传感模块系统，整合不同类型的传感器或者多个相同传感器作为传感节点。表1总结了该类别里的8篇文章[9-16]的技术要点。

2.2 提供终端用户反馈

也有很多研究[17-23]将传感技术整合为完整的可穿戴康复系统方案。在比较这些系统时，考虑系统反馈和用户界面非常重要。系统通常包括至少两个主要部分：①传感和控制子系统；②数据传输和反馈子系统。

Bento等提出的系统将可穿戴技术应用在神经康复领域，为脑卒中患者设计，利用震动刺激给予患者反馈[17]。该研究评估了系统的耐受性和可行性。系统为长期卧床使用开发，震动刺激可以在强度、时间和间隔上进行编程。

系统Us'em是由Markopoulos等开发的，旨在以任务导向训练而设计[18]。系统包括两个嵌入加速度传感器的手环设备和带屏幕的类似于手表的设备，分别戴在用户的两个手腕上，通过比较正常手臂和功能受损手臂的活动量，激励用户更多地使用受损手臂。系统在可用性和可靠性用户测试中表现良好。

另一个应用是一个基于用户动作监测的多用途可穿戴式个性化运动训练系统[19]。系统包含教学、个性化设置和训练模式，系统既为用户提供实时的绩效反馈，如可以根据屏幕上的3D模型和语音指导来调整动作，也提供结果反馈，如训练的进度、项目完成次数等信息。

脑卒中康复锻炼系统是居家个性化的神经运动锻炼系统，可以实现患者和治疗师之间的远程沟通[20]。治疗师可以远程读取患者的训练数据并设定训练计划。系统用于训练用户的手臂功能，在2010年邀请9例患者进行8周的临床测试，目的在于评估基于可穿戴设备训练方案的有效性、用户动机反馈以及系统的可用性。临床测试遵循T-TOAT方法，即技术支持任务导向训练，实验结果表明被试者的手臂功能有显著的提升且系统可用性良好。

M ountain等开发了远程康复系统，从而方便脑卒中患者在家里进行康复训练[22]。第一轮测试中所用系统包含戴在前臂和上肢的传感模块和数据记录及反馈平台，第二轮测试所用系统与Timmermans等的研究[20]所用一样。每轮测试分别有4个被试参加家庭环境下的测试，实验结果和用户体验反馈表明从临床角度讲，技术的改进可能会提升系统可用性和接受度。

另外，智能手机的发展和普及促进了其在可穿戴系统中的应用[23]。Goodney等开发一个基于安卓平台的利用手机内置3轴加速度传感器支持脑卒中康复的应用，即Dr.Droid[21]，通过屏幕视觉信息和语音来指导用户进行Wolf运动功能测试(Wolf Motor Function Test)。

表2概括该类别的6篇文章的系统目标、所用的传感技术和评估方法。这些系统大部分将可穿戴技术和屏幕反馈整合，且提供一些相配合的可自定义的训练项目。在验证系统有效性方面，除了一篇研究进行了小规模的临床测试，其他研究还没有在临床有效性上做测试。

2.3 整合交互游戏

目前，大量的技术和设备都可以用来创造交互康复环境，虚拟现实、可触游戏等和基于传感模块的可穿戴设备的整合，很好地促进了康复交互系统的发展，且可以提升用户的使用动机和兴趣[24]。在更好地实施家庭康复训练的环境下，大量应用不断将他们的关注点从单一的解决医疗问题向提升系统的可用性扩展。表3概括了该类别4篇文章[25-28]的应用、所用的传感技术和评估方法。

表1 动作和姿态监测技术

表2 系统目标、技术和评估方法总结

表3 系统应用、技术和评估方法总结

Luo等开发一套交互系统[25]，基于惯性传感器和光栅编码器作为系统动态监测传感模块。该系统包括一个手臂套装和智能手套，分别用来监测手臂动作和5个手指的动作。应用虚拟现实技术，他们开发了两个交互游戏场景(弹钢琴和捉球)来激励用户执行功能性的运动康复项目。

为达到不同级别的康复项目中的游戏应用，A lankus等提出一套低成本的创新系统[26]。该研究将任天堂公司的Wii遥控器(内置三轴加速度传感器)戴到患者的手臂上，另配摄像头作为系统的硬件部分。基于此，他们设计9个相关的游戏。作者对于在训练场景下游戏设计如何激励用户情绪进行了分析。

除了虚拟现实游戏，可触的平板游戏也非常有应用潜力，Beursgens等整合可穿戴技术和平板游戏为脑卒中患者设计开发的趣味手臂康复训练系统[27]。游戏设定为用户可以用叉子捕捉屏幕上的虚拟虫子，当嵌入加速度传感器的智能马甲监测到用户的代偿大于预先设定的阈值，屏幕上会有相关反馈。在系统的第二轮迭代中，准确度和应用型都得到提升，且游戏内容得到扩展。

Lim等开发一套低成本的创新系统，并且进行与光学系统金标准的对比试验，显示系统的准确性和可行性[28]。传感模块包括一个光栅编码器和加速度传感器。系统在虚拟场景中创造了“虚拟教师”的角色来指导用户模仿其相同动作和任务，直到用户达到相同的姿势，虚拟角色才换变换动作进行下一步训练。

从这些交互系统可以看出，可穿戴系统已成功用于支持康复训练的游戏化，且已经有一些乐观的小规模的临床试验数据。然而仍然没有随机临床试验的数据，这说明扩大关于这一类系统有效性的实验证据非常必要。

2.4 综述结论

我们对可穿戴康复技术和系统进行综述研究，探讨所应用到的重点技术及它们的可靠性。由于缺乏统一标准，很难基于所纳入文献的数据来对其做比较评判。此类系统的局限性在于传感模块在身体上的准确放置，这是保证系统准确性的关键，在实际使用过程中还需依赖治疗师或他人为患者进行一定的调整和校准。此外，上肢功能有较大局限的患者(如上肢痉挛较为严重的患者)在穿戴系统和参与功能性训练时可能有一定挑战性[20]，需要更多相关研究支持。对于反馈信息较为丰富的系统，对用户的认知程度有一定要求，且需要易用性高、体验良好的用户指导设计。在未来的研究中，系统舒适度、可用性和可穿性需要得到更多关注。有一些系统整合了可穿戴技术和交互游戏，在支持康复训练领域显示出很好的优势。

3 智能康复服装实践

基于前面的综述研究，我们提出一套应用于康复训练的可穿戴系统实践[29]。除了系统准确度和可信度，我们着重提升可穿戴康复系统的舒适度和可用性等方面的用户体验。该系统属于前文所述的第二类，可以提供终端用户反馈的可穿戴式康复系统，系统的下一步目标是引入互动游戏(interactive serious games)，为用户提供更有激励性的反馈机制。

3.1 系统概述

Zishi智能康复服装系统旨在支持康复训练中的姿态和动作监测。系统包括一件整合了可穿戴电子元器件和智能织物的服装和基于安卓设备的反馈平台(图1)。目前，这个项目关注两种类型的康复训练。①神经康复训练，如脑卒中、脊髓损伤或多发性慢性病所需的手臂康复训练。交互技术可以提供合适的刺激和反馈等训练。许多患者可能会遇到的挑战是患者在康复运动中会产生代偿运动，这会影响训练的有效性，也是通常康复训练中治疗师所关注的，他们会给予患者反馈，提醒患者在训练中保持合适的姿势。②该系统同样适用于肩痛患者的训练，在手臂运动小于60°的训练项目中患者需要保持肩胛平面的稳定，控制代偿。

图1 Zishi智能康复服装和训练场景

用户可以根据针对自己情况的个性化设定，轻松地按照视觉指导来调整他们的姿势和动作。图2右所示为当用户在训练中如果肩部代偿超过阈值，系统会提供实时的语音和震动提示，用户也可以在屏幕上看到具体的视觉信息(目前的角度以及超过预设多少角度)，在某种程度上类似于传统康复训练中治疗师对患者的姿势进行提醒。

用户可以在治疗师的帮助下根据个人康复情况而设定适合的代偿范围。如图2所示，在训练过程中，屏幕上的指针会随着用户的动作而转动，一旦超过设定的阈值，就会收到系统的提示。在可用性测试中，一位肩痛患者表示，因为可以实时看到指针随着她的肩膀运动而转动，她可以在训练中更加有意识地控制肩膀动作。

图2 界面反馈设计

3.2 设计迭代过程

Zishi智能康复服装系统是一个基于之前四个版本所得到的经验和启发而设计迭代的成果。

第一轮迭代是对设计概念的验证，将加速度传感器置于胸前和肩峰处可以监测来自躯干和肩膀的代偿。基于和治疗师的深入沟通以及相关文献检索，第二轮迭代对于更加精准的传感器位置放置进行探索，更改先前的概念，在椎骨T1和T5以及肩峰处分别放置一个加速度传感器，另外对于在系统中整合导电材料、视觉反馈等方面进行尝试。第三轮迭代系统在材料上进行改进，并且邀请7位被试进行与光学系统金标准的对比试验，验证系统的准确性。为了对系统的可用性、可靠性、新技术对用户的激励性等方面进行研究，在第四轮迭代系统中我们分别针对肩痛患者和脑卒中患者进行用户测试。在比利时的Jessa医院邀请8例肩痛患者和5名治疗师参加测试，在上海华山医院静安分中心以及第一康复医院邀请20例脑卒中患者参加测试。测试结果正在统计中。我们发现虽然系统在独立穿脱和自主调节传感器位置这两个方面局限性较小，但对于上肢痉挛严重的患者，其手臂活动范围和控制力有限，穿脱系统需要他人辅助且难以顺利进行实验设计中的训练项目，对这样的患者，系统目前的局限性较大，需要更加适合的反馈机制设计。

4 结论

本文对于可穿戴技术在上肢康复领域的应用进行综述研究，基于现有文献的技术成熟度，临床证据的有效性和系统可用性等方面对纳入的18篇文献进行探讨，并根据综述研究得到的启发，提出了一套智能康复服装系统。该系统包含模块化的传感模块、嵌入导电织物的服装和反馈平台。相较于传统系统，在系统可用性、用户接受度、可穿戴系统的织物整合度等方面进行迭代研究。未来将进行关于肩痛患者和脑卒中患者的临床研究，测试系统的临床有效性。

[1]Brochard S,Robertson J,Médée B,et al.What's new in new technologies for upper extrem ity rehabilitation?[J].Curr Opin Neurol,2010,23(6):683-687.

[2]Bonato P.Advances in wearable technology and applications in physicalmedicine and rehabilitation[J].JNeurol EngineeringRehabil,2005,2(1):2.

[3]Park S,Jayaraman S.Enhancing the quality of life through w earable technology[J].IEEE Eng Med Biol Mag,2003,22 (3):41-48.

[4]Bonato P.Advances in wearable technology for rehabilitation[J].Stud Health Technol Inform,2009,145:145-159.

[5]Brewer BR,M cDowell SK,Worthen-Chaudhari LC.Poststroke upper extremity rehabilitation:a review of robotic systems and clinical Results [J].Top Stroke Rehabil,2014,14(6):22-44.

[6]Teng XF,Zhang YT,Poon CC,etal.Wearablemedical systems for p-Health[J].IEEERev Biomed Eng,2008,1:62-74.

[7]Pantelopoulos A,Bourbakis NG.A survey on wearable sensor-based systems for health monitoring and prognosis[J]. IEEE Transactions on Systems,Man,and Cybernetics,Part C: Applicationsand Reviews,2010,40(1):1-12.

[8]Wang Q,Chen W,M arkopoulos P.Literature review on w earable systems in upper extremity rehabilitation[C].2014 IEEE-EMBS International Conference on Biomedical and Health Informatics(BHI),2014:551-555.

[9]Nguyen KD,Chen IM,Luo Z,etal.A wearable sensing system for tracking and monitoring of functional arm movement[J]. IEEE/ASME TransM echatron,2011,16(2):213-220.

[10]Lee GX,Low KS,Taher T.Unrestrainedmeasurementof arm motion based on a wearable wireless sensor network[J].IEEE Trans Instrum Meas,2010,59(5):1309-1317.

[11]Daponte P,De Vito L,Sementa C.A w ireless-based home rehabilitation system for monitoring 3D movements[C].IEEE International Symposium,2013:282-287.

[12]Zhou H,Stone T,Hu H,et al.Use ofmultiple wearable inertial sensors in upper limbmotion tracking[J].Med Eng Phys, 2008,30(1):123-133.

[13]Brückner HP,NowosielskiR,K luge H,etal.M obile and w ireless inertialsensor platform formotion capturing in stroke rehabilitation sessions[C].5th IEEE InternationalWorkshop on Advances in Sensorsand Interfaces(IWASI),2013:14-19.

[14]Pan JI,Chung HW,Huang JJ.Intelligent shoulder joint home-based self-rehabilitation monitoring system[J].Int J SmartHome,2013,7(5):395-404.

[15]Dunne L,Walsh P,Smyth B,etal.A system forwearablemonitoring of seated posture in computerusers[C].4th InternationalWorkshop on Wearable and Implantable Body Sensor Networks(BSN 2007),2007:203-207.

[16]Patel S,Hughes R,Hester T,etal.A novel approach tomonitor rehabilitation outcomes in stroke survivors using wearable technology[J].Proc IEEE,2010,98:450-461.

[17]Bento VF,Cruz VT,Ribeiro DD,etal.The vibratory stimulus as a neurorehabilitation tool for stroke patients:Proof of concept and tolerability test[J].Neurol Rehabil,2012,30: 287-293.

[18]Markopoulos P,Timmermans AAA,Beursgens L,et al. Us'em:The user-centered design of a device for motivating stroke patients to use their impaired arm-hand in daily life activities[C].33rd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, 2011: 5182-5187.

[19]Bleser G,Steffen D,Weber M,et al.A personalized exercise trainer for the elderly[J].J Ambient Intell Smart Environ, 2013,5:547-562.

[20]Timmermans AAA,Seelen HAM,Geers RPJ,et al.Sensor-based arm skill training in chronic stroke patients:Results on treatment outcome,patientmotivation,and system usability[J].IEEE Trans Neural Syst Rehabil Eng,2010,18(3): 284-292.

[21]Goodney A,Jung J,Needham S,et al.Dr.Droid:Assisting Stroke Rehabilitation Using Mobile Phones[M]//M obile Computing,Applications,and Services.Springer Berlin Heidelberg, 2010,76:231-242.

[22]M ountain G,W ilson S,Eccleston C,et al.Developing and testing a telerehabilitation system for people following stroke: issuesof usability[J].JEng Des,2010:223-236.

[23]Bonato P.Wearable sensors and systems[J].IEEE Eng Med BiolMag,2010,29:25-36.

[24]Patel S,Park H,Bonato P,etal.A review ofwearable sensors and systemsw ith application in rehabilitation[J].JNeurol Engineering Rehabil,2012,9:21.

[25]Luo Z,Lim CK,YangW,etal.An interactive therapy system for arm and hand rehabilitation[C].IEEE Conference on Robotics,Automation and M echatronics,2010:9-14.

[26]A lankus G,Lazar A,May M,et al.Towards custom izable games for stroke rehabilitation[C].CHI,2010:2113-2122.

[27]Beursgens L,Timmermans A,Markopoulos P.Playful ARM hand training after stroke[C].CHI'12 Extended Abstracts on Human Factors in Computing Systems,2012:2399-2404.

[28]Chee KL,Chen IM,Luo ZQ,et al.A low costw earable w ireless sensing system for upper limb home rehabilitation[C]. IEEE Conference on Robotics,Automation and Mechatronics, 2010:1-8.

[29]Wang Q,Toeters M,Chen W,et al.Zishi:a Smart Garment for Posture Monitoring[C].CHI'12 Extended Abstracts on Human Factors in Computing Systems,2016:3792-3795.

App lication ofWearab le System s in Upper Extrem ity Rehabilitation:Research and Practice(review)

WANGQi1,CHENWei2,3,PanosMARKOPOULOS1
1.Industrial Design Departmentof Eindhoven University of Technology,Eindhoven,5612AP,the Netherlands;2. Center for Intelligent Medical Electronics(CIME),Department of Electronic Engineering,School of Information Science and Technology,Fudan University,Shanghai,200433,China;3.Shanghai Key Laboratory of Medical Imaging Computing and Computer Assisted Intervention,Shanghai200433,China

This paper reported a structured literature survey of research in wearable technology for upper-extrem ity rehabilitation.A keyword based search returned 61 papers related to this topic.Examination of the

s of these papers identified 18 articles describing distinctwearable systems aimed atupper extrem ity rehabilitation.They were classified in three categories depending on their functionality: posture and motionmonitoring;monitoring and feedback systems that supported rehabilitation exercises;serious games for rehabilitation training.We characterized the state of the art considering respectively the reported performance of these technologies,availability of clinical evidence,or known clinical applications.Based on the insights from the review study,we proposed a smart rehabilitation garment system for variety of patientgroups.The garment integratedw ith smart textilesandwearableelectronics.Itpresented real-time feedback asa vibration delivered through the garment,visualand audio instructions through Android-hand held device(smartphone or tablet).

wearable technology;postureandmotionmonitoring;rehabilitation;upperextremity;review

10.3969/j.issn.1006-9771.2016.12.022

R496

A

1006-9771(2016)12-1462-05

2016-09-06

2016-10-26)

1.荷兰埃因霍温理工大学工业设计系，埃因霍温5612AJ；2.复旦大学电子工程系，上海市200433；3.上海市医学图像处理与计算机辅助手术重点实验室，上海市200433。作者简介：王琦(1988-)，女，汉族，河北邯郸市人，博士研究生，主要研究方向：智能康复服装。通讯作者：陈炜(1978-)，女，汉族，广东人，博士，教授、博士生导师，主要研究方向：医学电子学，智慧医疗，传感器技术在智能设计中的研究与应用。E-mail:w_chen@fudan.edu.cn。