运动姿态与肌电融合的脑卒中上肢运动功能评估系统的可行性研究

朱吉鸽，李进飞，徐国政

1.江苏卫生健康职业学院，江苏南京市 210029；2.南京同仁医院康复医学科，江苏南京市 211102；3.南京邮电大学自动化学院、人工智能学院，江苏南京市 210023

随着社会老龄化的加剧，在老年人中因脑血管血栓或脑血管破裂出血而导致的脑卒中患者逐渐增多。根据《2016年脑卒中流行病学报告》统计数据，我国现有脑卒中患者7000 万，每年新发脑卒中200 万。现代神经康复医学理论表明，脑卒中患者通过积极有效的康复治疗，可在一定程度上恢复肢体功能[1‑3]。

运动功能康复评估，作为治疗过程中必不可少的环节，对治疗师康复方案的确定起着至关重要的作用[4]。现有临床运动功能康复评估方法大多采用量表形式进行，代表性的有Brunnstrom 分期[5]、Fugl‑Mey‑er评定量表(Fugl‑Meyer Assessment,FMA)[6]、Barthel指数[7]和Wolf 运动功能测试等[8]。上述量表大多需要治疗师采用半定量形式计分，受治疗师主观临床经验制约明显，且难以实时反映患者的康复进展，具有一定的局限性[9‑10]。

本文设计一种运动姿态与肌电融合的脑卒中患者上肢运动功能评估系统，该系统运用姿态与肌电传感器，分别实时检测康复评估动作完成过程中患肢的姿态和肌电数据，并运用隐马尔科夫模型计算患侧相对健侧的归一化运动功能对数似然概率数值，进而评估患者上肢运动功能恢复程度。

1 资料与方法

1.1 一般资料

2018年1月至2019年3月，在南京同仁医院康复医学中心，选取脑卒中患者10 例，其中男性7 例，女性3 例；平均(61.2±7.46)岁；平均病程(58.2±21.35)个月；脑梗死6 例，脑出血4 例。所有患者均符合1995年全国第四届脑血管病学术会议通过的诊断标准[11]，并经CT或MRI证实。

纳入标准：①年龄35～65 岁；②单侧脑梗死或脑出血，初次发作，病程＞6 个月；③患侧肢体有不同程度的运动功能障碍(Brunnstrom Ⅲ期及以上)；④意识清楚、心肺功能良好，生命体征平稳，能很好地配合训练；⑤无精神疾病，无认知和心理障碍。

排除标准：①脑卒中再发及其他神经系统疾病；②重度抑郁；③严重认知、行为及语言障碍；④心肺功能、生命体征不稳定。

本研究已经南京同仁医院伦理委员会审批通过。

1.2 方法

1.2.1系统设计

运动姿态与肌电融合的脑卒中患者上肢运动功能评估系统主要运用惯性测量[12]和表面肌电[13]传感器，分别测量康复评估动作完成过程中患肢相应运动姿态和肌力变化特征，并进一步根据这些特征，运用隐马尔科夫模型实时评估患者动作的分值[14]。设计流程见图1。

1.2.2评估方法

患者在接受系统评估前，需当面签订知情同意书，并告知评估流程。为检验评估系统在患者上肢运动功能评价中的效度，患者首先接受治疗师Fugl‑Meyer 评定量表上肢部分(Fugl‑Meyer Assessment‑Up‑per Extremities,FMA‑UE)评估，然后再接受本系统评估。

录入患者一般信息后，患者坐位，在大屏幕上选取康复动作，并观看每组动作的标准示范。动作一：肘伸直，上肢上举过头。动作二：肘伸直，肩前屈30°前臂旋转。动作三：手指触鼻。根据不同评估动作，在患侧肢体相应部位佩戴惯性测量传感器和表面肌电传感器，每个动作连续重复5 次，每次均采集患肢相应运动姿态和肌电数据。评估动作结束后，系统直接输出在当前评估动作下患侧相对健侧上肢运动功能的归一化对数似然概率值。

1.3 统计学分析

图1 运动姿态与肌电融合的脑卒中患者上肢运动功能评估系统流程

采用SPSS 22.0 进行分析。对每种条件下评估系统的三种康复评估动作评分进行求和后，与患者FMA‑UE 分数进行Spearson 相关性分析[15]，与单纯基于运动姿态或肌电的评估系统效度进行比较；对运动姿态与肌电融合的评估系统按照动作分别进行系统信度评估[16]，由同一名医师在2 周内分别对每位患者进行前后两次评估，运用Pearson 相关分析获取每个动作前后两次评估的相关系数，并进一步同单纯基于运动姿态或肌电评估系统信度进行比较。显著性水平α=0.05。

2 结果

运动姿态与肌电融合后的系统评估结果，根据评估系统输出的归一化对数似然概率数值，可将患者上肢FMA‑UE 评分大致分为“55/52/62”“48/44/41/37”和“24/21/17”三个阶段，能较好地匹配患者运动功能变化。单纯基于运动姿态的系统评估结果主要集中于“55/52/41/62”、“37/21/44/48”和“17/24”三个阶段，与患者FMA‑UE 评分变化趋势不能呈现较好地一致性。单纯基于肌电的系统评估结果，三类不同动作对患者FMA‑UE 分数不能做出一致有效地的划分。三种条件下评估系统的统计分析结果均与FMA‑UE 评分呈现出不同程度正相关(P＜0.05)，其中运动姿态与肌电融合相关性最高。见表1～表3。

运动姿态、肌电及运动姿态与肌电融合的评估系统对三类康复动作的评估信度均值分别为0.852、0.772、0.885。见表4。

表1 基于运动姿态的上肢运动功能评估结果

表2 基于肌电的上肢运动功能评估结果

3 讨论

现有脑卒中患者运动功能康复大多采用量表进行评估。这种评估方法存在以下不足：首先，依赖于治疗师的主观临床经验，测量结果不够客观；其次，每次评估均需治疗师参与，不利于居家康复治疗；最后，评估只能在治疗前后进行，缺乏实时性。

表3 运动姿态与肌电融合的上肢运动功能评估结果

为在一定程度上解决上述问题，国内外学者开始研究基于可穿戴传感器的脑卒中患者上肢运动功能评价系统，并已成为近年来康复医疗领域的一个研究热点[17‑18]。相关研究成果主要集中在构建基于标记点、Kinect 和惯性测量单元的运动功能康复评价系统。标记点，主要是让患者在肢体关键部位穿戴特殊反光的光学标记点，并通过红外相机记录运动过程中患肢的运动姿态信息[19‑20]；Kinect，主要是通过红外深度摄像头实时捕捉运动过程中肢体的运动姿态，本质是一种无标记点的动作捕捉系统[21‑22]；惯性测量单元，是一种融合三轴加速度、三轴陀螺和三轴地磁的运动姿态检测系统，可以实时检测运动过程中患者肢体的运动姿态[23‑24]。在上述三类运动功能评价系统中，基于光学标记点的评估系统价格昂贵；基于Kinect 的运动功能康复评估系统价格虽便宜，但姿态检测精度不够；惯性测量单元除需要进行标定外[25]，充分结合了其他两类系统的优点。

上述三类运动功能评估系统虽能在一定程度上解决传统临床评估方法存在的不足，但脑卒中患者康复过程不仅涉及关节活动范围训练，更重要的还有患肢肌力的训练，以使患者能在一定程度上恢复日常生活技能。因此，脑卒中患者运动功能康复评估不仅需要监测患肢关节活动范围(姿态)，还需要监测患肢肌力恢复状态。现有基于可穿戴传感器的运动功能康复评价系统大多仅通过姿态检测来实现关节活动能力评估，仍具有一定的局限[26]。

本文在康复评估过程中除检测患肢运动姿态外，进一步融入了康复过程中患肢的表面肌电数据，并以患者健侧为参考，通过构建健侧运动功能隐马尔科夫模型，较好地实现了脑卒中患者的上肢运动功能评估。该系统以患者健侧运动功能模型为参考，通过采集康复评估过程中患者的运动姿态与表面肌电数据，并进一步提取姿态与肌电相关特征，来计算患侧相对健侧运动功能的归一化对数最大似然概率数值，该数值反映的是患侧相对健侧运动功能的百分比。初步的实验结果表明，所设计的基于运动姿态与肌电的上肢运动功能评估系统，在脑卒中患者上肢运动功能评估方面具有一定的可行性，且对康复评估动作具有较好的信度；此外，姿态与肌电融合后的评估系统较单纯运动姿态或肌电评估系统，具有更好的效度与信度。

本文开发的基于运动姿态与肌电融合的脑卒中患者上肢运动功能评估软件，除具有较好的效度与信度外，还具有良好的实时性，患者可在没有治疗师参与情况下，随时通过康复评估动作获取到运动功能评价。该软件系统目前已经在南京同仁医院康复医学科开始使用，系统参考FMA‑UE，已经设计15类康复评估动作，本研究仅给出其中三个动作。该系统仍存在以下不足：测试患者数量需要进一步增加，以提高健侧运动功能评估模型的准确度；康复评估动作数量需要进一步增加；姿态与肌电特征提取需要进一步优化，以提高所遴选特征与运动功能之间的相关性。随着临床康复评估数据的进一步汇聚，此系统将在一定程度上助力于治疗师临床方案的确定，并有助于患者的居家康复。

表4 运动姿态、肌电及运动姿态与肌电融合的系统评估信度