机器人辅助神经系统疾病病人康复训练的研究进展

张博寒，任志方，王艳玲，肖 倩

首都医科大学护理学院，北京 100069

神经系统疾病是发生于中枢神经系统、周围神经系统和自主神经系统的，以感觉、运动、意识、智力、自主神经功能障碍为主要表现的疾病[1]。据世界卫生组织估计，全球有多达10 亿人受到神经系统疾病及其后遗症的影响[2]。随着医疗技术不断提高，越来越多的神经系统疾病病人存活率得到提高，然而神经系统疾病病人致残率逐年增大。我国脑卒中患病率为1 114.8/10 万，致残率为86.5%[3]。肢体障碍常导致病人出现关节痉挛、疼痛等，运动耐力下降，丧失独立性，影响病人的日常生活活动能力，生活质量严重下降[4]。通过及时、有效的康复训练，可以降低病人致残率与致残程度，恢复病人肢体功能，改善肌肉供血，防止失用性退变，增强肌肉运动协调性和肢体平衡功能，改善病人日常生活能力[5‐6]。传统康复手段由于重复、机械的康复训练模式，互动性差，存在易疲劳、难坚持等问题，往往很难达到治疗师或护士制定的标准，病人由于见效慢，常出现情绪变化大，消极不配合，依从性低，进而影响康复效果[7‐9]。现阶段，具备高强度、针对性、重复性和实时反馈信息提供等能力的新治疗模式开始被逐渐应用于神经康复领域，如康复机器人、虚拟现实技术与远程家庭康复等[10]。康复机器人可以根据不同康复期的病人，提供高质量、个体化、差异化的训练，激发主动运动意识，提高病人康复依从性，缩短康复时间，提高康复效果。利用配备的各类传感器记录人体运动学、生理学特征，为改进和优化病人康复方案提供数据支撑，使康复过程科学化、系统化、定量化，降低康复医护人员工作强度，系统规范培训康复技能[11]。

1 康复机器人的概念及兴起

康复机器人是指具有有助于功能恢复或重建的智能化装备，能自动执行指令任务，代替或协助人体某些功能[12]。机器人具有能模拟人的功能、自动化操作、自我反馈和学习能力及自适应能力[13‐14]。通过编程，康复机器人可以引导病人通过一系列指定的动作，并限制不需要的（或禁忌的）动作[15]。同时，机器人可以在不疲劳的情况下重复运动，并收集客观的定量数据[15]。机器人可以通过将重复的体力任务转化为游戏和身体挑战，以保持病人的积极性和参与度。

神经可塑性（neural plasticity）是指神经系统在功能和结构上对内外环境变化做出自我调整的能力，神经发育和神经系统正常功能的关键组成部分，是中枢神经系统受到损伤后重新组织以保持适当功能的基础[16‐18]。若脑损伤后需实现这些组织的功能和精细动作能力时，需要通过大量的功能训练，不断建立新的神经连接和神经网络，脑皮质地图实现重构，学习和获得新的技能，或对功能损伤进行修复和代偿[19‐20]。有研究表明，通过强化的、特定任务的上肢训练，可以观察到患侧前扣带回和辅助运动区的激活增加[21]。据王静等[22]研究发现，通过使用上肢机器人辅助功能训练，病人的Brunnstrom 评分得到有效提高，康复机器人通过大量的任务导向性重复训练，使重组中大脑皮质学习和储备了正确的运动模式，促进了肢体的功能康复。

早期康复机器人多为单自由度，运动模式单一，成本相对低廉，广泛应用于医疗领域。1987 年，英国Mike Topping 公司成功研制出Handy1 康复机器人，协助脑瘫患儿独立用餐[23]。随着科技不断发展，康复机器人种类、功能随之增加。麻省理工学院在1980 年开发出了有2 个自由度的机器人MIT‐Manus，以帮助病人肩部、肘部和手在水平、垂直平面上移动[24]。清华大学于2004 年研制的UECM，拥有2 个自由度能够完成水平面内的康复动作训练[25]。2009 年，哈尔滨工程大学对下肢康复训练机器人进行了探索研制，可以辅助下肢障碍病人进行步态训练[26]。目前康复机器人多是多功能、高自动化和多自由度的牵引式/悬挂式康复机器人。

2 康复机器人的分类

2.1 根据功能分类 根据功能可将康复机器人分为功能治疗类康复机器人和生活辅助类康复机器人。

2.1.1 功能治疗类康复机器人 功能治疗类康复机器人主要是医疗用康复机器人，神经系统疾病功能障碍病人可以通过主动、被动的康复训练模式，完成各项运动功能的恢复训练，如上肢康复训练机器人、下肢康复训练机器人等[27]。同时，功能治疗类机器人还可以与虚拟现实技术相结合，通过提高康复训练的趣味性，来提高病人的康复训练依从性，以达到提升康复效果的目的[28]。

2.1.2 生活辅助类康复机器人 生活辅助类康复机器人主要通过机器人提供各种生活辅助，补偿替代神经系统疾病病人弱化的机体功能，帮助病人完成日常活动的一类康复机器人，如智能轮椅、智能辅助机械臂、导盲机器人、智能护理床等[29‐30]。生活辅助类机器人不仅可以作为病人部分残缺、偏瘫肢体的替代物，从而使病人能够实现因残缺而丧失的身体技能[29‐31]，还可以通过多种传感器监测人体生理参数，判断病人的生理状况，提高病人的生活质量[32]。

2.2 根据作用机制分类 根据作用机制，康复机器人分为牵引式康复机器人和外骨骼式康复机器人。

2.2.1 牵引式康复机器人 该类机器人的主体结构是普通连杆结构或串联结构，通过对肢体功能障碍神经系统疾病病人的肢体运动末端进行支撑、模拟步态等，使失去功能的肢体可以按照制定轨迹进行被动训练或主动训练，从而实现康复训练[33]。具有代表性的末端驱动式上肢康复机器人有日本大阪大学研制的上肢康复训练系统EMUL、美国麻省理工学院研制的上肢康复机器人MIT‐Manus、我国清华大学研制2‐DOF上肢康复机器人UECM、Hocoma 公司研制的下肢康复系统Erigo[34‐36]。

2.2.2 外骨骼式康复机器人 该类机器人是一种基于人体仿生学及人体上肢、下肢各关节运动机制而设计的，将人体和仿人型机械结构连接于一体，根据其机械结构和绑带紧紧依附于具有功能障碍的肢体，带动肢体功能障碍病人进行上肢、下肢的主、被动训练的同时，可以为病人提供保护和身体支撑的作用[37‐38]。具有代表性的外骨骼式康复机器人有美国亚利桑那州立大学研制的可穿戴的上肢外骨骼气动康复机器人RUPERT、瑞士Hocoma 公司研制的下肢康复机器人Lokomat 等[36‐37]。

2.3 根据肢体康复部位分类

2.3.1 上肢康复辅助训练机器人

2.3.1.1 MIT‐MANUS 1991 年，美国麻省理工学院设计了针对病人肩、肘关节康复训练的机器人MIT‐MANUS[39‐40]。通过五连杆结构，有效降低了机器人末端执行器的阻抗，利用计算机准确测量手臂的平面运动参数，通过人机交互实时反馈给病人[39]。一项单盲随机对照试验发现，与常规护理组相比，MIT‐MANUS可以更好地改善严重脑卒中病人手臂功能，且没有出现不良事件[41]。

2.3.1.2 镜像康复机器人（Mirror image movement enabler,MIME） 有研究者设计了MIME，通过两个由工业机器人Puma560 操纵移动的支撑结构，实现病人手臂的平面运动和肩、肘关节的三维运动[42]。一项随机对照试验发现，由于MIME 可以实现三维单侧、双侧运动中对偏瘫肢体施力，因此与传统疗法相比，MIME 机器人训练具有明显优势，在运动损伤评分和异常协同效应方面有较大改善。然而在6 个月后的随访中发现，MIME 机器人和传统疗法对脑卒中偏瘫肢体效果相当[43]。

2.3.1.3 腕关节机器人 意大利学者设计了一个腕关节康复机器人，可以实现腕关节±90°范围内的康复训练，并通过实验发现，使用该康复机器人的脑卒中病人手腕伸展范围发生了显著改变，标准临床评估量表分数得到显著提高，机器人测量参数和量表评分之间呈现中等相关性[44]。

2.3.1.4 多自由度机器人 瑞士苏黎世大学的研究者设计的ARMin 上肢康复机器人具有6 个自由度，能够帮助病人实现肘关节的屈伸运动和肩膀的空间运动[45]。一项研究发现，通过使用ARMin 上肢康复机器人，脑卒中病人的患肢运动功能改善程度明显高于接受传统治疗的病人，上肢运动功能测试Fugl‐Meyer 量表中上肢运动功能测试部分（Upper Extremity Fugl‐Meyer Assessment，FMA‐UE）量表分数明显提高[46]。哈尔滨工业大学通过一个具有5 个自由度的上肢康复机器人，通过电机驱动各关节，能够完成肘部的屈伸运动和肩部的外摆、内收功能[47]。陈燕燕[48]研究发现，多自由度的上肢康复机器人可以实现单关节/多关节的康复训练，使神经系统疾病病人在主动训练时更加方便、灵活，降低驱动成本，激发病人的康复积极性。

2.3.2 下肢康复辅助训练机器人

2.3.2.1 Lokomat Berg Balance Scale 该机器人是现阶段市场上研究最广泛的机器人步态训练设备之一，由跑步机、体重支撑系统和双侧外骨骼部件组成，为病人的臀部和膝盖提供动力[49]。在神经系统疾病人群中，已经验证了Lokomat 训练可以有效提升病人的下肢功能。一项大规模研究比较了脑卒中亚急性阶段的Lokomat 训练加物理疗法与剂量（时间）匹配的物理疗法，发现Lokomat 组在经过6 周的训练后，在功能和运动结果方面取得了更好的结果[50]。此外，通过Lokomat训练后，脑卒中病人步态得到明显改善，特别是在地面行走中瘫痪腿的单站姿阶段时间显著延长[51]。刘燕平等[52]通过进行Lokomat 下肢康复机器人步行训练和常规康复训练比较发现，帕金森病病人的Berg 平衡量表、6 min 步行测试(the 6 min Walk Test,6MWT)较对照组明显提高，计时起立‐行走测试较对照组显著降低，Lokomat 可以有效提高帕金森病病人平衡能力和步行能力。Bang 等[53]将Lokomat 与传统跑步机训练相比，发现慢性脑卒中病人在速度、节奏、步幅和平衡方面较传统跑步机组均有了显著改善。

2.3.2.2 外骨骼机器人（ReWalk rehabilitation） ReWalk Rehabilitation 是一个外骨骼机器人，利用传感器和状态监视器实现站立、行走、上下楼梯等日常活动，神经系统疾病病人可以借助ReWalk Rehabilitation 实现行走和有效的步态康复，为轮椅和重度步行障碍病人的康复治疗提供一种替代性的解决方案[54‐55]。一项随机对照试验发现，在神经系统疾病导致的截瘫病人中，与膝踝足矫形器相比，ReWalk 在步态改善方面具有显著优势，然而在30 min 步行测试上，没有显著改变[56]。在家庭和社区中使用ReWalk，通过病人的使用体验调查表发现，病人对ReWalk 的康复训练和可用性表示满意[57]。

2.3.2.3 Hybird Assistive Limb（HAL） 日本的HAL机器人可以绑在使用者腰部，每个肢体的速度传感器、方位检测器、压力传感器、肌肉信号收集模块等分别被安装于对应的肢体构架中，在膝关节和髋关节处分别有1 个自由度，可以更加准确地控制病人的步行[58]。一项系统综述研究发现，相对于传统训练，HAL 可以显著提升脑卒中病人的步行能力，病人的10 m 步行测试和BBS 均得到显著提高[59]。在脑瘫病人中使用HAL，可以显著改善病人步行速度和步幅，通过二维步态分析发现，病人的膝关节和髋关节摆动相的屈曲角度增加，步态对称性得到改善[60]。

2.3.2.4 坐卧式下肢康复机器人 我国对康复机器人的研究发展较晚，仍处于探索发展阶段。燕山大学针对脑卒中截瘫病人设计出一款坐卧式下肢康复机器人，运动曲柄滑块机构实现机器人运行，方便病人在坐卧姿态下进行下肢康复训练[61]。通过对设备的位置和关节速度的控制，实现对髋关节、膝关节、踝关节轨迹的精确控制，可以辅助病人进行主动、被动等多种康复训练[61]。梁文龙[62]通过肌电信号采集实验和步态康复运动实验发现，坐卧式下肢康复机器人对股四头肌康复具有有效性。

3 机器人康复效果的评价工具

目前，康复机器人康复效果的评价主要采用以下指标。

3.1 上肢功能评估

3.1.1 Fugl‐Meyer量表 Fugl‐Meyer量表中FMA‐UE是目前国际上最广为接受的脑卒中运动功能量表之一，是脑损伤运动功能评价的“金标准”[63]。检查病人在不同恢复阶段的运动功能，包括身体反射状态、屈肌协同运动、伸肌协同运动、选择性分离动作、正常反射、腕关节稳定性、手指屈伸的抓握和捏力、手的速度和协调能力[63]。上肢部分共有33 项评价，每项2～66 分，得分越高表示上肢运动功能越好。

3.1.2 改 良Ashworth 痉 挛 量 表（the Modified Ash‐worth Scale，MAS） MAS 是目前临床和科研评价痉挛状态最常用的量表，操作简便，等级较详细，量化了肌肉张力和身体综合运动能力，弥补了肢体运动功能Fugl‐Meyer 在评价躯干运动方面的不足[64]。

3.1.3 组块测试（the box‐block test，BBT） BBT 是观察手在完成木块转移这一任务活动时功能状态的测试，是体现手粗大运动灵活性的。测试记录的是60 s内移动的木块数目，移动的木块越多显示手的灵活性越好[65]。

3.1.4 手指关节主动活动度（active range of motion,AROM） AROM 用来评估手指关节活动度的改变。在患侧手处于功能位时，使用量角器测出手掌指关节和最大指间关节的主动伸展位和屈曲位的角度。关节主动活动度越大，手指功能越好[66]。

3.1.5 上肢运动能力测试（the action research arm test，ARAT） ARAT 用于评价脑卒中上肢运动功能恢复情况[67]，要求病人完成一系列的作业活动，包括13种单侧和双侧上肢的抓、握、捏及粗大动作任务，如系鞋带、打开罐子、擦干撒在桌子上的水等。共有19 个项目，每个项目评分分为4 个等级，总分57 分[68]。

3.1.6 运动活动日志（the motor activity log，MAL） MAL 设计目的是全面了解病人在日常生活中使用患侧上肢的情况。通过半结构化面谈问卷，病人描述偏瘫上肢在30 个日常环境常见活动中的情况，来了解上肢的使用频率（amount of use，MAL‐AOU）和动作完成质量（quality of movement，MAL‐QOM）[69]。

3.1.7 医学研究理事会评分（the Medical Research Council，MRC） MRC 是国际上普遍应用的肌力检查方法。通过双侧上肢的肩外展、屈肘、伸腕及双侧下肢屈髋、伸膝、踝背屈的关节活动度于肌肉力量对运动功能进行评价，使用6 级肌力评定[70]。

3.2 下肢功能评估

3.2.1 Fugl‐Meyer 量 表 下 肢 运 动 功 能 测 试 Fugl‐Meyer 量表下肢运动功能测试部分（Lower‐Extremity Fugl‐Meyer Assessment，FMA‐LE）共17 项，每项0～2分，包括有无反射活动（0～4 分），屈肌联带运动（0～6分），伸肌联带运动（0～8 分），伴联带运动的活动（0～4分），分离运动（0～4 分），正常反射（0～6 分），协调能力/速度（0～6 分，即跟膝胫试验连续重复5 次），总分34 分。得分与下肢运动功能呈正相关[71]。

3.2.2 步行测试 6MWT 让病人采用徒步运动的方式，测试其在6 min 以内承受的最快速度行走的距离，距离越长，表示步行能力越强[72]。

3.2.3 功能性步行分级评定（the Functional Ambula‐tion Classification，FAC） FAC 用于评定病人步行功能，分为0～5 级。0 级，不能行走或需要2 人及以上的辅助；1 级，需在1 人持续不断辅助下行走；2 级，需在1人间断辅助下行走；3 级，需要1 人监护或言语指导，但无须他人身体扶持；4 级，可在平地上独立步行，但在上下坡、楼梯时仍需他人帮助；5 级，任何地方都能独立步行[73]。

3.2.4 Rivermead 运动指数（the Rivermead Mobility Index，RMI） RMI 反映了病人在日常生活中主要的运动功能，共15 项。每项根据被测试者完成的情况分为2 个等级计分：0～1 分，最高分15 分。RMI 得分越高，说明在日常生活中运动功能越好[71]。

3.2.5 运动力指数（Motricity Index，MI） 下肢评价包括背屈关节、伸膝、屈髋，满分100 分。每个活动无动作即为0 分；可触及肌肉收缩，但无动作为9 分；有可见不完满收缩，不能对抗重力为14 分；能抗重力完满收缩，但不能抗阻为19 分；能抗阻完满收缩，但弱于健侧为25 分；正常肌力 为33 分[71]。

3.3 平衡能力

3.3.1 Berg 平衡量表（BBS） BBS 是评估病人平衡能力最常用的测量工具，共14 个条目指令，包含站起、独立站立、独立坐位、左下、转移等，根据病人平衡能力每条目分为5 个等级，赋值0～4 分，总分0～56 分，分数越高表明平衡能力更为良好，是临床平衡量表的金标准[74]。

3.3.2 计时起立‐行走测试（time up and go test，TUG） TUG 用于评价病人综合移动能力和基本生活技巧。病人坐在凳子上，在距离椅子3 m 处做出标记，当听到“开始”指令后，病人站立并以最舒适的速度向前步行到标记处，再返回到凳子坐下，测试者记录下自发出指令到再次返回到凳子所需的时间[75]。病人在测试过程中需经历站起、步行、转身及坐下等活动，与站立位动态平衡、身体反应能力密切相关，是反映病人平衡能力和综合步行能力的定量指标。

3.3.3 平衡信心量表（Activities‐specific Balance Con‐fidence，ABC） ABC 是病人对16 种日常生活常见活动中所能保持的平衡信心程度进行自评，评估跌倒风险程度。分为0～10 分，0 分表示完全无信心，10 分表示完全有信心。>8 分为正常生理功能状态，平衡信心高；6～8 分为生理功能状态不同程度降低，平衡信心降低；老年人<7 分提示有跌倒的风险[76]。

3.3.4 10 m 最大步行速度测试（10 meter maximum walking speed,10 mMWS） 10 mMWS 是一种简单、客观的评估功能恢复的方法[77]。在16 m 长的步行通道上标记起点、3 m、13 m、终点，让病人以最好的步行状态自起点步行至终点，记录从3 m 处至13 m 处所需的时间，精确至0.01 s，测试3 次，每次测试期间可以休息，取3 次测试中时间最短值，并计算最大步行速度。

3.4 步态能力 采用多传感器便携式步态分析仪进行步态能力分析，多传感器便携式步态分析仪常与机器人康复结合使用，进行10 m 常规速度和双重任务行走测试，根据软件分析结果得到步态参数，常包括单/双足站立时间、步长、步幅、步频、步速和膝关节角度等运动学指标，落脚强度、摆腿强度等动力学指标[78]。多传感器便携式步态分析仪由1 个主机、2 个脚机和5 个肢体微型传感器组成[79]，通过位于大腿、双足和胸骨上的三维加速度传感器采集步态数据，并及时传输到腰部主机，计算出病人的步态参数。使用多传感器便携式步态分析仪测量的步数误差<1%，步频误差<2%，步速误差<5%，步长精度为3 cm[79]。3.5 日常生活能力评估

3.5.1 Barthel 指数（Barthel index，BI） BI 用来评估病人康复情况，主要为其日常生活活动能力。包括10项内容，进食、洗澡、修饰、穿衣、大便控制、小便控制、如厕、床椅转移、平地行走、上下楼梯，满分100 分。得分≥60 分表示轻度依赖，41～59 分表示中度依赖，≤40 分表示重度依赖[80]。

3.5.2 功能独立性评定（Functional Independence Measure,FIM） FIM 能够评价基本的日常活动能力，可定量评估病人的残疾程度，由6 个部分（自我照顾、括约肌控制、移动能力、运动能力、交流和社会认知）、18 个条目组成，总分126 分。FIM 具有良好的信度和效度，可以用来评价病人生活能力的改善情况[81]。

4 小结

通过文献回顾发现，康复机器人作为一种安全、便捷的康复治疗方式，可以有效提高神经系统疾病病人上下肢功能，提高病人的平衡能力，为病人提供个体化康复训练，增强训练趣味性，增加病人主动训练意识，提高康复训练有效性，减轻康复医护人员工作负担，使康复训练更加系统化、规范化。然而现阶段，康复机器人辅助训练的强度、难度、频率、周期等尚无明确统一标准，仍需进一步探索。相信未来，通过多学科合作，可以实现康复机器人的普适性，从而进一步提高神经系统疾病病人康复效果，降低致残率，为提供更优质的护理服务奠定基础。