下肢康复机器人在脑卒中步态康复中的应用进展

杨玲玲，刘 津，蔡华安，b

(湖南师范大学附属第一医院 a.康复三科，b.转化医学研究所运动医学研究室，湖南 长沙 410000)

在1990～2017年，由于风险因素控制和治疗的改善，全球脑卒中死亡率降低了33%，但绝大多数卒中患者都存在不同程度的偏瘫，对患者回归家庭和社会产生了极大的影响[1]。独立与安全的行走能力是卒中幸存者康复的最常见目标，相关文献表明，30%～40%的卒中幸存者即使在康复后也只具备有限的或没有行走能力，因此，提高卒中幸存者步态康复的功效尤为重要[2]。机器人步态康复是25年前出现的一种替代常规手动步态训练的方法,与传统疗法相比，机器人的步态康复可以在引人入胜的环境中提供高度控制，重复和密集的训练，减轻治疗师的身体负担，并且能客观精确地量化评估患者的运动功能改善情况[3]。为了更好了解机器人在脑卒中步态康复训练中的治疗方法，本文概述了下肢康复机器人及其辅助设备在步态康复中涉及到的感觉运动通路和肢体间的协调作用，以及在脑卒中步态康复的临床研究，希望能从中得到启发。

1 下肢康复机器人简介

下肢康复机器人由机械系统、驱动系统、传感系统和控制系统四大部分组成,其关键技术包括主被动自由度、驱动方式、传动关节、感知技术、减重支持技术、虚拟现实技术及人机交互技术等；其康复训练模式可分为被动模式，主动辅助模式，主动模式和主动抵抗模式四种；其康复设备可以分为主动，被动和混合动力设备；其驱动方式可以分为电动、气动、和液压驱动[4]。通常，下肢康复机器人可分为两类，即外骨骼机器人(多关节驱动式机器人)和末端驱动式机器人[5]。外骨骼机器人可分为一是基于跑步机的外骨骼机器人，例如Lokomat[6]其外骨骼可以带动患者下肢在跑步机上进行步态康复训练；二是基于辅助助行器的外骨骼机器人，例如Hybird assistive limb(HAL)[7]，可以为脑卒中患者提供站立、坐下、行走以及上下楼等接近日常生活的训练，并允许患者自愿和以自主行动模式来进行步态训练。末端驱动式机器人可分为一是基于脚踏板的末端驱动式机器人，例如GangTrainer[8]是有悬吊装置减重的步态康复机器人；二是基于平台的末端驱动型器人，例如Ruegst ankle[9]是基于一个具有虚拟现实、力反馈和远程控制技术平台的脚踝康复机器人系统，通过分析平台收到的数据了解患者脚踝关节的运动，然后远程评估和指导患者进行适当的步态康复培训。步态康复效果的评估手段包括步态参数、表面肌电图、脑电图、经颅磁刺激、足底压力、卒中相关量表和新陈代谢率等；步态训练的疗效评估指标众多，目前尚未形成统一的标准，但其中步态数据和卒中相关量表必不可少。对于下肢，训练的强度和剂量对步态康复尤其重要，目前也尚无统一标准。

2 感觉运动通路

下肢康复机器人的步态康复机制尚未完全明确，但与神经可塑性密切相关。神经可塑性是神经系统通过改变结构或功能以适应内外环境变化的能力，各种感觉输入可以促进病损中枢神经周围侧枝循环的建立，增加神经轴突、突触之间的联系，从而促进受损侧大脑半球的功能重塑，促进神经可塑性。因而可借助机器人及其辅助设备来辅助物理治疗师，以结构化方式结合视觉、触觉、听觉及本体感觉多种感觉机制，或强化感觉刺激，从而触发病损中枢不常使用的神经通路以弥补丢失的通路，或促进形成新的感觉运动神经通路，加速恢复下肢运动障碍[10，11]。另下肢康复机器人及其系统还可以作为辅助装置来补偿持续存在的感觉运动缺陷。

2.1 视觉视觉可以为与位置或空间运动有关的棘上神经提供感觉输入，主要用于反馈位置、轨迹、运动进度等空间信息，把视觉刺激加入下肢康复机器人训练系统，既可以增强视觉与运动的协调性，也同时增加患者的参与度，并鼓励患者通过激活目标肌肉群来改善它们的运动功能[12]。目前应用最多的是虚拟现实(virtual reality，VR)技术加入下肢康复机器人训练系统，VR已经被证实可以作为一种刺激视觉运动路径并诱导神经可塑性的有效方法，当下肢康复机器人与VR技术相结合，即可以增添患者训练时的乐趣，提高主动性；又可在高重复性的任务导向性训练中增加视觉刺激，从而提高步态康复训练效果。胡靖然等[13]证明VR技术加入下肢康复机器人训练较单纯下肢康复机器人训练更能改善脑卒中患者的下肢功能及平衡能力；Lokomat结合VR系统，其通过脑电图数据表明，使用VR可影响参与运动计划和学习的多个大脑区域(可能包括镜像神经元系统)，从而使卒中后偏瘫患者的步态和平衡能力得到最大改善[6]。但当前的VR技术真实感低、融入性不强、沉浸感弱，仍需进一步改进。

2.2 听觉听觉可以作为一种有效的感觉刺激加入下肢康复机器人系统，例如机器人可以通过语音提示来促进运动或鼓励和劝阻相关行为，也可通过有节奏的听觉提示使步态与节奏同步以改善步态。有中等程度的证据表明，下肢康复机器人系统加入有节奏的听觉提示进行步态训练后，卒中患者的步速和步幅得到改善[14]。

2.3 本体感觉平衡对维持正常的行走及步态尤其重要，平衡由视觉、前庭觉及本体感觉共同维持，其中本体感觉最为重要。本体感觉是指机体中肌、腱、关节等运动器官在运动或静止等相关状态时出现的感觉，涉及位置、振动、运动等感觉，本体感觉失调后将导致感觉共济失调，从而引起平衡失调、步态异常。下肢康复机器人可以强化本体感觉刺激以促进肢体产生主动运动，促进形成正确的感觉-运动神经通路，以增强关节稳定性和下肢运动协调性，帮助患者恢复步行移动功能。王大武等[15]证实机器人辅助步态训练能显著改善偏瘫侧膝关节本体感觉；研究者开发了一种由髋关节机器人与跑步机组成的平衡评估机器人，通过对中风后病人进行微动平衡训练，提高患者的步行能力，从而改善步态[16]。

2.4 皮肤触觉触觉作为刺激大脑神经可塑性的一种可能方式正在日益普及[11]。对健康个体使用主动训练下肢机器人(active leg exoskeleton III, ALEX III)进行触觉抵抗运动时引起的反应表明，触觉反馈可用于步态康复[17]。瑞士伯尔尼大学在Lokomat的步态训练期间发现，与基于视觉错误放大训练相比，触觉反馈更能增加运动学习能力，为提高脑卒中患者的步态训练效果提供有意义的框架[18]。目前，触觉反馈也用于下肢机器人的步态训练中的姿势控制。

3 肢体间的协调作用

人类行走过程中两条腿会相互影响，通常，步行时一条腿摆动阶段的开始要求对侧腿同时处于站立状态，显然，步行需要协调双腿之间的肌肉激活模式。大脑通过控制与运动密切相关的协同肌肉群来维持肢体运动的稳定性[19]，这使得肌肉群之间产生了相互依赖的作用，即肌间耦合关系。肌间耦合现象是肌肉间的相互作用，反映了中枢神经系统对肢体运动过程中相关肌肉的协调能力和控制策略。王洪安等[20]通过肌电信号分析肌间耦合特征的变化来探索中枢神经系统对肢体运动的协调策略，有助于为下肢机器人在步态康复提供理论参考依据。马绍兴等[21]发现步态模式对髋膝踝关节的运动协调关系有显著影响，下肢康复机器人可以借鉴相应的运动协调模式降低机械结构和控制系统的复杂性。美国亚利桑那州立大学的研究发现一种机器人辅助步态康复的新方法，发现在神经系统损伤后，腿间协调机制仍然存在，在偏瘫患者的健侧肢体引入单侧扰动，从而引起患侧的模仿性活动[22]。下肢机器人的目的是辅助行走，进行步态康复，考虑到中风后偏瘫的情况，其中步态异常主要发生在身体的一侧，步态功能更可能受到不对称问题和四肢之间缺乏协调的影响。因此，在发展下肢康复机器人控制中需考虑肢体间运动的协调作用，以改善步态方面，并确保患侧的辅助运动和对侧的非辅助运动之间的连贯性。

4 用于脑卒中步态康复训练的下肢机器人的临床相关研究

4.1 针对执行器所在位置/关节不同设计的下肢外骨骼机器人由于临床中的脑卒中患者多存在特殊的偏瘫步态及足下垂现象，据此下肢机器人的执行器安装在不同的关节处，其康复效果也有所不同。用于助攻髋关节屈曲和延伸的设备Honda Stride Management Assist被验证了比功能性步态培训更能改善步态速度、步长、行走耐力、平衡和皮质运动兴奋性[23]。日本团队研发的一款可附加于传统膝-踝-足矫形器的外骨骼，通过改善因膝关节运动异常导致的非正常步态模式，使患者的膝关节角度和肌肉活性均得到了显著改善，同时进一步改善了患者的步态性能[24]。香港中文大学研究团队设计的一款足踝外骨骼，可以改善有脚下垂症状的慢性脑卒中患者的步态功能、运动功能和步行速度[25]。

目前临床中使用较多的下肢机器人如Lokomat、HAL、LOPES、ReWalk等都是多关节机器人。一般多关节康复设备比单关节康复设备更有效，因为它们在治疗中涉及更多的肌肉，并且设备的自由度越多，由于惯性减小产生的扭矩越大，患者的效果就越好[5]。需注意的是活动关节数量的增加会导致外骨骼重量的增加。近年来，基于顺应性和舒适性的柔性下肢机器人系统已显示出优势，其不仅更顺应人的自然形态和生物力学，可以实现尺寸和重量的减小，而且对步态康复同样有意义。例如在卒中患者步行周期的特定阶段增加关节角度和脚部间隙来改善步态和姿势模式[26]。但也因为柔软特性会阻止柔性下肢机器人为患有严重运动障碍的人(例如非步行者)提供帮助。

4.2 针对不同临床阶段的脑卒中患者设计的下肢步态康复机器人临床试验中国脑卒中早期康复治疗指南指出偏瘫患者应在病情稳定后尽快离床，借助器械进行站立、步行康复训练。具有悬吊减重系统的GTI机器人适用于脑卒中早期患者，研究表明GangTrainer能提高脑卒中急性期偏瘫患者的步行能力及日常生活活动能力[8]。脑卒中后的前3个月是神经重塑关键期，大部分下肢机器人的临床试验都针对亚急性期偏瘫患者。例如，Aprile等[27]发现末端驱动型机器人辅助步态训练可能改善亚急性中风患者的临床和步态结果；Wall等[7]对利用HAL机器人进行脑卒中后步态康复的临床测试的研究进行归纳比较，根据移动功能类别比如10米步行测试、6分钟步行测试等的比较发现利用HAL步态训练效果更好；但是Watanabe等[28]将HAL与常规步态治疗进行比较时，其在步行速度或步幅长度没有显著改善；Swinnen等[29]发现机器人辅助步态训练虽然可以改善亚急性和慢性卒中患者的平衡功能，但改善与传统物理治疗相比没有统计学意义；相关研究表明Lokomat和HAL等机器人或许不能替代传统物理治疗以提高脑卒中后患者的步态功能，但是可与传统物理治疗相结合，以辅助治疗亚急性期脑卒中后患者的步态功能康复[30]。脑卒中患者进入慢性期后，虽然神经功能恢复减慢，但经过适当康复治疗，患者的功能活动仍能得到改善。张旭等[31]利用步行机器人(Exowalk)对慢性脑卒中偏瘫患者训练4周，结果表明Exowalk能持续改善慢性期脑卒中偏瘫患者的平衡功能，提高患者步行能力。末端式机器人GEO System[32]被证明可提高慢性卒中患者的步态耐力，减少下肢痉挛。但一项单盲随机对照实验中慢性卒中患者经过6周训练，实验组10米步行测试、6分钟步行与传统训练的对照组无显著性差异[33]。

目前临床中应用较多的是可穿戴下肢外骨骼，因为可以使用户更加积极地参与到治疗中，能提高患者生活质量和降低抑郁率。当前机器人辅助步态训练的结果指标主要集中在移动评估(即10米步行测试，6分钟步行测试等)上，而不是集中在改善或避免继发健康状况(secondary health conditions，SHCs)上,例如呼吸系统和心血管并发症、肠/膀胱功能障碍、肥胖、骨质疏松和压力性溃疡等[34]；由于预防卒中后SHCs是主要目标，因此评估下肢康复机器人步态治疗的研究应更多地关注与SHCs相关的结局指标。

5 结语

临床中脑卒中后的步态康复涉及到神经科学，而下肢康复机器人涉及到工程学、运动力学、电子技术、控制技术等，为了缩小临床医学与下肢机器人技术之间的差距，目前应尽可能的寻找、激发和操纵利用大脑可塑性的神经机制，而下肢康复机器人技术应最大程度地发挥这种神经可塑性，从而为患者提供更佳的治疗效果。相应下肢机器人应增加在脑卒中等神经系统疾病所致下肢运动功能障碍患者中的大规模临床试验，通过精心设计的临床研究证明外骨骼机器人在步态康复中的优势。