本文介绍了一种新型低成本人机交互界面,用于交互式中风后平衡康复系统。该系统集成了现成的低成本传感器,以实现自主驱动的电刺激治疗模式。该概念验证软件界面已在健康志愿者中进行了演示。
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本文介绍了一种新型低成本人机交互界面,用于交互式中风后平衡康复系统。该系统集成了现成的低成本传感器,以实现自主驱动的电刺激治疗模式。该概念验证软件界面已在健康志愿者中进行了演示。
中风是由于将血液从心脏输送至脑部某一区域的动脉破裂或血栓阻塞脑部血流,导致氧气和营养物质无法输送所致。约有一半的中风幸存者会遗留不同程度的功能障碍。迫切需要创新的神经修复康复方法,以减轻长期残疾。神经系统为应对内在或外在刺激而重新组织其结构、功能和连接的能力被称为神经可塑性。神经可塑性既参与中风后的功能障碍,也参与康复过程。可通过非侵入性电刺激疗法促进有益的神经可塑性改变,例如神经肌肉电刺激(NMES)和感觉电刺激(SES)。NMES通过持续的短脉冲电流对运动神经和肌肉进行协调性电刺激以激活它们;而SES则通过电流刺激感觉神经,产生从几乎无法察觉到极度不适的各种感觉。在此过程中,可通过生物信号(如肌电图(EMG)、脑电图(EEG)、眼电图(EOG))驱动非侵入性电刺激疗法,以促进康复过程中大脑皮层的主动参与,这些生物信号反映了同步的主动感知和自主努力。为在资源匮乏的环境中实现这一目标, 例如在中低收入国家,我们利用现成的视频游戏传感器技术的最新进展,提出一种低成本的人机接口(HMI)。本文介绍了开源软件接口,该接口集成了低成本的现成传感器,结合视觉-听觉生物反馈与无创电刺激疗法,以辅助平衡康复过程中的姿势控制。我们在健康志愿者中验证了该概念的可行性。
由局灶性脑、脊髓或视网膜梗死引起的神经功能障碍发作称为卒中1中风是一种全球性健康问题,也是全球致残的第四大主要原因。1在印度和中国这两个世界上人口最多的国家,中风导致的神经功能障碍正被称为一种隐性流行病。2卒中后最常见的医疗并发症之一是跌倒,据报道在卒中后的第一年内发生率高达73%3卒中后跌倒具有多因素性,包括平衡功能障碍和视觉空间忽略等脊髓和脊上因素4Geurts 及其同事的综述5 识别出以下四项为跌倒风险的平衡相关因素:1)双足站立时最大重心转移能力多方向受损,2)转移速度缓慢,3)方向控制不精确,4)单次及周期性次最大额状面重心转移幅度减小。这些因素对日常生活活动能力可能产生显著影响,因为既往研究已表明,平衡能力与步行功能及粗大运动功能的独立性密切相关。5,6此外,Geurts 及其同事5 提示了脊髓上多感觉整合(以及肌肉协调7除了肌肉力量外,平衡恢复还依赖于多感官整合,而这一点在目前的训练方案中尚显不足。针对多感官整合,我们的假设是8 关于自主驱动的非侵入性电刺激疗法(NMES/SES),其原理在于:通过调节在NMES/SES辅助患肢运动过程中对感觉输入的主动感知,可塑造并促进这种适应性行为,从而使大脑能够将该反馈信息整合到后续的运动输出中,通过募集替代性运动通路实现功能改善。9,如有需要。
为了在资源有限的环境中实现由自主运动驱动的神经肌肉电刺激(NMES)/感觉电刺激(SES)辅助平衡训练,研究人员利用现有的开源软件以及现成的视频游戏传感器技术的最新进展,开发了一种低成本的人机接口(HMI),用于提供视听生物反馈。NMES 包括对神经和肌肉进行协调性电刺激,已被证明可增强肌力并减轻痉挛10此外,脊髓电刺激(SES)涉及使用电流刺激感觉神经,以在特定区域诱发感觉,已有初步发表的研究工作11 研究表明,仅对胫骨前肌施加亚感知刺激即可有效减轻姿势摇摆。在此,人机接口(HMI)将能够在卒中后交互式平衡康复治疗中实现感觉-运动整合,其中自主驱动的踝部肌肉神经肌肉电刺激/感觉电刺激(NMES/SES)将起到肌肉放大器的作用(通过NMES),同时增强传入反馈(通过SES),以辅助健康的踝关节代偿策略。12,13,14 以维持姿势摇摆期间的直立姿态。这是基于Dutta提出的研究假设 等.8 相关踝部肌肉通过非侵入性电刺激诱导的皮质脊髓兴奋性增强,可能有助于改善踝关节僵硬的脊髓上调控。事实上,既往研究表明,神经肌肉电刺激/感觉电刺激(NMES/SES)可引发皮质脊髓兴奋性的持久改变,这可能是由于同时激活了运动和感觉纤维所致。15,16此外,Khaslavskaia 和 Sinkjaer17 在人类中显示,在NMES/SES期间同时存在的运动皮层驱动可增强运动皮层兴奋性。因此,由自主运动驱动的NMES/SES可能诱导脊髓反射的短期神经可塑性例如,Ia 互易性抑制17在人类中,通过下行通路投射至特定运动神经元池的皮质脊髓神经元可通过Ia抑制性中间神经元抑制拮抗肌的运动神经元池18,如图所示 图1,趋向于一种操作性条件反射范式(参见 Dutta 等8).

图 1:交互式人机界面(HMI)的概念示意图(详见 Dutta et al.21),通过提示目标引导压力中心(CoP)光标移动,以在自主驱动的神经肌肉电刺激(NMES)辅助视觉运动平衡治疗中改善踝部肌肉协调性。EEG:脑电图,MN:α-运动神经元,IN:Ia-抑制性中间神经元,EMG:肌电图,DRG:背根神经节。转载自8和37。 请点击此处查看此图的放大版本。
身体质量中心(CoM)的前后(A-P)位移由踝关节跖屈肌(如腓肠肌内侧头和比目鱼肌)和背屈肌(如胫骨前肌)完成,而内外侧(M-L)位移则由踝关节内翻肌(如胫骨前肌)和外翻肌(如腓骨长肌和腓骨短肌)完成。因此,中风后踝关节功能障碍,包括踝背屈肌无力和踝跖屈肌痉挛加重,会导致姿势控制能力受损。在此背景下,可利用基于虚拟现实(VR)的游戏平台中的敏捷性训练方案6,通过逐步增加任务难度来挑战动态平衡能力,这种方法在预防跌倒方面可能比静态拉伸或重心转移训练方案更为有效6。例如,受试者可在动态视觉运动平衡任务中,进行自主驱动的神经肌肉电刺激(NMES)/感觉电刺激(SES)辅助下的前后和内外侧位移训练,并逐步提高任务难度,以改善中风后双足站立时与踝关节特异性控制相关的重心转移问题。针对资源匮乏环境下的自主驱动型NMES/SES辅助平衡康复治疗,我们提出一种低成本的人机接口(HMI),用于移动脑/体成像(MoBI)19,支持视觉-听觉生物反馈,同时可用于采集低成本传感器的数据,以便在MoBILAB中进行离线数据分析(参见Ojeda et al.20)。
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注意:人机交互(HMI)软件流程基于可免费获取的开源软件以及市售的低成本视频游戏传感器开发(详细信息请见:https://team.inria.fr/nphys4nrehab/software/ 和 https://github.com/NeuroPhys4NeuroRehab/JoVE)。该HMI软件流程用于在基于虚拟现实(VR)的游戏平台中进行视觉运动平衡治疗(VBT)8时,执行改良版功能性伸展测试(mFRT)21 的数据采集。
图2a 显示了诊断性眼动仪的设置,其中眼动特征被离线提取,用于量化中风后的残余功能,从而相应地定制虚拟现实中的视觉反馈。
图2b 显示了VBT的实验装置。

图 2:(a)用于评估卒中后追踪眼动的人机接口示意图。(b)人机接口示意图,其中软件界面整合了生物信号传感器和运动捕捉系统,用于记录移动脑/体成像数据,并结合神经肌肉电刺激系统(NMES)和感觉电刺激(SES),实现卒中后NMES/SES辅助的视觉运动平衡治疗。NMES:神经肌肉电刺激,SES:感觉电刺激,EMG:肌电图,EEG:脑电图,EOG:眼电图,CoP:压力中心,PC:个人计算机。改编自8和37。 请点击此处查看此图的放大版本。
1. VBT 期间进行移动脑/体成像的软件安装
2. 用于移动脑/体成像(MoBI)的低成本传感器放置:开源人机交互(HMI)软件流程为移动脑/体成像(MoBI)19 提供了低成本的商用传感器(图2b),该方案可适配于其他敏捷性训练项目。
3. 基于眼动仪的卒中后追踪眼动评估

图 3:(a)代表压力中心(CoP)的光标,在视觉运动平衡治疗过程中需通过主动控制将其移动至提示的目标位置;(b)视觉运动平衡治疗方案,受试者通过主动产生的 CoP 偏移来操控计算机光标移向周围目标。重置过程可借助神经肌肉电刺激(NMES)和感觉电刺激(SES)辅助完成;(c)视觉提示的视觉运动平衡治疗实验装置。改编自8和37。 请点击此处查看此图的放大版本。
4. 基于 MoBI 的 NMES/SES 辅助视觉运动平衡训练(VBT)
5. 振动骨传导测试期间使用低成本传感器进行多传感器数据采集(图 2b)
,或增加噪声方差
,来提高改良功能性反应测试(mFRT)的难度:
驱动计算机光标
,在离散时间
中以时间步长
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图4展示了在平滑追踪任务中为量化健全个体表现而离线提取的眼动特征。提取的特征如下表所示:表1:
特征1 = 刺激在水平方向移动时,目标刺激位置与参与者注视点质心之间的百分比偏差。
特征2 = 刺激在垂直方向移动时,目标刺激位置与参与者注视点质心之间的百分比偏差。
特征 3 = 每分钟眨眼次数
特征4 = 参与者注视刺激物的时间百分比(通过眼动仪检测到眼睛)。
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一种易于使用、临床有效且低成本的运动与平衡治疗工具,将为资源有限环境下的神经康复带来范式转变。由于全球人口老龄化,未来中风等神经系统疾病的发生率将显著上升2,因此该工具可能产生极大的社会影响。鉴于此,迫切需要利用信息物理系统,通过电信技术整合计算、网络与物理过程,实现对远程地点神经康复的个性化定制、监测与支持。为实现这一总体目标,基于低成本眼动仪对中风后追踪眼动的评估,不仅可提供基于家庭的诊断,还可用于治疗,其中平滑追踪眼动训练已被证明有助于改善听觉和视觉忽略症状25。研究表明,健康受试者在目标移动速度为5度/秒或更快时,其平滑追踪反应潜伏期非常稳定,平均潜伏期为100 ±5毫秒26。
此外,本文提出的用于自主驱动的神经肌肉电刺激(NMES)和感觉电刺激(SES)的脑机接口(HMI),将生物信号传感器与运动捕捉技术结合应用于卒中后平衡康复治疗,具有作为家庭干预手段改善卒中后站立平衡的潜力27,28。该HMI的创新之处在于其软件界面,能够整合多种市售的低成本传感器,用于记录移...
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作者无任何利益冲突可披露。
本研究在法国国家科学研究中心(CNRS)、法国国家信息与自动化研究所(Inria)和印度科技部(DST)支持下,通过法印科学技术促进中心(CEFIPRA)资助的信息与通信科学和技术联合重点计划(ICST)开展。作者谨此感谢学生Rahima Sidiboulenouar、Rishabh Sehgal和Gorish Aggarwal在实验装置开发过程中提供的支持。
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| 姓名 | 公司 | 目录编号 | 评论 |
|---|---|---|---|
| NMES 刺激器 | Vivaltis, France | PhenixUSBNeo | 带 EMG 传感器的 NMES 刺激器(图 2b) |
| 平衡板 | Nintendo, USA | Wii Balance Board | 平衡板(图 2b) |
| 动作捕捉系统 | Microsoft, USA | XBOX-360 Kinect | 动作捕捉(图 2b) |
| 眼动仪 | Eye Tribe | The Eye Tribe | SmartEye 眼动仪(图 2a) |
| EEG 数据采集系统 | Emotiv, Australia | Emotiv Neuroheadset | 无线 EEG 头戴设备(图 2b) |
| EEG 被动电极 | Olimex | EEG-PE | 用于 EOG 和参考电极的 EEG 被动电极(共 6 个)(图 2b) |
| EEG 主动电极 | Olimex | EEG-AE | EEG 主动电极(共 10 个)(图 2b) |
| 配备 PC 显示器的计算机 | Dell | 数据处理与视觉反馈(图 2) | |
| 软件、EMG 电极、NMES 电极及线缆 |
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