本研究提出了一种针对轻度认知障碍个体书写字形的数字化笔迹分析方法,旨在获取比传统纸笔笔迹分析更为丰富的信息。
本研究提出了一种针对轻度认知障碍个体书写字形的数字化笔迹分析方法,旨在获取比传统纸笔笔迹分析更为丰富的信息。
越来越多的证据表明,认知功能障碍与运动功能障碍并非相互独立。轻度认知障碍(MCI)患者可表现出上肢的精细运动障碍。书写是一项复杂且独特的人类活动,涉及运动与认知协调的共同参与。西方国家的研究人员已发现,MCI患者存在异常的书写特征。然而,在中国人群中尚未开展相关研究。鉴于书写的跨文化特性,本研究旨在探索新的书写任务,以揭示MCI老年患者与年龄匹配的健康个体之间在书写特征上的差异。
轻度认知障碍(MCI)被认为是一种过渡性但进行性退化的认知阶段,出现在阿尔茨海默病(AD)发病之前1。据报道,AD每年的进展率为15%,而近75%的中重度MCI病例可能未被诊断2。近期研究报道,MCI患者在某些精细运动任务方面存在困难3,而表现出运动障碍(如步态缓慢)的患者患痴呆的风险较高4。
书写是一项复杂的人类活动,涉及认知、运动觉和感知-运动成分的 intricate 结合,包括视觉和运动觉感知、运动规划、眼手协调、视觉-运动整合、灵巧性以及手工技能1。书写分析已被用于检测多种神经退行性疾病(如阿尔茨海默病(AD)和帕金森病(PD))中的认知和运动功能障碍5。此外,已有研究报道,书写的某些异常表现可作为轻度认知障碍(MCI)的指标,并与疾病进展相关6。由于全球大多数人口使用语言进行交流,针对汉语使用者(尤其是简体中文字符使用者)的书写分析研究仍较为缺乏。
已有若干研究探讨了轻度认知障碍(MCI)个体中的书写异常或“失写症”。例如,Zhou 及其同事采用传统的铅笔-纸张方法,试图揭示 MCI 患者与非 MCI 个体在书写能力上的差异。除书写错误外,两组之间的差异并不明显7。Kawa 等人使用智能笔发现了 MCI 患者的一些书写特征,该设备可在书写过程中动态分析笔画和笔速2。相比传统的铅笔-纸张方法和智能笔-纸张方法,WACOM 硬件与 MovAlyzeR 软件能够检测到更多实时信息。因此,与字母大小、词间距等静态数据相比,笔尖压力、速度、加速度和加加速度等动态书写数据已成为书写分析的新焦点2。
然而,另一个不容忽视的现象是书写的跨文化效应。不同国家的文字系统并不完全相同(例如,英文字母从左向右书写,而希伯来字母则从右向左书写)8。尽管已有综述证实了笔迹分析在字母文字系统中的有效性9,10,但汉字与西方字母之间存在的巨大差异,阻碍了这些研究在方法和结果上笔迹分析技术的互通性11。
中文与西方语言(例如英语)之间存在若干主要差异。首先,书写汉字时笔尖的水平移动次数远多于字母书写12。其次,与关联音素的字母语言不同,中文被认为是表意文字系统7。因此,大多数汉字都有其独特的笔画顺序,且笔画的宽度和高度必须受到严格限制。否则,不受限制的宽度过大或过高可能导致可读性显著下降11(“
”和“
”是完全不同的两个汉字。此外,“
”、“
”和“
”也是不同的汉字)。
“
”(读作“Zheng”)是一个典型、简单且常用的汉字,几乎所有具备两年教育水平的中文使用者都能读写。在以往的中文笔迹分析研究中,该字已被选为书写任务6,12。研究人员决定采用“
”作为书写任务,因其形状近似方形,由五笔构成,其中所有笔画均为水平(第#1、#3、#5笔,从左至右)或垂直(第#2、#4笔,从上至下)(图1)。根据多项精细运动研究,完成第#3笔(水平)和第#4笔(垂直)分别需要纯粹的手腕和手指运动6,12,13。因此,这两笔的书写速度可作为适当的运动表现指标14。
此外,书写时的笔压是一种书写特征,已被证明在反映运动控制方面优于其他运动学特征5,15。然而,在中国患者中尚无相关研究,尽管捷克共和国、西班牙、以色列及其他国家的研究团队已证实了积极的结果8,16,17。
签名在众多研究中常被用作手写任务5。通常情况下,签名几乎不需要思考或产生较少的悬空时间18。“悬空”定义为手写过程中笔尖与屏幕之间的压力为0的状态,“悬空时间”则指手写过程中所有悬空状态的持续时间总和。许多神经精神疾病患者可能存在心理运动控制障碍,因此其签名的悬空时间会增加。例如,Rosenblum 等人发现,以色列的抑郁症和帕金森病患者在用希伯来文书写自己姓名时,其悬空时间比健康对照组更长8,19。由于汉字具有独特的字形结构,本研究决定采用书写姓名时字间分割阶段的悬空轨迹长度曲折度作为潜在的指示参数。曲折度定义为弧长与端点间欧氏距离的比值,是衡量曲线弯曲程度的指标,因此可反映特定书写输出的平滑性20。
本研究获得了中国北京中国人民解放军总医院生物科学部学术伦理委员会的批准。
1. 方法开发的一般方面
2. 书写任务
”(读作“Zheng”)。
”。
”时笔画顺序错误,应中止试验,并通过描摹向受试者展示正确的笔画顺序。3. 数据分析
4. 参数计算
”中选择受试者,然后点击Handwriting Trials。
”的书写过程及笔画顺序。
”第#3笔的分段,读取“提取数据”中的“平均绝对速度”。
”的第#3笔为笔尖的水平移动(从左到右),其长度短于字符1和字符5(图1A)。
”第#4笔的分段,读取“提取数据”中的“平均绝对速度”。
”的第#4笔为笔尖的垂直移动(从上到下),其长度短于字符2(图1)。
”的“平均笔压”。
”中选择受试者,然后点击Handwriting Trials。5. 统计分析
受试者的基线数据显示,所有组别在年龄、性别、教育水平、利手及其他参数方面均匹配良好。
如表1所示,在书写汉字“
”时,轻度认知障碍(MCI)老年受试者在第#3笔画(2.46 ± 0.40 vs 1.82 ± 0.55,P = 0.001)和第#4笔画(2.61 ± 0.46 vs 1.93 ± 0.50,P < 0.001)的平均绝对速度均低于健康老年受试者,且平均笔压更高(237.43 ± 39.77 vs 281.99 ± 37.70,P = 0.001)。此外,在签署中文姓名过程中,与健康老年受试者相比,MCI老年受试者在字符之间的空中书写路径分段中表现出更高的路径曲折度(12.57 ± 6.96 vs 31.66 ± 7.53,P < 0.001)。

图1:软件中书写的汉字“
”。(A)仅显示屏幕内笔画分割的汉字“
”。红色圆圈表示各笔画的起始与终止位置,蓝色线条为屏幕内的笔画轨迹。(B)同时显示空中与屏幕内笔画分割的汉字“
”。蓝色线条为屏幕内的笔画轨迹,灰色线条为空中笔画轨迹。请点击此处查看此图的放大版本。

图2:健康老年人与轻度认知障碍(MCI)老年人的中文签名特征。(A)健康老年人组一名受试者的中文签名“
”,仅显示屏幕内书写分段。红色圆圈表示各分段的起始与结束位置。蓝色线条为屏幕内书写轨迹。(B)同一名健康老年人组受试者的中文签名“
”,同时显示空中移动与屏幕内书写分段。蓝色线条为屏幕内书写轨迹,灰色线条为空中移动轨迹。红色区域突出显示字符之间的空中书写长度分段(扭曲度 = 5.34%)。左侧区域为“
”与“
”之间的分段(绝对尺寸 = 2.2226;路径长度 = 2.4658;扭曲度 = 9.98%)。右侧区域为“
”与“
”之间的分段(绝对尺寸 = 2.9607;路径长度 = 2.9821;扭曲度 = 0.71%)。(C)轻度认知障碍(MCI)老年人组一名受试者的中文签名“
”,仅显示屏幕内书写分段。红色圆圈表示各分段的起始与结束位置。蓝色线条为屏幕内书写轨迹。(D)同一名MCI老年人组受试者的中文签名“
”,同时显示空中移动与屏幕内书写分段。蓝色线条为屏幕内书写轨迹,灰色线条为空中移动轨迹。红色区域突出显示字符之间的空中书写长度分段(绝对尺寸 = 1.2100;路径长度 = 1.7072;扭曲度 = 29.12%)。请点击此处查看该图的放大版本。
| 健康老年人 | 轻度认知障碍老年人 | P 值 | |
| N=20 | N=20 | ||
| 性别(男性/女性) | 10/10 | 8/12 | 0.74 |
| 年龄(岁) | 69.70±4.51 | 70.39±3.42 | 0.602 |
| 惯用手(右手占比%) | 100 | 100 | |
| 教育年限(年) | 9.60±3.72 | 8.22±3.30 | 0.237 |
| MMSE(得分) | 28.90±0.79 | 26.33±0.77 | <0.001 |
3 的平均绝对速度# “中风” ” | 2.46±0.40 | 1.82±0.55 | 0.001 |
4的平均绝对速度# “中风” ” | 2.61±0.46 | 1.93±0.50 | <0.001 |
平均笔压 ” | 237.43±39.77 | 281.99±37.70 | 0.001 |
| 气道长度“特征”扭曲度 (%) | 12.57±6.96 | 31.66±7.53 | <0.001 |
| 轻度认知障碍 | |||
字符 3 ” ”是水平运动。 | |||
字符 4 ” “是垂直运动。” | |||
表1:受试者的人口统计学及笔迹分析数据。
该方案中的关键步骤是确认“
”的可辨识性。具体而言,在整个字符中,第#3笔画应短于其他水平笔画,第#4笔画应短于第#2笔画。更具体地说,在书写第#3笔画和第#4笔画时需要投入更多的注意力资源6,12,且这两个笔画具有相似的长度限制。不适当的笔画长度可能导致速度检测出现偏差。
配备数位屏的软件是一种无需类似铅笔-纸张形式的在线数据采集软件。受试者需要根据研究人员的指示或提示仪器的指引来开始和停止书写。这些明确的条件可能成为受试者的应激源,分散其注意力资源,从而影响书写的执行表现。对于来自农村地区且不熟悉电子设备的患者,该方法的问题尤为严重。提供充足的热身时间可能会有所帮助。另一种减轻此局限性影响的方法是在数位板上方放置一张纸张。此外,可采用能够以类似铅笔-纸张形式采集离线数据的设备,例如 Smartpen 配合 Livescribe 笔记本,这也是一种可行的改进方案。据我们所知,MovAlyzeR 软件与 Smartpen 所采集的数据将在不久的将来实现兼容。
首先,由于本研究主要关注书写的动态分析,因此未包含和分析静态参数,例如字符的宽度和高度。事实上,“
” 已被证实为一种可用于检测帕金森病(PD)中微写症的良好书写任务12。其次,一些研究人员选择在书写任务中限制字符的大小(例如,振幅为1 cm、2 cm和4 cm)19。已有研究发现,与较大振幅相比,受试者在较小振幅下书写需要更长时间。本研究未设定固定的振幅,但汉字的字形可能对特定笔画起到隐含的限制作用。
据我们所知,这是首次针对简体中文书写使用者进行的数字手写分析研究。未来可采用更多涉及简体中文字符的书写任务,以发现神经精神疾病患者中的认知缺陷和运动功能障碍。
数字笔迹分析可作为传统铅笔-纸张认知测试(如连线测验、简易精神状态检查量表、蒙特利尔认知评估量表等)的补充17,22。在认知测试过程中分析笔迹特征,是一种用于运动-认知双重任务研究的新范式23。该方法可能有助于诊断运动认知风险综合征和脑小血管病。
作者无任何利益冲突需要披露。
我们感谢 Neuroscript LLD 的 Hans-Leo Teulings 教授提供的数字技术支持。
本研究由吴阶平基金会资助(项目编号:320.6750.18456)。
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| MovAlyeR | 3.4 | 软件 | |
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