Name: 人机界面集成的低成本传感器，具有神经肌肉电刺激系统中风后康复平衡 (视频) | JoVE Journal
Uploaded: 2016-04-12T13:00:00.000+00:00
Duration: 11 min 6 s
Description: 了解如何利用低成本传感器与神经肌肉电刺激系统构建人机界面，用于中风后平衡康复。该方法整合MoBI设备、眼动追踪与多模态数据采集，为卒中患者提供可及性高的康复训练方案。

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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。

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。
<img alt="平衡与生物反馈系统示意图；用于数据处理的脑电图、运动捕捉和神经肌肉电刺激装置。" src="/files/ftp_upload/52394/52394fig2.jpg" data-altupdatedat="1787630408000" data-alt="图 2"> 
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。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52394/52394fig2large.jpg" target="_blank">请点击此处查看此图的放大版本。</a>
1. VBT 期间进行移动脑/体成像的软件安装
<ol>
	<li>安装动作捕捉系统的驱动程序（安装步骤详见 https://code.google.com/p/labstreaminglayer/wiki/KinectMocap）
	<ol>
		<li>从 http://go.microsoft.com/fwlink/?LinkId=253187 下载并安装 Kinect 运行环境（请勿将动作捕捉传感器插入计算机的任何 USB 接口）。</li>
		<li>通过接口线缆将带电源的动作捕捉传感器连接至 USB 接口，驱动程序将自动加载。</li>
	</ol>
	</li>
	<li>安装眼动仪传感器的驱动程序（安装步骤详见 <a href="http://github.com/esdalmaijer/EyeTribe-Toolbox-for-Matlab">http://github.com/esdalmaijer/EyeTribe-Toolbox-for-Matlab</a>）
	<ol>
		<li>从 http://theeyetribe.com 下载软件，启动应用程序并运行安装程序以完成软件安装（请勿将眼动仪传感器插入计算机的任何 USB 接口）。</li>
		<li>插入带电源的眼动仪传感器，驱动程序将自动加载。</li>
	</ol>
	</li>
	<li>安装平衡板的驱动程序（安装步骤详见 http://www.colorado.edu/intphys/neuromechanics/cu_wii.html）
	<ol>
		<li>从 http://www.colorado.edu/intphys/neuromechanics/CU_WiiBB.zip 下载并解压 CU_WiiBB.zip 文件。</li>
		<li>将 WiiLab 文件夹复制到 Microsoft Windows 操作系统的标准 Program Files 目录中。</li>
		<li>在 Program Files 目录中打开 WiiLab 文件夹，以管理员身份运行 InstallWiiLab.bat 文件以安装平衡板。</li>
	</ol>
	</li>
	<li>安装 EEG/EOG 的驱动程序（安装步骤详见 http://openvibe.inria.fr/how-to-connect-emotiv-epoc-with-openvibe/ ）
	<ol>
		<li>从 http://www.emotiv.com/apps/sdk/209/ 下载并安装 Emotiv SDK。</li>
		<li>从 https://code.google.com/p/labstreaminglayer/downloads/detail?name=OVAS-withLSL-0.14.3-3350-svn.zip 下载并安装支持 labstreaminglayer (LSL) 的 OpenViBE 数据采集服务器，用于分布式多传感器信号传输、时间同步和数据采集系统（安装步骤详见 https://code.google.com/p/labstreaminglayer/）。</li>
	</ol>
	</li>
	<li>安装商用 NMES 刺激器的驱动程序（详情见 http://www.vivaltis.com/gammes/phenix/phenix-usb-neo-50-554-1.html#content）。</li>
</ol>
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。
<ol>
	<li>用于MoBI的视觉反馈
	<ol>
		<li>首先，在房间的一端放置一个投影屏幕，用于显示视觉生物反馈信息（建议屏幕与受试者之间的距离为0.6 m）。</li>
		<li>调整高度，使屏幕中心与受试者的眼睛齐平。</li>
	</ol>
	</li>
	<li>用于 MoBI 的运动捕捉
	<ol>
		<li>将动作捕捉传感器放置在投影屏幕前方，并将其对准动作捕捉区域。</li>
		<li>确认运动捕捉区域位于运动捕捉传感器前方1.5 m至2.5 m范围内。</li>
	</ol>
	</li>
	<li>用于MoBI的平衡板放置
	<ol>
		<li>将平衡板放置在距离动作捕捉传感器约2.0 m的地面上。</li>
		<li>在平衡板周围留出足够的空间，以确保全身能够自由活动（即，改良功能性伸展任务期间21).</li>
	</ol>
	</li>
	<li>用于MoBI的EEG/EMG/EOG传感器放置
	<ol>
		<li>让受试者坐在椅子上，面向动作捕捉系统，双脚放在平衡板上。</li>
		<li>将记录（EMG）与刺激（NMES/SES）电极双侧放置于受试者的腓肠内侧肌（MG）和胫骨前肌（TA）上，随后连接至无线电刺激器（NMES/SES）系统。</li>
		<li>根据国际10-20系统将脑电图（EEG）帽放置于受试者头部。随后，将导电膏涂抹于电极并置于-Fz、C3、Cz、C4、P3、Pz、P4、PO7、Oz、PO8位置，再将其连接至无线EEG头戴设备。</li>
		<li>在一只眼睛的上方和下方涂抹导电膏并放置两个脑电电极，用于记录垂直眼电图（EOG）；在每侧眼睛的外眦处涂抹导电膏并放置电极，用于记录水平眼电图（EOG）。（注意：若未在卒中后受试者中使用眼动追踪传感器，则建议采用双侧眼电图记录）。</li>
		<li>将两个脑电图电极置于耳垂作为参考电极。</li>
	</ol>
	</li>
</ol>
3. 基于眼动仪的卒中后追踪眼动评估
<ol>
	<li>让受试者坐在高度可调的下巴托上，下巴自然 resting。然后，将计算机显示器调整到合适的高度，使眼睛大致正对显示器中心位置（图2a）。</li>
	<li>将眼动仪放置在距离下巴托约50 cm处，并让受试者直视计算机显示器以接收视觉提示。</li>
	<li>在“SmartEye”文件夹中运行EyeTribeWinUI.exe程序，以校准眼动仪传感器。受试者将被要求依次注视电脑屏幕上不同位置的目标，每个目标约2秒。典型的用户校准过程大约需要20秒完成。系统将记录受试者在不同提示目标下的注视点（x, y）坐标，用于校准。</li>
	<li>在SmartEye文件夹中运行“Visual_Stimulus.exe”程序，以启动基于虚拟现实的界面。随后运行“SmartEye”文件夹中的“SmartEye.exe”程序，采集与虚拟现实任务同步的受试者眼动数据。该数据将用于评估中风后追踪眼动功能。</li>
</ol>
<img alt="平衡评估过程；带有运动指令和设备设置的 XY 平衡板示意图。" src="/files/ftp_upload/52394/52394fig3.jpg" data-altupdatedat="1787630408000" data-alt="图 3"> 
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。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52394/52394fig3large.jpg" target="_blank">请点击此处查看此图的放大版本。</a>
4. 基于 MoBI 的 NMES/SES 辅助视觉运动平衡训练（VBT）
<ol>
	<li>将眼动仪和平衡板传感器连接到视觉反馈计算机（图2）。
	<ol>
		<li>确保眼动仪传感器已开启电源、连接至计算机，并已完成启动。启动“VBT”文件夹中的“EyeTribe server.exe”和“EyeTribeWinUI.exe”程序（参见步骤1.3）。</li>
		<li>确保平衡板传感器已开启电源。然后按下平衡板传感器上的按钮，使其在菜单中处于可被发现状态。接着，单击系统任务栏上的显示或隐藏图标，并单击蓝牙设备图标。随后单击“添加设备”选项，将平衡板传感器作为蓝牙设备配对至视觉反馈计算机，配对时无需输入配对码。一旦平衡板传感器成功连接至视觉反馈计算机，打开“VBT”文件夹并运行WiiBBinterface.m文件，以建立Matlab与平衡板传感器之间的接口（参见步骤1.6）。</li>
		<li>确保动作捕捉传感器已开启电源、连接至计算机，并已完成启动（前方有绿色LED指示灯亮起）。打开LSL文件夹并启动“Mocap”软件，开始传输动作捕捉传感器的数据流（参见步骤1.6）。</li>
		<li>确保脑电/眼电（EEG/EOG）数据采集系统已开启电源。然后双击LSL文件夹中的openvibe-acquisition-server-withlsl.cmd文件（参见步骤1.6）。在菜单中选择相应的传感器硬件（即，“Emotiv EPOC”），如有需要，点击“Driver Properties”配置模块。接着点击“Connect”，再点击“Play”以启动数据采集服务器。</li>
	</ol>
	</li>
	<li>对VBT系统进行传感器校准
	<ol>
		<li>要求脑卒中受试者在佩戴安全吊带的情况下站立于平衡板上（如需要，可提供部分身体重量支持）。</li>
		<li>根据临床观察结果（即，无身体重量支持时），设定维持直立站立所需的最小基础NMES水平（脉宽和电流强度）22。为设定最小基础NMES水平，可先将刺激频率设为20 Hz，然后逐步增加脉宽和/或电流强度，直至实现直立站立。此处需对膝伸肌进行NMES刺激，以产生足够的力矩防止膝关节屈曲塌陷。</li>
		<li>要求受试者执行多种会影响重心（CoM）和压力中心（CoP）位置的伸手动作。</li>
		<li>运行“DataCollect”文件夹中的“CalibSensors.m”程序，在受试者执行各种自主发起的、不同方向的最大限度伸手动作时，采集多传感器校准数据，这些动作会影响视觉反馈中重心（CoM）和压力中心（CoP）的位置。</li>
	</ol>
	</li>
</ol>
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）
<ol>
	<li>运行“DataCollect”文件夹中的“CollectBaseline.m”程序，采集基线静息状态、睁眼、多传感器数据：要求受试者直立静止站立2分钟，同时直视PC显示器上的压力中心（CoP）目标（图3a）。</li>
	<li>将视觉反馈计算机的视频输出连接至投影屏幕，并在视觉反馈计算机上运行“VBT”文件夹中的SmartEyeVRTasks.exe文件，以启动SmartEyeVRTasks图形用户界面（GUI）。同时，在“DataCollect”文件夹中运行“CollectVBT.m”程序，以在视觉反馈任务（VBT）期间采集传感器数据。
	<ol>
		<li>从直立站立姿势（称为“中央保持”阶段）开始，要求受试者根据视觉反馈提示，通过由压力中心（CoP）驱动的光标，尽快将其移动至随机出现的周围目标位置（图3b）。</li>
		<li>在随后的“移动”阶段结束后，要求受试者在“周围保持”阶段将光标在目标位置保持1秒。</li>
		<li>在“周围保持”阶段结束后，光标将“重置”回中心位置，此时受试者需返回直立站立状态——即“中央保持”位置。当肌肉的肌电（EMG）水平超过预设阈值时，将触发神经肌肉电刺激（NMES）或感觉电刺激（SES），以辅助完成将压力中心（CoP）返回至“中央保持”位置所需的自主努力。 
		注：可通过在个体可接受范围内降低增益 <img alt="静力平衡，ΣFx=0，ΣFy=0，示意图；力，平衡分析，矢量分量。" src="/files/ftp_upload/52394/52394eq1.jpg" data-altupdatedat="1787630408000" data-alt="方程1">，或增加噪声方差 <img alt="静力平衡，η=N(0,σ=0.1s⁻²) 方程，高斯分布参数。" src="/files/ftp_upload/52394/52394eq2.jpg" data-altupdatedat="1787630408000" data-alt="方程2">，来提高改良功能性反应测试（mFRT）的难度： 
		<img alt="静力平衡公式，生物力学研究背景下的变换方程示意图。" src="/files/ftp_upload/52394/52394eq3.jpg" data-altupdatedat="1787630408000" data-alt="方程3"> 
		其中压力中心（CoP）的位移 <img alt="静力平衡概念，ΣFx=0，MA=0。压力中心公式，数学分析。" src="/files/ftp_upload/52394/52394eq4.jpg" data-altupdatedat="1787630408000" data-alt="方程4"> 驱动计算机光标 <img alt="矩阵表示法示意图，包含矢量分量x, y，用于线性代数概念。" src="/files/ftp_upload/52394/52394eq5.jpg" data-altupdatedat="1787630408000" data-alt="方程5">，在离散时间 <img alt="静力平衡；ΣFx=0 方程示意图；力平衡分析；物理概念。" src="/files/ftp_upload/52394/52394eq6.jpg" data-altupdatedat="1787630408000" data-alt="方程6"> 中以时间步长 <img alt="静力平衡方程 ΣFx=0 示意图；与物理学教育中的力平衡研究相关。" src="/files/ftp_upload/52394/52394eq7.jpg" data-altupdatedat="1787630408000" data-alt="方程7"> 进行更新。</li>
	</ol>
	</li>
</ol>

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</ol>

作者无任何利益冲突可披露。

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...

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).
<img alt="神经调节示意图、脑电追踪、操作性条件反射；视觉反馈、MS Kinect、Wii 平衡板。" src="/files/ftp_upload/52394/52394fig1.jpg" data-altupdatedat="1787630408000" data-alt="图 1"> 
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。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52394/52394fig1large.jpg" target="_blank">请点击此处查看此图的放大版本。</a>
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）。

<table><tbody><tr><td>NMES 刺激器</td><td>Vivaltis, France</td><td>PhenixUSBNeo</td><td>带 EMG 传感器的 NMES 刺激器（图 2b）</td></tr><tr><td>平衡板</td><td>Nintendo, USA</td><td>Wii Balance Board</td><td>平衡板（图 2b）</td></tr><tr><td>动作捕捉系统</td><td>Microsoft, USA</td><td>XBOX-360 Kinect</td><td>动作捕捉（图 2b）</td></tr><tr><td>眼动仪&amp;nbsp;</td><td>Eye Tribe</td><td>The Eye Tribe</td><td>SmartEye 眼动仪（图 2a）</td></tr><tr><td>EEG 数据采集系统</td><td>Emotiv, Australia</td><td>Emotiv Neuroheadset</td><td>无线 EEG 头戴设备（图 2b）</td></tr><tr><td>EEG 被动电极</td><td>Olimex</td><td>EEG-PE</td><td>用于 EOG 和参考电极的 EEG 被动电极（共 6 个）（图 2b）</td></tr><tr><td>EEG 主动电极</td><td>Olimex</td><td>EEG-AE</td><td>EEG 主动电极（共 10 个）（图 2b）</td></tr><tr><td>配备 PC 显示器的计算机</td><td>Dell</td><td></td><td>数据处理与视觉反馈（图 2）</td></tr><tr><td>软件、EMG 电极、NMES 电极及线缆</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

一种集成低成本传感器与神经肌肉电刺激系统的用于卒中后平衡康复的人机界面

A Human-machine-interface Integrating Low-cost Sensors with a Neuromuscular Electrical Stimulation System for Post-stroke Balance Rehabilitation

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。

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）。
<p class="jove_content" fo:kee...

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，从而导致……

本实验的总体目标是利用视频游戏传感器技术，开发一种低成本的人机交互界面，用于平衡功能康复。首先，需要搭建移动脑-体成像（MoBI）设备及软件系统；第二步是在人体上放置MoBI传感器，以采集生理数据。接下来，使用眼动仪评估卒中后视觉追踪眼动。眼动追踪将显示，与注视相关的指标有助于明确卒中后的动眼功能障碍，这对规划视动平衡治疗具有参考意义。随后，在移动脑-机接口（MoBI）环境下，对用于神经肌肉电刺激（NMES）辅助视动平衡治疗的传感器进行校准。最后一步是在进行视觉运动平衡治疗期间，从低成本传感器收集多传感器数据。我们正在将这项技术扩展应用于中风后存在平衡障碍患者的居家康复治疗。我们的系统包含基于注视、预后双模以及一种注视频谱，这些是视觉运动平衡治疗中的重要组成部分。因此，这种范式转变的技术能够捕捉中风后视觉系统、运动系统和平衡系统如何协同行走，并通过训练促进其康复。原则上，该技术也可应用于其他疾病，如自闭症谱系障碍、帕金森综合征、创伤性脑损伤，以及由抑郁症引起的心理运动障碍。所有这些情况均可在此训练系统中得到康复。首先获取一个投影屏幕以显示视觉生物反馈信息。调整屏幕高度，使屏幕中心与受试者的眼睛处于同一水平。然后将动作捕捉传感器放置在投影屏幕前方，并将其对准动作捕捉区域。确认动作捕捉区域位于动作捕捉传感器前方1.5米至2.5米范围内。接下来，将平衡板放置在地面上，距离动作捕捉传感器约2.0米。平衡板周围应留出足够空间，以确保能够完成全身运动。开始在NMES系统中进行肌电图（electromyography，或EMG）的传感器放置时，请受试者坐在椅子上。将EMG和NMES电极双侧放置于受试者的内侧腓肠肌和胫骨前肌。然后，将电极连接至无线NMES刺激系统。接下来，按照国际10-20系统将脑电图（EEG）帽放置在受试者头部。使用导电膏将电极粘附于头皮（如图所示），然后将其连接至无线EEG头戴设备。在一只眼睛的上方和下方各放置一个被动EEG电极，以采集垂直眼电图（EOG）。在每只眼睛的外眦区域再各添加两个电极，以采集水平眼电图（EOG）。最后，在受试者的耳垂上放置两个被动脑电图（EEG）电极，作为EEG的参考电极。首先，将眼动仪放置在视觉反馈计算机显示器正下方，并使用USB 3端口将其连接到视觉反馈计算机。然后，让受试者坐在距离眼动仪50厘米的桌旁，调整视觉反馈计算机显示器的位置，使受试者的眼睛位于显示器中央。在视觉反馈计算机上，打开Eye Tribe服务器和Eye Tribe when-you-eye程序，以确认Gooey是否已检测到受试者的眼睛，并随后执行眼动仪校准程序。接下来，要求受试者直视视觉反馈计算机显示器，以接收视觉提示。在Gooey中点击校准选项卡，运行眼动仪校准程序。接着，在smart eye文件夹中运行visual underscore stimulus dot exc程序，以启动基于虚拟现实的界面。随后，运行smart eye文件夹中的smart eye dot exc程序，获取与基于虚拟现实的任务同步的受试者眼动数据。要求受试者跟随视觉反馈计算机屏幕上不同位置的固定和移动视觉刺激，以评估卒中后的追踪眼动。首先，将眼动仪和平衡板传感器连接到视觉反馈计算机。打开平衡板（BB传感器）。按下BB传感器上的按钮，使该设备在菜单中可被远程发现。点击系统任务栏中的显示或隐藏图标，然后点击蓝牙设备图标。接着，点击“添加设备”选项，将BB作为蓝牙设备与可视化反馈计算机配对，配对时无需输入代码。当平衡板连接到视觉反馈计算机后，打开 VBT 文件夹，运行 We BB interface dot m 文件以建立 Matt lab BB 接口。让受试者站在平衡板上。单击“确定”开始校准，然后输入受试者的体重并再次单击“确定”。接下来，将动作捕捉传感器连接至数据采集计算机并开启电源，确保其已完全启动（以绿灯指示为准）。打开LSL文件夹并启动Mocap软件，开始传输动作捕捉传感器的数据。开启连接至数据采集计算机的脑电图（EEG）和眼电图（EOG）数据采集系统。为此，首先打开 LSL 文件夹，然后通过 LSL.cmd 打开 Vibe 采集服务器。最后，在菜单中为 EEG 和 EOG 选择 Emotive EPOC，并通过点击驱动程序属性来配置模块。接着，点击连接，再点击播放以启动采集服务器。首先让受试者站在平衡板上，并系好安全背带。通过将刺激频率设置为20赫兹，设定直立站立所需的最低基础NMES水平。然后，在数据采集计算机中安装的NMES软件里逐步增加脉冲宽度和电流强度，直至实现直立站立。对于NMES辅助的VBT，要求受试者坐在椅子上，面向动作捕捉传感器，双脚置于平衡板上。运行数据采集文件夹中的calib sensors程序，以收集多传感器校准数据。最后，要求受试者在不同方向上执行自主发起的最大限度伸展动作，以影响视觉反馈中重心位置的变化。首先，在数据采集文件夹中运行采集基线程序，以收集基线静息状态、睁眼状态下的多传感器数据。具体操作为：要求受试者静止站立两分钟，并直视视觉反馈中重心位置的中心点。随后，在数据采集文件夹中运行已采集的VBT程序，以收集受试者进行VBT期间的传感器数据。将视觉反馈计算机的视频输出连接到投影屏幕，并在视觉反馈计算机的 VBT 文件夹中运行 smart IVRT tasks dot exe 文件，以启动 smart IVRT tasks 图形用户界面。然后，要求受试者注意计算机屏幕上出现的音频和视觉提示，并尽快将光标移向随机出现的周围目标。在“移动阶段”结束后，要求受试者将光标在目标位置保持一秒钟。在周围保持阶段结束后，要求受试者返回中央保持位置，同时系统采集受试者压力中心的二维坐标以及视线数据的二维坐标。使用眼动仪收集眼动特征，以量化受试者在平滑追踪任务中的表现，并用于后续与卒中后VBT数据的比较。随后，在VBT中，采用修改后的功能性伸手任务方案，通过视觉反馈提示，量化受试者在不失去平衡的前提下，自主尽快转移其压力中心位置的能力。此处的EOG数据显示，在进行VBT期间，目标注视持续时间与光标注视持续时间的FD比值增加，同时归一化均方误差减小。在实施该操作过程中，必须充分考虑卒中患者的安全与舒适性。我们预期，基于虚拟现实的平衡康复系统将有望有效改善卒中患者的平衡功能障碍。因此，按照此方案，其他额外的临床评估指标，如平衡能力和活动能力的临床评估，可能难以全面了解定量指标与其他标准临床参数之间的比较情况，从而无法全面掌握卒中患者的神经功能缺损状况，也无法在康复过程中对此问题进行全面干预。

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科研

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Neuroscience

神经科学

人机界面集成的低成本传感器，具有神经肌肉电刺激系统中风后康复平衡

开发用于恢复和康复双足行走的有效脑机接口（BMI）系统，需要准确解码用户的意图。本文介绍了一种新颖的实验方案和数据采集技术，可在多种行走任务和条件下，同步无创地获取神经活动、肌肉活动以及全身运动学数据。...

同步头皮脑电图（EEG）、肌电图（EMG）与全身分段惯性记录用于多模态神经解码

已研发并组装出一种可被动破坏人体坐姿稳定性的坐具平台。在使用者进行姿势稳定任务期间，惯性测量单元会记录该装置的运动情况，同时振动元件向座椅提供基于表现的反馈。这种便携且多功能的设备可用于康复、评估及训练方案中。...

一种用于坐姿平衡评估与训练的振动触觉反馈装置

伴有慢性踝关节不稳（CAI）的个体表现出姿势控制能力下降以及下肢肌肉激活延迟。计算机化动态姿势图结合表面肌电图可揭示视觉、躯体感觉和前庭系统与肌肉激活调节之间的协调机制，从而帮助维持CAI个体的姿势稳定性。...

评估慢性踝关节不稳个体的姿势控制与下肢肌肉激活

本方案描述了在卒中患者中，采用经颅磁刺激（TMS）对下肢肌肉（胫骨前肌和比目鱼肌）在站立位进行神经生理学评估的操作流程。该体位更有可能诱发卒中后的TMS反应，并可在神经生理学评估过程中使用较低的刺激器输出功率。...

卒中后下肢肌肉的立位神经生理学评估

本手稿提供了一种用于开发生物性外周神经接口的创新方法，该接口称为肌袖再生性外周神经接口（Muscle Cuff Regenerative Peripheral Nerve Interface,...

用于放大完整外周神经信号的肌袖状再生性外周神经接口

据估计，全球约有六分之一的人在一生中会发生中风，导致长期残疾，而其康复机制目前仍不甚清楚。本研究提出了一种方案，用于在下肢机器人治疗过程中，通过功能性近红外光谱技术（fNIRS）评估大脑激活情况。...

使用功能性近红外光谱技术与机器人辅助下肢多关节指物运动的实验

本方案介绍了一种上肢康复机器人，该机器人通过四种模式提供智能反馈。这些模式可增强上肢功能和灵活性，从而提高患者的生活质量。...

通过上肢康复机器人增强中风后上肢功能与运动技能

本实验方案概述了一种用于上肢功能障碍卒中患者的双侧上肢任务导向型机器人系统。研究结果表明，该系统可显著改善卒中患者的上肢功能及日常生活活动能力。...

中风患者上肢功能恢复中双侧上肢任务导向型机器人系统的应用

本研究介绍了一种针对脑卒中患者的脑机接口（BCI）系统，该系统结合脑电图和眼电图信号来控制上肢机器人手，以增强患者的日常活动能力。评估采用脑卒中柏林双手测试（BeBiTS）进行。...

脑机接口控制的上肢机器人系统用于增强中风患者的日常活动能力

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床旁下肢康复机器人在卒中康复中的应用：一项随机对照试验

了解如何利用低成本传感器与神经肌肉电刺激系统构建人机界面，用于中风后平衡康复。该方法整合MoBI设备、眼动追踪与多模态数据采集，为卒中患者提供可及性高的康复训练方案。

一种集成低成本传感器与神经肌肉电刺激系统的用于卒中后平衡康复的人机界面

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