Name: 等动机器人设备,用于提高中风患者在痉挛性中拉伸反射测量的测试再测试和间反应的可靠性 (视频) | JoVE Journal
Uploaded: 2019-06-12T14:45:00.000+00:00
Duration: 8 min 40 s
Description: 了解等动机器人设备用于提高中风患者痉挛性肘屈肌拉伸反射测量的可靠性。该方法通过标准化运动结合肌电图评估，显著改善临床评估的准确性与一致性。

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本研究由首尔国立大学盆塘医院研究基金（14-2014-035）以及韩国政府资助的韩国国家研究基金会（NRF）拨款（A100249）支持。&#160;我们感谢&#160; Seo Hyun Park 和 Hae-in Kim 在视频拍摄准备与实施过程中提供的帮助。

1. 实验设置
<ol>
	<li>患者招募 
	注意：所有操作均经首尔国立大学盆塘医院机构审查委员会审核并批准。这些受试者为该地区四家康复医院中诊断为中风的住院或门诊患者。
	<ol>
		<li>使用以下纳入标准进行筛选：（1）因中风导致上肢偏瘫；（2）年龄超过20岁；（3）肘关节轻度痉挛，改良Ashworth量表（MAS）评分为1-2级；（4）除中风外，无其他影响偏瘫上肢功能的既往疾病；（5）血流动力学稳定；（6）无严重肘关节挛缩；（7）肩关节能外展90°，前臂可在无关节疼痛的情况下处于中立位；（8）认知、语言、视空间或注意力功能正常，能够遵循实验流程。 
		注意：这些标准旨在筛选出能够参与实验并控制影响结果因素的患者。</li>
		<li>招募已获得本研究详细说明及预期临床问题解释的受试者。必须在纳入前获得其知情同意。</li>
		<li>招募受试者的人口统计学和基线特征见表1。</li>
	</ol>
	</li>
	<li>实验系统 
	注意：使用定制的机器人装置，以同时产生标准化运动并测量定量数据。该机器人系统由机器人部分、控制系统和测量单元组成。整体配置见图2。
	<ol>
		<li>机器人部分
		<ol>
			<li>机器人部分采用一个自由度的平面机器人，包含电机和前臂操作装置，以及另外三个用于调节机器人高度并将设备安装到不同桌面的组件。整体结构见图2A。</li>
			<li>前臂操作装置包括与电机连接的肘关节、带固定块的线性滑轨（用于调节总长度），以及两个用于固定前臂和手部的护套单元（如图3所示）。肘关节设有旋转盘和推力轴承，以防止实验过程中摩擦；护套单元的形状仿照人体前臂设计，并通过3D打印制成。手柄单元设计为适配左利手和右利手个体，可供所有受试者使用。</li>
			<li>使用齿轮比为51:1的低齿轮比电机，该电机应具备可反向驱动的特性，并能产生315°/s的额定速度和42.33 Nm的连续扭矩。</li>
			<li>在电机底部安装实验室升降台（lab jack unit），用于调节电机单元的高度，使机器人高度可适配不同受试者的坐姿高度。</li>
			<li>在机器人前部设置用于将设备固定在桌面上的固定臂。该固定臂可通过线性轴上下移动，并配有夹具以牢固固定于桌面。</li>
			<li>在机器人底部安装带制动器的脚轮，使机器人在实验过程中可移动且能稳固接地。</li>
		</ol>
		</li>
		<li>控制系统
		<ol>
			<li>使用个人计算机（PC）、实时处理器和电机驱动器构成中央控制系统。详细的控制架构框图见图4。</li>
			<li>使用图形用户界面（GUI）控制实验模式（最大关节活动范围测量、等速MTS和手动MTS测量模式），并存储机器人运动数据。界面包含控制面板和监控面板（图5）。GUI配置的详细信息见附录。</li>
			<li>通过实时处理器实现机器人控制算法。控制算法包含三个控制回路：第一个为数据输入/输出回路，运行频率为1 MHz，来自sbRIO的FPGA模块；第二个为机器人运动控制回路，运行频率为1 kHz，来自实时VI层级；第三个为数据通信回路，运行频率为250 Hz，用于传输机器人数据（时间、角度、扭矩及与肌电图数据同步的触发信号）。 
			注意：实时处理器包含两个通信模块：NI-9237和NI-9853。NI-9237为模拟输入设备，用于接收扭矩传感器数据；NI-9853为CAN通信模块，用于与电机驱动器通信。</li>
		</ol>
		</li>
		<li>测量单元
		<ol>
			<li>在操作装置与电机之间安装扭矩传感器，用于测量反作用力。扭矩数据通过NI-9237传输至实时处理器。NI-9237具有自身的通带、阻带和无混叠带宽滤波器。滤波后的数据进入FPGA模块，并再次通过100 Hz低通滤波器处理以去除噪声。</li>
			<li>通过安装在电机上的编码器（HEDL 9140, Maxon, Switzerland）测量关节角度。角度数据通过电机驱动器传输至实时处理器。</li>
			<li>使用八通道表面肌电（EMG）设备测量肌肉活动。肌电信号以1024 Hz的采样率采集，并初步通过带通滤波器（20–450 Hz）和陷波滤波器（60 Hz）处理。测得的肌电数据直接传输至PC。</li>
		</ol>
		</li>
	</ol>
	</li>
</ol>
2. 实验装置
注意：本实验应由两名评估者参与。在本研究中，第一位评估者是一名具有6年以上康复经验的物理医学与康复科医师，第二位评估者是一名具有3年以上脑卒中康复经验的作业治疗师。
<ol>
	<li>初始姿势设定
	<ol>
		<li>让患者坐在椅子上，保持背部挺直。</li>
		<li>用安全带固定肩部和腹部两侧，以确保在整个实验过程中肩部位置稳定。</li>
		<li>将患者偏瘫侧上肢轻轻放置在机器人操作杆上，暂不系紧绑带。</li>
		<li>松开线性滑轨的固定块，使套筒可在滑轨上自由移动，以便将患者偏瘫侧上肢放置于机器人操作杆上而不系紧绑带。</li>
		<li>使用实验升降台调节机器人的高度，直至患者肩关节外展90°。使用量角器确认外展角度。</li>
		<li>指导患者握住手柄，并用绑带将手固定在手柄上。对齐机器人旋转轴与肘关节的解剖轴线。</li>
		<li>进行肘关节屈伸运动，使套筒位置能够自然调整至最佳状态，确保肘部活动时无阻力产生。然后锁紧固定块以固定套筒位置，并系紧前臂套筒的绑带。</li>
		<li>在偏瘫侧上肢的肱二头肌处贴附表面肌电电极。</li>
	</ol>
	</li>
	<li>被动关节活动度测量 
	注意：被动关节活动度（ROM）在后续实验中用作边界活动范围，以防止因超出患者实际活动范围而引发问题。
	<ol>
		<li>在程序图形用户界面（GUI）中输入患者偏瘫侧信息（右侧或左侧）。</li>
		<li>使用量角器将肘关节置于90°屈曲位置，按下GUI面板上的 90 deg set 按钮。此步骤使机器人识别的角度与人体实际关节角度对齐。</li>
		<li>按下GUI上的 Finish set 按钮，使机器人切换至驱动状态。</li>
		<li>依次点击GUI左侧 Motor run 面板上的按钮，从上至下操作。</li>
		<li>打开 Angle set 按钮，并将速度设为1°/s，然后点击 run 按钮。机器人将从90°屈曲位开始，以1°/s的速度缓慢伸展肘关节，直至反应扭矩达到预设阈值或伸展至170°为止。 
		注意：本实验中扭矩阈值设定为0.6 Nm，该数值通过预实验研究确定。</li>
		<li>最大伸展角度将自动记录为最大关节活动度（ROM）。</li>
		<li>将速度更改为-1°/s，再次点击 run 按钮。机器人将缓慢屈曲肘关节，直至反应扭矩达到阈值水平。</li>
		<li>最大屈曲角度将自动记录为最小关节活动度（ROM）。</li>
	</ol>
	</li>
</ol>
3. MTS 测定
注意：每个步骤所需时间如图1所示。一名受试者完成全部实验所需的总时间约为50分钟（包括实验准备步骤），但大部分时间应处于休息状态，以保持疲劳程度的一致性。
<ol>
	<li>惯性效应补偿 
	注意：理论上，在等速运动过程中不应存在惯性效应。然而，在运动起始阶段可能会出现惯性效应。为了仅测量由牵张反射产生的反作用力，应补偿惯性力。由于每位受试者的惯性力大小不同，因此在实际进行 MTS 测量之前，应先进行惯性力补偿的预实验。示例结果如图6所示。
	<ol>
		<li>点击控制面板上的返回按钮。机器人将肘关节屈曲至最小角度体位（最大程度屈曲体位）。</li>
		<li>将速度设置为 150°/s，然后打开惯性测试按钮，再点击运行按钮。机器人将以 150°/s 的速度对患者施加一个 5° 的短暂扰动。每次试验的峰值扭矩和周期值将自动累积并显示在图形用户界面（GUI）面板上。</li>
		<li>重复步骤 3.1.2–3.1.3 两次。根据测量数据确定合适的峰值扭矩值和周期值，并在程序 GUI 中输入这些数值。补偿扭矩曲线（τcomp）将根据下方的公式1自动生成，其中：a 表示确定的幅值，λ 表示周期。 
		<img alt="静力平衡方程，τcomp 计算公式；用于教学，物理学/数学解释。" src="/files/ftp_upload/59814/59814equ01.jpg" data-altupdatedat="1788282455000" data-alt="公式 1"> 
		注意：惯性扭矩的形状被建模为升余弦形状，以降低计算负荷。由于惯性效应而设计的两周期补偿扭矩，在第二个周期后几乎完全消失。第二个周期的幅值设计为第一个周期的 15%。</li>
	</ol>
	</li>
	<li>熟悉步骤
	<ol>
		<li>在正式实验开始前，进行三次训练操作，使患者熟悉突然的运动。</li>
		<li>点击面板上的返回按钮。机器人将肘关节屈曲至最小角度体位。</li>
		<li>在告知受试者后，点击运行按钮。机器人将以 150°/s 的速度伸展患者的肘关节，直至角度达到最大范围或反作用扭矩达到阈值水平。</li>
		<li>重复步骤 3.2.2–3.2.3 两次，并在开始测试前休息 5 分钟。</li>
	</ol>
	</li>
	<li>等速 MTS 测量 
	注意：等速 MTS 测量旨在实现理想的 MTS 测量条件。机器人将以预设速度（150°/s）产生精确的恒定速度运动，直到达到最大关节活动范围（ROM）或反作用扭矩达到某一阈值。最大 ROM 值在步骤 2.2 中确定，扭矩阈值根据先前的预实验研究设定为 0.6，该值足以检测到牵张反射。
	<ol>
		<li>点击返回按钮，使肘关节屈曲至最小角度体位。</li>
		<li>在不告知受试者的情况下点击运行按钮。机器人将以 150°/s 的速度伸展患者的肘关节，直至角度达到最大角度或反作用扭矩达到某一阈值水平。测试期间将存储时间、角度、反作用扭矩和触发信号数据。</li>
		<li>每组之间休息 2 分钟，并重复步骤 3.3.1–3.3.3 两次。</li>
		<li>完成三组测量后休息 5 分钟。</li>
	</ol>
	</li>
	<li>手动 MTS 测量 
	注意：手动 MTS 测量旨在模拟在实际医疗场所通常进行的 MTS 测量。为了与等速 MTS 的结果进行比较，机器人设备仅用作消除测量误差的定量测量工具，实际的测量操作由人工评估者完成。为此，机器人仅补偿其自身的摩擦力。有关摩擦力消除的详细信息见附录。
	<ol>
		<li>点击返回按钮，使肘关节屈曲至最小角度体位。</li>
		<li>点击自由运行按钮，机器人操作将切换至手动操作模式。</li>
		<li>握住操作手柄并拉伸受试者的上肢。在操作过程中，评估者应尽量保持 150°/s 的恒定速度。</li>
		<li>关闭自由运行模式，并休息 2 分钟。</li>
		<li>重复步骤 3.4.1–3.4.4 两次。</li>
	</ol>
	</li>
	<li>重复 MTS 测量
	<ol>
		<li>第一位评估者完成全部实验后，休息 10 分钟。</li>
		<li>更换评估者（更换为第二位评估者），并重复步骤 3.3–3.4。</li>
	</ol>
	</li>
</ol>
4. 定量分析 AoC
注意：激活程度（AoC）的确定基于两个数据：肌电图（EMG）和力矩。由于肌电图数据具有噪声特性以及个体特征存在差异，AoC 需通过人工分析确定。AoC 的选择由第三位评估者完成，该评估者对其他评估者的顺序保持盲态。
<ol>
	<li>等速 MTS 实验数据分析
	<ol>
		<li>利用肌电图数据评估 AoC 
		注意：通常，AoC 被确定为 EMG 最大峰值出现时对应的角度。然而，每位患者的牵张反射持续时间各不相同；因此，以 EMG 最大峰值点作为 AoC 可能可靠性较低。尽管时间差异可能不大，但由于 MTS 方法评估速度较快，AoC 的误差仍可能显著。因此，选择 EMG 上升起始点对应的角度作为 AoC。
		<ol>
			<li>使用均方根（RMS）处理原始肌电图（EMG）数据，以平滑信号并将其放大50倍。</li>
			<li>使用每组数据的触发信号同步肌电（EMG）数据与机器人角度数据。 
			注意：在此系统中，肌电图（EMG）数据由独立设备采集，与其他数据不同，因此参考时间可能不一致。EMG设备具备触发中断标记功能，可在MTS评估开始时从实时处理器获取触发信号。</li>
			<li>手动确定AoC作为RMS EMG上升的起始点。示例如下所示 图7. 
			注意：肌电图（EMG）的均方根（RMS）值 &lt;0.1 在此处被忽略，因为它即使在无牵张反射时也经常出现。因此，选择峰值起始处明显的上升点作为 AoC。</li>
		</ol>
		</li>
		<li>使用扭矩数据评估 AoC 
		注意：肌肉具有类似弹簧-阻尼系统的被动力学特性。即使肌肉不主动发力，随着肌肉被拉伸，反作用力也可能增加。由于不同患者的被动力学特性强度和牵张反射存在个体差异，仅通过反作用力的绝对值难以识别“折刀现象”。因此，在本研究中，“折刀现象”的判定依据是痉挛所导致的被动特性的变化，而非反作用力的绝对值。被动特性的变化通过手动判断反作用力矩回归直线斜率的变化来确定。
		<ol>
			<li>从触发信号上升的点绘制一条回归线，并从触发信号下降的点绘制另一条回归线。</li>
			<li>比较两条回归线的斜率。如果两条回归线的斜率存在显著差异，则AoC可在两条回归线的交点处确定。示例如下所示 图8.</li>
		</ol>
		</li>
	</ol>
	</li>
	<li>手动 MTS 实验数据分析 
	注意：在手动 MTS 情况下，仅使用一个扭矩传感器难以区分受试者施加的力与评估者施加的力。因此，在手动 MTS 情况下，仅基于肌电图数据进行 AoC 分析，而不使用扭矩数据进行 AoC 分析。
	<ol>
		<li>基于肌电图数据的AoC评估 
		注意：使用肌电图（EMG）评估主动收缩程度（AoC）的方法与等速MTS情况下的方法基本相同。
		<ol>
			<li>使用 RMS 方法处理原始肌电图数据，以平滑信号并将其放大 50 倍。</li>
			<li>使用每组数据的触发信号同步肌电（EMG）数据与机器人角度数据。</li>
			<li>手动确定AoC作为RMS EMG上升的起始点。示例如下所示 图9.</li>
		</ol>
		</li>
	</ol>
	</li>
</ol>
5. 数据分析
<ol>
	<li>标准化评估运动指数（NAMI） 
	注意：MTS 的 AoC 可能受到多种运动因素的影响，例如评估速度、加速度等。因此，评估过程中的运动应尽可能保持等速。为此提出使用 NAMI 来评估运动的等速理想性。该指标为无量纲指数，可用于评价每次试验中受试者所执行评估运动的一致性。
	<ol>
		<li>根据每次评估试验计算关节活动范围（ROM）、最大速度和评估时间。 
		注意：角度由编码器测量，因此计算出的速度存在噪声。因此，最大速度确定为趋势线的最大速度，而非峰值点。</li>
		<li>使用整个实验过程中每次试验的数据计算 NAMI 值 公式 3: <img alt="NAMI 公式，(θmax-θmin)/(ωmaxΔt)，示意图，运动学分析，角运动计算" src="/files/ftp_upload/59814/59814equ02.jpg" data-altupdatedat="1788282455000" data-alt="公式 2"> 
		其中： ϑ最大 和 ϑ分钟 分别表示实验过程中测得的最大角度和最小角度； ω最大 是最大评估速度；以及 Δt 为完成一次评估所花费的总时间。 图10 展示了每个变量的示例。 
		注意：如果评估动作接近完全等速，则建议的指数得分接近1；如果动作速度不一致，则得分接近0。</li>
	</ol>
	</li>
	<li>统计分析 
	注意：所有统计分析均使用 PASW 统计软件包（SPSS 18.0 版）进行。采用组内相关系数（ICC）法评估重测信度和评分者间信度。ICC 的计算仅基于第二次和第三次测试的结果。
	<ol>
		<li>为验证测试-重测信度，需根据测得的 AoC 数据和 NAMI 结果计算组内相关系数（ICC）。</li>
		<li>为验证评分者间信度，需根据 AoC 和 NAMI 数据的平均值计算组内相关系数（ICC）。</li>
		<li>使用配对样本 t 检验计算 AoC 结果的 p 值，以评估每位评分者之间或每次评估试验之间的差异。 
		注意：P 值 &lt;0.05 被认为具有统计学显著性。</li>
		<li>计算基于肌电图标准与基于力矩标准的激活程度（AoC）之间的皮尔逊相关系数，以验证两种方法之间的相关性。</li>
	</ol>
	</li>
</ol>

<ol><li>Sommerfeld, D. K., Gripenstedt, U., Welmer, A. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Spasticity+after+stroke%3A+An+overview+of+prevalence%2C+test+instruments%2C+and+treatments%5BTitle%5D)+AND+%22American+Journal+of+Physical+Medicine+%26+Rehabilitation%22%5BJournal%5D)">Spasticity after stroke: An overview of prevalence, test instruments, and treatments.</a> American Journal of Physical Medicine & Rehabilitation. 91 (9), 814-820 (2012).</li>
<li>Sommerfeld, D. K., Eek, E. U. B., Svensson, A. K., Holmqvist, L. W., von Arbin, M. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Spasticity+after+Stroke%3A+Its+Occurrence+and+Association+with+Motor+Impairments+and+Activity+Limitations%5BTitle%5D)+AND+%22Stroke%22%5BJournal%5D)">Spasticity after Stroke: Its Occurrence and Association with Motor Impairments and Activity Limitations.</a> Stroke. 35 (1), 134-139 (2004).</li>
<li>Lundström, E., Terént, A., Borg, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Prevalence+of+disabling+spasticity+1+year+after+first-ever+stroke%5BTitle%5D)+AND+%22European+Journal+of+Neurology%22%5BJournal%5D)">Prevalence of disabling spasticity 1 year after first-ever stroke.</a> European Journal of Neurology. 15 (6), 533-539 (2008).</li>
<li>Ashford, S., Turner-Stokes, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Systematic+Review+of+Upper-limb+Function+Measurement+Methods+in+Botulinum+Toxin+Intervention+for+Focal+Spasticity%5BTitle%5D)+AND+%22Physiotherapy+Research+International%22%5BJournal%5D)">Systematic Review of Upper-limb Function Measurement Methods in Botulinum Toxin Intervention for Focal Spasticity.</a> Physiotherapy Research International. 18 (3), 178-189 (2013).</li>
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</ol>

所有作者均声明无利益冲突。

本研究旨在使用机器人等速装置对肌肉张力评分（MTS）测量进行标准化，并探讨评估动作的一致性如何影响肌肉张力评分测量结果。
NAMI值被提出用于表示评估过程中运动变异性的程度。与无变异性的等速运动方法不同，手动方法在测试之间和评估者之间均显示出变异性，导致信度较差，这与以往研究的结果一致7,8。关于AoC测量的信度结果表明，与手动运动相比，等速运动本身可提高评估者间信度。尽管此前有研究担忧等速运动诱发牵张反射的程度较低11,12，但本研究中患有轻度肘屈肌痉挛（MAS 1、1+、2）的受试者在等速运动过程中通过表面肌电图（EMG）检测到持续存在的牵张反射。这表明，即使在轻度肘部痉挛患者中，也可使用等速装置可靠地测量AoC。本研究还根据力矩标准计算了AoC。有趣的是，采用EMG和力矩标准测量的AoC之间具有高度相关性，而单独使用力矩标准时表现出更高的评估者...

卒中后痉挛很常见，已被证实可引发疼痛和挛缩等并发症，导致生活质量下降1,2,3。准确测量痉挛程度对于合理制定治疗方案和评估治疗效果至关重要。临床常用评估工具包括改良Ashworth量表（Modified Ashworth scale, MAS）4，该量表为一种用于评估被动运动阻力的等级测量系统；以及改良Tardieu量表（modified Tardieu scale, MTS），该量表通过测量“捕捉角”（angle of catch, AoC）来反映痉挛的 velocity-dependent 特征5。然而，这些测量工具已被证明其评定者间信度有限6,7，为保持足够的可靠性，通常需要由同一名评定者完成所有评估8。
已有研究表明，在进行 MTS 测量时，有三个因素会导致 AoC 测量结果的变异性，包括：（1）使用关节角度计进行角度测量时产生的误差；（2）不同评估者手动操作关节运动模式时的差异；以及（3）不同评估者在感知“阻力突增”（catch）时的差异9。本方案介绍了一种新型的等速机器人装置，该装置配备扭矩传感器。该装置应用于伴有轻度肘屈肌痉挛的卒中患者，并结合表面肌电图（EMG）测量进行评估10。研究假设，通过标准化肘关节运动，可提高由肘屈肌牵张反射诱发的 AoC 测量结果在不同评估者之间的一致性。为验证这一假设，利用所开发的机器人装置和 EMG，分别在等速被动伸肘与手动快速伸肘条件下，计算并比较了通过表面 EMG 测得的 AoC 的可靠性。图 1 展示了整个实验流程的概览。具体而言，MTS 测量阶段由两名评估者完成，实验顺序（手动 vs. 等速运动）和评估者顺序均随机确定，每位受试者完成实验约需 50 分钟（图 1）。

<table><tbody><tr><td>3D 打印机</td><td>Lokit</td><td>3Dison+</td><td>FDA 类型 3D 打印机</td></tr><tr><td>滚珠丝杠轴</td><td>Misumi</td><td>LBF15</td><td></td></tr><tr><td>桥式模拟输入模块</td><td>国家仪器公司</td><td>NI 9237</td><td></td></tr><tr><td>CAN 通信模块</td><td>国家仪器公司</td><td>NI 9853</td><td></td></tr><tr><td>脚轮</td><td>Misumi</td><td>AC-50F</td><td></td></tr><tr><td>肌电图（EMG）设备</td><td>Laxtha</td><td>WEMG-8</td><td></td></tr><tr><td>EMG 电极</td><td>Bioprotech</td><td></td><td>1.8x1.2 mm Ag&amp;ndash;AgCl</td></tr><tr><td>编码器</td><td>Maxon</td><td>HEDL 9140</td><td>500 CPT</td></tr><tr><td>齿轮箱</td><td>Maxon</td><td>GP 81</td><td>51:1 传动比</td></tr><tr><td>升降台</td><td>Misumi</td><td>99-1620-20</td><td></td></tr><tr><td>直线滑轨</td><td>Misumi</td><td>KSRLC16</td><td></td></tr><tr><td>电机</td><td>Maxon</td><td>EC-60</td><td>无刷 EC 电机</td></tr><tr><td>电机驱动器</td><td>Elmo</td><td>DC Whistle</td><td></td></tr><tr><td>PLA</td><td>Lokit</td><td></td><td>3D 打印机材料</td></tr><tr><td>实时处理器</td><td>国家仪器公司</td><td>sbRIO-9632</td><td></td></tr><tr><td>扭矩传感器</td><td>Transducer Techniques</td><td>TRS-1K</td><td></td></tr></tbody></table>

用于提高痉挛型卒中患者牵张反射测量重测信度和评分者间信度的等速机器人装置

Isokinetic Robotic Device to Improve Test-Retest and Inter-Rater Reliability for Stretch Reflex Measurements in Stroke Patients with Spasticity

测量痉挛程度对于制定治疗方案和评估治疗效果至关重要。然而，目前临床环境中使用的工具在评估者间信度方面已被证明存在局限性。导致这种较差的评估者间信度的因素之一，是在测量“卡住角”（AoC）时被动运动操作的变异性。因此，已有研究提出使用等速装置来标准化人工关节运动；但等速运动在AoC测量中的优势尚未以标准化的方式进行过验证。本方案旨在探讨等速运动本身是否能够提高AoC测量的评估者间信度。为此，开发了一种结合表面肌电图（EMG）的机器人式等速装置，并采用标准化方法比较了人工运动与等速运动两种条件下的卡住角及卡住感的主观感受。结果显示，在17名患有轻度肘屈肌痉挛的脑卒中患者中，根据EMG标准，等速运动使AoC测量的评估者间信度的组内相关系数（ICC）提高至0.890 [95%置信区间（CI）：0.685–0.961]，而根据力矩标准则提高至0.931（95% CI：0.791–0.978），相比之下，人工运动条件下的ICC为0.788（95% CI：0.493–0.920）。综上所述，等速运动本身可改善轻度痉挛脑卒中患者的AoC测量评估者间信度。鉴于该系统可能提供更高标准化的卡住角测量与卡住感评估，其在临床环境中评估痉挛程度方面可能是一种理想选择。

根据组内相关系数（ICC）值，可靠性分为四个等级：极优（>0.90）、优（0.75 < ICC ≤ 0.90）、中等至良好（0.40 < ICC ≤ 0.75）和差（<0.40）。计算测量的标准误（SEM）以确定方差中的误差成分。根据重测数据的SEM计算最小可检测差异（SDD）。
标准化评估运动指数（NAMI）：在等速运动过程中，NAMI 评分始终为 1，表明等速装置始终产生均匀恒定的输入速度。然而，在手动运动过程中，两位评估者对 NAMI 的重测信度均较差，评估者 1 的组内相关系数（ICC [95% 可信区间]）为 -0.035 [-0.495–0.441]，评估者 2 为 0.438 [-0.038–0.752]。此外，在手动运动过程中，两位评估者之间的评分者间信度也较差（ICC [95% 可信区间] = 0.148 [-0.344–0.576]）。相反，两位人类评估者所得的平均 NAMI 值几乎相等（分别为 0.68 和 0.67）。两位人类评估者的运动一致性误差大于等速装置，显示出两者之间存在较大差异。这些结果表明，由人类评估者执行的评估运动缺乏等速特性，且运动的一致性因...

通过使用带有肌电图（EMG）测量功能的机器人等速装置，本方案表明，等速运动本身可提高对轻度肘屈肌痉挛的卒中患者在“卡住角度”测量中的评定者间可靠性。

测量痉挛程度对于制定治疗方案及评估治疗后的疗效至关重要。然而，目前临床环境中使用的工具存在……

与传统方法相比，本方案提高了痉挛程度测量的可靠性。在考虑标准化等速运动对捕捉角度可靠性影响的同时，测量牵张反射。通过该技术，可通过测量肱二头肌的表面肌电信号及活动情况，以标准化的方式在等速运动和手动操作中测定牵张装置按压所显示的捕捉角度。演示该操作程序的是来自我实验室的作业治疗师 Seo Hyun Park。首先，请患者坐在一把直背椅上。同时告知他们在整个实验过程中应保持肩部位置稳定。接下来，松开线性滑轨上的固定块，使袖带能够自由移动。然后将受试者的偏瘫侧上肢轻轻放置在机器人操作杆上，不要系紧绑带。使用实验升降台调节机器人的高度，直至患者肩关节外展90度，并使用量角器确认角度。固定前臂袖带的绑带。然后，指导受试者握住手柄，并使用绑带将手固定在手柄上。将机器人的旋转轴与患者肘关节的解剖轴对齐。现在屈伸受试者的肘关节，使袖带位置能够自然地调整至最佳位置，确保在运动过程中不会产生阻力。然后固定固定块，以锁定袖带的位置。最后，在偏瘫侧上肢的肱二头肌上贴附表面肌电电极。开始测量时，首先将患者偏瘫侧的信息输入程序。然后使用量角器确认肘关节屈曲至90度，并按下图形界面面板上的90度设定按钮。按下完成设定按钮，使机器人切换至驱动状态。然后，按照从上到下的顺序，依次点击图形界面左侧电机运行面板上的按钮。将速度设为每秒一度，然后点击“运行”按钮。机器人将从90度屈曲姿势开始，以每秒一度的速度缓慢伸展肘部，直至反作用力矩达到某一阈值水平，或伸展角度达到170度。接下来，将速度更改为负一每秒度，并再次选择运行。机器人将缓慢屈曲肘关节，直至反应扭矩达到阈值水平。在开始测量之前，执行惯性效应补偿。首先，点击控制面板上的返回按钮，机器人将肘部弯曲至最小角度姿态。现在将速度设置为每秒150度，选择惯性测试，然后点击运行按钮。机器人将以该速率对患者施加一个五度的短暂扰动。每次试验的峰值扭矩和周期值将自动叠加并显示在图形用户界面（GUI）面板上。请重复此惯性测试两次，然后根据测得的数据确定合适的峰值扭矩值和周期值，并将数值输入程序的图形用户界面。此处展示了一个惯性效应补偿的示例。绿色线条表示原始扭矩。虚线表示惯性力模型，红色线条表示惯性扭矩补偿结果。接下来运行熟悉步骤。单击“返回”按钮，将肘部弯曲至最小角度姿势。然后告知受试者机器人即将移动，再单击“运行”按钮。机器人将以每秒150度的速度伸展患者的肘部，直至达到最大角度或反应扭矩达到阈值。再重复熟悉化步骤两次。然后休息五分钟，再开始测试。要开始等速 MTS 测量，请再次按下返回按钮，回到最小角度姿势。然而，此次点击运行按钮时不要告知受试者。机器人将再次以相同的速率伸展患者的肘部。系统将在测试期间存储时间、角度、反应扭矩和触发信号数据。在每组之间间隔两分钟的情况下，再重复进行两次等速 MTS 测量。完成全部三次测量后，休息五分钟。对于手动 MTS 实验，应尽量以最大恒定速度伸展受试者的手臂，以符合理想的 MTS 表现条件。接下来，进行手动 MTS 测量。返回至最小角度后，按下“Free Run”按钮，机器人将切换至手动操作模式。此时握住操作杆的手柄，拉伸受试者的手臂。操作过程中，评定者应保持150度/秒的恒定速度。此时，关闭自由运行模式，让受试者休息两分钟。然后，再重复手动MTS测量两次。完成第一位评估者的全部实验后，让受试者休息10分钟，然后由另一位评估者重复所有肌肉张力测量（MTS）测量。为了进行等速MTS实验数据分析，首先使用每组数据的触发信号同步肌电图（EMG）数据和机器人角度数据。然后手动确定“捕捉角”，即从均方根EMG信号开始上升的起点处确定，如图所示。若使用力矩数据评估捕捉角，需从触发信号上升的点开始绘制一条回归线，并从触发信号下降的点开始绘制另一条回归线。随后比较这两条回归线的斜率。如果两者显示出显著差异，则可通过两条回归线的交点确定捕捉角。该图展示了使用手动MTS情况下的肌电图（EMG）数据评估捕捉角的一个示例。与等速情况下的方法相同，捕捉角被确定为EMG信号出现明显上升时对应的角度。此处显示的是归一化评估运动指数的变量。直观而言，该指数值是速度曲线下面积与灰色方框面积的比值。大多数基本的运动学动作的指数值接近于1。该技术中最关键的步骤是捕捉角度的选择。此外，由于这些实验进行得较快，应保持实验条件恒定以减少噪声。通过此方法，可结合测得的反作用力矩和肌电图数据，对状态进行更全面的评估，例如利用回归直线的斜率来评估患者的僵直程度。本方案中评估工具的标准化与量化可为更高效的治疗提供依据，并可能促进新方法（如诱发变异）的开发。需注意，机器人装置的快速运动可能使患者感到紧张，从而影响肌张力。因此，在开始实验前有必要进行熟悉和适应过程。

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JoVE Journal

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等动机器人设备,用于提高中风患者在痉挛性中拉伸反射测量的测试再测试和间反应的可靠性

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