下肢康复机器人在脑卒中患者康复训练中的应用进展

隗麒轩，何思佳，黄雨青 综述 杨信才 审校

河北大学附属医院康复医学科，河北 保定 071000

脑卒中是临床的常见病和多发病，约1/3的脑卒中幸存患者不能恢复独立的行走能力，而恢复步行能力的患者中有的则是以偏瘫步态行走[1]。资料显示，患者经过早期正规康复治疗后，在第一年末日常生活可以达到自理的患者可高达60%；处于工作年龄段的患者中，在第一年末，约30%的患者可以重新返回工作岗位[2]。然而，传统的康复疗法劳动强度很大，这给任何国家的医疗体系都带来了巨大的经济负担。下肢康复机器人不仅缓解了医疗机构的人员压力，而且可以提供高强度、重复性以及减重支持性训练，有利于急性期及亚急性期脑卒中患者尽早开始下肢功能训练。本文对典型的下肢康复机器人及其技术进行综述，以期为临床应用及康复机器人研发提供参考。

1 下肢康复机器人介绍

下肢康复机器人包括步态训练康复机器人、辅助行走康复机器人、末端驱动式康复机器人。步态训练康复机器人通常是基于外骨骼支持系统与医用跑台相结合的下肢康复机器人，可帮助患者实现下肢在矢状面的运动，为患者提供一个生理步态的康复训练，如 Lokomat[3]、LokoHelp[4]。研究表明，Lokomat和 LokoHelp均能提高脑卒中偏瘫患者的步行能力[5-6]。一项将生物反馈技术与Lokomat相结合的研究表明，Lokomat训练显著改善了患者的步态、日常生活活动能力和躯干控制能力，但由于生物反馈的内容不同，其效果也不同。基于在线生物肌电信息(EMGb)的新型生物反馈能更有效地减少肌肉痉挛，改善踝关节、膝关节和髋关节的肌力。但是关节力矩生物反馈(Rb)比EMGb更能适应机器人的运动[7]。辅助行走康复机器人主要由机械外骨骼和辅助助行器组成，可以为患者提供从坐到站、从站到坐、行走以及上下楼等接近日常生活的训练，如HAL[8]、ReWalk[9]。研究表明，HAL辅助训练可以提高脑卒中偏瘫患者的步行速度[10]。另一项对于慢性脑卒中患者的研究表明，HAL训练结合传统运动疗法可以改善患者的平衡能力和独立步行能力，但是单独使用HAL的优越性仍需进一步研究[11]。关于Re-Walk的研究表明，大多数受试者能够实现城市环境中有限的社区步行，并且有利于疼痛管理以及肠道和膀胱功能[12]。末端驱动式康复机器人是通过作用于人体足部进行康复训练的机器人，主要由机械脚踏板和减重装置组成，更适用于早期脑卒中患者，如GangTrainer[13]、HapticWalker[14]。 研 究 表 明 ，Gang-Trainer能提高脑卒中偏瘫患者的步行能力及日常生活活动能力[15]。另一项研究表明，与平地行走相比，使用末端驱动式机器人训练时，受试者大腿和小腿肌肉的肌电活动较低，但膝关节屈肌和伸肌力量改善优于平地训练组[16]。

2 下肢康复机器人技术分析

2.1 减重支持技术 一项对病程3个月内脑卒中偏瘫患者的研究表明，在传统康复治疗的基础上，早期应用减重步行训练，能更显著地提高偏瘫患者的步行能力及日常生活活动能力[17]。伍少玲等[18]对60例脑卒中患者进行减重步行训练的研究发现，减重步行训练能显著改善脑卒中患者的平衡能力、步行能力及步态。对恢复期脑卒中患者进行减重步行训练的研究发现，减重支持训练可以提高患者的平衡能力、步行能力，且在治疗后3个月仍优于对照组[19]。另一项对慢性脑卒中患者的研究发现，进行减重步行训练可使改善患者步行时的肌肉活动时间顺序[20]。有减重支持系统的下肢康复机器人可以减少患者由于下肢肌力不足而造成的下肢运动困难，从而使患者尽早下床进行步行训练，减重训练可以提高步行时的稳定性、患者参与性及主动性[21]。下肢康复机器人通常利用悬吊系统实现减重训练，如Lokomat、GangTrainer均有悬吊装置，悬吊重量可以从显示器上读出。但是，悬吊操作较复杂，往往需要2个或2个以上治疗师协作完成，而且悬吊系统的安全性尚需进一步验证。有人将电动床板与下肢康复机器人相结合，通过调节床板角度实现不同程度的减重。将患者固定的电动床板上有较好的安全性，更适合于早期脑卒中患者，但是其减重程度有限且难以量化。

2.2 虚拟现实技术 虚拟现实(virtual reality，VR)是一种新兴的技术，因其具有安全性高、趣味性强、及时评估与反馈等特点，逐渐在康复领域中得到应用[22]。虚拟现实技术在康复医学中的应用主要是借助虚拟境界，通过传感技术为患者提供多种感觉刺激，主动进行人机交互，从而实现康复评估或康复训练[23]。虚拟现实技术可为患者带来真实感觉反馈，并增强大脑皮质的可塑性，将趣味性和任务导向性训练相结合，提高患者治疗的积极性、主动性与参与性。孙然等[24]比较了基于虚拟现实技术的平衡训练和传统平衡训练，结果表明基于VR的平衡训练较传统平衡训练更能有效地提高脑卒中偏瘫患者的动静态平衡能力。程秀艳等[25]将234例患者分为常规康复训练组和VR治疗组，经过8周的治疗，结果显示VR治疗可以改善脑卒中偏瘫患者的下肢功能障碍,恢复躯体平衡能力,提高步行速度。其他研究表明，VR训练可以改善脑卒中患者的日常生活活动能力[26]、步行能力及步态[27]。国外较早将VR技术应用于康复训练[28-29]，如Rutger ArmⅡ康复训练系统，其结合了虚拟游戏，可以在训练中通过红外线技术跟踪患者的运动轨迹，为患者提供触觉反馈[30]。随着VR技术的发展，我国许多学者也将VR技术应用于康复机器人系统。张磊杰等[31]提出了一种基于虚拟现实的步态训练康复机器人系统，该系统可以快速合理有效的存取患者的步态、心跳等信息，并将信息体现在游戏中，增加了康复训练的趣味性。燕山大学设计了一种坐卧式下肢康复机器人，并结合了虚拟训练，利用该下肢康复机器人患者可以在虚拟户外骑行场景中进行骑行训练[32]。新一代的步行康复机器人多结合虚拟现实技术，为患者增添训练时的乐趣，增加感觉输入，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。

2.3 人机交互技术 人机交互系统即传感系统，由各类不同的传感器组成，下肢康复机器人正是通过传感系统对患者的运动信息进行全面识别[33]。下肢康复机器人使用的人机交互技术主要有：物理型和感知型。物理型人机交互法捕捉患者和机器人之间的运动学和力学信息，而感知性人机交互捕捉人体肌肉和脑部的信号[34]。美国BLEEX外骨骼机器人通过压力传感器和陀螺仪等来捕捉和分析人体的运动学和力学信息[35]。日本HAL-5机器人兼有压力传感器和生物电信号传感器[36]，可以检测由患者的肌肉活动产生的生物电信号和/或由患者预期的体重变化引起的地面反作用力信号，从而根据穿戴者的意愿产生运动。中科院合肥智能研究所研发的多传感器感知系统，利用足底压力信息来划分步态周期，结合角度传感器、加速度计和一维力传感器做位置、速度和助力的反馈信号，为可穿戴助力机器人的运动控制提供感知信息基础[37]。目前下肢康复机器人通常采用单一的物理型或感知型传感器，传统的力/位置交互策略具有明显的时滞性、传感数量多等缺点，以及穿戴者单纯依靠力、位置等物理信号难以实现自由行走等功能，因此需要能更加准确、快速地判断穿戴者运动意图的新方法。脑电、肌电等生物信号由于能快速反应人的意图，但也存在信号微弱等问题。因此，如何将脑电、肌电等生物信号与力、位置等物理反馈信号融合仍需进一步研究。

3 展望

早期康复可以促进躯体各种感觉的输入，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，是促进脑卒中患者神经功能重建的重要途径[38-39]。随着科学技术的发展，下肢康复机器人结合减重技术、虚拟现实技术及人机交互技术可帮助患者尽早进行步态训练、坐-站训练及行走训练，为急性期及亚急性期脑卒中患者的康复提供了新途径。但是，目前仍存在减重支持技术安全性不明确、悬吊装置限制患者躯体运动、虚拟现实技术真实感低、物理型和感知型交互不能有效融合等问题。

近年来，下肢康复机器人在临床中的应用越来越广泛，但其应用和技术研究仍任重道远。一方面，目前下肢康复机器人的临床应用仍然是经验性的，需要进行更多的临床研究来确定更精确的适应症和使用剂量；另一方面，下肢康复机器人需要与计算机等相关学科进一步结合，从而为患者训练提供更安全、更智能的技术支持。