基于足底模型的痉挛性脑性瘫痪儿童步态生物力学特征分析

张 琪，TOLENTINO Janel，孙成彦，盛 博，张彦新，*

1 福建中医药大学康复医学院，福建 福州 350122；

2 奥克兰大学运动科学系，新西兰 奥克兰 1142；

3 上海壹博医院，上海 200050；

4 上海大学机电工程与自动化学院，上海 200444

脑性瘫痪（cerebral palsy，CP）简称脑瘫，主要表现为肌肉痉挛、肌无力、运动控制失衡等，会导致运动和姿势发育障碍，严重影响儿童日常活动及生活质量［1-2］。痉挛性脑瘫是脑瘫中最常见的类型，CP儿童在步行中常表现出下肢关节活动的各种异常（如蹲伏步态、尖足步态等），造成步行的稳定性和安全性降低。因此，需要对痉挛性脑瘫儿童步态特征进行量化分析，以开展针对性的康复治疗干预［3］。

足底压力中心（center of pressure，COP）轨迹是步态分析中重要的指标之一［4］，能反映足与地面接触全过程的作用方式。COP可通过专业的足底压力检测技术获取。但是，脑瘫儿童尖足行走时，常因足底与压力板接触不完全而影响了足部纵轴测量的准确性［5］。人体是一个铰链系统，行走功能是通过躯干和下肢各个关节复合运动整合而成。三维步态分析技术能够检测、记录行走过程特定时期各个关节运动的具体信息（如足部标记识别足部长轴和足部坐标系等）和对地面作用力等信息［6-7］，从运动学、动力学等方面对行走能力进行量化评估。有研究采用三维步态运动捕捉分析系统开发了一套足底模型，实现无需专业的测试设备就可以计算足底压力中心轨迹，并同步采集运动学和动力学数据［5］。

在生物力学中，力矩大小为力与关节正交距离（杠杆臂或力矩臂）的乘积。下肢肌肉力量对关节周围也产生力矩，以对抗地面反作用力产生的外部力矩。步行时外部力矩大小与地面反作用力的杠杆臂呈正相关关系。痉挛性CP儿童异常步态通常伴随杠杆臂特征异常［8］，但目前尚无对其进行量化分析的相关研究。为此，本研究通过三维步态分析系统的足底模型分析尖足步态、蹲伏步态痉挛性CP儿童与正常发育儿童足底压力中心轨迹和下肢关节杠杆臂的差异，探讨痉挛性CP儿童的步态生物学特征，以期为步态异常CP儿童康复治疗提供指导，现报道如下。

1 临床资料

1.1 病例选择标准

1.1.1诊断标准 参照《脑性瘫痪的定义、诊断标准及临床分型》有关脑性瘫痪的诊断标准［9］。即符合以下4个必备条件和2个参考条件。4个必备条件包括：① 中枢性运动障碍持续存在；② 运动和姿势发育异常；③ 反射发育异常；④ 肌张力及肌力异常。2个参考条件包括：① 引起脑性瘫痪的病因学依据；② MRI、CT头颅影像学佐证。

1.1.2纳入标准 ① 年龄6～12岁；② 粗大运动功能评分（gross motor function measure，GMFM）Ⅰ级或Ⅱ级［10］；③ 无需借助辅具可以独立行走10 m；④ 能听懂简单指令，充分配合步态测试。

1.1.3排除标准 ① 合并影响步行能力的其他神经系统或骨骼肌肉系统疾病；② 智力发育障碍，无法配合完成试验。

1.2 一般资料

选择新西兰奥克兰大学生物力学实验室收集的60例CP儿童步态数据进行分析，按步态情况分为正常发育组、尖足步态组、蹲伏步态组，每组20例。与正常发育组比较，尖足步态组、蹲伏步态组年龄差异无统计学意义（P＞0.05），体质量和下肢长度差异有统计学意义（P＜0.05）。见表1。为消除体质量和下肢长度差异对观察指标的影响，本研究将分别以体质量、下肢长度为基准对观察指标作归一化处理。本研究方案已获得奥克兰大学伦理委员会批准。

表1 3组一般资料比较（xˉ±s）Table 1 Comparison of general data in three groups （xˉ±s）

2 方 法

2.1 数据采集方法

2.1.1采集参数设置 采用三维步态采集与分析系统（英国Oxford Metrics Limited公司，型号：VICON）采集步态运动学数据。关节位置数据采样频率设置为100 Hz，地面反作用力采样频率设置为1 000 Hz。

2.1.2采集部位标记 遵循步态分析的标准方案进行数据采集，由研究人员参照克利夫兰临床模型标准对研究对象下肢进行标记［11］。标记点包括膝外上髁、小腿下1/3胫骨、双侧外踝（ANK）、双侧第二跖骨头（TOE）、双侧跟骨后侧（HEE）。

2.1.3步态数据采集 数据采集过程中所有研究对象均穿短裤或紧身裤，赤足进行步态测试。每次步态测试前，研究对象须配合完成静态试验，对计算机模型的物理标记点进行校准。测试开始指示信号发出后，研究对象以平时生活正常步速在指定区域内向前行进约10 m，步行时连续2步落在测力台上即为有效数据，重复采集有效数据3次，取其平均值，每次测试时长无限制。为确保数据采集的稳定性，在正式测试前每个研究对象先在三维测力台上练习3次以熟悉流程。

2.2 数据处理方法

2.2.1标记反光标记点 通过Vicon工作站软件手动标记反光标记点。采集的原始三维坐标数据使用四阶低通量Butterworth滤波器（截止频率为6 Hz）进行滤波，确定关节中心和虚拟标记的位置。

2.2.2足底坐标系统建模 参考LOUEY等［5］设计的足底模型对步态支撑期足底坐标系统建模。由三维步态分析软件计算输出虚拟标记点，通过变换矩阵，建立足底局部坐标系。由跟骨后侧（HEE）调整至与第二跖骨头（TOE）水平，形成虚拟坐标HEEL。足底坐标系Y轴（YFS）为TOE与HEEL标记连线的足底平行线；Z轴（ZFS）为某个定位点的重力垂直线；X轴（XFS）为Y轴和Z轴的向量积形成的内外侧轴。根据踝关节中心（ankle joint center，AJC）在足底纵轴投射，生成虚拟标记点AJCP，该标记点进一步投射至足底坐标系，确定为足底坐标系原点AJC0。见图1。

图1 足底坐标系统示意图Figure 1 Illustration of the foot sole coordinate system

2.3 观察指标

2.3.1足底压力中心轨迹 将测力台足底压力中心（center of pressure，COP）的全局坐标转换为足底局部坐标，形成足底压力中心轨迹。计算足底压力中心的前后侧（anteroposterior，AP）位移、内外侧（medial-lateral，ML）位移和中心位移斜率［12］；前掌离地阶段踝关节最大推进力时足底压力中心与足底坐标系原点的水平距离（COP-AJC0）。

2.3.2地面反作用力杠杆臂 通过逆向动力学计算得到地面反作用力，关节中心与地面反作用力向量之间的正交距离即为地面反作用力（ground reaction force，GRF）杠杆臂。本研究主要分析步态支撑期踝关节和膝关节AP、ML方向地面反作用力杠杆臂。

2.3.3关节外力矩 通过杠杆臂与地面反作用力向量积计算踝关节与膝关节外部力矩。本研究主要分析步态支撑期踝关节和膝关节AP、ML方向关节外力矩。

为消除不同组别下肢长度和体质量差异对结果的影响，地面反作用力杠杆臂利用下肢长度归一化处理，关节外力矩利用体质量归一化处理。

2.4 统计学方法

使用SPSS 24.0统计软件进行数据分析。计量资料服从正态分布者，数据以（xˉ±s）表示，多组间比较采用单因素方差分析，两两比较采用Tukey法。P＜0.05为差异具有统计学意义。

3 结 果

3.1 步态支撑期杠杆臂和外力矩变化轨迹

与正常发育组比较，尖足步态组、蹲伏步态组步态支撑期踝关节、膝关节前后侧与内外侧杠杆臂变化和外力矩变化轨迹分别见图2、图3。

图2 步态支撑期膝关节和踝关节杠杆臂变化Figure 2 Lever arms of the knee and ankle in the stance phase

图3 步态支撑期膝关节和踝关节外力矩变化Figure 3 External moment of the knee and ankle in the stance phase

3.2 3组足底压力中心轨迹特征比较

与正常发育组比较，尖足步态组和蹲伏步态组COP-AJC0均升高，足前掌长度均减少，差异均具有统计学意义（P＜0.05）。与尖足步态组比较，蹲伏步态组COP-AJC0、足底压力中心前后侧位移均明显更大，足底压力中心位移斜率明显更小，差异均具有统计学意义（P＜0.05）。见表2。

表2 3组足底压力中心轨迹特征比较（xˉ±s）Table 2 Comparison of COP progression characteristics of foot sole in three groups（xˉ±s）

3.3 3组踝关节及膝关节杠杆臂和外力矩比较

与正常发育组比较，尖足步态组和蹲伏步态组踝关节AP杠杆臂、膝关节AP杠杆臂均明显更长，差异具有统计学意义（P＜0.05）。与尖足步态组比较，蹲伏步态组踝关节AP杠杆臂明显更长，差异具有统计学意义（P＜0.05）。3组踝关节/膝关节AP、ML外力矩差异均无统计学意义（P＞0.05）。见表3。

表3 3组踝关节及膝关节杠杆臂和外力矩比较（xˉ±s）Table 3 Comparison of lever arm and external moments of ankle and knee joints in three groups（xˉ±s）

4 讨 论

4.1 基于足底模型的生物力学分析可更精准、客观评估CP儿童异常步态

本研究结果发现，尖足步态组膝关节AP杠杆臂明显大于正常发育组。这提示，尖足步态CP儿童由于神经肌肉功能障碍会导致步态生物力学上的差异。短缩的踝跖屈肌会导致CP儿童呈现尖足步态，摆动期足部与地面间隙减小，出现拖曳步态［3］。因此，为了保证摆动期的足廓清，尖足步态CP儿童髋关节和膝关节屈曲角度往往更大，进而观察到更大的膝关节前后侧杠杆臂。与正常发育组比较，尖足步态CP儿童地面反作用力位置在膝后方，行走过程中最大跖屈时足底压力中心的位置距离踝关节更远，压力更多集中于趾骨区域，更容易导致趾骨区域损伤。此外，与蹲伏步态组比较，尖足步态组支撑期足底压力中心位移斜率更大，表现出更大的内侧位移，这可能是由于尖足步态模式的足底支撑面较窄，步行稳定性差，尖足步态CP儿童需要通过侧向移动，代偿性增加双足间支撑面的步态策略以维持躯干平衡，以提高行走时的稳定性［13-14］。

与正常发育组比较，蹲伏步态CP儿童踝关节和膝关节杠杆臂更长，其中膝关节AP杠杆臂尤为明显。这提示，蹲伏步态CP儿童产生更长的膝关节屈曲力臂。这可能与以下因素有关：① 正常发育儿童膝关节在足跟着地时，屈曲约5°以缓解地面反作用力，股四头肌和腘绳肌等联合收缩以稳定膝关节，支撑期后半程踝关节跖屈配合膝关节伸直，小腿比目鱼肌收缩以减缓胫骨前移，使地面反作用力保持在膝关节前方，在不激活股四头肌的情况下产生膝关节的伸展力矩［15］。② 蹲伏步态CP儿童神经肌肉控制异常致比目鱼肌收缩减弱，跖屈肌在支撑期无法减缓胫骨的前移，阻碍了膝关节的伸展。此时，地面反作用力作用于膝关节后方，会导致股四头肌不断激活，步行能量消耗更大，膝关节和踝关节负荷增加，从而出现关节疼痛。此外，蹲伏步态儿童足底压力中心位置更靠近远端趾骨，远端趾骨更容易出现慢性损伤。这与既往研究发现蹲伏步态儿童常出现关节疼痛的结果一致［16-17］。

4.2 基于足底模型的生物力学步态特征分析可为临床精准康复治疗提供支持

在对步态功能异常的CP儿童进行精准康复治疗时，临床医生和康复治疗师需要获取更多CP儿童步态参数信息，精确地评价下肢关节杠杆臂功能与步态障碍的关系。足底压力中心轨迹可更好地反映足与地面作用的情况，体现了其作为动态足功能评定指标的价值。目前，临床常通过标准的三维步态分析方法输出步态的时空和运动学动力学参数，而足底压力中心轨迹变化则往往需要通过专门的足底压力测试设备进行测量。涉及不同指标的综合分析往往需要专门的实验设计。结合三维动作捕捉对步态不同时期压力中心轨迹进行分析，更有利于揭示不同步态模式的运动本质特征［18］。本研究基于足底模型将足底压力中心轨迹反映在足底坐标系上，并在该坐标系中对步态支撑期膝关节和踝关节的地面反作用力杠杆臂和外力矩进行量化分析。研究结果表明，在支撑末期最大推进力时，尖足步态和蹲伏步态CP儿童足底压力中心均位于前足掌远端趾骨处，在踝关节跖屈步行向前推进时，补偿畸形足杠杆臂不足，但其异常负荷可能造成拇趾畸形。了解CP儿童步态异常的代偿机制对设计具有针对性的主动和被动康复训练方案，预防趾骨损伤畸形具有重要意义［19］。

4.3 步态特征分析可为步态辅助设备研发提供重要依据

步态功能异常的CP儿童康复治疗通常需要踝足矫形器和步态康复机器人的辅助。踝足矫形器是一种有效改善步态的物理治疗措施。研究表明，佩戴踝足矫形器能够减少病态反射模式和步行的能量消耗，显著改善CP儿童运动功能［20］。矫形器的总体作用机制为矫正下肢力线，将三维步态分析技术应用其中，有助于提高下肢矫形器的适配水平，以研发更符合CP儿童个体特征的下肢踝足矫形器［6，21］。此外，研究表明异常步态CP儿童足底压力中心的位移可能会导致足部异常受力，膝关节受地面反作用力增大，显著增加了趾骨和膝关节损伤的风险，基于足底模型的量化分析个性化定制矫形鞋垫和膝关节防护装置［22-23］，有助于CP儿童的康复。

步态康复机器人是基于轨迹和力等控制范式开发的新型步态康复装置。有研究显示，步态康复机器人可有效改善痉挛型CP儿童的步态时空参数，但在步态时相关系变化和动力学参数等方面仍需进一步研究［24-26］。本研究基于足底模型的步态生物力学分析可提供更多支撑期步态动力学参数信息［27］，为步态轨迹控制与膝关节、踝关节的杠杆臂/外力矩结合提供依据，有针对性指导步态康复机器人的研发，更利于促进CP儿童开展下肢主动康复训练，减少能量消耗，提高康复训练参与度和效果。

5 小 结

基于足底模型的步态生物力学特征分析可以更精准、客观地对CP儿童异常步态进行评估，为临床精准康复治疗、康复辅具设备研发提供支持。

致谢：新西兰奥克兰大学TOLENTINO Janel主要负责本项目步态数据采集，指导并协助完成三维步态分析系统建模及数据分析工作，与本文第1作者贡献相同，特此致谢。