一种脑卒中上肢康复训练定量化评价方法

吴斌,陶庆,杨涛,赵子瑞,王迪,方婧瑶

(新疆大学机械工程学院,乌鲁木齐 830017)

上肢偏瘫是中风引起的最常见的运动障碍,60%以上的患者运动功能受限,影响了他们的生活质量[1]。在临床上,患者在用药物治疗的同时,常常结合运动训练进行康复治疗。为了评估患者的康复效果,传统的临床评估方法,如Fugl-Meyer评价法、Bobath评价法和上田敏评价法等,评定方法虽然有用,但是主要以康复治疗师的主观经验进行评定,难以察觉到非常小的变化。因此,使用客观测量手段进行康复评价变得极为重要。

近年来,利用客观手段对患者康复效果进行定量化评估已成为国内外研究的一大热点。Koeppel等[2]研究分析了机器人测量的典型运动变量在健康受试者和脑卒中患者中评估的可靠性。通过使用类内相关系数、标准测量误差和最小检测差值对运动时间、平均速度、最大速度、平滑误差、速度峰值等9个运动学变量进行评价,运动学变量都表现出良好的可靠性,标准测量误差处在可接受的范围之内。Pila等[3]通过研究患者的训练方式发现:结合机器人辅助肩肘训练的评估方式比常规职业的评估方式具有更强的敏感性,对于患者的康复具有积极的作用,并且,所测量的运动学参数与患者病情的恢复程度具有较高的相关性。Liu等[4]设计了一种基于上肢基本运动模式的点对点伸展和画圆运动的拟人化康复机器人。从运动范围、运动精度、输出力特性等7个方面分析患者运动特性。此外,还提出了一种基于多元拟合方法的定量评价方法,该评价方法具有定量化和及时性的特点。李娜等[5]基于团队研发的康复机器人进行研究。为了能在临床研究中更具有优势,建立了一种上肢运动功能评价系统。受试者在不同方向进行画圆和直线运动获得实验数据,通过分析实验者的平均速度、偏移量、运动时间等7种相关评估指标,证实了评估指标对于运动功能量化的有效性。

综上所述,国内外研究学者对上肢康复训练评估已经有较深入的研究,但大多都侧重于对患者的运动学指标单一分析,由于人体上肢运动系统的复杂性和多样性,在评估患者的康复效果时除了对运动学指标进行分析,还要考虑到肌肉特性、力学特性等方面的指标。同时对运动学和生物学指标进行分析,而且为了能够全面地评价患者的运动质量,提出了层次分析法与熵值法的综合评价方法。通过调研当地医院,设计合理的实验方案。采用动作捕捉系统Vicon采集运动学数据,运用肌骨建模软件AnyBody进行运动模拟获得生物学数据。通过分析受试者进行康复运动时的难度指标、执行度指标、运动平稳性、时间指标以及生物学指标之间的规律,建立综合评价模型,定量的评估患者的康复状况。提出的评估方法将评估过程与康复训练过程相结合,为脑卒中患者的康复治疗提供依据。

1 人体动作捕捉实验

1.1 实验对象和实验设计

选取6名在校健康大学生和2名脑卒中患者进行实验,健康受试者上肢无损伤,没有其他上肢疾病,脑卒中患者症状较轻。实验开始前,签订知情同意书,测量每个受试者的身高和体重,受试者的身高体重特征如表1所示。其中,5名健康受试者A～E用于评价模型的研究,1名健康受试者F和2名脑卒中患者G、H用于验证评价模型的正确性和合理性。

表1 主要人体尺寸

通过调研当地医院,选用脑卒中患者的三项康复训练任务进行研究。在第一项任务中,受试者坐在椅子上,按照要求利用上肢康复治疗仪完成相应康复动作;在第二项任务中,受试者手持不同重量的哑铃进行手臂主动训练;在第三项任务中,在距离人体水平位置40 cm处悬挂小球,受试者呈站立姿势,上身保持直立,右手快速精准的抓取正前方悬挂的小球,通过改变小球的悬挂高度,对手臂伸展运动进行分析。每项任务重复10次,为避免疲劳,三项任务之间休息时间至少30 min以上。

1.2 数据采集

本次实验在西安交通大学重点实验室完成,使用英国的光学动作捕捉系统Vicon进行运动数据采集。为了避免数据采集时外界光线的干扰,窗户用遮光布进行遮挡。将12台高速红外摄像机以不同的角度分布在受试者的周围,使得所采集的数据更加精确。实验开始前,共设计了39个标记点,根据贴点要求将标记点粘贴到皮肤上,并对各点位置名称进行解释。数据记录软件采用的是1.4.116版Vicon Nexus,能够实时记录实验数据和查看关节一些运动学数据,如运动位移、速度以及加速度等数据。检查各标记点运动轨迹无误后,将运动学数据保存为所需的C3D格式。实验场景如图1所示。

图1 实验场景图

1.3 数据处理

为了获取更全面的评价指标,首先利用MATLAB对原始数据进行相关运动学参数的计算,其次利用AnyBody仿真软件对三种任务进行运动模拟,在第一项训练任务中,采用AnyBody人-机耦合的方式进行仿真模拟,选取受试者在实验中获取的上肢关节角度作为驱动信息,完成人-机耦合模型运动模拟;在第二、三项任务中,将Vicon采集的原始数据以C3D的格式导入AnyBody,然后进行参数优化运算,使C3D文件的点与模型中的点拟合,驱动人体模型进行模拟运动。如图2所示为三种任务所建的不同模型,模型仿真结果可以输出肌肉和关节相关的参数,如肌肉激活度、肌肉长度、关节力、关节力矩等参数,可以更详细地了解人体内部参数的变化情况。

图2 3种任务运动模型

2 上肢运动质量评价方法

2.1 运动学指标

通过MATLAB处理原始数据获得运动学指标。

2.1.1 难度指标和执行度指标

在一次康复运动周期中,评估受试者的运动难度和执行能力至关重要。杨年峰等[6]在二维极坐标下定义了难度指标和执行度指标,如图3所示。难度指标主要描述训练任务的难易程度,执行度指标主要描述受试者执行能力的高低。

ρA、θA为上肢从起始位置到目标物体的运动幅度和角度;ρw、θw为上肢接触目标物体时的运动幅度和角度的变化范围

(1)

(2)

(3)

(4)

2.1.2 平顺性指标

平均速度和最大速度主要描述受试者一段时间内的运动情况,是运动质量评价中常用的指标[7]。通过运动学数据计算瞬时速度,公式为

(5)

式(5)中:Δt为时间间隔;P(t)为坐标点。在一个运动周期中,平均速度定义为各时刻速度的平均值,最大速度定义为各时刻速度的最大值,计算平均速度和最大速度描述平均和最大移动能力,公式为

(6)

vmax=max(vi)

(7)

(8)

平顺性指标数值越大,表明受试者运动过程越稳定,控制能力也越好。

2.1.3 时间指标

描述完成一项任务所用的时间T。

2.2 生物学指标

通过AnyBody仿真软件获得生理学相关参数,进一步计算获得关节力与肌肉收缩指标。

2.2.1 关节力指标

通过研究最大关节力指标,可以定性的分析整个周期内关节发力的情况,精确评估患者发力的薄弱环节,为进一步治疗提供依据[8]。由于康复训练过程主要是在肩关节与肘关节的协同下进行的,故本文选取最大肩关节力(maximum shoulder joint force,MSF)和最大肘关节力(maximum elbow joint force,MEF)作为评价指标。

2.2.2 肌肉收缩指标

根据文献[4,9]计算肌肉收缩系数(co-contraction coefficient,CC)来评价运动协调性。表达式为

(9)

MAagoni和MAantag分别为主动肌和拮抗肌的肌肉激活度(muscle activation,MA)。t1和t2为一项任务中主动肌和拮抗肌肌肉激活度重叠的开始和结束时间;t为完成一项任务所用的时间。肩关节前屈/后伸运动的主要主动肌和拮抗肌分别为斜方肌和背阔肌。为了评估运动过程肌肉的协同收缩情况,将整个运动过程中肌肉收缩系数的平均值作为评价指标。

3 指标的计算与分析

本节仅对第三项任务精准抓球进行研究分析。根据运动质量评定指标,从不同的角度研究分析受试者运动,如表2所示,四名受试者精准抓球时的各评价指标。图4所示为四名受试者执行度指标的柱状图。从表2及图4中可以看出受试者D的运动时间最短,执行度指标最高,同时肌肉协调性也最好。因此,在四名受试者中,B的执行能力最差,D的执行能力最好。在运动中,肩关节和肘关节是影响执行度指标的主要关节,执行能力的高低能够反映关节运动是否存在异常,可以为治疗师康复计划的制定提供依据。对于平顺性而言,C的平顺性最好,表明受试者C对于运动稳定性的控制最好,对于一些精准运动,会表现出较强的运动能力。

图4 不同受试者的执行度指标

表2 不同受试者的评价指标

同一受试者在不同高度下进行抓球任务的各评价指标如表3所示,图5为执行度指标柱状图。随着高度逐渐降低,受试者的执行能力和运动时间并不是简单的增加或降低,而是在中间位置处执行度指标(4.926 9±0.271 3)最大,执行能力最高,且运动时间最短。这表明人体的生理因素也会影响运动的执行能力。由于肢体结构较为复杂,每个人肢体关节存在最佳的活动范围。在这个范围内,人体运动最为熟练,范围之外,肢体运动灵活性降低,执行能力下降。对于抓球任务,小球位置的高低对于受试者来说同样存在最合理的范围。在此范围内,运动最为灵活,执行能力较强。同样询问受试者在实验中的感受时也会发现,此种情况与受试者的感受是一致的。当小球位置过高或者过低时,受试者在运动过程体验较差,感到不适。因此当目标在中间位置时,执行能力要高于低位和高位。

图5 不同高度的执行度指标

表3 同一受试者不同高度的评价指标

随着受试者多次进行抓球任务,执行能力将发生改变。将受试者前三次训练定义为“不熟练”,第四到六次定义为“较熟练”,第八到十次定义为“很熟练”。如表4所示,为同一受试者在不同熟练程度下各指标的变化情况。图6为同一受试者不同熟练程度下执行度指标的柱状图。随着熟练程度的增加,受试者运动时间不断减小,执行度指标相应增加,在“很熟练”阶段执行度指标(5.550 3±0.069 2)最大,执行能力最高。而且对于平顺性指标和肌肉收缩指标而言,两项指标均随熟练程度的增加而提高,表明受试者对运动的控制能力不断增强,肌肉的协调能力不断提高。这表明受试者对于运动任务的熟练程度也会影响运动的质量,运动越熟练,人体对于运动任务的掌控能力越高,肢体也会越来越“习惯”该运动。

图6 不同熟练程度的执行度指标

表4 同一受试者,不同熟练程度的评价指标

人体上肢是一个较为复杂的系统,每项运动任务是由中枢神经系统控制肌肉模块实现的,虽然运动障碍受损模块会得到其他模块的补偿,但在运动任务的执行上或多或少会表现出运动的异常,故所提出的各项评价指标可以反映肢体的运动质量,但各项指标均单一存在,将其作为全面评价患者运动质量的手段上还有所欠缺。因此,提出了一种将主观评价方法层次分析法和客观评价方法熵值法相结合的综合评价方法,定量刻画肢体的运动情况。

4 综合评价模型的构建

4.1 指标主观赋权分析

层次分析法[10-11]是一种将定性与定量分析相结合的评价方法。其基本原理是将一个多参数复杂问题转化为若干简单问题,将各个简单问题按树状结构进行排列,相互比较各个问题的重要程度,结合其他信息对目标问题进行赋值。相对于其他评价方法,有效地避免了主观评价法的绝对性以及客观评价法的不确定性。计算步骤如下。

(1)评价体系的建立。通过对评价指标的分析,建立评价体系,如图7所示。

图7 评价体系

(2)构造判断矩阵A为

A=(aij)n×n

(10)

判断矩阵赋值采用1～9比例标度法进行赋值。

(3)权重向量计算。采用特征向量法,利用判断矩阵A求解特征向量,然后进行归一化处理,便可得到权重向量W。

(4)一致性检验。通过一致性检验判断权重向量是否合理。利用矩阵A的最大特征值λmax与影响因素个数计算一致性指标CI为

(11)

和平均随机一致性指标RI由表5可得,则一致性比例CR为

表5 平均随机一致性指标

(12)

一般认为CR<0.1时,权重向量合理,否则需要作出调整。

4.2 指标客观赋权分析

熵值法是一种可以有效反映数据信息的评估方法。评价指标的熵值代表一组数据的有序程度,熵值越小,获取的有效信息越多,相对应的权重就越大。由于熵值是通过数据进行获取,相对于传统的主观评测方法具有较高的客观性,可以科学的作出评价。计算步骤如下。

(1)计算j项指标在i样本中的比重,即

(13)

(2)计算第j项指标的熵值,即

(14)

(3)计算j项指标权重,即

(15)

4.3 主客观综合评价模型

4.3.1 评价指标的归一化处理

由于综合评价模型是由多种评价参数联合建立,为了降低评价参数量纲不同的情况所带来的影响,对评价参数进行归一化处理,使各评价参数量纲变为0～1,其公式为

(16)

式(16)中:x为原始指标;maxx与minx为原始指标的最大值与最小值。

4.3.2 综合评价模型的计算

根据层次分析法的计算步骤,通过建立评价体系,邀请有关专家分别针对上肢康复训练过程肩、肘关节有关指标在康复效果方面的影响填写判断矩阵,然后通过计算得到权重向量W,如表6所示。

表6 主观指标权重

通过对客观评价模型熵值法原理的分析,根据熵值法的计算步骤,计算客观评价指标权重向量η,如表7所示。

表7 客观指标权重

基于层次分析法对权重进行计算,主要应用了评议专家对指标重要程度的判断;熵值法计算权重,是基于数据获得有效信息,进而计算权重。考虑到评议专家的经验判断,以及熵值法的客观性,取层次分析法与熵值法权重的平均值作为评估指标的最终权重θ。如表8所示为综合权重。

表8 综合指标权重

最终获得上肢康复训练评价模型为

Score=0.117C1+0.262C2+0.307C3+0.121C4+0.191 5C5

(17)

式(17)中:C1为难度指标;C2为执行度指标;C3为平顺性指标;C4为关节力指标;C5为肌肉收缩指标。

4.4 模型验证

层次分析法与熵值法的综合评价模型需要经过验证方可证明其有效性。如图8所示,计算得到1名健康受试者和2名脑卒中患者的平均评分(Score)数据被绘制为主观训练效果的函数。随着熟练程度的增加,3名受试者的Score增加,但健康受试者在3种状态下Score增加较快,脑卒中患者Score增加较慢,从较熟练到很熟练阶段增加速度小于从不熟练到较熟练阶段,这是由于脑卒中所引起的运动障碍限制了运动质量,后期运动Score增加减缓,还需要进行大量的康复训练才能提高肢体的运动质量。而且该模型能察觉到患者细微的运动质量变化,说明该模型是有效的,能够清楚地量化训练效果。

图8 主观感受和Score评分关系

通过输入评价模型各指标参数,就能及时地获取患者的综合得分,判断患者的综合康复情况,解决了单一指标评价不全面,治疗师主观评价不够精确的问题。该研究为患者康复的定量化评价提供了可能性,但依然还需进一步研究其可靠性。

5 结论

利用客观手段评价肢体的运动质量对于脑卒中患者的康复极为重要。对运动学与生物学指标进行了计算和分析,建立了层次分析法和熵值法的综合评价模型,能够对脑卒中患者进行全面的康复评价,得出如下主要结论。

(1)不同受试者的运动执行能力有显著差异,对于高度不同的抓球运动,执行能力在中等高度位置处最优,表明受试者的执行能力不但与运动的难易程度有关,还与受试者的生理结构有关。

(2)随着熟练程度的提高,受试者的执行能力也显著提高,同时,肌肉的协同收缩能力也不断增强。

(3)提出的层次分析法与熵值法的综合评价模型应用于脑卒中患者和健康受试者,通过计算综合评分验证了评价模型的有效性。该模型能较好的量化评估指标,可以为康复治疗师提供科学的结果,灵活动态的为患者调整后续康复安排。