無標(biāo)記感應(yīng)技術(shù)在腦卒中平衡功能和步態(tài)評估應(yīng)用中的研究進展*

謝秋蓉，張琪，盛博，陳超，吳紹海△

（1.福建中醫(yī)藥大學(xué)，福建 福州 350122；2.上海大學(xué)，上海 200444；3.福建中醫(yī)藥大學(xué)附屬康復(fù)醫(yī)院，福建 福州 350005；4.福建中醫(yī)藥大學(xué)中醫(yī)骨傷與運動康復(fù)重點實驗室，福建 福州 350122）

腦卒中又被稱為“腦血管意外”、“中風(fēng)”，是由于腦血管破裂或者堵塞引起腦組織損傷，從而發(fā)生相應(yīng)神經(jīng)功能缺損的臨床綜合征[1]。據(jù)報道，腦卒中已成為成年人致死和致殘的首位疾病[2]，2002-2030年預(yù)計將有2300萬人發(fā)生首次卒中并導(dǎo)致780萬人死亡[3]。全世界每年大約有67%腦卒中患者遺留運動功能障礙[4]，大約3/4患者不同程度喪失勞動能力，重度致殘者高達40%以上[5]，嚴(yán)重影響患者的日常生活活動能力和社會參與能力，給患者及其家庭乃至社會經(jīng)濟、醫(yī)療等帶來沉重負擔(dān)。運動功能障礙是卒中后最常見的后遺癥之一[6-7]。運動功能的評估具有重要意義，可以用于評估康復(fù)治療的臨床療效[8]，并有助于做出臨床決策[9]。但是，目前運動功能評估最常用工具是臨床量表，例如Berg量表[10]、Tinetti量表[11]等。盡管已對其進行了標(biāo)準(zhǔn)化和驗證，但評估結(jié)果依賴于對測試進行評分的物理治療師[12]，其主觀成分較高。此外，臨床量表無法對運動策略進行評估，必須將其與其他更客觀的評估方法結(jié)合使用。

目前傳感器技術(shù)已經(jīng)用于運動功能評估以提供人體運動的精確測量。常用的評估方法是基于傳感器通過運動跟蹤系統(tǒng)記錄人體的運動，例如Qualisys三維運動分析系統(tǒng)[13]?；跇?biāo)記的三維運動分析系統(tǒng)的客觀性和準(zhǔn)確性使其成為運動質(zhì)量評估的金標(biāo)準(zhǔn)。但是，該類系統(tǒng)安裝成本高，缺乏便攜性，限制了其在臨床工作中的應(yīng)用[14]。因此，亟待開發(fā)一種廉價的便攜式系統(tǒng)來收集精度較高的人體運動學(xué)數(shù)據(jù)。

運動捕捉技術(shù)和計算方法的發(fā)展使得通過低成本、無標(biāo)記和便攜式的運動捕捉系統(tǒng)[15,16]來收集真實場景下腦卒中患者的定量運動數(shù)據(jù)成為可能。與有標(biāo)記感應(yīng)技術(shù)相比，運動捕捉技術(shù)不需要在特定位置和特定運動期間安裝傳感器[17]。微軟Kinect是最常用的低成本無標(biāo)記運動捕捉系統(tǒng)，它配備彩色攝像機鏡頭、紅外線攝像機以及深度傳感器，可以準(zhǔn)確追蹤并記錄物體在三維空間中的運動軌跡，并且使用內(nèi)置的機器學(xué)習(xí)算法，基于具有深度信息的二維圖像估計人體關(guān)節(jié)（25個關(guān)節(jié)）的的XYZ坐標(biāo)數(shù)據(jù)，可靠地估計三維關(guān)節(jié)位置[18]。此外，機器學(xué)習(xí)增強的Azure Kinect可用于識別異常的運動表現(xiàn)和模式。這種創(chuàng)新的運動功能評估方法一種經(jīng)濟高效的工具，可以幫助治療師以高可靠性和高精度評估運動質(zhì)量，具有改善無標(biāo)記運動跟蹤系統(tǒng)在醫(yī)療機構(gòu)中應(yīng)用的潛力。本文系統(tǒng)地回顧了無標(biāo)記感應(yīng)技術(shù)在腦卒中平衡功能和步態(tài)評估中的研究進展，并對基于機器學(xué)習(xí)算法的平衡與步態(tài)評估系統(tǒng)應(yīng)用進展進行了文獻綜述。

1 無標(biāo)記感應(yīng)技術(shù)在康復(fù)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用進展

作為便攜式三維運動捕捉系統(tǒng)，Kinect應(yīng)用于需要位置數(shù)據(jù)的不同場所。Lun和Zhao[15]整理了Kinect傳感器技術(shù)的應(yīng)用列表，涉及從人體工程學(xué)到機器人技術(shù)的各種應(yīng)用，但其最大的影響是在醫(yī)療保健領(lǐng)域。Da Gama及其同事[19]回顧了31項原始研究，得出的結(jié)論是，該技術(shù)在康復(fù)醫(yī)療領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景，如改善肢體功能和評估運動參數(shù)。研究表明Kinect傳感器可以評估運動控制，包括站立抓取等[20]、評估靜態(tài)足部姿勢[21]以及在工廠環(huán)境進行三維運動學(xué)分析[22]等。此外，Kinect還用于評估腦卒中患者的運動障礙[23]、平衡障礙[24]、步態(tài)障礙[25]以及進行人體測量[26]評估老年人跌倒的風(fēng)險[27]。在臨床評估、康復(fù)訓(xùn)練、預(yù)測跌倒風(fēng)險、進行功效學(xué)研究等領(lǐng)域有很大的科研和實踐應(yīng)用潛力。

基于Kinect體感器的骨骼跟蹤技術(shù)廣泛應(yīng)用于教育領(lǐng)域、運動訓(xùn)練、康復(fù)治療、虛擬場景模擬、分析軍事化體能等領(lǐng)域。Chang等[28]探索了基于Kinect的康復(fù)訓(xùn)練系統(tǒng)在公共學(xué)校的應(yīng)用。實驗表明，Kinect輔助康復(fù)訓(xùn)練提高了受試者運動康復(fù)的主動性從而提高了康復(fù)效果。Clark等[29]通過Kinect在步態(tài)康復(fù)訓(xùn)練時提供軀干側(cè)傾角度實時反饋并且有很大的潛力應(yīng)用到臨床康復(fù)中。邵雋、馬娜等[30]利用Kinect傳感器捕捉患者運動，獲取原始深度數(shù)據(jù)信息，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建一個動態(tài)實時的康復(fù)訓(xùn)練軟件系統(tǒng)。Lin[31]等應(yīng)用Kinect作為評估太極動作標(biāo)準(zhǔn)與否的工具，從而提高運動障礙患者的康復(fù)水平。經(jīng)過一段時間的干預(yù)，研究發(fā)現(xiàn)Kinect動作評估顯著地提高了太極運動水平。張利英[32]等在“基于Kinect運動捕捉的太極拳輔助訓(xùn)練系統(tǒng)研究”中將Kinect的運動捕捉技術(shù)等科學(xué)技術(shù)應(yīng)用到體育教學(xué)領(lǐng)域中，并運用到太極拳的訓(xùn)練當(dāng)中，可作為對傳統(tǒng)教學(xué)的適當(dāng)補充，提升太極拳教學(xué)效率。Dutta等[33]調(diào)查了Kinect在工作場所的使用情況，通過比較Kinect與Vicon測量的物體三維坐標(biāo)的誤差，發(fā)現(xiàn)在距離Kinect一米到三米間、水平視角54度、俯仰角39.1度的三維空間中，Kinect可以測量物體在三維空間中的坐標(biāo)。從而可以在作業(yè)環(huán)境中記錄姿勢或動作，發(fā)現(xiàn)肌肉骨骼損傷風(fēng)險。

2 無標(biāo)記感應(yīng)技術(shù)在腦卒中運動功能評估中的應(yīng)用

2.1 無標(biāo)記感應(yīng)技術(shù)在平衡功能評估中的研究進展

腦卒中患者通常都伴有平衡功能障礙，導(dǎo)致跌倒的風(fēng)險增加[34]。研究表明，卒中后姿勢控制障礙主要表現(xiàn)為復(fù)雜的運動動力學(xué)變化，如協(xié)調(diào)不足、搖擺變化性增加、可預(yù)測性和復(fù)雜性喪失以及站立和動態(tài)任務(wù)期間搖擺模式的穩(wěn)定性下降。

多項研究報道，對于站立姿勢控制使用Kinect進行運動學(xué)測量的方法是相當(dāng)準(zhǔn)確和可靠的，可用于在醫(yī)院和康復(fù)中心的平衡能力評估。Clark等[35]比較基于標(biāo)記的三維運動分析（3DMA）系統(tǒng)和Kinect V2在不同視覺（睜眼與閉眼）和支持條件（單腳與雙腳）的靜態(tài)站立平衡、以及由功能性前伸和側(cè)伸、穩(wěn)定極限組成的動態(tài)站立平衡功能。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，動態(tài)任務(wù)期間軀干角度數(shù)據(jù)以及靜態(tài)平衡任務(wù)中前后范圍和路徑長度的有效性非常好（Pearson r＞0.75）。相比之下，除單腳閉眼平衡外，所有試驗的內(nèi)外側(cè)范圍和路徑長度的有效性均為差至中等。在設(shè)備內(nèi)部重測的可靠性是變化的；但是，在設(shè)備之間結(jié)果具有可比性。Clark等人[20]通過對比Kinect和標(biāo)準(zhǔn)三維運動捕捉系統(tǒng)采集到的站立平衡以及功能抓取運動學(xué)數(shù)據(jù)，包括抓取的距離以及矢狀面和冠狀面的軀干屈曲角度以及站立平衡采集的骨盆、膝關(guān)節(jié)、踝關(guān)節(jié)、上肢前后以及左右的屈伸等的幅度以及偏差。該研究表明與傳統(tǒng)的三維運動分析系統(tǒng)相比，Kinect系統(tǒng)有很好的同時效度和試驗間可靠性。Mentiplay等[21]評估了Kinect系統(tǒng)分析靜態(tài)站立足部姿勢的準(zhǔn)確性和可靠性。研究同時比較了Kinect系統(tǒng)、傳統(tǒng)三維運動分析系統(tǒng)以及主觀視覺判斷等方法并用相關(guān)系數(shù)來評估其評估者內(nèi)部可靠性及同時效度。研究表明Kinect表現(xiàn)出了較好的評估者內(nèi)部可靠性并與傳統(tǒng)三維運動分析系統(tǒng)有較高的相關(guān)關(guān)系，Kinect可以以良好的準(zhǔn)確性和可靠性客觀地評估靜態(tài)足部姿勢。Lim等[36]使用三維運動分析系統(tǒng)和Kinect系統(tǒng)來實時評估平衡。通過控制平衡訓(xùn)練設(shè)備的基面，使受試者向不同方向運動。兩個系統(tǒng)的結(jié)果顯示平均下肢關(guān)節(jié)角度與屈曲伸展運動相似，且這些值高度相關(guān)。下肢關(guān)節(jié)角與外展內(nèi)收及內(nèi)旋外旋運動的相關(guān)性有顯著性差異（P＜0.40），但相關(guān)性較低（P＜0.05）?？傊?，Kinect V2有潛力用作評估平衡功能的可靠有效工具。

2.2 無標(biāo)記感應(yīng)技術(shù)在步態(tài)評估中的研究進展

步行障礙嚴(yán)重影響腦卒中后的運動功能和生活質(zhì)量，改善步態(tài)也成為腦卒中后康復(fù)的重要目標(biāo)[37]。Kinect可用于評估步態(tài)時空參數(shù)和運動學(xué)。Mentiplay等[38]分析了Kinect作為步態(tài)評估工具的信度和可靠性。研究發(fā)現(xiàn)Kinect可以準(zhǔn)確的得到步態(tài)時空參數(shù)，但是不能準(zhǔn)確評估年輕正常人的步態(tài)下肢運動學(xué)數(shù)據(jù)。Galna等[39]等應(yīng)用Kinect傳感器評估帕金森病人的功能運動，包括站立、抓取、上臺階、走路以及與帕金森診斷量表相關(guān)的手部及下肢靈活度檢測動作。研究表明Kinect可以準(zhǔn)確地測量臨床粗大運動時空參數(shù)，例如下肢和軀干運動學(xué)，但是手部精細動作的時空參數(shù)測量并不準(zhǔn)確。Kinect還可以通過提供側(cè)軀干傾斜角作為實時反饋來協(xié)助診所進行步態(tài)康復(fù)訓(xùn)練[40]。

3 無標(biāo)記傳感技術(shù)結(jié)合機器學(xué)習(xí)算法在腦卒中運動功能評估中的應(yīng)用

從理論上講，Kinect是一種經(jīng)濟高效的便攜式無標(biāo)記運動學(xué)分析工具，因為它可以可靠地估計三維關(guān)節(jié)位置。此外，可以通過機器學(xué)習(xí)模型增強Kinect傳感器的性能，從而對運動質(zhì)量進行自動分類[41,42]。機器學(xué)習(xí)是計算機科學(xué)的擴展，它運用人工智能技術(shù)，基于從訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中“學(xué)習(xí)”的模式，通過統(tǒng)計和計算機科學(xué)技術(shù)在輸入數(shù)據(jù)和結(jié)果變量之間建立數(shù)學(xué)模型，開發(fā)用于分類或預(yù)測結(jié)果變量的模型[43]。

便攜式三維運動捕捉系統(tǒng)使收集運動數(shù)據(jù)更加方便，并促進智能模型的開發(fā)，使定量評估自動化。多項研究基于Kinect傳感器數(shù)據(jù)開發(fā)了機器學(xué)習(xí)模型（基于人工智能的模型），根據(jù)從收集的數(shù)據(jù)中“學(xué)習(xí)”到的模式進行推理，以自動評估與運動有關(guān)的臨床表現(xiàn)。這些研究包括使用Kinect位置數(shù)據(jù)自動評估臨床參數(shù)，如病理步態(tài)[44]、中風(fēng)功能障礙[44]、帕金森氏癥[45]和跌倒風(fēng)險等。

3.1 腦卒中平衡功能自動評估系統(tǒng)的研究進展

多項研究評估的是平衡的靜態(tài)穩(wěn)定性。Kawalessandro等[46]開發(fā)的機器學(xué)習(xí)算法可以自動評估在不失去平衡的情況下保持單腿站立的時間，并能夠自動評估伯格平衡量表評估的最后四項最重要任務(wù)。Choi等[47]利用Microsoft Kinect開發(fā)了由單腿站立試驗（OLST）組成的平衡評估程序。該程序通過與髖關(guān)節(jié)和膝關(guān)節(jié)的運動范圍進行比較來識別正確的運動姿勢，并提供了一些改進訓(xùn)練的正確動作示例。運動識別的準(zhǔn)確率為95.3%，特異性為100%。Mazumder等[48]采用模糊邏輯方法利用由Kinect傳感器獲得的姿勢圖特征計算腦卒中患者的靜態(tài)穩(wěn)定性，并通過單因素方差分析（ANOVA）比較中風(fēng)人群和健康人群的研究驗證了該評分系統(tǒng)的可靠性。

多項研究評估的是功能測試及活動過程中的動態(tài)穩(wěn)定性。Vernon等[49]在沒有指導(dǎo)患者的情況下評估計時起立走（TUG）的獨立成分。結(jié)果表明，除軀干屈曲角度（ICC＝0.73）外，所有Kinect-TUG變量均具有良好的可靠性（ICC（2,K）＞0.90）。

3.2 腦卒中步態(tài)自動評估系統(tǒng)的研究進展

Dolatabadi等[50]研究了基于實例的判別分類器（k近鄰）和動態(tài)生成分類器兩種機器學(xué)習(xí)方法來區(qū)分健康步態(tài)和中風(fēng)或后天性腦損傷病理步態(tài)。判別模型在F1得分和宏平均誤差方面優(yōu)于動態(tài)生成模型，動態(tài)生成模型獲得了更好的微觀平均誤差。Zhao等[51]設(shè)計了一個步態(tài)及動態(tài)平衡自動評估系統(tǒng)。結(jié)果表明，該系統(tǒng)能有效地對受試者進行評分。Kaczmarczyk等[52]采用聚類分析和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法分析三維運動分析系統(tǒng)獲得的74例腦卒中患者的步態(tài)數(shù)據(jù)，首先通過K-means算法對患者步態(tài)模式進行聚類分析，所用特征包括患者足部著地姿勢等14個參數(shù)，對患者足部首次觸地部位（前腳掌、足底部和足后跟）分類，其分類準(zhǔn)確度達100%。Mulroy等[53]采用非層次聚類分別對腦卒中患者的入院和出院6個月后的步態(tài)測試進行對比分析，通過步幅分析系統(tǒng)（stride analyzer system）和VICON運動分析等系統(tǒng)收集的患者步行時空和運動學(xué)參數(shù)，能識別到四類患者群體。

Lau等[54]將便攜式傳感單元放置于患者小腿和足部收集運動學(xué)數(shù)據(jù)，使用支持向量機判斷患者的行走環(huán)境（平地、上樓梯、下樓梯、上坡和下坡）。測試結(jié)果顯示，以小腿部位傳感器數(shù)據(jù)為輸入，分類準(zhǔn)確度可達92.9%，增加雙腳部位傳感器后，分類準(zhǔn)確度提高到97.5%，優(yōu)于多層感知器和徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類結(jié)果。Dzierzanowski等[55]開發(fā)了腦卒中患者步態(tài)異常的評價專家系統(tǒng)Gaitspert，采用基于規(guī)則方法對運動學(xué)、肌電圖等數(shù)據(jù)進行分析，推測患者的身體狀態(tài)，系統(tǒng)可作為腦卒中疾病狀態(tài)評價和治療方案推薦工具。

4 討論

無標(biāo)志點運動分析系統(tǒng)由于體積小、使用方便、成本低、對實驗環(huán)境及測試人員要求較低等優(yōu)點，可以在社區(qū)、家庭、經(jīng)費或場地受限的醫(yī)院以及室外等公共場所中使用，在評估運動控制、運動學(xué)分析、臨床評估、康復(fù)訓(xùn)練、運動訓(xùn)練以及功效學(xué)研究等領(lǐng)域有很大的科研和實踐應(yīng)用潛力。腦卒中患者的運動功能評估可以為康復(fù)干預(yù)提供有用的指導(dǎo)。盡早發(fā)現(xiàn)功能損傷水平對于康復(fù)的決策很重要。與傳統(tǒng)的臨床量表評估不同，基于無標(biāo)記感應(yīng)技術(shù)的運動功能評估是客觀的，可以量化患者的平衡功能和步態(tài)的缺陷，為康復(fù)治療師制定運動處方提供指導(dǎo)。此外，無標(biāo)記感應(yīng)技術(shù)結(jié)合機器學(xué)習(xí)算法廣泛應(yīng)用在腦卒中康復(fù)評估中，能夠?qū)崿F(xiàn)平衡功能和步態(tài)的自動評估，為治療師的工作提供便利。

在目前的研究中，無標(biāo)記感應(yīng)技術(shù)可以準(zhǔn)確測量靜態(tài)和動態(tài)站立位姿勢控制，步態(tài)時空參數(shù)，以及上臺階等功能性活動的運動學(xué)參數(shù)，能夠用作評估平衡功能和步態(tài)的可靠有效工具。此外，腦卒中平衡自動評估系統(tǒng)主要用于評估單腿站立等靜態(tài)穩(wěn)定性或運動期間的動態(tài)穩(wěn)定性。腦卒中步態(tài)自動評估系統(tǒng)能夠識別中風(fēng)步態(tài)，并進行異常步態(tài)的分類。總之，人工智能技術(shù)可以提供更好的洞察力，并提高模型性能、生產(chǎn)力和醫(yī)療保健服務(wù)的效率。

但是目前腦卒中平衡功能和步態(tài)的評估還存在一些不足之處，例如在步態(tài)等功能性任務(wù)中評估平衡功能仍較少見，無標(biāo)記感應(yīng)技術(shù)的精度仍有待提高，便攜式易操作的智能化平衡和步態(tài)評估系統(tǒng)尚未建立，這均可以作為未來的研究方向。建立便攜式、低成本的智能康復(fù)評估系統(tǒng)，并廣泛應(yīng)用在醫(yī)院、社區(qū)、家庭等場所，對于提高康復(fù)評估水平、制定康復(fù)方案和提高康復(fù)效果等有重要意義。