可穿戴設備在腦卒中運動功能康復訓練中的應用進展

李 丹

腦卒中是常見的腦血管疾病，是導致個體出現繼發性運動功能障礙最常見的原因之一[1]。腦卒中后存活率明顯升高，但發病過程中伴隨著急性的神經元損傷，73%～88%的腦卒中幸存者患有偏癱后遺癥，并伴有長期功能喪失，以老年人最為多見[2]。運動功能障礙是腦卒中最常見的并發癥，美國心臟協會數據指出55%～75%的腦卒中病人存在運動功能障礙，這些癥狀將伴隨病人終身并嚴重影響其日常活動；持續性康復是改善肢體功能的有效途徑，有效的康復訓練可改善運動功能障礙，恢復患側肢體的運動功能，加速腦卒中病人的康復進程[3]。隨著現代化信息技術發展，以可穿戴設備為代表的新型科技設備應運而生，可穿戴設備主要是指包含傳感器、顯示器、加速度計、陀螺儀等成分的新型智能設備，可穿戴設備可與智能手機、手表等通過有線傳輸，也可與1個或多個互動設備通過無線通信，用戶使用過程中的自由度和靈活性較高[4]。新型智能化設備基于運動技能學習的原理來促進運動神經網絡的可塑性，通過持續、重復、以任務為導向的運動訓練重塑病人神經網絡，幫助其康復[5]。在康復醫師、護士等醫務人員的協助下，可穿戴設備已在老年腦卒中病人功能康復及疾病監測等領域有所應用并取得較好效果。綜述可穿戴設備在腦卒中運動功能康復中應用現狀，提出發展建議，以期促進可穿戴設備在腦卒中康復中的應用與推廣，為智慧養老應用的發展提供參考。

1 可穿戴設備在腦卒中運動功能康復中的應用進展

1.1 上肢功能康復 大約8%的急性腦卒中病人存在上肢運動障礙，在卒中早期手臂功能受限的病人中，50%的病人在4年后仍有問題，且有研究指出上肢功能喪失是卒中后最痛苦的長期后果之一[6]。用于上肢功能康復可穿戴設備形式多樣，其中包含加速度計和陀螺儀、傳感器等設備的慣性測量單元(inertial measurement unit,IMU)是最常用的設備類型，IMU被穿戴于患側肢體后通過觀察傳感器的讀數可實現對其日常生活活動及運動康復訓練質量的評估及反饋[7]。Wittmann等[8]將IMU與虛擬現實系統相結合應用于居家老年腦卒中后偏癱病人上肢功能康復，結果顯示基于IMU的家庭治療系統可幫助病人識別康復過程中的不足，改進康復效果。Lin等[9]設計的帶有運動捕捉系統的可穿戴設備內含三軸加速度計、三軸陀螺儀、微控制器和藍牙2.0無線傳輸模塊；該設備分別被置于上臂和前臂用于檢測肩關節、肘關節和手腕關節的角位移；測量的加速度和角速度通過藍牙無線模塊傳輸到智能手機，系統可依據特定算法對運動數據進行分析并在每個動作完成后給予視覺和聽覺上的反饋，指導病人正確執行下一個動作，確保康復運動質量；結果顯示，與未佩戴設備的對照組相比，使用可穿戴設備進行上肢功能康復的腦卒中病人Fugl-Meyer評估(Fugl-Meyer Assessment,FMA)得分改善，肩部屈曲和外展的活動范圍、肩外旋偏角明顯改善。Chae等[10]研制的可穿戴式智能手表內含上肢功能康復(Home-based rehabilitation,HBR)系統內含的卷積神經網絡可通過機器學習算法識別4種不同的上肢鍛煉活動(雙手交叉后雙側肩部屈曲、站姿俯臥撐、肩胛部伸展、上肢前后伸展)，當病人進行以上活動時，智能手表內含的加速度傳感器與陀螺儀將準確記錄數據，在運動結束前，HBR系統會將運動數據傳輸到病人及醫護人員的智能手機終端，建立起病人端手機與醫生端的聯動，實現數據的傳輸與存儲，醫護人員可查看病人過去1個月內的運動情況，以便進行運動調整與建議；與未佩戴智能手表的對照組相比，使用智能手表進行上肢功能康復的腦卒中病人運動依從性較之前明顯提高，病人的Wolf運動功能測試(Wolf motor function test,WMFT)得分、肩關節的屈曲內旋角度增加，對上肢功能康復有明顯效果。可穿戴設備在病人各項肢體活動參數進行分析的同時可及時給予結果反饋，有系統評價顯示觸覺(振動)、視覺、聽覺(音樂)、多模式反饋是當前可穿戴式設備主要的生物反饋形式[11]。觸覺反饋是最廣泛應用的形式[12]，當病人在進行上肢康復過程中出現動作不準確、角度錯誤或運動速度不夠時，設備將自動振動以提醒病人保持正確姿勢，使病人將注意力集中于身體特定區域，而不用時刻保持警惕注意視覺或視覺顯示上，康復安全性也有所提高。可穿戴設備內置算法可對病人運動數據進行識別并給予生物反饋，設備應用初期對病人進行恒定和實時的生物反饋可對病人進行持續的認知刺激使其保證康復訓練動作有效，而在康復后期，設備的生物反饋形式可適當減少以提高病人的自主學習與實施能力；但現有設備在生物反饋只能依據設定程序進行工作，無法實現特異性反饋。今后研究在保證設備康復有效性的基礎上可對生物反饋的智能性進一步改善，實現依據病人需要和病人康復階段調節生物反饋閾值和強度。其次上肢功能康復是長期過程，部分腦卒中病人治療依從性差、畏難情緒明顯，尤其是缺乏有效社會支持的老年病人，參與康復的主動性更低[13]；因此在實際康復訓練過程中應注意其心理狀態，循序漸進恢復上肢功能，選擇適宜設備。

1.2 手功能康復 80%的腦卒中病人伴有不同程度的手臂和手部麻痹[14]，其中66%的病人在患病6個月后仍無法進行日常活動[15]。傳統的手功能康復方法如鏡像療法(Mirror therapy，MT)、動作觀察療法(action observation therapy,AOT)等成本低簡單易行，但預先錄制的AOT視頻片段不利于治療和功能運動的多樣性[16]、MT使用鏡盒或平面鏡可能會使病人產生視覺錯覺導致軀干控制和重心轉移的不平衡[17]。而可穿戴設備的出現則彌補了傳統康復治療方式的不足，使手功能康復鍛煉任務更細致具體，病人的參與感更強，康復效果明顯提升。手功能康復機器人可基于算法實現精確的運動捕捉進而幫助患側手部遵循正確的運動軌跡以實現功能康復[18]。Park等[19]研制的手套型可穿戴設備可有效感知前臂的前后運動、手腕的折疊/展開和左右移動以及手指的彎曲和伸直程度，數據更準確客觀，佩戴此設備進行功能鍛煉后，病人康復動作更標準，手部力量測試、改良Barthel指數和Jebsen-Taylor手功能測試(Jebsen Hand Function Test,JHFT)結果均明顯改善，在接受常規物理治療基礎上使用可穿戴設備的康復計劃在改善急性期卒中病人的上肢功能、日常生活活動能力和康復參與方面比單獨使用常規治療更有效。除單獨進行手功能康復外，與視覺相結合可進一步提升病人的整體協調能力。虛擬現實(virtual reality,VR)是一種創新、互動和自適應的治療方式，病人通過佩戴特定的眼鏡及手部康復設備在復雜、豐富、具有情境化的環境中進行感覺運動訓練，優化了病人的參與度且可針對個人實際情況在虛擬現實環境中進行多種運動實踐[20]。多項研究顯示，常規護理相比，使用VR作為常規護理的輔助手段可改善病人大腦皮層功能、利于手功能及日常生活活動能力恢復[21]。可穿戴設備可實現較大范圍肢體動作的分類識別，但對手指等小關節的功能鍛煉，無法實現手勢的精確控制，未來仍需大量研究以提高設備的異質性及潛在功能。超聲波模式、高密度的表面肌電生物電信號傳感器等可通過感受肌肉生理變化識別手部精細動作，對提高可穿戴設備性能具有積極作用，但此類技術在實驗室環境下應用較多，實際應用較少，仍應加以研究。

1.3 下肢運動功能康復 腦卒中病人常伴有下肢運動功能下降，尤其是患有骨質疏松、肌少癥等的老年病人，更易出現平衡不穩定、行走能力差、步態異常，增加跌倒發生風險，造成意外損傷[22]。可穿戴設備為腦卒中病人提供了更精確科學的訓練范式，幫助病人擺脫時間、空間限制，自主選擇康復時間與頻率，增強康復效果。Goffredo等[23]研制的外骨骼設備是一種可穿戴式的仿生機器人，該設備可使病人的患肢用最小的力量維持在平坦的硬地面上站立、坐下和行走，幫助病人重新學習正確的走路步伐，研究結果顯示69.57%的亞急性腦卒中老年病人在訓練初期即可開始行走，17.93%在初期無法行走的老年人在訓練后即恢復行走，下肢功能康復過程中老年人接受度良好，10 m步行測試、6 min步行測試、步態等均明顯改善，且該設備適用于門診或其他場合。Kim等[24]設計的創新性足部可穿戴設備則更簡單易攜帶，在病人行走時可通過適度影響健側下肢的穩定性使病人更多地使用患側下肢以維持穩定進而在不需要任何基礎設施的輔助下重新學會行走；應用過程中病人未發生意外跌倒等不良事件，所有病人的步長對稱性都有所好轉，且步態速度、起立-行走測試和6 min步行測試指標均較干預前改善，其中4人的雙下肢支撐對稱性改善；證明了該設備改善腦卒中病人步態對稱性和行走功能的可行性。可穿戴設備還進一步分析病人行走過程中的步態參數，其中步速、活動持續時間是研究中最常報告的移動性測量指標[25]，步態和節奏是最常評估的步態時空參數[26-27]。Lee等[28]設計的可穿戴設備置于病人腰部，其內置的三軸加速度計和三軸陀螺儀可提取病人行走過程中不對稱的加速度信號特征達到區分步態的目的，從而為后期康復訓練措施的制定提供參考依據。Hori等[29]的可穿戴設備置于病人腳踝上方，傳感器可測量三軸加速度和三軸角速度實現在病人行走過程中對足部軌跡和時間步態參數進行持續監測，且該設備取得較好效果，可用于臨床步態分析。

除運動相關步態指標外，病人行走過程中的足部壓力對下肢功能康復也具有借鑒意義。腦卒中病人常伴有患側足部過度內翻，Ma等[30]研制了基于振動觸覺生物反饋系統的智能可穿戴設備并將其應用于8例患側后足內翻畸形的偏癱腦卒中病人，該設備可測量病人在行走期間的三維步態參數和前足內、外側所承受壓力并在前足內側的足底壓力小于閾值時立即振動給予提示；結果顯示佩戴該設備進行步態康復訓練后，病人足內翻減少、足部負荷特性和步態有改善的跡象，患肢站立足底接觸面積和足底內側壓力增加，健側的過度膝關節屈曲和髖關節外展減少，表明可穿戴設備可用于改善病人平衡和步態異常，且進一步支持了可穿戴生物反饋裝置的開發。水平面上的行走是當前步態康復的主要內容，而在現實生活中則要求老年病人掌握爬樓梯、跨過斜坡或障礙物等技能，如何使病人獲得更好的步態獨立性應對現實生活的需要十分重要。有研究指出在樓梯上進行密集的踏步訓練可提高亞急性和慢性腦卒中病人的步行速度和平衡[28]。Yeung等[31]研制的可穿戴腳踝設備利用放置在腳跟和前足下方的嵌入式力敏電阻器來識別足部壓力負荷和步態階段的變化，利用安裝在小腿上的慣性測量單元測量腿部傾斜角度，以實現區分病人是在水平面還是在樓梯行走，通過分析19例慢性腦卒中病人的強化康復訓練數據，發現應用該設備后病人的步態獨立性和步行速度具有較好改善。

與上肢、手功能康復不同，下肢功能康復對肢體穩定性及靈活性要求較高，可穿戴設備如何保證整體康復功能的同時提高設備的實用性與穩定性以保證病人安全，對設備的推廣與應用十分關鍵。在實際使用過程中可穿戴設備的接口易受傳感器位置影響，當傳感器的位置在康復過程中發生變化時，可能會導致信號特征變化，從而影響動作識別的準確性，后續研究仍應對可穿戴設備的最佳佩戴位置進行研究，以保證數據準確有效。此外，可穿戴式設備可從不同角度對病人的步態數據進行監測，導致現有設備對平衡和步態的測量結果存在異質性，各設備間的測量結果可比性差，缺乏針對病人步態參數評估的整體性結果；如何將各設備數據進行有效融合并準確把握病人自我報告的結果與基于可穿戴式設備所評估結果間的關聯，對促進可穿戴設備的更新升級具有重要意義。

2 可穿戴設備在腦卒中運動功能康復管理中的應用建議

2.1 以用戶為中心設計產品，提高設備適用性 可穿戴設備的應用加速了腦卒中病人的康復進程，而設備的舒適性、準確性、靈活性、易用性、經濟成本等因素是影響病人是否選擇應用該設備的重要因素。相對其他患病人群，腦卒中病人常伴有明顯的肢體活動受限，尤其是老年人，肢端感覺能力下降，皮膚易受損，對可穿戴設備的舒適度要求更高。有研究對腦卒中可穿戴設備的性能進行研究，發現設備的尺寸和重量與其成本、可訪問性和使用頻率相關，體積小、重量輕、佩戴時覆蓋皮膚區域更少的設備病人使用度、舒適度更高[32]。手機和鞋墊步態監測系統是最被認為用戶友好的設備，其次是心電圖胸貼和腕帶，外骨骼系統等設計復雜，體積較大、成本高且常會出現動力不足等情況導致其適用性相對較低[33]。在可穿戴設備的后續開發及應用過程中應充分考慮到用戶需求，以用戶為中心，提高設備的適用性。如“免手提”服務，腦卒中病人常伴有四肢運動功能異常，且在康復過程中需要用手執行任務，若需手提設備則會影響康復進展。材料舒適性也是提高病人使用度的重要因素，設備與人體皮膚接觸點部分必須由舒適材料制成，硬質的設備材料會導致與彎曲柔軟的人體接觸不足，使設備性能下降。完善的人機交互是保證設備有效使用的前提，因此應完善人機交互模式，充分考慮到用戶需求，如針對一些文化程度較低的老年腦卒中病人則應注意在以視覺為主要反饋形式的設備中，病人界面應簡明扼要的顯示信息，避免過多無效信息干擾，且應考慮應用多模式的反饋形式，如視覺、觸覺等相結合，以免病人遺漏信息。受經濟、文化程度、交通等多種因素影響，偏遠地區的農村病人很少接觸到可穿戴設備，政府、醫療機構、設備開發機構應形成良好溝通，促進可穿戴設備等應用于農村等偏遠地區，使其真正做到便民、利民。

2.2 增強設備準確性，提供安全有效照護 完善的運動學習原理、精確可行的算法、及時準確的異常數據識別與反饋是可穿戴設備實現對腦卒中病人康復訓練數據的提取、分析與反饋的前提。可穿戴設備在推廣前均會進行性能測評，在測評環境下各因素受研究者調控，均表現出較好性能，但在實際應用過程中受應用對象個體差異不同、病人穿戴位置、設備性能、系統算法、動力不足等因素影響，可穿戴設備在應用及數據反饋過程中常出現不足；且空間分辨率、時間分辨率或數據分辨率等都可能影響數據質量和數量[34]；大量數據的處理與存儲對設備的網絡性能及算法等提出較多要求，單一的患病后運動功能康復指導已不能滿足腦卒中病人的整體性康復，一個完善的可穿戴設備還應具備準確的危險因素識別與反饋功能，幫助醫護人員及病人發現其他腦卒中并發癥及不良表現。因此，對可穿戴設備的數據處理形式提出更高要求，當前最常用的腦卒中風險預測的機器學習模型為支持向量機(support vector machine,SVM)。隨著技術的不斷更新迭代，機器學習(machine learning,ML)、深度神經網絡(deep neural networks,DNN)、機卷積神經網絡(convolutional neural networks,CNN)逐漸受到關注[35-36]，DNN可彌補既往模型深度分析能力的不足，提高了通過設備隱藏層研究輸入特征和輸出之間關系的能力[37]；CNN則集成了病人健康信息(血壓、肌電圖等)與可穿戴設備24 h內的數據實現了全方位的腦卒中風險預測，以CNN為代表的多模態數據處理模式將實施記錄的生理參數納入分析過程，提高了系統的預測能力，是未來腦卒中風險預測的趨勢[38]。后續仍應不斷完善可穿戴設備的內在性能及數據處理算法，明確最佳的腦卒中運動功能康復及風險預測因子，增強設備特異性，為醫護人員準確把握腦卒中病人功能康復效果、制定針對性運動康復方案提供依據。

2.3 融合多學科力量，構建遠程醫療網絡 腦卒中可表現為多系統的功能異常，腦卒中病人的整體性康復需要多種可穿戴設備的協同作用。當前的腦卒中運動功能康復設備多為獨立個體，各設備以分散的方式對病人康復數據進行自主管理，無法形成有效聯結，功能有限。物聯網是可穿戴設備實現相互間通信交流的網絡媒介，以物聯網為基礎將各設備有效結合可形成遠程醫療網絡，在實現處理復雜任務的同時對腦卒中病人實施整體性照護。互操作性是可穿戴技術的挑戰之一，可穿戴技術是未來智能醫療服務的重要方向，也是遠程醫療服務的重要要求。遠程醫療網絡的實現需要多學科力量[39]。劉曉廣等[40]依托物聯網、軟件開發、人工智能等多學科力量構建的社區腦卒中遠程康復網絡取得了良好效果。Park等[41]研制的健康管理系統包括實時生命體征監測(心電圖)、步態監測(腳部壓力傳感器和加速度計)及基于機器學習的疾病預測模型，這些傳感器放置在鞋墊中以測量步態、加速度、腳部壓力、地面反作用力與信號處理和決策算法一起對腦卒中病人實時監測，并將腦卒中風險分層的結果發送給用戶以及臨床工作人員，醫患雙方實現了積極互動，有效改善腦卒中病人步態協調的康復及健康監測。音樂療法、運動意向訓練、機器人輔助療法等對改善病人運動功能方面效果顯著，醫護人員在利用可穿戴設備進行康復訓練時可與其他康復療法相結合，通過多種途徑對腦卒中病人大腦功能進行持續性刺激，以重塑大腦神經功能。因此，醫護人員應拓展常規康復模式，主動構建多學科團隊，在不斷更新設備專業性能的基礎上利用物聯網將各可穿戴設備相連接，并與其他領域研究成果進行有效結合，以加速腦卒中康復進程，實現對腦卒中病人的整體性護理。

3 展望

可穿戴設備極大程度上促進了腦卒中病人運動康復進程，在腦卒中運動功能康復領域具有較好應用前景。隨著現代科技的不斷更新迭代，可穿戴設備的專業性能不斷提高，未來應加強對腦卒中可穿戴設備的適用性及準確性的升級，利用物聯網將各可穿戴設備形成有效聯結，構建遠程醫療網絡，以加速腦卒中康復管理，盡快恢復正常生活功能。