基于运动学与肌电调控的功能性电刺激上肢康复新策略：一项可行性研究

《Scientific Reports》：A kinematic-and-muscular modulation strategy for FES-assisted upper limb rehabilitation: a feasibility study

本研究针对神经系统损伤患者上肢功能障碍的康复难题，提出了一种创新的闭环多通道对侧控制功能性电刺激（FES）技术——运动学与肌电联合调控策略（KMMS）。研究人员通过整合离线肌电活动差异与在线运动学反馈，显著提升了健康受试者在执行日常生活活动（ADL）时的任务完成率。该策略相较于传统单纯肌电调控方法（MMS）展现出更优性能，为开发智能化、自适应康复系统提供了重要技术支撑，具有显著的临床转化潜力。

　　

当脑卒中或臂丛神经损伤等神经系统疾病侵袭人体后，上肢运动功能往往遭受重创，患者连最基本的喝水、吃饭等日常动作都变得异常艰难。传统康复手段虽有一定效果，但如何精准、协调地激活多组肌肉，恢复自然流畅的运动模式，一直是康复工程领域的核心挑战。功能性电刺激（Functional Electrical Stimulation, FES）技术通过施加低功率电脉冲诱发肌肉收缩，为运动功能重建带来了希望。然而，常见的开环刺激模式缺乏适应性，而早期的闭环系统又易受刺激伪影干扰，或仅关注单一关节功能，难以满足复杂日常生活活动（Activities of Daily Living, ADL）对多肌肉协同工作的需求。对侧控制功能性电刺激（Contralaterally Controlled FES, CCFES）技术另辟蹊径，利用健康侧肢体的信号来控制患侧刺激，但以往研究多集中于手部远端关节，且调控信号来源单一，系统性能仍有提升空间。

正是在此背景下，由Andrea Demofonti等人组成的研究团队在《Scientific Reports》上发表了他们的最新可行性研究成果。他们开发了一种名为“运动学与肌电联合调控策略”（Kinematic-and-Muscular based Modulation Strategy, KMMS）的新型闭环多通道CCFES技术，旨在更有效地辅助上肢康复。该研究的核心创新在于将离线处理的肌电（Electromyographic, EMG）信号差异与在线反馈的运动学（Kinematic）模式相结合，动态调整刺激参数，以期实现更符合生理、更精准的运动辅助。

为验证这一策略，研究人员首先构建了一个包含十名健康受试者上肢肌电和运动学模式的数据集。实验选取了八块与上肢远端关节运动相关的浅表肌肉进行监测，包括肱二头肌（Biceps Brachii, BB，屈肘）、肱三头肌（Triceps Brachii, TB，伸肘）、桡侧腕屈肌（Flexor Carpi Radialis, FCR，屈腕）、尺侧腕伸肌（Extensor Carpi Ulnaris, ECU，伸腕）、指浅屈肌（Flexor Digitorum Superficialis, FDS，屈指）、指总伸肌（Extensor Digitorum Communis, EDC，伸指）、拇短展肌（Abductor Pollicis Brevis, APB，拇指外展）和拇长伸肌（Extensor Pollicis Longus, EPL，拇指伸展）。运动学数据通过磁惯性测量单元（Magneto-Inertial Measurement Units, M-IMUs）采集。随后，研究团队将KMMS与其前身——仅基于肌电调控的策略（Muscular based Modulation Strategy, MMS）进行性能对比。刺激采用对称双相方波，脉冲宽度（Pulse Width, PW）和脉冲频率（Pulse Frequency, PF）固定，仅调制脉冲幅度（Pulse Amplitude, PA）。KMMS的关键在于，在任务执行时间的前75%，其刺激调制方式与MMS相同，均基于数据集提取的健侧与受刺激侧（非优势侧）肌肉的肌电活动均方根（Root Mean Square, RMS）值差异；而在剩余25%时间，若受刺激侧关节角度与健侧参考角度的差值超过阈值（0.17弧度），则会根据此误差线性增加刺激电流。评估指标包括任务成功率（Success Rate, SR）和完成率（Completion Rate, CR）。

数据集分析结果

研究首先揭示了健康受试者优势侧与非优势侧上肢在执行ADL时的差异。数据显示，使用非优势侧肢体完成任务所需时间显著长于优势侧，例如，在喝水任务中，总时间从19.41秒增加至22.89秒。同时，非优势侧肢体的肌肉活动（以RMS值衡量）普遍低于优势侧，例如喝水时BB的RMS值从0.48降至0.42。然而，令人惊讶的是，两侧肢体的关节运动学模式却高度相似，没有显著差异。这表明，尽管运动策略一致，但非优势侧需要更多的时间和更低的肌肉努力来完成相同动作，这为利用健侧信号指导患侧康复提供了生理学依据。

最大刺激电流

研究人员为每位受试者的每块肌肉设定了产生无痛且能引起关节全范围运动的最大刺激电流（PA_MAX）。结果发现，所需刺激电流与肌肉体积和关节活动范围存在中度相关性。例如，体积较大的肘关节屈伸肌（BB和TB）所需电流（10.0 mA）显著高于体积较小的拇指外展肌（APB，6.0 mA）。

FES调控策略性能比较

在关键的策略对比实验中，KMMS展现出了全面优势。在涉及简单肘关节屈伸的任务（如伸手、返回原位）中，两种策略表现相当，成功率（SR）均高于90%。然而，在涉及物体操作的精细任务中，KMMS的优越性凸显。例如，在抓握瓶子（力量性抓握）时，KMMS将成功率从MMS的70%-80%提升至90%-100%。特别是在需要释放物体的手部张开动作中，KMMS的改善尤为明显，在喝水任务中成功率从63%大幅提升至96%。

最终，综合衡量整个任务完成情况的完成率（CR）指标显示，KMMS在所有测试的ADL中均优于MMS。其中，在喝水（从70%提升至89%）、倒水（从75%提升至89%）和操作物体（从80%提升至93%）任务中，提升具有统计学显著性。在进食任务中也观察到了从72%到86%的积极增长趋势。

结论与展望

本研究成功验证了KMMS作为一种新型FES上肢康复策略的可行性。其核心贡献在于通过融合肌电与运动学双重信息，实现了比传统单一肌电调控更精准、更有效的运动辅助。在线运动学反馈的引入，能够及时补偿单纯依靠预存肌电模式可能产生的偏差，尤其在任务后半程需要精细调整姿势和力量时作用关键，这解释了其在物体操作和手部释放等复杂子任务中的显著优势。

讨论部分指出，当前研究仍存在局限性。首要局限在于受试者均为健康人群，其肢体不对称性与神经系统损伤患者的病理状态存在本质区别。未来研究亟需在脑卒中或臂丛神经损伤等目标患者群体中进行验证。其次，目前的肌电调控仍是离线的，依赖于预先生成的数据集。理想的系统应能在线适应患者的残余自主活动，但这需要集成有效的FES刺激伪影去除算法，以便在刺激同时采集到纯净的意志性肌电信号。此外，研究中使用的STG4008刺激器体积庞大且依赖市电，限制了其实际应用。开发小型化、可穿戴、电池供电的多通道刺激器将是推动该技术走向临床和家庭环境的关键下一步。

总之，这项研究为开发更智能、更贴合生理的上肢FES康复系统迈出了坚实的一步。KMMS策略展现了提升康复训练效果的潜力，未来通过与可穿戴技术、机器人辅助系统以及先进的信号处理算法进一步结合，有望为更多上肢功能障碍患者带来福音。