编辑推荐：
传统步态评估方法受限，为探寻新途径，研究人员开展基于惯性传感器信号的 HMM-SM 评估下肢假肢使用者步态质量的研究。结果显示，HMM-SM 与其他惯性传感器方法和 GPS 显著相关。这为开发便捷监测系统、助力康复提供了可能。
在医学和康复领域，步态评估对于了解人体运动功能、诊断疾病以及制定康复方案至关重要。传统的临床实践中，医生大多依靠观察来分析步态，然而这种方法主观性强，在有效性、可靠性和反应性方面都存在明显的局限。仪器化的步态分析系统虽然更加客观和全面，能帮助医生更好地评估步态模式、做出治疗决策和评估干预效果，进而改善患者的治疗结果，但像吉列步态指数（GGI）、步态偏差指数（GDI）和步态轮廓评分（GPS）等广泛认可的步态质量指标，都需要使用运动捕捉系统来精确测量下肢的时空和运动学参数。这些系统不仅成本高昂、使用时耗费时间，而且只能在实验室或诊所环境中使用，无法反映真实世界中的步态动态，极大地限制了其在临床中的广泛应用 。
为了解决这些问题，来自多伦多大学（University of Toronto）和荷兰布鲁尔维尤儿童康复医院（Holland Bloorview Kids Rehabilitation Hospital）的研究人员 Gabriel Ng 和 Jan Andrysek 开展了一项研究，旨在评估一种基于隐马尔可夫模型的相似度测量（HMM-SM）方法，该方法可以直接利用惯性传感器采集的陀螺仪和加速度计数据来评估步态质量。
研究人员使用了 Xsens Awinda 系统，为 26 名下肢假肢使用者（LLPU，包括不同类型的截肢患者）和 30 名健全人佩戴 8 个惯性传感器，采集他们在行走过程中的数据。研究用到的主要关键技术方法如下：
- 数据采集：利用 Xsens Awinda 系统收集参与者的加速度计、角速度数据等，设置采样频率并对部分数据进行降采样处理。
- 多种步态质量测量方法：计算 HMM-SM 分数，并与其他基于惯性传感器的方法（如运动偏差轮廓（MDP）、动态时间规整（DTW）、惯性测量单元步态正常指数（INI）和多特征步态评分（MGS））进行比较，同时以 GPS 作为金标准评估这些方法的性能。
- 数据统计分析：运用 Spearman 相关系数评估不同步态质量测量方法之间的关系，使用 Welch’s t 检验评估区分不同假肢亚组的能力。
研究结果如下：
- 步态质量测量方法间的相关性：众多基于惯性传感器的测量方法与 GPS 存在显著相关性。在信号基测量方法中，DTW 与 GPS 的相关性最强，HMM-SM 小腿配置与 GPS 呈中度负相关，MDP 和 DTW 的小腿及骨盆配置也与 GPS 显著相关 。参数基测量方法中，INI 与 GPS 相关性最强，MGS 与预期相反，呈中度负相关。
- 不同假肢水平间的差异：所有测量方法在不同传感器位置都能检测到至少一组亚组间的差异。HMM-SM 骨盆配置和 INI 区分的亚组最多，HMM-SM 对肢体长度差异（LS）组的区分尤为有效。
研究结论和讨论部分指出，HMM-SM 等基于惯性传感器的测量方法与临床验证的步态质量测量指标显著相关，表明 HMM-SM 可能是评估步态质量的有效工具。同时，这些方法可通过少量惯性传感器信号评估整体步态质量，无需复杂的参数调整或模型训练，具有广泛的适用性。然而，该研究也存在一些局限性，如未进行重复性测试、样本量有待扩大、未探索个体参数与 GPS 的相关性等 。未来的研究可以针对这些问题进一步深入探索，以推动基于惯性传感器的步态质量评估技术在临床和日常生活中的广泛应用，为下肢假肢使用者的康复和治疗提供更有力的支持。该研究成果发表在《Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation》上，为该领域的发展提供了重要的参考和方向。
