基于sEMG和fNIRS的上肢运动评估,以强力冲击,肌肉激活和半球间平衡指数为基础

科学领域:

• 神经科学是一个神经科学.
• 康复医学 康复医学 康复医学
• 生物医学工程 生物医学工程

背景情况:

• 目前对中风患者的上肢康复评估通常依赖于主观的临床判断.
• 现有的定量方法经常使用单一的生理指数,限制了全面的运动功能评估.
• 整合表面电肌学 (sEMG) 和功能近红外光谱学 (fNIRS) 提供了一种新的同时评估中枢神经系统和外周神经系统活动.

研究的目的:

• 调查融合sEMG和fNIRS信号的有效性,以对中风患者的上肢运动功能的定量评估.
• 探索在上肢运动期间中风幸存者和健康人之间神经和肌肉协同作用指数的差异.
• 开发一种使用联合生理信号来预测上肢运动恢复的预测模型.

主要方法:

• 收集了15名亚急性/慢性中风患者和15名健康对照的双边肘部曲期间的sEMG和fNIRS数据.
• 分析了肌肉协同指数的sEMG信号:协同稳定指数 (SSI) 和接近度 (C).
• 计算的fNIRS信号用于后部和主要运动皮层的横向性指数 (LI).

主要成果:

• 与对照组相比,中风患者在受影响半球的运动皮质中表现出明显较低的C,SSI和LI (p <0.05).
• 在中风患者中,在受影响和不受影响的上肢运动之间观察到C,SSI和LI的显著差异 (p <0.05).
• 一个结合力,C和LI的线性回归模型准确地预测了Fugl-Meyer上肢得分 (FMul) (R = 0.860,p < 0.001).

结论:

• 结合使用sEMG和fNIRS可提供敏感且客观的测量,以测量中风中上肢运动功能受损的情况.
• 这种多式模式的方法表明了加强中风康复的定量评估的潜力.
• 开发的回归模型为预测运动恢复和指导康复策略提供了一个有希望的工具.