基于CAREN系统实现感觉统合测试（SOT）的创新应用与验证研究

《Frontiers in Bioengineering and Biotechnology》：Implementation of the sensory organization test with the CAREN system: a pilot study

本研究报告详细介绍了在计算机辅助康复环境（CAREN）系统中开发并验证感觉统合测试（SOT）的创新方法。研究通过两种输入模式（光学标记与测力台）成功实现了对健康受试者姿势稳定性的定量评估，并利用广义线性混合模型（GLMM）分析平衡得分（ES），结果显示两种模式无显著差异，且与NeuroCom? EquiTest?系统的规范数据具有可比性。该研究突显了CAREN系统在提供沉浸式、可控平衡评估环境方面的技术优势，为临床诊断和康复干预提供了新的工具与数据支持。

　　

引言

姿势控制是日常生活中的关键运动技能，涉及在活动中实现、维持或恢复平衡的能力。维持双足站立平衡需要将身体重心（CoM）的水平投影保持在支撑基底（BoS）内。视觉、本体感觉和前庭系统共同贡献于姿势控制。感觉统合测试（SOT）作为计算机动态姿势图（CDP）的一部分，被设计用于通过在不同感觉反馈条件下测量站立时的身体摆动来评估姿势稳定性，具有较高的敏感性和客观性。

测试方法与系统背景

SOT通常在六种条件下进行：条件1至3为固定平台，条件4至6为移动平台；条件2和5要求受试者闭眼，条件3和6中视觉环境随身体摆动而动。平台运动被称为“摆动参考”运动，旨在最小化踝关节运动引起的本体感觉反馈变化。SOT可视为对感觉系统的应激测试，要求补偿缺失或不可靠的感觉输入。

NeuroCom? EquiTest?系统作为CDP的商业化产品，被视为站立状态下静态和动态平衡测试的基准设备。其通过测力台记录地面反力（GRF），计算压力中心（CoP）位移，进而估算CoM的摆动，并计算平衡得分（ES）和姿势稳定性指数（PSI）。

CAREN系统（计算机辅助康复环境）集成了六自由度运动平台、测力传感器、三维运动捕捉系统和沉浸式视觉环境，为平衡评估和康复提供了先进的技术平台。本研究旨在评估在CAREN系统中实施SOT（称为CAREN-SOT）的可行性和潜在优势。

CAREN-SOT的实施

研究开发了专用软件应用（CAREN-SOT），利用D-Flow套件进行视觉编程，以控制硬件设备和虚拟环境。通过两种策略（标记输入和力输入）估算受试者的摆动角度θ，基于倒摆模型通过CoM的变化进行计算。具体公式包括：

ES = 100 × [tLOS - (θ_max - θ_min)] / tLOS

其中tLOS为矢状面上正常站立的理论稳定性限度（12.5°），θ_max和θ_min分别为试验期间的最大和最小摆动角度。

复合ES（CES）作为SOT六种条件下ES的加权平均值计算：

CES = [ES₁ + ES₂ + 3 × (ES₃ + ES₄ + ES₅ + ES₆)] / 14

此外，还计算了四种感觉比率：体感指数（SOM）、视觉指数（VIS）、前庭指数（VEST）和视觉偏好指数（PREF），以评估个别感觉系统的损伤。

硬件设置与安全措施

CAREN系统包括六自由度运动平台、测力 treadmill、13台红外光电相机和180°圆柱形投影屏幕。受试者佩戴反射标记，通过运动捕捉系统记录数据。安全措施包括可调旋转角度限制（默认±10°）、力阈值安全控制和电容触摸传感器，以检测步伐或手柄接触并自动中断试验。

数据处理与延迟分析

从测力台获取的原始数据通过二阶巴特沃斯低通滤波器预处理，以去除力传感器的固有测量噪声。运动捕捉数据未进行预处理。系统延迟包括运动平台延迟（d_mb）和信号处理延迟（d_sp）。研究发现，标记输入的总延迟为0.28±0.05秒，力输入为0.54±0.04秒。为匹配平台延迟，视觉场景的旋转被相应延迟。

实验测试与统计分析

八名健康受试者（年龄23-40岁，四名男性）参与了试点研究。每位受试者使用两种输入模式（标记和力）完成六种SOT条件，每种条件重复三次试验。使用广义线性混合模型（GLMM）分析ES与实验因素的关系，并计算组内相关系数（ICC）评估两种输入模式的一致性。

结果

CAREN-SOT使用两种输入模式均成功实施。光电子和测力台模式在测量各条件下姿势稳定性方面无统计学显著差异。与NeuroCom? EquiTest?系统的规范数据比较表明，尽管由于方法论差异和样本量，ES存在微小变化，但关键SOT指标具有等效性。

性能延迟方面，标记输入的总延迟为0.28±0.05秒，力输入为0.54±0.04秒。平台响应与受试者振荡之间的平均角度误差，标记输入为0.19±0.06°，力输入为0.27±0.04°。

SOT得分显示，条件4-6（移动平台）的变异系数较高。感官分析中位数非常接近。平均CES在NeuroCom（80±6%）、标记输入（80±8%）和力输入（80±2%）之间相似。ICC分析显示，参与者间一致性从中度到优秀不等，总体ICC(2,1)为0.64，表明两种输入模式间具有中度一致性。

讨论

本研究证明了在CAREN系统中实施SOT的可行性，利用标记或测力台输入估算身体摆动。CAREN-SOT通过骨性标志物的三维位置（如踝关节、骨盆旋转轴和眼高）更精确地模拟受试者运动，并允许定制BoS宽度和视野，适应不同受试者，包括那些有特定身体或运动障碍的个体。

系统延迟虽在 multisensory integration 和姿势反馈的容忍范围内，但可能影响摆动参考条件下的感觉重加权和补偿策略。角度误差虽小，但可能对具有挑战性的平衡任务中的感知或运动偏差有细微影响。

与EquiTest规范数据的比较显示，CAREN-SOT结果在平均ES和CES方面令人满意，尽管在条件5和6中观察到差异，可能源于两个系统视觉环境响应的不同。小样本量和缺乏先验功率分析限制了结果的统计强度和普适性，但CAREN系统与沉浸式VR的整合为创建生态有效场景提供了独特机会。

结论

CAREN-SOT系统通过其增强的平台调谐、实时控制方法和沉浸式VR，为姿势稳定性评估提供了复杂且可定制的工具。该试点研究的关键发现包括标记和力输入模式之间的总体一致性、CAREN-SOT结果与EquiTest规范数据的可比性，以及先进CoM建模和可定制测试条件的附加价值。未来研究应扩展规范数据集，纳入更广泛和临床人群，并探索更复杂和动态的平衡场景，以充分发挥该技术在评估和康复中的转化潜力。