基于可穿戴传感器的头-躯干协调算法开发：用于实验室与自然场景下的感觉运动功能评估

《Scientific Reports》：Development of head-trunk coordination measures for assessing sensorimotor function in laboratory and natural settings using wearable sensors

本研究旨在解决宇航员在重力环境转换后感觉运动功能受损的评估难题。研究人员开发了一种基于IMU的头-躯干协调算法，通过实验室任务校准阈值，成功应用于长达4小时的自然场景数据，实现了对头-躯干锁定策略的高精度检测。该研究为宇航员康复及帕金森病等神经退行性疾病的长期监测提供了新工具。

　　

在太空微重力环境中漂浮数月后，宇航员返回地球时常常步履蹒跚，甚至需要被抬出返回舱。这并非简单的肌肉萎缩，而是大脑和身体在重新适应地球重力时发生的“感觉运动冲突”。为了保持平衡，他们的大脑会采取一种特殊的策略：将头部“锁定”在躯干上，像一块木板一样整体移动，以减少头部晃动带来的眩晕感。这种“头-躯干锁定”策略虽然能暂时缓解不适，却会严重影响日常活动，如转头看路、弯腰捡东西等。然而，目前评估这种协调障碍主要依赖实验室内的短暂测试，无法真实反映宇航员在回家后长达数周甚至数月的恢复过程中，其身体是如何在自然生活场景下进行自我调节的。

为了填补这一空白，由Hannah M. Weiss、Sarah C. Moudy和Scott J. Wood组成的研究团队在《Scientific Reports》上发表了一项创新研究。他们开发了一套基于可穿戴传感器的算法，能够像“智能侦探”一样，在长达数小时的自然生活数据中，精准捕捉到“头-躯干锁定”的蛛丝马迹。这项研究不仅为宇航员的康复评估提供了新工具，也为帕金森病、前庭功能障碍等患者的感觉运动功能监测开辟了新途径。

关键技术方法

该研究招募了12名健康成年人，通过佩戴头戴式（棒球帽后部）和躯干式（第10胸椎附近）惯性测量单元（IMU）传感器，在实验室和自然生活场景下采集数据。在实验室中，受试者佩戴颈托（neck brace）来模拟头-躯干锁定，并完成行走转弯、90°转身、跌倒后起身等五项功能任务，以建立算法检测的“金标准”阈值。随后，研究人员将算法应用于受试者回家后4小时的盲法数据中，通过滑动窗口分析，评估了均方根偏差（RMSD）、相干性（coherence）等多种指标，最终验证了该算法在自然场景下识别头-躯干协调异常的准确性和可靠性。

研究结果

离散功能任务

研究人员首先在实验室中，让受试者在佩戴颈托和不佩戴颈托两种条件下，完成了一系列标准化的功能任务。结果发现，当头部被物理限制时，头部和躯干之间的运动模式发生了显著变化。在需要头部转动（偏航，yaw）和点头（俯仰，pitch）的任务中，头部与躯干之间的最大和平均相对角度差显著减小。这意味着，受试者无法像平时那样自由地转动头部，而是被迫与躯干保持同步。此外，头部与躯干角速度信号的均方根偏差（RMSD）也显著降低，表明两者的运动幅度和模式更加一致。这些数据为后续的算法开发提供了关键的量化指标。

感知舒适度

为了确保这套监测系统能够被长期、无感地佩戴，研究人员还调查了受试者对传感器佩戴的舒适度。令人欣喜的是，尽管有30%的受试者表示在佩戴4小时后仍能感觉到设备的存在，但75%的人报告疼痛感极低，83%的人认为设备没有限制他们的活动或改变他们的行为。这证明了该可穿戴系统具有良好的舒适性和无创性，适合在自然生活场景下进行长期监测。

头-躯干协调测量的诊断准确性

这是本研究最核心的验证环节。研究人员将实验室中建立的算法和阈值，应用于受试者回家后4小时的盲法数据中，以检验其识别颈托佩戴时段的准确性。结果显示，在所有评估的指标中，头部与躯干角速度信号的均方根偏差（RMSD）表现最佳，其准确率高达85%，特异性为93%，灵敏度为63%，精确度为63%。这意味着该指标能够非常可靠地将“头-躯干锁定”状态与正常状态区分开来。紧随其后的是头部与躯干方向幅度的RMSD，以及沿X轴和Z轴的角速度相干性。这些结果共同表明，该算法能够有效识别自然生活场景下的头-躯干协调异常。

研究结论与讨论

本研究成功开发并验证了一套基于可穿戴传感器的算法，能够自动检测自然生活场景下的头-躯干协调策略。该算法将实验室校准的阈值与IMU数据相结合，实现了对头-躯干锁定策略的高精度识别。研究结果表明，头部与躯干角速度信号的均方根偏差（RMSD）是识别这种协调模式的最敏感指标。

这项研究的优势在于其算法的普适性。它不仅能够识别物理限制（如颈托）导致的头-躯干锁定，也能捕捉到受试者自愿采取的稳定策略。在分析长达4小时的自然生活数据时，算法也发现了一些“假阳性”结果，即受试者在未佩戴颈托时也出现了头-躯干高度协调的情况。研究人员认为，这并非算法的缺陷，而是真实生活的反映，例如当人们专注于看电脑屏幕时，头部自然会保持稳定。

该研究为宇航员在轨及返回后的感觉运动功能监测提供了强大的工具。目前，宇航员的恢复评估仅在特定时间点进行，无法全面了解其恢复过程。而这项技术可以实现长期、无创的监测，帮助医生更准确地评估宇航员的恢复状态，并为其制定个性化的康复方案。此外，该算法框架同样适用于帕金森病、前庭功能障碍等患者，为理解这些疾病如何影响日常活动中的姿势控制提供了新的视角。

未来，研究人员计划将该算法应用于宇航员的真实飞行数据，以验证其在微重力环境下的有效性。同时，他们也在探索将算法与无标记运动捕捉技术相结合，以实现更加无感、全面的监测。