三维无标记光学运动捕捉技术在紧张症步态分析中的创新应用

本研究首次将3D无标记运动捕捉(3D-MoCap)技术应用于紧张症(CAT)患者步态分析，通过对比23例CAT与53例非CAT患者，发现PC1(时间相关参数)在CAT组显著降低(p<0.05)，且SRRS/UPDRS量表步态子项具有组间差异。该技术为客观量化紧张症感觉运动异常提供了新范式。

　　

在神经精神医学领域，紧张症(Catatonia)始终是充满谜团的临床综合征。患者可能表现出从木僵到激越的极端运动障碍，这种"运动-情感-认知"三联征的背后，隐藏着大脑感觉运动网络的功能紊乱。尽管现代神经影像已揭示部分神经机制，但临床评估仍严重依赖主观量表，如Northoff紧张症评定量表(NCRS)和Bush-Francis量表(BFCRS)。尤其令人困扰的是，作为核心症状的步态异常，长期缺乏客观量化手段——传统电子步道系统需要固定环境，而标记式运动捕捉又会干扰患者自然步态。这种技术瓶颈直接阻碍了对紧张症运动表型的精准解析。

德国研究团队在《Schizophrenia Research》发表的研究中，创新性地将三维无标记光学运动捕捉(3D markerless MoCap)技术引入紧张症研究。该技术通过深度学习算法，无需身体标记即可高精度捕捉23例紧张症患者和53例对照组的步态时空参数。研究结合Salpêtrière迟滞评定量表(SRRS)、统一帕金森病评定量表(UPDRS)等临床工具，首次建立起紧张症步态异常的客观评估体系。

关键技术包括：1)基于ICD-11标准筛选右利手患者队列；2)采用3D-MoCap系统采集步态参数；3)主成分分析(PCA)降维处理时空特征；4)结合NCRS/BFCRS评估症状严重度。所有参与者均完成爱丁堡利手问卷(Edinburgh Handedness Inventory)，确保运动偏侧性一致。

主要结果

Study participants
队列包含6A40型紧张症患者23例(伴发精神分裂症谱系障碍6A20-6A2Y、抑郁症6A70-6A7Y或双相障碍6A60-6A6Y)，对照组53例。两组在奥氮平、氟西汀等药物剂量上无统计学差异(p>0.05)。

Principal component analysis
PCA提取的四个主成分累计解释89.72%方差：PC1(51.98%)表征周期时间(cycle time)等时间参数，PC2(23.46%)反映步幅长度(stride length)等空间特征。CAT组PC1显著降低(p<0.05)，但未与NCRS评分显著相关。

Sensori-/psychomotor scales
SRRS和UPDRS量表中步态相关子项在组间呈现显著差异(p<0.05校正后)，证实临床评估与客观测量的一致性。

这项里程碑式研究证实，3D-MoCap能有效捕捉紧张症特有的时空步态紊乱：时间参数(PC1)的损害可能反映基底节-丘脑-皮质环路的功能障碍，而空间参数(PC2)保留提示不同神经通路受累。该技术突破不仅解决了精神病学中长期存在的"观察者偏倚"难题，更开创了"数字表型"(digital phenotyping)研究新范式。未来可进一步探索步态参数作为治疗反应生物标志物的潜力，或通过纵向追踪阐明抗精神病药物对运动网络的调控机制。正如作者Dilsa Cemre Akkoc Altinok强调的，这种技术融合策略将为理解紧张症的感觉运动整合缺陷提供全新视角。