慢性脑卒中与健康人群双手协同任务中的运动与力动力学研究：阻尼调节对运动稳定性与协调策略的影响

本研究针对脑卒中康复中双手协调运动控制难题，通过阻尼可调的触觉机器人系统，探究了不同阻尼水平(0/20/40 N/(m/s))对慢性期脑卒中患者与健康人群双手协同任务中运动轨迹、速度、操纵力及内力的影响。研究发现20 N/(m/s)阻尼可有效稳定脑卒中患者运动表现，降低速度偏差，使其更接近健康人群水平，而40 N/(m/s)阻尼则产生阻力训练效应。该研究为脑卒中康复训练参数优化提供了重要依据，揭示了阻尼调节在神经康复中的双路径作用机制。

　　

在神经康复领域，脑卒中导致的运动功能障碍一直是临床治疗的难点。随着人口老龄化加剧，脑卒中已成为全球致残的主要原因之一，患者常出现上肢功能损伤和运动控制障碍，严重影响日常生活能力。特别值得关注的是，人类多数日常活动都需要双手协调配合完成，而脑卒中后双侧协调能力的恢复更是康复过程中的关键挑战。

传统的康复评估方法存在明显局限——往往依赖主观判断、评估指标粗糙，且缺乏实时反馈能力，难以满足精准康复的需求。近年来，触觉机器人技术的兴起为解决这一难题带来了新思路。这类设备能够提供精确的客观测量，在受控可重复的条件下量化运动、力和速度等参数，同时通过实时力反馈促进运动学习进程。然而，在具体应用过程中，如何设置最佳训练参数仍存在知识空白，特别是速度依赖性阻尼在双手训练中的作用机制尚不明确。

针对这一研究空白，来自卢布尔雅那大学的J. Podobnik、M. Munih和M. Mihelj研究团队在《Biocybernetics and Biomedical Engineering》发表了创新性研究成果。他们开发了一套专门的双手机器人测量系统，通过系统调节阻尼水平，深入探究了其对慢性期脑卒中患者和健康人群双手协调运动的影响机制。

研究人员采用的技术方法主要包括：基于HapticMaster机器人平台的定制化双手机器人系统，配备双JR3 50M31六维力/力矩传感器实现每只手力量的独立测量；基于xPC Target实时环境的导纳控制算法，通过PID伺服回路实现速度控制；Unity3D开发的虚拟环境提供实时视觉反馈；以及针对运动轨迹、速度、操纵力和内力等多参数的分析方法，包括变异性参数和方向参数的计算。研究纳入了13名慢性期脑卒中患者和25名健康参与者，所有参与者均完成三个阻尼水平(0、20和40 N/(m/s))下的双手协调任务。

研究结果通过多个维度展开：

在方法论部分，研究详细描述了双手机器人测量系统的设计和实现。系统包含带有附加旋转自由度的HapticMaster机器人、定制仪器化手柄和独立双侧力测量装置。控制算法基于导纳控制原理，通过四个核心方程计算机器人运动响应。虚拟环境提供实时视觉反馈，参与者需要协调双手运动使跟踪物体与目标对齐。

在变异性参数分析中，研究发现轨迹变异性(V_T)在组间和阻尼水平间均无显著差异，表明单纯轨迹分析无法区分组别或捕捉阻尼效应。速度变异性(V_v)在0 N/(m/s)阻尼下显示组间差异，但在20和40 N/(m/s)时差异消失，说明阻尼稳定了运动并减少了组间差异。操纵力变异性(V_FM)仅在0 N/(m/s)时显示组间差异，而内力变异性(V_FI)在所有阻尼水平下均显示显著组间差异，使其成为区分组别的最敏感参数。

在方向参数分析中，平行速度(v_∥)在组间和阻尼水平间无显著差异，反映参与者按自身节奏平稳执行任务。垂直速度(v_⊥)和标准化垂直速度(v_N⊥)在脑卒中组中显著较高，表明其运动轨迹更不直接。阻尼显著降低了这些偏差，20 N/(m/s)阻尼使脑卒中组表现更接近健康组。

操纵力方向分析显示，平行操纵力(F_M∥)在组间无差异，但随着阻尼增加，两组都需要更大力量维持速度。垂直操纵力(F_M⊥)在0 N/(m/s)时显示组间差异，脑卒中组力偏差更大，但20和40 N/(m/s)阻尼减少了这种差异。

内力分析揭示了最显著的组间差异。压缩内力(F_IC)和旋转内力(F_IR)在所有阻尼水平下，脑卒中组均显著高于健康组，表明其使用了过多的补偿性力量。20 N/(m/s)阻尼最小化了脑卒中组的内力，而40 N/(m/s)阻尼在健康组中增加了内力，显示阻力训练效应。

研究结论强调阻尼对两组人群产生不同影响：20 N/(m/s)阻尼改善了脑卒中患者的运动稳定性而不增加阻力，而40 N/(m/s)阻尼则引入了阻力训练效果。这些发现支持根据个体康复目标定制阻尼水平——低阻尼优化运动稳定性，中等阻尼适用于后期力量训练。

该研究的理论与实践意义在于：首先，为脑卒中康复训练参数优化提供了实证依据，明确了不同阻尼水平的适用场景；其次，揭示了阻尼调节在神经康复中的双路径作用机制，既可通过稳定性训练改善运动控制，也可通过阻力训练增强肌肉力量；最后，开发的评估方法和指标体系为后续研究提供了重要参考。研究结果支持将低至中等阻尼(如20 N/(m/s))纳入触觉机器人控制系统设计，这种方案能够稳定运动表现并减少变异性，符合低强度阻力训练增强机器人辅助康复效果的研究证据。

未来研究可扩大样本量并平衡组间年龄分布，进一步验证当前发现的普适性。同时，探索自适应阻尼调节策略，根据患者实时表现动态调整参数，可能进一步提升康复效率。此外，长期跟踪研究将有助于评估不同阻尼训练方案的持续效果和神经机制，为临床实践提供更全面的指导。