姿势摆动的拓扑数据分析：探究儿童发育过程中的平衡控制特征

《Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation》：Topological data analysis of postural sway: characterizing balance control during childhood development

　　

摘要

背景

姿势控制是通过逐步优化身体摆动的结构而成熟的，但传统的重心测量方法只能捕捉到变化性，无法反映其背后的几何结构。拓扑数据分析提供了一种互补方法，可通过量化摆动动态的持续性和复杂性来进行分析。本研究运用拓扑数据分析，探讨了从儿童期到成年期重心拓扑结构在发育和任务方面的差异。

方法

共有460名健康参与者（年龄为7–12岁及年轻人）完成了八项站立平衡任务，这些任务分别改变了视觉输入、支撑基底以及认知负荷。在每30秒的重心测量过程中，会计算维托里斯-里普斯持久性图，并提取四种基于H1的拓扑数据分析指标：H1_瓦瑟斯坦距离、H1_总持续性、持久熵以及H1_长循环数。混合设计方差分析用于评估年龄、性别、视力、支撑基底以及认知双重任务处理对各项指标的影响。

结果

所有拓扑数据分析指标都显示出明显的年龄效应（所有p?<?0.001），儿童的持久性数值及长循环数量均高于成年人，这反映出他们身体的摆动结构稳定性较差且波动性更强。视力状况会显著影响H1_瓦瑟斯坦距离和总持续性（p?<?0.001），闭眼时这两项指标的值会明显上升。单腿站立状态会显著提升所有拓扑数据分析指标的值（p?<?0.001）。认知双重任务处理会对部分指标造成中等程度的显著变化，而持久熵则对视觉剥夺并不敏感（p?=?0.168）。性别差异通常较小，但在某些指标上会与任务难度产生相互作用。

结论

拓扑数据分析揭示了重心动态拓扑结构在发育过程中的系统性变化，即从儿童期的复杂多循环结构逐渐转变为成年期的更为简单且稳定的结构。这些研究结果表明，拓扑数据分析是一种灵敏且具有生理学意义的手段，可用于评估平衡能力的发育情况，同时也有助于在临床或发育研究中发现异常的姿势控制模式。