《Frontiers in Human Neuroscience》：Effects of BCI-based lower limb robots on lower limb function and cognition in stroke patients: a preliminary systematic review
背景：基于脑机接口的下肢机器人（BCI-LLR）代表了一种用于卒中患者神经康复的新型技术。然而，BCI-LLR与传统康复相比在改善下肢功能和认知方面的有效性仍存在争议。本研究旨在确定基于脑机接口的下肢机器人是否比传统康复更有效地改善卒中后下肢功能障碍。方法：研究人员对PubMed、Embase、Web of Science和Cochrane Library等多个数据库进行了全面检索。数据库检索截至2025年11月21日。由于研究数量有限且异质性较大，研究采用叙述性综合的方式进行系统评价。结果：共纳入4项研究（3项随机对照试验和1项单臂前后对照研究），涉及117例卒中患者。BCI-LLR训练显著改善了下肢功能，其中一项随机对照试验显示组间FMA-L评分差异显著（+4.5 vs. +2.1，p = 0.022），另一项随机对照试验在TUG（?12.03 vs. ?4.65 s，p = 0.038）和BBS（+5.50 vs. +3.38，p = 0.042）方面显示出显著优势。单臂研究亦报告所有下肢结局指标均显著改善（p < 0.01）。在认知方面，两项随机对照试验的SDMT改善显著倾向于BCI-LLR组（p = 0.036和p = 0.013），单臂研究亦显示SDMT显著改善（p = 0.047）。MoCA仅在单臂研究中显示改善（p = 0.044）。注意力指数在3项研究中均显著升高（p < 0.01）。一项随机对照试验报告了神经生理学方面的获益（p < 0.05）。结论：初步证据表明BCI-LLR可能改善下肢功能（FMA、BBS、TUG）和信息处理速度（SDMT）。然而，其对整体认知（MoCA）的影响尚不明确，且样本量极为有限。
基于脑机接口的下肢机器人对卒中患者下肢功能与认知的影响：一项初步系统评价
**引言**
卒中是由脑血管破裂或阻塞引起的神经系统疾病，可触发兴奋性毒性、氧化应激和神经炎症等一系列病理生理事件，最终导致神经元死亡。卒中是全球致残和死亡的第二大原因，也是最致残的神经系统疾病之一。幸存者常出现运动能力和动态平衡功能的显著下降，给社会带来沉重负担。卒中后，尽管经过数月或数年的康复，大多数患者仍存在肢体运动功能障碍，约70%的患者出现步态减慢或偏瘫。下肢功能障碍是功能丧失的常见类型，其病理生理机制复杂，神经损伤破坏了运动控制与协调的神经基质，直接影响下肢肌肉的力量和协调性。由于这种步态模式，卒中患者缺乏独立性，不仅限制了患者的行走能力，还因平衡受损显著增加了跌倒风险，限制了患者的日常活动并降低其生活质量。因此，恢复安全独立的行走能力是卒中幸存者的首要目标，是卒中幸存者康复中重获行走能力的重要里程碑。
卒中后受影响的肢体功能极少或丧失。患者通常通过想象运动来移动瘫痪的肢体，但在传统康复中往往难以进行高强度训练。下肢康复机器人可提供改善步行能力所需的感官输入，有效维持患者的关节活动范围，并在康复训练中逐步改善患者的步态。近年来，超越传统设计的新型辅助康复机器人应运而生。脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）作为多学科融合的前沿技术，逐渐受到关注和应用。其可利用记录的神经反应中的脑信号生成各种控制信号或指令，使个体能够直接利用脑信号控制外部设备，无需依赖言语或身体动作即可与外部环境交互。
既往荟萃分析表明，常规下肢康复机器人（不含BCI）比单纯常规康复更有效地改善Berg平衡量表（Berg Balance Scale, BBS）和Fugl-Meyer下肢评分。普通下肢康复机器人（不含BCI）可有效改善偏瘫患者的步行功能、平衡能力和日常生活活动。然而，脑机接口下肢康复机器人（BCI-LLR）假设通过整合运动想象和实时神经反馈提供额外获益，可能比普通机器人更能增强神经可塑性。
BCI-LLR通过捕捉患者训练期间的脑电图（Electroencephalogram, EEG）提供视觉、听觉或触觉反馈，促进患者的神经可塑性和运动再生。与普通下肢康复机器人相比，BCI-LLR持续监测患者意图以实时调整运动强度和模式，提供个性化和适应性的康复，从而改善训练效果。基于中枢神经系统可塑性的理念，BCI-LLR通过多参数设置完成多功能、生理模拟性运动。这种个性化和交互式的康复训练方法不仅能增加患者的参与感，也是一种高效安全的康复治疗形式。
目前，基于BCI的上肢机器人已被证实相比普通机器人具有良好的疗效。然而，全面研究常规下肢机器人的研究较少，基于BCI的下肢机器人（BCI-LLR）的疗效尚未得到证实。因此，本文旨在探讨BCI-LLR对卒中后下肢功能障碍是否具有更好的效果。此外，BCI-LLR创新性地纳入了意图调整，因此研究还讨论了其是否能改善认知功能。
**方法**
本研究遵循系统评价和荟萃分析首选报告项目（Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-Analyses, PRISMA）指南的方法学要求，并在国际系统评价注册平台PROSPERO注册（CRD420251232191）。
**检索策略**
研究人员通过检索PubMed、Embase、Web of Science和Cochrane Library数据库全面获取相关文献。采用主题词与自由词相结合的方式进行检索，检索时限为数据库建库至2025年11月21日。检索词包括"stroke"、"brain-computer interface"、"lower limbs"及其自由词。PubMed的检索策略如下（其他数据库据此调整）：：（"Stroke"[Mesh] OR "stroke"[tiab] OR "cerebrovascular accident"[tiab] OR "CVA"[tiab] OR "hemiplegia"[Mesh] OR "hemiplegia"[tiab] OR "hemiparesis"[tiab]) AND ("Brain-Computer Interfaces"[Mesh] OR "brain-computer interface"[tiab] OR "BCI"[tiab] OR "brain computer interface"[tiab] OR "motor imagery"[tiab] OR "MI"[tiab]) AND ("Lower Extremity"[Mesh] OR "lower limb"[tiab] OR "leg"[tiab] OR "gait"[Mesh] OR "gait"[tiab] OR "walking"[tiab]) AND ("randomized controlled trial"[Publication Type] OR "Randomized Controlled Trials as Topic"[Mesh] OR "RCT"[tiab] OR "randomized controlled trial"[tiab])。
**纳入标准与排除标准**
纳入标准包括：研究设计为随机对照试验（Randomized Controlled Trial, RCT）、非随机对照试验和单臂前后对照研究，且 examined BCI-based lower limb robots；研究对象为卒中后获得性下肢功能障碍患者；实验组接受基于BCI的下肢康复训练；结局指标包括Fugl-Meyer Assessment（FMA）、Berg Balance Scale（BBS）、Timed Up and Go Test（TUG）、Symbol Digit Modalities Test（SDMT）和Montreal Cognitive Assessment（MoCA）中的一项或多项。排除标准包括：摘要、综述、病例报告或荟萃分析；缺乏结局指标数据；研究质量过低和撤稿文章。
**数据收集与质量评估**
纳入研究由2名研究人员独立评估。首先进行题目和摘要的初步筛选，然后审阅筛选后文章的全文，严格按照纳入标准确定是否纳入研究。对于随机对照试验，采用Cochrane偏倚风险工具（Risk of Bias tool, RoB 2.0）进行评估。对于单臂前后对照研究，应用JBI病例系列关键评价清单（JBI Critical Appraisal Checklist for Case Series）。研究人员仔细阅读每项研究，判断其存在高偏倚风险、低偏倚风险或不明确偏倚风险。若2名研究人员意见不一致，则由第3名研究人员审阅数据并通过讨论做出决定。由于BCI-LLR干预的性质，受试者和实施者的盲法很少可行，导致相当比例的纳入研究存在较高的实施偏倚风险，这是此类康复研究的固有限制。
本分析纳入的数据提取包括：基本信息（作者、发表年份、发表国家）、实验数据（患者年龄、实验组人数、对照组人数、干预措施、干预时间）和结局指标。
**统计分析**
由于纳入研究数量较少且存在临床/方法学多样性，研究采用叙述性综合进行数据整合。单个研究结果以表格形式呈现和描述，未进行荟萃分析。
**结果**
**检索结果**
共检索到189篇文章，初步筛选后剩余10篇。审阅全文后，保留报告所需结局指标的文章，最终纳入4篇文章。图1呈现了研究筛选的PRISMA流程图。纳入研究包括3项随机对照试验和1项单臂前后对照研究。随机对照试验采用Cochrane RoB 2工具评估，主要存在实施偏倚方面的些问题虑；前后对照研究（Wan et al., 2025a）采用JBI清单评估，存在若干方法学局限。在4项纳入研究中，3项因无法对受试者和实施者设盲而存在高实施偏倚风险，1项研究（He et al., 2025）采用虚假反馈对照成功实现了盲法，实施偏倚风险较低。总体而言，纳入研究质量中等，但高实施偏倚风险是此类研究的固有限制。3项随机对照试验的偏倚风险评估呈现于图2和图3。总体而言，2项随机对照试验因缺乏盲法存在些问题虑，1项随机对照试验（He et al., 2025）被评为低风险。单臂研究采用的JBI病例系列关键评价清单展示于表1。
**纳入研究特征**
所有纳入文献均来自中国。研究对象为卒中后下肢活动困难的成年患者。共纳入117例患者，包括76例男性和41例女性。总样本量（N = 117）极为有限，限制了研究结果在各研究间的可推广性。所有干预组均接受BCI-LLR训练，但方案各异：Yuan采用BCI控制的踏踩系统；Wan等（2025a,b）将BCI-LLR与虚拟现实（Virtual Reality, VR）训练相结合；He等采用整合运动想象（Motor Imagery, MI）和运动尝试与上下肢踏踩机器人的BCI系统。对照组（随机对照试验中）接受无BCI反馈的常规康复方案。在这些文献中，Wan的两项研究干预4周，Yuan和He的文章干预2周。详细特征呈现于表2。
**单个研究结果**
**下肢功能**
所有4项纳入研究均报告了BCI-LLR训练后下肢功能的改善，但改善幅度和统计学显著性在不同结局指标间存在差异。
**Fugl-Meyer Assessment for Lower Extremity（FMA-LE）**
Yuan（Yuan et al., 2021）发现BCI组平均增加4.5分，对照组增加2.1分，组间差异显著（p = 0.022）。同样，Wan等（2025a）的单臂研究报告了4.78分的显著改善（p = 0.002）。相反，Wan等（2025b）的随机对照试验未观察到组间显著差异（p = 0.476），尽管两组组内均显著改善（BCI组：+4.36，p < 0.01；对照组：+3.63，p < 0.01）。He等（2025）也未发现FMA-LE的组间显著差异（p = 0.392），两组均显示改善。
**Timed Up and Go Test（TUG）**
2项研究报告了TUG结局。Wan等（2025b）证实BCI组TUG时间减少幅度显著大于对照组（?12.03 s vs. ?4.65 s，组间p = 0.038）。Wan等（2025a）的单臂研究同样报告了12.02 s的显著减少（p = 0.008）。
**Berg Balance Scale（BBS）**
2项研究报告了BBS结局。Wan等（2025b）发现BCI组BBS评分改善显著大于对照组（+5.50 vs. +3.38，组间p = 0.042）。Wan等（2025a）也报告了4.00分的显著改善（p = 0.009）。
各研究下肢功能结局的详细信息呈现于表3。
**认知功能**
**Symbol Digit Modalities Test（SDMT）**
3项研究评估了SDMT。Wan等（2025b）观察到BCI组改善显著大于对照组（+5.29 vs. +3.19，组间p = 0.013）。Yuan同样发现组间差异显著倾向于BCI组（p = 0.036）。Wan等（2025a）的单臂研究报告了3.22分的显著改善（p = 0.047）。
**Montreal Cognitive Assessment（MoCA）**
Wan等（2025a）的单臂研究报告了1.89分的显著改善（p = 0.044）。然而，Yuan的随机对照试验未发现MoCA评分的显著变化（p = 0.672）。
**注意力指数**
测量注意力指数的3项研究均报告了训练期间注意力指数的显著上升趋势。Yuan报告p = 0.002；Wan等（2025b）报告平均增加7.02（p = 0.005）；Wan等（2025a）报告增加约7分（p = 0.005）。
认知功能结局总结于表4。
**神经生理学测量**
仅He等报告了神经生理学结局。BCI组与基线及对照组相比，δ/α比值（Delta/Alpha Ratio, DAR）显著降低（p = 0.009），δ/(α+β)比值（Delta/Alpha-Beta Ratio, DABR）显著降低（p < 0.001），提示脑状态改善。肌电图（Electromyography, EMG）分析显示BCI组三角肌和肱二头肌肌肉活动显著增加（p < 0.01）。功能性近红外光谱（Functional Near-Infrared Spectroscopy, fNIRS）显示BCI组前额叶皮层、辅助运动区和初级运动区的功能连接增强，提示神经可塑性变化。
神经生理学测量总结于表5。
**讨论**
本系统评价纳入了4项研究共117例患者，从下肢运动和认知两个方面分析了BCI-LLR的康复效果。结果表明BCI-LLR可能改善FMA、SDMT和注意力指数。MoCA的证据不一致，仅1项单臂研究显示改善，1项随机对照试验未发现显著变化。TUG和BBS在1项随机对照试验和1项单臂研究中显示显著改善，但尚需进一步验证。可能的解释包括：（1）样本量过小导致统计效能不足；（2）干预周期较短（2-4周）可能不足以在这些领域产生可测量的变化。
**下肢功能**
FMA是对下肢反射活动、关节活动、协调能力和速度的综合评分，详细评估卒中患者运动功能恢复的质量，是目前全球最常用的卒中运动功能评估量表。BBS综合评估静态和动态平衡功能。TUG快速评估功能性移动能力、动态平衡和跌倒风险。三者结合可全面反映患者的运动功能状态。
研究结果表明BCI-LLR可能改善FMA。BCI-LLR通过完成高强度、重复性步态训练任务，并让患者在训练中体验前庭和主观感觉刺激，改善患者神经可塑性和功能恢复。既往关于常规下肢机器人（不含BCI）的荟萃分析报道了相似的FMA改善效应量，提示BCI-LLR可能提供相当获益，但缺乏头对头比较。有假设认为BCI-LLR可能通过运动想象和实时反馈增强神经可塑性，但有限数据无法证实这一机制。未来研究应纳入神经影像或电生理学测量以探索其潜在神经机制。
既往关于常规下肢机器人（不含BCI）的荟萃分析报道合并FMA均差（Mean Difference, MD）为3.7（95%置信区间：3.02-4.46，p < 0.05）。本评价纳入研究中FMA-LE的改善范围为2.1-4.8分。鉴于患者人群和干预方案的差异，直接比较不恰当，因此需要头对头随机对照试验。
**认知功能**
MoCA是比简易精神状态检查（Mini Mental State Examination, MMSE）更敏感、更全面的认知功能筛查工具。SDMT是专门评估信息处理速度、持续注意力和视觉扫描能力的特殊深入评估。在认知评估过程中，通常先用MoCA进行整体筛查，再用SDMT重点评估损伤最明显的领域。
研究结果表明BCI-LLR对改善SDMT可能有效，提示基于脑机接口的BCI-LLR可能对认知恢复产生影响。注意力指数基于前额EEG的β带和α带信号比值计算，研究者常用β带和α带能量比作为注意力水平的定量测量。3篇文献发现BCI-LLR组参与者的平均注意力指数（β带与α带功率比）呈波动上升趋势，提示注意力集中度改善。
He等（2025）报告BCI-LLR训练显著增强了前额叶皮层、辅助运动区和初级运动区之间的功能连接，同时降低了δ/α和δ/(α+β)功率比值。这些对照组缺失的神经可塑性变化提示BCI-LLR通过自上而下的网络强化促进皮层重组。因此，多模态神经生理学证据支持BCI-LLR诱导运动恢复的神经基础。
各研究中FMA-LE的改善范围为2.1-4.8分，低于常用的最小临床重要差异（Minimal Clinically Important Difference, MCID）6分。BBS的MCID因患者分期和评估方法而异：基于分布的估计为2.3-4.9分，基于锚的估计急性期患者为6.5-12.5分，慢性期患者为13.5分。本评价中观察到的BBS改善范围（4.0-5.5分）处于MCID范围的下限，临床意义不确定。此外，卒中患者SDMT的MCID在文献中尚未完全确立。因此，尽管各指标观察到统计学显著改善，其临床重要性尚未确定。
卒中通过破坏大脑功能网络的连接导致持久性残疾。基于本研究发现，BCI-LLR可能通过恢复功能脑网络促进运动恢复。然而，本分析纳入的研究数量有限，实际临床意义难以确定，需要大量临床试验进行验证。
**结论**
来自少数初步研究的现有证据表明，BCI-LLR可能对卒中患者的下肢运动功能、信息处理速度和注意力指数具有潜在获益。然而，由于样本量极为有限且缺乏对整体认知和活动能力影响的证据，BCI-LLR的疗效尚未得到证实。在提出任何临床建议之前，亟需开展大规模、充分有力的随机对照试验。未来研究还应直接比较BCI-LLR与常规机器人康复的效果。
**局限性**
这是一种相对较新的干预方法，尚未经过大量实验验证。因此，本系统评价纳入的研究数量较少，可能影响研究结果的稳健性和可推广性。仅比较了BCI-LLR与传统下肢训练的有效性，未比较BCI-LLR与普通下肢训练机器人的差异。由于纳入试验需要患者亲自参与，干预的盲法几乎不可能实现。4项纳入试验中有3项缺乏受试者和实施者的盲法，导致高实施偏倚风险。仅1项试验（He et al., 2025）采用虚假反馈对照成功实现了盲法。
**优势**
既往研究分析了上肢的疗效，本文分析了BCI-LLR对下肢的疗效。本文首次将下肢机器人对认知的改善纳入讨论。本文提出的新概念是将参与认知的脑网络作为整体进行康复，而非仅关注下肢，为卒中后下肢康复的进一步发展提供了新方向。
