基于智能手机的实时反馈系统，用于在无监督情况下抑制脑部疾病患者上肢康复过程中的躯干代偿现象

《Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation》：Smartphone-based real-time feedback to suppress trunk compensation for unsupervised upper limb rehabilitation in patients with brain disorders

　　

摘要

背景

为确保脑部疾病导致的偏瘫患者能够持续接受康复治疗，人们越来越需要简单易用的系统，以便他们能够在无人监督的情况下进行自我训练。在无人监督的锻炼过程中，可能会出现代偿性躯干运动，这可能会阻碍真正的功能恢复。本研究提出了一种基于智能手机的视觉听觉反馈系统，无需穿戴传感器即可实时检测并抑制代偿性躯干运动。

方法

首先，有一组16名受试者被用于确定代偿性躯干运动的检测阈值。随后，共有55名偏瘫患者参与了随机对照试验，他们被分为反馈组（n=27）和非反馈组（n=28）。参与者使用Rapael Smart Board?这一平面型上肢康复设备来完成标准化的上肢康复任务。该系统利用智能手机摄像头和基于MediaPipe的姿态估计算法来追踪躯干运动，并根据设定的阈值提供实时的红绿灯式反馈。评估指标包括躯干运动路径长度、躯干偏差、任务效率以及空间占用情况，这些数据都是通过深度相机数据重建的3D坐标来分析的。

结果

与非反馈组相比，反馈组的姿势稳定性有显著提升，躯干运动路径长度减少了37.9%（p=0.014），空间占用情况也减少了35.3%（p=0.003）。运动学分析表明，非反馈组手部运动路径较短是由于运动学冗余——即躯干自由度的参与——而非通过选择性上肢肌肉控制实现的。而反馈组则能保持接近中立位置的稳定姿势，从而确保上肢真正参与运动。可用性评估显示，该系统受到用户的好评，且具有较高的可靠性（Cronbach’s α=0.775）。

结论

这种整合了移动技术的系统能够有效抑制代偿性躯干运动，促进选择性肌肉控制，确保康复效果反映的是上肢关节的真实活动情况，而非由于躯干代偿带来的运动学冗余。尽管在动态校准以及固定听觉反馈窗口的使用方面还有些设计上的问题，但该系统仍具有很大的潜力，可作为自动反馈解决方案，为高质量的家庭自主康复提供一种可扩展且易于使用的途径。