基于多模态特征分析的卒中患者肩部运动代偿定量评估

《Journal of Electromyography and Kinesiology》：Quantitative evaluation of shoulder motor compensation in stroke patients based on multimodal feature analysis

　　

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  多模态系统整合Kinect和表面肌电图（sEMG），用于卒中运动功能评估。
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  肩外展任务能有效量化近端运动代偿。
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  最大关节角度与FMA临床评分呈强相关性。
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  sEMG中位频率可区分卒中运动恢复阶段。
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  单任务方法提供了一种快速、客观的临床评估手段。

引言

卒中是由脑血管突然破裂或闭塞引起的脑组织损伤综合征，具有高发病率、高死亡率和高致残率的特点，构成了全球重大的公共卫生挑战。卒中是全球死亡和长期残疾的主要原因之一，其发病率在全球范围内持续上升（Johnson等，2019），（Krishnamurthi等，2020），（Feigin等，2021），（Truelsen等，2006）。上肢运动功能障碍是卒中的典型后遗症，严重损害患者进行日常活动的能力。约85%的患者存在上肢功能障碍，60%的患者在康复阶段持续存在功能障碍，主要表现为肌肉协同模式异常和协调控制丧失（Cao等，2021）。这不仅降低了患者的生活质量，还给家庭和社会带来沉重的经济和心理负担（Shi等，2021）。因此，准确、客观地评估上肢运动功能对卒中康复至关重要，在改善患者预后和减轻社会负担方面发挥着关键作用。

目前，上肢运动功能的临床评估主要依赖于Brunnstrom偏瘫功能评定量表、Fugl-Meyer评定量表（FMA）和Wolf运动功能测试（WMFT）等标准量表。然而，这些传统方法存在若干固有局限性。评估过程耗时很长，单次WMFT需要30至45分钟，显著增加了医疗成本。此外，最终评分高度依赖于个别物理治疗师的主观判断。近年来，数字化康复评估应运而生，通过传感器和监测平台实现了精准量化（Wang等，2024b）。在该领域内，结合动作捕捉和表面肌电图的多模态数据融合因其客观性和实时性成为研究焦点。

受这一趋势驱动，既往研究广泛探索了卒中患者运动代偿的定量评估。从运动学角度，研究者利用多维分析量化了协调策略的改变，例如姿势转换过程中的骨盆主导代偿（Wu等，2026）。在专注于上肢时，运动学评估常使用躯干位移和过度肩部抬高来量化伸臂和外展任务中的代偿策略（Schwarz等，2019）。与此同时，表面肌电图（sEMG）已被广泛用于揭示神经肌肉激活模式的改变，包括肌力减弱和代偿性过度激活（Lv等，2023）。除单肌特征外，近期研究利用肌肉协同一致性、可塑性、流形相似性和多域融合量化了协调神经肌肉控制，并证明其与所述上肢运动功能和临床结局的关联（Sheng等，2024；Sheng等，2022），（Li等，2024a，Li等，2024b）。这些发现表明，sEMG可以表征单肌激活和多肌协调。因此，结合运动学和sEMG数据可能为肩部代偿的神经肌肉和生物力学缺陷提供互补信息。基于视觉的动作捕捉系统，包括早期版本的Kinect，已被验证可用于客观的上肢运动学评估，与临床FMA评分具有良好的一致性（Sheng等，2019），（Lee等，2019）。同样，在特定运动任务中提取的sEMG特征与临床障碍水平也呈显著相关（Wang等，2024a），（Ye等，2024）。

然而，现有评估方法主要关注单模态分析或宽泛的运动分类，可能无法充分捕捉其潜在的神经肌肉机制。此外，进行全面评估往往难以在临床环境中进行频繁筛查。为应对这些问题，本研究采用更新的、精度极高的Azure Kinect DK（Albert等，2020），（T?lgyessy等，2021）和sEMG构建多模态特征集，特别聚焦于肩外展作为运动恢复的关键指标。通过聚焦于这一基本运动，本研究旨在识别量化指标，弥合外显运动学表现和内在肌肉激活之间的差距。关键的是，与传统主观量表相比，该多模态评估特征集在客观性、实时性能和可解释性方面具有明显优势，从而提供连续的数据驱动指标，系统性地解决当前临床筛查的效率瓶颈。

本研究的主要贡献如下：

• 1)
  提取多模态定量特征，用于上肢运动障碍的客观评估。在目标肩外展任务中提取了特定的运动学特征（如最大关节角度）和肌电图特征（如中位频率）。Spearman相关性分析证实，这些特征（如Ang_max的ρ = 0.932；MF的ρ = 0.806）与传统临床评分呈强相关。这些多模态特征客观反映了肩部运动代偿和功能缺陷的严重程度。
• 2)
  验证了一种简化和客观的定量评估方法。本研究发现，从FMA中衍生出的单个核心任务（肩外展）足以显著区分不同的运动恢复临床阶段（p < 0.001）。通过整合无标记点动作捕捉和sEMG，这一简化方法提供了一种标准化、客观的替代方案，解决了全面临床评估的效率瓶颈，为临床评估提供了一种实用的数据驱动工具。

章节摘要

工作流程

图1展示了本研究的整体工作流程，包括任务选择（FMA肩外展）、通过开发的MULMMS进行的多模态数据采集、数据预处理（SSA和带通滤波）、多维特征提取以及临床相关性验证。

实验任务：肩外展任务

选择肩外展任务作为本研究的核心实验方法，因为它被认为是上肢近端稳定性和运动恢复的关键指标，尤其在早期至中期

受试者

按照标准化数据采集流程，本研究招募了25名卒中受试者（19名男性，6名女性，平均年龄55.4岁）。所有受试者均处于Brunnstrom IV-V期，Berg评分>30。受试者的详细信息见表2。本研究已获上海杨浦康复医院（上海阳光康复中心）伦理委员会批准（批准号：YZ2023–031），确保了符合伦理

不同恢复阶段运动学差异分析

为评估所提取运动学特征的判别能力，计算了所有25名卒中幸存者在肩外展任务期间的特征值。补充材料中的表S1展示了每位参与者计算得到的运动学特征值。如图6中的箱线图所示，不同临床评分之间存在明显的趋势差异。值得注意的是，SAL值本质上是负值。与其定义一致，数值越负表明

讨论

本研究建立了一种多模态定量评估方法，用于客观评估上肢运动功能。通过聚焦于标准化的肩外展任务，提取并验证了由运动学和肌电图指标组成的多维特征集。结果证实，这些客观特征与传统临床评分呈强相关，并成功区分了不同的运动障碍阶段。这

结论

本研究通过验证一种定量评估方法，满足了卒中康复客观评估的需求。与依赖主观观察或耗时全面测试组的传统方法不同，本研究聚焦于标准化的肩外展任务，提取了细粒度的生理指标。使用无标记点采集平台同步捕捉运动学轨迹和sEMG信号。通过先进的

CRediT作者贡献声明

Bo Sheng：验证、监督。Shengbo Ma：初稿撰写、软件、方法论、概念构思。Ziqing Xia：初稿撰写、数据整理。Qing Xia：形式化分析。Wenjing Guo：审阅与编辑、监督。Guojiong Hu：审阅与编辑。Chao Wang：审阅与编辑、监督、调查。

伦理批准

本研究已获上海杨浦康复医院（上海阳光康复中心）伦理委员会批准（批准号：YZ2023–031）。所有参与者均已签署知情同意书。临床试验编号：不适用。

利益冲突声明

作者声明不存在已知的经济利益冲突或个人关系，这些可能对本研究中报道的工作产生不当影响。

致谢

作者感谢Rylea Hart对英文的改进。本研究获得以下资助：2023年国际交流费用分担项目（NSFC-皇家学会）（资助编号：IES\R3\233204），中国国家自然科学基金（资助编号：62103252和82305357），上海市浦江人才计划（资助编号：24PJA032），上海交通大学医学院高峰计划——临床医学"研究型医师"，以及"槛光青年"

Bo Sheng|Shengbo Ma|Ziqing Xia|Qing Xia|Wenjing Guo|Guojiong Hu|Chao Wang