《Advanced Science》：Osseoperceptive EMG Feedback Improves Grasp Force Control in Myoelectric Prosthetic Hands
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恢复感觉反馈对于实现肌电假肢手准确自然的控制至关重要，然而大多数临床系统仍处于开环状态。骨感知（osseoperception），即通过骨传导机械刺激传递振动触觉和听觉 sensation，已成为提供人工感觉反馈的一种有前景的方法。本研究采用骨感知肌电（ele
恢复感觉反馈对于实现肌电假肢手准确自然的控制至关重要，然而大多数临床系统仍处于开环状态。骨感知（osseoperception），即通过骨传导机械刺激传递振动触觉和听觉 sensation，已成为提供人工感觉反馈的一种有前景的方法。本研究采用骨感知肌电（electromyography, EMG）反馈，通过骨传导传递用户自身的肌电信号，从而实现对抓握力的预测性调节。研究人员在肘部放置单个骨传导换能器，提供三种编码方案——振动触觉、听觉以及振动触觉-听觉联合——并在受Box and Block测试启发的功能性力匹配任务中进行评估。13名非残疾参与者和1名经桡骨截肢者分别在有无反馈条件下，跨五个离散力水平执行抓取与转移试验。主要结局指标为产生正确目标力的成功率。在非残疾参与者中，与无反馈相比，仅听觉编码显著提高了力控制准确性（71%对比50%），而仅振动触觉和联合编码显示出正向但无显著性的趋势（均为60%）。截肢参与者在振动触觉编码下获得最佳表现。这些发现证明了骨感知肌电反馈用于预测性抓握力调控的可行性，其仅需单个轻量级执行器，并支持其作为闭环假肢控制的非侵入性策略的潜力。
**骨感知肌电反馈用于肌电假手抓握力控制的研究解读**
**一、研究背景与问题提出**
上肢肌电假肢使截肢患者能够恢复抓取和操作物体等基本运动功能。然而，大多数商用假肢无法向使用者提供体感反馈，这被认为是导致假肢高弃用率和用户不满意的重要原因之一。在完整的感知运动系统中，抓握依赖于指尖与物体接触时产生的传入感觉信号的持续整合，这些信号用于调节前馈运动指令。假肢使用者缺乏皮肤感觉反馈，往往被迫依赖视觉或偶然的听觉线索，这些线索存在延迟、认知负担高且不够直观的问题，导致环境交互和物体操作变得不可靠。
人工感觉反馈旨在恢复感知运动控制回路。抓握力是最常被反馈的信息类型，因为可靠的力控制至关重要——力过大会损坏物体，力不足则可能导致物体掉落。现有反馈策略包括侵入性和非侵入性方法，如直接神经刺激、电触觉反馈、机械触觉接口和皮肤振动刺激。其中，振动触觉感觉替代被广泛研究，但多数系统需要较大的皮肤面积或复杂的硬件配置，限制了其在不同程度截肢和残肢特征个体中的实际应用。
近年来提出的肌电（EMG）反馈策略，将驱动假肢的肌电信号幅度通过人工触觉刺激传达给使用者。由于假肢通常按收缩强度成比例控制，闭合速度和抓握力是耦合的。通过持续告知使用者假肢闭合过程中的肌肉激活水平，EMG反馈使其能够在物体接触前调整收缩强度，支持预测性力控制策略。然而，现有振动触觉EMG反馈依赖分布在前臂周围的多个振动马达，对短残肢或关节离断使用者构成实际限制，同时增加了硬件复杂度。
骨传导刺激提供了一种有前景且尚未充分探索的替代方案。施加于骨骼的机械振动可通过皮肤和骨膜中的机械感受器引发局部振动触觉感，或当机械波抵达耳蜗时产生听觉 sensation，这种现象称为骨感知。这种双感觉通路使得单个轻量级执行器即可传递丰富的感觉信息。先前研究多集中于心理物理学评估，研究人员前期工作已证明多模态骨感知反馈可改善拾取-放置任务中的抓握力控制和运动协调，但其编码的是物体接触后的事件和抓握力，且任务基于避免超过预设力阈值以保护脆弱物体。然而，日常生活中许多物体在柔顺性、刚度或重量等特性上存在差异，需要使用者持续跨多个水平调节抓握力。
因此，本研究引入骨感知EMG反馈用于机械手假肢的闭环控制，不传递接触力反馈，而是将使用者自身的肌电信号转换为骨传导刺激。研究评估了三种编码方案，使用放置在肘部的单个骨传导换能器，同时适用于非残疾参与者和经桡骨截肢者，旨在探究骨传导的多模态特性是否可利用单个刺激器提供EMG反馈并实现预测性力控制。研究招募了14名参与者（含1名经桡骨截肢者），在反馈和无反馈条件下执行受Box and Block测试启发的功能性力匹配任务，目标力水平覆盖假肢力的完整范围，共五个离散等级。研究人员假设，骨感知EMG反馈（传递使用者自身肌电控制信号而非最终抓握力）相比无反馈能提高力控制准确性，且不同编码方案在准确性和主观工作量之间会表现出不同权衡；同时预期骨感知反馈可能因额外的纠正操作而降低任务执行速度。
**二、关键技术方法**
本研究招募了14名非残疾参与者（年龄22–35岁，9男5女）和1名左前臂经桡骨截肢女性（55岁，有肌电假肢使用经验，截肢10年）。主要技术方法包括：使用商用可穿戴肌电接口（Myo Armband）采集八通道表面肌电信号，经滤波和归一化处理后生成比例控制信号；利用单个骨传导换能器（B-81, Radioear）置于肘部鹰嘴上，通过定制3D打印支架和弹性绑带固定，提供振动触觉、听觉和联合三种编码方案；采用ESP32微控制器生成正弦波形驱动换能器，并经过人工乳突校准确保刺激参数准确；实验前通过验证程序确保参与者能可靠辨别所有五个离散刺激水平。
**三、研究结果**
**3.1 各反馈条件下的成功率**：非残疾参与者在两种无反馈条件下的成功率无显著差异（48% vs. 58%），故合并为单一NoFB组。Friedman检验显示反馈条件存在显著总体效应（p<0.05，效应量0.16）。成对比较显示，仅听觉编码（A–A）的成功率最高（71.1%），显著高于无反馈（50%，p<0.05，效应量?0.66）。仅振动触觉编码（V–V）成功率为60%，联合编码（V–A）为60%，两者与无反馈相比均未达统计显著性。截肢参与者在V–V条件下获得最高成功率（63.9%），其次为A–A（47.2%）、V–A（31%）和NoFB（31%）。
**3.2 目标力水平的影响**：非残疾参与者的成功率通常随力水平增加而下降，在最高力水平（水平4）多个条件下出现显著降低。各力水平下的跨条件比较显示，在力水平2处A–A和V–V显著优于NoFB，在力水平4处V–A显著优于V–V。截肢参与者在V–V条件下力水平3和4表现最佳，A–A在力水平2最佳，而V–A在力水平3成功率为0%。
**3.3 任务完成时间**：非残疾参与者的总体任务完成时间在各反馈条件间无显著差异（中位数范围1.98–2.58秒）。分力水平分析显示，力水平2处NoFB比所有反馈条件更快，力水平3处NoFB快于V–A且V–V快于V–A。截肢参与者无一致趋势，其在V–V条件下的任务时间大多处于其他条件之间。
**3.4 混淆矩阵分析**：非残疾参与者的错误多发生在最高力水平（水平4）。V–A和A–A的混淆矩阵对角线更尖锐，表明整体准确性更高。多数错误为相邻水平间的混淆。截肢参与者在V–A和A–A条件下相邻力水平间混淆率较高，而V–V条件下各力水平准确率最高。
**3.5 主观评价**：NASA-TLX结果显示，NoFB的感知表现显著低于所有反馈条件，挫败感在NoFB中最高并在反馈条件下显著降低。偏好排名中，V–A为最偏好方式（9名参与者首选），A–A最常被列为最不偏好选项。截肢参与者偏好排序为V–A、V–V、A–A。
**四、讨论与结论**
讨论部分指出，骨感知EMG反馈通过提供使用者自身肌电激活的连续信息，使参与者能够在假肢闭合过程中调节肌肉激活，支持预测性抓握力调控。A–A条件取得最高成功率可能源于听觉线索更高的感知分辨率和时间显著性，而V–V对截肢参与者更有效可能因振动强度与力幅度之间的直观映射。联合模态（V–A）虽未在客观指标上优于单模态，但最受偏好且混淆率较低，表明多模态反馈可能增强感知丰富性和信心，但用户接受度更多取决于舒适性、直观性和低混淆度而非最大任务准确性。力水平分析显示中高力水平更易混淆，可能与离散编码方案的限制、骨感知敏感性的个体差异以及高EMG激活时运动噪声增加有关。NASA-TLX结果表明反馈降低了感知工作量，尽管延长了任务时间，参与者愿意用速度换取更高的信心和控制感。研究未观察到短期训练效应，可能因反馈的持续可用性促使参与者依赖人工反馈而非内在本体感觉线索，且暴露时间较短。骨感知反馈的成功率与文献中振动触觉EMG反馈相当，但硬件复杂度更低，且听觉 sensation通过骨传导实现而不遮挡耳朵，更贴近实际使用场景。截肢者的案例研究提供了初步可行性证据，其V–V条件下表现最佳与健康参与者的A–A最佳不同，可能反映个体感知敏感性差异和年龄因素。研究局限包括主要使用非残疾参与者的旁路假肢评估、骨传导换能器未集成于假肢接受腔内、单次实验无法分析长期学习效应。尽管如此，结果证明了骨感知EMG反馈支持抓握力控制的可行性，表明其作为上肢假肢闭环非侵入性方法的潜力。
**研究结论**：本研究证明了利用骨感知通过非侵入性骨传导提供补充EMG反馈以改善机械手假肢抓握力控制的可行性。结果表明，仅听觉骨感知反馈显著提高了力控制准确性，而仅振动触觉和联合反馈显示正向但非显著性趋势；联合振动触觉-听觉模态在主观上最受偏好。这些发现证明了骨感知EMG反馈作为非侵入性方法闭合假肢控制回路的可行性。从实用角度看，本研究证明使用单个骨传导刺激器即可提供EMG反馈，无需像以往研究那样使用多个常规振动马达阵列。
