研究前沿：“腦成像”＋“運(yùn)動(dòng)捕捉”在助力運(yùn)動(dòng)康復(fù)中的應(yīng)用
研究前沿：“腦成像”＋“運(yùn)動(dòng)捕捉”助力運(yùn)動(dòng)康復(fù)
背景介紹
在多種“大腦–肢體運(yùn)動(dòng)通路”受損的疾病中（如中風(fēng)、帕金森病、腦癱、脊髓損傷等），一個(gè)共同的核心特征是：大腦無法有效控制肢體運(yùn)動(dòng)。以中風(fēng)為例，傳統(tǒng)康復(fù)評(píng)估可能只會(huì)記錄“動(dòng)作未完成”，進(jìn)而又陷入盲目訓(xùn)練的困境：不知道患者是大腦沒有發(fā)出指令，還是肢體無法控制，只能靠經(jīng)驗(yàn)調(diào)整方案。但如果同步監(jiān)測(cè)大腦活動(dòng)，就可能發(fā)現(xiàn)——患者的運(yùn)動(dòng)皮層其實(shí)在努力發(fā)出指令，只是神經(jīng)信號(hào)在傳導(dǎo)通路上被阻斷。
因此，康復(fù)的關(guān)鍵目標(biāo)，就是重塑大腦與肢體的神經(jīng)連接，讓大腦重新學(xué)會(huì)高效指揮身體。這種重塑不僅有助于恢復(fù)已有動(dòng)作能力（如走路、抓握），還能建立替代性運(yùn)動(dòng)通路（繞過受損區(qū)域），并優(yōu)化動(dòng)作質(zhì)量與協(xié)調(diào)性，減少代償性錯(cuò)誤動(dòng)作。
正是在這種核心需求下，功能性神經(jīng)成像（如 EEG、fNIRS）與運(yùn)動(dòng)捕捉的結(jié)合，展現(xiàn)出獨(dú)特優(yōu)勢(shì)與廣闊發(fā)展前景：它能同時(shí)監(jiān)控大腦和身體，為康復(fù)評(píng)估、訓(xùn)練與方案優(yōu)化提供雙重信息支持。
那么，具體有哪些技術(shù)在結(jié)合腦成像和運(yùn)動(dòng)捕捉？它們的成熟度處于何種水平？這種結(jié)合又具備哪些臨床優(yōu)勢(shì)呢？最近，挪威科技大學(xué)的 Emanuel A. Lorenz、Xiaomeng Su 和 Nina Skjæret-Maroni 團(tuán)隊(duì)在《Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation》發(fā)表了題為 “A review of combined functional neuroimaging and motion capture for motor rehabilitation” 的綜述。該文章系統(tǒng)梳理了功能性神經(jīng)成像與運(yùn)動(dòng)捕捉技術(shù)融合在運(yùn)動(dòng)康復(fù)中的應(yīng)用現(xiàn)狀，為理解腦體運(yùn)動(dòng)調(diào)控機(jī)制提供了全新視角。
研究背景與問題
傳統(tǒng)運(yùn)動(dòng)康復(fù)評(píng)估往往局限于單一維度：神經(jīng)成像技術(shù)（如 EEG、fNIRS）聚焦大腦運(yùn)動(dòng)皮層活動(dòng)，運(yùn)動(dòng)捕捉技術(shù)則記錄肢體生物力學(xué)參數(shù)，但兩者長(zhǎng)期處于割裂狀態(tài)。而 Mobile Brain/Body Imaging（MoBi）領(lǐng)域的發(fā)展揭示，同步采集神經(jīng)生理信號(hào)與行為數(shù)據(jù)，可以實(shí)現(xiàn)完整解析 “大腦指令生成 - 肢體動(dòng)作執(zhí)行” 的閉環(huán)機(jī)制。
研究問題
RQ1：使用了哪些技術(shù)來同時(shí)采集神經(jīng)生理信號(hào)和動(dòng)力學(xué)/運(yùn)動(dòng)學(xué)信號(hào)？
RQ2：采用了哪些信號(hào)分析方法
RQ3：這兩種模態(tài)的信號(hào)是如何結(jié)合的？
RQ4：這些評(píng)估或干預(yù)方法的結(jié)果是什么？
RQ5：針對(duì)未來的臨床應(yīng)用，有哪些建議？
研究方法
遵循 PRISMA 指南，對(duì)功能性神經(jīng)成像和運(yùn)動(dòng)捕捉結(jié)合用于運(yùn)動(dòng)康復(fù)的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行綜述（圖2）。提取的內(nèi)容包括研究和參與者特征、所用系統(tǒng)的技術(shù)方面、信號(hào)處理方法以及多模態(tài)特征同步和融合的性質(zhì)。
研究結(jié)果
文獻(xiàn)篩選結(jié)果：
在 908 篇出版物中，最終納入 19 篇進(jìn)行綜述（圖3）。這些研究主要以健康參與者或中風(fēng)患者為研究對(duì)象，以基礎(chǔ)研究或轉(zhuǎn)化研究為主。
技術(shù)應(yīng)用情況：
功能性神經(jīng)成像：
技術(shù)：EEG 是主流技術(shù)（19 項(xiàng)研究中占 18 項(xiàng)），憑借毫秒級(jí)時(shí)間精度捕捉運(yùn)動(dòng)相關(guān)皮質(zhì)電位（MRCP）等神經(jīng)信號(hào)；fNIRS 僅 1 項(xiàng)研究使用，通過監(jiān)測(cè)皮層血氧變化反映腦區(qū)活躍度，抗運(yùn)動(dòng)干擾能力更強(qiáng)。電極數(shù)量和放置差異較大，多數(shù)遵循 10 - 20 電極放置系統(tǒng)，有源電極使用最普遍，采樣率各不相同，部分研究對(duì)記錄的數(shù)據(jù)流進(jìn)行下采樣。
數(shù)據(jù)分析：研究使用了時(shí)間域、頻率域、時(shí)頻域和非線性域等不同域的特征，且不同域特征的處理方法各有特點(diǎn)。
運(yùn)動(dòng)捕捉技術(shù)：
技術(shù)：機(jī)械傳感器（如 IMU、力傳感器）應(yīng)用最廣泛（13 項(xiàng)研究），記錄關(guān)節(jié)角度、運(yùn)動(dòng)速度等參數(shù)；光學(xué)系統(tǒng)（標(biāo)記點(diǎn) / 無標(biāo)記）和磁性傳感器次之，分別適用于全身復(fù)雜運(yùn)動(dòng)和抗遮擋場(chǎng)景。部分研究未報(bào)告采樣率，多數(shù)研究采樣率在 100 - 1000Hz 之間。
數(shù)據(jù)分析：多數(shù)研究未報(bào)告信號(hào)預(yù)處理步驟，部分研究應(yīng)用低通濾波器。提取的特征包括運(yùn)動(dòng)事件標(biāo)記、運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)、動(dòng)力學(xué)參數(shù)等，用于后續(xù)多模態(tài)分析。
功能性神經(jīng)成像與運(yùn)動(dòng)捕捉的融合：
運(yùn)動(dòng)事件檢測(cè)：所有研究都使用運(yùn)動(dòng)學(xué)或動(dòng)力學(xué)來檢測(cè)運(yùn)動(dòng)開始 / 結(jié)束或離線處理中的運(yùn)動(dòng)事件，部分研究使用硬件或數(shù)字信號(hào)同步。
解碼器訓(xùn)練：部分研究應(yīng)用在線或離線處理，使用運(yùn)動(dòng)學(xué)數(shù)據(jù)來訓(xùn)練、評(píng)估和更新神經(jīng)解碼器，同步方法多樣。
統(tǒng)計(jì)關(guān)系：研究在離線處理中探索運(yùn)動(dòng)學(xué)與神經(jīng)活動(dòng)之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系，如計(jì)算相關(guān)性、應(yīng)用回歸模型等。
并行應(yīng)用：少數(shù)研究將皮質(zhì)變化與運(yùn)動(dòng)捕捉系統(tǒng)控制的運(yùn)動(dòng)游戲結(jié)合，未說明同步方法。
研究對(duì)象:
平均每項(xiàng)研究納入 11 名參與者，女性參與者平均占 28%，部分研究無女性參與者。以健康參與者和中風(fēng)患者為主，后者涵蓋亞急性期至慢性期（3 周至 5 年），聚焦上肢運(yùn)動(dòng)（如伸手動(dòng)作）和步態(tài)康復(fù)。通過融合數(shù)據(jù)證實(shí)，中風(fēng)患者的肢體運(yùn)動(dòng)缺陷常與運(yùn)動(dòng)皮層 β 波段異常,雙側(cè)腦區(qū)激活失衡相關(guān)，為區(qū)分 “指令問題” 與 “執(zhí)行問題” 提供客觀依據(jù)。
局限性：臨床研究占比低（僅 4 項(xiàng)），樣本量�。ㄆ骄� 11 人），且依賴傳統(tǒng)分析方法，AI深度整合不足。
討論
該領(lǐng)域尚處于起步階段，主要集中在基礎(chǔ)研究或轉(zhuǎn)化研究，缺乏在臨床環(huán)境中使用多模態(tài)應(yīng)用的研究，難以評(píng)估其效率、可靠性和有效性。研究人群樣本量小，主要使用健康參與者，且主要納入中風(fēng)患者。研究重點(diǎn)在上肢運(yùn)動(dòng)，可能與中風(fēng)幸存者上肢損傷發(fā)生率高以及這些運(yùn)動(dòng)在康復(fù)中研究較充分有關(guān)�；� AI 的運(yùn)動(dòng)捕捉系統(tǒng)可能在臨床應(yīng)用中有潛力，但仍存在一些未解決的挑戰(zhàn)。應(yīng)更多關(guān)注皮質(zhì)間和外周耦合，研究長(zhǎng)程自上而下和自下而上的皮質(zhì) - 外周耦合變化，以及分析特征中的非線性關(guān)系。目前對(duì)雙模態(tài)測(cè)量的關(guān)注是重要的第一步，但應(yīng)全面探索多種附加模態(tài)的融合。
原文鏈接
Lorenz EA, Su X, Skjæret-Maroni N. A review of combined functional neuroimaging and motion capture for motor rehabilitation. J Neuroeng Rehabil. 2024 Jan 3;21(1):3. doi: 10.1186/s12984-023-01294-6. PMID: 38172799; PMCID: PMC10765727
DOI: 10.1186/s12984-023-01294-6
研究團(tuán)隊(duì)介紹
該文章的作者為Emanuel A. Lorenz、Xiaomeng Su和Nina Skjæret-Maroni。其中，Emanuel A. Lorenz和Xiaomeng Su來自挪威科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系，Nina Skjæret-Maroni來自挪威科技大學(xué)神經(jīng)醫(yī)學(xué)與運(yùn)動(dòng)科學(xué)系。
關(guān)于維拓啟創(chuàng)
維拓啟創(chuàng)（北京）信息技術(shù)有限公司成立于2006年，是一家專注于腦科學(xué)、康復(fù)工程、人因工程、心理學(xué)、體育科學(xué)等領(lǐng)域的科研解決方案供應(yīng)商。公司與國(guó)內(nèi)外多所大學(xué)、研究機(jī)構(gòu)、企業(yè)長(zhǎng)期保持合作關(guān)系，致力于將優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品、先進(jìn)的技術(shù)和服務(wù)帶給各個(gè)領(lǐng)域的科研工作者，為用戶提供有競(jìng)爭(zhēng)力的方案和服務(wù)，協(xié)助用戶的科研工作，持續(xù)提升使用體驗(yàn)。
相關(guān)產(chǎn)品
背景介紹
在多種“大腦–肢體運(yùn)動(dòng)通路”受損的疾病中（如中風(fēng)、帕金森病、腦癱、脊髓損傷等），一個(gè)共同的核心特征是：大腦無法有效控制肢體運(yùn)動(dòng)。以中風(fēng)為例，傳統(tǒng)康復(fù)評(píng)估可能只會(huì)記錄“動(dòng)作未完成”，進(jìn)而又陷入盲目訓(xùn)練的困境：不知道患者是大腦沒有發(fā)出指令，還是肢體無法控制，只能靠經(jīng)驗(yàn)調(diào)整方案。但如果同步監(jiān)測(cè)大腦活動(dòng)，就可能發(fā)現(xiàn)——患者的運(yùn)動(dòng)皮層其實(shí)在努力發(fā)出指令，只是神經(jīng)信號(hào)在傳導(dǎo)通路上被阻斷。
因此，康復(fù)的關(guān)鍵目標(biāo)，就是重塑大腦與肢體的神經(jīng)連接，讓大腦重新學(xué)會(huì)高效指揮身體。這種重塑不僅有助于恢復(fù)已有動(dòng)作能力（如走路、抓握），還能建立替代性運(yùn)動(dòng)通路（繞過受損區(qū)域），并優(yōu)化動(dòng)作質(zhì)量與協(xié)調(diào)性，減少代償性錯(cuò)誤動(dòng)作。
正是在這種核心需求下，功能性神經(jīng)成像（如 EEG、fNIRS）與運(yùn)動(dòng)捕捉的結(jié)合，展現(xiàn)出獨(dú)特優(yōu)勢(shì)與廣闊發(fā)展前景：它能同時(shí)監(jiān)控大腦和身體，為康復(fù)評(píng)估、訓(xùn)練與方案優(yōu)化提供雙重信息支持。
TMSI 便攜式EEG設(shè)備
Artinis便攜式近紅外設(shè)備
那么，具體有哪些技術(shù)在結(jié)合腦成像和運(yùn)動(dòng)捕捉？它們的成熟度處于何種水平？這種結(jié)合又具備哪些臨床優(yōu)勢(shì)呢？最近，挪威科技大學(xué)的 Emanuel A. Lorenz、Xiaomeng Su 和 Nina Skjæret-Maroni 團(tuán)隊(duì)在《Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation》發(fā)表了題為 “A review of combined functional neuroimaging and motion capture for motor rehabilitation” 的綜述。該文章系統(tǒng)梳理了功能性神經(jīng)成像與運(yùn)動(dòng)捕捉技術(shù)融合在運(yùn)動(dòng)康復(fù)中的應(yīng)用現(xiàn)狀，為理解腦體運(yùn)動(dòng)調(diào)控機(jī)制提供了全新視角。
圖1. 文章信息
研究背景與問題
傳統(tǒng)運(yùn)動(dòng)康復(fù)評(píng)估往往局限于單一維度：神經(jīng)成像技術(shù)（如 EEG、fNIRS）聚焦大腦運(yùn)動(dòng)皮層活動(dòng)，運(yùn)動(dòng)捕捉技術(shù)則記錄肢體生物力學(xué)參數(shù)，但兩者長(zhǎng)期處于割裂狀態(tài)。而 Mobile Brain/Body Imaging（MoBi）領(lǐng)域的發(fā)展揭示，同步采集神經(jīng)生理信號(hào)與行為數(shù)據(jù)，可以實(shí)現(xiàn)完整解析 “大腦指令生成 - 肢體動(dòng)作執(zhí)行” 的閉環(huán)機(jī)制。
研究問題
RQ1：使用了哪些技術(shù)來同時(shí)采集神經(jīng)生理信號(hào)和動(dòng)力學(xué)/運(yùn)動(dòng)學(xué)信號(hào)？
RQ2：采用了哪些信號(hào)分析方法
RQ3：這兩種模態(tài)的信號(hào)是如何結(jié)合的？
RQ4：這些評(píng)估或干預(yù)方法的結(jié)果是什么？
RQ5：針對(duì)未來的臨床應(yīng)用，有哪些建議？
研究方法
遵循 PRISMA 指南，對(duì)功能性神經(jīng)成像和運(yùn)動(dòng)捕捉結(jié)合用于運(yùn)動(dòng)康復(fù)的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行綜述（圖2）。提取的內(nèi)容包括研究和參與者特征、所用系統(tǒng)的技術(shù)方面、信號(hào)處理方法以及多模態(tài)特征同步和融合的性質(zhì)。
圖2. 文獻(xiàn)篩選流程圖
研究結(jié)果
文獻(xiàn)篩選結(jié)果：
在 908 篇出版物中，最終納入 19 篇進(jìn)行綜述（圖3）。這些研究主要以健康參與者或中風(fēng)患者為研究對(duì)象，以基礎(chǔ)研究或轉(zhuǎn)化研究為主。
圖3. 研究特征表：文章應(yīng)用類型，研究類型，數(shù)據(jù)采集類型，對(duì)照組類型，研究目的
技術(shù)應(yīng)用情況：
功能性神經(jīng)成像：
技術(shù)：EEG 是主流技術(shù)（19 項(xiàng)研究中占 18 項(xiàng)），憑借毫秒級(jí)時(shí)間精度捕捉運(yùn)動(dòng)相關(guān)皮質(zhì)電位（MRCP）等神經(jīng)信號(hào)；fNIRS 僅 1 項(xiàng)研究使用，通過監(jiān)測(cè)皮層血氧變化反映腦區(qū)活躍度，抗運(yùn)動(dòng)干擾能力更強(qiáng)。電極數(shù)量和放置差異較大，多數(shù)遵循 10 - 20 電極放置系統(tǒng)，有源電極使用最普遍，采樣率各不相同，部分研究對(duì)記錄的數(shù)據(jù)流進(jìn)行下采樣。
數(shù)據(jù)分析：研究使用了時(shí)間域、頻率域、時(shí)頻域和非線性域等不同域的特征，且不同域特征的處理方法各有特點(diǎn)。
運(yùn)動(dòng)捕捉技術(shù)：
技術(shù)：機(jī)械傳感器（如 IMU、力傳感器）應(yīng)用最廣泛（13 項(xiàng)研究），記錄關(guān)節(jié)角度、運(yùn)動(dòng)速度等參數(shù)；光學(xué)系統(tǒng)（標(biāo)記點(diǎn) / 無標(biāo)記）和磁性傳感器次之，分別適用于全身復(fù)雜運(yùn)動(dòng)和抗遮擋場(chǎng)景。部分研究未報(bào)告采樣率，多數(shù)研究采樣率在 100 - 1000Hz 之間。
數(shù)據(jù)分析：多數(shù)研究未報(bào)告信號(hào)預(yù)處理步驟，部分研究應(yīng)用低通濾波器。提取的特征包括運(yùn)動(dòng)事件標(biāo)記、運(yùn)動(dòng)學(xué)參數(shù)、動(dòng)力學(xué)參數(shù)等，用于后續(xù)多模態(tài)分析。
功能性神經(jīng)成像與運(yùn)動(dòng)捕捉的融合：
運(yùn)動(dòng)事件檢測(cè)：所有研究都使用運(yùn)動(dòng)學(xué)或動(dòng)力學(xué)來檢測(cè)運(yùn)動(dòng)開始 / 結(jié)束或離線處理中的運(yùn)動(dòng)事件，部分研究使用硬件或數(shù)字信號(hào)同步。
解碼器訓(xùn)練：部分研究應(yīng)用在線或離線處理，使用運(yùn)動(dòng)學(xué)數(shù)據(jù)來訓(xùn)練、評(píng)估和更新神經(jīng)解碼器，同步方法多樣。
統(tǒng)計(jì)關(guān)系：研究在離線處理中探索運(yùn)動(dòng)學(xué)與神經(jīng)活動(dòng)之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系，如計(jì)算相關(guān)性、應(yīng)用回歸模型等。
并行應(yīng)用：少數(shù)研究將皮質(zhì)變化與運(yùn)動(dòng)捕捉系統(tǒng)控制的運(yùn)動(dòng)游戲結(jié)合，未說明同步方法。
研究對(duì)象:
平均每項(xiàng)研究納入 11 名參與者，女性參與者平均占 28%，部分研究無女性參與者。以健康參與者和中風(fēng)患者為主，后者涵蓋亞急性期至慢性期（3 周至 5 年），聚焦上肢運(yùn)動(dòng)（如伸手動(dòng)作）和步態(tài)康復(fù)。通過融合數(shù)據(jù)證實(shí)，中風(fēng)患者的肢體運(yùn)動(dòng)缺陷常與運(yùn)動(dòng)皮層 β 波段異常,雙側(cè)腦區(qū)激活失衡相關(guān)，為區(qū)分 “指令問題” 與 “執(zhí)行問題” 提供客觀依據(jù)。
局限性：臨床研究占比低（僅 4 項(xiàng)），樣本量�。ㄆ骄� 11 人），且依賴傳統(tǒng)分析方法，AI深度整合不足。
討論
該領(lǐng)域尚處于起步階段，主要集中在基礎(chǔ)研究或轉(zhuǎn)化研究，缺乏在臨床環(huán)境中使用多模態(tài)應(yīng)用的研究，難以評(píng)估其效率、可靠性和有效性。研究人群樣本量小，主要使用健康參與者，且主要納入中風(fēng)患者。研究重點(diǎn)在上肢運(yùn)動(dòng)，可能與中風(fēng)幸存者上肢損傷發(fā)生率高以及這些運(yùn)動(dòng)在康復(fù)中研究較充分有關(guān)�；� AI 的運(yùn)動(dòng)捕捉系統(tǒng)可能在臨床應(yīng)用中有潛力，但仍存在一些未解決的挑戰(zhàn)。應(yīng)更多關(guān)注皮質(zhì)間和外周耦合，研究長(zhǎng)程自上而下和自下而上的皮質(zhì) - 外周耦合變化，以及分析特征中的非線性關(guān)系。目前對(duì)雙模態(tài)測(cè)量的關(guān)注是重要的第一步，但應(yīng)全面探索多種附加模態(tài)的融合。
原文鏈接
Lorenz EA, Su X, Skjæret-Maroni N. A review of combined functional neuroimaging and motion capture for motor rehabilitation. J Neuroeng Rehabil. 2024 Jan 3;21(1):3. doi: 10.1186/s12984-023-01294-6. PMID: 38172799; PMCID: PMC10765727
DOI: 10.1186/s12984-023-01294-6
研究團(tuán)隊(duì)介紹
該文章的作者為Emanuel A. Lorenz、Xiaomeng Su和Nina Skjæret-Maroni。其中，Emanuel A. Lorenz和Xiaomeng Su來自挪威科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系，Nina Skjæret-Maroni來自挪威科技大學(xué)神經(jīng)醫(yī)學(xué)與運(yùn)動(dòng)科學(xué)系。
關(guān)于維拓啟創(chuàng)
維拓啟創(chuàng)（北京）信息技術(shù)有限公司成立于2006年，是一家專注于腦科學(xué)、康復(fù)工程、人因工程、心理學(xué)、體育科學(xué)等領(lǐng)域的科研解決方案供應(yīng)商。公司與國(guó)內(nèi)外多所大學(xué)、研究機(jī)構(gòu)、企業(yè)長(zhǎng)期保持合作關(guān)系，致力于將優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品、先進(jìn)的技術(shù)和服務(wù)帶給各個(gè)領(lǐng)域的科研工作者，為用戶提供有競(jìng)爭(zhēng)力的方案和服務(wù)，協(xié)助用戶的科研工作，持續(xù)提升使用體驗(yàn)。
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