保留運動神經(jīng)元實現(xiàn)機器人第六指輔助抓握功能以治療四肢癱瘓
瀏覽次數(shù)：195 發(fā)布日期：2026-2-27
來源：本站 僅供參考，謝絕轉(zhuǎn)載，否則責(zé)任自負
脊髓損傷（SCI）導(dǎo)致的四肢癱瘓嚴重影響了患者的手部功能，尤其是對于運動完全性脊髓損傷患者，現(xiàn)有治療方法極為有限。然而，即使是臨床分類為“完全性”的損傷，患者仍可能保留部分未被破壞的脊髓運動神經(jīng)元連接。這些殘存的運動神經(jīng)元仍然能夠發(fā)放信號，盡管這些信號無法再驅(qū)動癱瘓的肌肉。本研究基于這一生理基礎(chǔ)，提出一種創(chuàng)新的非侵入式神經(jīng)機電接口，通過高密度表面肌電（HDsEMG）記錄患者前臂肌肉中殘存運動神經(jīng)元的電活動，并將其解碼為控制信號，驅(qū)動一個穿戴式超數(shù)機械第六指，從而恢復(fù)患者的基本抓握功能。該系統(tǒng)的核心優(yōu)勢在于：患者無需學(xué)習(xí)新的運動技能，而是直接使用損傷前控制手部張合的運動神經(jīng)指令，實現(xiàn)直觀、比例式的機械手指控制。
論文摘要
本研究開發(fā)了一種非侵入式神經(jīng)機電接口系統(tǒng)，利用高密度表面肌電技術(shù)實時解碼四肢癱瘓患者殘存脊髓運動神經(jīng)元的放電活動，并將其用于控制一個穿戴式超數(shù)機械第六指。三名慢性（損傷>8年）運動完全性C5-C6水平脊髓損傷患者參與了實驗。系統(tǒng)通過放置在前臂伸肌和屈肌上的兩個64通道電極網(wǎng)格（共128通道）采集HDsEMG信號，采用實時盲源分離算法分解出與手部張合意圖相關(guān)的運動單元脈沖序列，并整合為單一的、平滑的比例控制信號。結(jié)果表明，所有參與者經(jīng)過短暫訓(xùn)練后，能夠直覺性地調(diào)節(jié)其運動單元放電，成功控制機械第六指完成多種日常抓握任務(wù)，如握持瓶子、擰開瓶蓋、端杯喝水等。系統(tǒng)可用性量表（SUS）評分介于52.5至65之間，表明系統(tǒng)易于學(xué)習(xí)且集成度較好，但目前在延遲、便攜性方面仍有改進空間。本研究證實了利用殘存神經(jīng)信號直接控制輔助機器人的可行性，為恢復(fù)癱瘓患者手部功能提供了一條無需學(xué)習(xí)新技能、符合生理直覺的新途徑。
研究方法
本研究采用了一套完整的神經(jīng)信號采集、解碼與機械控制流程。信號采集：使用意大利OT Bioelettronica公司生產(chǎn)的Quattrocento多通道放大器（16位A/D轉(zhuǎn)換），以2048 Hz采樣頻率記錄HDsEMG信號。兩個8x8電極網(wǎng)格（極間距10 mm）置于前臂，覆蓋伸肌與屈肌群。信號通過OT BioLab Light軟件以TCP/IP協(xié)議實時流式傳輸，刷新頻率為32 Hz。神經(jīng)接口：分為離線和在線分解兩步。離線階段，患者觀看虛擬手張合視頻并嘗試跟隨動作，同時記錄20秒HDsEMG數(shù)據(jù)。采用結(jié)合快速獨立成分分析（FastICA）與卷積球面化的盲源分離技術(shù)，分解出約15個運動單元及其脈沖序列，并計算運動單元集合力模型。在線階段，直接應(yīng)用離線得到的分離矩陣對實時信號進行分解，檢測峰值并做模板匹配（相關(guān)系數(shù)≥0.6），最終生成歸一化的控制信號。機電接口：控制信號通過UDP協(xié)議傳輸，由LabVIEW橋接至機械手指的微控制器（藍牙連接）。機械第六指為腱驅(qū)動軟硬混合結(jié)構(gòu)，重154克，長151毫米，由單伺服電機驅(qū)動，指尖覆有硅膠以增加摩擦。為確保系統(tǒng)穩(wěn)定，控制信號以約10.66 Hz的頻率發(fā)送至機械指。
實驗結(jié)果
三名參與者（P1、P2雙上肢癱瘓但腕部可動，P3右臂活動嚴重受限）在佩戴機械第六指后，功能表現(xiàn)顯著提升。在Frenchay手臂測試中，P1和P2能夠單手完成握持圓柱體、拿玻璃杯、使用發(fā)梳等任務(wù)，而這些任務(wù)在不使用第六指時需雙手完成。在取放任務(wù)中，所有參與者均可實現(xiàn)抓握瓶子、玻璃杯等動作。Box and Blocks測試中，P1使用第六指每分鐘可轉(zhuǎn)移5個木塊（不使用時為14個），P3則僅在使用第六指時完成4個/分鐘。在雙手任務(wù)中，最費力的一項（打開噴霧罐）僅在使用第六指時由P1獨立完成，P2在他人輔助下完成。系統(tǒng)可用性量表（SUS）得分分別為P1: 52.5，P2: 60，P3: 65。參與者反饋系統(tǒng)學(xué)習(xí)快速、控制直觀，但也指出存在響應(yīng)延遲、手指伸展速度較慢、設(shè)備有線不便等問題。性能差異主要與參與者上肢殘余運動功能相關(guān)。
總結(jié)與展望
本研究首次將脊髓損傷患者殘存的、曾控制手部張合的運動神經(jīng)元活動，實時解碼并用于控制超數(shù)機械第六指，成功恢復(fù)了部分日常抓握功能。系統(tǒng)的主要優(yōu)勢在于其生理直覺性——患者無需學(xué)習(xí)新技能，直接使用原有的運動指令。HDsEMG的高空間分辨率確保了即使單個運動單元信號也能實現(xiàn)可靠控制。然而，系統(tǒng)目前存在延遲、機械指伸展速度慢、非無線設(shè)計導(dǎo)致行動受限等不足。
未來工作將致力于開發(fā)更輕便、無線的穿戴版本，優(yōu)化信號處理算法以降低延遲，并探索使用更少的雙極電極實現(xiàn)穩(wěn)定控制。此外，機械第六指不僅可作為輔助工具，也有潛力作為康復(fù)訓(xùn)練設(shè)備，通過視覺反饋幫助患者練習(xí)手臂與手指運動。這項研究為脊髓損傷患者的手功能重建提供了一種繞過肌肉與肌腱限制的新思路，具有重要的臨床轉(zhuǎn)化前景。
原文鏈接：
DOI: 10.1101/2025.02.07.25321673
研究團隊介紹：
本研究由德國埃爾朗根-紐倫堡大學(xué)Alessandro Del Vecchio團隊與意大利錫耶納大學(xué)Domenico Prattichizzo團隊主導(dǎo)，聯(lián)合德國Rummelsberg醫(yī)院臨床專家共同完成。Daniela Souza de Oliveira、Dominik I. Braun與Maria Pozzi為共同第一作者。團隊融合了神經(jīng)科學(xué)、生物醫(yī)學(xué)工程、機器人學(xué)及臨床康復(fù)醫(yī)學(xué)的多學(xué)科專長，利用高密度表面肌電與實時信號處理技術(shù)，成功實現(xiàn)了將脊髓損傷患者殘存運動神經(jīng)元信號解碼并用于控制超數(shù)機械手指的創(chuàng)新突破。此項工作是雙方長期在神經(jīng)接口與輔助機器人領(lǐng)域合作的延續(xù)，前期已共同開發(fā)了直接脊髓-計算機接口。
產(chǎn)品介紹
聯(lián)系我們
電話: 15920901903
官網(wǎng)：https//www.ruihongan.cn
