孫玉波，李海濤，舒智林，于洋，韓建達(dá)，梁思泉，于寧波

（1.南開大學(xué) 人工智能學(xué)院, 天津 300350; 2.南開大學(xué) 天津市智能機(jī)器人技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 天津 300350; 3.天津市環(huán)湖醫(yī)院 神經(jīng)外科, 天津 300350; 4.天津市環(huán)湖醫(yī)院 康復(fù)醫(yī)學(xué)科, 天津 300350）

帕金森病(Parkinson’s disease, PD)是一種常見的神經(jīng)退行性疾病[1]。我國是世界帕金森第一大國，且病人數(shù)量隨人口老齡化持續(xù)上升。由于腦部黑質(zhì)多巴胺能神經(jīng)元的進(jìn)行性缺失，導(dǎo)致患者出現(xiàn)運(yùn)動(dòng)癥狀如步態(tài)障礙和震顫，非運(yùn)動(dòng)癥狀如抑郁和焦慮等，嚴(yán)重影響患者的生活和自理能力[2-5]。

腦深部電刺激(deep brain stimulation, DBS)已被證明是一種有效的帕金森病治療手段[6-8]。術(shù)后DBS神經(jīng)調(diào)控參數(shù)的調(diào)整需要量化、持續(xù)、精確的評(píng)估，對(duì)患者運(yùn)動(dòng)癥狀的動(dòng)態(tài)測(cè)量與日常生活中的跟蹤測(cè)量也有助于評(píng)估患者的病情進(jìn)展情況[9-10]。但是，目前這主要依賴于醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)和判斷，迫切需要客觀、量化的測(cè)評(píng)手段和分析方法。

在人體步行過程中足跟擊地時(shí)，腓腸肌的激活是保證腳踝穩(wěn)定的重要因素，所以人體步行時(shí)腓腸肌表面肌電信號(hào)(surface electromyogram signal, sEMG)具有周期性特征[11]。根據(jù)腓腸激活時(shí)刻的檢測(cè)，可以對(duì)足跟擊地時(shí)刻進(jìn)行識(shí)別，并提取步態(tài)周期時(shí)間信息。步態(tài)障礙是帕金森患者的典型運(yùn)動(dòng)癥狀[12]，步態(tài)量化測(cè)評(píng)對(duì)于帕金森病篩查、鑒別診斷和治療評(píng)價(jià)都具有非常重要的意義。有研究表明患者下肢腓腸肌肌電信號(hào)變化與患病程度密切相關(guān)[13-14]，因此帕金森患者的腓腸肌表面肌電信號(hào)分析對(duì)患者步態(tài)量化測(cè)評(píng)也具有重要意義[15-16]。

DBS神經(jīng)調(diào)控治療，是對(duì)患者大腦直接施加電刺激，這可能對(duì)與步態(tài)直接相關(guān)的腓腸肌的神經(jīng)指令造成影響。在步態(tài)研究的前向動(dòng)力學(xué)方法中，神經(jīng)指令作為輸入，直接確定了肌肉激活的幅度。這可以通過從肌電信號(hào)中提取的神經(jīng)激活度與肌肉激活度進(jìn)行量化[17]。

帕金森患者腦部黑質(zhì)多巴胺能神經(jīng)元的進(jìn)行性缺失，會(huì)導(dǎo)致基底神經(jīng)節(jié)輸出過度?；咨窠?jīng)節(jié)下行調(diào)節(jié)腦干活動(dòng)，腦干是負(fù)責(zé)調(diào)節(jié)人體運(yùn)動(dòng)節(jié)律的重要部分，因此，運(yùn)動(dòng)節(jié)律失調(diào)是帕金森患者步態(tài)障礙的一個(gè)主要特征[18]。為了調(diào)整基底神經(jīng)節(jié)的輸出，大部分針對(duì)帕金森患者的DBS電極刺激靶點(diǎn)為基底神經(jīng)節(jié)中的丘腦底核[8]。針對(duì)帕金森的病理特征和DBS神經(jīng)調(diào)控治療的特點(diǎn)，本文提出與步態(tài)節(jié)律密切相關(guān)的腓腸肌神經(jīng)激活度與肌肉激活度變異性指標(biāo)。

足底壓力可以充分反映步態(tài)。地面反作用力是人在行走過程中受到的唯一外力。在支撐相，足底與地面相互作用，地面反作用力對(duì)于步態(tài)有著根本性的作用，該信息可以通過力傳感器采集[19-21]。本文通過足底壓力進(jìn)行步態(tài)在時(shí)域的準(zhǔn)確識(shí)別，提取在臨床廣泛應(yīng)用的步態(tài)周期時(shí)間變異性指標(biāo)，對(duì)所提基于表面肌電信號(hào)的變異性指標(biāo)進(jìn)行驗(yàn)證。

本文針對(duì)帕金森患者腦深部電刺激神經(jīng)調(diào)控治療步態(tài)測(cè)評(píng)需求，分析步態(tài)與帕金森病理特點(diǎn)，提出基于外側(cè)腓腸肌(lateral gastrocnemius,LG)表面肌電信號(hào)的步態(tài)分析方法和量化測(cè)評(píng)指標(biāo)，建立一個(gè)肌電和足底壓力信號(hào)同步采集與無線傳輸系統(tǒng)，并開展注冊(cè)臨床研究進(jìn)行有效性驗(yàn)證，為帕金森患者提供了一種輕量化的、基于外側(cè)腓腸肌sEMG的步態(tài)量化測(cè)評(píng)方案。本文的工作特色和創(chuàng)新具體如下：

1) 針對(duì)步態(tài)與帕金森病理特點(diǎn)，本文提出了基于外側(cè)腓腸肌表面肌電信號(hào)的步相識(shí)別方法與步態(tài)變異性指標(biāo)提取方法。采用平滑先驗(yàn)算法去除肌電信號(hào)中的低頻趨勢(shì)并保留帕金森臨床癥狀相關(guān)信息，通過小波變換與激活程度識(shí)別，檢測(cè)足跟擊地時(shí)刻、進(jìn)行步相識(shí)別，進(jìn)而對(duì)肌電信號(hào)進(jìn)行劃分，計(jì)算神經(jīng)激活度、肌肉激活度、及其變異性指標(biāo)。

2) 帕金森患者的運(yùn)動(dòng)障礙表現(xiàn)極易受到儀器和場(chǎng)景等帶來的心理暗示的影響，為客觀測(cè)評(píng)帶來挑戰(zhàn)。為此，本文采用無線通訊、穿戴式、輕量化的肌電和足底壓力采集設(shè)備，建立數(shù)據(jù)同步采集方法，設(shè)計(jì)基于在臨床廣泛應(yīng)用的10 m步行測(cè)試的實(shí)驗(yàn)方案，構(gòu)建面向帕金森患者的步態(tài)量化測(cè)評(píng)系統(tǒng)和范式。

3) 取得倫理許可，針對(duì)接受DBS治療的帕金森患者開展注冊(cè)臨床研究，基于時(shí)間同步的足底壓力信號(hào)對(duì)所提方法和指標(biāo)的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。證明了本文所提步態(tài)量化測(cè)評(píng)方法的有效性和適用于帕金森患者的步態(tài)量化測(cè)評(píng)系統(tǒng)的可行性，為帕金森神經(jīng)調(diào)控治療提供重要臨床手段。

1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)驗(yàn)范式

1.1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

人體在步行過程中受到的唯一外力是地面反作用力，而人的運(yùn)動(dòng)由肌肉驅(qū)動(dòng)，因此肌電信號(hào)和足底壓力中包含著步態(tài)的關(guān)鍵信息?；谂两鹕牟±硖攸c(diǎn)，病人步態(tài)障礙極易受到聲音、視覺等提示的影響。為了減小對(duì)病人的心理暗示和干擾，實(shí)現(xiàn)對(duì)患者自然真實(shí)、客觀量化的步態(tài)測(cè)評(píng)，本文構(gòu)建了一個(gè)采用無線通信、穿戴式、輕量化的肌電和足底壓力信號(hào)同步采集系統(tǒng)。系統(tǒng)設(shè)計(jì)示意圖如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)示意圖Fig.1 System diagram

本文采用Delsys trigno avanti設(shè)備(delsys incorporated, USA)記錄下肢外側(cè)腓腸肌表面肌電信號(hào)，采樣頻率為2 000 Hz。采用無線壓力鞋墊(ZIGUN AVOIN company, Finland)采集患者在行走過程中的足底壓力，采樣頻率為100 Hz，最大測(cè)量值為1000 N, 分辨率為0.1 N/cm，壓力鞋墊質(zhì)地柔軟且厚度不超過1.2 mm，可以方便、舒適地放到病人的鞋中。

兩種信號(hào)采樣頻率不同，并且是由兩臺(tái)獨(dú)立的計(jì)算機(jī)分別進(jìn)行采集。為此，需設(shè)計(jì)一個(gè)能夠?qū)崿F(xiàn)信號(hào)同步的打標(biāo)軟件模塊，如圖1所示。圖1中左側(cè)虛線箭頭表示的均為無線連接通信，而中間和右側(cè)實(shí)線箭頭表示的均為有線連接通信。

同步軟件單獨(dú)在一臺(tái)計(jì)算機(jī)中運(yùn)行，程序?yàn)閃indows Form窗體程序，在Microsoft Visual Studio 2019中基于C#語言開發(fā)。通過串口分別連接到表面肌電和足底壓力設(shè)備對(duì)應(yīng)的計(jì)算機(jī)。按對(duì)應(yīng)的波特率（肌電：110；壓力鞋墊：115 200）和數(shù)據(jù)位（肌電：5；壓力鞋墊：8）向?qū)?yīng)設(shè)備發(fā)送一個(gè)字節(jié)數(shù)據(jù)，作為同步信號(hào)。

1.2 實(shí)驗(yàn)范式

基于在臨床廣泛應(yīng)用的10 m步行測(cè)試，設(shè)計(jì)測(cè)評(píng)實(shí)驗(yàn)范式。受試者在起點(diǎn)處靜止站立，在聽到開始指令后向前自然行走，抵達(dá)終點(diǎn)后停止。通過無線足底壓力測(cè)量單元和表面肌電測(cè)量單元對(duì)受試者的步態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集。

步行過程可分為3個(gè)部分：?jiǎn)?dòng)、步行和停止。對(duì)于神經(jīng)功能障礙患者，其啟動(dòng)和停止部分的步態(tài)易受到多種因素影響。因此，本文將每次測(cè)試的前兩個(gè)步態(tài)周期（啟動(dòng)）和最后兩個(gè)步態(tài)周期（停止）的數(shù)據(jù)剔除，僅采用中間步行部分的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，如圖2所示，從左到右，步行過程劃分為3個(gè)部分：?jiǎn)?dòng)、步行和停止。

圖2 基于標(biāo)準(zhǔn)臨床10 m步行測(cè)試的實(shí)驗(yàn)范式Fig.2 Experimental paradigm based on the standard clinical 10-meter walking test

2 信號(hào)處理與特征提取

通過建立的肌電和足底壓力信號(hào)同步采集系統(tǒng)，在臨床10 m步行測(cè)試實(shí)驗(yàn)過程中同步采集數(shù)據(jù)，通過無線傳輸至計(jì)算機(jī)，隨后分別對(duì)兩種信號(hào)進(jìn)行分析與特征提取，流程如圖3所示。

圖3 步態(tài)變異性指標(biāo)提取流程Fig.3 Diagram of gait variability features extraction

對(duì)時(shí)間對(duì)齊后的表面肌電信號(hào)進(jìn)行濾波等預(yù)處理，然后基于小波變換進(jìn)行足跟擊地時(shí)刻識(shí)別，提取步態(tài)周期時(shí)間，隨后對(duì)肌電數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分并提取神經(jīng)激活度、肌肉激活度及其變異性指標(biāo)?；谧愕讐毫?shù)據(jù),在時(shí)域?qū)Σ綉B(tài)進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別，進(jìn)而計(jì)算步態(tài)周期的變異性系數(shù)，驗(yàn)證肌電信號(hào)變異性指標(biāo)的有效性。

2.1 外側(cè)腓腸肌sEMG信號(hào)分析與特征提取

在表面肌電信號(hào)預(yù)處理過程中，需要去除肌電信號(hào)的運(yùn)動(dòng)偽跡以及由電極與皮膚的不穩(wěn)定接觸造成的低頻趨勢(shì)。通常做法是對(duì)表面肌電信號(hào)進(jìn)行截止頻率不超過20 Hz的高通濾波。然而，對(duì)帕金森患者來說，肌電信號(hào)低頻成分中存在著與其臨床特征相關(guān)的重要信息。因此，在去除低頻趨勢(shì)的同時(shí)，要避免相關(guān)信息的丟失。為此，本文采用平滑先驗(yàn)算法。

對(duì)時(shí)間對(duì)齊后的表面肌電信號(hào)的預(yù)處理流程如圖4所示，分為3個(gè)步驟：通過平滑先驗(yàn)算法去趨勢(shì)、對(duì)肌電信號(hào)進(jìn)行幅值歸一化處理、全波整流。

圖4 表面肌電信號(hào)預(yù)處理流程Fig.4 Preprocessing workflow for sEMG signals

假設(shè)表面肌電信號(hào)的時(shí)間序列由有效信號(hào)和低頻趨勢(shì)成分兩部分組成：

式中：zs是去掉趨勢(shì)項(xiàng)之后的表面肌電信號(hào)序列；zt是表面肌電信號(hào)中的低頻趨勢(shì)成分。

對(duì)有效信號(hào)的估計(jì)可以表示為

式中 α為正則化參數(shù)。D2的取值為

通過平滑先驗(yàn)算法去趨勢(shì)后，進(jìn)行幅值歸一化處理。歸一化尺度一種可行的選擇是表面肌(surface electromyogram, sEMG)信號(hào)絕對(duì)值中的最大值[22]。但為了排除異常值和采集過程中由于運(yùn)動(dòng)而產(chǎn)生的高幅值異常值對(duì)激活時(shí)刻識(shí)別的影響，歸一化尺度參數(shù)選擇為肌電信號(hào)50個(gè)最大絕對(duì)值中的最小值[23]。經(jīng)過全波整流后，得到去除了基線漂移、低頻趨勢(shì)和高頻噪聲的肌電信號(hào)；再通過低通濾波器得到線性包絡(luò)。

在人體步行過程中足跟擊地時(shí)，腓腸肌的激活是保證腳踝穩(wěn)定的重要因素。外側(cè)腓腸肌表面肌電信號(hào)具有與足底壓力信號(hào)相同的周期性特征，由傳感器采集到的原始足底壓力信號(hào)與同側(cè)下肢的外側(cè)腓腸肌表面肌電信號(hào)如圖5所示。本文提出了一種基于小波變換和閾值設(shè)定的步相識(shí)別方法。通過對(duì)外側(cè)腓腸肌的激活狀態(tài)識(shí)別，確認(rèn)足跟擊地時(shí)刻，進(jìn)而識(shí)別步相。

圖5 一名帕金森患者的時(shí)間對(duì)齊的足底壓力原始信號(hào)與外側(cè)腓腸肌表面肌電原始信號(hào)Fig.5 Synchronized raw data of plantar pressure signal and LG sEMG signal in a PD patient

小波變換可以同時(shí)保留時(shí)域和頻域的信息，有研究表明小波變換在鑒別肌電信號(hào)模式方面優(yōu)于其他時(shí)頻方法，并且相比傳統(tǒng)方法提供了更好的時(shí)頻分辨率，更加適用于不穩(wěn)定的肌電信號(hào)分析[24-25]。

使用離散小波變換代替均方根方法，對(duì)表面肌電信號(hào)進(jìn)行處理，可以更加準(zhǔn)確地識(shí)別肌肉激活時(shí)刻，去除噪聲影響。經(jīng)過離散小波變換，高頻噪聲分量主要集中在細(xì)節(jié)系數(shù)中，而近似系數(shù)主要表示信號(hào)的低頻信息。在識(shí)別激活時(shí)刻過程中，主要關(guān)注的是肌電信號(hào)幅值的低頻變化，關(guān)注低頻信息。在肌肉激活程度識(shí)別過程中，離散小波變換方法具有更高的準(zhǔn)確度[26]。

基于小波的方法是分析非平穩(wěn)信號(hào)如肌電信號(hào)的實(shí)用技術(shù)。離散小波變換(discrete wavelet transform, DWT)對(duì)母小波進(jìn)行縮放和移位，并將離散時(shí)間信號(hào)分解成一組信號(hào)。DWT使用高通和低通濾波器與降采樣方法，將信號(hào)分解成多分辨率系數(shù)。原始肌電信號(hào)S經(jīng)低通濾波器和高通濾波器，獲得第一級(jí)的近似系數(shù)(cA1)和細(xì)節(jié)系數(shù)(cD1)。為了得到多分辨率子集，對(duì)上一級(jí)的近似系數(shù)進(jìn)行降采樣和濾波，并重復(fù)此操作，獲得近似系數(shù) cAn，細(xì)節(jié)系數(shù) cD1，cD2，…，cDn。離散小波變換分解流程如圖6所示。

圖6 表面肌電信號(hào)分解樹Fig.6 Tree decomposition of the sEMG signal

相關(guān)研究表明基于Haar小波的DWT可以更加有效地對(duì)不同動(dòng)作進(jìn)行識(shí)別，對(duì)肌肉活動(dòng)檢測(cè)準(zhǔn)確度較高[26]。并且基于Haar小波的小波變換方法可以更有效地去除肌電信號(hào)中的噪聲[27]。因此本文中，對(duì)預(yù)處理后的外側(cè)腓腸肌表面肌電信號(hào)進(jìn)行離散小波變換，采用Haar小波作為母小波，進(jìn)行5級(jí)分解，獲得近似系數(shù)cA5。隨后通過3 Hz的巴特沃斯低通濾波器，獲得近似系數(shù)的線性包絡(luò)，再通過閾值方法，檢測(cè)激活狀態(tài)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)足跟擊地時(shí)刻的識(shí)別。通過外側(cè)腓腸肌表面肌電信號(hào)進(jìn)行足跟擊地時(shí)刻識(shí)別的具體流程與對(duì)應(yīng)信號(hào)示例如圖7所示。

圖7 帕金森患者外側(cè)腓腸肌sEMG信號(hào)激活識(shí)別處理過程Fig.7 Schematic diagram of LG sEMG activation recognition process in PD patients

本文中，使用了已經(jīng)得到廣泛認(rèn)可的肌肉活動(dòng)檢測(cè)閾值設(shè)定方法[28]，閾值T由式(4)所得。其中，本文取患者在靜止站立時(shí)長度為2 s的外側(cè)腓腸肌表面肌電信號(hào)作為基線，預(yù)處理后提取其平均值M和標(biāo)準(zhǔn)差STD。將近似參數(shù)包絡(luò)線中超過閾值T的時(shí)刻定義為激活時(shí)刻。從非激活向激活過渡的時(shí)刻定義為足跟擊地時(shí)刻。

隨后，將經(jīng)過預(yù)處理與低通濾波求出的線性包絡(luò)e(t)，按照足跟擊地時(shí)刻進(jìn)行劃分。再通過神經(jīng)激活模型計(jì)算每段信號(hào)的肌肉神經(jīng)激活度u(t)。

2.2 神經(jīng)激活度與肌肉激活度

肌電信號(hào)的線性包絡(luò)e(t)轉(zhuǎn)化為神經(jīng)激活度u(t)的過程稱為激活動(dòng)力學(xué)。當(dāng)肌肉纖維被單個(gè)動(dòng)作電位激活時(shí)，肌肉就會(huì)產(chǎn)生抽動(dòng)反應(yīng)。這個(gè)響應(yīng)可以用臨界阻尼線性二階微分系統(tǒng)很好地表示，如式(5)所示。這種類型的響應(yīng)是根據(jù)肌電信號(hào)的輸入e(t)來確定神經(jīng)激活度u(t)的基礎(chǔ)。

式中M、B和K是定義二階動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)的常數(shù)。在實(shí)驗(yàn)室中采集到的數(shù)據(jù)是離散的時(shí)間序列信號(hào)，離散方程表示為

式中：d是采集設(shè)備的延遲，由于所采用設(shè)備延遲為48 ms，采樣周期0.5 ms，所以d取96； β1和 β2是定義二階動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)的參數(shù)。這些參數(shù)將e(t)映射到神經(jīng)激活度u(t)。參數(shù) α、 β1和 β2滿足以下條件：

為了表征神經(jīng)激活度與肌肉激活度之間的非線性關(guān)系，引入一個(gè)函數(shù)：

式中a(t)是計(jì)算所得的肌肉激活度。

2.3 足底壓力數(shù)據(jù)處理與步態(tài)識(shí)別

將時(shí)間對(duì)齊后的足底壓力信號(hào)通過一個(gè)截止頻率為20 Hz的低通濾波器，消除高頻噪聲。基于在足底壓力信號(hào)中識(shí)別出的周期性特征進(jìn)行步態(tài)周期識(shí)別。

在進(jìn)行步態(tài)識(shí)別和劃分時(shí)，考慮到患者體重的特異性以及足底壓力信號(hào)在擺動(dòng)相過程中具有低頻噪聲，設(shè)定區(qū)分?jǐn)[動(dòng)相和支撐相的閾值為體重的5%。記錄每個(gè)步態(tài)周期擺動(dòng)相的結(jié)束時(shí)刻，并作為下一個(gè)步態(tài)周期支撐相的開始時(shí)刻，如圖8所示，為一名PD患者的足底壓力曲線與步態(tài)識(shí)別示意圖。隨后可提取出每個(gè)步態(tài)周期的時(shí)間長度。

圖8 基于足底壓力信號(hào)的步態(tài)識(shí)別Fig.8 Gait recognition based on plantar pressure

在本文中，根據(jù)足底壓力信號(hào)劃分步態(tài)周期，計(jì)算得到步態(tài)周期時(shí)間變異性指標(biāo)，與表面肌電信號(hào)變異性指標(biāo)進(jìn)行交叉驗(yàn)證。

2.4 步態(tài)變異性指標(biāo)

運(yùn)動(dòng)節(jié)律失調(diào)是帕金森患者步態(tài)障礙的一個(gè)主要特征，并且DBS神經(jīng)調(diào)控可能會(huì)對(duì)與步態(tài)相關(guān)的外側(cè)腓腸肌的神經(jīng)指令造成影響。因此，確定步態(tài)變異性作為主要測(cè)評(píng)指標(biāo)。

步態(tài)周期時(shí)間的變異性是公認(rèn)可以反映帕金森患者運(yùn)動(dòng)障礙的評(píng)估指標(biāo)。具體計(jì)算方法如式(9)所示，由步態(tài)周期時(shí)間的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算得到：

計(jì)算肌電信號(hào)激活度變異性時(shí)，令步態(tài)周期個(gè)數(shù)為n。求得每個(gè)步態(tài)周期相應(yīng)的平均肌肉神經(jīng)激活度u(k)，k∈[1,n]。

式中：t∈[1,mk]；mk為第k個(gè)步態(tài)周期的樣本長度。計(jì)算神經(jīng)激活度變異指標(biāo)：

對(duì)肌肉激活度a(t)計(jì)算變異指標(biāo)的過程與u(t)相同：

3 臨床實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

3.1 倫理與受試者招募

本研究獲得天津市環(huán)湖醫(yī)院倫理委員會(huì)批準(zhǔn)(2019—35)，并在中國臨床試驗(yàn)注冊(cè)中心注冊(cè)(ChiCTR1900022715)。入組標(biāo)準(zhǔn)為：

1） 需要重新調(diào)整DBS治療參數(shù)；

2） 年齡40歲及以上；

3） 學(xué)歷小學(xué)及以上；

4） 能夠自主站立和行走；

5） 無其他會(huì)對(duì)步態(tài)造成影響的肢體或肌肉相關(guān)疾病。

本研究中，5名接受了腦深部電刺激手術(shù)、并符合入組標(biāo)準(zhǔn)的帕金森患者被招募，其中包括2名男性和3名女性，基本信息如表1所示。所招募的受試者平均年齡61.8歲，平均身高165.0 cm，平均體重67.6 kg。

表1 招募病人的基本信息Table 1 Information of PD patients

實(shí)驗(yàn)開始前，每位帕金森病患者都被充分告知實(shí)驗(yàn)?zāi)康暮筒襟E，并簽署了同意書?；颊叩呐R床特征、所使用的DBS儀器種類、初始DBS刺激參數(shù)以及神經(jīng)調(diào)控過程中所使用的刺激頻率等詳細(xì)信息見表2。

表2 病人DBS神經(jīng)調(diào)控初始參數(shù)Table 2 Patients’ initial DBS programming parameters

3.2 步態(tài)量化測(cè)評(píng)結(jié)果與分析

本文對(duì)5名帕金森患者在接受DBS神經(jīng)調(diào)控時(shí)的步態(tài)變異性進(jìn)行了量化測(cè)評(píng)。根據(jù)表面肌電信號(hào)，計(jì)算出外側(cè)腓腸肌肌電信號(hào)變異性指標(biāo)。根據(jù)足底壓力信號(hào)，識(shí)別步態(tài)周期，計(jì)算步態(tài)周期時(shí)間的變異性指標(biāo)。在不同DBS神經(jīng)調(diào)控頻率下，患者的步態(tài)變異性指標(biāo)有顯著不同，具體結(jié)果如表3所示。

表3 患者神經(jīng)調(diào)控測(cè)試中提取的步態(tài)周期時(shí)間變異性指標(biāo)與外側(cè)腓腸肌肌電信號(hào)變異性指標(biāo)Table 3 CV of step time and GL sEMG under different DBS parameters

在由步態(tài)周期時(shí)間變異性指標(biāo)與外側(cè)腓腸肌變異性指標(biāo)構(gòu)成的二維空間中，特征點(diǎn)變化呈現(xiàn)出一定的趨勢(shì)，如圖9、10所示。圖9、10中藍(lán)色直線為最小二乘法線性擬合結(jié)果，以表示二者變化趨勢(shì)，陰影部分為95%置信區(qū)間。由此可見，患者的特征點(diǎn)離原點(diǎn)越近，即步態(tài)周期時(shí)間變異系數(shù)與所提肌電變異系數(shù)越小，患者步態(tài)變異性越小，步態(tài)越穩(wěn)定。所提指標(biāo)可以為步態(tài)量化測(cè)評(píng)提供參考。

采用皮爾遜相關(guān)性系數(shù)分析所提出的神經(jīng)激活度和肌肉激活度變異性指標(biāo)與步態(tài)周期時(shí)間變異性之間的關(guān)系，相關(guān)性系數(shù)分別為0.602(p=0.000)和0.591(p=0.000)，具有顯著相關(guān)性。由此，說明了本文所提根據(jù)外側(cè)腓腸肌肌電信號(hào)提取神經(jīng)激活度與肌肉激活度變異性指標(biāo)的方法的可行性，確切證實(shí)了所提變異性指標(biāo)的有效性。且本文所提的2種指標(biāo)相較于傳統(tǒng)的步態(tài)周期時(shí)間變異性指標(biāo)，對(duì)患者的狀態(tài)具有更好的分辨率。如圖9、10所示，步態(tài)周期時(shí)間變異性的變化范圍較小，而所提表面肌電信號(hào)變異性指標(biāo)則具有更大的變化范圍，可以更好地對(duì)步態(tài)變異性進(jìn)行分辨。

圖9 外側(cè)腓腸肌神經(jīng)激活度變異性指標(biāo)與步態(tài)周期時(shí)間變異性指標(biāo)呈線性趨勢(shì)Fig.9 Linear regression between the CV of step time and LG neural activation

圖10 外側(cè)腓腸肌肌肉激活度變異性指標(biāo)與步態(tài)周期時(shí)間變異性指標(biāo)呈線性趨勢(shì)Fig.10 Linear regression between the CV of step time and LG muscle activation

在患者的連續(xù)穩(wěn)定步態(tài)周期中，基于肌電信號(hào)提取的神經(jīng)激活度、肌肉激活度在根據(jù)步相劃分后，對(duì)患者每個(gè)步態(tài)周期的量化，如圖11所示。圖11左側(cè)為患者在連續(xù)穩(wěn)定步態(tài)過程中的足底壓力信號(hào)與對(duì)應(yīng)的神經(jīng)激活度、肌肉激活度曲線，右側(cè)為對(duì)應(yīng)的計(jì)算變異性指標(biāo)的步態(tài)周期時(shí)間、平均神經(jīng)激活度和平均肌肉激活度柱狀圖，與對(duì)應(yīng)提取的變異性指標(biāo)。相較于步態(tài)周期時(shí)間長度，所提指標(biāo)具有更好的區(qū)分度。

圖11 一名帕金森患者的足底壓力信號(hào)、神經(jīng)激活度曲線、肌肉激活度曲線與提取出的變異性指標(biāo)Fig.11 Plantar pressure signal, neural activation curve and muscle activation curve and the extracted variation index of a PD patient

針對(duì)帕金森患者神經(jīng)調(diào)控步態(tài)量化測(cè)評(píng)中步態(tài)變異性的評(píng)估，所提的基于外側(cè)腓腸肌sEMG信號(hào)采集、無線傳輸與分析的步態(tài)量化測(cè)評(píng)方法，能為醫(yī)生提供更加有區(qū)分度的指標(biāo)，為臨床診斷提供輔助。

4 結(jié)束語

本文針對(duì)帕金森患者腦深部電刺激神經(jīng)調(diào)控治療步態(tài)量化測(cè)評(píng)需求，分析帕金森病理與步態(tài)特點(diǎn)，提出了一種基于外側(cè)腓腸肌sEMG數(shù)據(jù)的步態(tài)量化測(cè)評(píng)方法。建立一個(gè)肌電和足底壓力信號(hào)同步采集與無線傳輸系統(tǒng)，基于在臨床廣泛應(yīng)用的步行實(shí)驗(yàn)范式，開展臨床研究并進(jìn)行有效性驗(yàn)證。通過時(shí)間同步的足底壓力信號(hào)，驗(yàn)證了所提測(cè)評(píng)方法和指標(biāo)在帕金森病患者步態(tài)量化測(cè)評(píng)中的有效性。且所提神經(jīng)激活度與肌肉激活度變異性指標(biāo)，相較于傳統(tǒng)指標(biāo)具有更好的區(qū)分度。由此，為帕金森神經(jīng)調(diào)控治療提供了一種重要臨床手段。