邱继文¹，夏　青¹，房钰鑫¹，赵美丹¹，郭永明¹

(1.天津中医药大学，天津 300193)

摘要：随着科学技术的发展，传感器技术日趋成熟且逐渐被应用到社会的各个领域，其在康复医学领域中的应用极大地促进了康复评定和康复治疗方法的发展，同时也提高了各类疾病后功能障碍的康复效果。本文通过查阅近五年的国内外文献，对传感器在康复医学领域中的应用做一综述，旨为临床康复工作人员提供参考与借鉴。

关键词：传感器；康复医学；运动功能；认知功能；

      传感器技术是现代信息技术的重要基础技术之一，随着现代检测、控制和自动化技术的发展，传感器技术日趋成熟，人们对其的重视程度也越来越高且被广泛应用于各个领域。其中传感器技术在康复医学领域中的应用为康复评定与治疗技术的发展提供了新的动力。本文通过查阅近五年的相关文献，对传感器在康复医学领域中的应用予以综述，旨在为临床康复工作人员提供参考与借鉴。

1. 传感器在运动功能康复中的应用

1.1传感器在运动功能评定中的应用

      运动功能评定主要是针对患者的肌力、肌张力、关节活动度、平衡、协调、以及步态等功能情况进行评估，以了解患者功能障碍的部位、性质、程度等信息并为后期康复治疗方案的制定与修订提供可靠信息。传感器的应用不仅可简化该评估过程还可提升评估结果的客观性和准确性进而提升

康复治疗的效果 

       步态分析是运动评定中重点评估项目，三维步态分析系统是目前能够客观、定量地评定人体步态的最精密的仪器之一。该系统采用了先进的光学、压力和无线传感技术进行步态信号的采集和分析，可帮助康复医师及治疗师更加客观、量化地发现步态异常的关键环节和影响因素，用于指导各类异常步态患者的康复评估和治疗[1-4]。其中该系统的动力学分析系统的主要设备是三维测力板，测力板是由均匀分布在力板四个角的10 万多个压力传感器所构成，可以实时反映步行时垂直、水平和侧向作用力。患者在上面行走可将步长、步幅、步速、步频、步宽、足偏角、步行周期等时空参数实时分析出来。此外，该系统还可利用有线或无线的传感技术与肌电信号检测系统连接起来，通过放置于表浅肌肉的表面电极或深部肌肉的植入式电极在检测上述参数的同时记录步行过程中相关肌肉的参与情况[5]。

       三维步态分析系统虽可客观、量化、全面的对患者步态进行分析但其价格昂贵难以在临床环境中得以普及推广。而目前最为人们所熟知的Kinect体感设备可通过Kinect传感器与自主研发的虚拟现实平台相结合，使计算机像人类一样感知三维世界并将其转换成同步影像资料，通过这些资料可对身体各部位运动功能状况进行分析[6]。Mike van Diest等[8]采用主成分分析法对Kinect传感器和最先进的可标记性3D相机（MBC）所测得的人体模型10个部位的监测数据进行了分析比较，发现Kinect传感器在识别全身运动模式方面有较高的准确性，且价格低廉，更适于在临床康复训练中推广应用。

       除了前述的大型器械外，很多简易的、小型的传感器在运动功能评定中也起着重要的作用。如G. Saggio等[9]设计的一款基于电阻传感器的膝关节屈曲角度测量系统，该系统通过安装于可穿戴护膝中的电阻传感器记录运动过程中的电阻变化进而推算出膝关节的屈曲角度，可供康复专业人员和膝关节功能障碍的患者在训练过程中实时监测膝关节角度，进而提升康复评估和康复训练的进程。M. Viqueira Villarejo等[10]研制的一款由压力和弯曲传感器组成的集成传感器鞋，此鞋可将步行过程中搜集的步态信息发送到服务器，使医生可直观地观察到患者步行时足部的负重及踝关节角度变化情况。Vanroy等[11]通过在偏瘫患者健侧肱三头肌中点处放置一个由两个加速度计，一个皮肤电反应传感器、热量传感器、皮肤温度传感器和一个环境温度传感器构成的SWP2A系统监测患者每天的能量消耗，并结合患者的个体条件，如身高、体重等信息，通过特有的公式对受试者每项运动的强度进行计算，以达到监测偏瘫患者能量消耗的目的。A Moncada-Torres等[12]利用惯性和气压传感器制作成类似于腕表的装置，患者将此装置带在手腕上后，可以根据传感器接受的信息对患者进行的日常生活活动的代谢当量进行实时监测，与之前的监测代谢当量的设备相比更为简单，而且不会影响患者的活动。

1.2传感器在运动功能训练中的应用

       传感器在运动康复训练中的应用可追溯到1961年,Liberson首次成功将电刺激应用到中风患者当中,通过低频脉冲电刺激腓神经治疗足下垂[13]。然而中风病人的异常步态并不是单纯由足下垂引起的，因此很多人在传统的功能电刺激基础上进行了改进。如Chung等[14]将刺激电极分别放置在胫骨前肌和臀中肌部位，通过脚踏开关传感器控制，使得在步行周期摆动相接通连接胫骨前肌的电刺激，在支撑相接通连接于臀中肌的电刺激，使功能电刺激在步行周期中不断交替的刺激胫骨前肌和臀中肌，进而改善偏瘫患者的步速、步长等步态的时间、空间参数，提升患者的步行能力。除了在下肢中的应用外，传感器在上肢运动康复中也发挥了重要作用。如日本Handa研发了一款拥有30个电刺激通道并采用完全植入式的电刺激系统[15]。该系统中有预先输入的电刺激程序,电刺激强度是根据健康被试时抓握时肌电强度而设置，可较为精确的训练手抓握功能。而目前最常用的患者上肢功能电刺激仪器是第三代智能型电刺激，可通过实时探测表面肌电的方式来捕捉患者即刻的动作意愿，并根据患者的意愿实时提供电刺激，从而协助治疗师以及患者完成完整的功能性治疗以及训练，缩短手功能恢复的时间。但是单纯的FES系统治疗有很多局限性，其中最大的问题是对于下肢功能障碍者，由于患者下肢肌肉萎缩，难以产生足够的力量支持运动[17]。将FES与康复机器人结合可以克服单纯的FES刺激存在的缺点，这也是目前研究的一个热点。康复机器人系统是通过关节角度传感器、生物电信号检测器、足底压力传感器等设备提取患者自主意识信号，并利用该信号控制外部设备辅助中枢神经系统损伤患者进行训练，[19-21]。如由以色列 Argo Medical Technologies 公司研制的人体下肢康复机器人—ReWalk，通过提取的肌电信号控制外部系统，可以使因功能障碍而不能运动的患者重新站立，进而行走和起坐[22]。Novandy Bondhan等[23]开发的一种拥有6个自由度的步态康复机器人,可以根据患者所处的地形情况和运动路径实施更新步行速度。提取患者的脑电进行运动控制也是传感器技术与康复训练结合的途径之一。如加拿大西蒙弗雷泽大学设计的简易便携的BCI 手臂康复系统通过Emotiv 无线头套采集运动想象脑电，然后通过蓝牙设备将数据传送到计算机，经进一步处理和识别后，驱动外骨骼机械手臂，辅助患者进行手臂康复治疗[24]，使患者在家庭中就能进行相应的康复训练。康复机器人的出现对功能障碍较为严重的人群无疑来说是一种福音，但是此类机器人的价格往往均很高昂，难以惠及到不同经济条件的所有患者，如何利用小巧、精准、高效的传感器及轻盈、结实、耐用的分子材料研制一款普惠性广的康复机器人将是一个康复领域的研究热点。

       此外生物反馈技术也是运动康复训练的重要手段之一，是利用各类型传感器（肌电传感器、皮肤温度传感器、脑电传感器）采集患者体内正常或异常的生理事件，加工形成视觉或听觉信号，以教会患者控制非随意的或不易觉察的过程。利用肌电传感器采集患者的肌电信号，通过反馈让患者达到控制肌肉活动的目的，将肌电生物反馈技术与康复训练方法相结合应用于中枢神经系统损伤、运动损伤等造成的肢体运动功能障碍、内脏功能障碍等的训练中可明显提升康复训练效果[26-28]。Kinect体感技术除了在康复评定中发挥作用外，还可用于患者的康复训练，将训练与娱乐相结合，可使患者积极进行主动训练，提升训练效果，更适用于社区与家庭康复[29,30]。

2.传感器在认知功能康复中的应用

       认知障碍是脑卒中、脑外伤以及各类痴呆患者常见的神经心理学症状。C Ballard等[31]人的研究发现，有30%的脑卒中患者在3-15个月内发生认知功能障碍，主要表现为不同程度的意识障碍、记忆障碍等，而认知功能损害是阻碍患者肢体功能与日常生活活动能力改善与提高的重要因素。但有关脑损伤后认知障碍的机制目前尚不明确，大量研究表明脑电传感器可监测患者脑电波，并将脑电波活动情况以视觉形式反馈给患者，这种脑电生物反馈技术可以通过不断的刺激促进脑内侧枝循环的建立进而改善患者的认知功能。如W Nan等人[32]发现记忆存储量与脑电波的活动性有关，生物反馈技术可以改变患者脑电波波段的振幅及频率，提高患者的短时记忆。B Zoefel等[33]利用脑电生物反馈技术对14名受试者在1周内进行5个阶段的训练，在第1阶段和第5阶段后均进行心理旋转测验以评价受试者的认知能力，结果发现14名受试者中有11名受试者的认知能力明显提高。因此，如果在常规的认知训练的同时结合生物反馈技术，可能对改善脑卒中患者的神经功能缺损，对提高认知功能更有帮助。

       Kinect体感技术除了可用于运动功能评定与治疗，其也适用于认知功能障碍的训练。Chang等[34]把Kinempt系统应用于认知障碍患者的工作提示训练中，该系统模拟了一套针对认知障碍患者在披萨饼店快速配餐的康复训练方案。Kinempt系统利用Kinect传感器对患者手部及其腕部的动作进行干预，对动作的正确性进行验证，如果患者配餐动作准确，系统语音模块给予鼓励；如果患者配餐动作有误，语音模块提示错误并进行纠正。结果显示在有Kinempt系统干预的阶段中，患者认知功能训练成功率在90％以上，而无Kinempt系统干预的阶段中患者成功率仅为20-60%。Chen等人利用Kinect传感器，开发了能提升老年人认知功能的体感交互游戏[35]。整个游戏分为“追寻箭头”、“对号入座”和“打松鼠”3个子游戏。试用者在4周的Kinect视频游戏体验前后均进行反应速度和手眼协调能力的测试，结果受试者两方面的能力均有明显的改善。

3.传感器在吞咽功能康复中应用

       吞咽功能障碍是脑卒中常见的合并症之一，发生率高达16%～60%。与吞咽有关的颅神经损伤有关，主要导致咽阶段紊乱、咽阶段延长，表现为咽肌推进力弱、喉关闭不全、环咽肌功能障碍。吞咽障碍可影响摄食及营养吸收，还可导致食物误吸入气管导致吸入性肺炎，严重者危及生命。康复训练是改善神经性吞咽障碍的必要措施，而正确评价患者吞咽功能是康复训练的前提。传感器在吞咽功能康复中的应用也主要集中在患者吞咽功能障碍的评定。如Huckabee等[36]利用压力传感器设计了一种评估因咽部启动顺序混乱造成吞咽障碍的方法—咽部测压法。此款压力传感器包括一个三通道的压力管，在压力管的后方连接三个固态单向的压力传感器。从一鼻孔中把压力管插入到近端食道，把三个压力传感器置于上食管括约肌的上部，分别检测近咽端（大约在舌头水平）、远咽端下3cm处（大约在喉水平）和上食管括约肌下方2cm处的压力，然后把此管固定于鼻外侧。这种咽部测压法可以更清楚地发现吞咽功能障碍中咽的启动顺序紊乱的病理生理学特征，提高吞咽功能障碍的特异性，进而为制定针对性的康复治疗方法提供可靠的前期基础，弥补了吞咽功能障碍评估“金标准”VFSS的许多不足。

       对于吞咽障碍的患者，在进食前常采取特殊的训练方法以防止误吸。据研究，在吞咽的口腔期，舌和硬腭之间的压力是推动食团由口腔进入咽部的最重要因素[37]。因此，评价不同的吞咽训练方法在口腔期中产生的舌压大小是对判断训练的有效性非常有价值。声门上吞咽和超声门上吞咽是对吞咽障碍患者在经口进食前常用的两种特殊手法训练，通过在吞咽前关闭声门防止食物误吸。为了评估两种训练方法在吞咽口腔期中的作用，S. Fujiwara等[38]利用有5个压敏点的舌压传感器测定了在吞咽期间舌对硬腭的压力（即舌压）。通过测定发现，超声门上吞咽时五个压敏点上的压力均显著增加，而声门上吞咽仅有硬腭前部压力的增加，因此超声门上吞咽方法对于在口腔期推动食团来说作用更为显著，更适合用于口腔期吞咽障碍患者的吞咽训练。

4.传感器在康复工程中的应用

        康复工程的目的是充分利用现代科学技术手段克服由于各种原因造成患者功能障碍，使其尽可能最大程度地恢复或代替原有功能，因此将先进的传感器技术应用于康复工程中，是康复工程技术人员、康复治疗师共同努力的方向。

中风患者行走时多依靠健侧负重，为了使患者健侧和患者均匀负重、改善患者异常步态，Jung等[39]在为中风患者设计了一款带有压力传感器的拐杖，用于监测患者步行过程中下肢负重情况。拐杖与患者的股骨大转子同高，当患者健侧负重超过预设的阈值时，便会发出“嘟嘟”声。当提示音响起，会自动发出“尽量不要让拐杖响”的提示音，进而改善患者的患侧负重能力，提升步态。

      Abd Razak等[40]通过在肘关节前、后、左、右侧放置F-Scan传感器，对肱骨截肢患者佩戴不同假肢后肘关节处的生物力学原理进行了评估，研究发现截肢患者佩戴自身力源性矫形器、肌电性矫形器、空气夹板性矫形器后肘关节处的生物力学特征及接受腔处的压力有很大差异。穿戴矫形器时作用于肘关节处的力量和扭转力矩可以帮助提高康复治疗方案的制定和改善康复进程，作用于接受腔的压力决定了残肢以后的形状和特征，矫形器师可根据作用于假肢肘关节处和接受腔系统的压力的不均衡进行调整，根据患者残肢情况选择最为合适的上肢矫形器进行日常穿戴。

       截肢患者的残肢与假肢接受腔之间的表面压力会直接影响患者佩戴假肢时的舒适度，如果接受腔处的压力过大将损害患者残肢。为了控制接受腔处的压力，Abd Razak等[41]设计了一款空气夹板接受腔系统，该系统包括空气夹板和FSR压力传感器两部分，其中FSR压力传感器采用矩形印刷技术制成，厚度仅0.18mm，因此不会影响患者的穿戴。传感器被设置在能够感受0-100kPa的压力之间，一旦接受腔处的压力超出100kPa，此数值将被传送到微处理器，进而阻止泵气和保持气体压力，最终目标是使空气夹板接受腔的压力保持在40kPa左右。通过此方式，可防止气体夹板接受腔处压力过大，从而减轻残肢的疼痛、水肿及不适感。因此，此款接受腔对康复工程学科来说意义重大。

5.展望

       随着信息时代的到来，传感器技术已成为信息社会的重要技术基础，传感器技术与康复医学的结合越来越紧密。在传感器的类型中，压力传感器被康复训练广泛应用，其他类型的传感器如温度传感器、化学传感器等是否可用于康复医学中，是有待研究的问题。此外，言语功能障碍也是患者常见的障碍类型之一，然而目前将传感器技术与言语训练相结合的研究较少。因此，在传感器技术高速发展的时代，希望有更多的传感器类型应用于康复训练的各个方面，为存有功能障碍患者的功能恢复提供更多的便利。

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