虚拟现实和中风康复机器人: 我们从这里开始吗?

Eric Wade, PhD,^1,2 and Carolee J. Winstein, PhD, PT ^1,3

¹Motor Behavior and Neurorehabilitation Laboratory, Division of Biokinesiology and Physical Therapy at the Herman Ostrow School ofDentistry, University of Southern California, Los Angeles, California; ²Interaction Laboratory, Department of Computer Science at the Viterbi School of Engineering, University of Southern California, Los Angeles, California; ³Department of Neurology, Keck School of Medicine, University of Southern California, Los Angeles, California.

促进脑卒中风后的恢复需要协同和创新的方法来进行神经康复的研究。任务导向性训练方法（TOT）包括具有挑战性的，可适应的和有意义的活动，已经在几个大型多站点的诊断性试验中取得了成功的结果。这样，近年来随着虚拟现实技术和机器人技术的发展，为促进神经康复的临床研究提供了优越的环境。虚拟现实和机器人利用多式联运的感官界面影响人类行为。在治疗设置，这些系统可以用来定量监测，操纵和增强用户与环境的互动，达到促进功能恢复的目标。本文介绍了在虚拟现实和机器人的最新进展，以及协同的最佳临床实践效果。此外，我们描述了未来的自动评估和以家庭活动为基础的干预措施。最后，我们提出了一个更广泛的方法来确保技术的评估和干预的补充和维持循证实践以病人为中心的观点。

关键词：评估、神经康复、康复机器人、面向任务的训练，虚拟现实

在康复领域的一个持续性的挑战是决定如何促进由神经损伤导致的运动功能障的恢复，例如中风。在美国，每年有795000个新的或复发的中风发病患者；超过半数的这些人带着运动障碍继续生活。1任务导向的培训（TOT）已成为一个脑卒中后恢复能力的主要方法之一；2对于TOT，虽然有多种不同的解释，但是我们规定了3个标准。首先，训练必须具有足够的挑战性去促进学习；第二，必须是不断改进的和适应性强的，由于系统调整时间到长期或短期用户都能继续获得或完善新技能。第三，它必须足够有趣和有意义去吸引用户积极解决问题。基于这些标准，我们知道康复实践任务应该是具体的并且有数据驱动。他们应该能调节难度水平，和难度大小应该是定量的，可以使系统持续发展和患者特异性定期评估。

两个技术领域均对神经康复领域表现出很大的希望，其中最显著的成果是任务导向性训练项目。第一，虚拟现实（VR）能辅助康复，其特征在于系统包括用户计算机接口，实时模拟环境和多式联运感官通道，允许用户交互。第二，机器人辅助康复，其特征在于通过使用感官、驱动装置和机器智能，以促进电机和/或用户的神经互动。在两案例中，用户与技术接口交互通过模型（或模拟）现实世界的场景。这些技术工具呈现自己作为促进康复的功能，正如TOT程序实现的功能是由于它是定量的，可靠的，自适应自然的。在这篇文章中，我们围绕在康复中使用这些技术探讨了一些问题。

我们首先说最近在VR与机器人辅助康复领域的研究工作。我们遵循这2个有前途的方向简要讨论在这些领域的研究-自动化评估与居家能力的康复辅助。最后，我们提出了一个更广泛的方法确保这种技术介入的设计能引起病人和医生双方的注意，使他们被康复科学领域最新的迹象所引导。

VR用于中风康复

VR康复的特点是认知和物理任务整合在多式联运感官环境。VR有望能增强身体机能，利用先进的科技能力增强（或限制）感觉能力。富有意义的任务（在虚拟环境）能潜在的影响用户康复的核心过程，包括身体机能和国际定义分类功能、残疾和健康（ICF）模型的活动水平。虚拟现实已经被用来与上（UE）和下肢（LE）电机控制、手和手指，步态训练，平衡，轮椅使用，认知，心理实践，社区生活和空间忽视联系起来。在这里，我们讨论的几个和我们研究相关的项目，因为他们使用了一些关于TOT合适的方法框架。

接受常规物理治疗的受试者获得额外的通过各种交互情景演示的平衡训练。它们都被分配了任务，例如在虚拟环境中操纵一个物体的各种用于平衡训练的活动。与仅受到传统干预的对照组相比，参与者接受VR训练均表明增加了动平衡和步行速度。在另一个研究中，flynnetal采用了现成的索尼Play-Station EyeToy展示了它如何作为一个低成本的平衡康复工具。EyeToy是使用USB摄像头显示播放器的图像变成游戏。在对一个人单独的慢性中风患者使用了EyeToy一小时后，这些研究人员客观的表示了对动态步态指数的相关改进。这些例子代表了显着不同的VR系统（例如，一个完全沉浸式定制系统与一个现成的游戏设备）在常见的个人脑卒中风后的问题中的应用。

虚拟现实技术也被用来帮助坐轮椅的人关注空间及上肢（UE）康复。Buxbaum等人证明可以使用虚拟轮椅任务评估轮椅导航能力。VR任务的管理比现实生活中航行评估的管理更可行；此外，参与者的表现显示为正相关Moss Magee Wheelchai导航测试成绩。VR也被用来给需要手动轮椅的偏瘫患者提供偏瘫训练和运动。利用有益的活动生物反馈技术提高了训练的任务表现和动机。奥康纳等人利用GAMEWheels的生物反馈技术，便携式滚筒系统和一台电脑之间的交互接口，使轮椅使用者进行轮椅推进运动时玩商用电脑视频游戏。他们能够测量用户个体的生理响应，并帮助用户达到和保持最佳的运动水平。

以VR和游戏为基础的系统也应用于恢复中风患者的手和手指功能。阿达莫维奇等人创建的一个基于VR的手康复训练系统，系统对8个慢性脑卒中患者进行了训练包括手势、手指屈伸速度速度、独立手指运动以及手指力量。所有参与者的结果都有提高，包括运动意图分析析Jebsen Taylor的手功能测试（jtthf）。在另一项研究中，szturm等人使用了一个互动电脑游戏系统，再加上操纵普通物体，作为一种对脊髓损伤和卒中患者的重复的、任务特异性的运动疗法。参与者从25个不同的商业视频不同难度的游戏中挑选，他们在JTTHF测试中操纵游戏屏幕前面的物体从而改善手指功能。VR在康复中的作用仍是继续关注和讨论的主题，如在最近已被证实的医学虚拟现实会议。大部分的讨论聚焦于联邦政府资助中心正在进行的对老龄化与残疾人的VR脑卒中风康复应用研究。这些系统表明，操纵有意义任务的能力、传递感觉的模式和基于虚拟现实实践环境对脑卒中风患者很有吸引力。

中风康复机器人

像VR，机器人已被用作康复工具的一些损伤，包括用上肢的欠缺和下肢的电机控制，手和手指，手腕，步态，位置感测，运动动力学，本体感受和生活基本条件。机器人辅助康复研究下肢康复的重点是步态再训练。体重量–跑步机训练（BWSTT）的步态往往需要2至3名临床医生身体移动病人的腿，而线束支持部分患者体重当他们走在跑步机上时。作为替代这种物理强化过程中，研究人员有用下肢矫形器协助移动用户训练过程中的腿。一个著名的工具是商业机器人驱动的步态矫形器，Lokomat（Hokoma，Inc，Volketswil，瑞士）。这种矫形器是具有机器人装置的跑步机，它通过引导腿的步态周期来提供体重支持和不同水平的步态援助。在一项试点研究中，Westlake和Patten比较了传统的减重步行训练（BWSTT）和基于Lokomat机器人疗法的效果。他们发现虽然主要结局指标无差异，但是使用Lokomat的参与者在4个辅助措施上有所改进（包括自选步行速度）。一个由Hidler领导的多点随机临床试验表明，关于机器人辅助BWSTT和传统的步态再训练的相对有效性是尚未确定的，但Husemann等人的研究结果表明这项技术是有希望实现的。一个对Lokomat矫形器的批评是它限制了用户的躯干和骨盆的移动性。这导致了调查具有额外程度的矫形器允许躯干和骨盆运动的自由并促进“更自然”的步态模式。Agrawal等人开发了一种下肢矫形器具有不同水平的有效步态辅助允许更多的上身活动。其设备在早期的试点研究中显示出希望并且目前正在开发用于随机化控制试验。绝大多数机器人设备为个人中风患者专门定制的上肢康复机器人。 这些康复机器人大多是用于执行用手或手臂练习特定操作的动手工具; 它们被装备和电机一起产生和应用辅助力，传感器测量用户应用力量，以及计算机来监视和显示进度（一些例子包括开发的设备由Krebs，Reinkensmeyer和Kahn）。机器人导向运动范围从被动，机器人在没有病人运动的情况下移动受影响的肢体，到积极协助，其中人类作出贡献是机器人辅助的运动完成运动和主动抵抗其中机器人提供对所述运动的阻力。这种指导康复包括诱导快速被动肘和手腕运动而不是相对于目标，机器人辅助瞄准任务，其中对象试图向移动计算机显示目标移动，以及抵抗瞄准任务。Reinkensmeyer开发了ARM指导帮助个人中风患者学习如何使用受影响的胳膊来瞄准对象。 卡恩和同事进行了他们研究并确定有所改进参与者谁使用的ARM指南可媲美执行传统达成练习的参与者。 上述结果措施工作主要得出损害尺度分数; Fugl-Meyer评估（FMA）机器人干预后评分增加期间（从6周到2个月）最近的5项研究中有4项。其中两项研究包括后续措施这些影响在4个月甚至6个月都没有得到维持。

在Lum等人的研究中，经历了2个月的上肢接触机器人训练脑卒中风后参与者与接受神经发育治疗的参与者对比，强度和达到受影响肢体的距离增加了。但没有报告这些变化是否是可持续的，也没有报告随访分数。 最近，Schweighofer等人开发了自适应自动机器人任务实践系统（ADAPT），以真实世界的下肢任务，自适应自动机器人任务实践系统使用各种工具来模拟任务，例如旋转一个门把手或拧开一个罐子，并根据性能自动更改任务工具并推进参与者。 早期的结果ADAPT机器人已经展示了技术设备的可行性。最近，用于评价麻省理工学院 Manus机器人辅助系统治疗的有效性随机对照试验完成。试验比较3组; 参与者接受密集机器人辅助治疗，强化（人类辅助）比较治疗和常规护理。 总体结果表明两组接受密集治疗（机器人或人类）显示中度改善FMA分数。机器人辅助组的参与者显示更好结果对中风影响量表，但2个密集组之间没有初次或二次结果的统计学意义上的差异，这都比平常护理组好。

因为人 - 机器人接触涉及安全问题，动手机器人方法可面临挑战。新的康复方法社会辅助机器人（SAR）已经产生并反应了其中一些挑战。 非接触方法的社会辅助机器人为参与者提供了参与功能性治疗相互作用的机会和安全方便地在诊所或家庭以方便用户的方式（以这种方式，SAR类似于非接触式VR策略）。 有飞行员来自南加州大学的资助创意技术研究所和国家科学基金会，我们开发了一个非接触机器人辅助康复系统，使用轻量级可穿戴惯性测量单元（IMU）传感器来确定行程受影响的位置肢体（参见图1）。然后我们进行了一个试点研究，以检查其系统有效性并确定患者对非接触机器人鼓励使用麻痹臂功能任务的满意度。 来自飞行员的数据研究揭示了受中风影响的人和我们的非接触康复机器人互动的积极反应。

图1. 社会辅助机器人。指导个人脑卒中风后的运动任务练习。机器人提供说明，反馈和鼓励作为hemiparetic个人卒中后练习上限（上肢训练）线谜练习任务

因此，我们可以说这些基于机器人干预措施，以及早期讨论的VR项目，显示了一个使用技术补充康复程式的有前途的方向。 下一个展示技术可行性后的逻辑和独特的方法是开发使用VR和基于机器人技术的方法作为嵌入式和新型的培训和评估组件理论理论上的辩护、循证以及TOT项目的成分。 接下来讨论是如何扩展这些概念到自动化评估和家庭康复和恢复中。

在家进行功能恢复

VR和机器人的另一个有前途的方向是以家庭为基础的干预措施的发展。介绍家庭康复工具具有的几个优点（1）提供视图干预措施的短期和长期影响，（2）捕获隐式和显式干预效果，以及（3）提高质量，强度，和家庭内任务练习的持续时间。 当前用来理解干预措施的影响的方法，包括临床评价，标准化结果测量，转移和保留测试，提供功能的快照能力和相同，或类似的学习程度，当做治疗联系的任务。但是，因为他们提供了更瞬时的图片，总有参与者有情况糟糕的一天的可能性（或任何其他临时条件影响性能）会影响测量。为了完全确定临床干预的效果，我们需要更加细致的理解临床环境以外的患者会发生什么。 已知学习不能直接测定，大多数运动学习模型在合并期间包括显着程度的离线处理。 这些合并记忆是后来在治疗环境外观察到的行为; 这些行为反映了所学到的整合进入现实世界环境。正确使用一些上述设备可以向捕获更长期治疗周期和有益处的运动疗法的目标前进。

基于家庭的应用在远程医疗的领域内，广义定义为在一定距离内使用电信工具交付保健和分享医疗知识。有些仪器电器和一般应用的可穿戴设备（也就是说，不是针对卒中后的个体）的例子， 例如，Junnila等人描述了用于计步器，心脏的远程监视的系统速率传感器，床传感器，红外传感器，电容式传感器。 Marshollek等人描述了使用加速度计，电皮肤的技术反应（GSR），皮肤温度传感器，热量FLUUX传感器和计步器来监视ADLs。Medjahed等人通过描述采取了不同的方法如何通过ADL仪器监测家用设备，包括电话，门铃，水槽水龙头，咖啡机，洗碗机和其他家电等。Gourlay等人开发了一个VR系统，包括一个功能齐全的虚拟

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