A型肉毒杆菌毒素搭配机器人在改善运动康复助力中风肌肉痉挛中的应用
2025-09-19 来源:本站 点击次数:100
中风肌肉痉挛怎么破？“美容针”搭配机器人改善运动康复
引言/背景介绍
机器人辅助疗法在中风神经康复中广泛应用。机器人可通过精准检测患者的表面肌电（EMG ）信号，实现如开关控制、比例控制、基于肌电模式识别的控制，以同步辅助患者完成握拳等动作训练。然而由于中风患者神经损伤，肌肉经常出现痉挛现象（不自主的肌肉僵硬或收缩），干扰了机器人对EMG检测的准确性，进而导致辅助康复受限。
机器人辅助疗法
中风后肌肉痉挛
在医疗美容领域，A 型肉毒杆菌毒素（BoNT-A，即常说的 “瘦脸针”“除皱针” 核心成分）是应用最广泛的微创美容材料之一，核心原理是通过暂时阻断神经与肌肉间的信号传递，减少肌肉过度活动，从而改善因肌肉运动过度导致的外观问题。研究发现，A型肉毒杆菌毒素（BoNT-A）是治疗中风后痉挛的有效方法，那么其对中风患者运动检测是否有影响呢？
来自康复大学的周平团队在 2024 年第 17 届国际康复工程与辅助技术大会上发表了题为《Effect of Botulinum Toxin Type A on EMG-based Motion Detection: a Pilot Study on Post-Stroke Patients》的文章，揭示了 A 型肉毒杆菌毒素（BoNT-A）可通过降低中风后患者的肌肉痉挛程度，提升基于肌电图（EMG）的运动检测准确性（平均提高 9.5±3.5%），进而可能改善机器人辅助中风康复的人机交互体验。
图 1. 论文信息
研究方法与结果呈现
本研究共招募了4名中风后偏瘫且伴随中重度痉挛的患者（MAS评分2–3），所有受试者均接受了临床常规的BoNT-A注射治疗。在治疗前及治疗后两周分别对患者的屈指浅肌（flexor digitorum superficiali, FDS）进行了常规的功能性测量：通过Fugl-Meyer手功能评分（FMA-C）来评估手部运动能力，用改良Ashworth量表（MAS）量化痉挛程度，并使用握力计检测手部的最大收缩力。这些临床指标为BoNT-A的干预效果提供了基础参考。
研究人员利用HD-EMG技术进行数据采集，采集设备为TMSi公司（荷兰）研发的SAGA高密度肌电采集系统（图2）。他们在患者的屈指浅肌表面贴附了一块64通道（8*8）柔性电极阵列，电极直径4mm，间距4mm，能够捕捉到极为精细的肌电信号。实验过程中，患者坐在桌前，肘部和肩关节保持在指定角度，手臂放松。研究人员指导受试者通过自主等长收缩1完成手部闭合动作（方式为握棒球），并尽可能稳定保持 5 秒以上。为避免受试者出现精神疲劳和肌肉疲劳，在连续两次动作之间有充足的休息。
注1：等长收缩（isometric contractions）：指肌肉在收缩过程中长度保持不变，但产生张力的收缩形式，如保持特定姿势时的肌肉活动，文中 “握棒球并稳定保持” 即属于此类收缩。
研究人员通过视觉检查确定运动起始与终止（真值），将每个试次分为运动前、运动中（自主收缩）、运动后三段，每段再分为400ms 无重叠分析窗，运动中窗标记为 “收缩”，运动前 / 后窗标记为 “休息”。同时采用运动检测算法来标记EMG的“收缩”和“休息”。该方法基于振幅的阈值法，即分析400ms的EMG信号均方根（RMS），幅值超过阈值，就判定为运动，否则视为静息。这一方法虽常用于健康受试者的运动检测，却对痉挛患者来说存在问题：因为在痉挛的作用下，即便患者处于静息状态，也常常出现自发放电，从而被误判为运动。研究人员对运动前、运动中（自主收缩）、运动后三个阶段的准确性采用 0.25、0.5 和 0.25 的权重进行加权平均，以此估算该次实验的整体运动检测准确性。通过微调阈值，可得到BoNT-A的干预前后两次实验的最大运动检测准确性。
实验结果表明，BoNT-A治疗不仅减轻了痉挛，所有 4 名患者治疗后 MAS 评分均降低（图3），还显著改善了动作检测效果。如图4所示，四名受试者的检测准确率平均提升约9.5% ± 3.5%，其中两名患者的改善具有统计学意义（p < 0.05）。
图3. 卒中受试者人口统计学资料以及BoNT-A治疗前后功能性测量得分
图4. BoNT - A治疗前后运动检测准确率
治疗前，患者在实际休息阶段的肌电信号中常夹杂大量“伪动作”（痉挛），超过四分之一的信号窗口被误判为运动；治疗后，这类痉挛信号显著减少，运动检测算法误判比例下降至20%以下（图5）。换言之，BoNT-A帮助肌电信号在休息阶段变得更加“安静”，让系统更容易识别真正的动作意图（图6）。
总结与讨论：BoNT-A让康复机器人更“懂”患者的运动意图
随着BoNT-A抗痉挛治疗与高密度肌电技术的结合不断深入，基于EMG的运动意图识别正从“模糊的信号捕捉”走向“清晰、鲁棒的人机交互”。本研究通过对比治疗前后的肌电信号变化，验证了BoNT-A不仅能缓解痉挛，还能让肌电信号“安静”下来，使运动与静息的界限更加清晰，从而显著提升了动作检测的准确性。
这一发现为康复机器人“读懂”患者的运动意图提供了新的生理学支持。以往中风患者在使用肌电控制系统时，常常因为痉挛带来的自发放电而出现“误触发”，让训练过程既不自然，也不高效。而在BoNT-A干预后，系统能够更准确地识别真正的随意收缩，康复机器人也就能更顺畅地与患者互动，训练过程因此变得更安全、更可靠。更重要的是，这项研究为未来“药物+技术”的康复新模式提供了范例。BoNT-A不仅是单纯的抗痉挛手段，更可能成为智能康复的“助推器”，帮助肌电接口减少噪声干扰，让人工智能和机器人更精准地发挥作用。正如研究团队所强调的，这不仅是一项关于药物的研究，更是推动中风康复走向智能化、个性化的一次探索。
原文链接
Y. Zhang et al., “Insula-Medial Prefrontal Cortex Functional Connectivity Modulated by Transcutaneous Auricular Vagus Nerve Stimulation: An fMRI Study,” IEEE J. Biomed. Health Inform., vol. 28, no. 10, pp. 5962–5970, Oct. 2024.
https://ieeexplore.ieee.org/document/10776133
研究团队介绍
本文作者包括Zeng Xuemei, Sun Weishuang, Lu Zhiyuan, Li Tieshan, 公维军和周平；其中Zeng Xuemei、Lu Zhiyuan、周平教授来自康复大学（中国青岛），Sun Weishuang来自潍坊山东第二医科大学，Li Tieshan来自青岛大学附属医院康复医学科，公维军教授来自北京首都医科大学附属北京康复医院神经康复科。
关于维拓启创
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引言/背景介绍
机器人辅助疗法在中风神经康复中广泛应用。机器人可通过精准检测患者的表面肌电（EMG ）信号，实现如开关控制、比例控制、基于肌电模式识别的控制，以同步辅助患者完成握拳等动作训练。然而由于中风患者神经损伤，肌肉经常出现痉挛现象（不自主的肌肉僵硬或收缩），干扰了机器人对EMG检测的准确性，进而导致辅助康复受限。
机器人辅助疗法
中风后肌肉痉挛
在医疗美容领域，A 型肉毒杆菌毒素（BoNT-A，即常说的 “瘦脸针”“除皱针” 核心成分）是应用最广泛的微创美容材料之一，核心原理是通过暂时阻断神经与肌肉间的信号传递，减少肌肉过度活动，从而改善因肌肉运动过度导致的外观问题。研究发现，A型肉毒杆菌毒素（BoNT-A）是治疗中风后痉挛的有效方法，那么其对中风患者运动检测是否有影响呢？
来自康复大学的周平团队在 2024 年第 17 届国际康复工程与辅助技术大会上发表了题为《Effect of Botulinum Toxin Type A on EMG-based Motion Detection: a Pilot Study on Post-Stroke Patients》的文章，揭示了 A 型肉毒杆菌毒素（BoNT-A）可通过降低中风后患者的肌肉痉挛程度，提升基于肌电图（EMG）的运动检测准确性（平均提高 9.5±3.5%），进而可能改善机器人辅助中风康复的人机交互体验。
图 1. 论文信息
研究方法与结果呈现
本研究共招募了4名中风后偏瘫且伴随中重度痉挛的患者（MAS评分2–3），所有受试者均接受了临床常规的BoNT-A注射治疗。在治疗前及治疗后两周分别对患者的屈指浅肌（flexor digitorum superficiali, FDS）进行了常规的功能性测量：通过Fugl-Meyer手功能评分（FMA-C）来评估手部运动能力，用改良Ashworth量表（MAS）量化痉挛程度，并使用握力计检测手部的最大收缩力。这些临床指标为BoNT-A的干预效果提供了基础参考。
研究人员利用HD-EMG技术进行数据采集，采集设备为TMSi公司（荷兰）研发的SAGA高密度肌电采集系统（图2）。他们在患者的屈指浅肌表面贴附了一块64通道（8*8）柔性电极阵列，电极直径4mm，间距4mm，能够捕捉到极为精细的肌电信号。实验过程中，患者坐在桌前，肘部和肩关节保持在指定角度，手臂放松。研究人员指导受试者通过自主等长收缩1完成手部闭合动作（方式为握棒球），并尽可能稳定保持 5 秒以上。为避免受试者出现精神疲劳和肌肉疲劳，在连续两次动作之间有充足的休息。
注1：等长收缩（isometric contractions）：指肌肉在收缩过程中长度保持不变，但产生张力的收缩形式，如保持特定姿势时的肌肉活动，文中 “握棒球并稳定保持” 即属于此类收缩。
图2. 使用SAGA设备进行高密度肌电信号采集实验设置
研究人员通过视觉检查确定运动起始与终止（真值），将每个试次分为运动前、运动中（自主收缩）、运动后三段，每段再分为400ms 无重叠分析窗，运动中窗标记为 “收缩”，运动前 / 后窗标记为 “休息”。同时采用运动检测算法来标记EMG的“收缩”和“休息”。该方法基于振幅的阈值法，即分析400ms的EMG信号均方根（RMS），幅值超过阈值，就判定为运动，否则视为静息。这一方法虽常用于健康受试者的运动检测，却对痉挛患者来说存在问题：因为在痉挛的作用下，即便患者处于静息状态，也常常出现自发放电，从而被误判为运动。研究人员对运动前、运动中（自主收缩）、运动后三个阶段的准确性采用 0.25、0.5 和 0.25 的权重进行加权平均，以此估算该次实验的整体运动检测准确性。通过微调阈值，可得到BoNT-A的干预前后两次实验的最大运动检测准确性。
实验结果表明，BoNT-A治疗不仅减轻了痉挛，所有 4 名患者治疗后 MAS 评分均降低（图3），还显著改善了动作检测效果。如图4所示，四名受试者的检测准确率平均提升约9.5% ± 3.5%，其中两名患者的改善具有统计学意义（p < 0.05）。
图3. 卒中受试者人口统计学资料以及BoNT-A治疗前后功能性测量得分
图4. BoNT - A治疗前后运动检测准确率
治疗前，患者在实际休息阶段的肌电信号中常夹杂大量“伪动作”（痉挛），超过四分之一的信号窗口被误判为运动；治疗后，这类痉挛信号显著减少，运动检测算法误判比例下降至20%以下（图5）。换言之，BoNT-A帮助肌电信号在休息阶段变得更加“安静”，让系统更容易识别真正的动作意图（图6）。
图5. 受试者S1在BoNT-A治疗前( A )和治疗后( B )所有分析窗口的RMS值分布情况。微调后的阈值对应于运动检测中的最大精度，如水平方向灰色虚线所示
图6. 受试者S1的运动检测结果。检测到运动的分析窗口以灰色背景显示。( A ) BoNT - A治疗前的代表性结果。( B ) BoNT - A治疗后的代表性结果。CH n 表示第n个通道
总结与讨论：BoNT-A让康复机器人更“懂”患者的运动意图
随着BoNT-A抗痉挛治疗与高密度肌电技术的结合不断深入，基于EMG的运动意图识别正从“模糊的信号捕捉”走向“清晰、鲁棒的人机交互”。本研究通过对比治疗前后的肌电信号变化，验证了BoNT-A不仅能缓解痉挛，还能让肌电信号“安静”下来，使运动与静息的界限更加清晰，从而显著提升了动作检测的准确性。
这一发现为康复机器人“读懂”患者的运动意图提供了新的生理学支持。以往中风患者在使用肌电控制系统时，常常因为痉挛带来的自发放电而出现“误触发”，让训练过程既不自然，也不高效。而在BoNT-A干预后，系统能够更准确地识别真正的随意收缩，康复机器人也就能更顺畅地与患者互动，训练过程因此变得更安全、更可靠。更重要的是，这项研究为未来“药物+技术”的康复新模式提供了范例。BoNT-A不仅是单纯的抗痉挛手段，更可能成为智能康复的“助推器”，帮助肌电接口减少噪声干扰，让人工智能和机器人更精准地发挥作用。正如研究团队所强调的，这不仅是一项关于药物的研究，更是推动中风康复走向智能化、个性化的一次探索。
原文链接
Y. Zhang et al., “Insula-Medial Prefrontal Cortex Functional Connectivity Modulated by Transcutaneous Auricular Vagus Nerve Stimulation: An fMRI Study,” IEEE J. Biomed. Health Inform., vol. 28, no. 10, pp. 5962–5970, Oct. 2024.
https://ieeexplore.ieee.org/document/10776133
研究团队介绍
本文作者包括Zeng Xuemei, Sun Weishuang, Lu Zhiyuan, Li Tieshan, 公维军和周平；其中Zeng Xuemei、Lu Zhiyuan、周平教授来自康复大学（中国青岛），Sun Weishuang来自潍坊山东第二医科大学，Li Tieshan来自青岛大学附属医院康复医学科，公维军教授来自北京首都医科大学附属北京康复医院神经康复科。
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维拓启创（北京）信息技术有限公司成立于2006年，是一家专注于脑科学、康复工程、人因工程、心理学、体育科学等领域的科研解决方案供应商。公司与国内外多所大学、研究机构、企业长期保持合作关系，致力于将优质的产品、先进的技术和服务带给各个领域的科研工作者，为用户提供有竞争力的方案和服务，协助用户的科研工作，持续提升使用体验。
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