基于混合现实（MR）的上肢运动功能评估系统在脑卒中后认知障碍（PSCI）康复中的可行性与可靠性研究

　　为解决脑卒中后认知障碍（PSCI）患者上肢运动功能障碍传统评估方法存在认知负荷高、主观性强等问题，研究人员开发了一种基于混合现实（MR）技术的自动化评估系统。该系统整合虚拟演示手与可穿戴传感器，通过七项标准化任务捕捉运动学数据。研究结果表明，MR评估在主观体验（如实用性、沉浸感）和客观指标（如路径长度ICC=0.85）上均优于视频和VR，且诱导更低的疲劳感和晕动症，为PSCI康复提供了可靠、高效且易于接受的客观评估工具。

　　

脑卒中是中国成年人致残和过早死亡的首要原因，其高发病率、高致残率给患者、家庭及社会带来了沉重的负担。脑卒中后认知障碍（Post-Stroke Cognitive Impairment, PSCI）和上肢运动功能障碍是其最常见的后遗症之一，两者常常并存，相互影响，使得康复过程尤为复杂。临床上，对上肢运动功能的评估多依赖于Fugl-Meyer评估（FMA）、动作研究臂测试（ARAT）等标准化量表。然而，这些传统方法存在明显的局限性：它们通常耗时较长（如FMA需30-45分钟），容易导致患者疲劳；对于伴有认知障碍的PSCI患者，其理解和使用说明的能力下降，可能导致评估结果出现“地板效应”，即无法敏感地检测出细微的功能改善；此外，评估过程依赖于治疗师的主观判断，其一致性和可重复性受到挑战。

为了克服这些障碍，技术辅助的评估方法应运而生。视频引导、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）等技术已被探索用于提供标准化的任务演示和更客观的数据采集。但每种技术都有其短板：视频引导缺乏互动性和沉浸感；VR虽然沉浸感强，但完全封闭的虚拟环境容易引发眩晕（晕动症）和不适感，且对认知要求较高；AR则将虚拟信息叠加于现实世界，但其沉浸感较低，且通常依赖于固定位置的光学摄像头，限制了其灵活性和部署范围。

在此背景下，混合现实（Mixed Reality, MR）技术展现出独特的优势。它能够将虚拟物体无缝地融入到使用者所处的真实物理环境中，在提供沉浸式指导的同时，又保持了与现实环境的交互，从而在沉浸感与可理解性之间取得了良好的平衡。MR头戴设备通常还内置深度传感摄像头，能够捕捉用户及其周围环境的三维数据，若与可穿戴传感器结合，便可实现对上肢运动的精确追踪，为自动化、精细化的功能评估提供了可能。

本研究发表于《Medicine in Novel Technology and Devices》，旨在开发并验证一套基于MR的上肢运动功能评估系统，专门针对伴有认知障碍的脑卒中患者。研究团队假设，通过MR技术提供的虚拟演示手（以第一人称视角呈现）可以激活镜像神经元系统，降低患者的认知负荷，并通过高精度的运动学数据捕捉，实现对运动功能的客观、量化评估，其可靠性和用户体验将优于传统的视频和VR方法。

为开展此项研究，研究人员招募了10名健康的年轻参与者（男性3人，女性7人）进行方法学验证。研究采用了Pico 4 Ultra Enterprise MR头显作为核心设备，利用Unity引擎开发虚拟环境。参与者除佩戴MR头显外，还在上臂和前臂佩戴了运动追踪器（内置IMU和红外传感器），用于同步捕捉上肢的运动学数据。系统设计了七项标准化的上肢评估任务，其动作范式来源于经典的FMA和ARAT量表。每名参与者依次接受了视频引导、MR引导和VR引导的评估，并在首次实验一周后重测了MR和VR部分。在每次评估前后，参与者需完成一系列多维度的问卷，包括沉浸倾向问卷（ITQ）、心理旋转测试（MRT）、模拟器 sickness问卷（SSQ）和存在感问卷（PQ），用以评估其主观体验、空间认知能力、晕动症程度和沉浸感。从采集的原始运动数据中，研究人员提取了9个关键的运动学特征进行分析，包括肘关节活动度（Elbow ROM）、峰值速度（Peak Velocity）、运动时间（Movement Time）、手臂运动路径长度（Arm Path Length）、平均速度（Average Velocity）、手部运动频谱弧长（Hand SPARC，用于评估平滑度）、平均绝对加加速度（Mean Abs Jerk）、平均加速度（Mean Acceleration）和前臂速度峰值数量（Forearm Velocity Peaks）。采用组内相关系数（ICC）、测量标准误（SEM）和变异系数（CV%）等指标来评估这些运动学特征的重测信度。

3.1. 主观体验调查结果

研究结果显示，在主观体验方面，MR评估模式全面优于视频和VR。在多维度主观体验量表中，MR在“有用性”、“易于理解”、“偏好”、“注意力吸引”、“继续使用意愿”和“总体满意度”等积极维度上得分最高。而在“所需努力”和“疲劳度”等负面维度上，MR的得分低于VR，表明MR在提供高沉浸感的同时，带来了更低的生理和心理负担。存在感问卷（PQ）的结果表明，经过MR体验后，使用者的“控制感”、“感官逼真度”和“参与/控制”因子得分显著提升，意味着MR环境增强了用户的交互控制和沉浸感。模拟器 sickness问卷（SSQ）的评分在实验后显著下降，特别是在“定向障碍”子量表上，表明重复接触MR环境有助于缓解晕动症症状，参与者表现出良好的适应性。心理旋转测试（MRT）的结果呈现个体差异，部分参与者在尝试题目数量和正确数量上有所增加，但准确率的变化不一，反映了MR体验对空间认知能力的影响因人而异。

3.2. 运动评估的相关性与可靠性分析

对9个运动学指标的重测信度分析是本研究的核心发现之一。结果显示，与运动路径和时间相关的指标表现出极高的稳定性和可靠性。其中，手臂运动路径长度（Arm Path Length） 的Spearman相关系数高达0.93，ICC值为0.85，SEM和CV%相对较低（分别为2.46和34.58%），表明它是一个极其稳定的核心指标。运动时间（Movement Time）（r=0.87, ICC=0.64）和平均速度（Average Velocity）（r=0.76, ICC=0.76）也显示了良好的重测信度。前臂速度峰值数量（Forearm Velocity Peaks）（r=0.86, ICC=0.77）、平均绝对加加速度（Mean Abs Jerk）（r=0.73, ICC=0.77）和平均加速度（Mean Acceleration）（r=0.74, ICC=0.77）等与运动质量和效率相关的指标也表现出中等至良好的可靠性。相比之下，肘关节活动度（Elbow ROM）（r=0.45, ICC=0.54）和手部运动平滑度（Hand SPARC）（r=0.76, ICC=0.57）的信度相对较低，其SEM和CV%值较高，表明这些指标更容易受到个体执行姿势、习惯或测量噪声的影响，在解释时需要更加谨慎。Bland-Altman图分析进一步证实了上述发现，路径长度、速度等指标的数据点紧密分布在零差异线周围，而关节活动度等指标则显示出更广泛的离散度和一些异常值。

3.3. ITQ与其他结果的相关性

沉浸倾向问卷（ITQ）的基线分数揭示了参与者个体的差异。分析表明，ITQ中的“专注（Focus）”因子与存在感问卷（PQ）的多个维度呈正相关，并且与实验前心理旋转测试的表现关联最强，说明个体的注意力控制能力与空间认知能力和沉浸感体验密切相关。“游戏经验（Games）”因子与心理旋转得分显著相关（r≈0.5–0.6），支持了游戏经验可能增强空间认知能力的观点。而“参与感（Involvement）”则与多项PQ评分及主观体验（如对MR的喜爱度、放松度）正相关，表明高沉浸倾向的个体在MR环境中报告了更强的临场感和更积极的体验。

本研究成功开发并初步验证了一套基于混合现实（MR）的上肢运动功能自动化评估系统。该系统通过集成虚拟演示手和可穿戴传感器，有效降低了PSCI人群的认知负荷，并提供了客观、定量化的运动学评估指标。研究结论表明，MR技术在主观体验上显著优于视频和虚拟现实（VR），表现为更高的用户接受度、沉浸感、满意度以及更低的疲劳感和晕动症。在客观性能上，多项运动学指标（尤其是路径长度、平均速度、加速度相关参数）展现出良好的重测信度，为将其用于纵向康复监测提供了坚实的数据支持。

该研究的重要意义在于：它为脑卒中后认知障碍患者的上肢功能评估提供了一种全新的解决方案。MR技术巧妙地在沉浸感和现实感之间找到了平衡点，其第一人称视角的虚拟演示手可能激活了镜像神经元系统，更符合神经康复的原理。通过自动化数据采集和分析，该系统有望减少对治疗师的依赖，提高评估效率与一致性，并为远程康复和家庭监测提供了潜在的应用前景。未来，随着样本量的扩大和直接在PSCI患者群体中的验证，这套系统有望成为康复医学领域一种可靠、高效且易于推广的评估工具，最终助力于提升脑卒中患者的康复 outcomes和生活质量。