16、神经受损者的自主步态同步：从理论到实践

神经受损者的自主步态同步：从理论到实践

1. 亚临界大脑与运动控制基础

在视觉图像处理和运动控制中，扩散过程起着关键作用。扩散过程在图像边界的细胞处初始化，其值由以下公式确定：
[v_n(i) = \frac{I_t(i)}{\sqrt{I_x^2(i) + I_y^2(i)}}]
其中 (I_t)、(I_x) 和 (I_y) 分别是图像光强度关于 (t)、(x) 和 (y) 的偏导数。

在图像边界内的细胞（由视网膜受体或视觉皮层区域内的神经元表示），当被经过的边缘激活并形成正膜极性回路时，处于活跃状态；而图像外的细胞则处于沉默状态，具有负膜极性。研究表明，对于大量节点，网络即使在高达近 50% 的连接故障率下仍具有抗性。

1.1 障碍物规避与目标定位

障碍物规避可以通过改变步行速度和/或运动方向来实现。而目标定位则涉及到更复杂的视觉处理和运动控制。

1.2 鸟类下降轨迹分析

当鸟类下降到地面上的某个点进行着陆或捕食时，它需要能够从二维背景中区分出构成障碍物或目标的三维物体。从光学扩展中提取接触时间的方法已有报道，并且也提出了相关的计算机制。

背景图像的同时扩展会使目标检测变得困难，而背景的快速收缩则会使跟踪目标位置变得困难。通过局部优化下降场景，可以促进三维物体的光学图像与其二维背景之间的运动对比，在使背景收缩率最小化的同时最大化目标图像的扩展，从而使两者的区分相对容易。

考虑地面上的三维目标和沿某条线下降的观察者，观察者对目标的图像由视角 (\mu) 表示，只要观察者的高度大于目标的高度，(\mu) 就会单调增加。当目标被平坦的背景块取代时，背景块的视角 (\theta) 会表现出不同的行为模式。

(\theta) 可以表示为：
[\theta = \beta_1 - \beta_2]
其中 (\beta_1) 和 (\beta_2) 分别是观察者位置处垂直于地面的直线与连接观察者到背景块远端和近端的直线之间的角度。我们有：
[\tan \beta_1 = \frac{x + a}{h}]
[\tan \beta_2 = \frac{x}{h}]
因此：
[\tan \theta = \frac{ah}{h^2 + x^2 + ax}]
进一步表示为 (b = x - \frac{h}{\tan \alpha})（其中 (\alpha) 是下降角度），我们得到：
[\frac{1}{\tan \theta} = \frac{1}{a}\left[\left(1 + \frac{1}{\tan^2 \alpha}\right)h + \frac{(ab + b^2)}{h} + \frac{a + 2b}{\tan \alpha}\right]]
这将 (\theta) 与下降线上的 (h) 联系起来，在 (h^ ) 处 (\theta) 有一个单一的最大值：
[h^ = \frac{b(a + b)}{1 + \tan^{-1} \alpha}]

通过选择下降角度 (\alpha)，可以使背景块的图像扩展、收缩或保持静止。背景图像的收缩或静止将为目标图像创造理想的对比，目标图像在垂直维度上会不断扩展。(\alpha) 越大，背景收缩率越快。然而，为了最小化下降轨迹的长度，(\alpha) 应尽可能小。

选择局部的 (\alpha)，使得沿轨迹的 (h) 大小（由上述公式表示）提供背景块的最大视角 (\theta)，将保证在不丢失目标与其背景之间对比度的情况下获得背景的最大视角。此外，如前面讨论的障碍物检测情况一样，目标图像通过扩散使更多的视网膜和视觉皮层细胞被激活并正极化而得到增强，而背景图像则通过相应视觉细胞的负极化而逐渐（尽管速度最小）被抑制。

通过求解相关方程，我们可以得到下降轨迹的计算公式：
[\frac{dh}{dx} = \frac{h(1 + 2x)}{x^2 + x - h^2}]
结合初始条件 ((x_0, h_0)) 就可以确定下降轨迹。

以下是不同初始条件下的下降轨迹示意图：
|初始条件|轨迹颜色|
| ---- | ---- |
|(h_0 = 50, x_0 = 50)|红色|
|(h_0 = 50, x_0 = 100)|蓝色|
|(h_0 = 50, x_0 = 200)|绿色|

mermaid 流程图展示下降轨迹计算流程：

graph TD;
    A[确定初始条件 x0, h0] --> B[计算 b = x - h/tan α];
    B --> C[根据公式计算 θ 与 h 的关系];
    C --> D[找到 θ 的最大值 h*];
    D --> E[求解 α];
    E --> F[计算下降轨迹 dh/dx];
    F --> G[结合初始条件确定轨迹];

2. 神经受损者的自主步态同步

2.1 引言

之前的研究表明，通过扩散性神经元极化的皮质过程可以传播感官信息以实现自然运动目标，如障碍物规避或猎物定位。现在我们发现，利用这些能力可以为神经受损者带来显著的医疗益处。

早期对帕金森病（PD）患者的研究发现，在地面上绘制的横向线对患者的步态参数有显著改善。早期尝试通过虚拟手段生成此类视觉提示，结果产生了开环系统，这些系统通过不断移动的视觉提示或几何图案跑步机对患者施加恒定的步行速度。与地面上的横向线标记相比，虚拟开环视觉提示对 PD 患者的步态参数影响较小。

外部开环听觉步态同步（以节拍器般的方式向患者施加有节奏的声音）也有研究，但需要持续的警惕和注意力策略来防止因重复刺激而恢复到受损的步态模式。此外，开环控制由于误差积累本质上是不稳定的，而闭环反馈系统在正确设计时可以调节和稳定原本不稳定的动态。

2.2 视觉反馈中的自主性优势

自然的感觉运动控制系统中，是身体的物理运动产生视觉提示，而不是相反。这一观察对于理解外部同步和自主同步步态的区别及其对运动的认知影响至关重要。

外部同步是一个开环控制系统，通过人工生成以恒定速度移动的视觉提示和/或有节奏的听觉提示，并通过眼睛和/或耳朵传递到皮质运动叶，从而激活四肢以响应感官提示。而自主同步是一个闭环反馈控制系统，其中感官反馈提示的生成由运动引起的身体运动控制和调节。

以下是自主同步和外部同步的对比表格：
|对比项|外部同步|自主同步|
| ---- | ---- | ---- |
|控制模式|开环|闭环|
|视觉提示|恒定速度移动|与身体运动匹配|
|听觉提示|节拍器般恒定节奏|与步行模式匹配|
|稳定性|不稳定，误差积累|稳定，可纠错|

一种可穿戴的感官反馈设备，通过惯性传感器、自适应滤波器和微处理器，连接到透视微显示器，根据身体运动生成地球静止的视觉反馈提示。此外，该设备还会根据患者的每一步产生点击声作为听觉反馈提示。

与开环的节拍器式设备不同，该反馈设备产生的听觉提示与步行模式相匹配。平稳的步行会产生有节奏的听觉提示，任何步态模式的偏差都会导致听觉节奏的偏差，并通过反馈方式纠正步态模式。头戴式显示器和耳机使感官反馈信号更接近传感器（眼睛和耳朵），使感官效果更明显，更容易遵循和学习。

早期版本的设备还增加了开环功能，用于实验对比。从控制理论的角度来看，闭环反馈系统由于误差纠正而本质上是稳定的，而开环的外部驱动系统由于误差积累而本质上是不稳定和不安全的。

临床研究对比了外部（开环）恒定同步和自主（闭环）反馈同步对 PD 患者步态的影响。患者停用常规药物 12 小时后，使用外部同步的患者步行速度平均提高了 13.8%，步长平均提高了 15.0%，且有两名患者在使用过程中出现步态冻结；而使用自主同步的患者步行速度平均提高了 25.7%，步长平均提高了 30.8%，且没有患者出现步态冻结。后续对使用常规药物的 PD 患者进行的自主视觉步态同步研究也发现了类似的在线和短期残留改善效果。

外部开环同步虽然可能引发多巴胺奖励，但也会导致一些不良影响，如 PD 患者的步态冻结，呈现出“双刃剑”的特点。

mermaid 流程图展示自主同步和外部同步的控制流程：

graph TD;
    A[外部同步] --> B[生成恒定视觉和听觉提示];
    B --> C[传递到皮质运动叶];
    C --> D[激活四肢响应];
    E[自主同步] --> F[身体运动];
    F --> G[生成匹配的视觉和听觉提示];
    G --> H[反馈调节步态];

3. 听觉反馈的优势

3.1 外部听觉同步的效果

应用外部、开环、有节奏（类似节拍器）的听觉同步，对正在按常规药物治疗方案治疗的帕金森病（PD）患者产生了不同的影响。研究发现，当节奏频率高于患者的首选步速时，患者的步行速度会增加；而当节奏频率低于首选步速时，步行速度会降低。

以下是外部听觉同步对 PD 患者步行速度影响的表格：
|节奏频率与首选步速关系|步行速度变化|
| ---- | ---- |
|高于首选步速|增加|
|低于首选步速|降低|

然而，这种外部开环的听觉同步也存在问题。它需要患者持续保持警惕和注意力，以防止因重复刺激而恢复到受损的步态模式。而且，由于开环控制本身的不稳定性，误差会不断积累，可能导致严重的后果。

3.2 自主听觉反馈的特点

可穿戴的感官反馈设备所提供的自主听觉反馈则不同。它根据患者的每一步产生点击声，这个声音的节奏与患者的步行模式相匹配。当患者的步态平稳时，会产生有规律的听觉提示；一旦步态出现偏差，听觉节奏也会相应改变，从而促使患者通过反馈机制调整步态。

与外部开环的节拍器式设备相比，自主听觉反馈具有明显的优势。它能够实时反映患者的步态情况，让患者更自然地调整步行节奏，而不需要刻意集中注意力去适应外部的固定节奏。

3.3 临床效果对比

在临床研究中，对 PD 患者使用外部听觉同步和自主听觉反馈进行了对比。使用外部听觉同步时，虽然部分患者的步行速度能根据节奏频率进行调整，但整体的步态改善效果有限，且容易出现步态不稳定的情况。而使用自主听觉反馈的患者，不仅步行速度和步长有显著提高，步态的稳定性也得到了增强。

以下是两种听觉同步方式临床效果对比表格：
|对比项|外部听觉同步|自主听觉反馈|
| ---- | ---- | ---- |
|步行速度调整|可根据节奏频率调整，但有限|显著提高|
|步长变化|改善不明显|显著增加|
|步态稳定性|较差|增强|
|注意力需求|高|低|

mermaid 流程图展示自主听觉反馈调节步态的流程：

graph TD;
    A[患者步行] --> B[设备检测步行动作];
    B --> C[生成匹配的听觉提示];
    C --> D[患者感知听觉变化];
    D --> E[调整步态];
    E --> F[重复检测与调整];

4. 不同神经疾病中的自主步态同步应用

4.1 帕金森病（PD）

如前面所述，自主步态同步对帕金森病患者有显著的益处。无论是视觉反馈还是听觉反馈，都能有效提高患者的步行速度和步长，减少步态冻结的发生。而且，即使在停止使用设备后的短期内，患者的步态仍然能保持一定的改善效果，这表明自主步态同步可能对患者的神经系统产生了积极的影响，使其在一定程度上恢复了正常的运动控制能力。

4.2 多发性硬化症（MS）

在自主视觉同步中，从一维（横向线）到二维（棋盘格瓷砖）几何形状的改变，能产生更高的新颖性和警觉性。对于多发性硬化症患者来说，这种改变带来了特别高的步态改善效果。二维的视觉提示可能更能吸引患者的注意力，激发他们的运动积极性，从而更好地调节步态。

4.3 其他神经疾病

除了 PD 和 MS，自主步态同步在脑瘫（CP）、老年步态异常（SG）和既往中风（PS）等多种神经疾病中也有应用。临床研究表明，平均而言，这些患者的步态都有明显的改善。这充分证明了自主步态同步在不同神经疾病中的有效性和通用性，它能够通过调节患者的感觉运动控制，帮助患者恢复正常的步行能力。

以下是自主步态同步在不同神经疾病中的效果总结表格：
|神经疾病|步态改善效果|
| ---- | ---- |
|帕金森病（PD）|步行速度和步长显著提高，减少步态冻结|
|多发性硬化症（MS）|二维视觉提示带来特别高的改善|
|脑瘫（CP）|步态明显改善|
|老年步态异常（SG）|步态得到调节和改善|
|既往中风（PS）|步行能力有所恢复|

mermaid 流程图展示自主步态同步在不同神经疾病中的应用流程：

graph TD;
    A[神经疾病患者] --> B[使用自主步态同步设备];
    B --> C[视觉和听觉反馈调节步态];
    C --> D[步态改善];
    D --> E[持续康复训练];
    E --> F[进一步改善步态];

综上所述，自主步态同步为神经受损者提供了一种有效的康复手段。通过视觉和听觉反馈的闭环控制，它能够稳定和调节患者的步态，避免了开环控制的不稳定性和不良影响。在不同的神经疾病中，自主步态同步都展现出了显著的效果，具有广阔的应用前景。未来，随着技术的不断发展和完善，自主步态同步有望为更多的神经受损者带来更好的康复体验和生活质量的提升。