利用跑步机行走过程中的运动学变异性和局部动态稳定性来描述单侧前庭功能减退的患者

摘要

在这里，我们的目的是比较正常的步态造成单侧前庭功能减退症（UVH）的步态不稳。12例UVH和十二个年龄匹配的对照组受试者在研究对象。三十四个标记物附着到每个参与者的解剖位置，以及三维（3D）运动分析系统用于捕捉的标记的坐标作为参与者在跑步机上行走。的旋转角度的平均值±标准偏差来表示步态的可变性。要探索步态稳定，局部动态稳定性从树干轨迹计算。该UVH组在臀部比对照组有更宽的步长宽度和辊旋转的更大的可变性（ )。此外，UVH组比对照组的内侧 - 外侧（ML）方向具有较低的局部动态稳定性（ )。通过线性回归分析，我们确定了短期李亚普诺夫指数与前庭功能不对称之间的线性关系。结果表明，uvh诱导的不对称会增加姿态变异性和步态不稳定性。这项研究证明了使用运动学参数定量评估前庭功能不对称严重程度的可能性。需要进一步的研究来探索这些方法的临床有效性。

1.介绍

步态稳定性需要一套复杂的感觉运动控制[1，2]，包括感觉输入、感觉输入的整合和运动输出[3，4]。前庭感觉输入发挥运动加速度和车身方向[中起重要作用五，6]。Yamamoto等人发现，被试在经过单侧外耳道冰水灌溉后，走向受刺激侧，并注意到头部和躯干动态运动在中外侧(ML)方向的调节是通过水平半规管进行的[7]。除此之外，电前庭刺激（GVS）也被用来探索前庭系统的运动过程中的贡献。干线变性和弹道偏差与GVS [发病上升8，9]。因此，我们可以推断，单侧前庭功能减退症（UVH）可能通过前庭反射（VSR）途径而引起步态障碍影响电动机的输出。

步态分析为步态障碍患者的生理状态提供了有用的信息，已广泛应用于骨关节炎和神经疾病(如帕金森病)的评估[10-12]。Mills等人探索了关节角度不对称与膝关节骨关节炎进展的关系[10]。在帕金森氏症，患者中观察到步态冻结转弯行走[中13]。运动变异已被广泛用于反映节律[10，14-16]。对小前庭神经鞘瘤患者的步态分析显示，相位相关的变异性与前庭损伤的严重程度相关[17]。为了实现步态的稳定性，主体段应相互协调，以保持体顺利前进[18]。

短期李雅普诺夫指数，作为非线性时间分析指标，已用于量化步态模式的局部动态稳定性[19-22]。行走的局部动态稳定性表示步态的至无穷小扰动的敏感性[23，24]，并已应用于代表老年人和患有糖尿病神经病变有回落风险[19，21]。较高的短期Lyapunov指数表示步态轨迹更大的指数发散，从而获得更高的回落风险[25]。

然而，很少有非线性测量被用于量化UVH患者的步态，前庭功能不对称和步态障碍之间的关系仍然不清楚。在此，我们旨在通过运动学和局部动态稳定性分析来研究UVH患者的步态模式。采用线性回归分析方法研究前庭功能不对称与步态障碍的关系。

2.材料和方法

2.1。主题

UVH组12例(女4例，男8例，年龄58.0±10.9岁)，对照组12例(女3例，男9例，年龄58.8±12.9岁)。UVH组的腿部长度(0.92±0.04 m)与对照组的腿部长度(0.91±0.07 m)相匹配，以消除体型对步态参数的影响[26]。实验方案经中山纪念医院伦理委员会批准，所有受试者均知情同意。所有参与者都在中山纪念医院进行了前庭功能测试，其中12名患者表现为单纯的单侧前庭功能缺陷。单侧前庭功能障碍是通过热量测试来确定的，在热量测试中，管道轻瘫(CP)值反映了双侧前庭功能的不对称程度。CP值大于20%被认为是单侧前庭功能障碍。UVH组双侧前庭的平均不对称性为47.06%(24.59% ~ 89.01%)。在测试前一周，所有患者都没有出现严重的眩晕(这可能会影响步态)。在这些受试者中，有7例报告在运动中有下降的倾向。根据既往病史，UVH患者认知状态清晰，视力正常，心肺功能健全，无类风湿关节炎和骨质疏松。正常受试者认知清晰，视力正常，无跌倒史。 The results of vestibular function examination in the control group were negative. Participant information is shown in Table1。

2.2。实验装置

前庭功能采用Fitzgerald和Hallpike双热热试验[27]。采用基于视频的系统(Ulmer VNG, 1.4版，Synapsys, Marseille, France)记录外耳道单侧每次30度或44度空气灌洗后眼球震颤。以眼球震颤的最大慢速阶段，用Jongkees ' s公式计算单侧前庭管轻瘫(CP) [28]。

In the experiments, a total of thirty-four retroreflective 9.5 mm markers were attached to the anatomic positions of the subjects (Figure1)。标记轨迹的3D坐标使用一个采样为120 Hz的六摄像头光学运动捕捉系统记录(OptiTrack, NaturalPoint Inc.， OR, USA, Flex 13)。研究对象被要求在跑步机上(2米×0.5米，BH Fitness，新南威尔士州，澳大利亚)行走至少50步。每个受试者都以他们的首选步行速度(PWS)进行测试，以消除速度对步态稳定性的影响[29]。受试者被要求向前看，盯着白色屏幕的跑步机行走过程。足够了，但不刺眼的光环境方面，应尽量减少所造成的视觉信息的个体差异。受试者在试验期间穿着标准的实验室鞋。参与者被给予足够的时间成为舒适与收集步态数据之前走在跑步机上。在实验过程中，实验者停止跑步机，如果遇到受任何形式的难度。

2.3。数据处理

该raw data of coordinates was low-pass-filtered with a cut-off frequency of 2 Hz by a zero-lag Butterworth filter [20]。运动学参数（例如，步幅宽度和节奏）通过位于所述踵部和大脚趾的标记的位置来定义。一个完整的步幅被定义为与所述表面接触脚跟并在同一侧的后续接触之间的时间。运动（ROM）的范围是从最大值和最小值关节角度之间的差计算。步态周期之间的标准偏差（SD）计算为躯干和髋关节运动，以反映运动的分散度。

基于每个时间序列的状态空间表示，应用非线性时间序列分析来量化步态模式的局部动态稳定性[29，三十]。研究对象在跑步机上连续行走时，轨迹的非线性时间序列被收集。选择附着于T1的标记物代表全身，取T1标记物在前后(AP)、中侧(ML)和垂直(VT)方向的轨迹作为三个一维随机时间序列。根据Takens的理论[31]，将每个一维时空序列重构到高维状态空间使用时间延迟副本。一个有效的状态空间是含有许多独立坐标任何向量空间。 哪里中，一维随机时间序列，呈时间归一化使用保形样条插值。在50个连续的步幅进行用内插法重新采样至10000个数据点，和选择50个样本拷贝时的延时[32，33]。表示嵌入维，这是根据该已申请最近邻（GFNN）分析一个全球假先前的研究中设定为5 [20]以确定嵌入尺寸以完全展开一维数据的最小数量。在状态空间，相邻的轨迹之间的欧几里得距离（以指数速率，其由Lyapunov指数定量）发散（)，以及()显示为(2） 哪里是轨迹之间的初始分离位移代表相邻轨道间的重构状态空间在时间的平均位移。根据先前公布的算法[34]，对于每个点在状态空间，被每对最近邻的超过10个随后步幅测量。什么时候→∞, → 0 at the same time, taking the natural log of (2） 结果是 （3):

从一段0线性拟合的斜率估计为1个步幅（);越高意味着步态模式的穷地方动态稳定性。

All the data values were presented as mean ± SD. Significant differences in joint angle, rotation angle,UVH和对照组之间采用独立样本测定Ť-测试。此外，进行线性回归分析来测试步态参数和CP值之间的关系。差异被认为是统计学上是否显著 。该数据由MATLAB（版本2013a，The MathWorks公司BV，纳提克，USA）从标志的坐标计算。所有的统计分析均采用SPSS（版本22.0，SPSS公司，芝加哥，USA）进行。

3.结果

表格2节目在PWS跨距宽度，节奏和关节运动的角度范围的UVH和对照组之间的差异。显著的UVH组比对照组（在观察到更宽的跨距宽度 )。UVH组的踝关节活动度明显低于对照组( )。两组之间没有发现其他差异。

在旋转角度的平均SD上，UVH组比对照组有更高的步态变异性，尤其是在髋关节运动的冠状面。UVH组的滚转变异性明显高于对照组( )。检测在旋转角没有其他显著差异（图2)。该在ML方向上，UVH组明显高于对照组( )。该各组间AP、VT方向差异无统计学意义(图)3)。

用线性回归分析估计了电机输出参数(旋转角度的平均标准差)与电机输出参数之间的关系)和CP之间，我们发现了显著的线性趋势和CP在AP方向( ， )但不在ML或VT方向。旋转角度的平均SD与CP之间没有其他显著的线性关系(图)4)。

4.讨论

前庭器官可以检测头部的运动，并向感觉运动控制产生感觉输入，这在调整步态和步态的肢体轨迹中起着重要的作用，从而维持平衡并平滑行走过程中无意识的不规则现象[19]。在这里，行走的运动学变异性和局部动态稳定性被用来量化前庭损伤对步态模式的影响。我们发现，UVH参与者扩大了他们的步幅，减少了踝关节活动范围，以应对不稳定或头晕的感觉。同样，在视觉和机械不稳定的环境中，正常受试者由于受到干扰的视觉和本体感受输入而表现出更短和更宽的步骤[35]。因此，这种“谨慎的步态模式”可能是一种应对策略共享的各种感官输入错误。采用“谨慎步态”的老年人加速变异性更高，跌倒的风险更高[11，21，25]。这里，髋关节的滚动旋转的步幅到步幅的变异也是UVH组比对照组中更高显著（图2)。臀部作为上半身和下肢的连接关节，支撑着身体的重量，在步态表现中起着重要的作用。前庭系统为调节ML方向的运动提供重要信息，而单侧前庭功能减退可能是冠状面稳定性受损的主要原因[36，37]。因此，在髋关节的辊旋转是对双侧前庭输入敏感和不可避免地受到的下肢的运动[7，这与我们的研究结果一致。多项研究表明，更高的变异性与更不稳定的步态有关，这表明步态跌倒风险增加[18，38，39]。然而，较低的变异性也与不稳定的步态和行动障碍有关，例如，当个体不能做出充分的调整，以应对环境的变化。Maki报告了易跌倒受试者的步宽变异性降低[39]。类似地，Bruijn等人。报道在虚弱的老年人受试者ML方向躯干加速度的下变性相比健康老年人[24]。此外，Dingwell和Marin发现在更快和更慢的行走速度下运动学的变动性更大[29，而Kang和Dingwell提出，随着步行速度的增加，跌倒的风险会增加[22]。总之，上述研究暗示，运动学的变异可能不直接与跌倒风险相关联。

本地动态稳定性已被用来评估与步态不稳有关，并报告具有优异的有效性[回落风险19，29]。这里采用的局部动态稳定性如何量化神经肌肉系统响应局部扰动（无论是内部的[例如，神经肌肉]的或外部的[例如，风，表面摩擦，或不平的表面]源）步态期间[24]。在漫长的行走期间，步态稳定性的损失是累积的小扰动，直到最终克服了正常步态模式一个渐进的过程。因此，局部动态稳定性（即，)可用于描述跌倒风险。在ML方向上，本研究中的患者比对照组的患者明显表现出步行的局部动态稳定性差(图)3);UVH患者对感觉功能减退引起的干扰更敏感。前庭损伤后，前庭线索无法与视觉、体感线索正常结合，中枢神经系统感觉输入处理出现错误[6，40]。局部动态稳定性在ML方向在两个研究的组之间是不同的，但不是在AP或VT方向。这一发现是符合先前的研究，横向步态稳定与双边感觉输入不对称有关[7，21]。然而，丁格尔等人[19]和Dingwell和卡瓦纳[41发现糖尿病神经病变患者的结果相反。糖尿病神经病变的缓慢进展为患者提供了一段很长的时间来建立一系列局部紊乱的补偿机制，而急性的前庭功能减退可导致突然的神经肌肉控制错误，患者无法应对。同样，正常受试者在遭遇突发环境或感觉扰动时，局部动态稳定性下降[7，8，20]。因此，它似乎是合理的急性UVH患者表现较差的局部动态稳定性，从而具有更高的回落风险。

我们确定CP之间的显著相关性在AP方向，但在ML方向没有这样的相关性（尽管具有在ML方向显著较差局部动态稳定性的患者）。这可能是由于参加本研究的数量有限。旋转角度的变化和显示出随前庭功能不对称程度增加而增加的趋势，这反映出它们可用于表征UVH患者的步态障碍。本研究的局限性是在跑步机上的步态不等于在地面上的自然步态。前庭损伤对步态模式的影响可能并不完全体现在跑步机行走中。除了其他感觉输入可能仍然影响步态模式外，视觉或躯体感觉信息可能掩盖前庭功能障碍的影响。未来应设计视觉剥夺患者的地面步态分析，以探索前庭的贡献，而不受其他感觉信息的影响。

五，结论

在这里，我们验证了前庭功能不对称性和局部动态稳定性之间的线性关系。变异性和局部动态稳定性可能是前庭评估功能不对称的程度是有用的，更多的科目应该参与进一步的研究探讨前庭功能不对称性和步态障碍的关系。

的利益冲突

作者说没有侵犯他的权益。

作者的贡献

刘鹏和黄秋红设计了研究并进行了实验。欧永康、陈凌和宋荣帮助进行了实验。刘鹏、黄秋红对资料进行分析和解释，刘鹏、郑一清、宋蓉起草和修改手稿。所有作者都认可了手稿的最终版本。论文的内容和写作均由作者自行负责。

致谢

本研究得到了“十二五”国家科技支撑计划(第二期)的资助。2012BAI12B02广东省科技计划项目2014A020212097)，国家自然科学基金项目(编号:广东省科技计划项目(批准号:2014B090901056、2015B020214003)、广州市科研协同创新项目(批准号:201604020108)。

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