文摘

失去了运动协调是卒中后患者的主要问题之一。肌肉的协同作用是被广泛接受的运动协调的一项指标。最近,肌肉协同作用的特点是定量评估使用非负矩阵分解(NNMF)和肌电图。先前的研究已经发现,协同效应的数量和结构与运动机能有关中风后的病人。然而,大多数这些研究的横断面设计,和肌肉恢复过程中协同作用的变化尚不清楚。在目前的研究中,两个连续的测量进行亚急性卒中后病人的数量和结构的变化在步态测定使用NNMF肌肉的协同效应。结果表明,功能变化不依赖于患者亚急性中风后的协同效应。然而,合并的协同效应是负面的程度与增加肌肉力量,在踝关节角度的范围。我们的研究结果表明,神经变化由NNMF相关功能和步态模式的纵向变化,合并的协同效应是一个重要的标志亚急性中风后的病人。

1。介绍

由于神经运动功能障碍疾病负责一些并发症在中风病人康复1]。特别是,步态障碍会影响病人的参与日常活动能力(2]。障碍导致步态障碍已报告以前,如肌无力(3],痉挛状态[4),最重要的是,可怜的运动协调(5]。

先前的研究已经调查的问题主动肌肌群和拮抗的肌肉群之间的运动协调使用cocontraction卒中后患者(5- - - - - -7]。然而,cocontraction对步态的影响在这些研究不一致。一项研究表明,过度cocontraction在步态可能影响步态[期间的能源费用7),而另一项研究报道,cocontraction需要作为期间保持稳定步态的适应性行为(5]。这种不一致的证据反映使用cocontraction作为指标的局限性在步态运动协调。因此,需要更加全面和具体的指标在卒中后患者运动协调。

一般来说,大脑需要协调运动时肌肉骨骼系统的自由度(8),和肌肉的协同作用是自由度虚拟管理的问题(9]。基于这一假设,中枢神经系统控制肌肉的协同作用,全面协调几个肌肉运动的激活。最近的研究表明,肌肉的数量和结构的协同效应可以直接确定使用非负矩阵分解(NNMF)和肌电图(EMG)表面在步态和达到任务(10- - - - - -12]。生理证实了该方法的有效性和鲁棒性之前的研究(13,14]。

使用这种方法,据报道,协同效应的数量并没有改变脊髓损伤(SCI)患者(15]。然而,卒中后患者的证据是相互矛盾的,一项研究证明同样数量的协同效应在卒中后病人和健康成人(16),另一个报告减少卒中后患者的协同效应(17]。这些相互矛盾的结果可能是由于中风后的持续时间的差异。这项研究报告的数量没有变化的协同效应招募患者亚急性中风后(16),而研究表明减少数量的协同效应招募患者慢性中风后(17]。此外,先前的一项研究调查了病人的肌肉协同变化在慢性中风后(18]。研究表明,肌肉的协同效应是微调,协同效应的数量增加在某些患者运动功能改善。然而,改变肌肉的协同效应,包括协同效应的数量和结构、亚急性中风后的病人没有被澄清。

的临床重要性是另一个先前的研究表明,肌肉协同计算NNMF运动期间密切相关的动态响应(19]。对于中风患者,异常步态模式通常是由步态运动学和动力学。例如,异常步态运动学大多是代表在膝关节和踝关节20.),而步态动力学有关步态功能的改变在踝关节(21]。然而,纵向肌肉的协同作用和中风患者的步态动力学之间的关系尚不清楚。

另一项研究报告称,合并和分离肌肉协同效应可以解释的变化患者卒中后的协同效应(22]。合并和分离度的分别与病人的特点有关。合并与上肢的损伤,和分馏与卒中后持续时间有关。因此,认为合并和分离可以作为指标的运动协调中风后的病人。然而,这些变化是如何发生的机理和是否与运动机能的恢复仍不明朗。

此外,大多数关于肌肉协同结果证明了横断面研究。然而,纵向变化肌肉协同作用仍然是未知的。我们进行了两次连续测量和澄清的数量和结构的变化在病人肌肉协同效应亚急性中风和调查肌肉协同变化之间的关系和运动机能的变化或经济复苏过程中步态动力学。

2。材料和方法

2.1。参与者

这项研究是由Yufuin Kosei Nenkin医院大分,日本。以下患者入选标准是招募:(1)一笔在6个月前研究;(2)能够独立行走使用ankle-foot矫正法或T-cane;(3)没有步态症状帕金森氏症或共济失调;(4)没有痛苦在步态由于骨科疾病;(5)没有限制活动由于心脏病;(6)没有困难理解实验任务由于认知问题。13个病人经历了亚急性中风满足入选标准和参与这项研究(中风后平均运行时间:66.8±24.2天)。病人的临床特点提出了在桌子上1。本研究经伦理委员会批准京都大学的研究生院、医学院,和Yufuin Kosei Nenkin医院,和我们从所有患者获得知情同意。

2.2。实验协议和肌电图记录

两个测量(第一和第二测量)以个月的间隔进行。之间的第一次和第二次测量,所有患者参加了住院康复计划,其中包括步态训练、平衡训练,和特定于任务的培训活动的日常生活(ADL)每天60分钟,每周5次。在每个记录,步态进行了测量和临床测量。步态测量,两种步态进行了试验通过询问病人走10米长走道选择速度有或没有一个手杖。肌肉活动记录与表面同时肌电图(表)使用Trigno无线系统(美国波士顿Delsys有限公司;采样率:4000 Hz),也记录了来自3 d加速计(ACC)的数据。面肌电信号活动胫骨前(TA),记录从侧腓肠肌(GS)、比目鱼肌(SL),臀中肌(通用),股直肌(RF),股内侧肌(VM),股二头肌(BF)和半腱肌(ST)肌肉的影响方面,另一个传感器被放置在测量肢体的鞋跟ACC的数据记录。

修正后的表数据bandpass-filtered (20 - 250 Hz),纠正,然后低通滤波(10 Hz)。每一个步态周期是200年由ACC数据和规范化的数据点。此外,振幅归一化峰活动记录在5步态周期。与归一化数据进行因子分析(nEMG)。

2.3。肌肉协同萃取

对于每个主题,nEMG数据分成模式的协同效应和肌肉权重使用NNMF算法(12]。nEMG数据由以下方程: 该算法可以在以下两个矩阵:揭示协同效应,表示每个协同在五步态周期的激活模式(n×t矩阵;n=数量的协同效应,t=时间点)代表的权重肌肉参与每个协同作用(米×n矩阵;米= 8局部麻痹的腿的肌肉)。两个随机矩阵的NNMF算法初始化激活模式和权重。nEMG数据重建的迭代更新这些矩阵的值,直到他们聚集。

2.4。确定的数量为每个主题和集团协同效应

NNMF分析与输出限制为一,二,三,4或5的协同效应,没有先验假设足够数量的协同效应。重建的肌电图(rEMG)被执行矩阵乘法计算,矩阵表示激活模式和协同效应的权重;的平方误差的总和(nEMG-rEMG)计算。的可变性(VAF)占的比例之和平方误差平方nEMG之和,计算来确定最小数量的协同效应与足够的rEMG。因为VAF的阈值可能会改变的协同效应,我们使用阈值从一项研究17]。我们认为不需要更多的协同效应如果VAF包括所有肌肉≥90%。

2.5。合并和分离指数

肌肉协同结构的变化研究了使用合并和分离指数计算线性组合,在此前的一项研究中报道(22]。合并指数定义为合并的协同效应的频率比总数协同效应的测量,而分馏指数被定义为分离的协同作用的频率比总数协同效应的测量(图1)。

2.6。临床措施

每个病人的步态速度用秒表测量。时间去测试(拉)和形式上Berg资产规模(SFBBS)被用来评估每个病人的动态或静态平衡功能。Barthel指数(BI)测量ADL功能的结果。此外,肌肉力量(N·m)的五个肌肉(髋部屈肌、伸膝膝盖屈肌,脚踝dorsiflexor,和踝关节跖屈肌)测量用一个手持测功器(助教f - 1;生命Corp .)、东京、日本)和归一化重量(N·m /公斤)。五个肌肉力量的总和所有肌肉的参数表示。此外,运动机能的改变参数(Δ速度、Δ拖船ΔSFBBS,ΔBI,和Δ强度)是由变化的比例试验涉及第一次测量的价值。

2.7。运动学的措施

后续步态测量也执行相同的运动分析实验室。实验室有一个三维运动分析系统(T-10;Vicon运动系统有限公司,英国牛津大学)和八个摄像头和采样频率为100赫兹。反光标记被附加到身体根据Vicon Plug-in-Gait(猪)标记位置协议(全身)。数据处理使用猪软件,它使用一个Woltring过滤器,联合运用逆运动学进行了动力学分析在Nexus 1.7版本软件(Vicon运动系统有限公司)。数据记录的3 d运动分析time-normalized步态周期(GC)的100%。步态运动学参数的臀部、膝盖、脚踝关节和关节角的峰值检测在步态周期中,如表所示2。此外,改变步态运动学测量计算之间的区别或峰值的变化比率角度范围,分别。

2.8。统计分析

首先,组内相关系数()计算两个试验的测量研究的协同效应的两次试验法的可靠性由NNMF表示。第二,配对t以及和Wilcoxon符号秩检验是用来检查临床参数的差异,步态运动学,两者之间的协同效应测量的数量。此外,合并指数或分馏指数之间的关系和临床参数的变化或步态运动学研究使用多元线性回归和逐步使用的变化过程和临床参数和步态运动学三关节解释变量和合并和分离指数作为目标变量。

3所示。结果

3.1。的协同效应的有效性

表3显示了协同效应的数量变化,合并和分馏指数,运动机能在第一次测量。关于数量的协同效应,结果表明高两次试验法的可靠性(ICC = 0.81,几乎完美的)。

3.2。运动机能的变化和肌肉的协同效应的数量

此外,结果表明,步态速度和肌肉力量有显著提高(和、职责)。其他参数包括BI、拖轮和论坛也显著提高。但是,没有一致的变化之间的协同效应被发现(第一和第二测量)。

此外,运动学两个测量之间并没有表现出明显的变化。的山峰在髋关节(臀部F1)和膝关节屈曲(膝盖F1, F2)倾向于增加一个月后;然而,其他峰角度三个关节没有显示一致的两个测量之间的变化。此外,髋关节和膝关节的范围增加了自第一个测量;然而,踝关节范围没有显示一致的变化。

3.3。肌肉的协同作用的变化之间的关系和运动功能或步态运动学

合并的协同效应在卒中后8例患者(61.5%),而分馏在卒中后10个病人(76.9%)被发现。合并相关指数改变踝关节的肌肉力量和范围明显确定系数(表4)。然而,分馏指数显著相关改善BI。步态的变化速度,SFBBS和拖轮与合并或分离指数没有显著相关性。

4所示。讨论

我们目前的研究澄清的纵向变化肌肉协同计算NNMF亚急性中风后的病人。证实了两次试验法的高可靠性NNMF协同效应的数量计算。使用这种方法,协同效应的数量不一致的变化发现每月测量,即使患者步态速度大幅度提高。然而,合并的协同效应被发现在61.5%的病人和分馏的协同作用在76.9%的病人在这项研究中被发现。此外,合并和分离的程度取决于运动功能和步态动力学。

先前的研究显示的变化时机和肌肉组成协同在慢性中风患者(18]。结果表明,微调的肌肉协同和协同效应的数量的增加与运动功能的改善有关。然而,在这项研究中,一个一致的增加或减少的数量的协同效应并没有发现在亚急性中风患者运动功能改善。相关的结果反映了神经网络的协同效应亚急性中风患者不均匀变化。

在先前的横断面研究,严重的中风患者显示高合并指数和低运动机能Fugl-Meyer估计的规模(22]。纵向变化在目前的研究中,目前的结果表明,更高的合并指数与贫穷有关改善的结果,如肌肉力量和步态运动学。具体来说,患者合并的协同效应提高肌肉力量和限制踝关节在每月测量(图范围2)。合并的协同表示NNMF被认为代表了神经网络的同步。因此,它被认为是合并的协同效应可能代表补充的神经变化改善步态后实现动态响应。

卒中后分馏指数与时间相关的一项研究[22]。在目前的研究中,一个协会之间的卒中后分馏和持续时间不存在,因为患者住院病人。然而,分馏指数相关改善ADL。这表明协同的分馏是受几个动作的复杂性在ADL恢复过程。然而,分馏机制协同作用还不清楚。未来的研究需要调查的背景分离的协同作用。

本研究有一定的局限性。首先,我们方便抽样的样本量太小,导致在一个小范围的运动功能的变化。未来的研究应该包括更严重的症状,使患者更好地理解协同行为的特点。其他限制是少量的步态周期评估,有些病人使用拐杖。这些方法可能影响肌肉的协同效应的提取。然而,以前的研究也使用少量的步态周期(10步态周期)对SCI患者无法走很长的距离。因此,大量的步态周期和步态测量没有甘蔗必须准确地调查在步态的协同作用。此外我们的结果显示,神经在短时间内改变,显著提高患者的运动功能。这些结果不能证明卒中后患者的全面复苏进程。因此,未来的研究还应该测量肌肉协同和运动功能更多的时间点明确长期变化在病人中风后肌肉的协同作用。

5。结论

这项研究的结果表明,协同效应不一致的数量变化与亚急性中风患者运动功能的恢复。合并和分离的协同效应在步态发生取决于运动机能。合并的协同效应尤为相关的肌肉力量和异常步态模式不变。本研究的结果表明,NNMF可以用来澄清在中风患者运动协调的特点,合并的协同效应被认为是贫穷的运动协调的一个重要标志。

相互竞争的利益

作者宣称没有利益冲突对这篇文章的作者和出版。

确认

这项工作受到了来自日本的补助金促进社会科学学者(25 - 2442)。