未来中风康复的七个主要设备

摘要

中风是工业化社会中成人长期残疾的主要原因。康复的努力往往是为了避免长期损伤，但实际上，康复效果仍然很差。基于新技术的新工具已经开发出来，以提高电机恢复。在本文中，我们考虑了7种有前景的技术，可以在未来早期改善中风患者的康复:(1)用于下肢和上肢康复的机器人设备，(2)脑计算机接口，(3)无创脑刺激器，(4)神经假肢，(5)用于定量人体运动分析的可穿戴设备，(6)虚拟现实，(7)用于神经康复的平板电脑。

1.介绍

在过去的十年里，针对中风患者的手工常规治疗常常与专门为提高康复效果而开发的技术设备的使用相结合。手工疗法真的需要这种支持吗?2008年的一项研究显示,在从医院康复解雇,大约一半的中风患者在轮椅上,而只有不到15%能走在没有艾滋病,能够走在外面,不到10%,低于5%可以在爬楼梯1.］.上肢运动功能的恢复就更差了，这使得人们认为上肢的恢复主要是内在的，并通过治疗略有改善[2.–4.]。此外，有人声称需要以更充分和适当的方式进行更多的治疗[5.]事实上，康复取决于治疗的强度，针对运动缺陷重复特定的熟练动作，并获得依赖于表现的反馈[6.–8.］.

这些是在康复过程中使用技术设备以增加强度、重复、专一性和反馈的主要原因。许多评论已经总结了以前关于这些技术支持治疗疗效的研究结果(最近的一篇文章见Belda-Lois et al. [5.])。在本文中，我们提供了我们的观点，七个具体的技术装置设计支持运动后的恢复冲程。这些用于中风患者康复的技术包括机器人、脑机接口、神经假肢、非侵入性脑刺激器、可穿戴设备、虚拟现实和平板电脑。

2.机器人

英语单词robot源自捷克语单词“robota”，字面意思是“农奴劳动”，比喻为“强迫工人”；在俄语和其他斯拉夫语中，它也与“工人”的一般含义一起使用[9]美国机器人研究所将机器人定义为“一种可编程的多功能机械手，设计用于通过可变编程运动移动材料、零件或专用设备，以执行各种任务。”[9]定义了三个D，用于识别机器人通常要执行的最常见任务：乏味、肮脏和危险[10］.这三个d与神经康复相匹配，因为重复运动的需要被认为是感觉运动再学习的基础[11]。例如，当要求治疗师在步态康复过程中支撑患者体重时，这项任务可能被视为枯燥而危险。最新的研究表明，机器人还可以提供运动控制能力和测量可靠性，这两个方面使机器人成为帮助医生和治疗师应对神经康复挑战的理想工具[12］.

用于神经康复的机器人主要可以根据它们旨在康复的身体功能或它们的设计来划分。事实上，第一类划分主要是上肢机器人和下肢机器人之间的划分，还有双侧机器人和单侧机器人之间的细分(特别是针对上肢康复的机器人，而针对下肢康复的机器人通常是双侧机器人，因为它们侧重于步态恢复)。第二种分类通常将机器人分为外骨骼和端点轨迹控制器。这些机器人的典型例子有作为下肢外骨骼的Lokomat，作为下肢末端执行器的步态Trainer(或Gang Trainer)，作为上肢外骨骼的ARMin III，以及作为上肢末端执行器的MIT-Manus，但还有许多其他的商业机器人或特定的原型存在。

机电设备，如带有体重支持的跑步机或上述步态训练器，经常以不恰当的方式提到机器人家庭。此外，这些设备支持的康复结果经常与机器人训练的结果一起分析。“智能”传感器的存在所允许的适应性是区分机器人与机电设备的关键。然而，在神经康复中，这种区分听起来很挑剔，尽管缺乏智能控制可能会使患者暴露于一些潜在的风险。它通常意味着在机电培训期间治疗师的持续在场，并限制机电设备的使用。例如，对于步态训练器，排除标准包括存在肌肉挛缩或存在未愈合的骨折，因为没有能够评估最终关节阻力扭矩的扭矩传感器。

机器人和机电设备在中风康复中有效吗?一项最新的Cochrane综述发现，机器人辅助步态训练(Lokomat和步态训练器)与传统物理疗法结合，增加了独立行走的几率[13］.然而，在单独接受机器人和常规治疗的患者之间，步态速度和行走能力没有发现显著差异。该Cochrane综述包括使用Lokomat或步态训练器治疗的非流动和流动患者、亚急性和慢性卒中患者。最近，Morone和他的同事建议改变这个问题:“机器人辅助训练有效吗?”变成“谁可能从机器人训练中受益?”“(14,15］.作者发现，当传统康复治疗辅以机器人训练时，受严重影响的亚急性中风患者是提高预后的理想候选者。相反，单独使用传统疗法和机器人训练支持的治疗在受影响较小的患者中发现了相同的效果[14］.这些差异在被解雇2年后依然存在[15］.

然而，我们可以套用克拉克1997年的话：“20世纪50年代的科幻小说和60年代的科学新闻所承诺的人工思维在哪里？”[16:“科学文献中承诺的能够在中风后恢复运动功能的机器人在哪里?”

高昂的购买成本、机器人和机电设备之间的混淆、其功效仍不确定、缺乏明确的指导方针以取得有效效果、需要训练有素的治疗师以及康复团队一些成员的怀疑态度，这些都无疑限制了INPAI期间机器人的使用耳鼻喉科护理[14］.事实上，在这种情况下，它仍然缺乏一个统一的方法来将这些设备集成到康复项目中。此外，这些设备的有效性在很大程度上仍然取决于康复团队能否最有效地根据每个患者的需要和能力选择运动参数[17］.

最近提出的另一个问题是，有必要修改许多机器人(甚至更多的机电设备)的典型“自下而上”方法，这种方法的基础是，被动移动患者的肢体可能会增强肢体功能的恢复。最近有人建议在自上而下的方法的基础上重新设计或使用机器人，以增加患者在机器人训练中的积极参与[5.］.在未来几年，另一种可能提高机器人神经康复效果的改进是使用可移动外骨骼。目前最常见的机器人是不能移动的，即使是基于机动外骨骼(如Lokomat)。可移动外骨骼可能允许更多的生理训练，并允许患者在一个类似于他们在回家时发现的环境中活动。

3.脑机接口

脑机接口(bci)是一系列旨在将对大脑活动的测量转换为命令或信息的设备。因此，BCI是一种直接测量与用户意图相关的大脑活动的系统，并通过计算机将记录的大脑活动转换为相应的应用程序控制信号[18］.BCI可用于为患者提供实时反馈，允许被动监测(在不提供实时反馈的情况下评估运动意图)，并允许通过计算机主动控制一台计算机，从而通过计算机控制许多设备。当信息从测量神经活动的外周神经系统获得时，这些设备被分类为脑-神经计算机接口。

仅限于大脑活动，通常用脑电图(EEG)来测量[18］.最近，新的非侵入性脑成像技术，如功能性近红外光谱(fNIRS)，已经被建议用来代替脑电图作为脑监测技术[19］.脑电图测量脑电活动，而fNIRS测量大脑中的血氧水平，为大脑功能提供了不同的、互补的信息来源[20］.

在过去的几年中，BCI设备被设计为患者的辅助设备，而不仅仅是用于运动康复。最近，脑机接口系统在神经康复领域变得越来越普遍。它们可以与基于机器人的治疗结合使用，以增强患者在康复期间的积极参与[5.,21–23］.

事实上，现有的中风机器人治疗的一个主要问题是依从性低和典型的自下而上方法[5.,24］.相反，积极参与是提高康复效果的重要因素，特别是在康复训练的早期阶段[25］.人们可能会发现机器人治疗的某些方面令人沮丧、疲惫或无聊，或者只是对机电设备感到害怕或疏远。因此，通过提供实时反馈，BCI的使用可能有助于直接提高康复效果。

脑机接口用于神经康复的一个新领域是基于运动想象的支持训练[26]最近，脑机接口已与基于运动想象的康复方法相结合，以刺激大脑可塑性[27］.一项对54名中风患者进行的研究报告了脑卒中患者BCI系统的准确性，与健康受试者相似，尽管脑损伤[27]但主要的问题是BCI设备的效果通常在少数受试者身上进行测试，需要进一步的研究，包括大量的患者群体来证明其有效性。此外，我们的经验表明，患者需要良好的依从性才能使用脑-机接口来满足EEG的需要，并且需要一段熟悉的时间，这段时间对于中风患者来说可能太长、太累、太不满意。

4.非侵入性脑刺激器

大脑的活动也可以增强或抑制，而不仅仅是监控或控制外部设备。电流或磁场的使用可以改变大脑的功能活动，这是近两个世纪以来人们所知道的，但在过去的十年中，这种被称为非侵入性脑刺激(NIBS)的方法迅速在治疗领域引起了全世界的兴趣。

NIBS主要包括两种技术：重复经颅磁刺激（rTMS）和经颅直流电刺激（tDCS）。就全球而言，NIBS旨在调节运动皮层功能，通过激活长时程增强和长时程抑郁现象来增强大脑可塑性，即使在这个意义上仍然缺乏确切的证据[28,29]然而，这两种技术都显示出作为几种精神和神经疾病的辅助治疗的潜在益处，现在研究人员正在尝试在其他患者类别中的新应用。

由于tDCS改变自发神经元放电率而不产生动作电位，其作用低于电位激活阈值，因此应将其视为神经调节干预而不是刺激[30］.这种活动依赖于电极的极化。假设tDCS调节大脑有利于神经元的去极化(因此阳极刺激激活)或超极化(因此阴极刺激抑制)[31,32］.

如果电流的应用最初被用于研究皮层功能，增加有关神经解剖学和行为的信息，那么后来tDCS在治疗中发挥了作用。在20世纪60年代和70年代，tDCS被用于治疗抑郁症，现在，电刺激被提议用于治疗许多不同的疾病不仅中风、阿尔茨海默病和帕金森病以及脑和脊髓损伤，而且纤维肌痛、腰痛和其他慢性疼痛综合征也被研究作为可能的治疗目标[33］.

在脑卒中康复中，tDCS的使用已考虑到运动和认知障碍的恢复。优先的皮质目标是初级运动皮层，这是大脑中负责运动执行、记忆形成和运动技能巩固的区域[34，增强了tDCS通过加强突触连接有利于大脑可塑性的信念，这种机制类似于长期增强[35]许多研究报告，在阳极tDCS治疗中风患者后，瘫痪手的复杂ADL样任务表现有所改善[36］.据推测，这一机制涉及到广泛的大脑区域网络。事实上，由于使用大电极尺寸，tDCS不仅可能涉及到预期区域的刺激，也可能涉及相邻的皮层区域[37］.

没有已发表的研究报告癫痫发作为副作用；相反，试点研究试图使用阴极tDCS治疗局灶性癫痫综合征[38］.只有轻微的副作用，很少发生也不总是能感觉到，可能是轻度头痛、电极部位瘙痒和红斑、疲劳和恶心[32］.因此，这种技术似乎是一种安全的治疗方法。

tDCS的治疗可以帮助药理学和康复治疗，在他们之前或之后。每次会议可持续30分钟[39]，与康复治疗疗程相近，并可与运动康复方案同步实施，加强运动康复效果[40］.

然而，其他一些研究报道，无论是阳极还是阴极经颅直流电刺激都不能增强康复效果[41,42]因此，尽管tDCS可能是未来改善临床治疗的最有潜力的技术之一，但同时，仍有许多问题需要澄清，某些方面仍不清楚其在促进运动康复方面的功效，尤其是对于亚急性期中风患者。事实上，即使tDCS得到广泛应用，该领域的研究也相对年轻，处于早期阶段，样本量也有所减少。tDCS在随访中的持续有效性、最佳患者选择、参数变化和更精确的聚焦（强度、持续时间和极化）如何影响稳定的运动改善需要深入研究。尽管如此，TDC的广泛应用所带来的前景是非常相关的，因为持续家庭治疗的可能性。在临床实践中，tDCS相对于rTMS或其他技术设备的优势尤其与刺激器便宜、体积小、便携、使用简单且无痛的事实有关。

与tDCS相似，rTMS已被证明在许多神经和精神疾病的治疗中是有效的，尽管有很大的变异性。与直流电不同的是，rTMS通过电感线圈产生的强磁场短脉冲作用于神经元。使用重复的刺激需要对神经兴奋性进行持续的调节。诱导电流可直接在轴突小丘或间接通过中间神经元去极化使神经元去极化。rTMS的经典用法是指特定频率的脉冲序列。激励器由一个大的电容组成，它连接到一个由几圈铜线组成的线圈上。这意味着对皮质兴奋性以及其他生理、代谢和行为测量的调节[43］.尽管rTMS比tDCS研究得更多，但对于rTMS而言，它如何提供直接的临床效益尚不清楚，即使神经调节剂和生长因子释放的关联应该超过上述神经可塑性机制[29］.与tDCS不同，rTMS需要更广泛的学科间和会话间的可变性[44]事实上，已经证明了几种不同的方案，但没有确定的证据。

在神经康复方面，临床医生已经测试了经颅磁刺激(rTMS)，以驱动适应可塑性并促进康复过程。几项小型调查显示功能有所改善。大多数结果是通过抑制方法获得的，包括运动(表现)和认知(言语)障碍[45,46］.

总之，尽管有一些令人鼓舞的研究，但NIB的使用是有希望的，但需要深入研究。应在全球范围内对方案进行标准化，并应建立多中心对照临床试验，以提供神经康复方面的明确证据。此外，应考虑持续使用这些技术的经济效益研究（即，成本效益家庭治疗与住院康复）。同时，许多基于NIB的治疗机会对全世界的研究人员开放。

5.神经假体

神经假体(Neuroprosthesis, or neural prosthesis)是一个泛指不仅能接收神经系统输出(如BCI)，还能提供输入，并有可能与外周和中枢神经系统相互作用的设备[18]此外，神经假体是在外周水平完全或部分替代运动神经功能的装置。耳蜗和视网膜植入物是神经假体的例子[18］.

在神经康复领域，电子设备可以直接刺激肌肉或神经，进而刺激肌肉（第二种可能性需要周围神经的完整性）。

一些神经修复是基于功能性电刺激(FES)原理，近年来已在脑卒中康复治疗中得到应用。例如，在运动过程中，FES可以与步态周期的摆动相同步，以刺激踝关节背屈肌，这在中风患者中通常较弱。最近有研究表明，使用FES 3个月可增加最大自发性收缩和运动诱发电位[47］.

FES被用作表面刺激或植入刺激。步态FES的一个可能的例子是基于倾斜传感器，它测量小腿的方向，控制何时打开和关闭胫骨前肌刺激器[48].另一个例子是基于使用足部下方的压力，以便了解脚后跟是否接触地面，从而控制踝关节运动[49］.

关于FES的功效，最近的研究结果表明，FES可以改善活跃的运动，增强肌肉，提高步态速度和耐力，防止跌倒[50]，减少痉挛，并提供更好的功能恢复[51–53］.因此，根据康复结果的报道，在步态康复领域，神经假体可能比普通矫形器提供更多的潜在益处[54]及病人意见[48,55］.

6.虚拟现实

与“机器人”一词的使用类似，在神经康复中，虚拟现实有时也被不当使用。在许多研究中，一种基于计算机的技术在监视器上提供视觉刺激通常被称为虚拟现实。但在虚拟现实（VR）的表达中我们应该参考高端用户计算机界面，该界面涉及通过多个感官通道（视觉和听觉，有时可能是触觉、嗅觉和味觉）对嵌入式主体进行实时刺激和交互，基于主体感觉到自身存在的合成环境[56］.类似于机器人作品的3d, VR是基于三个定义它的特征:沉浸感、交互和想象力[56］.所以，电脑电子游戏不应该被认为是虚拟现实，因为它没有沉浸在虚拟环境中。然而，随着三维视觉刺激在电子游戏中的广泛应用，这种差异在未来将逐渐缩小。

虚拟现实和基于计算机的刺激都被认为有潜力极大地增加人们在康复期间接受训练的方式。基于这一理念，VR提供了许多优势:合成环境易于改变，允许设计最佳的个性化治疗，VR可以提供功能丰富的刺激和激励背景，增加受试者在其康复中的积极参与(增加康复结果的基本方面[25)，然后收集数据，以监测和评估康复进展。

在过去的几年中，虚拟现实和基于计算机接口的系统在神经系统损伤引起的各种缺陷的康复方面的应用有所增加[57,58］.主要的领域可能是中风患者的康复，特别是关于上肢的功能。

几种上肢康复的虚拟现实系统已经在世界范围内开发和测试，采用不同的方法和治疗概念，包括通过模拟虚拟教练来训练达到动作的系统[59,60];基于触觉装置的系统[61];通过高强度的熟练动作训练，训练手和手指的运动范围和力量等特性的系统[62,63];通过心理预演和模仿非麻痹手臂的动作来训练一般上肢运动的系统[64］.

研究表明，在VR训练后，由于神经可塑性，皮质的激活从对侧（VR前）重新组织到同侧（VR后）激活；也就是说，在VR干预后，患肢的皮质组织从同侧半球转移到对侧半球。这可能是因为VR可能激发和促进了练习依赖性重组，这是由于在r垂直运动任务[65］.

Cochrane最近的一项综述分析了涉及565名中风患者的19项研究，将虚拟现实技术与视频游戏疗法结合起来用于中风康复[66].在手臂功能的恢复和日常生活活动的独立性的提高方面，发现了积极的结果，偶尔报告了少量和轻微的不良反应，但没有发现整体功能、握力或步速改善的证据。然而，这篇Cochrane综述建议在解释由于康复中的VR效应研究通常只纳入了一小部分受试者，干预措施和结果指标也各不相同，因此限制了研究之间的比较。此外，由于纳入研究中的干预方法主要是为了改善运动功能，而非认知功能或功能活动表现，没有证据表明VR训练后认知改善。最后，VR康复的大多数参与者是患有慢性中风的年轻人，相对活跃（在许多研究中，他们应该能够移动操纵杆）之后，在治疗结束后不久就发现了积极的效果，目前尚不清楚这种效果是否持久。

虽然还需要进一步的试验，涉及更多的参与者和更长期的随访，但VR和视频游戏疗法可以在最近的发展和3D电视成本的逐步降低的基础上进一步发展，并结合无标记运动分析系统[67或控制电子游戏的加速测量装置[68］.在不久的将来，这些技术可以为病人带来新的康复工具。

7.可穿戴设备

仪器化运动分析是研究受试者运动能力的一种系统方法，包括测量、描述和评估表征人体生物力学和运动控制的数量[69,70］.它是评估病理状况和代偿性运动策略以及评估康复过程中的改善的基本工具，比临床量表的顺序评分更明智和客观[71］.

通过仪器化运动分析，可以确定人体运动的运动学和动力学参数，并对肌肉骨骼功能进行定量评估。因此，仪器化运动分析已被应用于运动、康复和健康诊断中。它有时被称为“步态分析”因为这些研究大多与人类运动有关。

仪器运动分析的研究始于19世纪后期，它在生物医学工程中的广泛应用始于摄像机系统的可用性[72–74］.步态分析的标准实验室由多摄像头运动捕捉系统和力平台组成，具有测量地面反作用力的能力[75］.然而，这种标准的步态分析需要专门的实验室，昂贵的设备，漫长的设置和后处理时间，在移动面积和步态周期方面有限制。

近十年来，人们发展了一种基于可穿戴传感器的步态分析方法。一些使用可穿戴设备评估运动的潜在好处在临床设置可能包括低成本和更常用步态分析设备相比,尺寸小,重量轻,并且没有限制一个实验室的测试环境,使学科走相对不受限制的(76,77］.

用于运动传感的可穿戴设备可以是加速度计[76,77、力传感器[78,79),测角仪(80),倾斜计(81，陀螺仪和应变计，它们可以佩带或安装在身体的不同部位[82］.

人们对使用加速度计评估人体运动特别感兴趣[76].事实上，通过测量上半身加速度可以正确评估受试者在行走过程中保持平衡的能力[83,84］.大量且不断增长的文献调查了该技术在健康受试者中的应用[85–88]，中风病人[77,89，脑瘫儿童[90，腰痛患者[91]，以及有认知障碍的人士[92］.

随着体感技术的发展，未来将会有越来越多的可穿戴传感器被开发用于步态分析，从而增加可穿戴传感器在临床领域的应用[82］.甚至连用可记录重要信号的导电和压阻材料制成的纤维和纱线制成的衣服，也已发展成为一种真正可穿戴的设备[93］.

无线可穿戴传感器的发展也促进了可穿戴移动机器人外骨骼的发展。其中大部分仍处于原型阶段，如欧共体资助的项目开发的，如Tremor(扩展标题:基于功能性电刺激的移动式bci驱动的震颤抑制系统)[94]和Better项目(扩展标题:bnci驱动的机器人物理疗法在中风康复中的步态障碍)[5.］.然而，一些商业产品最近已经交付，如EKSO (EKSO Bionics, Richmond, CA, USA)和ReWalk (Argo Medical Technologies Inc.， Marlborough, MA, USA)外骨骼。这些装置主要是作为矫形器开发的，特别是为脊髓损伤的受试者[95]，但也产生了一种想法，即在中风康复过程中也使用可移动外骨骼[5.,96］.

8.平板电脑

最后但并非最不重要的技术在本文中值得提及的是一项新技术，它正在改变我们的生活，改变我们互动和交流的方式:多点触摸平板电脑。通过智能手机和平板电脑的广泛使用，这一点显而易见。下载和使用应用程序(其中许多是免费的)的便捷性正在改变我们的生活方式，允许我们以新的形式做许多事情，从阅读报纸、游戏、与朋友交流、获取天气更新，到寻找最近的超市。因此，很明显，这项技术在医疗保健和康复领域也有潜在的好处[97］.尤其是平板电脑，它有许多应用程序，似乎有潜力加强治疗，提供语音到文本的选项，手写增强，以及运动技能发展的选项，等等。首先，平板电脑可能会增加增强性和替代性交流干预的可能性[98]。然后，它可能有助于评估手部精细动作的缺陷，从而评估康复结果[99］.最后，在这个简单的工具上可以开发出针对上肢康复的具体的康复方案，具有以上所报道的基于视频游戏的治疗的所有优点。

中风患者回家后，可能会使用这些药片来提高他们的手部能力。多点触摸技术提供了这个机会。此外，类似于虚拟现实和视频游戏疗法的平板电脑，可能允许收集患者病情改善的数据。也可以想象，这些数据可以通过互联网与治疗师、医生和其他康复工作人员实时共享。因此，尽管目前片剂能有效促进中风康复的证据仍然缺乏，而且只有少数研究在这方面进行了调查，但该工具的潜力及其广泛的传播表明，片剂将很快进入神经康复领域[98,99］.

9.结论

根据上述研究，本文报道的七项技术似乎有潜力提高中风患者的康复效果[14,15，关于这些设备在康复方面的功效的问题应该转变成病人可以从这些设备的使用中获益更多。机器人治疗在治疗严重患者时似乎更有效，而基于虚拟现实的电子游戏治疗可能对病情较轻的患者更有效。我们预计平板电脑也会有类似的目标患者。在确定最佳目标人群时，还应考虑到其他方面，如依从性和心理特征。这些新技术的最后一个潜力是它们可能的组合。例如，在对亚急性中风患者进行机器人训练时进行了脑刺激[41,One hundred.]和慢性[101)阶段。在机电培训期间进行加速测量评估，以获取关于患者康复和参数选择的良度的在线信息[17］.如上所述，无线可穿戴设备的使用可以与机器人技术相结合，以开发移动式外骨骼[93,94］.此外，大脑计算机接口可以结合机器人训练自上而下的方法[5.］.

工具书类

S. Paolucci, M. Bragoni, P. Coiro等，“非行走的早期缺血性中风患者出院时达到行动独立性的概率的量化:一项多变量研究，”脑血管疾病，第26卷，第1期，第16-22页，2008年。浏览：出版商的网站|谷歌学术搜索
A. Heller, D. T. Wade, V. A. Wood，“中风后的手臂功能:前三个月的测量和恢复”，神经病学、神经外科和精神病学杂志，第50卷，第5期。6，第714-719页，1987。浏览：谷歌学术搜索
D.T.Wade、R.Langton Hewer和V.A.Wood，“中风后偏瘫的手臂：测量和恢复，”神经病学、神经外科和精神病学杂志第46卷，第46期6，第521-524页，1983。浏览：谷歌学术搜索
J.卡尔和R.谢博德，神经康复:优化运动表现, 1998年Butterworth-Heinemann。
J. M. Belda-Lois, S. Mena-Del Horno, I. Bermejo-Bosch, J. C. Moreno, J. L. Pons, D. Farina等，“中风后步态康复:自上而下方法综述”，神经工程与康复杂志， vol. 13, pp. 8-66, 2011。浏览：谷歌学术搜索
A. Karni, G. Meyer, C. Rey-Hipolito等，“熟练运动表现的获得:初级运动皮层中快速和缓慢的经验驱动的变化，”美国国家科学院院刊第95卷第1期3，第861-868页，1998。浏览：谷歌学术搜索
J.W.Krakauer，“运动学习：与中风康复和神经康复的相关性，”神经病学的最新观点第19卷第2期1，页84-90,2006。浏览：谷歌学术搜索
M. C. Cirstea和M. F. Levin，“手臂运动模式和端点控制的改善取决于中风幸存者在练习中反馈的类型，”神经康复与神经修复，第21卷，第5期，第398-4112007页。浏览：出版商的网站|谷歌学术搜索
m·谢机器人学基础:将感知与行动联系起来，世界科学出版社，新加坡，2003年。
P. Lin, K. Abeny和G. A. Bekey，机器人伦理:机器人的伦理和社会意义，麻省理工学院出版社，美国马萨诸塞州剑桥，2012年。
P.Langhorne，J.Bernhardt和G.Kwakkel，“中风康复，”刺胳针号，第377卷9778, pp. 1693-1702, 2011。浏览：出版商的网站|谷歌学术搜索
V. S. Huang和J. W. Krakauer，《机器人神经康复:计算运动学习视角》，神经工程与康复杂志，第6卷，第1号，第5条，2009年。浏览：出版商的网站|谷歌学术搜索
J. Mehrholz, C. Werner, J. Kugler, M. Pohl，“中风后步行的机电辅助训练”，Cochrane系统评论数据库，第4号，物品编号CD006185，2007年。浏览：谷歌学术搜索
G.Morone，M.Bragoni，M.Iosa等人，“谁能从机器人辅助步态训练中获益？亚急性中风患者的随机临床试验，”神经康复与神经修复，第25卷，第636-644页，2011。浏览：谷歌学术搜索
G. Morone, M. Iosa, M. Bragoni等人，“谁可能从机器人步态训练中获得持久的好处?:亚急性脑卒中患者2年随访随机对照试验。(打、击等的)一下号，第43卷。4, pp. 1140-1142, 2012。浏览：谷歌学术搜索
克拉克，在那里：将大脑、身体和世界重新组合在一起，麻省理工学院出版社，美国马萨诸塞州剑桥，1998。
M. Iosa, G. Morone, M. Bragoni等，“用于中风患者的电动辅助步态训练器”，康复研究与发展杂志，第48卷，第48期2, pp. 135-146, 2011。浏览：出版商的网站|谷歌学术搜索
B.格莱曼，G. Pfurtsheller和B. Allison，脑-机接口:革命性的人机交互，施普林格，Dordrecht，荷兰，2010。
S.M.Coyle、T.E.Ward和C.M.Markham，“使用简化功能近红外光谱系统的脑-机接口，”神经工程杂志，第4卷，第4期。3，页219-226,2007。浏览：出版商的网站|谷歌学术搜索
E. Buch, C. Weber, L. G. Cohen等人，“思考移动:用于慢性中风的神经磁脑-计算机接口(BCI)系统”(打、击等的)一下第39卷第3期3，页910-917,2008。浏览：出版商的网站|谷歌学术搜索
Y. Fuchino, M. Nagao, T. Katura等人，“ALS患者在完全闭锁状态下的高认知功能，”神经学字母第435号2，第85-89页，2008。浏览：出版商的网站|谷歌学术搜索
G. Pfurtscheller, G. R. Müller-Putz, R. Scherer和C. Neuper，“脑机接口系统的康复”，电脑号，第41卷。10，页58-65,2008。浏览：出版商的网站|谷歌学术搜索
C. Enzinger, S. Ropele, F. Fazekas等，“广泛脑-计算机接口训练后完全性脊髓损伤患者的脑运动系统功能”，实验性脑研究第190卷第1期2，页215-223,2008。浏览：出版商的网站|谷歌学术搜索
M. J. Matarić， J. Eriksson, D. J. Feil-Seifer，和C. J. Winstein，“用于中风后康复的社会辅助机器人”，神经工程与康复杂志，第4卷，第5条，2007年。浏览：出版商的网站|谷歌学术搜索
S. Paolucci, a . Di Vita, R. Massicci等，“参与对康复结果的影响:一项多变量研究，”欧洲物理和康复医学杂志，第48卷，第48期3，页455-466,2012。浏览：谷歌学术搜索
V. Kaiser, I. Daly, F. Pichiorri, D. Mattia, G. R. Müller-Putz，和C. Neuper，“脑电对运动表象的反应与中风中的运动损伤之间的关系”，(打、击等的)一下号，第43卷。10, pp. 2735-2740, 2012。浏览：谷歌学术搜索
K. K. Ang, C. Guan, K. S. Chua等，“中风患者使用基于脑电图的运动图像脑-机接口能力的大型临床研究，”临床脑电图与神经科学，第42卷，第2期4, pp. 253-258, 2011。浏览：谷歌学术搜索
M.A.Nitsche和W.Paulus，“弱经颅直流电刺激引起的人类运动皮层兴奋性变化，”生理学杂志，第527卷，第5期。3，页633-639,2000。浏览：谷歌学术搜索
E.M.Wassermann和S.H.Lisanby，“重复经颅磁刺激的治疗应用：综述，”临床神经生理学，第112卷，第8期，第1367-1377页，2001年。浏览：出版商的网站|谷歌学术搜索
D. P. Purpura和J. G. Mcmurtry， "细胞内活动和诱发电位的变化，"神经生理学杂志， 1965年，第28卷，166-185页。浏览：谷歌学术搜索
T.Wagner、F.Fregni、S.Fecteau、A.Grodzinsky、M.Zahn和A.Pascual Leone，“经颅直流电刺激：基于计算机的人体模型研究，”科学杂志，第35卷，第3期，第1113-11242007页。浏览：出版商的网站|谷歌学术搜索
A. P. Arul-Anandam, C. Loo, P. Sachdev，“经颅直流电刺激——其有效性和安全性的证据是什么?”F1000医学报告，第1卷，第58条，2009年。浏览：谷歌学术搜索
M. A. Nitsche和W. Paulus，“经颅直流电刺激-更新2011”，恢复性神经学和神经科学，第29卷，第2期6, pp. 463-492, 2011。浏览：谷歌学术搜索
J. Reis, H. M. Schambra, L. G. Cohen等人，“非侵入性皮层刺激通过巩固效应在多天内提高运动技能习得，”美国国家科学院院刊，第106卷，第2期。5, pp. 1590-1595, 2009。浏览：出版商的网站|谷歌学术搜索
M. A. Nitsche, A. Schauenburg, N. Lang等，“通过对人类初级运动皮层的弱经颅直流电刺激促进内隐运动学习”，认知神经科学杂志，第15卷，第4期，第619-626页，2003年。浏览：出版商的网站|谷歌学术搜索
F. C. Hummel和L. G. Cohen，“无创脑刺激:一种改善中风后神经康复的新策略?”《柳叶刀神经病学，第5卷，第5期。8，第708-712页，2006。浏览：出版商的网站|谷歌学术搜索
M. A. Nitsche, L. G. Cohen, E. M. Wassermann等人，“经颅直流电刺激:2008年技术状态”，脑刺激， vol. 1, no. 13，页206-223,2008。浏览：出版商的网站|谷歌学术搜索
S. W. Yook, S. H. Park, J. H. Seo, S. J. Kim, M. H. Ko，“通过阴极经颅直流电刺激抑制癫痫患者的癫痫发作——一个案例报告，”康复医学年鉴第35期4, pp. 579-582, 2011。浏览：谷歌学术搜索
M. B. Iyer, U. Mattu, J. Grafman, M. Lomarev, S. Sato，和E. M. Wassermann，“健康个体额直流脑极化的安全性和认知效应”，神经学号，第64卷。5，第872-875页，2005。浏览：谷歌学术搜索
F.Hummel和L.G.Cohen，“慢性中风患者通过无创性皮质刺激改善运动功能，”神经康复与神经修复，第19卷，第1期，第14-19页，2005年。浏览：出版商的网站|谷歌学术搜索
S.Hesse、A.Waldner、J.Mehrholz、C.Tomelleri、M.Pohl和C.Werner，“亚急性中风患者经颅直流电刺激和机器人辅助手臂训练的联合应用：一项探索性随机多中心试验，”神经康复与神经修复，第25卷，第9期，第838-846页，2011年。浏览：谷歌学术搜索
C. Rossi, F. Sallustio, S. Di Legge, P. Stanzione，和G. Koch，“经颅直流电刺激受影响的半球不会加速急性卒中患者的恢复。”欧洲神经学杂志．在出版社。浏览：出版商的网站|谷歌学术搜索
A.Pascual Leone、J.Valls Sole、E.M.Wassermann和M.Hallett，“对人类运动皮层快速经颅磁刺激的反应，”大脑，第117卷，第117号4，第847-858页，1994。浏览：谷歌学术搜索
a . Hiscock, S. Miller, J. Rothwell, R. C. Tallis, and V. M. Pomeroy，“关于重复经颅磁刺激增强运动功能的剂量发现研究:定性系统综述，”神经康复与神经修复，第22卷，第3期，第228-249页，2008年。浏览：出版商的网站|谷歌学术搜索
M. A. Naeser, P. I. Martin, E. Treglia et al，“rTMS治疗失语症的研究，”恢复性神经学和神经科学第28卷第2期4，页511-529,2010。浏览：出版商的网站|谷歌学术搜索
C.G.Mansur，F.Fregni，P.S.Boggio等人，“中风患者未受影响半球rTMS的假刺激对照试验，”神经学号，第64卷。10，页1802-1804,2005。浏览：出版商的网站|谷歌学术搜索
D. G. Everaert, A. K. Thompson, Su Ling Chong和R. B. Stein，“功能性的足下垂电刺激是否加强了皮质脊髓连接?”神经康复与神经修复，第24卷，第2期2，页168-177,2010。浏览：出版商的网站|谷歌学术搜索
D.J.Weber，R.B.Stein，K.M.Chan等人，“矫正足部下垂的仿生助行器”，年IEEE工程医学与生物学会国际年会论文集，第6卷，第4189-41922004页。浏览：谷歌学术搜索
J. M. Hausdorff和H. Ring，“L300神经假肢对步态稳定性和对称性的影响”，神经物理治疗杂志，第30卷，第2期2006年第198条第4款。浏览：谷歌学术搜索
R. B. Stein, S. Chong, D. G. Everaert等人，“一个由倾斜传感器控制的脚底刺激器的多中心试验，”神经康复与神经修复，第20卷，第3期，第371-379页，2006年。浏览：出版商的网站|谷歌学术搜索
S. K. Sabut, C. Sikdar, R. Kumar，和M. Mahadevappa，“功能性电刺激在亚急性和慢性中风患者中的改善步态和肌肉力量”IEEE医学与生物学工程学报，2011年第卷，第2085-2088页，2011年。浏览：谷歌学术搜索
S. K. Sabut, C. Sikdar, R. Kumar，和M. Mahadevappa，“功能性电刺激背屈肌:对中风患者背屈肌力量、跖屈肌痉挛和运动恢复的影响，”神经康复，第29卷，第2期4, pp. 393 - 400,2011。浏览：谷歌学术搜索
G. Morone, a . Fusco, P. Di Capua等，“使用倾斜传感器控制的脚落刺激器进行步行训练以改善步行结果:在亚急性期中风患者中的随机对照初步研究，”中风研究与治疗．在出版社。浏览：谷歌学术搜索
R. van Swigchem, H. J. van Duijnhoven, J. den Boer, A. C. Geurts, and V. Weerdesteyn，“腓神经电刺激与踝足矫形器对中风相关足下垂患者避障能力的影响”物理治疗，第92卷，第2期3，页398-406,2012。浏览：谷歌学术搜索
C. Bulley, J. Shiels, K. Wilkie，和L. Salisbury，“用户体验，偏好和选择与功能性电刺激和足踝矫形器在中风后的脚下落，”物理治疗第97卷第1期3, pp. 226-233, 2011。浏览：出版商的网站|谷歌学术搜索
g。c。Burdea和p。Coiffet，虚拟现实技术， John Wiley & Sons，霍博肯，新泽西州，美国，第二版，2003。
M. K. Holden，“运动康复的虚拟环境:综述”，《网络心理学和行为，第8卷，第2期3，页187-211,2005。浏览：出版商的网站|谷歌学术搜索
F. D. Rose, B. M. Brooks和A. A. Rizzo，《脑损伤康复中的虚拟现实:综述》，《网络心理学和行为，第8卷，第2期3，页241-262,2005。浏览：出版商的网站|谷歌学术搜索
霍尔登和戴尔，“虚拟环境训练:神经康复的新工具”，神经学报告，第26卷，第62-71页，2002。浏览：谷歌学术搜索
L. Piron, T. Paolo, F. Piccione, V. Laia, E. Trivello, M. Dam，《手臂运动康复的虚拟环境训练疗法》，存在，第14卷，第732-740页，2005。浏览：谷歌学术搜索
J.Broeren、M.Rydmark、A.Björkdahl和K.S.Sunnerhagen，“在三维虚拟环境中使用触觉进行评估和训练：关于中风后慢性期运动康复5例的报告，”神经康复与神经修复第21卷第2期2，页180-189,2007。浏览：出版商的网站|谷歌学术搜索
a . S. Merians, H. Poizner, R. Boian, G. Burdea, S. Adamovich，“虚拟现实环境中的感觉运动训练:它能改善中风后的功能恢复吗?”神经康复与神经修复，第20卷，第2期，第252-267页，2006年。浏览：出版商的网站|谷歌学术搜索
D. Jack, R. Boian, A. S. Merians等人，“虚拟现实增强中风康复”，神经系统与康复工程学报，第9卷，第5期。3，页308-318,2001。浏览：出版商的网站|谷歌学术搜索
A. Gaggioli, F. Morganti, R. Walker等人，“脑卒中后康复中的计算机支持运动意象训练”，《网络心理学和行为，第7卷，第5期3，页327 - 332,2004。浏览：出版商的网站|谷歌学术搜索
H.J.Sung，S.H.You，M.Hallett等人，“慢性中风患者虚拟现实后的皮层重组和相关功能性运动恢复：一项实验者盲初步研究，”物理医学与康复档案，第86卷，第86期11，页2218-2223,2005。浏览：出版商的网站|谷歌学术搜索
K. E. Laver, S. George, S. Thomas, J. E. Deutsch, M. Crotty，“中风康复的虚拟现实”，Cochrane系统评论数据库，第7卷，第5期9、文章编号CD008349, 2011。浏览：谷歌学术搜索
B.Lange、C.Y.Chang、E.Suma、B.Newman、A.S.Rizzo和M.Bolas，“使用Microsoft Kinect传感器开发和评估基于游戏的低成本平衡康复工具”，年IEEE工程医学与生物学会国际年会论文集， vol. 2011, pp. 1831-1834, 2011。浏览：谷歌学术搜索
G. Saposnik, R. Teasell, M. Mamdani et al，“使用wii游戏技术在中风康复中的虚拟现实效果:初步随机临床试验和原则证明”，(打、击等的)一下号，第41卷。7, pp. 1477-1484, 2010。浏览：出版商的网站|谷歌学术搜索
j·佩里,步态分析：正常和病理功能， Slack公司，1992年。
S.Ghoussayni、C.Stevens、S.Durham和D.Ewins，“检测步态事件和间隔的简单自动化方法的评估和验证，”步态和姿势，第20卷，第2期。3, 2004。浏览：出版商的网站|谷歌学术搜索
M. Iosa, C. Mazzà， R. Frusciante等人，“面部肩胛肱营养不良患者的运动能力评估”，临床生物力学第22卷第2期10，第1074-1082页，2007。浏览：出版商的网站|谷歌学术搜索
D. M. Gavrila和L. S. Davis，“基于三维模型的行动中人类的跟踪:多视图方法”IEEE计算机学会计算机视觉与模式识别会议论文集，第73-80页，美国加利福尼亚州旧金山，1996年6月。浏览：谷歌学术搜索
A. Cappozzo, U. Della Croce, A. Leardini，和L. Chiari，“使用立体摄影测量的人体运动分析”。第一部分:理论背景步态和姿势第21卷第2期2，页186-196,2005。浏览：出版商的网站|谷歌学术搜索
L. Chiari, U. Della Croce, A. Leardini, and A. Cappozzo，“使用立体摄影测量的人体运动分析”。第2部分:仪器误差步态和姿势第21卷第2期2，页197-211,2005。浏览：出版商的网站|谷歌学术搜索
C. M. Kim和J. J. Eng，“中风患者三维运动学和动力学步态轮廓的大小和模式:与行走速度的关系”，步态和姿势，第20卷，第2期。2，页140-146,2004。浏览：出版商的网站|谷歌学术搜索
J.J.Kavanagh和H.B.Menz，“加速度计：一种量化行走过程中运动模式的技术，”步态和姿势第28卷第2期1，第1 - 15页，2008。浏览：出版商的网站|谷歌学术搜索
M.Iosa，A.Fusco，G.Morone等人，“亚急性中风患者行走时上身动态稳定性的评估，”康复研究与发展杂志，第49卷，第49期。3，第439 - 4450页，2012。浏览：谷歌学术搜索
H.H.C.M.Savelberg和A.L.H.D.Lange，“利用人工神经网络评估鞋垫压力模式产生的地面反作用力的水平、前后分量，”临床生物力学，第14卷，第8期，第585-592页，1999年。浏览：出版商的网站|谷歌学术搜索
A. Forner Cordero, H. J. F. M. Koopman，和F. C. T. van der Helm，《使用压力垫计算完全地面反作用力》，生物力学杂志，第37卷，第2期9, pp. 1427-1432, 2004。浏览：出版商的网站|谷歌学术搜索
“截瘫患者步态事件分类的模糊模型识别，”模糊系统学报，第5卷，第5期。4，第536-544页，1997。浏览：谷歌学术搜索
H. J. Luinge和P. H. Veltink，“利用带有自动校准功能的三维加速度计测量人体运动的倾角”，神经系统与康复工程学报，第12卷，第2期1，页112-121,2004。浏览：出版商的网站|谷歌学术搜索
Tao, T. Liu, R. Zheng, H. Feng，“基于可穿戴传感器的步态分析”，传感器，第12卷，第2期，第2255-2283页，2012年。浏览：谷歌学术搜索
冬季地检官，"站立和行走时的人体平衡和姿势控制"步态和姿势，第3卷，第4期，第193-214页，1995年。浏览：谷歌学术搜索
J. J. Kavanagh, R. S. Barrett和S. Morrison，“健康的年轻人和老年人走路时上半身的加速，”步态和姿势，第20卷，第2期。3，页291-298,2004。浏览：出版商的网站|谷歌学术搜索
C. Mazzà， M. Iosa, F. Pecoraro，和A. Cappozzo，“对年轻和老年女性水平行走时上半身加速的控制，”神经工程与康复杂志，第5卷，第30条，2008年。浏览：出版商的网站|谷歌学术搜索
D. S. Marigold和A. E. Patla，“多表面地形的年龄相关步态变化”，步态和姿势第27卷第2期4，第689-696页，2008。浏览：出版商的网站|谷歌学术搜索
C. Mazzà， M. Iosa, P. Picerno和A. Cappozzo，“在水平行走时上半身加速控制上的性别差异，”步态和姿势，第29卷，第2期，第300-303页，2009年。浏览：出版商的网站|谷歌学术搜索
C. Mazzà， M. Zok，和A. Cappozzo，“男女儿童在水平行走过程中的头部稳定”，步态和姿势第31卷第1期4，页429-432,2010。浏览：出版商的网站|谷歌学术搜索
C. Mizuike, S. Ohgi和S. Morita，“使用三轴加速度计分析中风患者行走动力学”，步态和姿势，第30卷，第1期，第60-64页，2009年。浏览：出版商的网站|谷歌学术搜索
M. Iosa, T. Marro, S. Paolucci，和D. Morelli，“脑瘫儿童步态的稳定性和协调”，发展性残疾研究第33卷第3期1, pp. 129-135, 2012。浏览：谷歌学术搜索
C. J. Lamoth, O. G. Meijer, P. I. Wuisman, J. H. van Dieën, M. F. Levin，和P. J. Beek，“非特异性下腰痛患者行走时横切面骨盆-胸部协调”，脊柱第27卷第2期4，页。E92-E99, 2002。浏览：谷歌学术搜索
C. J. Lamoth, F. J. van Deudekom, J. P. van Campen, B. A. Appels, O. J. de Vries，和M. Pijnappels，“步态稳定性和变异性测量显示了虚弱人群认知障碍和双重任务的影响，”神经工程与康复杂志，第8卷，第2期1, 2011年第2条。浏览：出版商的网站|谷歌学术搜索
R. Paradiso, G. Loriga，和N. Taccini，“用于生命体征监测的可穿戴系统，”卫生技术和信息学研究，第108卷，第253 - 259,2004年。浏览：谷歌学术搜索
E.Rocon、J.M.Belda Lois、A.F.Ruiz、M.Manto、J.C.Moreno和J.L.Pons，“用于震颤评估和抑制的康复机器人外骨骼的设计和验证，”神经系统与康复工程学报，第15卷，第5期。3，页367-378,2007。浏览：出版商的网站|谷歌学术搜索
A.Esquenazi、M.Talaty、A.Packel和M.Saulino，“reWalk动力外骨骼用于恢复胸椎水平运动完全性脊髓损伤患者的行走功能，”美国物理医学与康复杂志第91卷第1期第11页，第911-921页，2012。浏览：谷歌学术搜索
S. H. Kim, S. K. Banala, E. A. Brackbill, S. K. Agrawal, V. Krishnamoorthy, J. P. Scholz，“健康个体的机器人辅助步态修正”，实验性脑研究，第202卷，第4期，第809-8242010页。浏览：出版商的网站|谷歌学术搜索
S.Marceglia、S.Bonacina、V.Zaccaria、C.Pagliari和F.Pinciroli，“iPad将如何改变医疗保健？”英国皇家医学会杂志，第105卷，第6期，第233-241页，2012年。浏览：谷歌学术搜索
M.Flores，K.Musgrove，S.Renner等人，“使用苹果iPad和基于图片的系统进行通信的比较，”增强和替代沟通第28卷第2期2, pp. 74-84, 2012。浏览：谷歌学术搜索
D.Haubenberger，D.Kalowitz，F.B.Nahab等人，“数字螺旋分析作为原发性震颤临床试验结果参数的验证，”运动障碍第26卷第2期11, pp. 2073-2080, 2011。浏览：出版商的网站|谷歌学术搜索
S. Hesse, C. Werner, E. M. Schonhardt, a . Bardeleben, W. Jenrich和S. G. B. Kirker，“经颅直流电刺激和机器人辅助手臂训练在亚急性中风患者中的结合:一项试点研究，”恢复性神经学和神经科学，第25卷，第1期，第9-15页，2007年。浏览：谷歌学术搜索
D. J. Edwards, H. I. Krebs, A. Rykman等人，“在慢性中风的机器人腕关节治疗中，阳极tDCS后M1前臂区域皮质运动兴奋性的提高是持续的。”恢复性神经学和神经科学，第27卷，第3期，第199-207页，2009年。浏览：出版商的网站|谷歌学术搜索

中风研究与治疗

中风康复新技术

摘要