功能性近紅外光譜（fNIRS）具有非侵入性、較少的物理限制且無電磁干擾的優點，并且先前的研究已經證明了fNIRS對非運動任務和精細運動任務的反應具有可靠性。南方科技大學張明明教授團隊，對不同訓練參數下fNIRS對機器人輔助粗大運動任務的反應可靠性進行研究。相關研究成果已發表在《IEEE Transactions On Neural Systems And Rehabilitation Engineering》中，論文第一作者為江一川博士。

01 研究背景

機器人輔助康復能夠以相對較低的成本進行重復和密集的練習，并且已被證明有助于改善中風患者的運動表現。使用基于fNIRS的神經反饋進行機器人輔助閉環訓練可以幫助及時完善訓練方案，從而提高患者參與度和恢復效率。研究團隊通過定制的康復機器人系統來精確控制訓練參數，產生了三種具有不同阻力水平的機器人輔助模式，并通過fNIRS測量左側運動皮層的血流動力學變化。根據可靠性指標來評估每種機器人輔助模式和每種血紅蛋白種類的空間和時間可靠性。

02 研究概述

研究人員招募了10名健康成年人，均為右利手。研究中采用了波長為785nm和830nm的近紅外設備來檢測大腦血氧的變化情況，采樣率為10.4HZ，通道覆蓋左半球的前運動皮層、輔助運動區和初級運動皮層。在實驗過程中，參與者被要求在以下三種機器人輔助模式下進行右肘伸展-屈曲運動：

被動模式：肘關節的伸展-屈曲運動完全由機器人驅動和引導；

主動模式1：阻力值設置為1.0N·s/cm。參與者主動進行伸展-屈曲運動；

主動模式2：阻力值設置為3.3N·s/cm。參與者主動進行伸展-屈曲運動。

圖1：實驗設置和任務（圖片來自原文）

為了對可靠性進行全面的研究，研究人員關注兩個不同的方面。首先，利用線性混合效應模型來估計組級的t值，并采用與受試者級別激活模式類似的方法來構建組級激活模式。通過估計的激活模式，計算決定系數和空間重疊程度兩個指標，評估了受試者和組水平的空間可靠性。結果表明，與被動運動相比，主動運動引發了更強的激活；HbO的簇類空間可靠性優異，HbR的可靠性一般到良好。

圖2：針對三種不同肘關節伸展-屈曲模式的大腦激活的組級t圖（圖片來自原文）

圖3：用于空間可靠性評估的組級t值散點圖（圖片來自原文）

其次，通過計算以下5個常用時間特征的類內相關系數（ICC），以量化HRF在3次運行中的時間可靠性。TTP/TTN：HbO（或HbR）達到峰值（或最低點）的時間；斜率：線性最小二乘法擬合 HRF 的斜率介于0到4s之間；最大/最小值：2到8秒之間的最大（或最?。〩bO（或 HbR）振幅；平均值：2到8秒之間的平均振幅；標準差：2到8秒之間的振幅標準差。結果表明：在被動模式下，ICC值對HbO和HbR的斜率、最大值/最小值和平均值均表現出良好到極好的可靠性；在主動模式1下，斜率、最大/最小值和平均值表現出出色的可靠性。

圖4：單個HRF的時間特征（圖片來自原文）

03 研究意義

在這項研究中，通過研究機器人輔助上肢訓練中fNIRS響應的可靠性，表明個體水平的空間可靠性為一般至良好，斜率、最大值/最小值和均值的時間可靠性為良好至極好。此外，可靠性與訓練模式強度呈正相關，尤其是空間可靠性；在最活躍的大腦區域內，fNIRS反應具有更高的空間和時間可靠性。這些結果表明，fNIRS可以作為構建閉環機器人輔助康復系統的可靠神經反饋，這將為fNIRS在精準神經康復中的應用奠定基礎。