目的步态是人体步行的姿态和行为特征,反映了神经和运动系统的协调能力。帕金森病患者在疾病发展过程中常伴有步态功能障碍,现有步态分析设备成本高昂、操作复杂,难以在临床应用。本研究旨在开发一套可穿戴系统对神经系统病变患者的运动功能进行定量评估。方法提出一种Lab-in-Shoe智能鞋系统,通过集成惯性测量单元和鞋内薄膜压力传感器,利用零速修正算法完成双足位置和姿态的解算,从而测量步态典型时空参数。该系统在临床进行初步应用,招募了7名健康受试者和15名帕金森病患者进行8 m长的Timed Up and Go(TUG)测试。结果研究结果表明,统一帕金森病评定量表评分与步长(r=-0.88,P<0.001)和步速(r=-0.84,P<0.001)存在显著负相关性。Hoehn-Yahr分级与步长(r=-0.75,P<0.001)和步速(r=-0.70,P<0.001)存在显著负相关性。将6类显著相关的步态参数通过多元线性回归分析建立评分与步态参数的回归模型(R2=0.8149,P<0.001,RMSE=10.14)。结论本研究通过Lab-in-shoe智能鞋系统采集、分析帕金森病患者的步态参数;初步结果显示能有效区分不同阶段患者的步态异常,随着疾病加重,步长、步速均呈现明显下降的特征;多元线性回归模型也表明步态参数与帕金森病情严重程度存在强关联性。未来有望将该系统应用于神经系统病变患者的诊断、康复。
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