基于可穿戴設備的帕金森病運動遲緩檢測評估方法研究進展

何娟娟 ，姚志明，李波陳 ，王建國，楊先軍

1 中國科學院 合肥物質(zhì)科學研究院 合肥智能機械研究所，合肥市，230031

2 中國科學技術(shù)大學，合肥市，230026

0 引言

世界帕金森病協(xié)會的統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示中國（Parkinson's Disease,PD）患者超過250萬，而且以每年10萬的速度遞增。然而PD的發(fā)病病因尚不明確，其主要病理特點為中腦黑質(zhì)多巴胺能神經(jīng)元嚴重缺失和紋狀體多巴胺神經(jīng)遞質(zhì)減少[1-2]，其臨床運動特征主要為震顫、肌強直、運動遲緩和姿勢不穩(wěn)。

運動遲緩是PD典型運動障礙癥狀，也是PD確診的必要癥狀，對藥物治療敏感。作為PD的最典型特征，運動遲緩影響所有PD患者并干擾其日?；顒樱渲饕R床表現(xiàn)為動作變慢，行動困難，主動運動能力喪失[3]。

傳統(tǒng)的PD評估主要依賴于臨床觀察和主觀量表。近年來出現(xiàn)了基于計算機系統(tǒng)和運動傳感器的可穿戴的PD運動障礙量化評估方法。本文將對運動遲緩評估方法進行綜述，重點闡述近年來國內(nèi)外可穿戴設備用于運動遲緩量化評估的方法及技術(shù)。

1 運動遲緩量表評估

傳統(tǒng)的PD臨床評估主要依賴量表來實現(xiàn)PD嚴重程度的評估。表1列舉出了國內(nèi)外使用較多的評估量表。

表1 PD運動癥狀評估量表及用途Tab.1 Parkinson's exercise symptom assessment scale and its use

目前運動遲緩的評估量表中應用最為廣泛的為UPDRS量表，該量表包含四個部分：第一部分為心理活動，行為和情緒評估；第二部分為日常生活活動的自我評估；第三部分為運動功能評估；第四部分為治療并發(fā)癥評估。運動遲緩的評估主要用到第三部分運動功能評估。UPDRS通常與Hoehn&Yahr量表和ADLS一起使用。

依靠量表的運動狀態(tài)評估方式主要依據(jù)病人對自身情況的描述和醫(yī)生的主觀觀察，從而進行評分診斷。醫(yī)生采用這種診斷方式無法得到較為準確且長時間的數(shù)據(jù)作為評分依據(jù)，存在主觀性強，診斷誤差大的弊端。

2 運動遲緩可穿戴設備評估

近年來研究出了多種智能評估方法用于PD的運動障礙評估領域，例如，一些研究人員利用了紅外線攝像機或激光傳感器客觀地測量運動遲緩[4-5]。然而大多數(shù)現(xiàn)有系統(tǒng)（例如光學跟蹤）是為實驗室使用而設計的，并且對于家庭使用來說太笨重，復雜且昂貴。其他系統(tǒng)，如活動記錄儀，重點是監(jiān)測整體活動，而不是量化特定的癥狀嚴重程度[6-8]。相較而言，可穿戴設備重量輕，成本低，且可隨時隨地進行癥狀的量化評估，便于制定個性化治療方案和遠程療效評估及監(jiān)護。因此一些研究人員致力于可穿戴設備進行PD量化評估的研究。

如NIAZMAND等[9]使用兩個金屬接觸件作為觸摸傳感器，結(jié)合加速度計和壓力傳感器測量PD患者手指敲擊的間隔。KIM等[10]使用陀螺儀在手指輕拍期間量化運動遲緩。HELDMAN等[11]利用慣性傳感器開發(fā)出下肢運動遲緩的評估系統(tǒng)。PRINTY等[12]提出了一個量化手指運動遲緩的智能手機應用程序。ZWARTJES等[13]設計了基于加速度計的動態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)，可以對運動遲緩的嚴重程度進行分類。

可穿戴設備中常用的傳感器有加速度傳感器、陀螺儀以及壓力傳感器，除此之外，表面肌電傳感器、磁運動傳感器等[14-17]也可用于量化運動遲緩，如表2所示，列舉了常用傳感器的放置位置以及測量參數(shù)。

表2 常見的傳感器類型、放置位置及測量參數(shù)Tab.2 Common sensor types,placement position and parameters

2.1 運動數(shù)據(jù)采集

在運動遲緩數(shù)據(jù)采集方面，研究人員根據(jù)研究目標與實驗要求設計實驗方案，包括對受試者的選取和實驗任務的設計。

（1）受試者

選取老年P(guān)D組和年齡匹配的健康對照組作為受試者，為防止受試者可能患有的其他運動障礙疾病對實驗造成干擾，受試者的選取一般需要額外滿足以下要求：無癡呆（遵循國際疾病分類ICD-10癡呆的定義）或精神異常，不同時患有其他運動障礙疾病（如上肢矯形、關(guān)節(jié)炎等），PD患者能獨立完成運動任務[20]。

（2）實驗任務

通常根據(jù)UPDRS量表的第3部分來設計實驗任務，即量表的運動檢查部分。常規(guī)的方案是指導病人按照量表完成測試動作，例如手指開合與抓取、手臂快速交替旋前-旋后，坐站轉(zhuǎn)換，行走等。

如MEMAR等[26]的運動任務如圖1所示，受試者首先被要求坐在椅子上，然后從椅子上起立，以自己舒適的行走速度連續(xù)走一圈17 m長的橢圓形走道，連續(xù)行走五圈，完成最后一圈后，受試者回到椅子上坐了下來。稍事休息后，受試者以盡可能快的步行速度執(zhí)行相同的任務。

圖1 MEMAR等的運動任務Fig.1 Motion tasks of MEMAR et al.

NIAZMAND等[9]的運動任務如圖2所示，讓受試者盡可能快速地執(zhí)行手指敲擊動作30 s，以手指敲擊的運動頻率來量化運動遲緩。

圖2 NIAZMAND等的運動任務Fig.2 Motion tasks of NIAZMAND et al.

2.2 運動數(shù)據(jù)處理

（1）數(shù)據(jù)預處理

在數(shù)據(jù)采集過程中容易受到外界噪聲的干擾，PD患者的不自主震顫也會對數(shù)據(jù)進行干擾，通過數(shù)據(jù)濾波預處理可有效地改善噪聲和震顫的影響。常用的濾波算法包括算數(shù)平均值濾波、滑動平均值濾波、中值濾波、復合數(shù)字濾波、防脈沖干擾平均濾波、程序判斷濾波、限幅濾波、限速濾波。傳感器ADC（模擬數(shù)字轉(zhuǎn)換）采樣，可優(yōu)先采用算數(shù)平均值濾波和滑動平均值濾波。此外，卡爾曼濾波器、數(shù)字巴特沃斯濾波器、互補濾波器在傳感器濾波中也有應用，其中互補濾波器適用于兩種傳感器進行融合的場合，可應用于陀螺儀數(shù)據(jù)和加速度傳感器數(shù)據(jù)的融合。

加速度傳感器測量的數(shù)據(jù)信號是運動加速度與重力加速度的疊加，可以通過FIR高通濾波器剔除重力加速度分量，或是通過IIR低通濾波器得到重力加速度分量。如SALARIAN等[27]對測量信號使用截止頻率為3.5 Hz的八度低通IIR濾波器，濾除噪聲和消除震顫影響。ENDO等[28]使用2.5 Hz低通濾波器來平滑EMG（肌電信號）波形。HELDMAN等[11]使用10 Hz的二階巴特沃斯濾波器對數(shù)據(jù)進行低通濾波以去除高頻噪聲。

（2）特征提取與識別分類

目前運動遲緩沒有特定的量化評估參數(shù)，當前使用較多的特征參數(shù)為幅度、頻率、速度[9-13]等時域特征，頻域特征可提取快速傅里葉變換系數(shù)、信號能量、頻域熵，如表3所示為當前常用傳感器可提取的特征參數(shù)。

表3 常用傳感器可提取的特征參數(shù)Tab.3 Features that can be extracted by common sensors

在運動遲緩的量化方面，研究人員們多采用機器學習識別分類的方法，其中算法模型包括支持向量機、多元線性回歸、隨機森林、神經(jīng)網(wǎng)絡、隱馬爾可夫模型等，此外還有峰值檢測算法以及閾值檢測算法法，如HELDMAN等[11]使用多元線性回歸模型將定量特征與臨床醫(yī)師MDS-UPDRS評分相關(guān)聯(lián)：

R為臨床醫(yī)師的評分，b0和Bj是回歸系數(shù)，Pj的n值是從運動數(shù)據(jù)中提取的量化變量。對新數(shù)據(jù)的泛化使用留一法交叉驗證，此模型計算得出的輸出分數(shù)與平均臨床醫(yī)師MDS-UPDRS分數(shù)的平均相關(guān)系數(shù)和RMS誤差分別為0.86和0.47。

PRINTY等[12]在具有徑向基函數(shù)（RBF）核的C-支持向量分類公式下構(gòu)建的支持向量機（SVM）模型和具有500棵樹的隨機森林模型分別作為分類模型對PD患者進行識別分類。SVM分類器的平均錯誤率為0.055，AUC（Area Under Curve）為0.916 6，隨機森林分類器平均錯誤率為0.111，AUC為0.916 6。

ZWARTJES等[13]使用決策樹對活動進行分類，在特定節(jié)點上使用加速度傳感器輸出的絕對值積分(IAA)來檢測靜態(tài)活動和動態(tài)活動：

ax，ay，az分別表示x，y，z軸的加速度信號。該方法對PD患者的活動分類總體準確度達到98.9%，對健康對照組活動分類總體準確度為99.3%。對運動進行識別后提取步長、步速等特征值，利用峰值檢測算法量化運動遲緩，得出此方法輸出得分與UPDRS得分顯著相關(guān)。

SAMà等[20]通過Relief算法將最適合檢測步行的特征識別為最大化類間距離并最小化類內(nèi)距離的特征，識別出可用于檢測行走的特征，設定相應閾值來檢測出運動遲緩和非運動遲緩，在第n次行走回合中檢測到的步幅由一組表示從分析中排除步行第一步和最后兩步，將運動遲緩分析為自由運動。因此，排除了對應于步態(tài)開始和步態(tài)終止的步幅，步幅的子集

3 存在的問題及展望

3.1 存在的問題

目前關(guān)于可穿戴設備在運動遲緩量化評估的研究方面依然存在一些問題，主要表現(xiàn)在以下幾點：

（1）當前大部分的PD運動障礙測量設備使用的是單個的陀螺儀或加速度傳感器等對單一動作進行測試評估，評估局限性大，且可能存在誤差較大，評估精度不夠的問題。

（2）缺乏大量數(shù)據(jù)樣本，在目前的研究中，樣本數(shù)據(jù)基本為研究人員自行采集，數(shù)據(jù)樣本的數(shù)量和質(zhì)量都參差不齊，用于量化的樣本量較少，所得出的研究結(jié)論可能不具有普適性且存在地域差異性。

（3）缺少對研究對象長期連續(xù)不斷的跟蹤調(diào)查，目前的研究基本都是招募幾十個受試者，采集一定量的數(shù)據(jù)后進行分析得出相應結(jié)論，但PD具有逐漸進展的特點，需要對PD患者進行長期跟蹤調(diào)查與評估驗證。

3.2 展望

當前仍需研究運動遲緩自動檢測及量化分級方法，為PD客觀定量診療和日常監(jiān)測提供新途徑，降低檢測成本，讓患者可以隨時隨地檢測病癥。另外，應盡可能增大PD患者數(shù)據(jù)樣本量，并且收集分析不同地區(qū)PD患者數(shù)據(jù)樣本，以增大研究結(jié)果的普適性和降低地域差異。