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《中国科学院大学(中国科学院深圳先进技术研究院)》 2019年
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上肢肌肉痉挛功能评定与神经康复方法研究

王辉  
【摘要】:肌肉痉挛作为一种难治性的肢体运动功能障碍疾病,历来是临床诊疗难题和国际康复医学研究热点。痉挛相关肌群的神经肌肉特性均发生改变,研究肌肉神经肌肉电特性和生物力学特性对于痉挛定量评估和康复具有重要的意义。研究肌肉痉挛的肌电和肌肉形变信息及生物动力学信息的采集与处理方法是开展相应研究的前提。但是,目前肌肉痉挛的定量评估往往仅关注单一肌肉的某一功能特性,缺乏对肌群神经肌肉多模信息的探讨,缺乏对肌肉痉挛神经康复机制的研究,还缺乏相应的信息采集方法与系统。针对这些问题,本课题将从功能评估,神经康复方法及作用机制,系统开发等角度开展基于多源运动信息融合的肌肉痉挛功能评定、神经康复干预策略对肌肉痉挛的作用机制研究、面向痉挛康复的多源运动信息检测方法与系统三方面研究。采集脑卒中后上肢肌肉痉挛患者多种运动模式下的多通道脑电信息,并同步采集痉挛相关肌群高密度表面肌电及肌动信息,通过生物力学信息分析、肌电信息分析,和脑肌信息融合进行肌肉痉挛定量评估;开展痉挛患者神经肌肉电特性研究和生物动力学特性研究;探索基于肌电和肌动信息融合的肌肉痉挛定量评测方法,研究基于经颅磁刺激和磁共振影像的肌肉痉挛康复的神经可塑性机制。并面向临床应用需求,开展基于柔性可拉伸电极的肌电和肌肉形变检测方法研究,便携式肌肉痉挛康复评估系统的研发。首先,针对缺乏肌电和肌肉形变传感器的问题,本文提出了通过柔性可拉伸电极实现肌电和肌肉形变信息的同步获取。本文对柔性可拉伸电极的制作,机械电子性能进行了优化和测试,建立了利用柔性电极同步采集肌肉电和形变信息的方法。同时,针对缺乏肌电和肌动信息同步解析设备的问题,本文提出了一种便携式多通道无线肌电和肌动信息同步采集方案,并自行开发系统用于肌肉痉挛的定量评测中。这些工作有助于肌肉痉挛定量评测方法的临床应用。其次,针对缺乏痉挛患者神经肌肉特性研究的问题,本文开展肌肉痉挛患者脑肌电双模信息解析研究。通过肌电动态电势图,肌肉共激活,脑肌相关性研究了解痉挛患者的神经肌肉电特性,并提出了一种有效的新的肌电指标用于肌肉痉挛定量评定。进一步地,针对基于生物动力学特性的肌肉痉挛评测缺乏评价指标及指标个体差异大的难题,本文比较了体重和最大等长收缩力两种归一化方法,提出了基于最大等长收缩的三个评价指标(峰值力矩,上升时间,保持时间)用于肌肉痉挛评测,并对该指标的有效性和可靠性进行了验证。结果发现,所提出的保持时间6)指标是一种有效可靠的肌肉痉挛评估指标。进一步地,本文探索了基于肌电和肌动信号解析结合模式识别的肌肉痉挛评定方法,通过构建支持向量机模型,实现了对肌肉痉挛的定量评测,肌肉痉挛等级的分类准确率达到了91.7%。最后,本文采用功能磁共振和弥散张量成像方法,直观的动态观察头针联合低频经颅磁刺激对脑卒中后上肢肌肉痉挛患者的康复干预效应,试图在脑运动相关脑区与行为水平等不同层次上,初步探索脑卒中后肢体肌肉痉挛康复的神经可塑性机制综上所述,本课题以脑卒中后上肢肌肉痉挛的研究对象,从外周,中枢,及临床应用多个层面研究肌肉痉挛的功能评定和神经康复方法。本课题从肌肉痉挛的神经肌肉特性,生物动力学特性等多个角度,从外周层面进行肌肉痉挛的定量评测;利用功能磁共振和弥散张量成像等神经影像方法,从中枢层面分析经颅磁刺激和头皮针等对肌肉痉挛的康复机制;研究柔性可拉伸电极,肌电,肌肉形变,肌动等多模信息的同步采集方法,从临床应用层面开展肌肉痉挛的功能评定和神经康复研究。本文的研究成果将有助于研究和开发上肢运动功能评定与康复方法,改善和提高肌肉痉挛的诊疗水平,促进肌肉痉挛功能评定与康复系统的临床应用。
【学位授予单位】:中国科学院大学(中国科学院深圳先进技术研究院)
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:R493

【参考文献】
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