功能性近红外光谱（fNIRS）具有非侵入性、较少的物理限制且无电磁干扰的优点，并且先前的研究已经证明了fNIRS对非运动任务和精细运动任务的反应具有可靠性。南方科技大学张明明教授团队，对不同训练参数下fNIRS对机器人辅助粗大运动任务的反应可靠性进行研究。相关研究成果已发表在《IEEE Transactions On Neural Systems And Rehabilitation Engineering》中，论文第一作者为江一川博士。
01 研究背景
机器人辅助康复能够以相对较低的成本进行重复和密集的练习，并且已被证明有助于改善中风患者的运动表现。使用基于fNIRS的神经反馈进行机器人辅助闭环训练可以帮助及时完善训练方案，从而提高患者参与度和恢复效率。研究团队通过定制的康复机器人系统来精确控制训练参数，产生了三种具有不同阻力水平的机器人辅助模式，并通过fNIRS测量左侧运动皮层的血流动力学变化。根据可靠性指标来评估每种机器人辅助模式和每种血红蛋白种类的空间和时间可靠性。
02 研究概述
研究人员招募了10名健康成年人，均为右利手。研究中采用了波长为785nm和830nm的近红外设备来检测大脑血氧的变化情况，采样率为10.4HZ，通道覆盖左半球的前运动皮层、辅助运动区和初级运动皮层。在实验过程中，参与者被要求在以下三种机器人辅助模式下进行右肘伸展-屈曲运动：
被动模式：肘关节的伸展-屈曲运动完全由机器人驱动和引导；
主动模式1：阻力值设置为1.0N·s/cm。参与者主动进行伸展-屈曲运动；
主动模式2：阻力值设置为3.3N·s/cm。参与者主动进行伸展-屈曲运动。
图1：实验设置和任务（图片来自原文）
为了对可靠性进行全面的研究，研究人员关注两个不同的方面。首先，利用线性混合效应模型来估计组级的t值，并采用与受试者级别激活模式类似的方法来构建组级激活模式。通过估计的激活模式，计算决定系数和空间重叠程度两个指标，评估了受试者和组水平的空间可靠性。结果表明，与被动运动相比，主动运动引发了更强的激活；HbO的簇类空间可靠性优异，HbR的可靠性一般到良好。
图2：针对三种不同肘关节伸展-屈曲模式的大脑激活的组级t图（图片来自原文）
图3：用于空间可靠性评估的组级t值散点图（图片来自原文）
其次，通过计算以下5个常用时间特征的类内相关系数（ICC），以量化HRF在3次运行中的时间可靠性。TTP/TTN：HbO（或HbR）达到峰值（或最低点）的时间；斜率：线性最小二乘法拟合 HRF 的斜率介于0到4s之间；最大/最小值：2到8秒之间的最大（或最小）HbO（或 HbR）振幅；平均值：2到8秒之间的平均振幅；标准差：2到8秒之间的振幅标准差。结果表明：在被动模式下，ICC值对HbO和HbR的斜率、最大值/最小值和平均值均表现出良好到极好的可靠性；在主动模式1下，斜率、最大/最小值和平均值表现出出色的可靠性。
图4：单个HRF的时间特征（图片来自原文）
03 研究意义
在这项研究中，通过研究机器人辅助上肢训练中fNIRS响应的可靠性，表明个体水平的空间可靠性为一般至良好，斜率、最大值/最小值和均值的时间可靠性为良好至极好。此外，可靠性与训练模式强度呈正相关，尤其是空间可靠性；在最活跃的大脑区域内，fNIRS反应具有更高的空间和时间可靠性。这些结果表明，fNIRS可以作为构建闭环机器人辅助康复系统的可靠神经反馈，这将为fNIRS在精准神经康复中的应用奠定基础。
