喜報頻傳，國家康復輔具研究中心李增勇教授課題組在《Scientific reports》發表了題為“Limb linkage rehabilitation training-related changes in cortical activation and effective connectivity after stroke: A functional near-infrared spectroscopy study”的研究論文。基于近紅外腦功能成像（functional near-infrared spectroscopy, fNIRS）探究了四肢聯動訓練中腦卒中患者的腦功能響應模式，為腦卒中肢體運動訓練的在線康復效果評估提供有效方法。

慧創近紅外腦功能成像系統NirScan的高靈敏度技術優勢，助力該研究實現對前額、有頭發覆蓋的運動區和枕葉的同步高精準檢測。

慧創近紅外腦功能成像系統NirScan

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摘要：

在*范圍內，腦卒中是目前人口致殘的主要原因。康復訓練對腦卒中后運動功能恢復至關重要。四肢聯動康復訓練可以同時刺激并調動上下肢的運動功能。本研究旨在通過功能性近紅外光譜（fNIRS）成像技術，探討腦卒中后與四肢聯動康復訓練任務相關的大腦皮層激活和效應連接（EC）網絡的變化。本研究共招募了13例腦卒中患者（左側偏癱L-H組，n=6；右側偏癱R-H組，n=7）和16例健康對照。采用多通道fNIRS系統采集（1）靜息態10min和（2）四肢聯動康復訓練20min狀態下雙側前額葉皮質（PFCs）、運動皮質（MCs）和枕葉（OLs）的大腦氧合血紅蛋白（delta-HbO2）和脫氧血紅蛋白（delta-HHb）的濃度變化（任務態的前10min為[task_S1]，后10min為[task_S2]）。基于耦合函數和動態貝葉斯推論，分別計算不同頻率間隔的腦效應連接網絡：高頻段I（0.6-2Hz）和II（0.145-0.6Hz）、低頻III（0.052-0.145Hz）和極低頻IV（0.021-0.052Hz）。結果表明，與健康對照組相比，腦卒中患者在運動任務狀態下表現出不對稱的（健側運動區比患側運動區激活程度大）皮質激活模式。與健康對照組相比，腦卒中患者在靜息態和任務狀態下，頻率間隔I和II的EC顯著降低（p<0.025）。在靜息態和任務狀態下，R-H組從MC和OL到右側PFC的耦合強度顯著高于對照組（p<0.025）。此外，與對照組相比，在任務狀態下，L-H組在第III和第IV頻段內從MC和OL到左側PFC的耦合強度顯著升高（p<0.025）。腦卒中患者在運動任務狀態下，低頻和極低頻段內MC和OL指向健側PFC的影響顯著增加，提示腦卒中患者在運動康復任務中，可通過調用認知資源重組以補償損傷。研究結果也表明，采用四肢聯動訓練需要選擇合適的康復時機才能有利于患側腦區重塑。fNIRS結合動態貝葉斯推論，可為腦卒中肢體運動訓練的在線康復效果評估提供有效方法，這對于制訂康復策略有重要意義。

樣本與方法

樣本：本研究共招募29名參與者參加本次實驗，其中共有13名卒中患者包括左側偏癱（L-H組）6人、右側偏癱（R-H組）7人，以及16名年齡匹配、沒有神經系統疾病的健康對照組。腦卒中患者的納入標準為（1）缺血性腦卒中，發病時間>2周；（2）大腦單側病灶區；（3）偏癱側上肢和下肢存在中度或重度運動功能障礙。腦卒中患者的排除標準：（1）存在任何臨床顯著的或不穩定的疾病；（2）存在任何卒中以外的神經精神疾病。腦卒中患者的樣本信息如表1 所示。實驗是在每個參與者的理解和書面同意下進行的。實驗程序經國家康復輔具研究中心人類倫理委員會批準，符合1975年《赫爾辛基宣言》（1983年修訂）規定的倫理標準。

實驗過程：

實驗開始前，首先讓被試者在安靜的環境中休息放松5min。休息后，在一個安靜昏暗的房間里要求被試者保持一個舒適的坐姿，盡可能保持靜止，清醒放松，閉上眼睛休息10min。然后準備執行運動四肢聯動康復訓練任務（Model: REX7000, SCIFIT, USA）。臨床治療師幫助每個參與者坐下，然后根據需要調整扶手、踏板和靠背，保證在運動過程的舒適度。腦卒中患者在運動時用繃帶將其偏癱側固定，保證安全。所有康復訓練任務樣本均采用統一訓練強度。在實驗過程中，由專業治療師指導，要求被試者以自主速度進行上下肢聯動康復訓練，訓練時間為20min。運動康復任務的前10min定義為Session 1 (task_S1)，后一個10min定義為Session 2 (task_S2)。實驗過程如圖1(A)所示。

fNIRS數據采集：

采用三波長fNIRS數據采集系統（丹陽慧創醫療設備有限公司）分別在靜息狀態和康復任務狀態下檢測被試者的腦血流動力學變化。光源和探測器之間的距離設置為30mm，數據采集頻率10Hz。根據腦電10-10定位參考在大腦上對稱布置10個光源和16個探頭，共組成共24個測量通道，對稱覆蓋左右前額葉（LPFC/RPFC）、左右運動區（LMC/RMC）及左右枕葉（LOL/ROL）。實驗fNIRS的通道布置如圖1B所示。

圖1 （A）實驗過程；（B）fNIRS通道的配置

大腦效應連接分析：應用Morlet小波對濃度變化數據進行小波變換分析，得到任一時間和頻率點的瞬時相位信息。在本研究中，應用小波變換獲取高頻段I（0.6–2 Hz）和II（0.145–0.6 Hz）、低頻段III（0.052–0.145 Hz）及超低頻段IV（0.021–0.052 Hz）的相位動態振蕩信號。動態振蕩信號之間的相互作用可用相應的耦合函數來描述。在本研究中，基于振蕩信號特定頻率的相位動力學，建立每個通道對信號之間的相位振蕩耦合模型。利用動態貝葉斯推論，得到可用來完整描述振子間交互作用的耦合參數。耦合參數可以定量描述耦合系統之間的耦合強度和耦合方向等信息。在本研究中，我們基于原始信號對應生成100個AAFT替代信號，計算AAFT信號間的耦合參數用于檢驗真實信號間耦合參數的有效性，由此得到各個頻率間隔內通道間有效的耦合強度及耦合方向，以此來開展基于fNIRS的效應連接分析。

基于腦區的腦效應連接網絡：

本研究分別基于delta HbO₂和delta HHb信號報告了運動康復訓練任務對卒中后腦效應連接網絡的影響，以進一步探討腦卒中患者的神經康復機制。為了更加清晰的描述大腦六個腦區間的EC關系，24通道對間有效的CS根據通道在腦區的分布情況平均為30個有向的交互連接，分別為LPFC→RPFC，LPFC→LMC，LPFC→RMC，LPFC→LOL，LPFC→ROL，RPFC→LPFC，RPFC→LMC，RPFC→RMC，RPFC→LOL，RPFC→ROL，LMC→LPFC，LMC→RPFC，LMC→RMC，LMC→LOL，LMC→ROL，RMC→LPFC，RMC→RPFC，RMC→LMC，RMC→LOL，RMC→ROL，LOL→LPFC，LOL→RPFC，LOL→LMC，LOL→RMC，LOL→ROL，ROL→LPFC，ROL→RPFC，ROL→LMC，ROL→RMC，ROL→LOL，其中腦區1→腦區2，腦區1是耦合作用的來源腦區，腦區2是耦合作用的目標腦區。

結果

康復任務中的皮質激活模式：

如圖3所示，三組被試分別在靜息態、task_S1和task_S2狀態下與delta HbO₂信號相關的皮層激活模式。與靜息態相比，健康對照組在運動任務狀態下其雙側運動區表現出delta HbO₂的增加和delta HHb的減少。然而，與靜息態相比，任務態下可以觀察到腦卒中患者健側運動區delta HbO₂濃度的增加大于患側運動區。這一結果表示與健康對照組相比，運動時腦卒中患者表現出不對稱的皮層激活模式（健側運動區較患側運動激活程度大）。

圖3 在不同狀態下的大腦皮層激活模式（A）健康對照組；（B）右偏癱患者；和（C）左偏癱患者

與卒中相關的效應連接變化：

在頻率間隔III（圖4），L-H組在task_S1狀態下連接RMC→LPFC的耦合強度顯著大于健康對照組，在task_S2狀態下連接LMC→LPFC，RMC→LPFC和ROL→LPFC的耦合強度顯著大于健康對照組。

圖4 頻率間隔III內大腦效應連接網絡不同狀態間的變化（A）健康對照組；（B）右偏癱患者和（C）左偏癱患者

結論

研究發現在四肢聯動康復過程中，腦卒中患者健側運動區表現出比患側運動區更強的激活程度。這表明與健康對照組相比，腦卒中患者存在不對稱的皮質激活模式。同時基于耦合相位振蕩模型和動態貝葉斯推論分別計算信號delta HbO2和delta HHb不同頻率間隔下的耦合參數。基于fNIRS技術監測大腦皮層激活和不同頻率間隔內的效應連接來探究與四肢聯動康復訓練有關的卒中后功能網絡重組機制。在靜息態和任務態下，R-H組指向RPFC連接的耦合強度顯著高于健康對照組。在頻段III和IV，L-H組指向LPFC連接的耦合強度顯著大于健康對照組。在delta HHb信號分析中也存在類似的結果。研究結果表明，腦卒中患者在運動康復任務中，調用認知資源以補償運動功能損傷。本研究證實了基于fNIRS技術在評估康復任務對卒中后大腦皮質重組影響方面的適用性。研究結果也表明，采用四肢聯動訓練需要選擇合適的康復時機才能有利于患側腦區重塑。fNIRS結合動態貝葉斯推論，可為腦卒中肢體運動訓練的在線康復效果評估提供有效的方法。 此外，本研究還可為卒中后康復治療新技術發展提供理論基礎。

參考文獻：

Huo C, Xu G, Li Z, et al. Limb linkage rehabilitation training-related changes in cortical activation and effective connectivity after stroke: A functional near-infrared spectroscopy study[J]. Scientific reports, 2019, 9(1): 6226.