无创tSCS刺激强度如何量化？

 

经皮脊髓刺激（tSCS）振幅概述

经皮脊髓刺激是一种非侵入性的神经调控技术，通过在脊柱棘突皮肤表面放置电极，施加脉冲电刺激，以调节脊髓神经回路的兴奋性。tSCS 可与步行训练等康复活动结合，帮助脊髓损伤患者恢复下肢运动功能。在 tSCS 的参数设置中，频率和脉宽通常依据先前实验固定，而刺激振幅（电流强度，单位 mA）的调节则往往依赖于临床医生的主观观察和患者的感受反馈，采用试错法进行。这种主观调谐过程不仅耗时，而且难以适应康复过程中神经可塑性的动态变化。因此，研究振幅与可测量的生物力学指标之间的量化关系，是实现自适应、实时 tSCS 调谐的关键前提。

 

HUIYING

tSCS振幅对脊髓损伤患者行走生物力学影响

 

本研究通过对两名不完全性颈髓损伤患者（P1 和 P2）的案例研究，系统探索了不同 tSCS 振幅对步行生物力学的影响。结果表明，刺激振幅的变化会引起步态时空参数（如步速、步长）和部分肌肉的肌电活动（如胫骨前肌的激活程度、拮抗肌的共激活模式）发生系统性改变。然而，步态运动学（关节角度）在不同振幅下未观察到明显变化。此外，研究发现疲劳对步行表现有显著负面影响，但适当选择的振幅（如 P1 的 160 mA、P2 的 120 mA）能够部分抵消疲劳导致的步速下降。这些发现提示，不同振幅可能对应不同的“最优”目标（如抗疲劳、增加步长、降低共激活），需要根据康复目标个性化选择。

 

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tSCS 振幅与步态时空参数关联概述

 

步态时空参数主要包括步行速度和步长。研究发现，振幅与步速的关系在两名参与者中表现不同。对于 P1，步速与刺激振幅之间没有显著线性相关（相关系数 r = -0.02），但步速随试验次数增加呈中等程度下降（r = -0.6）。这一趋势如图1所示，说明疲劳可能是主导步速下降的主要因素。值得注意的是，在重复试验中，P1 在 160 mA 条件下的步速几乎没有下降（仅降低 0.5%），而其他振幅条件下步速平均下降 11.8%，相关对比见图3。类似地，P2 在无刺激重复时步速下降 32%，而在 120 mA 重复时步速反而增加 2%。这表明存在某种最优振幅阈值，能够对抗疲劳。

 

 

图1：步速随试验次数的变化趋势

 

图1 展示了参与者1（P1）和参与者2（P2）在连续行走试验中步速的变化情况。横坐标为试验序号（即时间顺序），纵坐标为步速。
 

图1 中可见，P1的步速随试验次数增加呈现中等程度的负相关（r = -0.6），表明疲劳效应逐步累积，导致步行速度下降。P2也表现出类似的下降趋势，但相关性较弱（r = -0.37）。
 

图1直观反映了疲劳对步行表现的显著影响。

在步长方面，如图6所示，P1 在较高振幅（≥160 mA）时，左右腿平均步长较无刺激增加约 7.6%；而在 80–140 mA 范围内，步长仅增加 1.5%。P2 在 100–140 mA 条件下，平均步长增加 23%。这提示存在一个振幅“阈值”，超过该阈值后步长才会出现明显改善。对于 P1，该阈值大约在 140 mA 附近；对于 P2，所有测试振幅均高于其阈值。

 

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tSCS 振幅与肌电活动参数关联概述

 

肌电活动用于评估肌肉激活水平及拮抗肌间的协调性。针对 P1，研究发现不同肌肉对振幅变化的响应方向不同。如图2所示，胫骨前肌（TA）的肌电曲线下面积（AUC）与振幅呈弱正相关（左腿 r=0.43，右腿 r=0.32），而腓肠肌内侧（MG）的 AUC 与振幅呈弱负相关（左腿 r=-0.11，右腿 r=-0.16）。其他肌肉（股二头肌、股直肌、股内侧肌、比目鱼肌）的相关性均较弱（|r| < 0.12）。

 

 

图2：主要肌肉EMG曲线下面积与刺激振幅的相关性

 

图2 以散点图或柱状图形式展示了P1不同肌肉的EMG曲线下面积（AUC）与刺激振幅之间的线性相关性。其中，胫骨前肌（TA）的AUC与振幅呈弱正相关（左腿r=0.43，右腿r=0.32）；腓肠肌内侧（MG）的AUC与振幅呈弱负相关（左腿r=-0.11，右腿r=-0.16）；其他肌肉（股二头肌、股直肌、股内侧肌、比目鱼肌）的相关性绝对值均小于0.12。图2 表明不同肌肉对振幅变化的响应方向和强度存在差异。

进一步，研究者采用联合概率密度（JPD）分析 TA 与比目鱼肌（SOL）的共激活模式。JPD 图的四个象限中，Q1 代表共激活（不良协调），Q2+Q4 代表交替激活（更正常的运动模式）。图3展示了 P1 在 180 mA 条件下的代表性 JPD 图。分析发现，P1 在 180 mA 时交替激活比例最高（74.6%），即共激活程度最低，提示该振幅下拮抗肌协调性更接近正常。对于 P2，由于试验次数较少，未进行 EMG 回归和 JPD 分析。

 

 

图3：胫骨前肌与比目鱼肌的联合概率密度图（以180 mA为例）

 

图3 是一幅联合概率密度（JPD）图，横轴和纵轴分别代表归一化后的胫骨前肌（TA）和比目鱼肌（SOL）肌电幅值。
 

图3 中划分为四个象限（Q1–Q4），其中Q1代表两肌共同激活（不良协调），Q2和Q4代表交替激活（更正常的运动模式）。
 

图3 中显示，在180 mA刺激条件下，落在Q2和Q4的数据点占比达到74.6%，为所有振幅中最高，提示该振幅下拮抗肌协调性最佳，共激活程度最低。

 

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tSCS 振幅与运动学之间的量化关系概述

 

研究采用逆运动学方法分析了踝、膝、髋关节角度在不同振幅下的变化。如图7所示，无论是 P1 还是 P2，关节角度轨迹在不同刺激振幅之间并未出现有意义的改变。研究者认为可能的原因包括：脊髓损伤患者步态运动学本身具有较高的变异性（既往文献已报道），以及疲劳因素可能掩盖了振幅的细微影响。因此，尽管振幅对步速、步长和肌电有一定调节作用，但对整体关节运动学模式的影响尚不明确，需要更大样本和更严格的疲劳控制来进一步验证。

 

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临床研究

 

研究方法

参与者：两名慢性不完全性颈髓损伤患者。P1（女，59岁，C5-6，AIS D，伤后15年）；P2（男，49岁，C6，AIS C，伤后18年）。

刺激设备与参数：SpineX SCONE 设备，电极置于 T11-12 和 L1-2，参考电极置于髂前上棘。刺激为 30 Hz 双相矩形脉冲（脉宽 1 ms），载频 10 kHz。

实验流程：参与者进行 9 米地面行走。首先由物理治疗师基于视觉观察和患者反馈确定“临床偏好振幅”（P1 为 140 mA，P2 为 120 mA）。然后，在高于和低于该值的多个振幅条件下进行行走试验。P1 完成 35 次试验（8 种振幅），P2 完成 6 次试验（4 种振幅）。每次试验前均包括无刺激（0 mA）基线。

数据采集：12 摄像头光学运动捕捉（P1 120 Hz，P2 100 Hz）；EMG 采集双侧 TA、MG、SOL、BF、RF、VM（2000 Hz）；足底 FSR 检测足跟着地；使用 OpenSim 进行逆运动学分析。

数据处理：EMG 经专用滤波器去除刺激伪迹，带通滤波、整流、低通滤波后计算 AUC。采用联合概率密度分析 TA-SOL 共激活。

 

图4：实验装置概览

 

图4 展示了整个实验的装置布局。经皮脊髓刺激（tSCS）被施加于参与者的腰椎区域。同时，通过肌电图（EMG）测量肌肉活动，通过力敏电阻（FSR）检测足部接触，并利用运动捕捉系统采集运动学数据。
 

图4 整体概括了刺激施加与多模态数据采集的同步实验设置。

 

研究结果

步速：P1 步速随试验次数下降（r=-0.6），与振幅无关；P2 步速与振幅正相关（r=0.77）。重复试验中，特定振幅（P1 160 mA，P2 120 mA）可减缓或逆转疲劳导致的步速下降（见图5）。

 

 

图5：重复刺激条件下步速的变化对比

 

图5 比较了同一刺激振幅在多次重复试验中步速的平均变化百分比。对于P1，在无刺激、100 mA、120 mA和140 mA条件下，第二次重复时的步速较第一次平均下降11.8%；而在160 mA条件下，步速仅下降0.5%，几乎不变。对于P2，无刺激重复时步速下降32%，而120 mA重复时步速反而增加2%。图5 说明适当选择的刺激振幅可部分或完全抵消疲劳导致的步速下降。

 

步长：P1 在 ≥160 mA 时步长增加 7.6%，P2 在 100–140 mA 时增加 23%（见图6）。

 

 

图6：不同刺激振幅下的平均步长变化

 

图6 显示了左右腿平均步长在不同刺激振幅下的变化情况。对于P1，在80–140 mA范围内，步长较无刺激仅增加1.5%；而在160–200 mA范围内，步长增加7.6%。对于P2，在100–140 mA范围内，步长增加23%。
 

图6揭示了存在一个刺激振幅“阈值”，超过该阈值后步长会出现明显改善（P1阈值约140 mA，P2所有测试振幅均高于其阈值）。

 

肌电：P1 的 TA 激活随振幅增加而增强，MG 激活减弱；180 mA 时 TA-SOL 共激活最低（见图3、图5）。

运动学：关节角度未见显著变化（见图7）。

 

 

图7：不同刺激振幅下的下肢关节角度轨迹

 

图7 展示了踝关节、膝关节和髋关节在完整步态周期内的角度变化曲线，对比了不同刺激振幅（包括无刺激）下的逆运动学结果。图7 中可见，无论是P1还是P2，各关节角度的运动学轨迹在不同振幅之间几乎没有有意义的差异。图7 说明，尽管刺激振幅显著影响了步速、步长和部分肌电活动，但对整体下肢关节运动模式的影响不明显，可能与脊髓损伤患者步态的高变异性或疲劳混淆有关。

 

 

HUIYING

总结

 

本研究首次通过案例形式量化了 tSCS 振幅与脊髓损伤患者步行生物力学之间的关系。主要结论包括：

步速和步长随振幅呈现非线性变化，存在 “振幅阈值” 效应，超过阈值后步长明显增加。

适当振幅可以 对抗疲劳 导致的步速下降，提示振幅选择具有抗疲劳潜力。

不同肌肉对振幅的响应各异，且拮抗肌共激活模式可在特定振幅下优化（如 P1 的 180 mA）。

关节运动学对振幅不敏感，可能与 SCI 患者高变异性或疲劳混淆有关。

最优振幅具有 多目标性：若目标是提高步速，P1 的 160 mA 更优；若目标是降低共激活、改善协调性，180 mA 更优；而临床医生偏好的 140 mA 则基于整体感受。

研究局限性在于样本量极小（仅 2 例）、试验次数差异大，且未能完全分离疲劳与学习效应。未来需扩大样本、开展多节段研究，并基于量化指标（步速、步长、共激活程度）开发 实时自适应 tSCS 调谐算法，以实现个性化、高效的脊髓损伤步行康复。