JNER：机器人基本功能评估中风后的手本体感觉、运动和感觉损伤

对于挥来说，双脚感受和革另行运动特性以及二者彼此之间的彼此间作用对于在日常生活举办活动（ADL）里开展轻巧和精准的动作至关重要。例如，当抓取一个小重力场时，基本要素感受是感知肢体当前后方所必需的。这种感受输入随后被里枢神经种系统构建，形成革另行运动输出，这一步骤称为感受革另行运动构建。发作等神经损坏通常意味著会冲击这一步骤的特定某种层面，从而阻扰病患开展ADL。

80%的发作幸存者罹患轻瘫。然而，一些无论如何源于革另行运动特性损害的举办活动限制意味著是由基本要素感受种种系统受到干扰引起的。现有的流行病学衡量仅有包括损坏的既有量度（例如Fugl-Meyer颈部衡量），必须开展多项衡量以全面衡量感受革另行运动损坏状况，因此在整个中风步骤里很少定期开展衡量。AI除此以外的作法是合理性的（不依赖于观察者的判断）、直观的（例如，必须量度直观的身置/施加的力作），以及必须包括精确、可重复的冲动（例如，衡量感受特性或痉挛]）。

此外，通过多个AI除此以外衡量特殊任务，可以用一个设备衡量不同的损坏，这将导致对损坏的短时间效率和更是全面的概述。这也允许以标准化的方式彼此间比较不同的损坏模式（如革另行运动和感受），从而有意味著为颈部损坏状况包括一另行见解。尽管它们很有希望，但现有的AI作法意在同时对挥开展感受和革另行运动衡量，仍处于起步阶段。到已确定，提出异议的作法侧重于颈部近端肌肉，包括仅有针对特定损坏模式的特殊任务（例如基本要素感受，不意味著同时衡量革另行运动损坏），或未能包括其结果量度的流行病学特性的简要衡量（信度、量度误差、效度）。 而同时效度的研究工作对于将一另行技术作法与普遍接受的衡量作法密切联系痛快更为重要。目前缺乏对目的一些人的有用性和有效性的标准化衡量，使得一另行衡量技术不太意味著被流行病学接受并运用于研究工作重大项目之外。

这项工作的目的是提出异议并衡量一套一另行挥基本要素感受、革另行运动和感受革另行运动损坏衡量作法，该作法在在此之后描述的单个AI平台上实施（ETH MIKE：革另行运动损坏和动觉衡量）这种单权重尾端执行器装置可以为食指掌指（MCP）肌肉包括良好控制的革另行运动冲动，并嗅觉地量度其革另行运动学和动力作学响应。本文发表在《神经病学，神经外科学和心理疾病杂志》上（Journal of Neurology, Neurosurgery Brown Psychiatry）。

在一个作用于食指掌指肌肉的单权重尾端执行器AI平台上开展了一组五项可用衡量特殊任务。具体而言，适用后方也就是说范式衡量基本要素感受损坏。快速到达目的、革另行运动范围内和仅有指尖力作量特殊任务是革另行运动特性缺陷的特征。之前，适用轻巧每一次特殊任务衡量感受革另行运动损坏。流行病学可行（时长）、信度（类内绝对值ICC、最小实际差异SRD）和效度（Kruskal-Wallis检验、Spearman绝对值ρ与Fugl-Meyer颈部革另行运动衡量、动觉上下测试、框块测试）对36名亚急性发作受试者和31名年长也就是说的神经种系统完好折衷者开展了AI特殊任务衡量。

83%不同损坏状况严重层面（轻度至重度）的发作病患必须收尾所有AI特殊任务（每只受试挥时长<15分钟）。此外，该研究工作还断言了发作一些人里AI特殊任务的良好至卓越的有用性（ICC>0.7，SRD<30%），以及判别效度，如发作和折衷受试者彼此之间不存在很大差异（p值<0.001）。同时有效性通过AI结果量度和流行病学量表彼此之间的里到强差异性（ρ=0.4-0.8）来显示。不同缺陷（革另行运动、感受）的AI特殊任务彼此之间没有人强差异性（ρ≤0.32）。

AI平台上图

另行提出异议的AI除此以外衡量是有用的，没有人显示出强烈的量度误差。断言基本要素感受衡量（量度后方也就是说特殊任务）的有用性是一项重要杰出贡献，因为适用传统作法或AI作法有用地衡量神经种系统病患的基本要素感受挥损坏是一项长期的挑战。当每个角度仅有谐波一次时，获了良好的有用性，从而延长了某种层面衡量短时间，从而有助流行病学可行。角度大小对后方也就是说误差的负面影响，与之后的研究工作相一致，对于所有量度都是相一致的，因此不意味著会负面影响有用性。

衡量基本要素感受损坏的量表及结果

革另行运动和感受革另行运动特殊任务获的有用性结果与历史文献里在此之后研究报告的结果相一致（ICC 0.7-0.9，质量衡量），尽管直接比较这些结果很困难，因为一些研究工作是针对折衷受试者而非目的一些人开展的。与传统流行病学衡量相比，建议的AI衡量通常意味著会导致更是高的量度误差（例如FMA 10%，我们的AI衡量介于15%和25%彼此之间）。这可以以外解释为AI作法的精确传感潜能作，它在检测行为变异性某种层面比流行病学尺度更是敏感。所有AI除此以外衡量里，与年长也就是说的大鼠相比，发作受试者受负面影响最状况严重边上的乏善可陈明显较差。这证实了AI衡量可以注意到与特定卒里后损坏相关的特殊任务乏善可陈出现异常。此外，在受试者基础上包括关于现有损坏的信息具有流行病学差异性。从被套用为受损的受试者的百分比来看，本文推测并非所有发作受试者的罚球都比大鼠差，这远大于发作病患的受损状况。

各类别特殊任务的结果量度（即基本要素感受、革另行运动、感受革另行运动衡量）与其相应的流行病学分数彼此之间不存在里度至高度很大差异性，这表明AI量度种系统捕捉特定损坏的潜能作。更是简要地说，在后方也就是说绝对误差和kUDT彼此之间推测了里度很大差异性，证实了该AI特殊任务必须衡量基本要素感受缺陷。这一AI量度与FMA（仅有革另行运动以外，因为未实施FMA的感受以外）不相关的事实表明，该特殊任务意味著必须独立于革另行运动损坏衡量基本要素感受。此外，仅有力作、主动革另行运动范围内以及仅有速度与FMA呈强很大差异性，而与拉姆无很大差异性。因此，这些AI特殊任务意味著反映了基本革另行运动执行的损坏。

本文提出异议的AI除此以外衡量包括了一种流行病学上可行、有用和有效的作法，以明确描述挥基本要素感受和革另行运动特性的损坏，以及二者彼此之间的彼此间作用。这增辟了一另行途径，有助概述感受革另行运动特性独特某种层面在卒里后恢复里的作用，并有助未来个性化医学上的其发展。

Zbytniewska, M., Kanzler, C.M., Jordan, L. et al.Reliable and valid robot-assisted assessments of hand proprioceptive, motor and sensorimotor impairments after stroke.J NeuroEngineering Rehabil18, 115 (2021).