跑步机上的光流对中风后人步态的影响

研究设计：将进行一项实验性的 1 组、单中心试验，中风后的人将进行 4 次 20 分钟的跑步机步行。 第一个疗程作为控制疗程，患者将在没有 VR 的情况下行走。 OF 速度的顺序（即 匹配，比他们的步行速度慢两倍和快两倍）在接下来的 3 个 VR 会话中将被随机分配。

程序：患者将在布鲁塞尔自由大学 R&MM 研究小组的研究实验室进行 4 次跑步机行走测试。

在每届会议开始之前，必须针对成果措施做一些准备工作：

• 表面电极将放置在双侧股直肌、股外侧肌、半腱肌（腘绳肌内侧肌）、胫骨前肌、腓肠肌内侧肌和比目鱼肌上。 电极放置将遵循 SENIAM 指南。 电极下方的皮肤将被剃毛并用酒精清洁，以改善电极与皮肤的接触并降低阻抗。
• 反光标记将放置在患者下肢的固定点上。 标记放置将遵循 Plug-in Gait 下半身模型 (VICON)。

会话 1：控制会话 经过这些准备后，参与者将被要求填写一份问卷（模拟器疾病问卷）。 之后，参与者将开始在患者控制的跑步机系统上行走。 仅出于安全考虑，参与者将佩戴额外的安全带行走。 参与者将首先习惯于在跑步机上行走。 在此习惯化过程中，我们还将检查所有测量值（VICON 和 EMG）是否正确并且没有错误发生。 如果所有测量结果都很好，参与者将在跑步机上步行 20 分钟。 20 分钟后，跑步机将停止，参与者将被要求填写 2 份问卷（模拟疾病问卷和身体活动享受量表）。

会话 2 - 3 - 4：VR 会话 在这些准备工作之后，参与者将被要求填写一份问卷（模拟器疾病问卷）。 之后，参与者将开始在患者控制的跑步机系统上行走。 仅出于安全考虑，参与者将佩戴额外的安全带行走。 在每个 VR 课程开始时，参与者将首先习惯于在没有 VR 的情况下在跑步机上行走。 在此习惯化过程中，我们还将检查所有测量值（VICON 和 EMG）是否正确并且没有错误发生。 如果所有测量结果都很好，跑步机将停止，以便可以添加 VR。 参与者将戴上头戴式显示器 (HMD)“Oculus Rift”，并开始在基准虚拟环境中行走 2 分钟。 在这 2 分钟之后，适当的光流速度将被添加到虚拟世界中。 参与者将在此虚拟环境中步行 20 分钟。 20 分钟后，跑步机将停止，参与者将摘下 HMD“Oculus Rift”。 会议结束时，参与者将被要求填写 2 份问卷（模拟疾病问卷和身体活动享受量表）。

随机化：第一个会话将始终是没有 VR 的会话，即控制会话。 对于 VR 会话（会话 2、3 和 4），光流操作（即 匹配，慢两倍，快两倍）将被随机化。

材料：虚拟现实将由 HMD VR 系统“Oculus Rift”（Oculus，LLS，美国）提供，并将确保身临其境的虚拟环境。 VR 将与 Vrije Universiteit Brussel（研究组 R&MM）建造的跑步机系统结合使用。 患者控制的触觉跑步机原型是一种跑步机，其速度由患者在尝试向前移动或静止不动时的自然倾斜度控制。 跑步机有 6 轴力/扭矩传感器，通过球形接头连接到人类用户，球形接头支撑连接到患者骨盆的安全带。 可以实时控制跑步机的行为以适应患者的步行动态。 这使跑步机能够跟随患者的步行速度。

统计分析：光流操作对时空步态参数、运动学和肌肉活动的影响将与没有 VR 的步行进行比较。 在第一阶段，数据将使用 LO(W)ESS 平滑（局部加权散点图平滑）进行可视化，以探索随着时间的推移观察到的效果（每个条件和结果），允许使用这种准非参数方法的灵活性。 接下来，将提取表示效果的开始、幅度和持续时间的相关值：

• 开始：超过最小临床重要差异 (MCID) 的时间点。 如果 MCID 未知，将使用 10% 的阈值
• 幅度：最大值（或最大值）的幅度和达到最大值的时间点
• 持续时间：从开始到不再超过 MCID（或 10% 阈值）的时间点之间的时间

这些值将在单向重复测量方差分析（因素“条件”）中的条件之间进行比较。 如果相关（基于探索性分析），将在我校统计与数据分析系的指导下进行额外的深入统计，例如功能数据分析。