使用超声成像和电刺激分析和抑制抓握过程中的震颤 (Tremor)
2025年10月9日 更新者：Nitin Sharma、North Carolina State University
经历震颤的人由于手和手臂肌肉的不自主振动而难以进行日常生活活动。
目前帮助抑制震颤的解决方案包括药物、手术、辅助设备和改变生活方式。
然而，这些中的每一个都有其自身的缺点，包括成本和不需要的副作用。
除了列出的解决方案外，功能性电刺激 (FES) 已被证明是一种可能有助于抑制震颤的解决方案。
此外，FES 可以与加速度计、陀螺仪和运动捕捉等不同技术相结合，以开发用于抑制震颤的闭环系统。
然而，这有一些缺点，包括信号干扰和需要多个传感器才能对震颤进行完全分类。
超声成像解决了其中的一些问题，因为它可以直接显示导致震颤的手部肌肉。
本研究将侧重于使用超声成像检测表征和区分来自自愿手部运动的震颤。
从这项研究中获得的结果将有助于将来设计基于 FES 的震颤抑制技术。
这项研究将针对患有不同震颤障碍的受试者和身体健全的受试者。
研究概览
研究类型
介入性
注册 (实际的)
12
阶段
- 不适用
联系人和位置
本节提供了进行研究的人员的详细联系信息，以及有关进行该研究的地点的信息。
学习地点
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North Carolina
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Raleigh、North Carolina、美国、27606
- Engineering Building III
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参与标准
研究人员寻找符合特定描述的人，称为资格标准。这些标准的一些例子是一个人的一般健康状况或先前的治疗。
资格标准
适合学习的年龄
18年 至 90年 (成人、年长者)
接受健康志愿者
是的
描述
纳入标准（震颤组）：
- 至少40岁，不超过90岁。
- 符合英国帕金森病脑库诊断标准
- 有一侧或双侧上肢静止性震颤的临床证据，定义为上肢任何关节不自主、有节奏的震颤
- 根据运动障碍专家的专家意见，震颤幅度必须至少为 1 厘米。
- 由于在抓握操作期间发生的测量的性质，必须认为震颤以固定姿势重新出现。 这应由姿势震颤的发展来定义，这种震颤不会在抓住垂直物体时立即开始，而是随着秒表计时至少半秒的振荡运动的发展延迟，并且可能在数秒内增加振幅在不改变最初抓握力的情况下达到最大振幅。 请注意，个体内部震颤的间歇性和变异性可能会受到焦虑、压力、低温和疲劳的影响。 为了减少这种可变性，我们将让受试者在舒适的区域执行任务，提供长达 20 分钟的时间让他们在温度适中的位置放松，并减少焦虑
排除标准（震颤组）：
- 由医学研究委员会确定的肌肉无力在患有静止性震颤的上肢直接测试中低于 5/5 级
- 评估时上肢感染
- 预先存在的、伴随的神经肌肉或小脑疾病
- 使用可以改变神经肌肉接头功能的药物。
- 根据病史确定或在评估前由运动障碍专家确认伴有特发性震颤的患者。
纳入标准（身体健全）：
如果受试者没有表现出运动障碍并且可以毫无抑制地进行抓握运动，则受试者将属于有能力的身体类别。
学习计划
本节提供研究计划的详细信息，包括研究的设计方式和研究的衡量标准。
研究是如何设计的？
设计细节
- 主要用途：其他
- 分配：非随机化
- 介入模型：并行分配
- 屏蔽：无（打开标签）
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
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实验性的：震颤组
该组将招募患有帕金森病或特发性震颤的个人
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我们将在两组的抓握动作中收集超声图像
我们将在两组的抓握动作中收集手腕屈肌和伸肌的肌电图 (EMG) 信号
我们将使用来自超声图像和 EMG 的数据来开发震颤模型。
该模型将与在抓取运动期间收集的惯性测量单元 (IMU) 的关节角度测量值进行比较来验证
我们将使用来自基于超声图像的震颤模型的信息开发闭环控制方法来抑制震颤。
FES 将用于提供有助于抑制震颤的刺激
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实验性的：健体组
本组将招募无障碍者
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我们将在两组的抓握动作中收集超声图像
我们将在两组的抓握动作中收集手腕屈肌和伸肌的肌电图 (EMG) 信号
我们将使用来自超声图像和 EMG 的数据来开发震颤模型。
该模型将与在抓取运动期间收集的惯性测量单元 (IMU) 的关节角度测量值进行比较来验证
我们将使用来自基于超声图像的震颤模型的信息开发闭环控制方法来抑制震颤。
FES 将用于提供有助于抑制震颤的刺激
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研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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震颤模型精度
大体时间：完成学习，平均需要3年
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研究人员将利用收集到的参与者的超声特征来开发新的震颤模型，可以准确预测关节位置。
IMU 测量的关节位置将用作基准，模型预测的关节角度与真实角度之间的均方根误差 (RMSE°) 将用作度量。
较高的 RMSE（范围为 0-100%）意味着较低的模型精度。
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完成学习，平均需要3年
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基于超声成像的频率检测
大体时间：完成学习，平均需要3年
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研究人员将在检测惯性测量单元 (IMU) 传感器和肌电图 (EMG) 测量的实际震颤频率 (Hz) 时对超声特征（束长度 [mm]、肌肉厚度 [mm]）的性能进行基准测试。
这里报告了使用 IMU 测量的震颤频率与超声特征导出的震颤频率之间的误差。
较低的平均误差 (0-100%) 意味着与 IMU 衍生或 EMG 衍生的震颤频率的一致性较高。
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完成学习，平均需要3年
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震颤抑制（百分比）
大体时间：完成学习，平均需要3年
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研究人员将使用开发的震颤模型来开发使用 FES 的闭环控制方法，从而实现震颤抑制。
控制器的目标是在执行抓握动作时保持所需的手腕角度位置。
颤抖抑制比指标被表述为 1-(W_t/W_b)，其中 W_t 是刺激打开期间手腕绕垂直方向的角速度，W_b 是没有任何刺激的基线期间的角速度，用作评估指标。
颤抖抑制率越高（0-100%），意味着抑制颤抖的效果越高。
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完成学习，平均需要3年
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合作者和调查者
在这里您可以找到参与这项研究的人员和组织。
研究记录日期
这些日期跟踪向 ClinicalTrials.gov 提交研究记录和摘要结果的进度。研究记录和报告的结果由国家医学图书馆 (NLM) 审查，以确保它们在发布到公共网站之前符合特定的质量控制标准。
研究主要日期
学习开始 (实际的)
2021年4月11日
初级完成 (实际的)
2025年7月31日
研究完成 (实际的)
2025年7月31日
研究注册日期
首次提交
2022年3月16日
首先提交符合 QC 标准的
2022年3月25日
首次发布 (实际的)
2022年4月4日
研究记录更新
最后更新发布 (估计的)
2025年10月27日
上次提交的符合 QC 标准的更新
2025年10月9日
最后验证
2025年10月1日
更多信息
与本研究相关的术语
其他相关的 MeSH 术语
其他研究编号
- 19247
- 5R21EB032059 (美国 NIH 拨款/合同)
计划个人参与者数据 (IPD)
计划共享个人参与者数据 (IPD)？
不
IPD 计划说明
IPD 不会在该研究组之外共享。
但是，选定的数据可能会发表在学术期刊、会议论文或其他出版物中。
此数据将被去标识化，并且不会包括完整的数据集
药物和器械信息、研究文件
研究美国 FDA 监管的药品
不
研究美国 FDA 监管的设备产品
不
在美国制造并从美国出口的产品
不
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