从诊所到家中跟踪中风后步行改善

目的 1 建立慢性中风患者步行能力与步行表现之间的关系。 改善中风后在家中行走表现的第一个关键步骤是揭示人们在标准诊所环境中行走与在家中行走有何不同。 对于每个人，调查人员将获得在诊所和家庭环境中行走 6 分钟的视频记录。 然后，研究人员将使用姿势估计算法来量化步态步长不对称、步长时间不对称和步态速度的三个关键特征。 研究人员假设在诊所测量的步行能力将优于在家中测量的三个指标中的每一个的步行性能。

目标 2 量化诊所衍生的居家步行改善的幅度和持久性。 目前的临床实践是基于这样一种信念，即通过康复转移引起的步行能力的变化会改善在家中的步行表现。 在这里，调查人员将直接检验这一假设。 来自 Aim 1 的同一组中风参与者将在实验室接受单次运动适应训练——一种已证实的干预措施，可迅速改善地面步长对称性。 然后，参与者将在进行家庭步行试验时录制视频，并指导他们在四个时间点（同一天、第二天、三天和训练后一周）以改进的步态模式继续行走。 研究人员假设，家中步长对称性的改善将是当天在诊所观察到的一半，并在第二天衰减为零。

研究设计参与者将完成总共 5 个数据收集会话（图 1）。 第 1 天将涉及标准化的神经临床检查，在诊所行走的视频记录（例如， 基线能力评估），以及在家中行走的视频记录（例如 基线绩效评估）。 第 2 天涉及在我们的实验室进行的一次 30 分钟的培训课程，在此期间，参与者参与已知可减少步长不对称的既定协议。 他们还将在完成步数对称训练后的一个小时内录制在家步行（当天转移评估）的视频。 在第 3、5 和 9 天，参与者将提交他们在家中行走的视频记录。

参与者 调查人员将招募 20 名中风后步长不对称 ≥ 4 厘米的单个队列。 此处收集的数据将作为必要的初步数据，用于调查影响居家步行表现的因素的更大规模研究，以及用于测试旨在改善居家步行的干预措施的研究。

视频录制 为了评估步行能力，研究人员将录制参与者在光线充足且无干扰的临床环境中在水平瓷砖表面上行走时的矢状面和正面视图的视频 (~30 Hz)。 为了评估步行表现，参与者或其家庭成员将使用一个固定的平板电脑或智能手机以 30 Hz 的频率采样来记录参与者在家中行走的情况（理想情况下，这将是一个矢状记录，但如果有空间，也可以是正面记录是有限的——研究人员拥有能够从两个视图测量步长的姿势估计分析工作流程）。 对于给定的传输记录，参与者将以他们喜欢的步行速度进行五次步行试验。

姿势估计 研究人员使用免费提供的姿势估计算法 OpenPose 开发了用于人类步态分析的姿势估计工作流程。 这些工作流程可以从矢状面和正面的角度提供许多时空和运动学步态参数的准确估计，并且已经针对有和没有中风的成年人的地面实况三维运动捕捉测量进行了验证。 这些验证步骤也已针对地上行走和跑步机行走执行。