特发性脊柱侧弯（Idiopathic Scoliosis, IS）是一种复杂的三维脊柱畸形，主要表现为脊柱侧向弯曲以及椎体旋转，不仅会影响患者的体态和运动能力，还可能引起颈背疼痛、活动能力下降以及呼吸功能障碍等问题。临床上，IS患者的评估目前仍主要依赖X射线、CT、MRI等静态影像学方法以及医生的临床经验。虽然这些方法能够较好地反映患者脊柱的静态形态和畸形程度，但难以捕捉患者在实际运动过程中脊柱的动态功能以及肌肉协调情况，因此对于康复动作质量、动态平衡和功能能力的定量评价仍存在不足。

针对上述问题，北京工业大学李剑锋教授、董明杰副教授课题组联合北京邮电大学方斌教授课题组、北京协和医院庄乾宇教授课题组等，提出了一种融合表面肌电信号（surface electromyography, sEMG）与空间位置信息（spatial positioning information, SPI）的特发性脊柱侧弯患者多模态动态评估方法，用于对患者康复动作进行监测、评价与指导。研究的核心目标是利用患者运动过程中肌肉发力和身体运动两类互补信息，对康复动作质量进行动态、定量评估。相关成果以“A novel multi-modal signals dynamic assessment method of idiopathic scoliosis patients for rehabilitation”为题发表于“Medical & Biological Engineering & Computing”。

本研究整体构建了一套面向IS康复运动的多模态动态评估系统，主要由sEMG评估模块、SPI评估模块以及评估结果与指导模块三部分组成。系统首先利用表面肌电信号分析患者在康复动作中的肌肉激活程度、主要发力肌肉位置以及肌肉疲劳情况；随后利用运动捕捉系统获得患者运动过程中的空间轨迹信息，并从动作对称性、稳定性和运动范围等方面进行评价；最终融合两类信息，建立康复动作的置信系数（rehabilitation confidence coefficient），对患者动作是否规范进行定量判断，并针对存在的问题提供相应反馈和指导。图1展示了从传统静态评估到多模态动态康复评估的完整技术路线。

图1  整体研究框架

多模态动态评估系统如图2所示，针对IS患者康复过程中仅依赖单一信息难以全面评价动作的问题，将sEMG与SPI进行融合。

图2  多模态动态评估系统

sEMG主要用于描述患者在执行康复动作时的肌肉活动状态。研究人员在受试者背部T7、T12和L3位置两侧布置共6个无线肌电传感器，对不同位置的竖脊肌活动进行采集。通过比较不同肌肉通道的激活程度，可以判断患者主要使用哪一部分肌肉完成动作，并进一步判断该主要发力位置是否与目标训练肌群一致。

SPI主要用于描述患者康复动作过程中的空间运动状态。研究采用VICON光学运动捕捉系统获取受试者身体标志点的三维空间信息，并使用高斯函数对康复运动轨迹进行拟合。在此基础上，分别从动作的对称性、动作稳定性和运动范围三个方面提取运动学评价参数。

传统VICON系统中常用的Plug-in Gait模型难以准确描述IS患者具有明显侧弯和旋转特征的脊柱形态。因此，本研究针对IS患者的脊柱畸形特点，对传统运动捕捉模型进行了改进。研究根据患者的PUMC分型等侧弯特征，在脊柱区域设置最多7个关键标志点，用于表征患者不同位置的脊柱曲率变化，更准确地描述IS患者个体化的脊柱运动。图3对比展示了健康人与IS患者脊柱形态差异、sEMG传感器布置方式以及不同PUMC分型下的脊柱标志点配置。

图3  IS患者脊柱侧弯差异与传感器布置

本研究共招募7名受试者，包括4名健康受试者和3名IS患者。在康复动作设计方面，研究综合考虑Schroth康复方法和运动训练方案。实验中设置了两类基础康复动作，包括：Grasshopper和Middle Back Contraction。针对其中一名IS患者，根据其具体脊柱畸形情况进一步设计了3个个体化Schroth康复动作，验证系统在个性化康复动作中的适用性。实验设置治疗师指导和无指导两种动作执行条件，通过模拟常见错误动作，比较不同条件下的肌肉激活与运动学特征，验证系统对动作质量差异的识别能力。同时采集sEMG与SPI数据进行比较。

sEMG可识别不同康复动作的主要发力肌肉，并发现错误动作中的发力位置偏差和目标肌群激活不足。治疗师指导后，目标肌群激活得到改善。此外，通过中位频率可进一步分析肌肉疲劳情况。利用VICON获取运动轨迹，并通过高斯拟合分析动作的对称性、稳定性和运动范围。结果表明，治疗师指导后的动作通常具有更好的对称性和稳定性，同时运动范围得到改善。

研究进一步融合肌肉激活、动作对称性、稳定性、运动范围以及主要发力肌群是否正确，得到综合康复置信系数y，用于评价动作质量。在IS患者实验中，治疗师指导与无指导条件下的平均康复置信系数分别为0.8245和0.5768。结果表明，该方法在本研究的小样本实验中能够反映不同动作条件下的质量差异，初步验证了多模态动态评估方法的可行性。

本研究融合sEMG与SPI信息，为IS患者康复动作提供动态、定量化评估，不仅关注动作完成情况，还可分析肌肉激活、发力位置及动作稳定性。

其应用主要包括：

 康复动作监测与指导;

 个性化康复评价;

 辅助脊柱矫形器和康复方案设计;

目前，系统仍依赖专业运动捕捉及肌电采集设备，且临床验证样本量有限。未来，研究团队将进一步探索基于惯性测量单元（IMU）和便携式肌电设备的可穿戴评估方案，并通过扩大患者样本及开展长期临床验证，推动相关技术向便携化、智能化和临床应用发展。

项目团队研究得到北京市自然科学基金、民政部康复领域重点实验室及工程技术研究中心开放项目、北京科技新星计划以及国家高水平医院临床科研业务费等项目资助。

Mingjie Dong, Chengyin Wang, Yinbo Chen, Yuechuan Zhang, Zhuosong Bai, Shuo Wang, Jianguo Zhang, Run Ji, Jianfeng Li, Bin Fang, Qianyu Zhuang. “A novel multi-modal signals dynamic assessment method of idiopathic scoliosis patients for rehabilitation.” Medical & Biological Engineering & Computing, 2026, 64: 1129–1150. DOI: 10.1007/s11517-025-03494-9.

来源：CAAl认知系统与信息处理专委会