01 研究背景

真實運動過程中的步態障礙在神經系統疾病中很常見。然而，目前我們對真實世界中行走的神經關聯以及大腦的哪些區域參與調節步態的穩定性和表現知之甚少。作為了解帕金森病等神經系統疾病中步態神經控制如何受損的第一步，我們研究健康成年人早參與任務中的區域大腦激活如何預測在真實環境中的步行表現。

02 研究方法

2.1、被試

18名健康青年人（平均年齡±標準差 = 25±3,7名男性被試）既無神經系統疾病，也無骨骼或步態障礙史，自愿參與，并獲得實驗知情同意權。

2.2、實驗流程

被試首先在實驗室房間中準備然后進入校園，在準備期間不記錄腦電信號，要求被試熟悉實驗設置。走出準備室后，會看到預先設好的步形路徑（200米），并按照他們自己喜歡的自然速度行走。

實驗包括三種情況，在這三種情況下，被試自然地沿著預先設定的路徑行走(單任務，ST)，同時與實驗者交談(雙任務1,DT1)或用智能手機發短信(雙任務2,DT2)。為了避免步態行為和記錄上的偏差，雙任務條件被隨機分配給不同的被試。被試在每種條件后休息5分鐘防止疲勞。在每個條件下，實驗者都跟蹤研究對象，記錄他們的步態行為。實驗只在沒有強風和/或大雨的干燥日子進行。

2.3、數據采集與處理

使用64通道Waveguard腦電帽連續采集，采用EEGoPro放大器（ANT Neuro），采樣頻率為1KHz，原始信號在0.1-500Hz之間進行濾波，整個實驗期間阻抗值保持在5KΩ以下，參考電極為FCz。

被試在行走過程中背著裝有放大器的背包，將三星Galaxy S4迷你智能手機松緊帶固定在被試的下背部，通過AndroSensor應用程序記錄其內部加速度計和陀螺儀的數據，頻率為200Hz。兩個數字力敏傳感器作為觸點開關固定在被試的腳跟下，以檢測腳跟撞擊的次數。

圖1. 實驗場景圖

步態測量：

步態測量分析用基于MATLAB的iGAIT工具箱分析步態線性加速度數據。

腦電數據預處理：

用基于MATLAB的EEGLAB開源工具箱，全腦平均轉參考，帶通濾波為0.5-100Hz，然后50Hz Notch濾波，ICA去偽跡，插值壞導。分段時間是-200ms-1600ms。

基于興趣區電極區域的功率譜密度（PSD）：譜分析中，采用漢明窗為400ms，計算頻率為2-50Hz的PSD。感興趣的頻帶（FOI）選擇theta：4-7Hz，alpha：8-12Hz，beta：15-30Hz。定義三個興趣區（ROI）：PFC（前額葉）包括電極FP1，FPZ，FP2，AF7，AF3，AF8；布魯德曼區9,10,46也就是背外側和前額葉（被認為是與高級執行官功能有關）；左側PPC包括電極P7,P5,P3,PO3,PO5,PO7和右側PPC（后頂葉皮質）包括電極P8,P6,P4,PO4,PO6,PO8,覆蓋布魯德曼區7,19,37和39，即聯想視覺皮層，頂葉-枕葉-顳葉-角回，被認為是與高級認知功能有關（感覺運動整合）和觸覺、聽覺和視覺信息輸入之間的跨模態關聯。對于每個ROI，計算每個FOI、每個條件和每個受試者的ROI特定電極之間的平均PSD值。

圖2. 被試在不同條件下的全腦PSD活動

03 實驗結果

步態測量：分別計算每個被試在每種情況下的步態測量值，并估計不同情況之間的組間差異。

表1. 單任務和雙任務步態測量。每種情況的步態表現平均值(t SD)測量(N = 14)

（RMS：Root Mean Square（均方根）；RMSR；均方根標準化后）

結果表明：步態測量的平均步長和ml-RMSR每種條件沒有顯著變化，其它條件下都有統計學意義上的顯著性。

表2. 每個加速度RMSR方向的逐條件預測模型

圖3. 多元回歸模型觀測與預測的ver-RMSR值

圖4. 多元回歸模型觀察DT1期間的ver-RMSR值

圖5. 多元回歸模型觀察DT2期間的ml-RMSR值

上圖結果說明：特定區域和特定頻率的大腦激活可以預測自由定步幅行走和雙任務行走時的步態穩定性。兩種步行條件(單任務步行和邊走邊交談)在θ和α頻段上均表現出相對ver-RMSR、速度和左頂葉PSD的正相關關系。另一方面，在β頻段，邊走邊發短信的ml-RMSR與左頂葉PSD呈負相關。因此，左側PPC似乎在真實世界的行走中起著普遍的作用，次要任務的類型可能與左側PPC的頻率特異性編碼相關。

04 結論

①在真實環境中行走時，左側PPC可能參與了感覺運動整合和步態控制的過程。

②頻率特異性編碼在不同的雙任務中起作用，并可能發展為神經系統疾病在執行這些類型的雙任務時步態缺陷的生物標志物。

05 參考文獻

Pizzamiglio,S., Abdalla, H., Naeem, U.,& Turner, D.L..(2018). Neural predictors of gait stability when walking freely in the real-world. Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation, 15(1), 11.