我国脑卒中患者已超过1000万人，每年新增病例约250万，其中超过半数的患者存在手功能障碍。由于手部运动控制所映射的大脑皮层范围较大，因此手功能的康复成为脑卒中后康复治疗中亟待攻克的重点难题。现有康复医师数量匮乏，难以满足日益增长的患者康复需求。随着现代康复医学的发展和工程技术的进步，为了缓解康复治疗师的作业压力，手功能康复机器人技术得到广泛关注，但是现有的主要手康复训练设备仅能提供被动训练模式，患者使用依从性较差且神经功能康复效果较为有限。近期，通过与临床康复医师联合攻关，中国科学院宁波材料技术与工程研究所所属二级所先进制造所的康复与辅助机器人技术团队完成了基于情景互动的三自由度手腕运动功能康复训练系统的样机研制。

　　本项目面向脑卒中患者手部运动功能康复的迫切需求，以手功能神经康复的基础研究为指导，通过专利分析与文献调研，对比现有手部康复训练产品，针对手腕运动康复训练开展新系统硬件与软件架构设计，通过三自由度运动机构优化设计与电机柔顺控制算法研发，实现了用户与训练机构的安全交互及情景互动，包含主动与被动两种训练模式以及情景互动游戏。手腕康复训练系统的电机控制策略中包含基于无力传感器技术的手腕主动运动意图识别算法与基于干扰观测器的摩擦力补偿技术。这套依据运动康复医学关于手腕关节相关活动范围定义开发的符合人体工学的手腕功能康复训练系统，可满足三自由度手部活动范围要求。其中，手部旋前运动范围为0°～85°，旋后运动范围为0°～90°，背伸与掌曲运动范围为0°～85°，内收运动范围为0°～15°，外展运动范围为0°～45°。三自由度手部运动速度范围为0～10°/s。

　　运动意图识别是实现精准神经重塑的关键。我们的大脑是一台预测仪器。人体运动意图的本质是降低预测误差，比如驾驶过程是通过减少前方视点误差操控方向盘。脑卒中等会引发患者肢体操控物体能力的降低，临床治疗师的作用可以理解为体会患者运动能力、弥补患者肢体运动误差，帮助其完成康复任务。康复机器人的作用是模拟治疗师，“体会”患者运动意图、帮助其降低预测误差，从而使虚拟环境中的操控对象接近目标位置，完成康复任务，最终达到激活受损神经区域神经元、重塑运动功能的目的。但即使是专业的治疗师也难以完全感知患者意图，何况运动意图因人而异，因此难以实现患者与机器人之间精准的协调运动控制。

　　该项目团队根据镜像康复的动作原理，将采集到的患者健侧运动数据，映射到帮助患侧运动的机器人末端轨迹。因为健侧运动数据包含患者真实运动意图信息，只需规范化好康复任务，结合患侧的机器人控制，就可以实现精准的“思行合一”、提升神经重塑的效果。这项技术暂称为“人在环路智能化康复技术”，是本项目的核心技术，未来可望延伸到“混合增强智能”技术领域进行进一步深入研究。

　　本项目获得中国科学院STS双创引导项目资助，并于近期在中国科技网“人工智能”版块以“这个医用机器人不简单，可让受损神经功能自动修复”为题发表科技专访（http://stdaily.com/rgzn/yiliao/2018-06/14/content_681288.shtml），中国科学院科技产业网以“专家解读”的形式进行了转载（http://www.castt.ac.cn/news/detail/2451.html）。

脑卒中手部运动功能康复训练设备设计应用效果图

脑卒中手部运动功能康复训练设备样机演示图

　　（先进制造所 左国坤，慈溪医工所 施长城）