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        每年的4月11日，是“世界帕金森病日”。帕金森病是中老年人常见的慢性进行性运动障碍性疾病。作为典型的运动障碍性疾病，帕金森病主要以经典的四大运动症状——震颤、肌强直、动作迟缓、姿势平衡及步态障碍为主要表现。患者生活难以自理甚至长期卧床，生活质量严重下降。帕金森病**主要的病理改变是中脑黑质多巴胺（dopamine, DA）能神经元的变性死亡，由此而引起纹状体DA含量显著性减少而致病。导致这一病理改变的确切病因目前仍不清楚，遗传因素、环境因素、年龄老化、氧化应激等均可能参与帕金森病多巴胺能神经元的变性死亡过程。

        帕金森病作为一种低病死率、高病残率的神经系统疾病，严重威胁老年人群的健康，同时给家庭、社会带来沉重的经济负担。由于中国人口老龄化加剧，我国正处于帕金森病患病人数急剧上升阶段。据预测，整个21世纪上半叶，我国将一直是世界上老年人口**多的**，而帕金森病作为典型老年病，未来患病人数将持续增长。

       步态障碍作为帕金森病的功能缺损症状之一，表现为跌倒、步态冻结（freezing of gait, FOG）、转向困难等。随着医学界对患者生活质量的日益关注，帕金森患者的步态数据研究越来越成为帕金森病的研究热点。

1.1 步幅

与健康人群相比，帕金森病患者在任何行走速度下的跨步长度均低于健康人群。帕金森病步态障碍的患者可以调整行走的速度，但在无适宜视觉提示的情况下，他们无法相应地调整自己的步伐大小。

1.2 行走节律

有研究表明在帕金森病早期，患者可以出现细微的行走节律的改变。随着疾病进展，跨步间隔的不规律性变得越来越显著。

1.3 步速

出于对摔倒的恐惧，很多帕金森病患者，尤其是晚期患者出于谨慎，步速会越来越慢。

1.4 加速度

Moore等人使用加速度传感计，**了11名帕金森病患者左侧小腿处的线加速度。对加速度数据的频谱分析显示，在冻结步态时期，信号频率、频谱能量显著高于个体的其他行走时期。

2  步态动力学特征分析

        陈淑芳等人通过分析帕金森病人与健康人群足底压力，发现在足底静态足底压力测定中，帕金森病组双足较健康对照组5区(第5跖骨部)压力明显增高。帕金森病患者相比于健康对照组，第5跖骨(5区)、足掌中部(6区)压力较第1跖骨(3区)靠前，表明患者重心更向两侧分散；在步行过程中，帕金森病患者左足5区较3区排位靠前；脚跟着地时间明显缩短或缺乏足跟落地过程。帕金森病患者站立时重心不稳，向两侧漂移增大；行走时重心前倾缺乏足跟着地动作,促进了“慌张步态”。基于以上研究发现，提示步态训练中需要强调后跟先落地,克服重心前倾,进而从根本上改善“慌张步态”。

        除了对足底压力分布的相关研究，近年来对足底压力信号的研究也逐渐增多。

        韩阳等人**了93例帕金森病患者和72名正常对照的足底数据，并利用小波包分解来分析帕金森病患者和对照组步态数据。小波包分解能够为信号提供一种更加精细的分析方法。小波包分解将时频平面划分得更为细致，它对信号的高频部分的分辨率比二进小波要高。而且，它在小波分析理论的基础之上，引入了**基选择的概念。即将频带经过多层次的划分之后，根据被分析信号的特征，自适应地选取*基函数，使之与信号相匹配，以提高信号的分析能力。因此，小波包分解具有广泛的应用价值。

        在此研究中，被试者以其平时自然的步态在水平地面上行走约2 min，足底在垂直方向所受的反作用力(N)以时间序列记录下来。由统计结果发现，帕金森病患者与正常对照的足底压力信号熵值存在明显差异，通过分析足底压力信号可以辅助医师诊断和治疗帕金森病患者。

        Hausdorff等人使用了非线性分析方法、频谱分析方法分析了帕金森患者的足底压力数据。通过两种方法都分析得出：在“步态冻结时期”，足底压力数值并非混乱无序，而是具有很强的规律性；而频谱则表现出很强的复杂性。

        王振等人使用非线性方法——去趋势波动分析法和重复周期密度熵，对正常青年人、正常老年人以及老年帕金森患者的行走步态信号中的地面反作用力信息进行定量分析，并将所获参数与传统时域参数进行相关性对比。实验结果表明：帕金森患者与正常人相比较，二者的步态信号在稳定性、长程相关性和重复周期性方面均有显著差别。

3   肌电参数特征分析

        通过检测步态sEMG信号的原始信号特征或整流信号线性包络形态， 研究者可以获得病理步态肌肉异常活动的信息。有研究者发现，与健康老年人相比，帕金森患者腓肠肌和胫骨前肌形状复杂性和不对称性增加，腓肠肌激活时间复杂性降低。研究显示，患者在正常步态中显示的协调功能丧失。

        另外，有研究发现，在出现步态冻结前的支撑期 ，患者胫骨前肌和腓肠肌已经开始活 动，且腓肠肌爆发肌电活动时间显著延长；胫骨前肌和腓肠肌肌电幅值总和下降，其中腓肠肌活动下降。胫骨前肌活动增强。这也证实了胫骨前肌和腓肠肌共激活增大的观点 。

总结

        以上提到的运动学分析、动力学分析、肌电分析均是当前十分常见的步态量化分析方法。除了传统的数值比较，越来越多的研究使用到了信号处理、非线性分析方法以及卷积神经网络等深度学习方法对帕金森步态数据进行研究分析。新方法的应用，在未来会对帕金森病的诊断、识别、治疗、康复训练等方面发挥重要作用。

主要参考文献

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3 Moore S T , Macdougall H G , Ondo W G . Ambulatory monitoring of freezing of gait in Pa*nson’s disease[J]. Journal of Neuroscience Methods, 2008, 167(2):340-348.

4 陈淑芳, 毛玉瑢, 李咏雪, 等. 足底压力分析在帕金森病患者运动训练中的应用[J]. 中国康复医学杂志, 2015, 30(10).

5 韩 阳, 周 萍, 侯园园, 等. 小波包变换分析帕金森病患者足底的压力信号[J]. 中国组织工程研究, 2010, 14(13):2377-2380.

6 Hausdorff J M , Balash Y , Giladi N . Time series analysis of leg movements during freezing of gait in Pa*nson's disease: akinesia, rhyme or reason?[J]. Physica A Statistical Mechanics & Its Applications, 2003, 321(3):565-570.

7 王振, 程楠, 陈炜, 等. 一种帕金森患者行走步态的非线性特征分析[J]. 安徽大学学报（自科版）, 2016, 40(5):65-72.

8 袁立伟. 帕金森患者的步态特征[J]. 中国康复医学杂志, 2010, 25(6):586-588.

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