Summary
据估计，全世界每 6 个人中就有 1 个人在其一生中会中风，导致长期残疾，其康复机制仍然知之甚少。本研究提出了一种在下肢机器人治疗期间通过功能性近红外光谱 （fNIRS） 评估大脑激活的方案。
Abstract
中风每年影响全球约1700万人，是导致长期残疾的主要原因。机器人疗法在帮助中风患者恢复失去的运动功能方面显示出希望。增加对运动恢复如何发生的理解的一个潜在途径是研究健康个体治疗所针对的运动期间的大脑激活。功能性近红外光谱 （fNIRS） 已成为一种很有前途的神经成像技术，用于检查运动功能的神经基础。本研究旨在调查健康受试者复杂下肢运动的 fNIRS 神经相关性。参与者被要求使用机器人设备进行 6 分钟的休息和运动循环，以进行运动康复。这项任务需要协调膝关节和踝关节运动，以指向计算机屏幕上显示的目标。探索了机器人提供不同运动辅助水平的两种实验条件。结果表明，fNIRS协议在任务期间有效地检测了与运动控制相关的大脑区域。值得注意的是，与辅助条件相比，在无辅助条件下，所有受试者在对侧前运动区域表现出更大的激活。总之，fNIRS似乎是一种有价值的方法，用于检测与下肢多关节指向运动相关的氧合血红蛋白浓度变化。这项研究可能有助于理解中风运动恢复机制，并可能为改善中风患者的康复治疗铺平道路。然而，需要进一步的研究来充分阐明fNIRS在研究运动功能及其在临床环境中的应用方面的潜力。
Introduction
流行病学数据表明，全世界每年有 ~1700 万新发卒中病例，低收入和中等收入国家的发病率有所增加1.据估计，到 2030 年，新病例数将增加到 7700 万例2.中风引起的运动障碍通常会影响患者的活动能力和参与日常生活活动，导致生活质量低下。传统的运动康复包括手法治疗，但在过去的几十年里，已经开发了用于康复的机器人系统。这些系统可以提供高强度、剂量、可量化、可靠性、可重复性和灵活性的治疗3，并已显示出作为急性和慢性卒中患者有效康复治疗的潜力4,5,6。除了提供治疗外，用于康复的机器人系统还可以用作评估工具，因为它们可以配备可以测量患者运动/动力学数据的传感器7,8。对于上肢运动康复，这些数据不仅被证明可用于评估机器人治疗引起的患者运动恢复水平，并作为传统临床评估的补充工具9,10，而且还有助于促进对中风运动恢复过程的理解11，12 以及健康受试者运动和运动学习的神经控制 3,13,14。因此，这些发现为加强康复治疗奠定了基础15.
在过去的二十年中，已经提出了许多用于下肢神经康复的机器人设备，从在步行过程中支持患者体重的外骨骼（例如，在跑步机上，例如 Lokomat16）到允许患者在不走路的情况下锻炼脚踝、膝盖或脚的固定机器人系统（例如罗格斯大学脚踝17， 高性能踝关节康复机器人18 和光州科学技术研究所 （GIST） 踝/足康复机器人19） 或主动足部矫形器，它们是患者佩戴在地面或跑步机上行走的驱动外骨骼（例如电动步态矫形器20 和 MIT 脚踝机器人21）。参见 22,23,4 关于机器人用于下肢康复的综述。
用于中风患者下肢康复的机器人设备的临床研究结果令人鼓舞，并表明这些系统可以改善关节的运动范围 （ROM）、肌肉力量或步态，具体取决于特定的设备和临床方案（参见 24,25 关于下肢机器人康复功效的综述）。虽然已经假设机器人辅助治疗促进神经可塑性变化，最终导致运动能力的提高26，但中风运动恢复过程究竟是如何发生的，以及哪些机器人训练方案优化了下肢运动能力的恢复过程，目前仍不清楚。事实上，康复机器人的不断发展（无论是学术研究人员还是商业实体）与对运动恢复背后的神经生理机制的有限理解之间存在着显着且日益扩大的差距4.使用嵌入式传感器对运动学或关节扭矩的测量有助于定量描述患者恢复下肢运动能力时发生的运动行为变化 27,28,29，部分填补了这一空白。然而，这种变化背后的神经相关性研究较少。这是由于几个原因。
在临床试验的背景下，脑功能成像非常耗时，有时难以完成，这通常需要将患者负担降至最低，以最大限度地提高患者依从性的可能性。这对于中风患者尤其如此，因为中风后疲劳和肌肉无力经常被观察到30.此外，基于磁场的成像模式，如功能性磁共振成像（fMRI），要求患者和机器人硬件都是磁铁安全的。
在非侵入性成像方式中，功能性近红外光谱 （fNIRS） 是一种成像技术，特别适用于评估接受机器人治疗的受试者的大脑激活区域。与功能磁共振成像类似，fNIRS测量大脑中的血氧/脱氧。然而，与fMRI不同的是，fNIRS与机器人硬件完全兼容，而且它通常是便携式的，甚至可以在床边使用。此外，fNIRS具有低成本和对运动伪影的敏感性较低31,32,33。
尽管自 70 年代末首次引入以来，fNIRS 具有明显的优势并在许多临床环境中得到广泛使用34，但只有少数研究使用 fNIRS 来量化与下肢运动和中风运动恢复相关的大脑激活。FNIRS 研究旨在阐明运动神经控制机制和/或中风运动恢复机制或评估运动恢复，主要研究单关节运动（例如，背屈、跖屈或膝关节伸展运动 35,36,37）、步行38、39、40、41、42、43 或骑自行车44。有关评论，请参见45。同样，关于机器人辅助治疗下肢的fNIRS研究主要集中在机器人辅助步态康复上;有关评论，请参见46。一些研究的重点是使用fNIRS作为脑机接口（BCI）系统的一部分来获取机器人设备的控制信号47,48;虽然该研究领域也依赖于fNIRS信号的处理，但其目标不同，主要集中在解码患者意图（例如，患有严重运动障碍的患者）。
本文介绍的试点研究是研究机器人系统对下肢康复影响的初步努力的一部分。该机器人可以提供以目标为导向的下肢康复，包括日常多关节运动的训练，以及对下肢的单个关节（例如膝盖或脚踝）进行治疗（即实施自下而上的康复计划）。
该研究旨在调查一种实验方案的可行性，该实验方案要求在执行下肢多关节指向运动期间获取 fNIRS 数据。本研究中数据采集期的持续时间限制为 6 分钟，比典型的 fNIRS 协议短。这是一个深思熟虑的选择，旨在提高这项研究的实用性和临床适用性，特别是在行动不便或力量有限的患者中。识别这种复杂的多关节运动的fNIRS相关性，并深入了解机器人辅助如何调节大脑激活也是感兴趣的点。为此，对相同的参与者进行了两次实验：一次没有机器人辅助，另一次有机器人辅助。最后，需要指出的是，本研究的重点是健康受试者，以便为未来在记录协议可行性和评估机器人治疗靶向运动期间大脑激活方面的研究奠定基础。
装置
一个设计用于提供下肢康复的便携式机器人（见 图1）用于进行我们的实验。该机器人具有 3D 可触及的工作空间，结构紧凑，重量轻，重约 35 磅，便于运输和安装。
图 1：实验设置。 （A） 专为下肢设计的机器人系统（安装在地板上）。图中显示一名志愿者用右脚使用界面。（B） 受试者脚部的支撑结构，能够连接到机器人系统。（C） 野餐游戏的屏幕截图。游戏的目标是将脚（绿色和白色的鞋子）移动到目标（黄色圆圈）。 请点击这里查看此图的较大版本.
机器人系统旨在帮助患者执行类似于日常任务（例如指向或踢腿）的下肢运动。它使用交互式虚拟现实游戏，这些游戏显示在计算机显示器或放置在机器人设备前面的电视屏幕上（见 图1）。机器人末端执行器连接到患者的下肢（例如脚踝），其位置映射到屏幕上光标的位置。典型的游戏显示患者的运动目标（例如，要指向的物体或踢球的位置）。
为了完成运动任务，机器人可以协助患者提供一定程度的帮助，范围从完全协助到无协助。机器人辅助的水平是在每次康复课程开始时根据患者的运动障碍程度来选择的。游戏使用受试者执行的动作来对患者的表现进行评分，并为他们提供有关其表现的反馈（例如，ROM、动作次数和机器人辅助水平）。这些游戏旨在具有互动性和娱乐性，以保持患者的兴趣和注意力。在这项研究中，参与者玩了“野餐游戏”，玩家必须阻止昆虫到达毛巾并偷走食物（屏幕截图见 图1底部面板）。
使用便携式fNIRS采集系统进行数据采集，该系统具有两个不同的连续波光电极（760 nm和850 nm），8个双尖LED光源和8个双尖有源探测器。信号是使用 10.17 Hz 的采样率采集的。使用笔记本电脑使用fNIRS系统创建的Wi-Fi网络进行校准优化和信号记录。
使用盖子将视光管固定在预定位置。源和探测器根据 10-10 国际脑电图系统放置在网格空间分布中。每个fNIRS通道由光极间距离约为30 mm的源-检测器对定义。光电极放置在辅助电机、前电机和电机区域的 图 2 所示位置。通道总数为 28 个，其中 8 个是短距离通道，使用光纤适配器耦合到单个探测器的每个源。考虑到硬件的多路复用设置，只需使用一个探测器就可以从所有来源获取短距离信息。
图 2：使用 10-10 EEG 系统的蒙太奇布局。 字母和数字表示源/探测器位置。红点和蓝点分别代表光源和检测器光电极。绿线表示fNIRS通道，由源和检测器对组成。 请点击这里查看此图的较大版本.
试验设计
该实验是在两种不同的实验条件下进行的，机器人为受试者的运动提供的帮助水平不同。在第一种情况下，机器人被编程为不为受试者的运动提供任何帮助，而在第二种情况下，机器人控制受试者的脚和腿运动（机器人辅助运动）。
每个实验都遵循一个模块设计范式，包括运动任务（玩游戏 - 30 秒）和休息（30 秒）的交替循环，如 图 3 所示。每个阶段（游戏/游戏或休息）的开始和结束都通过计算机屏幕向受试者发出视觉信号。在休息阶段，显示一条指示暂停的消息。每个循环（游戏/游戏 + 休息）的持续时间为 60 秒，重复 6 次，总运行时间为 360 秒（6 分钟）。
参与者玩了“野餐游戏”，目的是防止昆虫到达毛巾并偷走食物。该游戏涉及一系列下肢运动，从指定的本垒目标（初始位置）开始，延伸到三个外围目标之一，然后返回本垒目标。在屏幕上，外部目标在视觉上表现为动画移动的昆虫，参与者必须伸手踩到它们。有三个向外延伸的目标，每个目标随机出现的次数相等，每个动作都有一个共同的本垒目标。脚从本目标到外部目标位置所需的距离形成一个弧形，大约为 26 厘米。运动任务需要执行多关节运动，要求膝关节屈曲/伸展、跖屈和背屈运动之间的协调。
fNIRS数据记录与游戏通过机器人产生的晶体管-晶体管-逻辑（TTL）脉冲呈现给受试者的视觉刺激同步。脉冲在每个阶段（游戏/游戏和休息）开始时产生。因此，所有计时控制均由游戏执行，游戏向参与者提供视觉提示（目标）以开始每个动作，向fNIRS系统发送TTL信号以标记大脑活动记录，并在实验需要时向机器人控制系统发送信号以启动运动辅助。
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Protocol
这项研究得到了联合国儿童保护计划（Centro Universitario Paulista）当地伦理审查委员会的批准。所有参与者都遵循有关人类科学研究的所有机构指南和联邦规范提供知情同意。他们没有按照巴西联邦法规的要求获得经济补偿。
1. fNIRS系统
- 使用 16 个光极准备盖子：8 个光源（760 nm 和 850 nm）和 8 个光检测器（见 图 2;光源位置：FC1、FC2、C3、Cz、C4、CP1、CP2 和 Pz;检测器的位置（FCz、C1、C2、CPz、P1 和 P3）。将第八个探测器连接到短距离适配器，该适配器连接到每个源光电极。
- 打开fNIRS采集软件，加载每个光片位置的蒙太奇。
- 将fNIRS信号时间采样率设置为10.17 Hz。
2. 参会人员
- 向参与者简要解释研究相关性和实验方案。
- 如果参与者同意志愿服务，请确保志愿者按照有关人类科学研究的所有机构指南和联邦规范提供知情同意。
- 指示志愿者坐在机器人前面的扶手椅上，距离计算机显示器约 150 厘米。
- 脱下鞋子后，用魔术贴（钩环紧固件）带将参与者的脚舒适地固定在机械臂上（见 图 1，左上角面板）。
- 将带有视光灯的 fNIRS 帽放在参与者的头部，并用下巴下方的钩环紧固件牢固地固定。
- 将盖子放在光罩上，以减少环境光的干扰。
3. 数据采集
- 指示每个参与者不要突然头部运动，以尽量减少运动伪影的风险。
- 校准fNIRS系统以获得最佳信号质量。
- 证明所有通道都具有良好的质量，如界面所示。如果没有，请尝试去除头皮和视光尖端之间的毛发。
- 向参与者解释如何通过移动连接到机器人的脚来到达屏幕上指示的目标来玩游戏。
- 向参与者解释将有两种情况：没有机器人辅助和有机器人辅助。
4.机器人系统
- 通过将显示器和机器人连接到电网电源来启动系统。操作系统初始化后，会出现第一个游戏界面。
- 将机械臂放置在标准位置，并等待接收 正确定位的机械臂 反馈消息。
- 在系统中输入有关参与者和实验者的描述性数据，以登录机器人游戏界面。
- 在游戏选择界面，将会话时间配置为 6 分钟，休息间隔 30 秒。
- 选择参与者使用的适当腿（右腿或左腿）。
- 选择 野餐游戏 ，然后单击 “开始 ”玩游戏。
5. 数据分析
- 使用改进的 Beer-Lambert 方程49 将原始信号转换为血流动力学状态（氧合血红蛋白 （HbO） 和脱氧血红蛋白 （HbR））。
- 使用具有鲁棒估计和自相关估计的通用线性模型 （GLM） 创建单独的激活图，该模型受运动伪影的影响较小 50。使用由典型血流动力学反应函数 （HRF） 作为自变量和观察到的 HbO 或 HbR 信号作为因变量的复杂实验设计（rest = 0;游戏/游戏 = 1）。
- 对于每个通道，提取游戏/游戏期间的 beta 系数（反映通道的激活强度）与其他通道进行比较。
- 合并三个感兴趣区域 （ROI） 中的通道，并平均 ROI 通道的激活系数 （GLM beta）。按如下方式定义 ROI（见 图 2）：（1） 左半球的前运动区（通道 [FC1-FCz、C1-FC1、C1-Cz、C3-C1]）;（2）左半球的躯体运动区（通道[C3-CP1，CP1-P1，CP1-CPz，P1-Pz]）;（3）辅助运动区（SMA）（通道[Cz-FCz，CPz-Cz]）。
注意：基于先前关于类似于本文51、52、53 中研究的运动任务的文献，并鉴于所有参与者都用右腿执行运动任务，假设左侧（对侧）前运动和躯体运动以及 SMA 区域在两种情况下都会在游戏/游戏表现期间显示激活，在无辅助条件下激活更强。 - 将非参数 Wilcoxon 检验应用于这些 beta。将 I 类误差设置为 5%（单尾分析）。
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Representative Results
所有六名受试者都完成了两个实验。在无援助条件下，每个受试者平均完成了76.67次试验（标准10.73）（注意，对于每个受试者，试验次数取决于成功达到的次数，因为只有在达到前一个目标时才会显示新目标）。在辅助条件下，受试者的运动完全由机器人辅助，所有受试者都完成了 70 次试验。成功记录了所有受试者的fNIRS数据。
图 4 显示了比较 HbO 和 HbR 的游戏/游戏与休息时间的单受试者大脑激活图。对于每个受试者，与 HbO 变化相关的图谱在没有机器人辅助的实验条件下显示出统计学显着的激活 （p < 0.01），而只有两名受试者在机器人辅助的实验条件下显示出统计学上的显着激活。关于HbR，四名受试者在两种条件下都表现出统计学上的显着激活（p < 0.01），尽管与HbO相比，通道更少。
图 5 总结了基于 ROI 的假设驱动分析的各个受试者的结果。在所有检查的 ROI 中，只有左侧前运动皮层在游戏/游戏期间相对于休息比较 （p = 0.046） 显示出 HbO 激活的统计学显着增加，并且仅在没有机器人辅助的情况下。此外，与有机器人辅助的条件相比，在没有机器人辅助的情况下，这种 ROI 表现出更大的激活 （p = 0.016）。其他ROI或基于HbR的分析，无论是在游戏/游戏与休息分析中，还是在条件之间的比较中，都没有统计学上的显着差异（p>0.05）。因此，在组水平上，在左侧躯体运动皮层、SMA 或基于 HbR 的分析中没有发现统计学上的显着差异。
图 3：游戏和静止状态条件交替块的块设计实验。 受试者连续玩野餐游戏30秒（游戏期），并在接下来的30秒（休息期）保持静止。此循环重复 6 次，会话持续时间为 6 分钟（注意，图中仅显示 150 秒）。 请点击这里查看此图的较大版本.
图4：单受试者大脑阈值统计激活图。 六名受试者 （S1-S6） 在两种实验条件下（有和没有机器人辅助的运动）的 HbO 和 HbR 的单受试者脑阈值（通道 p 值 < 0.01）统计激活图。请注意，仅显示具有统计学意义的激活的映射（即，任何具有空白槽的主题和条件都表明该特定组合未观察到显着激活）。颜色条表示每个fNIRS通道的激活系数（GLM beta）的t统计幅度。 请点击这里查看此图的较大版本.
图 5：基于 HbO 信号的左前运动皮层激活。 如步骤5.2所述，使用GLM估计β系数，并量化每个受试者，实验条件（无辅助和辅助运动）和特定通道的激活幅度（注意，ROI的β值是通过平均左侧前运动皮层内的通道获得的）。点图直观地表示每个受试者和条件的 ROI 平均 beta 系数，红色和绿色点分别表示辅助和无辅助运动。对于每个受试者，无辅助条件的 ROI β 系数大于辅助条件的 ROI β 系数，表示在前一种条件下激活更大。这个结果在所有受试者中都是一致的。 请点击这里查看此图的较大版本.
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Discussion
在这项概念验证研究中，研究了使用健康受试者的 fNIRS 数据对大脑激活映射进行推断的可行性，同时他们使用机器人进行不同类型的运动进行下肢康复。成人的典型 fNIRS 记录会话超过 6 分钟54。然而，为了使记录在康复环境中可行，必须最大限度地减少实验的总持续时间，以避免受试者不必要的疲劳和努力。本研究还测试了具有 6 个任务重复块（会话持续时间为 6 分钟）的块设计实验是否足以评估血流动力学反应并检测辅助和无辅助条件之间的差异。研究结果表明，这些记录是信息丰富的，fNIRS可能确实是一种有用的方法，可以检测与不同程度的机器人辅助下肢的运动方案相关的HbO浓度变化。即使样本量很小，在比较任务与休息块时，也发现通过 HbO 测量的显着对侧前运动激活;与机器人辅助的受试者相比，所有受试者在无辅助条件下都在这个区域表现出更大的激活。
fNIRS数据是在两种不同的条件下记录的，对应于受试者完成运动任务所需的两种不同程度的努力。在第一组实验中，机器人K设置为10，对应于没有机器人辅助。在第二组实验中，K设置为150;当这个值为K时，受试者的下肢几乎完全被机器人移动。如 图 4 所示，所有受试者在无辅助条件下都表现出统计学上显着的大脑激活;当 K 设置为 150 时，只有两名受试者表现出显着激活。
如图5所示，结果还显示，与无辅助运动（较高的努力水平）相关的HbO浓度变化总体上高于与辅助运动相关的变化。然而，仅在对侧前运动皮层 （PMC） 中发现了显着差异。这一发现与之前对人类进行的几项神经影像学研究的结果一致，这些研究发现神经元激活随着力水平的增加而增加55,56。然而，以前的大多数研究都调查了上肢;大多数人专注于静态的等距任务，而只有少数人评估了动态运动 57,58,59。
关注下肢的研究相对较少。他们中的一些人专注于静态运动任务。Alexandre等人[51]研究了健康和慢性阻塞性肺疾病受试者膝伸肌最大和次最大自主收缩（MVC）的fNIRS相关性。Yoon等人[52]使用fMRI研究了踝背屈肌在不同MVC水平下等长收缩期间的皮质激活变化。其他研究集中在步态60,61,62。Harada等人[60]使用fNIRS研究了健康受试者在三种强度下行走期间的皮层激活模式，发现运动速度和节奏的增加与更高程度的皮质激活有关。Bonnal 等人 [62] 研究了健康受试者在不同物理辅助水平下外骨骼介导的步态期间的皮质激活，还发现在两种无辅助条件下（50% 和 100%）皮质激活最大，但辅助条件之间的皮质激活仅略有差异。本研究的结果与之前这些研究的总体结果一致。
与上肢神经控制相比，与下肢运动的神经控制相关的皮质区域的作用仍然知之甚少，研究也较少。特别是在康复方面，这种理解是为识别这些区域的神经可塑性奠定基础的关键，这些区域可能由于神经源性运动障碍、运动锻炼或衰老而发生。如 图 4 所示，在无辅助条件下，所有受试者在 PMC 或 SMA 区域都表现出激活。图中显示的通道特异性结果表明，尽管激活是双侧的，但在对侧半球更为突出。总体而言，这些发现与Alexandre等人51的研究一致，该研究显示膝关节伸展期间对侧初级运动（M1）和初级躯体感觉（S1），PMC和前额叶（PFC）皮质区域被激活。此外，这些发现与Yoon等人52的研究结果一致，该研究结果显示踝关节背屈期间对侧M1、SMA、壳核、苍白扣带皮层和同侧小脑激活，以及Ciccarelli等人53的研究结果发现对侧M1和感觉皮层激活， 以及踝关节运动期间的 PMC 和皮质下区域。
半身体运动被认为是由大脑皮层的对侧半球控制的。然而，单手运动56,63,64以及单侧足部运动均有同侧皮质受累的报道（另见65）。与这些研究不同的是，该分析并未显示所有受试者的躯体运动皮层的一致激活，如图4所示;此外，ROI分析的结果并未表明有显著的激活。这一发现可归因于与位于纵沟66 的上肢相比，下肢的躯体运动皮层的尺寸相对较小且位置较深。此外，fNIRS信号对非浅表脑区不太敏感67。
当将无辅助与辅助条件进行比较时，只有对侧 PMC 在两种条件之间显示出显着不同的激活。这并不奇怪，因为运动任务是目视引导的，因此在无辅助条件下可能需要更多的注意力和运动努力。PMC 被认为在执行功能中起作用，包括运动准备和计划68。此外，最近的研究表明 PMC 在空间注意力和工作记忆中的作用69。这项研究的结果与之前的研究结果一致，这些研究强调了该区域在执行功能68和上肢70,71,72和下肢运动73的运动准备中的作用。这一结果也与涉及双重任务的步态研究结果一致，这些研究显示了执行任务所需的注意力与 PMC 激活之间的相关性74,75。
这项研究有几个局限性。首先，样本量小。未来的调查应通过增加样本量来扩展当前的研究，包括更多样化的人口统计学，例如女性和其他年龄组，以建立 HbO 和 HbR 的规范值（本研究包括 5 名男性和 1 名女性，年龄在 40 至 62 岁之间）。其次，帽蒙太奇基于10-10脑电系统，ROI分析使用标准的MNI152脑模型。未来的研究可以使用单独的结构MRI，脑导航或高密度fNIRS。此外，记录是在一次会话中进行的，因此，未评估fNIRS记录的受试者内变异性。此外，HbO 和 HbR 分析的结果不同，尽管这两种测量值都与相同的神经生理现象（即血流动力学反应函数）相关。然而，观察到的差异与先前的文献一致，表明这两种发色团对其他系统混杂因素的敏感性不相等，并且对其解释缺乏一致意见34。最后，由于每个受试者在无辅助条件下玩游戏的速度不同（因为下一次试验只有在成功达到当前目标后才开始），这可能会增加受试者大脑激活的差异。
基于这项可行性研究的结果，我们计划在巴西圣卡洛斯联邦大学正在进行的一项试点临床研究中使用类似于本文介绍的fNIRS实验方案，该研究旨在评估机器人对慢性中风患者下肢运动能力的治疗效果。本文介绍的大脑激活图可能为健康个体的大脑激活提供参考，这可能有助于研究机器人疗法对下肢的影响。
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Disclosures
AMM 是 Vivax Ltda 公司的所有者，该公司开发了 Vivax 辅助康复机 （ARM）。LD是医疗器械公司Highland Instruments的一名高级职员。她个人或作为公司高级职员正在申请或颁发与成像、脑刺激、诊断、建模和模拟相关的专利。其他作者声明没有利益冲突。
Acknowledgments
本研究的观点、假设、结论和建议是作者的观点、假设、结论和建议，并不一定代表资助机构的意见。JRS 感谢圣保罗研究基金会（FAPESP，资助号 2021/05332-8、2018/04654-9、2018/21934-5 和 2023/02538-0）和 Jackson Cionek 的技术支持。AMM 和 Vivax Ltda 感谢 FAPESP（圣保罗研究基金会）和 FIEP（巴西创新机构）。该项目由FAPESP（资助号2018/09559-4）和FINEP（资助号2019/09933-6）资助。
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| 32 inch Smart TV | Samsung | N/A | TV connected to robot via HDMI cable |
| 8-detector silicon photodiode (SiPD) optodes for optical detection with dual tip | NIRx Medical Technologies (Glen Head, NY, USA) | https://nirx.net/nirsport | |
| 8-source optodes bundle for optical illumination with dual tip | NIRx Medical Technologies (Glen Head, NY, USA) | https://nirx.net/nirsport | |
| Aurora acquisition software | NIRx Medical Technologies (Glen Head, NY, USA) | https://nirx.net/nirsport | |
| Laptop Precision XPS 13 | Dell Technologies (Round Rock, TX, USA) | ||
| nirsLAB fNIRS Analysis software | NIRx Medical Technologies (Glen Head, NY, USA) | https://nirx.net/nirsport | |
| NIRSports2 fNIRS acquisition system | NIRx Medical Technologies (Glen Head, NY, USA) | https://nirx.net/nirsport | It has two different continuous wave optics (760 and 850 nm), 8 dual-ended LED sources and 8 dual-ended active detectors. |
| R | R-project.org (open source software) | https://www.r-project.org/ | |
| Standard cut cap, black color for up to 128 holders. | Easycap GmbH (Wörthsee, Germany) | https://www.easycap.de/ | |
| Vivax Assistive Rehabilitation Machine (ARM) | Vivax Ltda (São Paulo, Brazil) | https://vivaxbr.com/home/ | It is a portable robot designed to deliver lower limb rehabilitation. It has a 3D reachable workspace and is compact and light, weighing about 35 lb., which makes it easy to transport and to install. |
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