一、背景：
脑卒中导致的手部运动功能障碍严重影响患者日常生活，运动康复虽有效，但单一训练效果有限，超过半数患者仍有残余障碍。触觉反馈（TF）康复干预显示出潜力，但其神经机制尚不明确。
二、目的
运用功能性近红外光谱（fNIRS），探究触觉反馈在单次手部运动训练中对中风后患者大脑功能反应的影响，包括皮质激活反应、功能连接及脑功能网络特性等。
研究方法
一、参与者与纳入标准
13 名亚急性恢复期中风患者（排除 2 名因信号有明显运动伪影的患者）和 15 名健康对照者。
中风患者纳入标准：经放射学证实为单侧皮质下中风、年龄 30-80 岁、中风后至少 30 天、能理解并执行指令、首次中风等。
采用 Action Research Arm Test（ARAT）量表评估手部运动功能。
二、研究方法
实验设备
采用高灵敏电容压力传感器的可穿戴手指触觉压力系统（采样率 50 Hz），可实时采集握力数据并进行可视化显示。
分组
无触觉反馈（no-TF）：仅执行握力任务，无额外感官反馈
触觉反馈（TF）：在最大握力的 70% 强度下执行握力任务，并同步提供视觉与听觉反馈
每种任务均采用区块设计：6 个区块，每区块包含 30 秒抓握与 30 秒休息，总时长 6 分钟，另设静息状态作为对照。
测量指标
最大握力（峰值力量）
平均握力（持续表现能力）
力量可变性（握力稳定性）
反馈机制
TF 条件：握力实时监测并在屏幕动态显示，达到预设阈值时触发听觉反馈
no-TF 条件：无视觉与听觉反馈
控制设计
任务顺序在参与者间随机化；卒中患者使用患手完成任务，健康对照统一使用右手，以确保组间可比性。
三、fNIRS数据预处理和分析
为确保脑功能信号的准确性，本研究对 fNIRS 数据进行了严格的预处理与分析：
信号转换
依据修正的 Beer–Lambert 定律，将采集的光密度信号转换为氧合血红蛋白（HbO）与脱氧血红蛋白（HbR）浓度变化。考虑到 HbO 信号具有更高信噪比（SNR）及任务相关敏感性，本研究选其作为核心分析指标。
数据清理与降噪
排除运动伪影严重的 2 例患者数据；采用时间导数分布修复与自适应滑动均值法去除运动伪影及尖峰噪声；使用 0.01–0.8 Hz 四阶巴特沃斯带通滤波器降低生理噪声干扰。
数据标准化
对左侧瘫痪患者的脑成像数据进行镜像处理，确保受影响半球在分析中统一为右侧，提高组间比较一致性。
分析工具链
采集：Nirscan；
触觉反馈控制：Chameleon；
预处理：NirSpark；
信号分析：MATLAB；
高级与自定义分析：PyCharm。
四、脑激活分析
在预处理后的 HbO 数据基础上，本研究采用广义线性模型（GLM），并引入双 γ 函数作为血流动力学响应函数（HRF），以提高任务诱发脑反应的时序拟合精度。
任务设计矩阵：依据任务-静息区块结构构建，并与 HRF 卷积，精确模拟血流动力学响应的时间动态。
ROI 映射：逐通道分析 fNIRS 数据，并按解剖位置映射至预定义感兴趣区（ROI），用于后续统计与区域功能参与度评估。
五、功能连接与脑功能网络分析
网络构建：将 63 个 fNIRS 通道作为网络节点，节点间的边由血流动力学时间序列的 Pearson 相关系数确定；相关值经 Fisher r-to-z 转换以增强统计稳健性。
网络稀疏化：在阈值范围 0.3–0.8（步长 0.01）内进行稀疏化，高于阈值的连接赋值为 1，低于阈值的置 0，构建二值化网络。
关键指标：计算聚类系数 (C)、特征路径长度 (L)、全局效率 (GE)、局部效率 (LE)、传递性 (T) 与小世界性 (σ)。
C（聚类系数）：反映局部网络内节点互联程度及局部信息传递效率。
T（传递性）：衡量全局网络形成紧密集群的倾向，即信息整合能力。
六、统计分析方法
单样本 t 检验：用于分析脑激活。
两样本 t 检验：用于评估相同任务条件下组间功能连接（FC）差异。
配对 t 检验：用于评估组内不同任务间的功能连接变化。
曲线下面积（AUC）分析：用于减少阈值对脑功能网络指标的影响。
组间比较：
若通道连接值和脑网络特征符合正态分布，采用双尾独立样本 t 检验。
若分布偏离正态，使用Wilcoxon 秩和检验进行非参数比较。
统计显著性：P 值 < 0.05 表示结果具有统计学意义。
研究结果
一、行为表现：
健康对照组在TF任务中表现出更好的行为表现，反映其有效整合任务反馈的能力。
脑卒中组在TF组中的握力比优于no-TF组，表明TF训练可促进行为改善。
二、脑区激活：
TF条件下，脑卒中组在双侧前额叶皮质（PFC）、左侧初级运动感觉皮质（LSMC）、右侧前运动区（RPMA）的激活显著低于健康对照组，显示健康大脑更强的神经可塑性和效率。
结合经颅电刺激（tES）或经颅磁刺激（TMS）的TF组中，脑卒中组右侧前额叶皮质（RPFC）显著激活，说明需更多认知控制完成复杂运动任务。
no-TMS条件下，脑卒中组右侧初级运动皮层（RM1）、左侧辅助运动区（LSMA）、左侧前运动区（LPMA）显著激活，反映基本运动任务需求。
脑卒中组在TF与no-TF条件下间激活不明显，表明任务诱导的运动/认知调节受限。
三、功能连接（FC）：
脑卒中组在TF和no-TF条件下中FC略增，但与健康对照组从no-TMS到TMS的显著FC增加相比，变化较平缓，反映脑网络可塑性降低。
健康对照组在TMS任务中，额叶与运动区间FC显著增强，显示更广泛的区域协作。
脑卒中组在TMS条件下，额叶、右侧感觉运动区、右侧辅助运动区部分通路FC显著降低；健康组左侧初级运动区（LM1）、右侧初级运动区（RM1）FC显著增加，患者组无此现象，表明网络调节能力受损。
四、脑网络：
TF/TMS条件下，脑卒中组与健康对照组的脑网络差异更明显，尤其在聚类系数（C）和传递性（T）的AUC显著降低（TF：C-AUC p=0.0016，T-AUC p=0.0053；与健康组比较：C-AUC p=0.0024，T-AUC p=0.0095）。
脑卒中组C和T的AUC与握力比正相关（C：r=0.592，p=0.033；T：r=0.590，p=0.034），表明握力改善与局部脑网络模块化及信息传递效率相关。
五、握力比与功能：
握力比（患侧/健侧）与ARAT评分显著正相关（r=0.8447，p=0.0003），反映握力对称性与上肢运动功能改善相关。
C和T的增加表明局部脑网络模块化增强及模块间信息传递效率提高，反映脑卒中恢复中脑网络的代偿能力。
研究局限性
功能近红外光谱（fNIRS）缺少短通道，限制分离皮层外血液动力学信号。
t检验的敏感性在小样本研究中有限，需更大样本量和更全面统计模型。
康复阶段和时间差异可能引入个体变异，影响数据一致性。
有限样本量限制统计效力和结果普适性，需多中心、长期随访研究。
不同脑区损伤可能与共享网络相关，网络连接性损伤与临床症状一致性更高。
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