南开大学韩建达教授研究团队提出一种针对帕金森病手术治疗的评估系统，可在手术中对患者手部运动进行实时监测，实现无接触式运动特征提取，并结合可视化数据分析辅助临床决策。相关研究论文“A non-contact system for intraoperative quantitative assessment of bradykinesia in deep brain stimulation surgery” 发表于医学图像处理及生物医学信息学的国际期刊Computer Methods and Programs in Biomedicine。

NOKOV度量动作捕捉系统为帕金森患者手部运动测量提供高精度位姿数据，助力验证无接触评估系统中光学传感器（LMC）测量手部运动数据的可靠性。

引用格式

Ningbo Yu, Yang Yu, Jianeng Lin, Yuchen Yang, Jingchao Wu, Siquan Liang, Jialing Wu, Jianda Han, A non-contact system for intraoperative quantitative assessment of bradykinesia in deep brain stimulation surgery, Computer Methods and Programs in Biomedicine, Volume 225, 2022, 107005, ISSN 0169-2607,

https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2022.107005.

研究背景

深部脑刺激手术是治疗晚期帕金森病患者的有效方法。客观评估患者的运动情况对手术中准确定位电极至关重要。但现有评估系统存在主观差异、干扰患者自主运动等问题。研究团队设计了一种客观量化评估系统，同时该系统是无接触式监测评估，解决了穿戴式干扰患者自主运动的问题。

系统设计

该量化评估系统选用 Leap Motion Controller（LMC）光学传感器，其体积小巧、可实现无接触测量患者的手部运动。LMC的软件能够以亚毫米精度和高采样频率获取 27 个手部部位的方向和三维坐标。同时利用 LMC 的软件开发工具包创建图形用户界面（GUI）。

系统运作时，LMC 检测患者手部的动作，并将数据逐帧返回给 GUI。GUI界面能实时显示手部模型和轨迹、自动保存数据并进行定量分析。

评估系统设计框图

实验验证

利用NOKOV度量动作捕捉系统对 LMC 数据的可靠性进行验证，以健康人为受试者进行实验，实验中运动捕捉系统含有8个摄像头，可从不同角度检测标记点。

使用NOKOV度量动作捕捉系统进行技术验证

结果显示，经校正的LMC 数据与NOKOV度量动作捕捉系统数据的平均皮尔逊相关系数达 0.986，平均幅度差为 2.11mm，且所有运动特征计算结果无显著差异，表明LMC系统测量和特征提取数据准确可靠。

LMC 数据、校正后的LMC数据以及NOKOV度量动作捕捉系统的数据进行对比

评估系统在20名接受深部脑刺激手术的帕金森病患者中进行了临床试验，证实了所开发系统在术中评估方面具有可行性，并且性能可靠。该系统有望成为深部脑刺激手术治疗帕金森病的一种客观术中评估、分析和可视化工具。

无接触式量化评估系统的临床试验

NOKOV度量动作捕捉系统作为金标准，为本次实验提供高精度手部运动数据，助力验证实验中无接触评估系统数据的可靠性。