疲勞之中樞與周邊臨床指標與虛擬實境抗疲勞訓練模式之建立---應用於帕金森氏病患者(II)

疲勞為帕金森氏病常見之症狀．過去研究指出，高於一半的患者出現疲勞的症狀，且疲勞的程度與生活品質相關，但引起疲勞的成因比重尚未清楚，導致抗疲勞訓練之困難。疲勞造成原因可分為周邊和中樞因素。中樞疲勞可能源自活動意願的下降或是因為神經退化或損傷，導致下傳之興奮訊號下降，無法完全興奮 Alpha 運動神經元池，而造成疲勞。週邊疲勞則是自Alpha 運動神經元池以下的組織，如運動神經元，突觸，肌膜表面之動作電位傳導，興奮收縮耦合(E-C coupling)機制等的缺失。長期自主活化不足導致活動量減少，也會產生下運動神經元的廢用，使周邊肌力衰弱。正確區分疲勞種類，才可增加抗疲勞訓練效果。傳統的臨床監測疲勞方式，無法區分疲勞的成分，在研究室可用電刺激誘發抽蓄力量與電刺激內插法檢測周邊與中樞疲勞，然而這些指標需要在等長收縮下測量，不適用於訓練的即時監控與回饋。因此發展非侵入性不干擾訓練進行的疲勞指標非常重要。過去研究發現，踩車運動引發之雙下肢之交替運動，與行走時之神經網路控制類似，對於中樞神經患者可增進其功能性表現，又因其容易調整訓練強度，適合用於肌力與抗疲勞訓練。然帕金森氏病患者因為運動遲緩(bradykinesia)，或凍結步態(freezing of gait)，使訓練中斷。過去研究發現快速腳踏車訓練對於帕金森氏病患者腦部活化情況，與用多巴胺藥物區域類似，因此，相對快速的動力輔助訓練可能是較理想的型態。此外，過去對帕金森氏病患者研究指出，視覺與聽覺的提示訓練，可增加功能表現。傳統的提示訓練，需要較大的空間與人力需求，虛擬實境可配合訓練提供必要的提示訓練，是一個較有效率方式。虛擬實境所產生之視覺與聽覺刺激，也可能對抗中樞疲勞有助益。過去在健康人研究發現，周邊阻力調控，可改變疲勞成分，但在帕金森病患之效果仍須研究。本計畫將簡化中樞與周邊疲勞指標，區分帕金森氏病患者疲勞成分比重，研究帕金森氏病患者抗疲勞訓練參數與效果。本計畫前期已執行中，前期重點為建立疲勞監測之非侵入性指標，量化非侵入性指標之中樞與周邊疲勞的成分比重，做為發展抗疲勞腳踏車監測系統使用。本計畫未來二年的目的分別為:第一年 尋找抗中樞疲勞踩車訓練之最佳回饋控制參數，並比對中樞疲勞各指標參數。第三年 研究結合虛擬實境刺激，回饋式阻助力調控採車訓練，對抗整體疲勞之效果。本計畫(子計畫二)為與電機系詹曉龍教授(子計畫一)，電子系陳思文教授(子計畫三)，機械系廖駿偉教授(子計畫四)共同提出之整合型計畫之子計畫。本子計畫利用子計畫一所開發出的感測系統與運算法，簡化疲勞指標，本子計畫結果將提供子計畫一開發嵌入式系統平台之必要回饋參數設定。本子計畫所將利用子計畫三所開發出的 VR 平台與心率相關運動定量指標，設定訓練模式，本子計畫的結果將提供子計畫三開發有效的 VR Cueing 設計與參數回饋計算平台。本子計畫所將利用子計畫四所開發出的回饋式阻助力調控採車訓練平台，測定指標與驗證抗疲勞訓練模式。本子計畫的結果將提供子計畫四疲勞回饋參數，開發阻力回饋與動力輔助訓練平台邏輯。本計畫已初步建立電刺激肌肉反應測試中樞疲勞平台，著手進行踩車時疲勞成分比重分析，疲勞臨界點分析，帕金森氏病患中樞疲勞前驅測試等。研究的結果將會可協助建立即時監控周邊與中樞疲勞指標，並了解帕金森氏病患者疲勞成因與合併虛擬實境刺激與回饋式阻助力踩車訓練效果，提供未來臨床訓練的準則。

系統編號:PB10308-3333
原計畫編號:MOST103-2221-E182-036