2. 康复评估的临床基础与数据来源
康复评估算法工程的第一步，不是写代码，而是把临床评估语言翻译成机器可处理的数据语言。临床医生用“Brunnstrom 分期Ⅲ期”“膝关节屈曲 95°”“徒手肌力 4 级”“Berg 平衡量表 45 分”来描述患者状态，而算法需要的是带时间戳、带单位、带质量标记的数值序列。本章围绕运动功能量表、关节活动度、肌力、平衡与步态五个核心维度，说明它们的临床含义、测量方式以及数字化映射的关键约定。
一、运动功能量表：把“能做什么”变成等级与分数
运动功能量表评估的是患者完成特定动作的能力，常见的有 Fugl-Meyer 运动功能评定量表（FMA）、Brunnstrom 分期、改良 Ashworth 痉挛量表（MAS）等。以 FMA 上肢部分为例，共 33 个条目，每项 0～2 分，满分 66 分。评分规则是：0 分表示完全不能完成，1 分表示部分完成，2 分表示能正常完成。数字化映射时，每个条目对应一个整数编码，量表总分是条目分数的加权求和。
这里有一个工程上容易忽略的问题：量表分数是有序离散变量，不是连续变量。把 FMA 总分直接当作回归目标做线性拟合，会隐含“0 分到 1 分的差距等于 1 分到 2 分的差距”这一假设，而临床上并不成立。更稳妥的做法是保留条目级原始编码，在特征工程阶段再决定是否做序数编码或独热编码。此外，量表评估依赖评估者，同一患者不同评估者之间可能存在 1～3 分的差异，因此数据表中应记录评估者 ID 和评估时间，便于后续做一致性分析。
二、关节活动度：角度、参考系与方向约定
关节活动度（ROM）用角度描述关节运动范围，单位是度（°）。测量工具包括量角器、电子倾角仪和惯性测量单元（IMU）。数字化映射的核心是参考系约定：解剖学姿势下，大多数关节以中立位为 0°，屈曲为正、伸展为负；但踝关节背屈为正、跖屈为负，肩关节外旋在不同文献中符号约定不一致。如果算法团队和临床团队不统一约定，同一份数据可能被解读成完全相反的方向。
以膝关节为例，仰卧位被动屈曲正常范围约 0°～135°，伸展为 0°。若用 IMU 采集，通常输出的是大腿段和小腿段相对于大地坐标系的姿态四元数，需要先计算两段之间的相对旋转，再投影到矢状面得到屈伸角。这个过程涉及坐标变换，建议在数据字典中明确写出：“膝关节屈曲角 = 小腿相对大腿绕内外侧轴的旋转角，屈曲为正，单位度，范围 0～150”。没有这句话，后续所有特征都可能失去临床意义。
三、肌力：从 MMT 等级到力矩估计
徒手肌力检查（MMT）采用 0～5 级共 6 个等级：0 级无肌肉收缩，1 级有轻微收缩但不产生关节运动，2 级能在去除重力条件下完成全范围运动，3 级能抗重力完成全范围运动，4 级能抗部分阻力，5 级正常。MMT 的优点是无需设备、临床普及度高，缺点是分级粗糙、对 4 级和 5 级的区分依赖评估者经验。
数字化映射时，MMT 等级可作为有序类别特征。若需要更细的肌力估计，可用手持测力计（HHD）测量等长收缩力，单位牛顿（N），再乘以力臂长度换算为力矩（N·m）。例如，某患者肘屈肌群 HHD 测得 120 N，力臂约 0.25 m，则力矩约 30 N·m。这个数值可以与健侧对比，计算对称性指数：SI = 患侧 / 健侧 × 100%。SI 低于 80% 通常提示存在有临床意义的肌力不足，但具体阈值应结合关节和人群确定。
四、平衡与步态：从量表到时空参数
平衡评估常用 Berg 平衡量表（BBS，0～56 分）和计时起立-行走测试（TUG）。BBS 低于 45 分通常提示跌倒风险升高。步态评估则产生大量时空参数：步速（m/s）、步频（步/分）、步长（m）、支撑相占比（%）、摆动相占比（%）、双支撑时间（s）等。这些参数可由压力垫、光学动捕或可穿戴 IMU 采集。
数字化映射的关键是事件检测：从连续信号中识别足跟着地（heel strike）和足趾离地（toe off）。以 IMU 为例，常用足部矢状面角速度的峰值或过零点来标记步态事件。检测到事件后，才能计算步态周期、支撑相和摆动相。若事件检测误差为 ±20 ms，对步速的影响通常较小，但对双支撑时间的影响可能达到 10% 以上，因此需要在数据质量字段中记录检测算法版本和置信度。
五、数字化映射的统一约定
把上述五个维度放在一起看，会发现它们的数据形态差异很大：量表是有序离散等级，ROM 是连续角度，肌力是等级或力矩，平衡是分数与时间，步态是时间序列。如果直接把这些异构数据拼接成特征矩阵，很容易出现量纲混乱、缺失值语义不清、方向约定冲突等问题。因此，在算法工程中需要先建立一份数据字典，对每个字段明确以下内容：
- 字段名与临床含义：如
knee_flexion_deg表示膝关节屈曲角，单位度。 - 参考系与正方向：如“矢状面，屈曲为正，中立位为 0°”。
- 取值范围与合法区间：如 0～150°，超出范围标记为异常。
- 缺失值语义：区分“未测量”“无法完成”“设备故障”三种情况，不能统一填 0。
- 质量标记：如 IMU 信号置信度、量表评估者 ID、步态事件检测算法版本。
- 时间戳与采样率：量表按次记录，步态按帧记录，时间对齐策略需提前定义。
六、从临床数据到算法输入的检查要点
在实际项目中，建议在数据进入模型之前完成一次“临床可解释性检查”。检查内容包括：量表条目是否完整、ROM 方向是否与数据字典一致、肌力单位是否统一为 N 或 N·m、平衡量表是否记录了评估版本、步态事件检测是否标注了算法版本和置信度。任何一项不通过，都应先回到采集环节修正，而不是用插值或默认值掩盖。康复评估算法的可靠性，首先取决于临床数据本身的语义是否清晰、约定是否统一。