Anwendung eines Handrehabilitationsgeräts bei der Rehabilitation der hemiplegischen Hand
Statistiken zeigen, dass nach einem Schlaganfall nur 15 % der Patienten etwa die Hälfte ihrer Handfunktion und nur 3 % der Patienten mehr als 70 % ihrer ursprünglichen Handfunktion wiedererlangen können. Es ist zu einem wichtigen Trend im Bereich der Rehabilitation geworden, wirksame Rehabilitationsbehandlungsmethoden zu erforschen und die Wiederherstellung der Handfunktion der Patienten zu fördern. Daher ist die Kombination aus aufgabenorientiertem Training und aufkommender Rehabilitationstechnologie allmählich zu einer unverzichtbaren Rehabilitationsbehandlungstechnik für die Rehabilitation der Handfunktion geworden. Das Aufkommen von Rehabilitationsrobotern für die Handfunktion hat neue Ideen für die Rehabilitation der Handfunktion nach einem Schlaganfall gebracht.
Dieser Artikel stellt kurz den intelligenten weichen Handrehabilitationsroboter und den Brain-Computer-Interface-Roboter für die Handfunktion vor.
Intelligenter weicher Handrehabilitationsroboter
Der intelligente weiche Rehabilitationsroboter für die Handfunktion kombiniert Robotertechnologie und Neurowissenschaft und kann verschiedene Trainingsmodi wie passiv, assistiert, resistiv, bilaterale Spiegeltherapie und aktive Spiele bereitstellen. Es handelt sich um einen Rehabilitationsroboter für die Handfunktion, der den gesamten Zeitraum von der schlaffen Lähmung bis zur Rehabilitation vollständig abdeckt. Im Verlauf des roboterassistierten Trainings wurden die bilaterale Spiegeltherapie und die motorische Vorstellung kombiniert, um die integrierte Behandlung von zentraler und peripherer Intervention zu verwirklichen.
Mit dem intelligenten weichen Handrehabilitationsroboter können Patienten durch multimodale Stimulation über visuelle, auditive und taktile Sinnesreize den motorischen Kortex des Gehirns anregen, um ein Rehabilitationstraining im geschlossenen Regelkreis zu bilden und die Bereitschaft des Patienten zur aktiven Teilnahme am Rehabilitationstraining der Handfunktion zu verbessern, um so die Wiederherstellung der motorischen Funktion des Patienten zu fördern. Gleichzeitig treibt bei der bilateralen Spiegeltherapie die gesunde Hand die betroffene Hand zur Bewegung an, was die Neuroplastizität des Gehirns weiter verbessern kann.
Brain-Computer-Interface-Roboter für die Handfunktion
Die Hinzunahme neuer Methoden macht das Rehabilitationsmodell des geschlossenen Regelkreises zentral-peripher-zentral zu einer klinisch bedeutsamen Rehabilitationstheorie. Die zentrale Intervention kann die Aktivierung der entsprechenden funktionellen Hirnareale fördern und die zerebrale Neuroplastizität verbessern. Die periphere Intervention verstärkt kontinuierlich das positive Feedback der sensorischen und motorischen Steuerungsmuster an das Hirnzentrum. Die Kombination der beiden Modi fördert die Umgestaltung der Hirnfunktion bei Schlaganfallpatienten. Das Brain-Computer-Interface ist zur besten Wahl geworden, um das Rehabilitationsmodell des geschlossenen Regelkreises zu verwirklichen.
Das Brain-Computer-Interface-Training bietet den Patienten eine doppelte visuelle und auditive VR-Stimulation, sodass sie eine motorische Vorstellung der Bewegungen der betroffenen Hand durchführen können, um den Exoskelett-Rehabilitationsroboter zu steuern und die Greif- und Öffnungsbewegungen der Hand auszuführen. Durch das Brain-Computer-Interface-Training stellen sich die Patienten wiederholt die Greif- und Öffnungsbewegungen der betroffenen Hand in ihrem Gehirn vor, und die Erzeugung tatsächlicher Bewegungen, unterstützt durch Exoskelettroboter, erreicht eine hohe Übereinstimmung zwischen motorischen Absichten und Verhaltensbewegungen, was der Umgestaltung der Großhirnrinde besonders förderlich ist.
Derzeit hat der Brain-Computer-Interface-Rehabilitationsroboter für die Handfunktion allmählich Anerkennung bei den Patienten gefunden.
Das folgende Bild zeigt die motorische Vorstellungsaufgabe des Patienten beim Greifen und Öffnen der Hand entsprechend dem Bildschirm und den Sprachanweisungen. Für jede Bewegung gibt es 3 Vorstellungsgelegenheiten. Während der Patient die motorische Vorstellung durchführt, kann das EEG-Gerät die charakteristischen EEG-Signale des zerebralen motorischen Kortex über den Kollektor erfassen.
Wenn der Patient die motorische Vorstellungsaufgabe innerhalb von 3 Versuchen präzise abschließen kann, schließt das EEG-Signal die Signalextraktion und Merkmalsumwandlung über den Signalkonverter ab und steuert dann den Exoskelett-Manipulator, um dem Patienten zu helfen, die entsprechende Greif- oder Öffnungsbewegung auszuführen; wenn die motorische Vorstellung innerhalb von 3 Versuchen nicht präzise abgeschlossen werden kann, kann der EEG-Signalkonverter nicht ausgelöst werden, um die Bewegung des Exoskelett-Manipulators abzuschließen. Entsprechend der Leistung des Patienten bewertet das System den Grad der Aufgabenerfüllung des Patienten, was auch die Motivation des Patienten zur Teilnahme am Training steigert.
Derzeit gibt es jedoch noch einige Probleme mit den in der klinischen Praxis häufig verwendeten Rehabilitationsrobotern für die Handfunktion. Es ist zu hoffen, dass solche Probleme in zukünftiger Forschung verbessert werden können.