Klinische Forschungssammlung|Ein tragbares EEG-basiertes unterstützendes BCI-System für die Schlaganfall-Rehabilitation

Mar 14, 2023

Forschungshintergrund
Die Kombination aus BCI und Hilfsroboter ist eine neue Behandlung für die Schlaganfallrehabilitation. Der größte Teil der bestehenden Studie basiert jedoch auf komplexen Systemaufbauten, teuren und sperrigen Geräten. In dieser Studie wird ein tragbares EEG-Gehirn-Computer-Schnittstellensystem für die Handfunktionsrehabilitation für klinische Studien entwickelt. Dieses System besteht aus einer kundenspezifischen EEG-Haube, einem handelsüblichen Verstärker und einem Hand-Exoskelett. Darüber hinaus enthält das System die visuelle Schnittstelle für die Bequemlichkeit der Benutzer. Die Studie umfasste sechs gesunde Teilnehmer und zwei Schlaganfallpatienten, um die Sicherheit und Wirksamkeit des Systems zu überprüfen.

Methode

Um die Sicherheit und Wirksamkeit des Systems zu überprüfen, wurden 6 gesunde Probanden (1 Frau und 5 Männer im Alter von 23 ± 3 Jahren) von der Shanghai Jiao Tong University und 2 Schlaganfallpatienten (alle mit betroffener rechter Hand) aus der Rehabilitationsabteilung des Huashan-Krankenhauses untersucht rekrutiert, um an der Studie teilzunehmen. Für jeden Probanden wurde eine 6--minütige Trainingseinheit durchgeführt, in der die Probanden gemäß visuellen Hinweisen eine motorische Ausführung der rechten Hand (die betroffene Hand eines Schlaganfallpatienten, um einen Bewegungsversuch zu unternehmen) durchführten. Rechts oder in der Mitte des Bildschirms erscheint ein rotes Rechteck, das die Aktionsausführung (oder den Versuch) bzw. die Pause anzeigt. Die Aufgabe dauert 4 Sekunden, bis das weiße Kreuz verschwindet. Es wird empfohlen, dass gesunde Probanden das Ballen und Strecken der Fäuste 3-4-mal wiederholen, und Schlaganfallpatienten werden angewiesen, während der motorischen Aufgaben motorische Versuche zu unternehmen. Der Online-Test war ähnlich wie die Trainingseinheit, außer dass alle roten Rechtecke in der Mitte des Bildschirms erschienen, was es den Probanden ermöglichte, nach Belieben ihre Hand zu bewegen (oder einen Übungsversuch) oder sich auszuruhen. Die Testergebnisse werden den Benutzern kurz nach Abschluss der Aufgabe visuell und propriozeptiv über einen Bildschirm und ein Hand-Exoskelett angezeigt. Es gibt drei Online-Testläufe mit jeweils 20 Versuchen. Zwischen den Läufen darf sich jedes Fach ausruhen. Alle Probanden wurden gebeten, während des gesamten Experiments auf zusätzliche Gesichts- oder Armmuskelbewegungen zu verzichten.

Ergebnis

Die durchschnittliche Genauigkeit von Offline- und Online-Training beträgt 84,91 Prozent bzw. 79,38 Prozent. Sieben Probanden hatten eine Online-Genauigkeit von mehr als 70 Prozent, fünf von mehr als 80 Prozent und eine von mehr als 90 Prozent.

Das hat die ereignisbezogene spektrale Störung (ERSP) gezeigtDer sensomotorische Kortex wurde während des rechtshändigen Bewegungstrainings in beiden und Bändern aktiviert, mit stärkerer Aktivierung auf der gleichen Seite.Währenddessen zeigte der unkontrollierte Zustand wie erwartet keine signifikante Aktivierung weder auf den C3- noch auf den C4-Kanälen. Im Online-Test wurden sowohl die linke als auch die rechte Hemisphäre aktiviert, um rechtshändige Bewegungen auszuführen.

 

Abschluss

Diese Studie demonstriert ein tragbares Gehirn-Computer-Schnittstellensystem für die Rehabilitation der Handfunktion nach einem Schlaganfall. Die Ergebnisse der motorischen Aufgabendifferenzierung bestätigen vorläufig die Machbarkeit dieses Gerätes, das ein großes klinisches Anwendungspotential aufweist.

Referenz: Qin Z, Xu Y, Shu X, et al. eConHand: A Wearable Brain-Computer Interface System for Stroke Rehabilitation[C]// 2019 9th International IEEE/EMBS Conference on Neural Engineering (NER). IEEE, 2019.