Name: Eine Mensch-Maschine-Schnittstelle Integration von Low-Cost-Sensoren mit einem Neuromuskuläre Elektrostimulation System zur Post-Stroke Balance Rehabilitation (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2016-04-12T13:00:00.000+00:00
Duration: 11 min 6 s
Description: Erfahren Sie die Integration kostengünstiger Sensoren mit neuromuskulärer Elektrostimulation für die Balance-Rehabilitation nach Schlaganfall. Diese Methode nutzt MoBI-Technologie und Eye-Tracking zur Verbesserung der visuomotorischen Therapie.

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Forschung im Rahmen des gemeinsamen geführt gezielte Programme in der Informations- und Kommunikationswissenschaft und Technik - ICST, unterstützt von CNRS, INRIA und DST unter CEFIPRA Regenschirm. Die Autoren möchten die Unterstützung der Schüler zu erkennen, speziell Rahima Sidiboulenouar, Rishabh Sehgal und Gorish Aggarwal, zur Entwicklung des experimentellen Aufbaus.

Hinweis: Die Pipeline HMI-Software wurde auf Basis frei verfügbarer Open-Source-Software und off-the-shelf Low-Cost-Videospiel-Sensoren (Details finden Sie unter: https://team.inria.fr/nphys4nrehab/software/ und https: //github.com/NeuroPhys4NeuroRehab/JoVE). Die HMI - Software - Pipeline ist für die Datenerfassung während einer modifizierten funktionalen Reichweite Aufgabe (mFRT) 21 in einer VR - basierte Gaming - Plattform für visuomotorische Balance - Therapie (VBT) 8 zur Verfügung gestellt. 2a zeigt die Diagnose Eye - Tracker - Setup , wo der Blick Merkmale extrahiert werden offline für die Quantifizierung von post-Takt Restfunktion , so dass die optische Rückmeldung in VR kann entsprechend angepasst werden. Figur 2b zeigt den Versuchsaufbau für VBT. <img alt="Figur 2" src="/files/ftp_upload/52394/52394fig2.jpg" /> Abbildung 2: ( <strOng&gt; a) Schematische Darstellung der Mensch-Maschine-Schnittstelle für die Bewertung der nach Schlaganfall Verfolgung von Augenbewegungen. (B) Schematische Darstellung der Mensch-Maschine-Schnittstelle , wo die Software - Schnittstelle von Biosignalen Sensoren und Motion - Capture aufzeichnen mobilen Gehirn / Körperbilddaten mit neuromuskulären elektrischen Stimulationssystem (NMES) und sensorische elektrische Stimulation (SES) für post-Takt NMES integriert / SES-unterstützte visuomotorische Balance-Therapie. NMES: Neuromuskuläre Elektrostimulation, SES: Sensory Elektrostimulation, EMG: Electromyogram, EEG: Elektroenzephalogramm, EOG: Elektrookulogramm, CoP: Druckzentrum, PC: Personal Computer. Übernommen aus 8 und 37. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52394/52394fig2large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier</a> , um <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52394/52394fig2large.jpg" target="_blank">eine größere Version dieser Figur zu sehen.</a> 1. Installation der Software für mobile Gehirn / Body Imaging Während VBT <ol><li> Installieren von Treibern für den Motion Captur (Installationsverfahren bei https://code.google.com/p/labstreaminglayer/wiki/KinectMocap zur Verfügung gestellt) <ol><li> Downloaden und Kinect Runtime von http://go.microsoft.com/fwlink/?LinkId=253187 installieren (Motion Capture-Sensor sollte nicht in einen der USB-Anschlüsse am Computer angeschlossen werden). </li><li> Stecken Sie das angetriebene Motion Capture-Sensor in einen USB-Port über das Schnittstellenkabel. Die Treiber werden automatisch geladen. </li></ol></li><li> Installieren von Treibern für den Eye Tracker Sensor (Installationsverfahren bei vorgesehen <a href="http://github.com/esdalmaijer/EyeTribe-Toolbox-for-Matlab">http://github.com/esdalmaijer/EyeTribe-Toolbox-for-Matlab</a> ) <ol><li> Laden Sie die Software von http://theeyetribe.com, starten Sie die Anwendung und starten Sie die Anwendung, die Software zu installieren (Eye Tracker Sensor sollte nicht in einen der USB-Anschlüsse am Computer angeschlossen werden). </li><li> Stecken Sie das angetrieben Eye Tracker Sensor und die Treiber automatisch lädt. </li></ol></li><li> Installe Treiber für das Balance Board (Installationsverfahren zur Verfügung gestellt bei (Installationsverfahren bei http://www.colorado.edu/intphys/neuromechanics/cu_wii.html zur Verfügung gestellt) <ol><li> Download und Dekomprimierung CU_WiiBB.zip von http://www.colorado.edu/intphys/neuromechanics/CU_WiiBB.zip </li><li> Kopieren Sie den Ordner WiiLab auf Microsoft Windows-Betriebssystem-Standardprogrammverzeichnis. </li><li> Öffnen Sie den Ordner WiiLab im Programmdateiverzeichnis und führen Sie als Administrator die InstallWiiLab.bat Datei mit dem Balance Board zu installieren. </li></ol></li><li> Installieren von Treibern für EEG / EOG (Installationsverfahren bei http://openvibe.inria.fr/how-to-connect-emotiv-epoc-with-openvibe/ zur Verfügung gestellt) <ol><li> Downloaden und installieren Sie Emotiv SDK von http://www.emotiv.com/apps/sdk/209/ </li><li> Herunterladen und OpenViBE Acquisition Server mit labstreaminglayer (LSL) aus https://code.google.com/p/labstreaminglayer/downloads/detail?name=OVAS-withLSL-0.14.3-3350-svn.zip für verteilte Multi-se installierennsor Signaltransport, Zeitsynchronisation und Datenerfassungssystem (Installationsverfahren bei https://code.google.com/p/labstreaminglayer/ zur Verfügung gestellt). </li></ol></li><li> Installieren Sie die Treiber für den kommerziellen NMES Stimulator (Details bei http://www.vivaltis.com/gammes/phenix/phenix-usb-neo-50-554-1.html#content). </li></ol> 2. Low-Cost - Sensorpositionierung für mobile Gehirn / Body Imaging (MoBI): Die Open-Source - HMI Software Pipeline Bietet Mobil Gehirn / Body Imaging (MoBI) 19 mit Low-Cost - Off-the-Shelf - Sensoren (Abbildung 2b), wo Angepasst für andere Agility Training Programs werden. <ol><li> Visuelles Feedback für MoBI: <ol><li> Beginnen Sie mit dem einen Projektionsschirm Erhalt der visuellen Biofeedback an dem einen Ende des Raumes angezeigt werden (empfohlene Abstand zwischen Subjekt 0,6 m). </li><li> Stellen Sie die Höhe, so dass die Mitte des Bildschirms auf Augenhöhe &quot;Themen sein wird. </li></ol></li><li> Motion Capture für MoBI: <ol><li> Setzen Sie die Bewegung capture Sensor vor dem Projektionsschirm und Ziel es von Motion-Capture auf das Volumen. </li><li> Bestätigen Sie, dass das Volumen der Motion-Capture ist 1,5 m bis 2,5 m vor dem Motion-Capture-Sensor. </li></ol></li><li> Balance Board Platzierung für MoBI: <ol><li> Legen Sie die Balance Board auf dem Boden, etwa 2,0 m entfernt von der Motion-Capture-Sensor. </li><li> Lassen Sie genügend Platz , um die Balance Board Ganzkörper - Bewegung zu gewährleisten (dh während modifizierten funktionalen Reichweite Aufgabe 21). </li></ol></li><li> EEG / EMG / EOG Sensorpositionierung für MoBI <ol><li> Stellen Sie das Motiv auf einem Stuhl zu sitzen, um die Motion Capture zugewandt und mit den Füßen auf dem Balance Board. </li><li> Legen Sie die Aufnahme (EMG) cum Stimulation (NMES / SES) Elektroden bilateral auf der Medial Gastrocnemius (MG) und Tibialis Anterior (TA) Muskeln des Subjekts. Dann schließen Sie sie mit dem drahtlosen elektrischen Stimulator (NMES / SES) System. </li><li> Legen Sie das Elektroenzephalogramm (EEG) Kappe zum ThemaKopf nach dem internationalen 10 - 20 System. Dann legen Sie die EEG-Elektroden mit einer leitfähigen Paste auf -Fz, C3, Cz, C4, P3, Pz, P4, PA7, Oz, PA8 - bevor sie mit dem drahtlosen EEG-Headset anschließen. </li><li> Legen Sie zwei EEG-Elektroden mit einer leitfähigen Paste über und unter einem der Augen für die vertikale EOG und legte zwei Elektroden mit einer leitfähigen Paste am äußeren Augenwinkel jedes Auge für horizontale EOG. (Hinweis: Falls Eye Tracker Sensor wird in der post-Takt unterliegen dann bilaterale EOG wird bevorzugt nicht verwendet). </li><li> Legen Sie zwei EEG-Elektroden auf Ohrläppchen als Referenzelektroden. </li></ol></li></ol> 3. Eye Tracker basierte Auswertung von Post-Schlaganfall Pursuit Augenbewegungen <ol><li> Bitten Sie das Motiv mit dem Kinn sitzen bequem auf dem höhenverstellbaren Chin-Rest ruht. Dann heben die Computer - Monitor auf eine passende Höhe , so dass die Augen sind in etwa die Mitte des Computermonitors (2a) zugewandt ist . </li><li> Platzieren Sie den Eye Tracker r<html> oughly 50 cm von der Chin-Rest und das Thema fragen direkt auf dem Computermonitor für visuelle Hinweise zu suchen. </li><li> Führen Sie EyeTribeWinUI.exe in den Ordner &quot;SmartEye &#39;den Eye Tracker Sensor zu kalibrieren. Das Thema wird gebeten, für jede ungefähr 2 Sekunden bei verschiedenen Zielen auf dem PC-Monitor zu betrachten. Ein typischer Benutzer Kalibrierungsvorgang dauert ca. 20 Sekunden abzuschließen. Die (x, y) Koordinaten des Blickpunkts des Subjekts für verschiedene Cued Ziele für die Kalibrierung aufgezeichnet. </li><li> Run &#39;Visual_Stimulus.exe&#39; im SmartEye Ordner, der die virtuelle Realität basierte Schnittstelle auszuführen. laufen Sie anschließend die &#39;SmartEye.exe&#39; Programm in den Ordner &quot;SmartEye &#39;&#39; die Themen zu erwerben Blickkontakt Daten, die mit der virtuellen Realität basiert Aufgabe synchronisiert ist. Diese Daten werden für die Auswertung der nach Schlaganfall Augenfolgebewegung genutzt werden. </li></ol>2394fig3.jpg &quot;/&gt; Abbildung 3: (a) Cursor repräsentiert das Druckzentrum (CoP) , die willentlich zur cued Target während visuomotorische Balance - Therapie angetrieben werden muss, (b) Visuomotorische Gleichgewicht Therapieprotokoll , wo das Subjekt steuert den Computer - Cursor auf ein Peripherie - Ziel getrieben durch willentlich CoP Ausflüge erzeugt. Der Reset kann mit Neuromuskuläre Elektrostimulation (NMES) und sensorische elektrische Stimulation (SES) unterstützt, (c) Versuchsaufbau zur visuell-cued visuomotorische Balance - Therapie. Übernommen aus 8 und 37. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52394/52394fig3large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier</a> , um <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52394/52394fig3large.jpg" target="_blank">eine größere Version dieser Figur zu sehen.</a> 4. NMES / SES-Assisted Visuomotorische Balance-Therapie (VBT) unter MoBI <ol><li> Schließen Sie den Eye-Tracker und Balance Board Sensoren an das visuelle Feedback Computer (FiAbbildung 2). <ol><li> Stellen Sie sicher, dass der Eye Tracker Sensor eingeschaltet ist, mit dem Computer verbunden, und dass sie vollständig gebootet hat. Starten Sie den &#39;EyeTribe server.exe&#39; und &#39;EyeTribeWinUI.exe&#39; in der &#39;VBT&#39; Ordner (siehe Schritte 1.3). </li><li> Stellen Sie sicher, dass die Balance Board-Sensor eingeschaltet ist. Dann drücken Sie die Taste auf dem Sensor Balance Board der Fernbedienung auffindbar im Menü zu machen. Dann klicken Sie auf das Ein- oder Ausblenden-Symbol in der Taskleiste des Systems und klicken Sie auf Bluetooth-Symbol klicken. Dann klicken Sie auf die Option &#39;Hinzufügen eines Geräts &quot;und das Balance Board-Sensor als ein Bluetooth-Gerät koppeln, ohne den Code zu dem visuellen Feedback-Computer. Sobald die Balance Board Sensor an das visuelle Feedback Computer angeschlossen ist, öffnen Sie die &quot;VBT&quot; Ordner und die WiiBBinterface.m Datei ausführen Matlab Balance Board-Sensor-Interface (siehe Schritte 1.6) zu etablieren. </li><li> Stellen Sie sicher, dass die Motion Capture-Sensor auf, mit dem Computer verbunden mit Strom versorgt wird und dass esvollständig gebootet hat (es gibt eine grüne LED auf der Vorderseite ist). Öffnen Sie den LSL-Ordner und starten &#39;Mocap&#39; Software-Streaming der Motion-Capture-Sensordaten zu beginnen (siehe Schritte 1.6). </li><li> Stellen Sie sicher, dass die EEG / EOG Datenerfassungssysteme eingeschaltet sind. Dann klicken Sie doppelt auf die openvibe-Akquisition-Server-withlsl.cmd in der LSL-Ordner (siehe Schritte 1.6). Aus dem Menü wählen Sie den entsprechenden Sensor - Hardware (dh &quot;Emotiv EPOC &#39;) und das Modul zu konfigurieren, falls erforderlich, indem Sie auf den&quot; Treibereigenschaften &quot;klicken. Klicken Sie dann auf &quot;Verbinden&quot;, und klicken Sie dann auf &quot;Play&quot;, um den Erwerb Server zu starten. </li></ol></li><li> Kalibrieren Sie die Sensoren für VBT <ol><li> Bitten Sie den nach Schlaganfall Motiv auf dem Balance Board mit Sicherheitsgurt zu stehen (und Teilkörpergewicht Unterstützung, falls erforderlich). </li><li> Stellen Sie eine minimale Basis NMES Ebene (Pulsweiten und Stromstärke) , die für aufrecht stehende entsprechend der klinischen Beobachtung (dh.,Null Körpergewicht Unterstützung) 22. Für die minimale Basis NMES Pegeleinstellung kann man die Stimulationsfrequenz auf 20 Hz eingestellt und erhöhen dann die Pulsbreite und / oder Stromstärke bis aufrecht stehenden erreicht wird. Hier wird NMES von Knieextensoren benötigt genügend Drehmoment zu erzeugen, um Knie Knicken zu verhindern. </li><li> Stellen Sie das Thema verschiedener Reichweite Bewegungen auszuführen, die CoM und CoP Lage beeinflusst. </li><li> Führen Sie das &#39;CalibSensors.m&#39; verfügbar Programm im &quot;Datacollect&quot; -Ordner, um Multi-Sensor-Kalibrierungsdaten zu sammeln, während das Thema verschiedene selbstinitiierten maximale Reichweite Bewegungen in verschiedenen Richtungen durchführt, die Mitte der Masse (CoM) und Druckzentrum beeinflussen (CoP) Standort auf dem visuellen Feedback. </li></ol></li></ol> 5. Multi-Sensor-Datenerfassung von Low-Cost-Sensoren während VBT (Abbildung 2b) <ol><li> Führen Sie das &#39;CollectBaseline.m&#39; Programm in den Ordner &quot;Datacollect&quot; Ausgangsruhe zu sammeln-state, die Augen zu öffnen, Multi-Sensor - Daten , die durch das Thema immer noch fragen für 2 Minuten zu stehen , während gerade der CoP Ziel auf dem PC - Monitor (Abbildung 3a) suchen. </li><li> Verbinden Sie den visuellen Videoausgang auf dem Projektionsschirm des Feedback-Computer und führen Sie die SmartEyeVRTasks.exe Datei im &#39;VBT&#39; Ordner im visuellen Feedback-Computer, um die SmartEyeVRTasks GUI starten. Auch laufen &#39;CollectVBT.m&#39; Programm im &#39;Datacollect&#39; Ordner Sensordaten während VBT sammeln. <ol><li> Von aufrecht stehend, die so genannte Phase &quot;Zentral Hold&quot;, fragen Sie den Gegenstand den Cursor durch die CoP, so schnell wie möglich in Richtung zufällig präsentierte Peripherie - Ziel getrieben zu steuern , wie durch ein visuelles Feedback (Abbildung 3b) cued. </li><li> Im Anschluss an diese &quot;Bewegung&quot; Phase, fragen Sie den Gegenstand den Cursor an der Zielposition für 1 Sekunde während der &quot;Peripheral Hold&quot; Phase zu halten. </li><li> Im Anschluss an die &quot;Peripheral Hold&quot; Phase, der Cursor wird &#39;<html> Reset &#39;zurück in die Mitte, wenn das Motiv zu aufrecht stehenden zurückgeben muss zurück - die &quot;Zentral Hold&quot; Position;. NMES / SES ist für den Muskel ausgelöst, wenn seine EMG Pegel über einem festgelegten Schwellenwert überschreitet erforderlich, um die willentliche Anstrengung zu unterstützen, die CoP auf die &quot;Zentrale Hold&quot; Position zurückzukehren. Anmerkung: Die Schwierigkeit der mFRT kann durch Verringern der Verstärkung erhöht werden, <img alt="Gleichung 1" src="/files/ftp_upload/52394/52394eq1.jpg" /> Oder der Rauschvarianz zunimmt, <img alt="Gleichung 2" src="/files/ftp_upload/52394/52394eq2.jpg" /> Innerhalb von fachspezifischen machbar Bereich: <img alt="Gleichung 3" src="/files/ftp_upload/52394/52394eq3.jpg" /> wo die CoP Ausflüge, <img alt="Gleichung 4" src="/files/ftp_upload/52394/52394eq4.jpg" /> , Fahren Sie den Computer-Cursor, <img alt="Gleichung 5" src="/files/ftp_upload/52394/52394eq5.jpg" /> , In diskretisierte Zeit, <img alt="Gleichung 6" src="/files/ftp_upload/52394/52394eq6.jpg" /> Mit Zeitschritt,7 &quot;src =&quot; / files / ftp_upload / 52394 / 52394eq7.jpg &quot;/&gt;. </li></ol></li></ol>

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</ol>

Die Autoren haben nichts zu offenbaren.

Ein einfach zu bedienende, klinisch gültige Low-Cost-Tool für Bewegung und Balance-Therapie wird ein Paradigmenwechsel für Neurorehabilitation in einem Low-Ressource-Einstellung sein. Es ist wahrscheinlich eine sehr hohe gesellschaftliche Auswirkungen , da neurologische Erkrankungen wie Schlaganfall zu haben , wird sich dramatisch in Zukunft noch steigen aufgrund der alternden Weltbevölkerung 2. Es ist daher dringend notwendig, Cyber-Physical Systems zu nutzen, in denen die Fähigkeit, zu überwachen, zu gestal...

Eine Folge von durch fokaler zerebraler verursacht neurologische Dysfunktion, spinale oder retinalen Infarkt Schlaganfall 1 genannt. Der Schlaganfall ist ein globales Gesundheitsproblem und vierthäufigste Ursache für Behinderungen weltweit 1. In Ländern wie Indien und China, den beiden bevölkerungsreichsten Ländern der Welt wird neurologische Behinderung aufgrund von Schlaganfall wird als versteckte Epidemie 2 bezeichnet. Einer der häufigsten medizinischen Komplikationen nach einem Schlaganfall sind Stürze mit einer Inzidenz von bis zu 73% im ersten Jahr nach Schlaganfall 3. Der nach Schlaganfall Herbst ist multifaktoriell und umfasst sowohl Wirbelsäulen- und supraspinale Faktoren wie Balance und visuospatial Vernachlässigung 4. Eine Überprüfung von Geurts und Kollegen 5 identifiziert 1) multidirektional langsam maximales Gewicht bei zweibeinigen stehenden Verschiebung, 2) Geschwindigkeit, 3) Richtungs Unschärfen und 4) kleinen Amplituden von Einzel- und zyklische submaximalen Frontalebene Gewichtsverlagerungen als Saldo beeinträchtigt Faktoren für den Herbst risk. Die Auswirkungen auf Aktivitäten des täglichen Lebens können erheblich sein , da vor Arbeiten , die Balance mit der ambulanten Fähigkeit und Unabhängigkeit in Grobmotorik 5, 6 zugeordneten gezeigt haben. Darüber hinaus schlug Geurts und Kollegen 5 , dass supraspinale multisensorielle Integration (und Muskelkoordination 7) zusätzlich zu Muskelkraft für die Balance Erholung entscheidend ist , die in der aktuellen Protokolle fehlt. Towards multisensorielle Integration unsere Hypothese 8 auf willentlich angetrieben nichtinvasive Elektro (NMES / SES) ist , daß dieses adaptive Verhalten durch Modulieren aktiven Wahrnehmung sensorischer Eingänge während NMES / SES-unterstützte Bewegung der betroffenen Extremität so geformt und erleichtert werden kann , dass die Gehirn kann durch die Einstellung von alternativen motorischen Bahnen 9, dieses Feedback in nachfolgende Bewegung Ausgabe übernehmen , wenn nötig. willentlich angetrieben NMES / SES-unterstützte Balancetraining in einer Ressource zu erreichen,-arme Einstellung, ein Low-Cost-Mensch-Maschine-Schnittstelle (HMI) wurde für visuell-auditorischen Biofeedback durch den Einsatz von verfügbaren Open-Source-Software und die jüngsten Fortschritte in der off-the-shelf-Videospiel-Sensor-Technologie entwickelt. NMES beinhaltet aufeinander abgestimmte elektrische Stimulation von Nerven und Muskeln , die Muskelkraft hat sich gezeigt , zu verbessern und Spastik 10 zu reduzieren. Auch beinhaltet SES Stimulation der sensorischen Nerven mit elektrischem Strom Empfindungen hervorzurufen , wo vorläufigen Veröffentlichungen 11 zeigten , dass subsensory Stimulation über die tibialis anterior Muskeln angewendet allein ist wirksam bei der Haltungs- Schwanken zu dämpfen. Hier wird das HMI ermöglichen sensomotorische Integration während der interaktiven nach Schlaganfall Balance-Therapie, wo willentlich getriebene NMES / SES für den Knöchel Muskeln werden als Muskelverstärker wirken (mit NMES) zu verbessern sowie zuführenden Feedback (mit SES) zu unterstützen gesunde Knöchel Strategien 12,13,14 aufrecht Haltung während der Haltungs- sways zu halten. Das istbasiert auf der Hypothese in Dutta präsentiert et al. 8 , daß eine erhöhte Erregbarkeit corticospinal relevanter Knöchel Muskeln durch nicht-invasive Elektro erfolgen kann zu einer verbesserten supraspinal Modulation der Knöchel Steifigkeit verleihen. Tatsächlich hat sich vor der Arbeit gezeigt , dass NMES / SES dauerhafte Veränderungen in corticospinal Erregbarkeit entlockt, möglicherweise als Folge des Zusammen aktivierenden motorischen und sensorischen Fasern 15,16. Darüber hinaus zeigte Khaslavskaia und Sinkjaer 17 beim Menschen , dass die gleichzeitige Motor kortikalen Laufwerk vorhanden zum Zeitpunkt der NMES / SES Motor kortikalen Erregbarkeit verbessert. Daher willentlich getriebene NMES / SES kann kurzfristige neuroplasticity in Spinalreflexe induzieren (zB gegenseitige Ia Hemmung 17) , wo corticospinal Neuronen , die über absteigende Bahnen zu einem bestimmten Motoneuron Pool projizieren die antagonistische Motoneuron - Pool über Ia-hemmende Interneurone hemmen können in wie in Figur 1, in Richtung einer o Menschen 18 gezeigtperant Konditionierung (siehe Dutta et al. 8). <img alt="Abbildung 1" src="/files/ftp_upload/52394/52394fig1.jpg" /> Abbildung 1: Das Konzept (. Details bei Dutta et al 21) zugrunde liegende interaktive Mensch - Maschine - Schnittstelle (HMI) , um den Druckzentrum (CoP) Cursor auf das cued Ziel zu fahren Knöchel Muskelkoordination unter willentlich angetrieben neuromuskuläre Elektrostimulation (NMES) zu verbessern -Assistierte visuomotorische Balance - Therapie EEG. Elektroenzephalographie, MN: α-Motoneuron, IN: Ia-hemmenden Interneuron, EMG: Elektromyogramm, DRG: Dorsalwurzelganglion. Übernommen aus 8 und 37. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52394/52394fig1large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier</a> , um <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52394/52394fig1large.jpg" target="_blank">eine größere Version dieser Figur zu sehen.</a> Die anteroposterioren (AP) Verschiebungen in der Mitte der Masse (CoM) durchgeführtdurch Knöchels Plantarflektoren (wie medial gastrocnemius und Soleus) und Dorsalflexoren (wie der tibialis anterior-Muskel) während medio-lateral (ML) Verschiebungen werden durch Knöchels Invertern (wie der tibialis anterior-Muskel) und evertors (wie peroneus longus ausgeführt und brevis Muskeln). Folglich Schlaganfall bedingte Knöchel Beeinträchtigungen einschließlich Schwäche des Knöchels Flexor Muskeln und erhöht die Spastik des Knöchels plantarflexor Muskeln führen zu einer Beeinträchtigung der Haltungskontrolle. Hier Agilität Trainingsprogramme 6 kann in einer virtuellen Realität (VR) basierte Gaming - Plattform genutzt werden , die dynamische Gleichgewicht in Frage stellen , wo Aufgaben werden zunehmend in Schwierigkeiten erhöht , die wirksamer sein kann als statisches Dehnen / Gewichtsverlagerung Trainingsprogramm in Stürze 6 zu verhindern. Zum Beispiel kann Probanden während einer dynamischen visuomotorische Balance Aufgabe, bei der die Schwierigkeit progressiv erhöht werden, um willentlich angetrieben NMES / SES unterstützt AP und ML Verschiebungen führen ameliorate nach Schlaganfall knöchel spezifischen Kontrollprobleme in Gewicht während der zweibeinigen stehenden Verschiebung. Auf dem Weg zu willentlich angetrieben NMES / SES unterstützt Balance - Therapie in einem ressourcenarmen Umgebung präsentieren wir ein Low-Cost - HMI für mobile Gehirn / Body Imaging (MoBI) 19, Richtung visuell-auditorischen Biofeedback , die auch für die Datensammlung verwendet werden können , von Low- Cost - Sensoren für die offline - Datenexploration in MobiLab (siehe Ojeda et al. 20).

<table><tbody><tr><td>NMES-Stimulator</td><td>Vivaltis, Frankreich</td><td>PhenixUSBNeo</td><td>NMES-Stimulator mit EMG-Sensor (Abbildung 2b)</td></tr><tr><td>Balance Board</td><td>Nintendo, USA</td><td>Wii Balance Board</td><td>Balance Board (Abbildung 2b)</td></tr><tr><td>Motion Capture</td><td>Microsoft, USA</td><td>XBOX-360</td><td>Kinect Motion Capture (Abbildung 2b)</td></tr><tr><td>Eye Tracker&nbsp;</td><td>Eye Tribe</td><td>The Eye Tribe</td><td>SmartEye Tracker (Abbildung 2a)</td></tr><tr><td>EEG-Datenerfassungssystem</td><td>Emotiv, Australien</td><td>Emotiv Neuroheadset</td><td>Drahtloses EEG-Headset (Abbildung 2b)</td></tr><tr><td>Passive EEG-Elektrode</td><td>Olimex</td><td>EEG-PE</td><td>EEG Passive Elektrode für EOG und Referenzen (6 an der Zahl) (Abbildung 2b)</td></tr><tr><td>Aktive EEG-Elektrode</td><td>Olimex</td><td>EEG-AE</td><td>EEG-Aktivelektrode (10 an der Zahl) (Abbildung 2b)</td></tr><tr><td>Computer mit PC-Monitor</td><td>Dell</td><td></td><td>Datenverarbeitung und visuelles Feedback (Abbildung 2)</td></tr><tr><td>Software, EMG-Elektroden, NMES-Elektroden und Kabel</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

eine mensch-maschine-schnittstelle integration von low-cost-sensoren mit einem neuromuskuläre elektrostimulation system zur post-stroke balance rehabilitation

A Human-machine-interface Integrating Low-cost Sensors with a Neuromuscular Electrical Stimulation System for Post-stroke Balance Rehabilitation

Ein Schlaganfall verursacht wird, wenn eine Arterie Blut vom Herzen zu einem Bereich im Gehirn tragenden platzt oder ein Gerinnsel blockiert den Blutfluss zum Gehirn, wodurch Lieferung von Sauerstoff zu verhindern und Nährstoffen. Etwa die Hälfte der Schlaganfallpatienten werden mit einem gewissen Grad der Behinderung nach links. Innovative Methoden für die restaurative Neurorehabilitation sind dringend langfristige Behinderung zu reduzieren, die erforderlich. Die Fähigkeit des Nervensystems, die Struktur, Funktion und Verbindungen als Antwort auf intrinsische oder extrinsische Reize zu reorganisieren wird neuroplasticity genannt. Neuroplastizität ist in post-Takt Funktionsstörungen beteiligt, sondern auch in der Rehabilitation. Vorteilhaft neuroplastische Veränderungen können mit nicht-invasive Elektrotherapie, wie neuromuskuläre elektrische Stimulation (NMES) und sensorische elektrische Stimulation (SES) erleichtert werden. NMES beinhaltet aufeinander abgestimmte elektrische Stimulation der motorischen Nerven und Muskeln, um sie mit kontinuierlichen kurzen Impulsen von elektrischem Strom während SES invo zu aktivierenlves Stimulation der sensorischen Nerven mit elektrischem Strom in Empfindungen führt, die von kaum wahrnehmbaren zu sehr unangenehm variieren. Hier aktive kortikalen Beteiligung an Rehabilitationsmaßnahmen können die Nicht-invasive Elektrotherapie mit Biosignalen (Elektromyographie (EMG), Elektroenzephalogramm (EEG), Elektrookulogramm (EOG)) durch den Antrieb erleichtert werden, die gleichzeitig aktiven Wahrnehmung und willentliche Anstrengung darstellen. Um dies zu erreichen in einem ressourcenarmen Umgebung, zum Beispiel in niedrigem und mittlerem Einkommen Ländern präsentieren wir eine Low-Cost - Mensch-Maschine-Schnittstelle (HMI) durch die jüngsten Fortschritte in der off-the-shelf - Videospiel - Sensor - Technologie nutzen. In diesem Beitrag diskutieren wir die Open-Source-Software-Schnittstelle, die Low-Cost-off-the-shelf-Sensoren für die visuelle auditivem Biofeedback mit nicht-invasive Elektrotherapie integriert Haltungskontrolle während Balance Rehabilitation zu unterstützen. Wir zeigen die Proof-of-Concept an gesunden Freiwilligen.

Abbildung 4 zeigt die Blickkontakt Features , die offline zur Quantifizierung eines arbeitsfähigen Leistung während einer glatten Streben Aufgabe extrahiert wurden. Die folgenden Funktionen wurden wie in Tabelle 1 gezeigt extrahiert: Merkmal 1 = prozentuale Abweichung zwischen Soll-Stimulus Position und dem Schwerpunkt des Befestigungspunkten des Teilnehmers, wenn der Stimulus Position in hori...

In diesem Artikel wird eine neuartige, kostengünstige Mensch-Maschine-Schnittstelle für ein interaktives Rehabilitationssystem nach einem Schlaganfall vorgestellt. Das System integriert handelsübliche, kostengünstige Sensoren in Richtung eines willentlich getriebenen Elektrotherapie-Paradigmas. Die Proof-of-Concept-Softwareschnittstelle wird an gesunden Freiwilligen demonstriert.

Eine Mensch-Maschine-Schnittstelle Integration von Low-Cost-Sensoren mit einem Neuromuskuläre Elektrostimulation System zur Post-Stroke Balance Rehabilitation

A stroke is caused when an artery carrying blood from heart to an area in the brain bursts or a clot obstructs the blood flow to brain thereby preventing ...

Das übergeordnete Ziel dieses Verfahrens besteht darin, die Sensortechnologie von Videospieleinrichtungen für eine kostengünstige Mensch-Maschine-Schnittstelle zur Gleichgewichtsrehabilitation zu nutzen. Dies wird zunächst durch den Aufbau der mobilen Gehirn-Körper-Bildgebung, oder MoBI-Ausrüstung und -Software, erreicht. Der zweite Schritt besteht darin, MoBI-Sensoren am Körper anzubringen, um physiologische Daten aufzuzeichnen.Anschließend wird ein Eye-Tracker verwendet, um die visuelle Verfolgungsbewegungen der Augen nach einem Schlaganfall zu evaluieren. Die Eye-Tracking-Analyse zeigt, dass blickbezogene Kennwerte zur Abgrenzung oculomotorischer Defizite nach einem Schlaganfall beitragen können, was für die Planung einer visuomotorischen Gleichgewichtstherapie von Bedeutung sein könnte. Danach werden Sensoren zur kalibriert, die bei der unter MoBI durchgeführten visuomotorischen Gleichgewichtstherapie mit neuromuskulärer elektrischer Stimulation (NMES) unterstützen.Der letzte Schritt besteht darin, Multisensor-Daten von kostengünstigen Sensoren während der visuomotorischen Gleichgewichtstherapie zu erfassen. Wir erweitern diese Technologie für die rehäbilitative Behandlung zu Hause bei Schlaganfallpatienten, die unter Gleichgewichtsstörungen leiden. Unser System beinhaltet die augenbasierte, prognostische duale und eine Blickspektrum-Messung als wichtigen Bestandteil der visuomotorischen Gleichgewichtstherapie.Diese bahnbrechende Technologie erfasst also, wie das Sehsystem, das Motorsystem und die Gleichgewichtssysteme nach einem Schlaganfall zusammenwirken, und versucht, sie durch Training zu rehabilitieren. Grundsätzlich kann diese Technik bei anderen Erkrankungen eingesetzt werden, wie zum Beispiel Autismus-Spektrum-Störung, Parkinson-Syndrom, traumatischer Hirnverletzung und auch psychomotorischen Störungen aufgrund einer Depression. Alle diese Zustände können mit diesem Trainingssystem rehabilitiert werden.Beginnen Sie mit der Beschaffung eines Projektionsbildschirms zur Anzeige der visuellen Bio-Feedback-Signale. Stellen Sie die Höhe so ein, dass die Mitte des Bildschirms auf Augenhöhe des Probanden liegt. Stellen Sie dann den Bewegungserfassungssensor vor dem Projektionsbildschirm auf und richten Sie ihn auf den Bereich der Bewegungserfassung aus.Stellen Sie sicher, dass das Aufnahmenvolumen 1,5 bis 2,5 Meter vor dem Bewegungserfassungssensor liegt. Platzieren Sie anschließend das Balancebrett etwa 2,0 Meter vom Bewegungserfassungssensor entfernt auf dem Boden. Lassen Sie rund um das Balancebrett ausreichend Platz, um uneingeschränkte Ganzkörperbewegungen zu gewährleisten.Um mit der Sensorplatzierung für die Elektromyographie, oder EMG, im NMES-System zu beginnen, bitten Sie die Versuchsperson, sich auf einen Stuhl zu setzen. Bringen Sie die EMG- und NMES-Elektroden beidseitig an den Musculus gastrocnemius medialis und am Musculus tibialis anterior der Versuchsperson an. Anschließend verbinden Sie die Elektroden mit dem drahtlosen NMES-Simulatorsystem.Als Nächstes platzieren Sie die Elektroenzephalogramm- oder EEG-Kappe gemäß dem internationalen 10-20-System auf dem Kopf des Probanden. Verwenden Sie leitfähige Paste, um die Elektroden, wie hier am Haaransatz gezeigt, am Schädel zu befestigen, bevor Sie sie mit dem drahtlosen EEG-Kopfgerät verbinden. Platzieren Sie zwei passive EEG-Elektroden oberhalb und unterhalb eines Auges, um das vertikale Elektrookulogramm oder EOG zu erfassen.Fügen Sie je zwei weitere an der äußeren Seite jedes Auges hinzu, um das horizontale EOG zu erfassen. Platzieren Sie abschließend zwei passive EEG-Elektroden auf den Ohrläppchen des Probanden, die als EEG-Referenzelektroden dienen sollen. Beginnen Sie damit, den Eye-Tracker direkt unterhalb des Bildschirms für visuelles Feedback zu platzieren, und schließen Sie ihn mit einem USB-3-Anschluss an den Computer für visuelles Feedback an.Danach bitten Sie die Versuchsperson, sich an den Schreibtisch in einem Abstand von 50 Zentimetern vom Eye-Tracker hinzusetzen, und justieren Sie den Monitor des Visual-Feedback-Computers so, dass die Augen der Versuchsperson im Zentrum des Monitors liegen. Öffnen Sie auf dem Visual-Feedback-Computer den Eye-Tribe-Server und Eye-Tribe-When-You-Eye, um zu überprüfen, ob die Augen der Versuchsperson durch die Gooey erkannt werden, und führen Sie anschließend die Kalibrierung des Eye-Trackers durch. Bitten Sie danach die Versuchsperson, direkt auf den Monitor des Visual-Feedback-Computers zu schauen, um visuelle Hinweise wahrzunehmen.Führen Sie die Kalibrierung des Eye Trackers durch, indem Sie im Gooey auf die Kalibrier-Registerkarte klicken. Führen Sie den visuellen Unterstrich-Stimulus „dot exc“ im Smart-Eye-Ordner aus, um die auf Virtual Reality basierende Schnittstelle auszuführen. Anschließend führen Sie das Smart-Eye-„dot exc“-Programm aus, das sich im Smart-Eyе-Ordner befindet, um die Blickdaten des Probanden zu erfassen, die mit der auf Virtual Reality basierenden Aufgabe synchronisiert sind.Bitten Sie die Versuchsperson, den festen und bewegten visuellen Reizen an verschiedenen Positionen auf dem Bildschirm des visuellen Feedback-Computers zu folgen, um die Augenverfolgungsbewegungen nach einem Schlaganfall zu bewerten. Schließen Sie zunächst den Eye-Tracker und die Sensoren des Balancebretts an den visuellen Feedback-Computer an. Schalten Sie das Balancebrett oder den BB-Sensor ein.Drücken Sie die Taste am BB-Sensor, um das Gerät im Menü für die Suche verfügbar zu machen. Klicken Sie auf das Symbol zum Anzeigen oder Ausblenden in der Taskleiste des Systems und anschließend auf das Bluetooth-Gerätesymbol. Klicken Sie dann auf die Option zum Hinzufügen eines Geräts und koppeln Sie den BB als Bluetooth-Gerät, ohne einen Code auf dem Computer für visuelles Feedback einzugeben.Nachdem das Balancebrett mit dem Computer für visuelles Feedback verbunden wurde, öffnen Sie den Ordner VBT und führen die Datei We BB interface dot m aus, um die Matt lab BB-Schnittstelle einzurichten. Der Proband steht auf dem Balancebrett. Klicken Sie auf OK, um die Kalibrierung zu starten, geben Sie anschließend das Gewicht des Probanden ein und klicken Sie erneut auf OK.Als Nächstes schließen Sie den Bewegungserfassungssensor an den Datenerfassungscomputer an, schalten Sie ihn ein und stellen Sie sicher, dass er vollständig hochgefahren ist, was durch die grüne Leuchte angezeigt wird. Öffnen Sie den LSL-Ordner und starten Sie die Mocap-Software, um mit der Übertragung der Daten des Bewegungserfassungssensors zu beginnen. Schalten Sie die EEG- und EOG-Datenerfassungssysteme ein, die mit dem Datenerfassungscomputer verbunden sind.Führen Sie dazu folgende Schritte aus: Öffnen Sie zunächst den LSL-Ordner und starten Sie den open vibe-Akquisitionsserver mit LSL dot cmd. Wählen Sie anschließend im Menü emotive EPOC für EEG und EOG aus und konfigurieren Sie das Modul, indem Sie auf Treibereigenschaften klicken. Danach klicken Sie auf Verbinden und anschließend auf Wiedergabe, um den Akquisitionsserver zu starten.Beginnen Sie damit, die Versuchsperson aufzufordern, auf das Gleichgewichtsbrett zu steigen und einen Sicherheitsgurt anzulegen. Stellen Sie eine minimale Baseline-NMES-Stärke für das aufrechte Stehen ein, indem Sie die Stimulationsfrequenz auf 20 Hertz festlegen. Anschließend erhöhen Sie die Impulsbreite und Stromstärke in der im Datenerfassungscomputer installierten NMES-Software, bis das aufrechte Stehen erreicht ist.Bei der NMES-unterstützten VBT bitten Sie die Versuchsperson, auf einem Stuhl zu sitzen, mit dem Gesicht zum Bewegungserfassungssensor und den Füßen auf dem Gleichgewichtsbrett. Führen Sie das Programm „calib sensors“ im Ordner „data collect“ aus, um Kalibrierungsdaten von mehreren Sensoren zu erfassen. Bitten Sie abschließend die Versuchsperson, selbstinitiierte maximale Reichweitenbewegungen in verschiedene Richtungen auszuführen, die die Lage des Körperschwerpunkts in der visuellen Rückmeldung beeinflussen.Starten Sie zunächst das Programm zur Erfassung der Basislinie im Ordner „data collect“, um Baseline-Ruhedaten mit offenen Augen und Multisensor-Daten zu sammeln. Bitten Sie hierzu den Probanden, zwei Minuten lang ruhig stehend geradeaus auf die Position des Schwerpunkts in der visuellen Rückmeldung zu schauen. Führen Sie danach das gesammelte VBT-Programm im Ordner „data collect“ aus, um Sensordaten während des VBT zu erfassen.Schließen Sie den Videoausgang des Computers für visuelles Feedback an den Projektionsbildschirm an und führen Sie die Datei „smart IVRT tasks dot exe“ im VBT-Ordner des Computers für visuelles Feedback aus, um die Gooey-Oberfläche für die smart IVRT-Aufgaben zu starten. Bitten Sie anschließend den/die Probanden, auf die akustischen und visuellen Aufforderungen auf dem Bildschirm zu achten und den Cursor so schnell wie möglich zu den zufällig erscheinenden peripheren Zielpositionen zu steuern. Nach Abschluss der Bewegungsphase bitten Sie den/die Probanden, den Cursor für eine Sekunde an der Zielposition zu halten.Nach der peripheren Haltephase bitten Sie die Versuchsperson, zur zentralen Halteposition zurückzukehren, während das System die zweidimensionalen Koordinaten des Druckzentrums und die zweidimensionalen Koordinaten der Blickdaten erfasst. Die Blickverlaufsmerkmale wurden mit dem Eye-Tracker erfasst, um die Leistung der Versuchsperson während einer Aufgabe zur gleichmäßigen Verfolgungsbewegung zu quantifizieren und später mit post-stroke VBT-Daten zu vergleichen. Anschließend wurde für das VBT der Protokollablauf dahingehend modifiziert, die Funktionsreichweiteaufgabe zu verändern, um die Fähigkeit der Versuchsperson zu quantifizieren, ihre Position des Druckzentrums so schnell wie möglich willkürlich zu verlagern, ohne das Gleichgewicht zu verlieren, wobei visuelles Feedback als Hinweis gegeben wurde.Hier zeigt die EOG-Daten, dass während des VBT das FD-Verhältnis, also das Verhältnis der Fixationsdauer auf dem Ziel und der Fixationsdauer auf dem Cursor, anstieg, während der normalisierte mittlere quadratische Fehler abnahm. Bei der Durchführung dieses Verfahrens ist es äußerst wichtig, die Sicherheit und den Komfort des Schlaganfallpatienten zu berücksichtigen. Wir erwarten, dass ein auf virtueller Realität basierendes Gleichgewichtstrainingssystem wirksam bei der Behandlung von Gleichgewichtsstörungen von Schlaganfallpatienten sein wird.Wenn man dieses Verfahren befolgt, können andere zusätzliche klinische Messgrößen, wie die klinische Beurteilung von Gleichgewicht und Mobilität, kaum eine umfassende Einschätzung darüber ermöglichen, wie quantitative Messungen im Vergleich zu anderen standardisierten klinischen Parametern stehen, sodass wir ein vollständiges Bild über die funktionellen Defizite eines Schlaganfallpatienten erhalten und dieses Problem in der Rehabilitation umfassend angehen können.

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Forschung

JoVE Journal

Neuroscience

Neurowissenschaften

Entwicklung eines effektiven Gehirn-Maschine-Interface (BMI) für die Wiederherstellung und Sanierung der zweibeinigen Fortbewegung erfordert eine genaue Entschlüsselung des Benutzers Absicht. Hier präsentieren wir eine neuartige experimentelle Protokoll und Datenerhebung Technik zur gleichzeitigen nichtinvasiven Erfassung neuronaler Aktivität, Muskelaktivität und Ganzkörper-Kinematik während der verschiedenen Aufgaben und Bedingungen Fortbewegung.

Gleichzeitige Scalp Elektroenzephalographie (EEG), Elektromyographie (EMG) und Ganzkörper-Segment Inertial Recording für Multi-modal Neural Decoding

Eine Sitzung Plattform entwickelt und montiert wurde, die passiv destabilisiert Sitzhaltung beim Menschen. Während des Benutzers stabilisierende Aufgabe eine inertiale Messeinheit zeichnet das Gerät Bewegung und schwingende Elementen liefern Performance orientiertes Feedback zum Sitz. Das tragbare, vielseitige Gerät kann in der Rehabilitation, Beurteilung und Ausbildung Paradigmen verwendet werden.

Ein Vibrotactile Feedback-Gerät für sitzende Balance Assessment und Training

Personen mit chronischer Knöchelinstabilität (CAI) zeigen Haltungskontrollmangel und verzögerte Muskelaktivierung der unteren Extremitäten. Die computergestützte dynamische Posturographie in Kombination mit der Oberflächenelektromyographie liefert Einblicke in die Koordination der visuellen, somatosensorischen und vestibulären Systeme mit Muskelaktivierungsregulation, um die Haltungsstabilität bei Personen mit CAI aufrechtzuerhalten.

Bewertung der Posturalen Kontrolle und der Muskelaktivierung unterextremer Art bei Personen mit chronischer Knöchelinstabilität

Dieses Protokoll beschreibt den Prozess zur Durchführung einer neurophysiologischen Beurteilung der Unteren Extremitätenmuskulatur, Tibialis anterior und Soleus, in stehender Position mit TMS bei Menschen nach einem Schlaganfall. Diese Position bietet eine größere Wahrscheinlichkeit, eine TMS-Reaktion nach dem Schlaganfall auszulösen, und ermöglicht die Verwendung einer reduzierten Stimulatorleistung während neurophysiologischer Bewertungen.

Stehende neurophysiologische Beurteilung der Muskulatur der unteren Extremitäten nach dem Schlaganfall

Dieses Manuskript bietet eine innovative Methode zur Entwicklung einer biologischen peripheren Nervenschnittstelle, die als Muscle Cuff Regenerative Peripheral Nerve Interface (MC-RPNI) bezeichnet wird.  Dieses chirurgische Konstrukt kann die motorischen efferenten Signale des zugehörigen peripheren Nervs verstärken, um eine genaue Erkennung der motorischen Absicht und die potenzielle Kontrolle von Exoskelettgeräten zu ermöglichen.

Die Muskelmanschette Regenerative periphere Nervenschnittstelle zur Verstärkung intakter peripherer Nervensignale

Es wird geschätzt, dass 1 von 6 Menschen weltweit in ihrem Leben einen Schlaganfall erleiden wird, der zu langfristigen Behinderungen führt, deren Rehabilitationsmechanismen noch wenig verstanden sind. Diese Studie schlägt ein Protokoll zur Bewertung der Gehirnaktivierung durch funktionelle Nahinfrarotspektroskopie (fNIRS) während einer Robotertherapiesitzung der unteren Extremitäten vor.

Ein Experiment mit funktioneller Nahinfrarotspektroskopie und robotergestützten Mehrgelenk-Zeigebewegungen der unteren Extremität

Dieses Protokoll beschreibt einen Rehabilitationsroboter für die oberen Gliedmaßen, der durch vier Modi intelligentes Feedback liefert. Diese Modi verbessern die Funktion und Flexibilität der oberen Gliedmaßen und verbessern so die Lebensqualität der Patienten.

Verbesserung der Funktion und der motorischen Fähigkeiten der oberen Gliedmaßen nach einem Schlaganfall durch einen Rehabilitationsroboter für die oberen Gliedmaßen

Dieses Versuchsprotokoll beschreibt den Einsatz eines dualen, aufgabenorientierten Robotersystems für die oberen Gliedmaßen für Schlaganfallpatienten mit Funktionsstörungen der oberen Extremitäten. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass dieses System die Funktion der oberen Gliedmaßen und die Aktivitäten im täglichen Leben von Schlaganfallpatienten erheblich verbessern kann.

Anwendung eines dualen aufgabenorientierten Robotersystems der oberen Extremität zur funktionellen Wiederherstellung der oberen Extremität bei Schlaganfallpatienten

In dieser Studie wird ein Gehirn-Computer-Interface (BCI)-System für Schlaganfallpatienten vorgestellt, das Elektroenzephalographie- und Elektrookulographie-Signale kombiniert, um eine Roboterhand der oberen Gliedmaßen zu steuern und so die täglichen Aktivitäten zu verbessern. Bei der Evaluation wurde der Berliner Bimanuelle Test für Schlaganfall (BeBiTS) durchgeführt.

Gehirn-Computer-Schnittstelle-gesteuertes Robotersystem für die oberen Gliedmaßen zur Verbesserung der täglichen Aktivitäten bei Schlaganfallpatienten

Dieses Protokoll zielt darauf ab, die klinische Wirksamkeit und den Patientenkomfort bei der Verwendung von Rehabilitationsrobotern am Bett der unteren Gliedmaßen zur Rehabilitation nach Schlaganfall zu bewerten, wobei die Ergebnisse mit den traditionellen manuellen Therapien durch randomisierte kontrollierte Studien verglichen werden.

Anwendung von Rehabilitationsrobotern für untere Extremitäten am Bett in der Schlaganfallrehabilitation: Eine randomisierte kontrollierte Studie

Erfahren Sie die Integration kostengünstiger Sensoren mit neuromuskulärer Elektrostimulation für die Balance-Rehabilitation nach Schlaganfall. Diese Methode nutzt MoBI-Technologie und Eye-Tracking zur Verbesserung der visuomotorischen Therapie.

Eine Mensch-Maschine-Schnittstelle Integration von Low-Cost-Sensoren mit einem Neuromuskuläre Elektrostimulation System zur Post-Stroke Balance Rehabilitation (Video) | JoVE Journal

Eine Mensch-Maschine-Schnittstelle Integration von Low-Cost-Sensoren mit einem Neuromuskuläre Elektrostimulation System zur Post-Stroke Balance Rehabilitation

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