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

Unser Protokoll evaluiert einen BCI-gesteuerten Assistenzroboter der oberen Gliedmaßen für die Schlaganfallrehabilitation unter Verwendung von EEG- und EOG-Signalen, um die bimanuelle Funktion zu verbessern. Es bewertet funktionelle Verbesserungen durch BeBiTS und fördert die assistive Neurorehabilitation.

Diese Technik kommt Patienten mit Hemiplegie nach einem Schlaganfall zugute, indem sie die paretische Handfunktion unterstützt. Es könnte auch Patienten mit motorischen Beeinträchtigungen aufgrund von Rückenmarksverletzungen oder neurodegenerativen Erkrankungen helfen.

Diese Technik verbindet die motorische Absicht und Ausführung mithilfe von EEG EOG und ermöglicht es Schlaganfallpatienten, eine Roboterhand zu steuern. Es verbessert die bimanuelle Funktion und erhöht die Unabhängigkeit bei Aktivitäten des täglichen Lebens im Vergleich zu herkömmlichen assistiven Ansätzen.

Patienten können Schwierigkeiten haben, wenn sie zum ersten Mal ein Training der motorischen Vorstellungskraft erleben. Daher sind geeignete Anleitungen und Anweisungen erforderlich, um kinästhetische motorische Bilder zu gewährleisten.

Der DCI-gesteuerte Roboter für die oberen Gliedmaßen umfasst Neurorehabilitationskomponenten wie Neuroplastizität und motorisches Lernen. Dieses System kann auf die motorische Rehabilitation bei Patienten mit Schlaganfall sowie Zerebralparese und neurodegenerativen Erkrankungen ausgeweitet werden.

[Dozent] Informieren Sie zunächst alle rekrutierten Patienten ausführlich über das experimentelle Vorgehen. Holen Sie von jedem Teilnehmer eine unterschriebene Einverständniserklärung ein. Bewerten Sie nach dem Ausfüllen der Einwilligungserklärung die 10 Punkte des BeBiTS-Assessments, bevor Sie den BCI-Roboter in einem bequemen Stuhl vor einem Schreibtisch trainieren. Starten Sie die Gehirn-Computer-Schnittstelle oder das BCI-System. Setzen Sie die Kappe auf den Kopf des Patienten und schließen Sie den Verstärker an. Wählen Sie im Quellmodul EegoModule, gefolgt von Impedanzmodus, und drücken Sie Start, um das Modul zu aktivieren. Beobachten Sie das blaue Licht, das die Aktivierung anzeigt. Stellen Sie sicher, dass die Impedanzen unter 10 Kiloohm liegen. Drücken Sie dann im Quellmodul auf Stopp. Ändern Sie den Modus für das Datenstreaming auf EEG. Drücken Sie Start und überprüfen Sie die Signalqualität. Legen Sie für die EOG-Kalibrierung im Aufgabenmodul die Anzahl der Cues fest. Weisen Sie den Teilnehmer an, kurze seitliche Augenbewegungen auszuführen und dabei den 10 Pfeilen zu folgen, die auf dem Bildschirm erscheinen. Überprüfen Sie das Ergebnisdiagramm unmittelbar nach dem Training. Wählen Sie für die EEG-Kalibrierung das Aufgabenmodul EEG-Kalibrierung aus und legen Sie die Anzahl der Hinweise im Aufgabenmodul auf fünf fest. Stellen Sie im Feedback-Modul die Lateralität zur Seite der Roboterhand ein. Stellen Sie sicher, dass die Option "Anzeige-Pacman" deaktiviert ist. Weisen Sie nun den Teilnehmer an, sich vorzustellen, wie er die Faust ballt, wenn die Aufforderung erscheint, stellen Sie sich vor, eine Faust zu machen, auf dem schwarzen Bildschirm erscheint, und dann das Ergebnisdiagramm zu überprüfen. Legen Sie nach dem EOG- und EEG-Training Parameter für die spezifische Zielfrequenz des Interesses, den Referenzwert und die Schwelle fest, die die Absicht unterscheiden, eine Faust zu machen. Fahren Sie mit den konfigurierten Parametern mit dem Feedback-Training über die pacman-Schnittstelle fort. Verbinden Sie mit einem USB-Dongle eine unterstützende Roboterhand drahtlos mit einem Computer. Lassen Sie den Teilnehmer anschließend den Roboter tragen und die BeBiTS-Bewertung durchführen. Warten Sie, bis das weiße Licht auf dem Bildschirm den Bereitschaftsstatus anzeigt. Weisen Sie den Teilnehmer nach der Bestätigung an, seine Augen zur Seite zu bewegen, um das Licht auf Grün zu stellen. Wenn das grüne Licht erscheint, weisen Sie sie an, sich vorzustellen, wie sie ihre Faust ballen. Unterstützen Sie den Teilnehmer mit dem Roboter dabei, die Faust zu ballen und die Aufgabe auszuführen. Weisen Sie den Teilnehmer nach Abschluss der Aufgabe an, das rote Licht auf dem Bildschirm zu beobachten. Wenn der Teilnehmer seine Hand öffnen möchte, kann er seine Augen bewegen, um die Lichtfarbe wieder auf weiß zu ändern. Abschließend wird der Patient nach BeBiTS erneut mit dem BCI-Robotersystem untersucht. Die EOG-Werte eines gut trainierten Teilnehmers zeigten konsistente Versuche, bei denen die mittlere Kurve den Schwellenwert erreichte, und ihre EEG-Ergebnisse unterschieden klar zwischen Ruhezustand und motorischen Bildern. Im Gegensatz dazu waren die EOG-Studien der schlecht trainierten Teilnehmer inkonsistent, da die mittlere Kurve den Schwellenwert nicht erreichte und ihre EEG-Ergebnisse keine klare Unterscheidung zwischen dem Ruhezustand und der motorischen Vorstellungskraft aufwiesen. Die Teilnehmer P1, P4 und P5 konnten die meisten Aufgaben sowohl vor als auch nach dem BeBiTS-Assessment nicht ausführen. Teilnehmer P3 erzielte zunächst eine Punktzahl in der Prä-BeBiTS-Bewertung, zeigte aber nach unzureichendem Training keine Punktzahl in der Post-BeBiTS-Bewertung. Die Teilnehmer P2 und P6 bis P8 zeigten während der Post-BeBiTS-Assessments eine Verbesserung in einigen Aufgaben im Vergleich zu den Pre-BeBiTS-Evaluationen.