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Artículo de método

A-máquina humana integración de sensores de bajo coste con un sistema de estimulación eléctrica neuromuscular para la Rehabilitación de Balance post-accidente cerebrovascular

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DOI:

10.3791/52394

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12 de abril de 2016

 ,  ,  , 
1Indian Institute of Technology Gandhinagar, 2AMRI Institute of Neurosciences, 3Institut national de recherche en informatique et en automatique (INRIA), 4Leibniz Research Centre for Working Environment and Human Factors (IfADo)

En este artículo

Resumen

En este artículo se presenta una novedosa interfaz hombre-máquina de bajo costo para un sistema interactivo de rehabilitación del equilibrio después de un accidente cerebrovascular. El sistema integra sensores de bajo costo listos para usar hacia el paradigma de electroterapia impulsado por la voluntad. La interfaz de software de prueba de concepto se muestra en voluntarios sanos.

Resumen

Un accidente cerebrovascular se produce cuando una arteria que lleva sangre desde el corazón a un área en el cerebro estalla o un coágulo obstruye el flujo de sangre al cerebro impidiendo de este modo la entrega de oxígeno y nutrientes. Aproximadamente la mitad de los supervivientes del accidente cerebrovascular se quedan con algún grado de discapacidad. Se necesitan con urgencia metodologías innovadoras para la neurorrehabilitación reparadora para reducir la discapacidad a largo plazo. La capacidad del sistema nervioso para reorganizar su estructura, función y conexiones como respuesta a los estímulos intrínsecos o extrínsecos se llama neuroplasticidad. La neuroplasticidad está implicado en los trastornos funcionales tras un ictus, sino también en la rehabilitación. neuroplastic cambios beneficiosos pueden ser facilitadas con electroterapia no invasivos, tales como la estimulación eléctrica neuromuscular (EENM) y la estimulación eléctrica sensorial (SES). EENM consiste en la estimulación eléctrica coordinada de los nervios motores y los músculos para activarlos con pulsos cortos de corriente eléctrica continua mientras SES invoIves estimulación de los nervios sensoriales con corriente eléctrica resultante en las sensaciones que varían desde apenas perceptible a muy desagradable. En este caso, la participación cortical activo en los procedimientos de rehabilitación puede ser facilitada por la conducción de la electroterapia no invasiva con bioseñales (electromiografía (EMG), electroencefalograma (EEG), electrooculogram (EOG)) que representan la percepción simultánea activa y el esfuerzo volitivo. Para lograr esto en un entorno pobre en recursos, por ejemplo, en los países de ingresos bajos y medianos, se presenta un bajo costo humano-máquina (HMI) mediante el aprovechamiento de los avances recientes en la tecnología de sensores de videojuegos off-the-shelf. En este trabajo, se discute la interfaz de software de código abierto que integra sensores de bajo coste off-the-shelf de retro-alimentación visual-auditivo con electroterapia no invasivo para ayudar al control postural durante la rehabilitación equilibrio. Se demuestra la prueba de concepto en voluntarios sanos.

Introducción

Un episodio de disfunción neurológica causada por cerebral focal, la médula, o infarto de retina se denomina accidente cerebrovascular 1. El ictus es un problema de salud mundial y la cuarta causa principal de discapacidad en todo el mundo 1. En países como India y China, los dos países más poblados del mundo, la discapacidad neurológica debida a un accidente cerebrovascular ha sido catalogada como epidemia oculta 2. Una de las complicaciones médicas más comunes después de un derrame cerebral son las caídas con una incidencia de hasta un 73% en el primer año posterior al accidente cerebrovascular 3. La caída posterior al accidente cerebrovascular es multifactorial e incluye tanto los factores espinales y supraespinales como el equilibrio y la negligencia visuoespacial 4. Una revisión realizada por Geurts y sus colegas 5 identificados 1) afectada en múltiples direcciones de peso máxima mueva durante la bipedestación, 2) baja velocidad, 3) imprecisión direccional, y 4) las pequeñas amplitudes de las oscilaciones del peso plano frontal submáximos individuales y cíclicos como el equilibrio factores de ri caídask. La consecuente impacto en las actividades de la vida diaria puede ser importante ya que las obras anteriores han demostrado que el equilibrio se asocia con la capacidad ambulatoria y la independencia de la función motora gruesa 5, 6. Por otra parte, Geurts y sus colegas sugirieron que la integración 5 supraespinal multisensorial (y la coordinación muscular 7), además de la fuerza muscular es fundamental para la recuperación de equilibrio que no existe en los protocolos actuales. Hacia la integración multisensorial, nuestra hipótesis 8 en electroterapia no invasiva volitivamente accionado (NMES / SES) es que este comportamiento de adaptación puede ser en forma y facilitado por la modulación de la percepción activa de entradas sensoriales durante el movimiento con ayuda de SES NMES / de la extremidad afectada de tal manera que la cerebro puede incorporar esta información en la posterior salida de movimiento mediante la contratación de las vías motoras alternos 9, si es necesario.

Para lograr volitivamente impulsado el entrenamiento del equilibrio con ayuda de SES SNEM / en un recurso-poor ajuste, un ser humano-máquina de bajo costo (HMI) fue desarrollado mediante el aprovechamiento de software de código abierto disponible y los últimos avances en tecnología de sensores de videojuegos off-the-shelf de retro-alimentación visual-auditivo. EENM consiste en la estimulación eléctrica coordinada de los nervios y músculos que se ha demostrado para mejorar la fuerza muscular y reducir la espasticidad 10. Además, SES consiste en la estimulación de los nervios sensoriales con corriente eléctrica para evocar sensaciones donde el trabajo preliminar publicada el 11 demostraron que la estimulación subsensorial aplica sobre los músculos tibial anterior solo es eficaz en la atenuación de la oscilación postural. En este caso, el operador hará posible la integración sensorial-motriz durante la terapia de equilibrio posterior al accidente cerebrovascular interactivo donde volitivamente-driven SNEM / SES para los músculos del tobillo actuarán como un amplificador muscular (con EENM), así como mejorar la retroalimentación aferente (con SES) a asistir a las estrategias de los tobillos sanos 12,13,14 para mantener la posición vertical durante balancea posturales. Esto esbasado en la hipótesis presentada en Dutta et al. 8 que un aumento de la excitabilidad corticoespinal de los músculos del tobillo que se han efectuado a través de electroterapia no invasiva puede prestar a una mejora de la modulación supraespinal de rigidez del tobillo. De hecho, el trabajo previo ha demostrado que NMES / SES provoca cambios duraderos en la excitabilidad corticoespinal, posiblemente como resultado de la co-activación de motor y fibras sensoriales 15,16. Por otra parte, Khaslavskaia y Sinkjaer 17 mostraron en los seres humanos que el motor de accionamiento simultáneo cortical presente en el momento de la EENM / SES realzado la excitabilidad cortical motora. Por lo tanto, impulsada volitivamente-SNEM / SES puede inducir la neuroplasticidad a corto plazo en los reflejos espinales (por ejemplo, Ia inhibición recíproca 17) donde las neuronas corticoespinal que se proyectan a través de las vías descendentes a un grupo de neuronas motoras dado pueden inhibir la piscina motoneuronas antagónica a través de interneuronas Ia-inhibitorios en los seres humanos 18, como se muestra en la Figura 1, hacia una oparadigma de condicionamiento perant (véase Dutta et al. 8).

figure-introduction-1
Figura 1: El concepto (. Detalles en Dutta et al 21) subyacente interfaz hombre-máquina interactiva (HMI) para conducir el centro de presión (CoP) del cursor a la meta con claves para mejorar la coordinación de los músculos del tobillo bajo la estimulación eléctrica neuromuscular volitivamente conducido (SNEM) -assisted terapia de equilibrio visuomotor EEG:. electroencefalografía, MN: α-motoneurona, IN: interneuronas inhibidoras de Ia, EMG: electromiograma, GRD: ganglio de la raíz dorsal. Reproducido de 8 y 37. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

El antero-posterior (AP) desplazamientos en el centro de masa (COM) se llevan a cabopor flexores plantares del tobillo (tales como los músculos gastrocnemio medial y sóleo) y flexores dorsales (tales como el músculo tibial anterior), mientras que medio-lateral (ML) desplazamientos se llevan a cabo por inversores de tobillo (tales como el músculo tibial anterior) y eversores (como peroneo largo y corto músculos). En consecuencia, relacionadas con la apoplejía impedimentos tobillo incluyendo debilidad del tobillo dorsiflexor músculos y aumento de la espasticidad de los músculos flexor plantar del tobillo conducen a un deterioro del control postural. Aquí, los programas de entrenamiento de la agilidad 6 se puede aprovechar en una realidad virtual (VR) plataforma de juegos basada en que desafían el equilibrio dinámico donde las tareas se incrementan progresivamente en dificultad que puede ser más eficaz que el programa de ejercicios de estiramiento estático / de desplazamiento de peso en la prevención de caídas 6. Por ejemplo, los sujetos pueden realizar volitivamente impulsado AP asistida SNEM / SES y los desplazamientos ML durante una dinámica de equilibrio tarea visomotora, donde la dificultad se puede aumentar progresivamente a ameliorate problemas tras un ictus tobillo específica de control en el cambio de peso durante la bipedestación. Hacia volitivamente impulsado la terapia asistida equilibrio SNEM / SES en un entorno pobre en recursos, presentamos un operador de bajo costo para Mobile Brain / Imagen de Cuerpo (mobi) 19, hacia la retro-alimentación visual-auditiva que también puede ser utilizado para la recolección de datos de baja sensores de costes para la exploración de datos fuera de línea en MobiLab (véase Ojeda et al. 20).

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Protocolo

Nota: La tubería de software HMI fue desarrollado en base a software de código abierto libremente disponible y off-the-shelf sensores de videojuegos bajo costo (detalles disponibles en: https://team.inria.fr/nphys4nrehab/software/ y https: //github.com/NeuroPhys4NeuroRehab/JoVE). Se proporciona la tubería de software HMI para la recogida de datos durante una tarea de alcance funcional modificada (mFRT) 21 en una plataforma de juegos basada en realidad virtual para la terapia de equilibrio visuomotor (VBT) 8.

La figura 2a muestra la configuración de seguidor de ojos de diagnóstico, donde las características de la mirada se extraen fuera de línea para la cuantificación de post-accidente cerebrovascular función residual de manera que la información visual en VR se puede personalizar en consecuencia.

La figura 2b muestra el montaje experimental para VBT.

figure-protocol-1
Figura 2: ( a) Esquema del-máquina humana para la evaluación de los movimientos oculares persecución tras un ictus. (B) Esquema del-máquina humana en la que la interfaz de software se integra sensores de bioseñales y captura de movimiento para registrar los datos de imagen del cerebro / cuerpo móvil con sistema de estimulación eléctrica neuromuscular (EENM) y la estimulación eléctrica sensorial (SES) para la post-accidente cerebrovascular SNEM / SES-terapia asistida equilibrio visomotora. EENM: Estimulación eléctrica neuromuscular, SES: Sensorial estimulación eléctrica, EMG: electromiograma, EEG: electroencefalograma, EOG: electrooculogram, Cop: centro de presión, PC: ordenador personal. Reproducido de 8 y 37. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

1. Instalación de software para móviles Cerebro / Imagen de Cuerpo Durante VBT

  1. Instalación de controladores para el movimiento del casquillotura (procedimientos de instalación que se proporcionan en https://code.google.com/p/labstreaminglayer/wiki/KinectMocap)
    1. Descargar e instalar Kinect Runtime de los http://go.microsoft.com/fwlink/?LinkId=253187 (sensor de captura de movimiento no debe ser conectado a cualquiera de los puertos USB de la computadora).
    2. Enchufe el sensor de captura de movimiento accionado a un puerto USB a través del cable de interfaz. Los controladores se cargará automáticamente.
  2. Instalación de controladores para el sensor Eye Tracker (procedimientos de instalación que se proporcionan en http://github.com/esdalmaijer/EyeTribe-Toolbox-for-Matlab )
    1. Descargar el software desde http://theeyetribe.com, iniciar la aplicación y lanzar la aplicación para instalar el software (sensor Eye Tracker no debe ser conectado a cualquiera de los puertos USB de la computadora).
    2. Enchufe el sensor Eye Tracker potencia y los controladores se cargará automáticamente.
  3. Insttodos los controladores para la Balance Board (procedimientos de instalación que se proporcionan en el (los procedimientos de instalación que se proporcionan en http://www.colorado.edu/intphys/neuromechanics/cu_wii.html)
    1. Descargar y extraer CU_WiiBB.zip de http://www.colorado.edu/intphys/neuromechanics/CU_WiiBB.zip
    2. Copia la carpeta WiiLab en el directorio Archivos de programa estándar del sistema operativo Microsoft Windows.
    3. Abra la carpeta WiiLab en el directorio Archivos de programa y ejecutar como administrador el archivo InstallWiiLab.bat para instalar la tabla de equilibrio.
  4. Instalación de controladores para EEG / EOG (procedimientos de instalación que se proporcionan en http://openvibe.inria.fr/how-to-connect-emotiv-epoc-with-openvibe/)
    1. Descargar e instalar el SDK de Emotiv http://www.emotiv.com/apps/sdk/209/
    2. Descargar e instalar OpenViBE Adquisición Server con labstreaminglayer (LSL) a partir de https://code.google.com/p/labstreaminglayer/downloads/detail?name=OVAS-withLSL-0.14.3-3350-svn.zip distribuida multi-SEsistema de transporte de la señal, la sincronización de tiempo y recopilación de datos Nsor (procedimientos de instalación que se proporcionan en https://code.google.com/p/labstreaminglayer/).
  5. Instalar los controladores para el estimulador comercial EENM (detalles en http://www.vivaltis.com/gammes/phenix/phenix-usb-neo-50-554-1.html#content).

2. Bajo costo de colocación del sensor de Mobile Brain / Imagen de Cuerpo (mobi): El código abierto Software HMI Pipeline Proporciona Mobile Brain / Imagen de Cuerpo (mobi) 19 con bajo costo Off-the-shelf sensores (Figura 2b), que puede adaptar para otros programas de entrenamiento de la agilidad.

  1. Evaluación visual para mobi:
    1. Comience por la obtención de una pantalla de proyección para mostrar la retro-alimentación visual en un extremo de la habitación (distancia entre el sujeto 0,6 m recomendado).
    2. Ajuste la altura de modo que el centro de la pantalla será a nivel de los ojos de los sujetos.
  2. Captura de movimiento para mobi:
    1. Coloque el movimiento capture sensor en frente de la pantalla de proyección, y apuntar a el volumen de captura de movimiento.
    2. Confirmar que el volumen de captura de movimiento es de 1,5 ma 2,5 m por delante del sensor de captura de movimiento.
  3. Balance Board Colocación de mobi:
    1. Coloque la tabla de equilibrio en el suelo, alrededor de 2,0 m de distancia desde el sensor de captura de movimiento.
    2. Deje suficiente espacio alrededor de la tabla de equilibrio para asegurar el movimiento de todo el cuerpo (es decir, durante la tarea de alcance funcional modificada 21).
  4. La colocación del sensor de EEG / EMG / EOG para Mobi
    1. Pedir al paciente a sentarse en una silla frente a la captura de movimientos y con los pies en la tabla de equilibrio.
    2. Coloque la grabación (EMG) la estimulación cum (SNEM / SES) Electrodos de forma bilateral en los músculos gastrocnemio medial (MG) y tibial anterior (TA) del sujeto. Entonces, conectarlos con el estimulador eléctrico inalámbrico del sistema (SNEM / SES).
    3. Coloque la tapa de electroencefalograma (EEG) sobre el temas la cabeza después de la Internacional 10 - 20 del sistema. A continuación, colocar los electrodos de EEG con pasta conductora en -Fz, C3, Cz, C4, P3, Pz, P4, PO7, Oz, VO8 - antes de conectarlos al auricular inalámbrico EEG.
    4. Colocar dos electrodos de EEG con pasta conductora por encima y por debajo de uno de los ojos para EOG vertical y colocar dos electrodos con pasta conductora en el canto exterior de cada ojo para EOG horizontal. (Nota: En el caso del sensor Eye Tracker no se utiliza en el tema posterior al accidente cerebrovascular EOG entonces es preferible bilateral).
    5. Coloque dos electrodos de EEG en lóbulos de las orejas como electrodos de referencia.

3. Eye Tracker de evaluación basados ​​después del ictus movimientos de seguimiento de los ojos

  1. Pedir al paciente a sentarse con la barbilla apoyada cómodamente en la altura ajustable Chin-Rest. A continuación, elevar el monitor de la computadora a una altura conveniente de tal manera que los ojos se enfrentan a más o menos el centro del monitor de la computadora (Figura 2a).
  2. Coloque el r Eye Tracker tornillos y las tuercas 50 cm de la barbilla-Rest y pedir al paciente que mire directamente a la pantalla del ordenador para señales visuales.
  3. EyeTribeWinUI.exe ejecutar en la carpeta 'SmartEye' para calibrar el sensor Eye Tracker. Se le pedirá al sujeto que mire a diversos objetivos en el monitor del PC por aproximadamente 2 segundos cada uno. Un proceso de calibración usuario típico tarda aproximadamente 20 segundos en completarse. La (x, y) las coordenadas del punto de vista del sujeto se registran para diferentes objetivos con claves para la calibración.
  4. Ejecutar 'Visual_Stimulus.exe' en la carpeta SmartEye para ejecutar la interfaz basada en la realidad virtual. Posteriormente ejecutar el programa 'SmartEye.exe' presente en la carpeta 'SmartEye' para adquirir datos de la mirada de los sujetos que se sincroniza con la tarea basada en la realidad virtual. Estos datos se utilizará para la evaluación de post-carrera de movimiento del ojo persecución.

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Figura 3: (a) Cursor que representa el centro de presión (CP) que necesita ser impulsado volitivamente a la diana con claves durante la terapia de equilibrio visuomotor, (b) protocolo de terapia equilibrio visomotora donde el sujeto dirige el cursor del ordenador a un objetivo periférica impulsado por volitivamente generada excursiones CoP. El reinicio puede ser asistida con estimulación eléctrica neuromuscular (EENM) y sensorial estimulación eléctrica (SES), (c) Montaje experimental para la terapia de equilibrio visuomotor con claves visuales. Reproducido de 8 y 37. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

4. SNEM / SES-Assisted visomotora Equilibrio Terapia (VBT) bajo Mobi

  1. Conectar el ojo-tracker y equilibrar sensores de a bordo en el equipo retroalimentación visual (Figura 2).
    1. Asegúrese de que el sensor Eye Tracker está encendido, conectado a la computadora, y que se ha iniciado por completo. Iniciar el 'server.exe EyeTribe' y 'EyeTribeWinUI.exe' disponible en la carpeta 'VBT' (consulte los pasos 1.3).
    2. Asegúrese de que el sensor Balance Board está encendido. A continuación, pulse el botón en el sensor Balance Board para hacer visible el mando a distancia en el menú. A continuación, haga clic en el icono de mostrar u ocultar en la barra de tareas del sistema y haga clic en el icono del dispositivo Bluetooth. A continuación, haga clic en la opción "Agregar un dispositivo" y emparejar el sensor Balance Board como un dispositivo Bluetooth sin necesidad de utilizar el código para el equipo retroalimentación visual. Una vez que el sensor de Balance Board se conecta al ordenador retroalimentación visual, abra la carpeta 'VBT' y ejecute el archivo WiiBBinterface.m para establecer interfaz de sensor Balance Board Matlab- (consulte los pasos 1.6).
    3. Asegúrese de que el sensor de captura de movimiento está encendido, conectado al ordenador y que seha iniciado por completo (hay un LED verde en la parte delantera). Abra la carpeta LSL e iniciar el software 'Mocap' para comenzar el streaming de los datos de los sensores de captura de movimiento (consulte los pasos 1,6).
    4. Asegúrese de que los sistemas de adquisición de datos de EEG / EOG están encendidos. A continuación, haga doble clic en el OpenViBE adquisición de servidor withlsl.cmd disponible en la carpeta LSL (consulte los pasos 1,6). En el menú, seleccionar el hardware del sensor correspondiente (es decir, 'Emotiv EPOC') y configurar el módulo, si es necesario, haciendo clic en las 'Propiedades' del conductor. A continuación, haga clic en "Conectar" y, a continuación, haga clic en "Jugar" para iniciar el servidor de adquisición.
  2. Calibrar los sensores de VBT
    1. Pedir al posterior al accidente cerebrovascular sujetos a pararse en la tabla de equilibrio con arnés de seguridad (y el apoyo parcial del peso corporal, si es necesario).
    2. Establecer un nivel mínimo de referencia EENM (por ancho de pulso y el nivel actual) necesaria para estar de pie en posición vertical de acuerdo con la observación clínica (es decir.,apoyo del peso corporal cero) 22. Para establecer el nivel mínimo de referencia EENM, se puede ajustar la frecuencia de estimulación a 20 Hz y luego aumentar el ancho de pulso y / o el nivel actual hasta que se logra pie en posición vertical. Aquí, la EENM de extensores de la rodilla se requiere para generar suficiente par para evitar el pandeo de rodilla.
    3. Pedir al paciente para realizar varios movimientos de alcance que afecta a COM y CoP ubicación.
    4. Ejecutar el programa 'CalibSensors.m' disponible en la carpeta 'DataCollect' con el fin de recopilar los datos de calibración de sensores múltiples, mientras que el sujeto realiza varios movimientos por iniciativa propia máximas alcancen en direcciones diferentes que afectan al centro de masa (COM) y centro de presión (CoP) ubicación en la retroalimentación visual.

5. Multi-sensor de recopilación de datos de sensores de bajo coste Durante VBT (Figura 2b)

  1. Ejecutar el programa 'CollectBaseline.m' en la carpeta 'DataCollect' para recoger la línea de base de descanso-state, ojos abiertos, los datos de sensores múltiples pidiendo al sujeto reposar durante 2 minutos, mientras que mirando directamente al objetivo de la CoP en el monitor del PC (Figura 3a).
  2. Conecte la salida de vídeo del ordenador retroalimentación visual a la pantalla de proyección y ejecute el archivo en la carpeta SmartEyeVRTasks.exe 'VBT' en el ordenador retroalimentación visual para iniciar la GUI SmartEyeVRTasks. También, ejecute el programa 'CollectVBT.m' en la carpeta 'DataCollect' para recoger datos de los sensores durante VBT.
    1. De pie en posición vertical, llamada la fase de 'mantener central', pedir al paciente para dirigir el cursor, impulsado por la CoP, lo más rápido posible hacia el objetivo periférica presentado al azar como desencadenado por una respuesta visual (Figura 3b).
    2. Después de esta fase 'Mover', pida al sujeto que mantenga el cursor en la posición objetivo durante 1 segundo durante la fase de 'mantener periférica'.
    3. Después de la fase de 'mantener periférica', el cursor ' ; Reset 'de vuelta al centro cuando el sujeto tiene que volver de nuevo a pie en posición vertical - la "posición de bloqueo central'. SNEM / SES se activa para el músculo cuando su nivel de EMG pasa por encima de un umbral establecido para ayudar al esfuerzo volitivo requerido para volver a la CoP a la posición de 'mantener central'.
      Nota: La dificultad de la mFRT se puede aumentar al disminuir la ganancia, figure-protocol-2 , O el aumento de la varianza del ruido, figure-protocol-3 , Dentro del rango posible de temas específicos:
      figure-protocol-4
      donde las excursiones de la CoP, figure-protocol-5 , Conducir el cursor del ordenador, figure-protocol-6 , En el tiempo discretizado, figure-protocol-7 , Con paso de tiempo,el 7 "src =" / files / ftp_upload / 52394 / 52394eq7.jpg "/>.

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Resultados

La Figura 4 muestra las características de la mirada del ojo que fueron extraídos fuera de línea para la cuantificación de un rendimiento sano durante una tarea de búsqueda suave. Las siguientes características se extrajeron como se muestra en la Tabla 1:

Característica 1 = porcentaje de desviación entre la posición estímulo objetivo y el centroide de los puntos de fijación de los participante...

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Discusión

Una herramienta de bajo costo clínicamente válida fácil de usar, para la terapia de movimiento y el equilibrio será un cambio de paradigma para la neurorrehabilitación en un entorno de bajos recursos. Es probable que tenga un alto impacto en la sociedad ya que los trastornos neurológicos tales como derrames cerebrales aumentarán drásticamente en el futuro debido al envejecimiento de la población mundial 2. Existe, por tanto, una necesidad apremiante de aprovechar los sistemas físicos cibernéticos, donde la po...

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Divulgaciones

Los autores no tienen nada que revelar.

Agradecimientos

Las investigaciones realizadas en el marco del Grupo mixto dirigido Programa de Información y Comunicación Ciencia y Tecnología - ICST, apoyada por el CNRS, INRIA, y el horario de verano, bajo el paraguas de CEFIPRA. Los autores desean agradecer el apoyo de los estudiantes, específicamente Rahima Sidiboulenouar, Rishabh Sehgal, y Gorish Aggarwal, hacia el desarrollo de la configuración experimental.

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Materiales

Lista de materiales utilizados en este artículo
NombreEmpresaNúmero de catálogoComentarios
Estimulador NMESVivaltis, FranciaPhenixUSBNeoestimulador NMES con sensor EMG (Figura 2b)
Tabla de equilibrioNintendo, EE. UUTabla de equilibrio de WiiTabla de equilibrio (Figura 2b)
Captura de movimientoMicrosoft, EE. UUXBOX-360 Kinect Captura demovimiento (Figura 2b)
Eye Tracker Eye TribeThe Eye TribeSmartEye Tracker (Figura 2a)
Sistema de adquisición de datos EEGEmotiv, AustraliaEmotiv NeuroheadsetAuriculares inalámbricos para EEG (Figura 2b)
Electrodo pasivo para EEGOlimexEEG-PEElectrodo pasivo para EOG y referencias (6 en número) (Figura 2b)Electrodo
activo de EEGOlimexEEG-AEElectrodo activo de EEG (10 en número) (Figura 2b)
Computadora con monitor de PCDell Procesamientode datos y retroalimentación visual (Figura 2)
Software, electrodos EMG, electrodos NMES y cables
. .

Referencias

  1. Sacco, R. L., Kasner, S. E. An updated definition of stroke for the 21st century: a statement for healthcare professionals from the American Heart Association/American Stroke Association. Stroke; a journal of cerebral circulation. 44 (7), 2064-2089 (2013).
  2. Das, A., Botticello, A. L., Wylie, G. R., Radhakrishnan, K. Neurologic Disability: A Hidden Epidemic for India. Neurology. 79 (21), 2146-2147 (2012).
  3. Verheyden, G. S. A. F., Weerdesteyn, V. Interventions for preventing falls in people after stroke. The Cochrane database of systematic reviews. 5, 008728(2013).
  4. Campbell, G. B., Matthews, J. T. An integrative review of factors associated with falls during post-stroke rehabilitation. Journal of Nursing Scholarship: An Official Publication of Sigma Theta Tau International Honor Society of Nursing / Sigma Theta Tau. 42, 395-404 (2010).
  5. Geurts, A. C. H., de Haart, M., van Nes, I. J. W., Duysens, J. A review of standing balance recovery from stroke. Gait & posture. 22, 267-281 (2005).
  6. Marigold, D. S., Eng, J. J., Dawson, A. S., Inglis, J. T., Harris, J. E., Gylfadóttir, S. Exercise leads to faster postural reflexes, improved balance and mobility, and fewer falls in older persons with chronic stroke. Journal of the American Geriatrics Society. 53, 416-423 (2005).
  7. Mansfield, A., Mochizuki, G., Inness, E. L., McIlroy, W. E. Clinical correlates of between-limb synchronization of standing balance control and falls during inpatient stroke rehabilitation. Neurorehabilitation and neural repair. 26, 627-635 (2012).
  8. Dutta, A., Lahiri, U., Das, A., Nitsche, M. A., Guiraud, D. Post-stroke balance rehabilitation under multi-level electrotherapy: a conceptual review. Neuroprosthetics. 8, 403(2014).
  9. Agnes Roby-Brami, S. F. Reaching and Grasping Strategies in Hemiparetic Patients. Human Kinetics Journals. , at http://journals.humankinetics.com/mc-back-issues/mcvolume1issue1january/reachingandgraspingstrategiesinhemipareticpatients (2010).
  10. Sabut, S. K., Sikdar, C., Kumar, R., Mahadevappa, M. Functional electrical stimulation of dorsiflexor muscle: effects on dorsiflexor strength, plantarflexor spasticity, and motor recovery in stroke patients. NeuroRehabilitation. 29, 393-400 (2011).
  11. Magalhães, F. H., Kohn, A. F. Effectiveness of electrical noise in reducing postural sway: a comparison between imperceptible stimulation applied to the anterior and to the posterior leg muscles. European Journal of Applied Physiology. 114, 1129-1141 (2014).
  12. Hwang, S., Tae, K., Sohn, R., Kim, J., Son, J., Kim, Y. The balance recovery mechanisms against unexpected forward perturbation. Annals of biomedical engineering. 37, 1629-1637 (2009).
  13. Gatev, P., Thomas, S., Kepple, T., Hallett, M. Feedforward ankle strategy of balance during quiet stance in adults. The Journal of physiology. 514, (Pt 3) 915-928 (1999).
  14. Cofre Lizama, E. L., Pijnappels, M., Reeves, N. P., Verschueren, S. M. P., van Dieën, J. H. Can explicit visual feedback of postural sway efface the effects of sensory manipulations on mediolateral balance performance. Journal of Neurophysiology. , (2015).
  15. Knash, M. E., Kido, A., Gorassini, M., Chan, K. M., Stein, R. B. Electrical stimulation of the human common peroneal nerve elicits lasting facilitation of cortical motor-evoked potentials. Experimental brain research. 153, 366-377 (2003).
  16. Dinse, H. R., Tegenthoff, M. Evoking plasticity through sensory stimulation: Implications for learning and rehabilitation. The Journal of neuroscience: the official journal of the Society for Neuroscience. 6, 11-20 (2015).
  17. Khaslavskaia, S., Sinkjaer, T. Motor cortex excitability following repetitive electrical stimulation of the common peroneal nerve depends on the voluntary drive. Experimental brain research. 162, 497-502 (2005).
  18. Perez, M. A., Field-Fote, E. C., Floeter, M. K. Patterned sensory stimulation induces plasticity in reciprocal ia inhibition in humans. The Journal of neuroscience: the official journal of the Society for Neuroscience. 23, 2014-2018 (2003).
  19. Makeig, S. Mind Monitoring via Mobile Brain-Body Imaging. Foundations of Augmented Cognition. Neuroergonomics and Operational. , http://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-642-02812-0_85 749-758 (2009).
  20. Ojeda, A., Bigdely-Shamlo, N., Makeig, S. MoBILAB: an open source toolbox for analysis and visualization of mobile brain/body imaging data. Frontiers in Human Neuroscience. 8, 121(2014).
  21. Dutta, A., Chugh, S., Banerjee, A., Dutta, A. Point-of-care-testing of standing posture with Wii balance board and microsoft kinect during transcranial direct current stimulation: A feasibility study. NeuroRehabilitation. 34, 789-798 (2014).
  22. Nataraj, R. Feedback Control Of Standing Balance Using Functional Neuromuscular Stimulation Following Spinal Cord Injury. , Ohio.gov, PhD Thesis, https://etd.ohiolink.edu/ap/10?0::NO:10:P10_ETD_SUBID:52547 (2011).
  23. Dutta, A., Paulus, W., Nitsche, A., M, Translational Methods for Non-Invasive Electrical Stimulation to Facilitate Gait Rehabilitation Following Stroke - The Future Directions. Neuroscience and Biomedical Engineering. 1, 22-33 (2013).
  24. Banerjee, A., Khattar, B., Dutta, A. A Low-Cost Biofeedback System for Electromyogram-Triggered Functional Electrical Stimulation Therapy: An Indo-German Feasibility Study. ISRN Stroke. 2014, e827453(2014).
  25. Kerkhoff, G., Reinhart, S., Ziegler, W., Artinger, F., Marquardt, C., Keller, I. Smooth pursuit eye movement training promotes recovery from auditory and visual neglect: a randomized controlled study. Neurorehabilitation and Neural Repair. 27, 789-798 (2013).
  26. Carl, J. R., Gellman, R. S. Human smooth pursuit: stimulus-dependent responses. Journal of Neurophysiology. 57, 1446-1463 (1987).
  27. Clark, R. A., Bryant, A. L., Pua, Y., McCrory, P., Bennell, K., Hunt, M. Validity and reliability of the Nintendo Wii Balance Board for assessment of standing balance. Gait & posture. 31, 307-310 (2010).
  28. Clark, R. A., Pua, Y. -H. Validity of the Microsoft Kinect for assessment of postural control. Gait & posture. 36, 372-377 (2012).
  29. Khattar, B., Banerjee, A., Reddi, R., Dutta, A. Feasibility of Functional Electrical Stimulation-Assisted Neurorehabilitation following Stroke in India: A Case Series. Case Reports in Neurological Medicine. 2012, e830873(2012).
  30. Sailer, U., Flanagan, J. R., Johansson, R. S. Eye-hand coordination during learning of a novel visuomotor task. The Journal of neuroscience: the official journal of the Society for Neuroscience. 25, 8833-8842 (2005).
  31. Herr, H., Popovic, M. Angular momentum in human walking. The Journal of Experimental Biology. 211, (Pt 4) 467-481 (2008).
  32. Taub, E., Morris, D. M. Constraint-induced movement therapy to enhance recovery after stroke. Current atherosclerosis reports. 3, 279-286 (2001).
  33. Kasten, E., Wuest, S., Sabel, B. A. Residual vision in transition zones in patients with cerebral blindness. Journal of Clinical and Experimental Neuropsychology. 20, 581-598 (1998).
  34. Marshall, S. P. Identifying Cognitive State from Eye Metrics. Aviation, Space, and Environmental Medicine. 78, 165-175 (2007).
  35. Weerdesteyn, V., de Niet, M., van Duijnhoven, H. J. R., Geurts, A. C. H. Falls in individuals with stroke. Journal of Rehabilitation Research and Development. 45, 1195-1213 (2008).
  36. Stinear, C. M., Barber, P. A., Petoe, M., Anwar, S., Byblow, W. D. The PREP algorithm predicts potential for upper limb recovery after stroke. Brain: A Journal of Neurology. 135 ((Pt 8)), 2527-2535 (2012).
  37. Dutta, A., Lahiri, D., Kumar, U., Das, A., Padma, M. V. Post-stroke engagement-sensitive balance rehabilitation under an adaptive multi-level electrotherapy: clinical hypothesis and computational framework. Neuroscience and Biomedical Engineering. 2 (2), 68-80 (2015).

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