Method Article

Système robotique de membre supérieur contrôlé par interface cerveau-ordinateur pour améliorer les activités quotidiennes chez les patients victimes d’un AVC

DOI:

10.3791/67601

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April 18th, 2025

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1Department of Health Science and Technology, Graduate School of Convergence Science and Technology, Seoul National University, 2Department of Rehabilitation Medicine, Seoul National University College of Medicine, Seoul National University Bundang Hospital, 3Clinical Neurotechnology Laboratory, Dept. of Psychiatry and Neurosciences, Charité Campus Mitte (CCM), Charité – Universitätsmedizin Berlin, 4SRH Gesundheitszentrum Bad Wimpfen GmbH

In This Article

Summary

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Cette étude présente un système d’interface cerveau-ordinateur (BCI) pour les patients victimes d’un AVC, qui combine des signaux d’électroencéphalographie et d’électrooculographie pour contrôler une main robotique d’un membre supérieur, améliorant ainsi les activités quotidiennes. L’évaluation a été effectuée à l’aide du test bimanuel de Berlin pour l’AVC (BeBiTS).

Abstract

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Cette étude présente un robot d’assistance des membres supérieurs contrôlé par l’interface cerveau-ordinateur (BCI) pour la réadaptation post-AVC. Le système utilise les signaux de l’électroencéphalogramme (EEG) et de l’électrooculogramme (EOG) pour aider les utilisateurs à aider la fonction des membres supérieurs dans les tâches quotidiennes tout en interagissant avec une main robotique. Nous avons évalué l’efficacité de ce système de robot BCI à l’aide du test bimanuel de Berlin pour l’AVC (BeBiTS), un ensemble de 10 tâches de la vie quotidienne impliquant les deux mains. Huit patients victimes d’un AVC ont participé à cette étude, mais seulement quatre d’entre eux ont pu s’adapter à l’entraînement du système robotique BCI et effectuer le postBeBiTS. Notamment, lorsque le score preBeBiTS pour chaque élément était de quatre ou moins, le système robotique BCI a montré une plus grande efficacité d’assistance dans l’évaluation postBeBiTS. De plus, notre main robotique actuelle n’aide pas aux fonctions du bras et du poignet, ce qui limite son utilisation dans les tâches nécessitant des mouvements complexes de la main. D’autres participants sont nécessaires pour confirmer l’efficacité de l’entraînement du système de robot BCI, et les recherches futures devraient envisager l’utilisation de robots capables d’aider à un plus large éventail de fonctions des membres supérieurs. Cette étude visait à déterminer la capacité du système BCI-robot à aider les patients à effectuer les activités de la vie quotidienne.

Introduction

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L’altération de la fonction des membres supérieurs due à un accident vasculaire cérébral limite la capacité d’effectuer des activités quotidiennes, en particulier des tâches bimanuelles1. La rééducation de la main est donc un élément clé de la réadaptation post-AVC, la thérapie par le miroir2 et la thérapie par le mouvement induit par contrainte (CIMT)3 étant des approches bien connues. Des recherches récentes indiquent que les systèmes robotiques d’interface cerveau-ordinateur (BCI) basés sur l’EEG peuvent être une thérapie d’assistance efficace pour améliorer la....

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Protocol

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Le comité d’examen institutionnel de l’hôpital Bundang de l’Université nationale de Séoul a examiné et approuvé toutes les procédures expérimentales (IRB n° B-2205-756-003). Nous avons recruté huit patients victimes d’un AVC et leur avons expliqué en détail les détails pertinents avant d’obtenir leur consentement. Après avoir obtenu le consentement éclairé, le protocole se déroule comme suit : nous effectuons une évaluation BeBiTS avant la formation BCI, suivie d’une formation BCI à l’aide de l’EOG et de l’EEG. Ensuite, les participants portent le robot pour effectuer une autre évaluation BeBiTS (Figure 1....

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Results

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La figure 12 montre les résultats de l’entraînement EOG et EEG. La figure 12A représente les résultats d’un participant bien formé. Les valeurs d’entraînement EOG sont cohérentes, la moyenne (ligne orange en gras) atteignant correctement la ligne de seuil. Les résultats de l’entraînement EEG distinguent également clairement les lignes bleue (état de repos) et rouges (imagerie motrice).

En revanche, la figure 12B

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Discussion

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Cette recherche a présenté un système robotique d’assistance BCI pour les membres supérieurs afin d’aider les patients victimes d’un AVC à exécuter leurs tâches quotidiennes. Nous avons évalué l’efficacité des tâches bimanuelles à l’aide du test BeBiTS15 et mis en place une formation à l’utilisation du robot d’assistance des membres supérieurs via le système BCI14. Cette approche, contrairement aux procédures de rééducation conventionnelles.......

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Disclosures

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Les auteurs n’ont aucun conflit d’intérêts à déclarer.

Acknowledgements

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Ce travail a été soutenu par le programme de collaboration internationale entre l’Allemagne et la Corée du Sud et de l’industrie sur la robotique et la construction légère/carbone, financé par le ministère fédéral de l’Éducation et de la Recherche de la République fédérale d’Allemagne et le ministère coréen des Sciences et des TIC (subvention n° P0017226)

....

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Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
BCI2000open sourceà usage général pour la recherche sur l’interface cerveau-ordinateur (BCI) qui est gratuit pour une utilisation non commerciale
BrainVision LSL Viewer  ;Brain Products GmbHest un outil pratique pour surveiller ses flux LSL, EEG et marqueurs.
eego mini amplificateur avec capuchons originaux waveguard 8 canaux (F3, F4, C3, C4, P3, P4, EOG)Ant Neuro, Pays-BasConception compacte et légère : Le mini amplificateur eego est petit et léger, offrant une excellente portabilité et une aptitude à l’enregistrement EEG dans divers environnements.
Neomano  ;neofect, CoréeGant Matériau : Cuir, velcro, Chiffon antidérapant
Matériau du fil : Fil synthétique
Poids : 65 g (sans batterie)
couvrent trois doigts : le pouce, l’index et le majeur
Ordinateur personnel  ;( PC) avec un logiciel BCI personnalisé  ;Ordinateur portable Windows
système logiciel

References

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  1. Ekstrand, E., Rylander, L., Lexell, J., Brogårdh, C. Perceived ability to perform daily hand activities after stroke and associated factors: a cross-sectional study. BMC Neurol. 16, 208(2016).
  2. Angerhöfer, C., Colucci, A., Vermehren, M., Hömberg, V., Soekadar, S. R.

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Brain Computer InterfaceUpper Limb RobotStroke RehabilitationEEG EOG SignalsRobotic Hand ControlBimanual FunctionMotor Imagery TrainingNeuro RehabilitationDaily Living ActivitiesBeBiTS Assessment

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