Sistema robotico dell'arto superiore controllato dall'interfaccia cervello-computer per migliorare le attività quotidiane nei pazienti con ictus

Il nostro protocollo valuta un robot di assistenza agli arti superiori controllato da BCI per la riabilitazione dell'ictus utilizzando segnali EEG ed EOG per migliorare la funzione bimanuale. Valuta i miglioramenti funzionali attraverso BeBiTS, facendo progredire la neuroriabilitazione assistiva.

Questa tecnica avvantaggia i pazienti con emiplegia post-ictus assistendo la funzione paretica della mano. Potrebbe anche aiutare i pazienti con compromissione motoria dovuta a lesioni del midollo spinale o malattie neurodegenerative.

Questa tecnica collega l'intenzione motoria e l'esecuzione, utilizzando l'EEG EOG, consentendo ai pazienti colpiti da ictus di controllare una mano robotica. Migliora la funzione bimanuale, aumentando l'indipendenza nelle attività della vita quotidiana rispetto agli approcci assistivi convenzionali.

I pazienti possono incontrare difficoltà se sperimentano l'allenamento con immagini motorie per la prima volta. Pertanto, sono necessarie indicazioni e istruzioni adeguate per garantire l'imaging motorio cinestesico.

Il robot dell'arto superiore controllato da DCI comprende componenti di neuroriabilitazione come la neuroplasticità e l'apprendimento motorio. Questo sistema può essere esteso alla riabilitazione motoria nei pazienti con ictus, paralisi cerebrale infantile e malattie neurodegenerative.

[Istruttore] Per iniziare, fornire a tutti i pazienti reclutati informazioni dettagliate sulla procedura sperimentale. Ottenere il consenso informato firmato da ciascun partecipante. Dopo aver compilato il modulo di consenso, valuta i 10 elementi della valutazione BeBiTS prima di addestrare il robot BCI su una comoda sedia davanti a una scrivania. Avvia l'interfaccia cervello-computer o il sistema BCI. Posizionare il cappuccio sulla testa del paziente e collegare l'amplificatore. Nel modulo sorgente, selezionare EegoModule, seguito dalla modalità di impedenza, e premere start per attivare il modulo. Osservare la luce blu che indica l'attivazione. Assicurarsi che le impedenze siano inferiori a 10 kiloohm. Quindi premere stop nel modulo sorgente. Cambia la modalità in EEG per lo streaming dei dati. Premere start e controllare la qualità del segnale. Per la calibrazione EOG, nel modulo attività, impostare il numero di spunti. Chiedi al partecipante di eseguire brevi movimenti oculari laterali, seguendo le 10 frecce che appaiono sullo schermo. Controlla il grafico dei risultati subito dopo l'allenamento. Per la calibrazione EEG, selezionare il modulo attività di calibrazione EEG e impostare il numero di segnali nel modulo attività su cinque. Nel modulo di feedback, impostare la lateralità sul lato della mano robotica. Assicurarsi che l'opzione display pacman sia deselezionata. Ora chiedi al partecipante di immaginare di stringere il pugno quando il prompt, immagina di fare un pugno, appare sullo schermo nero, quindi rivedi il grafico dei risultati. Dopo l'allenamento EOG ed EEG, impostare i parametri per la frequenza target specifica di interesse, il valore di riferimento e la soglia, che distinguono l'intenzione di fare un pugno. Utilizzando i parametri configurati, procedere con la formazione sul feedback utilizzando l'interfaccia pacman. Con un dongle USB, collega una mano robotica assistiva in modalità wireless a un computer. Successivamente, chiedi al partecipante di indossare il robot ed eseguire la valutazione BeBiTS. Attendi la luce bianca sullo schermo che indica lo stato di pronto. Dopo la conferma, chiedi al partecipante di spostare gli occhi da un lato per cambiare la luce in verde. Quando appare la luce verde, chiedi loro di immaginare di stringere il pugno. Usando il robot, aiuta il partecipante a stringere il pugno e a svolgere il compito. Dopo aver completato l'attività, chiedi al partecipante di osservare la luce rossa sullo schermo. Se il partecipante vuole aprire la mano, può muovere gli occhi per cambiare il colore della luce tornando al bianco. Infine, il paziente viene nuovamente valutato, dopo BeBiTS, utilizzando il sistema robotico BCI. I valori EOG di un partecipante ben allenato hanno mostrato prove coerenti, in cui la curva media ha raggiunto il livello di soglia e i loro risultati EEG hanno chiaramente differenziato tra stato di riposo e immagini motorie. Al contrario, gli studi EOG sul partecipante scarsamente addestrato erano incoerenti, con la curva media che non riusciva a raggiungere il livello di soglia e i loro risultati EEG mancavano di una chiara distinzione tra lo stato di riposo e l'immaginazione motoria. I partecipanti P1, P4 e P5 non sono riusciti a svolgere la maggior parte dei compiti durante le valutazioni pre e post-BeBiTS. Il partecipante P3 ha inizialmente ottenuto un punteggio nella valutazione pre-BeBiTS, ma non ha mostrato alcun punteggio nella valutazione post-BeBiTS dopo una formazione inadeguata. I partecipanti P2 e da P6 a P8 hanno mostrato un miglioramento in alcuni compiti durante le valutazioni post-BeBiTS rispetto alle valutazioni pre-BeBiTS.