Method Article

脳卒中患者の日常生活向上のためのブレイン・コンピュータ・インターフェース制御上肢ロボットシステム

DOI:

10.3791/67601

⸱

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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本研究では、脳波患者向けのブレイン・コンピュータ・インターフェース(BCI)システムを導入し、脳波と眼電図の信号を組み合わせて上肢のロボットハンドを制御し、日常生活の活性化を図るシステムを紹介します。評価には、ベルリン脳卒中二手動試験(BeBiTS)を使用しました。

Abstract

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本研究では、脳卒中後のリハビリテーションのためのBrain-Computer Interface(BCI)制御上肢支援ロボットについて紹介する。このシステムは、脳波(EEG)と眼電図(EOG)の信号を利用して、ユーザーがロボットハンドと対話しながら日常のタスクで上肢の機能を支援します。このBCIロボットシステムの有効性は、両手を含む10の日常生活課題のセットであるBerlin Bimanual Test for Stroke(BeBiTS)を使用して評価しました。この研究には8人の脳卒中患者が参加しましたが、BCIロボットシステムのトレーニングに適応し、postBeBiTSを実行できたのは4人の参加者だけでした。特に、各項目のpreBeBiTSスコアが4以下の場合、BCIロボットシステムはpostBeBiTS評価でより大きな支援効果を示しました。さらに、現在のロボットハンドは腕や手首の機能を支援していないため、複雑な手の動きを必要とするタスクでの使用が制限されています。BCIロボットシステムの訓練効果を確認するためには、より多くの参加者が必要であり、今後の研究では、より広範な上肢機能を支援できるロボットの使用を検討する必要があります。この研究は、BCIロボットシステムが患者の日常生活活動を支援する能力を決定することを目的としていました。

Introduction

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脳卒中による上肢機能の障害は、日常活動、特に両手作業を行う能力を制限します1.したがって、手のリハビリテーションは脳卒中リハビリテーションの重要な要素であり、ミラー療法2と拘束誘発運動療法(CIMT)3はよく知られたアプローチです。最近の研究では、脳波ベースのブレイン・コンピューター・インターフェース(BCI)ロボットシステムが、脳卒中患者の手の機能回復を改善するための効果的な補助療法となり得ることが示されています4,5,6。BCIロボットシステムは、運動運動を試みるという患者の積極的な意図とそのパフォーマンスを結合することに焦点を当てています。このアプローチがリハビリテーションに有効かどうかを判断するための研究が活発に行われています7,8,9,10,11,12,13。

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Protocol

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ソウル大学盆唐病院治験審査委員会は、すべての実験手順を審査し、承認しました(IRB No. B-2205-756-003)。脳卒中患者8名を募集し、その詳細を十分に説明してから同意を得た。インフォームドコンセントを得た後、プロトコルは次のように進行します:BCIトレーニングの前にBeBiTS評価を行い、続いてEOGとEEGを使用したBCIトレーニングを行います。その後、参加者はロボットを装着して、別のBeBiTS評価を行います(図1)。

1. BCIロボットトレーニングシステムのセットアップ

  1. 患者様リクルート
    1. 以下の選択基準を使用してスクリーニングプロセスを実行します。
      1. 上肢機能障害のある20歳から68歳の患者を選択してください。
      2. 麻痺した手の指を曲げたり伸ばしたりできない患者を選択してください。
      3. 皮質下脳卒中が1回ある患者(虚血性脳卒中と出血性脳卒中の両方を含む)を選択します。.
      4. 脳損傷後6か月以上の患者を選択してください。
      5. 障害のあるFugl-Meyerスコアが31未満の患者を選択します。.
    2. 募集され....

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Results

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図12は、EOGとEEGのトレーニング結果を示しています。 図12A は、十分に訓練された参加者の結果を表しています。EOG トレーニング値は一貫しており、平均 (オレンジ色の太線) はしきい値線に適切に達しています。EEGトレーニングの結果は、青(安静時)と赤(運動画像)の線も明確に区別しています。

対照的に、 図12B は、十分にトレーニングしなかった参加者の結果を示しています。EOG の試行に一貫性がなく、平均 (緑の太字の線) がしきい値の線に達していません。さらに、EEGトレーニングの結果は、安静状態と運動イメージを明確に区別していません。

表1 は、8人の参加者全員のBeBiTS評価スコアを示しています。BeBiTSの評価は、BCIシステムトレーニングの前(前)と後(ポスト)で実施しました。参加者のP1、.......

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Discussion

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本研究では、脳卒中患者の日常業務遂行を支援するBCI上肢支援ロボットシステムを紹介しました。BeBiTSテスト15 を通じて両手作業の有効性を評価し、BCIシステム14を介して上肢支援ロボットの操作に関するトレーニングを実施した。このアプローチは、従来のリハビリテーション手順とは異なり、患者が自分の意図に応じてロボットの動作を制御することにより、積極的に回復に取り組むことができます。EOGとEEGのトレーニングを正確にキャリブレーションすることは、BCIシステムから正確な信号を取得してロボットを制御するために重要です。さらに、ロボットがユーザーの手に快適にフィットするようにすることが不可欠です。

この研究には8人の参加者が参加しましたが、サンプルサイズが限られていたため、BCIロボットトレーニングシステムの有効性を明確に評価する能力が制限されていました。それにもかかわらず、これらの参加者のBCIシステムトレーニング結果か.......

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Disclosures

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著者は、宣言する利益相反を持っていません。

Acknowledgements

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本研究は、ドイツ連邦共和国教育研究省と韓国科学情報通信省が資金提供する「Robotics and Lightweight Construction/Carbon International Collaboration Program on Robotics and Lightweight Construction/Carbon Funded」の助成を受けて行われました(Grant No. P0017226)

....

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Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
BCI2000営利目的で無料のブレインコンピューターインターフェイス(BCI)研究用のオープンソース
BrainVision LSL Viewer Brain Products GmbHは、LSL、EEG、マーカーストリームを監視するための便利なツールです。
8チャンネル(F3、F4、C3、Cz、C4、P3、P4、EOG)ウェーブガードオリジナルキャップ を備えたeegoミニアンプ。Ant Neuro、オランダコンパクトで軽量な設計: eego ミニ アンプは小型軽量で、優れた携帯性とさまざまな環境での脳波記録に適しています。
ネオマノ neofect、韓国袋 材質:レザー、ベルクロ、滑り止めクロス
ワイヤー材質:合成糸
重量:65g(バットなし)
3本の指をカバー:親指、人差し指、中指
ソナルコンピュータ (PC)カスタムBCIソフトウェア ウィンドウノートパソコン
非の汎用ソフトウェアシステム手パー

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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