ソフト空気圧ロボットは脳卒中後の手のリハビリテーションのための脳ネットワークのグラフ理論メトリックを変調します

脳卒中患者の脳ネットワーク動態を調整するためのプログラム可能なソフト空気圧ロボットの実現可能性を調査しました。多様な人間とロボットの相互作用モードとfNIRSベースのグラフ理論解析が用いられています。まず、ロボットシステムを起動し、2本のエアポンプ電源ケーブルを電源コンセントとソフト空気式グローブに接続します。

参加者が柔らかい空気圧ロボットを患部の手に装着し、手のひらと指にしっかりとフィットするようにサポートします。ベルクロストラップでロボットを固定し、親指の背側から手掌側の指骨隆起までしっかりと位置を固定します。次に、コントロールインターフェースで適切なインフレ/デフレーションモードを選択します。

参加者に不快感を与えないようにパラメータ設定を確認してください。連続波関数近赤外分光法を使って、すべての参加者からデータを記録します。690ナノメートルおよび830ナノメートルの波長で近赤外線を放射し、100ヘルツのサンプリング周波数で大脳皮質の下2〜3センチメートルまで貫通します。

次に、適切なサイズの機能的な近赤外分光キャップを選択します。センサー番号ラベルを額の中心よりやや上に位置し、10-20脳波計(EEG)システムのFpZとCzの光学を整列させます。検出器や光源は柔軟なヘッドバンドで固定し、皮膚に最適に接触するようにしましょう。

データ収集中は、参加者に静かでリラックスした状態を保ち、頭を動かさず目を開けているよう指示します。正式なデータ収集を始める前に、参加者に眠らないように2分間静かに休むよう指示してください。機能する近赤外分光システムに接続されたコンピュータのソフトウェアインターフェースから実験プロトコルを選択します。

信号のキャリブレーションを行い、光漏れを最小限に抑え、75%以上の信号強度を最小限に抑えることを目指します。キャリブレーションが失敗した場合は、センサーの配置を調整して再度キャリブレーションを行います。光極センサーには、特定の波長で近赤外線光を放出・検出するために設計された発光ダイオードと光検出器が含まれています。

ソフトウェアインターフェースから、参加者にリラックスして頭を動かさないように指示しながら大脳皮質のデータ記録を開始します。ランダム化されたシーケンスに従って実験課題を開始し、脳の酸素供給や血行動態に関するデータを継続的に収集します。作業完了後はデータ取得を停止し、記録された実験データを安全に保存してください。

次に、脳領域全体のオキシヘモグロビン濃度の変化を可視化して、三次元の脳活性化マップを作成します。解剖学的ランドマークと国際10-20システムを用いて、機能的な近赤外分光チャネルを対応する脳領域に投影します。最後に、関数的近赤外分光データから導かれた関数的連結行列から、クラスタリング係数、平均経路長、スモールワールド指数、グローバル効率、次数中心性、固有ベクトル中心性などのグラフ理論指標を抽出します。

合計10名の脳卒中患者が研究に参加し、安静状態評価、スローモードロボット療法、ファストモードロボット療法をランダム順に受けました。ソフト空気圧ロボットとの相互作用後、クラスタリング係数、平均経路長、グローバル効率に有意な改善が見られましたが、スモールワールド指数、次数中心性、固有ベクトル中心性は有意に変化しませんでした。ソフトロボット療法は、分散型脳ネットワークのトポロジー的組織化をクラスタリング係数、平均経路長、全体効率において効果的に変調します。

これらの結果は、脳卒中リハビリテーションにおける神経連結性の強化と脳ネットワーク再編成を促進する理論的ソフトロボット介入の可能性を強調しています。ロボット支援リハビリテーション介入が脳卒中生存者の機能的転帰向上を示しています。これらは高度な神経画像技術や計算技術を統合し、患者の神経生理学的プロファイルに合わせた介入を行うべきです。