후 스트로크 균형 재활을위한 신경 근육 전기 자극 시스템과 저가 센서를 통합하는 인간 - 기계 인터페이스

이 절차의 전반적인 목표는 균형 회복을 위한 저비용 HMI(Human Machine Interface)에 비디오 게임 센서 기술을 적용하는 것입니다. 이를 위해서는 먼저 모바일 뇌체 영상 또는 MoBI 장비와 소프트웨어를 설정해야 합니다. 두 번째 단계는 신체에 MoBI 센서를 배치하여 생리학적 데이터를 캡처하는 것입니다.

다음으로, 시선 추적기를 사용하여 뇌졸중 후 시각적 추적 안구 움직임을 평가합니다. 시선추적은 시선 관련 지표가 뇌졸중 후 안구 운동 결핍을 묘사하는 데 도움이 될 수 있음을 보여주며, 이는 시운동 균형 요법을 계획하는 데 관련될 수 있습니다. 그런 다음 MoBI에서 시운동 균형 요법의 도움을 받는 신경근 전기 자극 또는 NMES용 센서를 보정합니다.

마지막 단계는 시운동 균형 요법 중에 저비용 센서에서 다중 센서 데이터를 수집하는 것입니다. 우리는 균형 상실로 고통받는 뇌졸중 환자를 위한 가정 기지 재활을 위해 이 기술을 확장하고 있습니다. 저희 시스템에는 시선 기반, 예후 이중 및 단일 시선 스펙트럼이 시운동 균형 요법의 중요한 성분으로 포함됩니다.

따라서 이 패러다임 전환 기술은 뇌졸중 후 시각 시스템, 운동 시스템 및 균형 시스템이 어떻게 함께 걷고 훈련을 통해 재활을 시도하는지 포착합니다. 따라서 원칙적으로 이 기술은 자폐 스펙트럼 장애, 파킨슨병, 외상성 뇌 손상 및 우울증으로 인한 정신 운동 장애와 같은 다른 조건에서도 사용할 수 있습니다. 이 훈련 시스템에서 모두 재활 할 수 있습니다.

시각적 바이오 피드백을 표시하기 위해 프로젝션 스크린을 가져오는 것으로 시작합니다. 화면 중앙이 피사체의 눈높이가 되도록 높이를 조정합니다. 그런 다음 모션 캡션 센서를 프로젝션 스크린 앞에 놓고 모션 캡처 볼륨에 조준합니다.

모션 캡처의 볼륨이 모션 캡처 센서 앞에서 1.5미터에서 2.5미터인지 확인합니다. 그런 다음 모션 캡처 센서에서 약 2.0m 떨어진 바닥에 밸런스 보드를 놓습니다. 전신이 움직일 수 있도록 밸런스 보드 주변에 충분한 공간을 두십시오.

NMES 시스템에서 근전도 검사(EMG)를 위한 센서 배치를 시작하려면 피험자에게 의자에 앉으라고 요청합니다. EMG 및 NMES 전극을 피험자의 내측 비복근 및 경골 전방근에 양측으로 놓습니다. 그런 다음 전극을 무선 NMES 시뮬레이터 시스템에 연결합니다.

다음으로, 국제 10-20 시스템에 따라 피험자의 머리에 뇌파 또는 EEG 캡을 씌웁니다. 무선 EEG 헤드셋에 연결하기 전에 전도성 페이스트를 사용하여 여기에 보이는 전극을 두피에 부착하십시오. 한쪽 눈 위와 아래에 두 개의 수동 EEG 전극을 배치하여 수직 유전도(EOG)를 캡처합니다.

각 눈의 바깥쪽 캠퍼스에 두 개를 더 추가하여 수평 EOG를 캡처합니다. 마지막으로, EEG 참조 전극 역할을 하도록 피험자의 귓불에 두 개의 수동 EEG 전극을 배치합니다. 먼저 아이 트래커를 비주얼 피드백 컴퓨터 모니터 바로 아래에 놓고 USB 3 포트를 사용하여 비주얼 피드백 컴퓨터에 연결합니다.

그런 다음 피험자에게 시선 추적기에서 50cm 떨어진 책상에 앉도록 요청하고 피험자의 눈이 모니터 중앙에 오도록 시각적 피드백 컴퓨터 모니터를 조정합니다. 시각적 피드백 컴퓨터에서 눈 부족 서버와 눈 부족 when-you-eye를 열어 Gooey가 피사체의 눈을 감지했는지 확인하고 이후에 아이 트래커 보정 루틴을 수행합니다. 다음으로, 피험자에게 시각적 단서가 있는지 시각적 피드백 컴퓨터 모니터를 똑바로 보도록 요청하십시오.

Gooey에서 calibrate 탭을 클릭하여 아이 트래커 캘리브레이션 루틴을 실행합니다. smart eye 폴더에서 시각적 밑줄 stimulus dot exc를 실행하여 가상 현실 기반 인터페이스를 실행합니다. 그런 다음 smart eye 폴더에 있는 smart eye dot exc 프로그램을 실행하여 가상 현실 기반 작업과 동기화된 피사체의 시선 응시 데이터를 획득합니다.

뇌졸중 후 추적 안구 움직임을 평가하기 위해 피험자에게 시각적 피드백 컴퓨터 화면의 다양한 위치에서 고정되고 움직이는 시각적 자극을 따라가도록 요청합니다. 먼저 아이 트래커와 밸런스 보드 센서를 시각적 피드백 컴퓨터에 연결합니다. 밸런스 보드 또는 BB 센서를 켭니다.

BB 센서의 버튼을 눌러 메뉴에서 리모컨을 검색할 수 있도록 합니다. 시스템의 작업 표시줄에서 표시 또는 숨기기 아이콘을 클릭하고 Bluetooth 장치 아이콘을 클릭합니다. 그런 다음 추가된 장치 옵션을 클릭하고 코드를 시각적 피드백 컴퓨터에 사용하지 않고 BB를 블루투스 장치로 페어링합니다.

밸런스 보드가 시각적 피드백 컴퓨터에 연결되면 VBT 폴더를 열고 We BB 인터페이스 dot m 파일을 실행하여 Matt lab BB 인터페이스를 설정합니다. 피험자를 밸런스 보드 위에 서게 합니다. OK(확인)를 클릭하여 보정을 시작한 다음 피험자의 체중을 입력하고 OK(확인)를 다시 클릭합니다.

그런 다음 모션 캡처 센서를 데이터 수집 컴퓨터에 연결하고 전원을 켜고 녹색 표시등으로 표시되는 완전히 부팅되었는지 확인합니다. LSL 폴더를 열고 Mocap 소프트웨어를 시작하여 모션 캡처 센서 데이터의 스트리밍을 시작합니다. 데이터 수집 컴퓨터에 연결된 EEG 및 EOG 데이터 수집 시스템을 켭니다.

이렇게 하려면 먼저 LSL 폴더를 열고 LSL dot cmd를 사용하여 오픈 바이브 어태챠션 서버를 엽니다. 마지막으로 EEG 및 EOG 메뉴에서 emotive EPOC를 선택하고 드라이버 속성을 클릭하여 모듈을 구성합니다. 그런 다음 연결을 클릭하고 재생을 클릭하여 획득 서버를 시작합니다.

피험자에게 밸런스 보드 위에 서서 안전 벨트를 부착하도록 요청하는 것으로 시작합니다. 자극 주파수를 20 hurtz로 설정하여 직립 서기를 위한 최소 기준선 NMES 수준을 설정합니다. 그런 다음 직립 상태가 될 때까지 데이터 수집 컴퓨터에 설치된 NMES 소프트웨어의 펄스 폭과 전류 레벨을 높입니다.

NMES 보조 VBT의 경우, 피험자에게 의자에 앉아서 발로 밸런스 보드에 발을 올려놓고 모션 캡처 센서를 바라보도록 요청합니다. 다중 센서 교정 데이터를 수집하기 위해 데이터 수집 폴더에서 calib 센서 프로그램을 실행합니다. 마지막으로, 피험자에게 시각적 피드백의 질량 중심 위치에 영향을 미치는 다른 방향으로 자체 시작 최대 도달 거리 이동을 수행하도록 요청합니다.

먼저 데이터 수집 폴더에서 collect baseline 프로그램을 실행하여 baseline 휴식 상태, 눈 뜨기, 다중 센서 데이터를 수집합니다. 이를 위해 피험자에게 2분 동안 가만히 서서 시각적 피드백에서 질량 중심 위치를 똑바로 바라보라고 요청합니다. 그런 다음 데이터 수집 폴더에서 수집된 VBT 프로그램을 실행하여 VBT 중에 센서 데이터를 수집합니다.

시각적 피드백 컴퓨터 비디오 출력을 프로젝션 화면에 연결하고 시각적 피드백 컴퓨터의 VBT 폴더에 있는 스마트 IVRT 작업 dot exe 파일을 실행하여 스마트 IVRT 작업 Gooey를 시작합니다. 그런 다음 피험자에게 컴퓨터 화면의 오디오 및 시각적 프롬프트에 주의를 기울이고 무작위로 제시된 주변 목표물을 향해 가능한 한 빨리 커서를 조종하도록 요청합니다. 이동 단계가 끝나면, 피험자에게 커서를 목표 위치에 1초 동안 올려놓으라고 한다.

주변 유지 단계 이후, 시스템이 피험자의 압력 중심의 두 개의 d 좌표와 응시 데이터의 두 개의 d 좌표를 획득하는 동안 피험자에게 중앙 유지 위치로 돌아가도록 요청합니다. 시선 응시 특징은 뇌졸중 후 VBT 데이터와 나중에 비교하기 위해 부드러운 추격 작업 중 피험자의 성능을 정량화하기 위해 시선 추적기로 수집되었습니다. 그런 다음 VBT의 경우, 프로토콜은 시각적 피드백을 통해 신호를 받으면서 균형을 잃지 않고 가능한 한 빨리 자발적으로 압력 중심 위치를 이동할 수 있는 피험자의 능력을 정량화하기 위해 기능적 도달 작업을 수정하는 데 사용되었습니다.

여기서, EOG 데이터는 VBT 동안 FD 비율 또는 대상에 대한 고정 기간의 비율과 커서에 대한 고정 지속 시간이 증가한 반면 정규화된 평균 제곱 오차는 감소했음을 보여줍니다. 이 절차를 시도하는 동안 뇌졸중 환자의 안전과 편안함을 고려하는 것이 매우 중요합니다. 우리는 가상 현실 기반 균형 재활 시스템이 뇌졸중 환자의 균형 장애를 해결하는 데 효과적일 것으로 기대합니다.

따라서 이 절차를 따를 경우, 균형 및 이동성에 대한 임상적 측정과 같은 다른 추가 임상 측정은 뇌졸중 환자의 기능 결핍에 대한 포괄적인 그림을 얻을 수 있고 재활에서 이 문제를 포괄적으로 해결할 수 있도록 다른 표준 임상 매개변수와 비교하여 정량적 측정이 얼마나 중요한지 종합적으로 파악하기에는 거리가 멀 수 있습니다.