April 18th, 2025
본 연구는 뇌졸중 환자를 위한 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 시스템을 소개하고 있으며, 이 시스템은 뇌파검사와 전기굴절 신호를 결합하여 상지 로봇 손을 제어하여 일상 활동을 향상시킵니다. 이 평가는 BeBiTS(Berlin Bimanual Test for Stroke)를 사용했습니다.
우리의 프로토콜은 양손 기능을 향상시키기 위해 EEG 및 EOG 신호를 사용하여 뇌졸중 재활을 위한 BCI 제어 상지 보조 로봇을 평가합니다. BeBiTS를 통해 기능 개선을 평가하여 보조 신경 재활을 발전시킵니다.
이 기술은 마비된 손 기능을 보조하여 뇌졸중 후 편마비 환자에게 도움이 됩니다. 또한 척수 손상이나 신경퇴행성 질환으로 인한 운동 장애가 있는 환자에게도 도움이 될 수 있습니다.
이 기술은 EEG EOG를 사용하여 운동 의도와 실행을 연결하여 뇌졸중 환자가 로봇 손을 제어할 수 있도록 합니다. 양손 기능을 향상시켜 기존의 보조 접근 방식에 비해 일상 생활 활동의 독립성을 향상시킵니다.
환자는 운동 이미지 훈련을 처음 경험하는 경우 어려움에 직면할 수 있습니다. 따라서 운동 감각 운동 이미지를 보장하기 위해 적절한 지침과 지침이 필요합니다.
DCI 제어 상지 로봇은 신경가소성 및 운동 학습과 같은 신경 재활 구성 요소를 포함합니다. 이 시스템은 뇌졸중, 뇌성마비 및 신경퇴행성 질환 환자의 운동 재활로 확장될 수 있습니다.
[강사] 시작하려면 모집된 모든 환자에게 실험 절차에 대한 자세한 정보를 제공하십시오. 각 참가자로부터 서명된 정보에 입각한 동의를 얻습니다. 동의서를 작성한 후 책상 앞의 편안한 의자에서 BCI 로봇을 훈련시키기 전에 BeBiTS 평가의 10개 항목을 평가하십시오. 뇌-컴퓨터 인터페이스 또는 BCI 시스템을 시작합니다. 환자의 머리에 캡을 씌우고 앰프를 연결합니다. 소스 모듈에서 EegoModule을 선택한 다음 임피던스 모드를 선택한 다음 시작을 눌러 모듈을 활성화합니다. 활성화를 나타내는 파란색 표시등을 관찰하십시오. 임피던스가 10킬로옴 미만인지 확인하십시오. 그런 다음 소스 모듈에서 중지를 누릅니다. 데이터 스트리밍을 위해 모드를 EEG로 변경합니다. 시작을 누르고 신호 품질을 확인합니다. EOG 보정의 경우 작업 모듈에서 큐 수를 설정합니다. 참가자에게 화면에 나타나는 10개의 화살표에 따라 짧은 측면 안구 운동을 수행하도록 지시합니다. 훈련 직후 결과 그래프를 확인합니다. EEG 보정의 경우 EEG 보정 작업 모듈을 선택하고 작업 모듈의 큐 수를 5개로 설정합니다. 피드백 모듈에서 로봇 손의 측면으로 측면성을 설정합니다. 디스플레이 pacman이 선택되어 있지 않은지 확인합니다. 이제 참가자에게 프롬프트가 검은색 화면에 나타나면 주먹을 쥐고 있다고 상상한 다음 결과 그래프를 검토하도록 지시합니다. EOG 및 EEG 훈련 후 주먹을 쥐는 의도를 구별하는 특정 목표 관심 빈도, 기준 값 및 임계값에 대한 매개변수를 설정합니다. 구성된 매개변수를 사용하여 pacman 인터페이스를 사용하여 피드백 교육을 진행합니다. USB 동글을 사용하여 보조 로봇 손을 컴퓨터에 무선으로 연결합니다. 다음으로 참가자에게 로봇을 착용하고 BeBiTS 평가를 수행하도록 합니다. 준비 상태를 나타내는 화면의 흰색 표시등이 나타날 때까지 기다립니다. 확인 후 참가자에게 눈을 한쪽으로 움직여 조명을 녹색으로 바꾸도록 지시합니다. 녹색 불이 나타나면 주먹을 꽉 쥐는 모습을 상상해 보라고 지시한다. 로봇을 사용하여 참가자가 주먹을 쥐고 작업을 수행할 수 있도록 도와줍니다. 작업을 완료한 후 참가자에게 화면의 빨간불을 관찰하도록 지시합니다. 참가자가 손을 벌리고 싶다면 눈을 움직여 밝은 색을 다시 흰색으로 바꿀 수 있습니다. 마지막으로 환자는 BCI 로봇 시스템을 사용하여 BeBiTS 후 다시 평가됩니다. 잘 훈련된 참가자의 EOG 값은 평균 곡선이 임계값 수준에 도달하고 EEG 결과가 휴식 상태와 운동 이미지를 명확하게 구별하는 일관된 시도를 보여주었습니다. 대조적으로, 제대로 훈련되지 않은 참가자의 EOG 시험은 평균 곡선이 임계값 수준을 충족하지 못하는 등 일관성이 없었고 EEG 결과는 휴식 상태와 운동 이미지 사이의 명확한 구분이 부족했습니다. 참가자 P1, P4 및 P5는 BeBiTS 사전 및 사후 평가 모두에서 대부분의 작업을 수행하지 못했습니다. 참가자 P3는 처음에 BeBiTS 이전 평가에서 점수를 얻었지만 부적절한 교육 후 BeBiTS 후 평가에서 점수를 얻지 못했습니다. 참가자 P2 및 P6에서 P8은 BeBiTS 이전 평가와 비교하여 BeBiTS 후 평가 중에 일부 작업에서 개선을 보였습니다.
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본 연구는 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 시스템을 평가하여, 뇌파(EEG)와 눈 운동 전위(EOG) 신호를 이용하여 상지 보조 로봇 장치를 제어하는 뇌졸중 재활용 시스템을 평가합니다. 베를린 뇌졸중 이수 검사(BeBiTS)를 통해 뇌졸중 환자의 이수 기능 개선을 평가하고, 운동 의도와 실행을 연결합니다.