Method Article

Sterowany interfejsem mózg-komputer system robotyczny kończyny górnej do usprawniania codziennych czynności u pacjentów po udarze mózgu

DOI:

10.3791/67601

⸱

April 18th, 2025

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
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

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

To badanie wprowadza system interfejsu mózg-komputer (BCI) dla pacjentów po udarze, który łączy sygnały elektroencefalografii i elektrookulografii w celu kontrolowania ręki robota kończyny górnej, usprawniając codzienne czynności. W ocenie wykorzystano Berliński Dwuręczny Test na Udar Mózgu (BeBiTS).

Abstract

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

To badanie wprowadza sterowanego przez interfejs mózg-komputer (BCI) robota wspomagającego kończyny górne do rehabilitacji po udarze. System wykorzystuje sygnały elektroencefalogramu (EEG) i elektrookulogramu (EOG), aby pomóc użytkownikom wspomóc funkcję kończyny górnej w codziennych zadaniach podczas interakcji z ręką robota. Oceniliśmy skuteczność tego systemu robota BCI za pomocą Berlińskiego Dwuręcznego Testu Udaru (BeBiTS), zestawu 10 codziennych zadań życiowych angażujących obie ręce. W badaniu wzięło udział ośmiu pacjentów po udarze, ale tylko czterech uczestników było w stanie przystosować się do treningu systemu robotów BCI i wykonać postBeBiTS. Warto zauważyć, że gdy wynik preBeBiTS dla każdej pozycji wynosił cztery lub mniej, system robotów BCI wykazał większą skuteczność wspomagającą w ocenie postBeBiTS. Co więcej, nasza obecna robotyczna ręka nie pomaga w funkcjach ramienia i nadgarstka, co ogranicza jej zastosowanie w zadaniach wymagających skomplikowanych ruchów dłoni. Potrzeba więcej uczestników, aby potwierdzić skuteczność szkolenia systemu BCI-robot, a przyszłe badania powinny rozważyć wykorzystanie robotów, które mogą pomóc w szerszym zakresie funkcji kończyn górnych. Badanie to miało na celu określenie zdolności systemu BCI-robot do wspomagania pacjentów w wykonywaniu codziennych czynności.

Introduction

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Upośledzenie funkcji kończyny górnej spowodowane udarem ogranicza zdolność do wykonywania codziennych czynności, zwłaszcza zadań dwuręcznych1. Rehabilitacja ręki jest zatem kluczowym elementem rehabilitacji po udarze, a terapia lustrzana2 i Terapia Ruchowa Wywołana Ograniczeniami (CIMT)3 są dobrze znanymi podejściami. Ostatnie badania wskazują, że systemy robotów Brain-Computer Interface (BCI) oparte na EEG mogą być skuteczną terapią wspomagającą poprawę odzyskiwania funkcji ręki u pacjentów po udarze4,5,6

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Protocol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Komisja Rewizyjna Szpitala Bundang w Seulu dokonała przeglądu i zatwierdziła wszystkie procedury eksperymentalne (IRB No. B-2205-756-003). Zrekrutowaliśmy ośmiu pacjentów z udarem mózgu i dokładnie wyjaśniliśmy istotne szczegóły przed uzyskaniem ich zgody. Po uzyskaniu świadomej zgody, protokół przebiega w następujący sposób: przed treningiem BCI przeprowadzamy ocenę BeBiTS, a następnie trening BCI z wykorzystaniem EOG i EEG. Następnie uczestnicy zakładają robota, aby przeprowadzić kolejną ocenę BeBiTS (Rysunek 1).

1. Konfiguracja systemu szkolenia robotów BCI

  1. Rekrutacja pacjentów <....

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Results

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Rysunek 12 pokazuje wyniki treningu EOG i EEG. Rysunek 12A przedstawia wyniki dobrze wyszkolonego uczestnika. Wartości treningu EOG są spójne, a średnia (pomarańczowa pogrubiona linia) prawidłowo osiąga linię progową. Wyniki treningu EEG również wyraźnie rozróżniają linie niebieskie (stan spoczynku) i czerwone (obrazowanie motoryczne).

Natomiast Rysunek 12B pokazuje wyniki uczestnika, który nie trenował dob.......

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Discussion

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

W ramach tego badania zaprezentowano system robotyczny wspomagający kończynę górną BCI, który wspiera pacjentów po udarze mózgu w wykonywaniu codziennych zadań. Oceniliśmy skuteczność zadań bimanualnych za pomocą testu BeBiTS15 i wdrożyliśmy szkolenie z obsługi robota wspomagającego kończynę górną za pomocą systemu BCI14. Takie podejście, w przeciwieństwie do konwencjonalnych procedur rehabilitacyjnych, pozwala pacjentom aktywnie angażować się w powrót do zdrowia poprzez ko.......

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Disclosures

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Autorzy nie mają do zadeklarowania konfliktu interesów.

Acknowledgements

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Ta praca była wspierana przez niemiecko-koreański program współpracy międzynarodowej w zakresie robotyki i lekkiego budownictwa/Carbon finansowany przez Federalne Ministerstwo Edukacji i Badań Republiki Federalnej Niemiec oraz koreańskie Ministerstwo Nauki i Technologii Informacyjnych (grant nr P0017226)

....

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
BCI2000przeznaczenia o otwartym kodzie źródłowymdo badań nad interfejsem mózg-komputer (BCI), który jest bezpłatny do użytku niekomercyjnego
BrainVision LSL Viewer Brain Products GmbHporęczne narzędzie do monitorowania strumieni LSL EEG i markerów.
eego mini wzmacniacz z 8-kanałowymi (F3, F4, C3, Cz, C4, P3, P4, EOG) oryginalnymi nasadkami waveguard Ant Neuro, HolandiaKompaktowa i lekka konstrukcja: Mini wzmacniacz eego jest mały i lekki, oferując doskonałą przenośność i przydatność do nagrywania EEG w różnych środowiskach.
Neomano neofect, KoreaMateriał rękawicy: Skóra, rzep, Tkanina antypoślizgowa
Materiał drutu: Gwint syntetyczny
Waga: 65 g (bez batt.)
zakrywa trzy palce: kciuk, palec wskazujący i środkowy
Komputer osobisty ( PC) z niestandardowym oprogramowaniem BCI laptop z oknem
system oprogramowania ogólnego

References

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  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.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Tags

Brain Computer InterfaceUpper Limb RobotStroke RehabilitationEEG EOG SignalsRobotic Hand ControlBimanual FunctionMotor Imagery TrainingNeuro RehabilitationDaily Living ActivitiesBeBiTS Assessment

Related Articles