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

Nasz protokół ocenia sterowanego BCI robota wspomagającego kończynę górną do rehabilitacji udarowej przy użyciu sygnałów EEG i EOG w celu poprawy funkcji oburęcznych. Ocenia poprawę funkcjonalną za pomocą BeBiTS, rozwijając wspomagającą rehabilitację neurologiczną.

Technika ta jest korzystna dla pacjentów z porażeniem połowiczym po udarze, wspomagając niedowładną funkcję ręki. Może również pomóc pacjentom z upośledzeniem motorycznym spowodowanym urazami rdzenia kręgowego lub chorobami neurodegeneracyjnymi.

Technika ta łączy intencję motoryczną i jej wykonanie, wykorzystując EEG EOG, umożliwiając pacjentom po udarze sterowanie ręką robota. Poprawia funkcjonowanie oburęczne, zwiększając niezależność w codziennych czynnościach życiowych w porównaniu z konwencjonalnymi podejściami wspomagającymi.

Pacjenci mogą napotkać trudności, jeśli po raz pierwszy doświadczają treningu obrazowania motorycznego. Dlatego potrzebne są odpowiednie wskazówki i instrukcje, aby zapewnić kinestetyczne obrazy motoryczne.

Robot kończyny górnej sterowany DCI obejmuje elementy rehabilitacji neurologicznej, takie jak neuroplastyczność i uczenie motoryczne. System ten może być rozszerzony o rehabilitację ruchową u pacjentów po udarze mózgu, porażeniu mózgowym i chorobach neurodegeneracyjnych.

[Instruktor] Na początek przekaż wszystkim zrekrutowanym pacjentom szczegółowe informacje na temat procedury eksperymentalnej. Uzyskaj podpisaną świadomą zgodę od każdego uczestnika. Po wypełnieniu formularza zgody oceń 10 pozycji oceny BeBiTS przed szkoleniem robota BCI na wygodnym krześle przed biurkiem. Uruchom interfejs mózg-komputer lub system BCI. Umieść nasadkę na głowie pacjenta i podłącz amplifier. W module źródłowym wybierz EegoModule, a następnie tryb impedancji i naciśnij start, aby aktywować moduł. Obserwuj niebieskie światło wskazujące aktywację. Upewnij się, że impedancje są poniżej 10 kiloomów. Następnie naciśnij stop w module źródłowym. Zmień tryb na EEG do strumieniowego przesyłania danych. Naciśnij start i sprawdź jakość sygnału. W przypadku kalibracji EOG, w module zadań, ustaw liczbę cue. Poinstruuj uczestnika, aby wykonał krótkie boczne ruchy gałek ocznych, podążając za 10 strzałkami pojawiającymi się na ekranie. Sprawdź wykres wyników zaraz po treningu. Aby przeprowadzić kalibrację EEG, wybierz moduł zadaniowy kalibracji EEG i ustaw liczbę wskazówek w module zadaniowym na pięć. W module informacji zwrotnej ustaw lateralność po stronie ręki robota. Upewnij się, że opcja Display pacman nie jest zaznaczona. Teraz poinstruuj uczestnika, aby wyobraził sobie, że zaciska pięść, gdy monit wyobraź sobie, że zaciska pięść, pojawia się na czarnym ekranie, a następnie przejrzyj wykres wyników. Po treningu EOG i EEG ustaw parametry dla konkretnej częstotliwości docelowej będącej przedmiotem zainteresowania, wartości referencyjnej i progu, które wyróżniają zamiar zaciśnięcia pięści. Korzystając ze skonfigurowanych parametrów, kontynuuj trening informacji zwrotnej za pomocą interfejsu pacman. Za pomocą klucza USB możesz bezprzewodowo podłączyć robotyczną rękę wspomagającą do komputera. Następnie poproś uczestnika, aby założył robota i przeprowadził ocenę BeBiTS. Poczekaj, aż na ekranie pojawi się białe światło wskazujące stan gotowości. Po potwierdzeniu poinstruuj uczestnika, aby przesunął wzrok na bok, aby zmienić światło na zielone. Kiedy pojawi się zielone światło, poinstruuj ich, aby wyobrazili sobie, że zaciskają pięść. Korzystając z robota, pomóż uczestnikowi w zaciśnięciu pięści i wykonaniu zadania. Po wykonaniu zadania poinstruuj uczestnika, aby obserwował czerwone światło na ekranie. Jeśli uczestnik chce otworzyć dłoń, może przesunąć oczy, aby zmienić kolor światła z powrotem na biały. Na koniec pacjent jest ponownie oceniany, po BeBiTS, przy użyciu systemu robota BCI. Wartości EOG dobrze wyszkolonego uczestnika wykazały spójne próby, w których średnia krzywa osiągnęła poziom progowy, a ich wyniki EEG wyraźnie różnicowały stan spoczynku i obrazowanie motoryczne. W przeciwieństwie do tego, próby EOG słabo wyszkolonego uczestnika były niespójne, przy czym średnia krzywa nie spełniała poziomu progowego, a wyniki EEG nie zawierały wyraźnego rozróżnienia między stanem spoczynku a obrazami motorycznymi. Uczestnicy P1, P4 i P5 nie wykonali większości zadań zarówno podczas oceny przed, jak i po BeBiTS. Uczestnik P3 początkowo uzyskał wynik w ocenie przed BeBiTS, ale nie wykazał żadnej punktacji w ocenie po BeBiTS po nieodpowiednim szkoleniu. Uczestnicy P2 i P6 do P8 wykazali poprawę w niektórych zadaniach podczas ocen po BeBiTS w porównaniu z ocenami sprzed BeBiTS