Роботизированная система верхних конечностей, управляемая интерфейсом мозг-компьютер, для улучшения повседневной деятельности пациентов с инсультом

Наш протокол оценивает ассистивного робота верхних конечностей, управляемого ИМК, для реабилитации после инсульта с использованием сигналов ЭЭГ и ЭОГ для улучшения бимануальной функции. Он оценивает функциональные улучшения с помощью BeBiTS, продвигая вспомогательную нейрореабилитацию.

Этот метод приносит пользу пациентам с постинсультной гемиплегией, помогая паретической функции руки. Он также может помочь пациентам с двигательными нарушениями из-за травм спинного мозга или нейродегенеративных заболеваний.

Этот метод соединяет моторное намерение и выполнение с помощью ЭЭГ ЭЭГ, позволяя пациентам с инсультом управлять роботизированной рукой. Он улучшает бимануальную функцию, повышая независимость в повседневной деятельности по сравнению с обычными вспомогательными подходами.

Пациенты могут столкнуться с трудностями, если они впервые проходят тренировку моторных образов. Таким образом, необходимы соответствующие рекомендации и инструкции для обеспечения кинестетической моторной визуализации.

Робот верхних конечностей, управляемый DCI, включает в себя компоненты нейрореабилитации, такие как нейропластичность и моторное обучение. Эта система может быть расширена для двигательной реабилитации у пациентов с инсультом, а также детским церебральным параличом и нейродегенеративными заболеваниями.

[Инструктор] Для начала предоставьте всем набранным пациентам подробную информацию об экспериментальной процедуре. Получите подписанное информированное согласие от каждого участника. После заполнения формы согласия оцените 10 пунктов оценки BeBiTS, прежде чем обучать робота BCI в удобном кресле перед столом. Запустите интерфейс мозг-компьютер или систему ИМК. Наденьте колпачок на голову пациента и подключите усилитель. В исходном модуле выберите EegoModule, а затем режим импеданса и нажмите «Старт», чтобы активировать модуль. Обратите внимание на синий свет, указывающий на активацию. Убедитесь, что импеданс ниже 10 килоОм. Затем нажмите стоп в исходном модуле. Измените режим на ЭЭГ для потоковой передачи данных. Нажмите «Пуск» и проверьте качество сигнала. Для калибровки EOG в модуле задач задайте количество подсказок. Попросите участника выполнять короткие боковые движения глаз, следуя за 10 стрелками, появляющимися на экране. Проверьте график результатов сразу после тренировки. Для калибровки ЭЭГ выберите модуль задач «Калибровка ЭЭГ» и установите количество сигналов в модуле задач равным пяти. В модуле обратной связи установите латеральность в сторону роботизированной руки. Убедитесь, что параметр display pacman не выбран. Теперь попросите участника представить, как он сжимает кулак, когда на черном экране появляется подсказка, представьте сжатие кулака, а затем просмотрите график результатов. После тренировки ЭОГ и ЭЭГ установите параметры для конкретной целевой частоты, представляющей интерес, референсного значения и порога, которые отличают намерение сжать кулак. Используя настроенные параметры, перейдите к обучению с обратной связью с помощью интерфейса pacman. С помощью USB-ключа можно беспроводно подключить вспомогательную роботизированную руку к компьютеру. Затем попросите участника надеть робота и выполнить оценку BeBiTS. Дождитесь появления белого индикатора на экране, указывающего на состояние готовности. После подтверждения попросите участника переместить глаза в одну сторону, чтобы изменить свет на зеленый. Когда загорится зеленый свет, попросите их представить, как они сжимают кулак. С помощью робота помогите участнику сжать кулак и выполнить задание. Выполнив задание, попросите участника следить за красным светом на экране. Если участник хочет открыть руку, он может двигать глазами, чтобы изменить цвет света обратно на белый. Наконец, пациента снова оценивают после BeBiTS с использованием роботизированной системы BCI. Значения ЭОГ хорошо обученного участника показали последовательные испытания, в которых средняя кривая достигала порогового уровня, а результаты их ЭЭГ четко дифференцировали состояние покоя и моторные изображения. Напротив, исследования ЭОГ плохо обученного участника были непоследовательными, средняя кривая не соответствовала пороговому уровню, а в их результатах ЭЭГ отсутствовало четкое различие между состоянием покоя и моторными изображениями. Участники P1, P4 и P5 не смогли выполнить большинство задач как до, так и после оценки BeBiTS. Участник P3 первоначально набрал баллы в оценке до BeBiTS, но не показал никаких баллов в оценке после BeBiTS после недостаточной подготовки. Участники P2 и P6-P8 показали улучшение в выполнении некоторых задач во время оценки после BeBiTS по сравнению с оценкой до BeBiTS.