人机界面集成的低成本传感器，具有神经肌肉电刺激系统中风后康复平衡

Abstract

当在大脑中携带来自心脏血液的区域的动脉脉冲串或凝块阻碍血液流向脑部，从而防止氧和营养物质的递送中风引起。大约有一半的中风幸存者留下了某种程度的残疾。恢复性神经康复方法的创新迫切需要，以减少长期残疾。神经系统的重组其结构，功能和连接，以本征或外在刺激的响应的能力被称为神经可塑性。神经可塑性涉及脑卒中后功能障碍，而且在康复。有利neuroplastic改变可能与非侵入性的电疗变得容易，如神经肌肉电刺激（NMES）和感官电刺激（SES）。 NMES涉及运动神经和肌肉的协调电刺激电流的连续的短脉冲而SES invo激活它们感觉神经的LVES刺激导致从几乎没有感知到高度不愉快而变化的感觉电流。在这里，在康复过程积极皮质参与可能通过驱动与生物信号表示同步有源感知和意志努力非侵入电疗（肌电图（EMG），脑电图（EEG），眼电（EOG））来促进。要在资源贫乏的设置， 例如 ，在低收入和中等收入国家实现这一目标，我们在场外的现成视频游戏传感器技术利用最新进展提出了一种低成本的人机界面（HMI）。在本文中，我们讨论了低成本的现成的架子传感器具有无创电疗视觉听觉生物反馈，以帮助平衡康复过程中姿势控制集成了开源软件的界面。我们证明对健康志愿者的证明了概念。

Introduction

引起的脑，脊髓或视网膜梗死神经功能障碍的一个插曲叫脑卒中^1。中风是一个全球性的健康问题和残疾全球¹的第四大原因。在像印度和中国，世界上人口最多的两个国家的国家，因中风神经功能障碍被标记为隐藏疫情^2。一中风后的最常见的医疗并发症的是具有高达73％的在第一年后中风³报告发病瀑布。在中风后下跌是多方面的，既包括脊柱脊髓上和因素，如平衡和视觉空间忽视^4。通过Geurts并确定1同仁⁵综述）多方位受损最大重量双足站立，2）速度慢，3）定向的不精确性，和中移动4）单环子最大额面重量的变化如天平上小幅度因素秋天里SK。在日常活动所造成的影响可能是显著因为以前的作品表明，平衡与粗大运动功能^5，6日间能力和独立性有关。此外，Geurts和同事⁵建议除了肌力脊髓上多感觉整合（和肌肉协调^7）是用于其缺乏当前协议平衡恢复的关键。对多感觉整合，我们对volitionally驱动的非侵入性的电疗假设^8（NMES / SES）的是，这个适应性行为可以被塑造和患肢，使的NMES / SES辅助运动中调节的感觉输入活跃知觉便利大脑可以招募交替运动通路^9，如果需要，将这一信息反馈到后续的运动输出。

为了实现资源volitionally驱动NMES / SES辅助平衡训练国定贫困设定，低成本的人机界面（HMI）是通过利用现有的开源软件和最新进展在场外的现成的视频游戏传感器技术视觉听觉的生物反馈开发的。 NMES涉及已被证实可以改善肌肉强度和降低痉挛¹⁰神经和肌肉的协调电刺激。此外，SES涉及感觉神经的刺激电流唤起的感觉，其中前期发表的作品¹¹表明应用subsensory刺激在胫前肌单是有效的衰减姿势摆动。在这里，人机将互动中风后平衡疗法，其中volitionally驱动NMES / SES的脚踝肌肉会作为一个肌肉放大器（与NMES），以及增强传入反馈（与SES）期间成为可能感觉运动统合协助健康脚踝战略^12,13,14中姿势摇摆，以保持直立姿态。这是根据杜塔等 ⁸提出的假设，即通过非侵入性的电疗影响相关的脚踝肌肉的增加皮质兴奋性，可能使踝关节僵硬的改善脊髓以上调制。事实上，先前的工作已经表明，NMES / SES引起在皮质兴奋性持久的变化，可能作为共活化运动和感觉纤维^15,16的结果。此外，Khaslavskaia和Sinkjaer ¹⁷表明人类的存在NMES / SES的时间同步电机驱动皮质增强运动皮质兴奋性。因此，volitionally驱动NMES / SES可诱导脊髓反射短期的可塑性（ 例如 ，相互IA抑制^17）其中，通过降途径给定的运动神经元池项目皮质神经元能抑制通过在IA-抑制性的对抗性运动神经元池人类^18， 如图1，向邻perant调节模式（见杜塔等^8）。

图1：概念（在杜塔细节等人 ^21）基本交互式人机界面（HMI）来驱动压力（COP）的中心光标移到提示的目标，以改善下volitionally驱动的神经肌肉电刺激踝关节肌肉协调（NMES） -assisted visuomotor平衡疗法脑电图：脑电图，MN：α-运动神经元，IN：IA-抑制中间神经元，肌电图检查：肌电图，DRG：背根神经节。从⁸和³⁷再现。 请点击此处查看该图的放大版本。

该前 - 后（AP）的质量（COM）的中心位移进行通过踝plantarflexors（如内侧腓肠肌和比目鱼肌）和脊屈肌（如胫前肌），而内 - 外（ML）位移都受到脚踝反相器（例如胫前肌）和evertors（如腓骨长进行和肌肉芽孢）。因此，中风相关的脚踝损伤包括踝关节背屈肌肉无力，并增加了踝关节痉挛屈肌肌肉导致受损的姿势控制。这里，敏捷训练方案⁶可以在虚拟现实中利用（VR）基于游戏平台挑战动态平衡其中任务逐渐困难增大，这可能在预防跌倒⁶是比静态拉伸/重量移锻炼计划更为有效。例如，主题可以动态的平衡visuomotor任务，其中的难度，可以逐步提高到阿梅尔期间执行volitionally驱动NMES / SES协助AP和ML位移重量iorate卒中后特定的脚踝控制问题双足站立中移动。朝着一个资源贫乏的设置volitionally驱动NMES / SES辅助平衡疗法，我们提出这也可以从低用于数据收集低成本HMI移动脑/身体成像^{（MOBI）19，}对视觉听觉生物反馈在MoBILAB离线数据的勘探成本的传感器（见奥赫达等 ^20）。

Protocol

注意：HMI软件管道的基础上开发的免费的开源软件，并在关闭的，现成的低成本视频游戏传感器（详细信息：https://team.inria.fr/nphys4nrehab/software/和https： //github.com/NeuroPhys4NeuroRehab/JoVE）。该HMI软件管道在基于虚拟现实的游戏平台为visuomotor平衡疗法^（VBT）8修改功能范围的任务^（mFRT）21时提供的数据收集。

图2a示出了诊断眼跟踪器设置，其中所述视线特征为脑卒中后的残余函数的量化，使得在虚拟现实的视觉反馈可以相应地定制离线萃取。

图2b示出了用于VBT的实验装置。

图2：（ （b）该人机界面，其中所述软件接口整合生物信号传感器和运动捕捉到记录与神经肌肉电刺激系统（NMES）和感官电刺激（SES），用于中风后NMES移动脑/体成像数据的示意图/ SES辅助visuomotor平衡疗法。 NMES：神经肌肉电刺激，SES：感官电刺激，肌电图检查：肌电图，脑电图：脑电图，EOG：电图，扶贫：压力的中心，PC：个人计算机。从⁸和³⁷再现。 请点击此处查看该图的放大版本。

1.软件安装移动脑/体成像VBT在

1. 安装用于运动司机帽TURE（在https://code.google.com/p/labstreaminglayer/wiki/KinectMocap提供的安装程序）
   1. 下载并安装http://go.microsoft.com/fwlink/?LinkId=253187 Kinect的运行（运动捕捉传感器不应插入任何USB端口的计算机上）。
   2. 插上动力运动捕捉传感器进入通过接口电缆的USB端口。驱动程序会自动加载。
2. 安装驱动程序的眼动仪感应器（在提供安装过程http://github.com/esdalmaijer/EyeTribe-Toolbox-for-Matlab ）
   1. 从http://theeyetribe.com下载软件，启动应用程序并启动安装软件应用程序（眼动仪传感器不应插入任何USB端口的计算机上）。
   2. 插上电眼动仪传感器和驱动程序将自动加载。
3. 研究所所有驱动程序的平衡板（在规定（在http://www.colorado.edu/intphys/neuromechanics/cu_wii.html提供的安装程序安装程序）
   1. 下载并从http://www.colorado.edu/intphys/neuromechanics/CU_WiiBB.zip提取CU_WiiBB.zip
   2. 复制WiiLab文件夹微软windows操作系统的标准Program Files目录。
   3. 打开WiiLab文件夹中的Program Files目录，并以管理员身份运行的InstallWiiLab.bat文件安装平衡板。
4. 安装（在http://openvibe.inria.fr/how-to-connect-emotiv-epoc-with-openvibe/提供的安装程序）脑电/眼电驱动
   1. 下载并安装http://www.emotiv.com/apps/sdk/209/ SDK Emotiv公司
   2. 下载并安装https://code.google.com/p/labstreaminglayer/downloads/detail?name=OVAS-withLSL-0.14.3-3350-svn.zip与labstreaminglayer（LSL）OpenViBE采集服务器的分布式多SEnsor信号传输，时间同步和数据采集系统（在https://code.google.com/p/labstreaminglayer/提供的安装程序）。
5. 安装用于商业NMES刺激（在http://www.vivaltis.com/gammes/phenix/phenix-usb-neo-50-554-1.html#content详细信息）的驱动程序。

2.低成本传感器的位置移动脑/身体成像（MOBI）：开源人机界面软件管道为移动脑/身体成像^（MOBI）19低成本关闭现有的传感器（图2b），它可以适用于其他敏捷性训练计划。

1. 为MOBI可视反馈：
   1. 通过获得一个投影屏幕以显示在房间的一端的视觉生物反馈开始（推荐从受试者0.6米距离）。
   2. 调节高度，使屏幕的中心将在受试者的眼平。
2. 为MOBI动作捕捉：
   1. 将运动CApture传感器在投影屏幕的正前方，并在动作捕捉容积瞄准它。
   2. 确认动作捕捉的体积在动作捕捉传感器前面1.5米2.5米。
3. 平衡板放置的MOBI：
   1. 放置在地板上的平衡板，约2.0米的动作捕捉传感器路程。
   2. 周围留出平衡板足够的空间，以确保（改性功能到达任务²¹时即 ）全身运动。
4. EEG / EMG / EOG传感器配置为MOBI
   1. 让拍摄对象坐在面临的动作捕捉一把椅子，用自己的平衡板脚。
   2. 放置在记录（EMG）暨刺激（NMES / SES）双侧电极上主体的内侧腓肠肌（MG）和胫骨前（TA）的肌肉。然后，将它们连接到无线电刺激（NMES / SES）系统。
   3. 广场上的主题的脑电图（EEG）帽头部国际10以下 - 20系统。然后，将电极脑电图与-Fz，C3，CZ，C4，P3，Pz的，P4，PO7，奥兹，PO8导电膏 - 它们连接到无线耳机脑电图之前。
   4. 将上述导电浆料和下方的眼睛垂直EOG之一的两名脑电图电极，把两个电极用导电浆料在每只眼睛的水平EOG外眦。 （注：如果眼睛跟踪传感器未在中风后受试者使用，那么双边EOG被优选）。
   5. 将两个电极脑电图耳垂上作为参考电极。

中风后追求眼动3.眼动仪基础的评估

1. 让拍摄对象坐在一起下巴搁在舒适的高度可调展休息。然后，提高计算机显示器到一个方便的高度，使得眼睛大致朝向计算机显示器（ 图2a）的中心。
2. 将眼动仪 - [R从展休息oughly50厘米，并要求受直视计算机屏幕上的视觉线索。
3. 在“慧眼”文件夹校准眼动仪传感器运行EyeTribeWinUI.exe。受试者将被要求看一下电脑屏幕上的各种目标大约每2秒。一个典型的用户校准过程大约需要20秒才能完成。被检者的凝视点的（X，Y）坐标被记录为用于校准不同线索的目标。
4. 运行“Visual_Stimulus.exe”的慧眼文件夹中执行虚拟现实基础接口。随后运行中存在的“慧眼”文件夹来获取与该虚拟现实基于任务同步的受试者的眼睛注视数据“SmartEye.exe”计划。这个数据将用于中风后追求眼球运动的评估。

2394fig3.jpg“/>
图3：（ 一 ）表示压力（COP）的中心，需要visuomotor平衡疗法期间volitionally驱动到线索目标光标，（ 二 ）Visuomotor平衡疗法协议，其中受试者拨转计算机光标被驱动的外围设备的目标volitionally产生的扶贫之旅。复位可以用神经肌肉电刺激（NMES）和感官电刺激（SES），（ 三 ）视觉线索visuomotor平衡疗法实验装置的协助。从⁸和³⁷再现。 请点击此处查看该图的放大版本。

MOBI下4. NMES / SES辅助Visuomotor平衡疗法（VBT）

1. 连接眼球跟踪器和平衡板传感器到视觉反馈计算机（ 网络连接古尔2）。
   1. 确保眼动仪传感器通电，连接到电脑，而且它完全启动。启动“EyeTribe SERVER.EXE'和'EyeTribeWinUI.exe”可在“VBT”文件夹（见步骤1.3）。
   2. 确保平衡板传感器的电源。然后，按在平衡板传感器按钮使菜单中的远程发现。然后，点击系统任务栏中显示或隐藏图标，点击蓝牙设备图标。然后，点击“添加设备”选项，然后配对平衡板传感器作为蓝牙设备不使用代码的视觉反馈的计算机。一旦平衡板传感器连接到视觉反馈的电脑，打开“VBT”文件夹，然后运行WiiBBinterface.m文件建立Matlab-平衡板传感器接口（见步骤1.6）。
   3. 确保动作捕捉传感器上电后，连接到电脑，它完全启动（有一个绿色前面的LED）。打开LSL文件夹并启动“动作捕捉”软件，开始动作捕捉传感器数据流的（见步骤1.6）。
   4. 确保EEG / EOG数据采集系统的供电。然后，在现有的LSL文件夹openvibe采集服务器 - withlsl.cmd双击（见步骤1.6）。从菜单中选择相应的传感器硬件（ 即 “Emotiv公司EPOC”），并配置模块，如果有必要，通过单击“驱动程序属性”。然后，点击“连接”，然后点击“播放”开始采集服务器。
2. 用于校准的VBT传感器
   1. 问卒中后受站在平衡板与安全吊带（和部分体重支持，如果需要的话）。
   2. 设置必要根据临床观察垂直竖立的最小基线NMES水平（脉冲宽度和电流值）（ 即 ，零体重支持^）22。用于设置的最小基线NMES水平，人们可以在20Hz设定的刺激频率和然后增加脉冲宽度和/或电流电平，直到直立实现。这里，膝伸肌NMES需要产生足够的扭矩，以防止膝盖屈曲。
   3. 让拍摄对象进行影响COM和COP位置不同的范围动作。
   4. 为了收集多传感器校准数据，而主体执行各种自发最大覆盖不同的方向，影响质量中心（COM）的运动和压力中心运行的可用'CalibSensors.m“节目中的”DataCollect'夹在视觉反馈（COP）的位置。

从低成本传感器5.多传感器数据采集VBT在（图2b）

1. 在“DataCollect”文件夹中运行“CollectBaseline.m”程序来收集基线休息-state，眼睛开，多传感器通过询问受静置2分钟，而在PC显示器（ 图3a）在扶贫目标直视数据。
2. 视觉反馈计算机的视频输出连接到投影屏幕，并运行在“VBT”文件夹中的文件SmartEyeVRTasks.exe在视觉反馈计算机启动SmartEyeVRTasks GUI。此外，在“DataCollect”文件夹中运行“CollectVBT.m”计划期间VBT收集传感器数据。
   1. 从直立，称为“中央保持”阶段，要求受操纵光标，由缔约方会议推动下，以最快的速度向随机赠送外设目标通过视觉反馈线索（ 图3b）。
   2. 在此之后'移动'的阶段，让拍摄对象在“外设保持”阶段以1秒的目标位置，按住鼠标。
   3. 继“外设保持”阶段，将光标“ ;复位'回到中心时，主体需要返回到直立 - “中心保持”位置。 NMES / SES被触发肌肉时，其肌电图级别必须高于设定的阈值，以协助缔约方会议返回到“中央保持”位置所需的意志努力。
      注意：mFRT的难度可以增加通过减小增益， 或增加的噪声方差， ，主题明确可行的范围内：
      
      那里的扶贫游览， ，带动了电脑光标， 在离散时间， 与时间步，7“SRC =”/文件/ ftp_upload / 52394 / 52394eq7.jpg“/>。

Representative Results

图4显示了平稳的追求任务期间的一个身强力壮的性能进行量化提取离线注视眼功能。提取以下特性如表1所示：

特征1 =目标刺激位置和参与者的固定点，当刺激是变化在水平方向上的位置的质心之间的百分比偏差。

特征2 =目标刺激位置和参与者的固定点的质心当刺激是改变在垂直方向上的位置之间的百分比偏差。

每分钟特点3 =闪烁

特点4 =的时间百分比参与者正在寻找（眼通过眼动仪）的刺激检测。

特点5 =的时间百分比的参与者是不看（眼用眼动仪检测）的刺激。 （注：特点5 = 100-特征4）

特点6 =百分比平滑追长度（SPL）由参与者提出的超调， 也就是说 ，

其中，SPL =平滑寻踪长度是由参与者覆盖以跟踪运动刺激的长度（像素），SML =刺激运动长度（像素）， 即 ，路径的实际长度，其中的刺激移动。

图4：前面板显示追求平稳的过程中豪说明性图rizontal运动。底部面板显示平滑追求的垂直运动过程中的示意图。从⁸和³⁷再现。 请点击此处查看该图的放大版本。

	特点：1（％）	特征2（％）	特点3（每分钟）	特征4（％）	特征5（％）	特征6（％）
左眼	1.00	3.66	6.83	95.52	4.49	46.​​78
右眼	0.67	6.00	6.34	94.40	5.60	24.99

表1：眼睛视线特征。

证明一个概念VBT研究（不NMES / SES）于下改性功能达到任务10身强力壮的科目（5右腿占主导地位的男性和5右腿占主导地位的女性年龄在22至46岁之间）（进行mFRT）范例（ 图3c）。该mFRT提出量化受检对象volitionally没有同时与扶贫视觉生物反馈线索失去平衡，尽快改变他们的立场扶贫的能力。 mFRT期间，多传感器数据收集的移动大脑/体成像^{（MOBI）19。} MOBI数据离线处理，以确定从扶贫的整体重心摆动（从平衡板）和COM（从动作捕捉传感器）的轨迹。此外，该功能是从用凝视行为（ 例如 ，眨眼率，从扫视方向眼电）一起同时记录生物信号提取。从这个证明的-CON结果概念研究是在杜塔等 人 ^8，其中的α-事件相关去同步（AERD％）被发现主要存在于顶枕部脑电图electrodes.Moreover提出，均方通过向下降趋势基线值误差（MSE）归一化，相对于光标加速度的方向扫视朝着增加的趋势眨眼率，并在visuomotor任务的连续试验向零趋势。 。根据数据从杜塔等人 ^8，EOG数据表明，固定时间对在目标和运动反应开始前的光标固定持续时间的比率（ 即 ，肌电图发病） - FD _比 -增加（ 图5a），而基线归一化均方误差（MSEnorm）降低（ 图中VBT试验5b中 ）。

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图5：（ 一 ）固定期限的目标和光标的注视时间比率的变化- FDratio -在visuomotor平衡任务（VBT）试验从眼电提取。 （ 二 ）在基准标准化平均变化期间VBT试验方误差（MSEnorm）。从⁸和³⁷再现。 请点击此处查看该图的放大版本。

Discussion

运动和平衡疗法的简单，易用，临床有效的低成本的工具将在低资源设置为神经康复模式的转变。它很可能具有很高的社会影响，因为像中风神经系统疾病将在今后由于世界人口老龄化²急剧增加。还有就是，因此，迫切需要充分利用网络的物理系统中的能力，自定义，监控，支持远程站点神经康复最近成为可能通过电信计算，网络和物理过程的集成。为实现这一总体目标，中风后的追求眼球运动的低成本眼动仪基础的评估不仅能够提供以家庭为基础的诊断，而且治疗顺利的地方追求眼球运动训练促进了从听觉和视觉忽视²⁵的恢复。这里，在健康受试者的光滑追求的延迟已被发现是版本用于移动5度/秒或更快为100±5毫秒²⁶的平均等待时间的目标ý一致。

此外，提出的人机界面（HMI），用于volitionally从动神经肌肉电刺激（NMES）和感官电刺激（SES），用于中风后平衡疗法集成生物信号传感器和运动捕捉与NMES / SES对于脑卒中后的平衡恢复，它具有潜在^27,28作为家庭为基础的介入，以改善中风后站立平衡。在HMI的新颖部分是软件接口，集成了多个现成的，货架低成本传感器来记录移动脑/体成像数据和用于NMES / SES辅助visuomotor平衡疗法（VBT）期间视觉听觉生物反馈。根据来自验证的概念研究（不NMES / SES）健康人的结果，我们建议多传感器信息融合中风后-V在估算运动学习的状态BT，因此难度可以在线mFRT适于。例如，平滑的追求眼球运动训练²⁵可以与myoelectrically从动NMES / SES辅助visuomotor任务被集成，如在杜塔等人提出^8，在壁层及枕部EEG电极，其中的α-事件相关去同步可以预测的归一化平均在到达外设目标方误差（MSE）。因此，基于对脑卒中后追求眼球运动的评估以及VBT任务过程中的注视行为，我们可以客观地分析和监控有助于平衡残疾康复，从而在²⁹利用残余的功能眼有关的问题。此外，凝视行为（ 例如眨眼率，扫视）可用于监控学习³⁰电机期间，用户参与度。

VBT时电机学习​​可以使用缩小尺寸反应物摆分析（RMP）两足模埃尔是在杜塔等 ²⁴提出。缩小尺寸的RMP模型²⁴可以脱机从骨架跟踪数据来构造（这是流出来的骨架数据流中的运动捕捉传感器的联合数据， 图6）。 RMP模型比传统点质量摆模型中的意义是在健康偶然臂摆动期间重获在稳定的mFRT期间限制平衡，其中的RMP模型通过捕获的形状，大小和方向增强传统点质量摆模型总转动惯量重心。在我们之前的工作^21，COM分的COP贫行被认为是直立姿势的一个合适的视觉反馈。此外，我们已经表明的全身归重心的角动量（CAM）在中风后步态²⁴待机到步行过渡期间的相关性。事实上，角动量是紧密结合的角度魔门段以分段监管取消 TUM人类行走³¹时，可能在所有的协调人体运动包括mFRT防止跌倒。基于这些作品之前，可以推测肌肉弱点中风幸存者和协调的赤字将它比作年龄匹配的身强力壮的物体时再调节CAM。这是目前正在使用的降维RMP模式²⁴调查。

图6： 左侧面板显示了从动作捕捉传感器，可脱机使用捕捉姿势降维模型双足（右图）被分析的骨骼模型数据联合标签（参见Banerjee 等^24）。 RMP：反应质谱摆，扶贫：压力的中心，COM：质心，GRF：地面反作用力向量。52394fig6large.jpg“目标=”_空白“>点击此处查看该图的放大版本。

盛大的挑战是开发和临床验证的teleneurorehabilitation是基于环境，行为，药物和上下文的操作先进的网络物理系统。在HMI的未来应用包括家庭为基础的设置，其中鉴定和visuomotor赤字监控/从注视的行为可以学习借给一个操作性条件反射范式，将强制意志利用相关的残余功能的te​​leneurorehabilitation范例。例如，该HMI可以用两个Wii的BB（一个用于麻痹，一个用于非麻痹肢），其可定位并排而不接触来增强（ 即 ，<1毫米相距）。继曼斯菲尔德和他的同事⁷的实验方案，受试者可以在每个Wii的BB一只脚站立在一个标准的位置（面向脚在与一个跨踝距离等于高度的8％每只脚的7°旋转14°），每个脚从两个Wii的黑带之间的中线等距。 mFRT期间，麻痹和非麻痹肢都将有助于缔约方会议位置的操作性条件可以通过向麻痹肢和负筋对于非麻痹肢的代偿机制的残余功能提供积极的强化（实施根据通过使光标更容易麻痹侧的COP游览控制约束的运动疗法^32）的原则。另外，视野缺损，既同名缺陷和那些与视神经病变的缺陷，可以改善，至少在一定程度上，患者³³朝更好visuomotor集成³⁴有助于改善平衡。临床研究脑卒中正的假设下进行的，我们的低成本HMI对volitionally驱动NMES / SES辅助动态visuomotor平衡疗法可改善卒中后特定的脚踝控制问题在视觉线索重量双足站立中移动。预计减少慢性中风幸存者，这可能是高达每人年³⁵ 2.2 4.9瀑布秋季发病率。的确，对于示出用于中风后平衡疗法朝恢复神经康复该HMI的功效，关键步骤是使用视线基于visuomotor性能评价， 即 ，谁有必要进行恢复³⁶足够的剩余感觉运动功能中风生还者适当的主题。

Materials

Name	Company	Catalog Number	Comments
NMES stimulator	Vivaltis, France	PhenixUSBNeo	NMES stimulator cum EMG sensor (Figure 2b)
Balance Board	Nintendo, USA	Wii Balance Board	Balance Board (Figure 2b)
Motion Capture	Microsoft, USA	XBOX-360 Kinect	Motion Capture (Figure 2b)
Eye Tracker	Eye Tribe	The Eye Tribe	SmartEye Tracker (Figure 2a)
EEG Data Acquisition System	Emotiv, Australia	Emotiv Neuroheadset	Wireless EEG headset (Figure 2b)
EEG passive electrode	Olimex	EEG-PE	EEG passive electrode for EOG and references (6 in number) (Figure 2b)
EEG active electrode	Olimex	EEG-AE	EEG active electrode (10 in number) (Figure 2b)
Computer with PC monitor	Dell		Data processing and visual feedback (Figure 2)
Softwares, EMG electrodes, NMES electrodes, and cables