Abstract
脳卒中は、脳のバースト内の領域または凝固さ、心臓から血液を運ぶ動脈は、それによって酸素と栄養の供給を防止する脳への血流を妨げたとき。引き起こされます脳卒中生存者の約半数は、障害のいくつかの学位を取得して残されています。修復神経リハビリテーションのための革新的な方法論が緊急長期障害を軽減するために必要とされます。内因性または外因性の刺激への応答として、その構造、機能および接続を再編成する神経系の能力は神経可塑性と呼ばれています。神経可塑性はなく、リハビリで、脳卒中後の機能障害に関与しています。有益neuroplastic変化は、神経筋電気刺激（NMES）及び感覚電気刺激（SES）などの非侵襲的な電気療法を用いて容易に行うことができます。 NMESは、SES invoながら電流を連続的に短いパルスでそれらを有効にするには運動神経と筋肉の協調電気刺激を必要とします非常に不快にかろうじて知覚によって異なる感覚が得られる電流と感覚神経の刺激をLVES。ここでは、リハビリテーションの手続きに積極的に皮質の参加は、アクティブな同時知覚と意志の努力を表す生体信号と非侵襲的電気治療（電（EMG）、脳波（EEG）、電図（EOG））を駆動することにより容易にすることができます。資源の乏しい環境で 、 例えばこれを達成するために、低・中所得国では、我々は、既製のビデオゲームのセンサー技術の最近の進歩を活用することで低コストのヒューマン・マシン・インタフェース（HMI）を提示します。本稿では、バランスのリハビリ中に姿勢制御を支援するための非侵襲的な電気治療と視覚、聴覚バイオフィードバックのための低コストの既製のセンサーを統合するオープン・ソース・ソフトウェア・インタフェースについて説明します。私たちは、概念実証健康なボランティアにを実証します。
Introduction
局所脳、脊髄、または網膜梗塞によって引き起こされる神経機能障害のエピソードは、ストローク1と呼ばれています。脳卒中は、世界的な健康問題や障害、世界中の1の第四の主要な原因です。インドや中国、世界の二つの最も人口の多い国のような国では、脳卒中による神経性障害が隠さ流行2としてラベル付けされています。脳卒中後の最も一般的な合併症の一つは、脳卒中後3初年度で最大73％の報告された発生率と滝です。脳卒中後の秋には、多因子であり、バランスと視空間無視4のような脊髄と脊柱上の要因の両方が含まれます。 Geurtsと1を同定した同僚5による審査）は、多方向二足立ち、2）低速、3）方 向の不正確さ、との間にシフトする最大の重量を損なわ4）バランスのような単一の環状サブ最大前頭面重量シフトの小さな振幅秋の里のための要因SK。前の作品はそのバランスが粗大運動機能5、6における歩行能力と独立性と関連しているが示されているので、日常生活の活動に必然的な影響が重要になります。また、Geurtsや同僚5は筋力に加えて、脊柱上の多感覚統合（と筋肉の協調7）は現在のプロトコルに欠けているバランスの回復のために重要であることを示唆しました。多感覚統合に向けて、volitionally駆動非侵襲的な電気治療上の我々の仮説8（NMES / SES）は、この適応行動が形となるよう患肢のNMES / SES支援運動時の感覚入力のアクティブな知覚を調節することによって容易にすることができるということです脳は、必要に応じて、代替のモータ経路9を補充することによって、その後の運動出力にこのフィードバックを組み込むことができます。
リソースでvolitionally駆動NMES / SES支援バランストレーニングを達成するために、乏しい設定、低コストのヒューマン・マシン・インタフェース（HMI）は、利用可能なオープンソースソフトウェアと視覚聴覚バイオフィードバックのための既製のビデオゲームのセンサー技術の最近の進歩を活用して開発されました。 NMESは、筋力を改善し、痙性10を減少させることが示されている神経と筋肉の協調電気刺激を含みます。また、SESは予備公開されたワーク11が単独で前脛骨筋の上に適用subsensory刺激が重心動揺を減衰させるのに有効であることが示された感覚を呼び起こすために電流と感覚神経を刺激することを含みます。ここでは、HMIは、（NMES付き）筋肉アンプとして動作するだけでなく、（SESで）求心性フィードバックを強化する足首の筋肉のためのNMES / SESをvolitionally方式の対話的な脳卒中後のバランス療法の中に可能感覚運動統合を行います姿勢の揺れの間に直立姿勢を維持するために、健康的な足関節戦略12,13,14を支援します 。これはDuttaさんら 8に提示仮説に基づいて、非侵襲的な電気治療を通じてもたらさ関連足首の筋肉の増加皮質興奮は足首剛性の改善された脊柱上の変調に貸すことができること。確かに、従来の研究は、NMES / SESはおそらく共同活性化運動感覚繊維15,16の結果として、皮質興奮性の持続的な変化を誘発することを示しています。また、KhaslavskaiaとSinkjaer 17は、NMES / SESの時に存在同時モータ皮質ドライブはモータ皮質の興奮性を高めたこと、ヒトにおいて示されました。したがって、volitionallyドリブンNMES / SESは、脊髄反射の短期的な神経可塑性を誘導することができる（ 例えば 、相反Iaの阻害17）与えられた運動ニューロンプールに経路を降順を経由して投影する皮質ニューロンがでIA-抑制介在ニューロンを介した拮抗運動ニューロンプールを阻害することができますOに向かって、 図1に示すように、18の人間perantコンディショニングパラダイム（Duttaさんら 8を参照してください）。
図1：volitionally駆動神経筋電気刺激（NMES）の下で足首の筋肉の調整を改善するための概念、基礎となるインタラクティブなヒューマン・マシン・インタフェース（HMI）（Duttaさんら 21で詳細は。）圧力中心（COP）を駆動するためのきっかけとターゲットにカーソル-assisted視覚運動バランス療法EEG：脳波、MN：α-運動ニューロン、IN：IA-抑制介在ニューロン、EMG：電、DRG：脊髄後根神経節。 8および37から再生される。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。
前後（AP）質量（COM）の中央の変位が行われます足首（例えば内側腓腹筋やヒラメ筋など）plantarflexorsと（そのような前脛骨筋など）背屈筋によって内外方向（ML）の変位が足首（例えば前脛骨筋など）インバータや、長腓骨筋としてevertors（によって行われている間そして、）筋肉をブレビス。その結果、筋肉背屈筋足首の弱さと足首の増加痙性plantarflexor筋肉を含む脳卒中に関連した足首の障害は、障害のある姿勢制御につながります。ここでは、敏捷性のトレーニングプログラム6は、転倒6を防止するのに静的ストレッチング/体重移動する運動プログラムよりも効果的かもしれタスクが次第に困難に増加している動的なバランスに挑戦（VR）ベースのゲームのプラットフォームは、仮想現実で活用することができます。例えば、被験者は難易度が次第にアメルする増大させることができる動的な視覚運動バランスタスク中volitionally駆動NMES / SES支援APとMLの変位を行うことができます二足スタンディング時の体重移動でiorate脳卒中後足首固有の制御の問題。資源の乏しい設定でvolitionally駆動NMES / SES支援バランス療法に向けて、我々は提示も低からのデータ収集に使用することができ、視覚的、聴覚バイオフィードバックに向けたモバイル脳/ボディイメージング（モビ）19、のための低コストのHMI MoBILABでオフラインデータ探索のためのコストセンサ（オヘダら 。20を参照のこと ）。
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Protocol
注：HMIソフトウェア・パイプラインは、自由に利用できるオープンソース・ソフトウェアのオンとオフザシェルフ低コストのビデオゲームセンサーベースに開発された（で入手可能な詳細：https://team.inria.fr/nphys4nrehab/software/とhttps： //github.com/NeuroPhys4NeuroRehab/JoVE）。 HMIソフトウェア・パイプラインは、視覚運動バランス療法（VBT）8のためのVRベースのゲームプラットフォームで修飾された官能リーチタスク（mFRT）21時のデータ収集のために提供されています。
図2aは、VRにおける視覚的なフィードバックがそれに応じてカスタマイズすることができるように、視線特徴は脳卒中後の残存機能の定量化のためにオフラインで抽出された診断アイトラッカーのセットアップを示しています。
図2bは、VBTための実験を示しています。
図2：（
VBT中にモバイル脳/ボディイメージング用1.ソフトウェアのインストール
- モーションキャップ用のドライバをインストールします。トゥーレ（https://code.google.com/p/labstreaminglayer/wiki/KinectMocapで提供されるインストール手順）
- ダウンロードしhttp://go.microsoft.com/fwlink/?LinkId=253187からKinectのランタイムをインストールします（モーションキャプチャセンサーは、コンピュータのUSBポートのいずれかに接続するべきではありません）。
- インタフェースケーブルを介してUSBポートに電源が入っモーションキャプチャセンサーに接続します。ドライバが自動的にロードされます。
- アイトラッカーセンサー用のインストールドライバ（で提供されるインストール手順http://github.com/esdalmaijer/EyeTribe-Toolbox-for-Matlab ）
- http://theeyetribe.comからソフトウェアをダウンロードし、アプリケーションを起動し、ソフトウェアをインストールするためのアプリケーションを起動（アイトラッカーセンサーは、コンピュータのUSBポートのいずれかに接続するべきではありません）。
- パワードアイトラッカーセンサーに差し込み、ドライバが自動的にロードされます。
- インストバランスボードのすべてのドライバ（http://www.colorado.edu/intphys/neuromechanics/cu_wii.htmlに設けた（インストール手順で提供されるインストール手順）
- http://www.colorado.edu/intphys/neuromechanics/CU_WiiBB.zipからCU_WiiBB.zipをダウンロードし、解凍
- マイクロソフトWindowオペレーティングシステムの標準Program FilesディレクトリにWiiLabフォルダをコピーします。
- Program FilesディレクトリにWiiLabフォルダを開き、管理者としてバランスボードをインストールするInstallWiiLab.batファイルを実行します。
- （http://openvibe.inria.fr/how-to-connect-emotiv-epoc-with-openvibe/で提供されるインストール手順）EEG / EOG用のドライバをインストールします。
- http://www.emotiv.com/apps/sdk/209/からEmotiv SDKをダウンロードしてインストールします
- 分散型マルチSEのhttps://code.google.com/p/labstreaminglayer/downloads/detail?name=OVAS-withLSL-0.14.3-3350-svn.zipからlabstreaminglayerとOpenViBE取得サーバー（LSL）をダウンロードしてインストールnsor信号輸送、時間同期およびデータ収集システム（https://code.google.com/p/labstreaminglayer/で提供されるインストール手順）。
- 商業NMES刺激（http://www.vivaltis.com/gammes/phenix/phenix-usb-neo-50-554-1.html#contentで詳細）用のドライバをインストールします。
2.低コストのモバイル脳/ボディイメージング（モビ）のためのセンサーの配置：オープンソースのHMIソフトウェアのパイプラインが提供する移動ブレイン/ボディイメージング低コストの既製のセンサ（図2b）と（モビ）19どれ缶その他敏捷性トレーニングプログラムに適合させること。
- MOBIのためのビジュアルフィードバック：
- 部屋の一端の視覚バイオフィードバックを表示するための投影スクリーンを取得することによって開始します（対象0.6メートルからの距離を推奨）。
- 画面の中心が被験者の目の高さになるように高さを調整します。
- MOBIのためのモーションキャプチャ：
- モーションCAを配置投影スクリーンの前にセンサーをpture、およびモーションキャプチャのボリュームでそれを目指しています。
- モーションキャプチャの体積は1.5メートルモーションキャプチャセンサの前でメートル〜2.5であることを確認してください。
- MOBIのための委員会の配置のバランスをとります：
- 約2.0メートル離れたモーションキャプチャセンサから、床の上にバランスボードを置きます。
- （修飾された官能リーチタスク21の間、 すなわち 、）フルボディの動きを確実にするためにバランスボードの周りに十分な余地を残します。
- MOBIのためのEEG / EMG / EOGセンサーの配置
- モーションキャプチャに面した椅子におよびバランスボード上の自分の足で座って、被写体を確認して下さい。
- （NMES / SES）は、被験者の内側腓腹筋（MG）と前脛骨（TA）筋に左右対称に電極記録（EMG）兼刺激を置きます。そして、無線電気刺激（NMES / SES）システムに接続します。
- 主題の脳波（EEG）のキャップを置きます20システム - 国際10以下のヘッド。そして、-fz、C3、Czを、C4、P3、装甲、P4、PO7、オズ、PO8で導電性ペーストをEEG電極を配置 - 無線EEGヘッドセットにそれらを接続する前に。
- 上記導電性ペーストとし、垂直方向のEOGのための目の1以下の2 EEG電極を配置し、水平方向のEOGのためのそれぞれの目の外側の眼角で導電性ペーストとの2つの電極を置きます。 （注：アイトラッカーセンサは、脳卒中後の被験体において使用されていない場合には、その後の二国間EOGが好ましいです）。
- 参照電極として耳たぶ上の2つのEEG電極を配置します。
脳卒中後の追跡眼球運動の3アイトラッカー基づく評価
- あごは、高さ調節可能なチンレストに快適に休んで座って、被写体を確認して下さい。そして、目がおおよそコンピュータモニタ（ 図2a）の中心に直面しているように、便利な高さにコンピュータモニタを上げます。
- アイトラッカーrを置きます oughly 50チンレストからセンチ、まっすぐな視覚的な手がかりのためのコンピューターモニターを見て被写体をお願いします。
- アイトラッカーセンサーを校正する」SmartEye」フォルダにEyeTribeWinUI.exeを実行します。対象は、およそ2秒ごとにPCモニタ上の様々なターゲットを見てするように求められます。一般的なユーザーキャリブレーションプロセスが完了するまでに約20秒かかります。被験体の注視点の座標（x、y）は、キャリブレーションのための別の頭出しターゲットに記録されています。
- 仮想現実ベースのインタフェースを実行するためのSmartEyeフォルダ内のファイル名を指定して実行」Visual_Stimulus.exe」。続いて仮想現実ベースのタスクと同期している被験者の視線データを取得する」SmartEye」フォルダ内に「SmartEye.exe 'プログラムを実行します。このデータは、脳卒中後の追跡眼球運動の評価に使用されます。
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図3：volitionally視覚運動バランス療法中に頭出しをターゲットに駆動する必要がある圧力（COP）の中心を表す（a）のカーソル、被験者がで駆動される周辺ターゲットにコンピュータカーソルを操縦する（b）は視覚運動バランス治療プロトコルvolitionally生成されたCoPの遠足。リセットは神経筋電気刺激（NMES）と感覚電気刺激（SES）、（c）は 、視覚的に頭出し視覚運動バランス療法のための実験セットアップを支援することができます。 8および37から再生される。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。
4. NMES / MOBIの下で視覚運動バランス療法（VBT）SES支援
- 視覚フィードバックコンピュータ（Fiにアイトラッカーとバランスボードセンサーを接続しますグレ2）。
- アイトラッカーセンサーがコンピュータに接続され、電源がオンにされていることを確認し、それが完全に起動していること。 （ステップ1.3を参照してください）」EyeTribeのSERVER.EXE 'と' EyeTribeWinUI.exe「利用可能」VBT」フォルダを起動します。
- バランスボードセンサーの電源が入っていることを確認してください。次に、メニューのリモート発見するためにバランスボードセンサーのボタンを押してください。次に、システムのタスクバーに表示または非表示アイコンをクリックすると、Bluetoothデバイスのアイコンをクリックしてください。そして、「デバイスの追加」オプションをクリックして、視覚的なフィードバックのコンピュータにコードを使用せずにBluetoothデバイスとしてバランスボードセンサーをペアリング。バランスボードセンサは視覚フィードバックコンピュータに接続すると、Matlab-バランスボードセンサー・インターフェースを確立するために、「VBT」フォルダを開き、WiiBBinterface.mファイルを実行する（ステップ1.6を参照）。
- モーションキャプチャセンサは、電源をオンにコンピュータに接続しているされていることを確認してください完全に（前面のLEDの緑がある）ブートされました。 LSLフォルダを開き、（ステップ1.6を参照）モーションキャプチャセンサデータのストリーミングを開始する「モーションキャプチャ」ソフトウェアを起動します。
- EEG / EOGデータ・アクイジション・システムの電源がオンになっていることを確認します。そして、LSLフォルダにありopenvibe取得-サーバwithlsl.cmdをダブルクリックします（1.6手順を参照してください）。メニューから、それぞれのセンサのハードウェア（ すなわち 、「Emotiv EPOC」）を選択し、必要に応じて「ドライバのプロパティ」をクリックすることで、モジュールを構成します。次に、「接続」をクリックし、[取得サーバを起動するには「再生」をクリックします。
- VBTのためのセンサーのキャリブレーション
- （必要に応じて、部分的な体重のサポート）安全ハーネスとバランスボードの上に立つ脳卒中後の件名を確認して下さい。
- 臨床観察によると、直立するために必要な最低限のベースラインNMESレベル（パルス幅と現在のレベル）を設定し（ すなわち 、ゼロ体重支持体）22。最小基準NMESレベルを設定するために、一方は20Hzで刺激周波数を設定し、直立が達成されるまで、パルス幅及び/又は電流レベルを増加させることができます。ここでは、膝の伸筋のNMESは、膝の座屈を防止するのに十分なトルクを発生する必要があります。
- COMとのCoPの位置に影響を与える様々なリーチ動作を実行するために、被写体を確認して下さい。
- 被写体が質量中心（重心）に影響を与える様々な方向に様々な自己開始最大リーチ運動を行いながら、マルチセンサ校正データを収集するために、「DataCollect」フォルダ内に「CalibSensors.m 'プログラムが利用可能に実行し、圧力中心（COP）視覚フィードバック上の場所。
VBT中に低コストのセンサから5.マルチセンサーデータ収集（図2b）
- ベースラインの休止を収集するために「DataCollect」フォルダ内に「CollectBaseline.m 'プログラムを実行します。-state、目を開いて、マルチセンサデータPCモニタ（ 図3a）にストレートのCoPの目標を見ながら2分間静置する対象を求めることもできます。
- 投影スクリーンに視覚的なフィードバックコンピュータのビデオ出力を接続し、SmartEyeVRTasks GUIを起動するために視覚的なフィードバックのコンピュータに「VBT」フォルダ内のSmartEyeVRTasks.exeファイルを実行します。また、VBT中にセンサデータを収集するために「DataCollect」フォルダ内に「CollectVBT.m 'プログラムを実行します。
- 直立から、できるだけ速くランダムに提示末梢標的に対する視覚的なフィードバック（ 図3b）によってキューとして、警官に牽引され、カーソルを操縦するために、被験者に依頼し、「中央ホールド'相と呼ばれます。
- この「移動 '相に続いて、「周辺ホールド'相中に1秒間ターゲットの場所にカーソルを保持するために、被験者に依頼してください。
- 「周辺ホールド '相に続いて、カーソルます」 ; - 中央ホールド」位置」バック被写体が戻って直立に返す必要が中心に」リセットします。そのEMGレベルが「中央ホールド」位置にCoPはを返すために必要な意志の努力を支援するために設定されたしきい値より上になるときNMES / SESは、筋肉のためにトリガされます。
注：mFRTの難しさは、利得を減少させることによって増加させることができます、
あるいは雑音分散を増加させます、 
、対象固有の実行可能な範囲内： 
ここで、警官遠足、
コンピュータカーソルを駆動し、 
、離散化時間で、 
、時間ステップと、"SRC =" /ファイル/ ftp_upload / 52394 / 52394eq7.jpg「7上/>。
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Representative Results
図4は、円滑追跡タスク中に健常性能の定量化のためにオフラインで抽出された視線の機能を示します。 表1に示されるように、以下の特徴を抽出しました。
機能1 =標的刺激位置と刺激が、水平方向の位置を変更している参加者の注視点の重心との間の百分率偏差。
機能2 =刺激は垂直方向の位置を変更している参加者の注視点の目標刺激の位置と重心との間の百分率偏差。
分あたりの特長3 =点滅
特長4 =参加者が見ている時間の割合（目刺激でのアイトラッカー）によって検出しました。
特徴5 =時間の割合参加者が刺激に（目がアイトラッカーによって検出された）見ていません。 （注：フィーチャー5 = 100-特徴4）
参加者によって行われた特徴6 =パーセンテージ円滑性追跡の長さ（SPL）オーバーシュート、 すなわち 、 
SPL =滑らかな追求の長さが（ピクセル単位）の長さは、移動の刺激、（画素内）SML =刺激運動の長さ、で刺激移動経路のつまり 、実際の長さを追跡するために、参加者によって覆われているところ。
図4：トップパネルはホ時のスムーズな追跡の例示的な数字を示していますrizontal動き。底板が上下移動時のスムーズな追跡の例示的な図を示しています。 8および37から再生される。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。
| 特集1（％） | 特集2（％） | 特長3（毎分） | 機能4（％） | 機能5（％） | 機能6（％） | |
| 左目 | 1.00 | 3.66 | 6.83 | 95.52 | 4.49 | 46.78 |
| 右目 | 0.67 | 6.00 | 6.34 | 94.40 | 5.60 | 24.99 |
表1：目機能の視線。
（NMES / SESなし）、概念実証VBTの研究は、（修飾された官能リーチタスクの下で10健常被験者（5右足支配男性と22〜46歳の間の5右足支配メス）を行いましたmFRT）パラダイム（ 図3c）。 mFRTはvolitionallyのCoP視覚バイオフィードバックで頭出しながらバランスを失うことなく、可能な限り迅速にそれらのCoPの位置を移動する被験者の能力を定量化することが提案されています。 mFRT中、マルチセンサデータは、モバイル脳/体イメージング（モビ）19のために回収しました。 MOBIデータは軌道（モーションキャプチャセンサからの）全体的な姿勢（バランスボードから）のCoPから動揺と重心を決定するために、オフラインで処理されました。また、機能は注視行動（電図から例えば 、点滅速度、サッケード方向）に沿って同時に記録された生体信号から抽出しました。この実証の詐欺からの結果 CEPTの研究はDuttaさんら 8アルファ事象関連脱同期（AERD％）で、主に頭頂部と後頭部脳波electrodes.Moreoverで発見された中で提示された、平均値は、誤差（MSE）の減少に向けて推移し、ベースライン値によって正規化二乗しました点滅速度は増加れる傾向にあり、カーソルの加速度に比べ衝動方向が視覚運動タスクの連続試験中にゼロに向かって推移しました。 。FD 比 - -増加（Duttaさんらからのデータに基づいて8、EOGデータは、モータの応答（ すなわち 、EMG発症）の開始前に、ターゲット上の固定期間の比率と、カーソル上の固定期間ことを示しました図5a）は、ベースラインは、平均二乗誤差（MSEnorm）を正規化しながら、VBTの試験中に（ 図5b）を減少させました。
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図5：（a）標的とカーソル上の固定期間に固定期間の比率の変化- FDratio -視覚運動バランスタスク（VBT）試験中電図から抽出しました。 （b）は 、ベースライン正規化平均の変化はVBT試験中にエラー（MSEnorm）を乗。 8および37から再生される。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。
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Discussion
運動とバランスの治療のために簡単に使用できる、臨床的に有効な低コストのツールは、低リソース設定で神経リハビリテーションのためのパラダイムシフトになります。脳卒中のような神経疾患が劇的に起因する世界の人口2の高齢化に今後も増加するので、非常に高い社会的影響力を持っている可能性があります。能力は、カスタマイズ、モニタ、および最近では通信を介して、計算、ネットワーキング、および物理的プロセスの統合により可能となっているリモート・サイトでの神経リハビリテーションを支援するためのサイバー物理システムを活用する差し迫った必要性が存在します。その包括的な目標に向かって、脳卒中後の追跡眼球運動の低コストのアイトラッカー基づく評価はまた、円滑追跡眼球運動トレーニングは聴覚と視覚無視25からの回復を促進し、治療をホームベースの診断を提供することはできませんが。ここでは、健常者で滑らかな追求の待ち時間verはあることが判明しています100±5ミリ秒26の平均待ち時間で5度/秒以上の速度を移動するターゲットに対してyの一貫性。
またvolitionally駆動神経筋電気刺激（NMES）のために、提案されたヒューマン・マシン・インタフェース（HMI）と感覚電気刺激（SES）、脳卒中後のバランス療法のための脳卒中後のバランスリハビリのためNMES / SESと生体信号センサーとモーションキャプチャを統合、脳卒中後のスタンディングバランスを改善するためにホームベースの介入としての可能性27、28を有しています。 HMIの新規部分は、モバイル脳/体の撮像データを記録し、視覚運動バランス療法（VBT）を支援NMES / SES中の視覚、聴覚バイオフィードバックのためにするために、複数の既製低コストのセンサーを統合するソフトウェアインターフェイスです。 （NMES / SESなし）概念実証研究から、健常者の結果に基づいて、我々は、マルチセンサ情報は、脳卒中後のV中に運動学習の状態を推定するために融合することができることを提案しますBTので、難易度がmFRT、オンライン適合させることができます。 Dutta氏らに提示される例えば、円滑追跡眼球運動のトレーニング25は 、myoelectrically駆動NMES / SES支援視覚運動タスクと統合することができます。アルファ頭頂部と後頭部EEG電極で非同期化を事象関連8を 、正規化された平均値を予測することができます周辺目標達成における二乗誤差（MSE）。したがって、脳卒中後の追跡眼球運動の評価だけでなく、VBTタスク時の注視行動に基づいて、我々は客観的に分析することにより、リハビリテーション29時の残存機能を活用して、障害のバランスをとるために貢献し、目関連の問題を監視することができます。また、視線行動（ 例えば点滅速度、サッカード）が30学習運動中にユーザの関与を監視するために使用することができます。
VBT中の運動学習を低減寸法反応マスの振り子（RMP）二足歩行のMODを用いて分析することができますDutta氏ら 24に提示されているエル。縮小寸法RMPモデル24（骨格流れ、 図6のセンサキャプチャモーションからストリーミングされる関節のデータである）骨格追跡データからオフラインで構成することができます。従来のポイント・質量振子モデルの上にRMPモデルの意義は、RMPモデルの形状、大きさと方向を捕捉することにより、従来のポイント・質量振子モデルを増強mFRT時の安定性の限界でバランスを取り戻すために健康で時折腕振りの間にありました集計回転重心慣性。私たちの前の仕事21では、COM-のCoPリーン・ラインは、直立姿勢の適切な視覚的なフィードバックであることが判明しました。また、我々は、脳卒中後の歩行24でスタンドツー徒歩遷移中に全身正規化された重心の角運動量（CAM）の関連性を示しています。確かに、角運動量がしっかりと角度木綿のセグメントにセグメントキャンセルで規制されています tumが人間の歩行31の間に、おそらくすべての協調人間の動きにmFRTが転倒を防止するために含みます。これらの従来の作品に基づいて、筋力低下とその脳卒中生存者を仮定することができ、コーディネートの赤字は、年齢をマッチさせた健常被験者と比較した場合、それは長いCAMを調節することがかかります。これは縮小寸法RMPモデル24を使用して、現在調査中です。
図6： 左パネルは姿勢を捕捉するための縮小次元二足歩行モデル（右パネル）を使用してオフラインで分析することができるモーションキャプチャセンサからのスケルトンモデルデータのための共同ラベルを示している（。・バネルジーら 24参照）。 RMP：反応マス振り子、CoPは：圧力のセンター、COM：マスのセンター、GRF：床反力ベクトル。52394fig6large.jpg "ターゲット=" _空白 ">この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。
壮大な挑戦は、開発し、臨床的、環境的、行動、および薬理学的文脈の操作に基づいているteleneurorehabilitationのための高度なサイバー物理システムを検証することです。 HMIの将来のアプリケーションは、視覚運動障害の識別および監視/視線行動から学習は、関連する残存機能の意志の使用を強制しますオペラント条件付けパラダイムに貸すことができるホームベースのセットアップでteleneurorehabilitationパラダイムを含みます。例えば、HMIは、（離れて、すなわち 、<1 mm）を触れることなく並べて配置することができる2つのWii BB（麻痺用と非麻痺肢ごとに1つ）で増強することができます。マンスフィールドや同僚7の実験プロトコルに続いて、被験者は、標準的な位置に各WiiのBB上の1つの足で立つことができた（足が向き両方のWiiのBB間の正中線から等距離の各足で高さの8％に等しい間malleolusの複数形距離とそれぞれの足の7°の回転と14°）、で。 mFRTの間、麻痺と非麻痺肢の両方が（オペラント条件付けは非麻痺肢の代償機構のために麻痺肢の残存機能と負の強化に正の強化を提供することにより実現することができるのCoPの位置に貢献していきます麻痺側のCoPが遠足で制御することがカーソルを簡単にすることにより、制約によって誘発される運動療法32）の原理に基づきます。また、視野欠損は、同名の欠陥や視神経の病変に関連するものの欠陥、両方が改善-にすることができる少なくともある程度-に優れた視覚運動統合34に向かって患者33に改善のバランスに貢献します。臨床脳卒中研究はvolitionallyに向かって私たちの低価格HMI仮説の下で行われています駆動NMES / SES支援動的な視覚運動バランス療法は、二足歩行立っ中にシフトする視覚的手掛かりの重量で脳卒中後の足首固有の制御の問題を改善することができます。 2.2〜4.9滝一人一人年間35の高さであり得る慢性脳卒中生存者に秋の発生率を低減することが期待されます。実際、修復神経リハビリテーションに向けて、脳卒中後のバランス治療のため、このHMIの有効性を示すために、重要なステップは、視線基づく視覚運動性能評価を使用して、適切な主題である、回復36のために必要な十分な残留感覚運動機能を持っている、すなわち 、脳卒中生存者。
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Disclosures
著者らは、開示することは何もありません。
Acknowledgments
CEFIPRAの傘の下で、CNRS、INRIA、およびDSTでサポートされ、ICST - 研究は、情報通信科学技術共同目標とプログラムのコンテキスト内で行いました。著者らは、実験の開発に向けて、学生、特にRahima Sidiboulenouar、Rishabhセーガル、およびGorishアガルワルのサポートを感謝したいです。
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 |
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