Mental Imagery Neurofeedback v CMP

Tato studie bude provedena jako pilotní studie za účelem optimalizace a nastavení parametrů pro následnou studii, která bude zahrnovat více pacientů s cévní mozkovou příhodou. Pacienti s cévní mozkovou příhodou budou trénováni, aby si v duchu představili otevírání a zavírání ruky (dále nazývané MI, Motor Imagery). Během tréninku budou pacienti dostávat vizuální zpětnou vazbu v reálném čase, která odráží nervovou aktivitu související s motorickými procesy. NeuroFeedback (NF) bude promítán s minimálním časovým zpožděním, aby se maximalizovalo neurální učení. Předpokládá se, že tento typ tréninku mozku se zpětnou vazbou má značný význam pro stimulaci schopnosti mozku reorganizovat se a kompenzovat poškozenou oblast.

Každý účastník projde následujícím postupem sběru dat (celkem 27–28 měření na RP):

• Klinická základní hodnocení, 1krát týdně po dobu 3 týdnů
• 1 MRI měření během jednoho týdne
• 2-3 kalibrační EEG záznamy během jednoho týdne
• Trénink MI-neurofeedback [3krát týdně] + Hodnocení klinické intervence [1krát týdně] po dobu 4 týdnů
• 1 MRI měření + 1 kalibrační EEG záznam během jednoho týdne
• Hodnocení klinické intervence, 1krát týdně po dobu 3 týdnů

Měření magnetickou rezonancí (MRI). Vyšetření magnetickou rezonancí bude provedeno na skeneru Siemens MAGNETOM Prisma 3T (hlava-cívka s 20 kanály) na základní linii a při závěrečném hodnocení ve Stockholm University Brain Imaging Centre. Protokol MRI obsahuje i) anatomické celomozkové spin-echo T1 a T2 vážené sekvence pro popis velikosti a lokalizace lézí ii) získání T2*-vážených gradientních echo EPI-BOLD snímků celého mozku pro posouzení klidového stavu funkční konektivity senzomotorické sítě (funkční magnetická rezonance v klidovém stavu (fMRI)) a iii) stejná sekvence jako předchozí s klidem prokládaným paradigmatem motorického zobrazování dále popsaným níže.

Paradigma Motor Imagery (MI). Paradigma spočívá v instruování RP pomocí zrcadlené obrazovky počítače buď i) odpočívat s otevřenýma očima, ii) mentálně si představit pohyb ruky (MI), nebo ii) provést pohyb rukou. Pohyby rukou, které jsou instruovány, jsou buď zavření ruky, nebo otevření ruky a roztažení prstů. RP provede několik opakování každého pohybu ruky (MI a provedení), aby shromáždil statistický základ.

Kalibrační záznam EEG. Kalibrace záznamů EEG bude provedena 2-3krát během 1 týdne před intervencí a jednou po intervenci, zatímco účastník provádí výše popsané paradigma mentálních představ. RP bude usazen před obrazovkou počítače a hodnocení se zaznamená pomocí stisknutí tlačítka. Během této relace budou shromažďována data EEG, EOG, EMG a akcelerometru, která jsou dále popsána níže.

Zařízení ElectroEncephaloGram (EEG), ElectroOculoGram (EOG), ElectroMyoGram (EMG) a akcelerometry. Zařízení EEG se skládá z 64elektrodového systému akvizice EEG pokožky hlavy (Brain Products ActiCHamp). 64 elektrod (aktivní Ag/AgCl) bude rozmístěno podle rozšířeného systému umístění referenčních 10-20. Kromě záznamu EEG budou na každou stranu obou očí a na ušní boltce umístěny 3 elektrody (pasivní Ag/AgCl, Brain Products) pro měření pohybů očí během experimentu (EOG). Elektrody EMG (pasivní Ag/AgCl, Brain Products) budou umístěny na čtyři svaly ovládající zápěstí a prsty podle standardizovaného protokolu. Na ruku a ukazováček budou umístěny dva senzory akcelerometru (Brain Products), aby bylo možné zaznamenávat aktivitu související s pohybem.

Analýza dat EEG, EOG, EMG a akcelerometru. Zaznamenaná data budou dále analyzována offline, aby se vyhodnotily charakteristické rysy v datech, které nejlépe popisují MI pohybů rukou. To bude provedeno v Matlabu a Labview kombinováním skriptů na zakázku s již vyvinutými sadami nástrojů (jako je EEGLab, Chronux). Mezi vlastnosti, které mají být hodnoceny, bude mimo jiné patřit vyvolaná aktivita, časově-frekvenční spektra, fáze, korelační koeficienty, koherence. Když byla identifikována vlastnost, která nejlépe popisuje MI, budou při extrakci informace vyhodnoceny různé metody klasifikace a rozpoznávání vzorů. Budou vyhodnoceny a porovnány mimo jiné inteligentní algoritmy, Support Vector Machine (SVM), regularizovaná lineární regrese, naivní Bayesovy klasifikátory. Jedná se o běžně používané metody v oblasti neurotechnologie a předchozí srovnávací studie využívající neurální data z invazivních záznamů ukazuje důležitost výběru dobře přizpůsobeného klasifikátoru pro extrakci informací.

MI-NeuroFeedback Training (NFT). Údaje EEG, EOG, EMG a akcelerometru budou shromažďovány tak, jak je popsáno v části „Zařízení EEG, EMG a akcelerometru“. RP provede paradigma MI bez provádění pohybů rukou. Během IM bude RP poskytnuta zpětná vazba v reálném čase ze zaznamenané aktivity EEG. Zpětnou vazbu tvoří virtuální ruka na obrazovce počítače, jejíž pohyby odrážejí mozkovou aktivitu RP související s IM. Zaznamenaná data budou dále analyzována offline pomocí analytických nástrojů, které jsou popsány v předchozí části.