Beeinflussen Sie die Regulierung basierend auf einer Gehirn-Computer-Schnittstelle zur Behandlung von Depressionen

In diesem Projekt werden wir eine lokal entwickelte, auf Elektroenzephalographen (EEG) basierende BCI-Technologie zur Dekodierung affektiver Zustände des Gehirns nutzen und dadurch einen Sensor- und Stimulationsmechanismus mit geschlossenem Regelkreis entwickeln. Die Technologie verwendet eine fortschrittliche neuronale Signalberechnung auf dem EEG in Echtzeit und Audio-Feedback unter Verwendung eines maschinellen Lernmodells, das die EEG-Eigenschaften des einzelnen Benutzers in Bezug auf Musik-Emotions-Merkmale verknüpft. Das System ist tragbar und ermöglicht ein müheloses Training der Emotionsregulation außerhalb des Krankenhausumfelds, wodurch möglicherweise die Behandlungslücke für MDD bei älteren Menschen geschlossen wird.

Dies ist eine randomisierte Studie mit zwei Gruppen. Eine Gruppe wird sich der Intervention unterziehen, die aus 24 Sitzungen des BCI-Emotionsregulationstrainings besteht (d.h. Hören von Musik mit Audio-Feedback, um Emotionen in Richtung positiver Affekte zu regulieren) über einen Zeitraum von 8 Wochen. Die Kontrollgruppe wird 8 Wochen lang Musiksitzungen ohne Emotionsregulationstraining durchlaufen. Beide Gruppen werden prä- und postpsychometrischen Untersuchungen unterzogen, bei denen Kognition, Lebensqualität, Funktionsfähigkeit und emotionale Zustände untersucht werden. Diese Studie wird auch eine funktionelle MRT des Gehirns vor und nach 8 Wochen entweder Training (Intervention) oder Musik-Musik-Sitzung (Kontrolle) durchführen, um Veränderungen zu untersuchen, die mit dem affektiven BCI-Training verbunden sind. Studienergebnisse aus psychometrischen Bewertungen, EEG-Analysen und Neuroimaging werden Beweise für die Wirksamkeit und Anwendbarkeit dieser Technologie liefern.