Längsvalidierung von Neurofeedback in der Schlaganfall-Rehabilitation durch Bildgebung des Gehirns

Jedes Jahr erleiden Millionen von Menschen weltweit einen Schlaganfall, der eine der Hauptursachen für Todesfälle und langfristige Behinderungen ist. Dies führt zu kognitiven und motorischen Beeinträchtigungen, was zu einem Verlust der Selbstständigkeit im täglichen Leben führt, verbunden mit einer zusätzlichen psychologischen Auswirkung in Stimmungsstörungen und Depressionen. Der Schlaganfall entwickelt sich zu einem chronischen Zustand und erfordert eine kontinuierliche Rehabilitation und Therapie. Es hat sich gezeigt, dass personalisierte Virtual-Reality (VR)-Ansätze den Genesungsprozess im Vergleich zu nicht auf Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT) basierenden Interventionen beschleunigen. Die meisten dieser neuartigen VR-Ansätze sind jedoch nur für eine reduzierte Untergruppe von Patienten geeignet, im Allgemeinen für Patienten mit besserer Genesungsprognose und besserer motorischer Kontrolle. So entstand die Idee, das zentrale Nervensystem durch EEG-basiertes Neurofeedback (NF) und motorische Bilder (MI) zu trainieren. Obwohl die Vorteile von MI-NF in einer Vielzahl von Studien veranschaulicht wurden, ermöglicht die eingeschränkte Fähigkeit von Schlaganfallpatienten, NF zu verwenden, keine genaue Kontrolle, wodurch die Fähigkeiten von MI-NF-Systemen verringert werden. Das Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung eines neuartigen und umfassenderen Rehabilitationssystems unter Verwendung neuartiger IKT-Technologien, um die derzeitigen Einschränkungen zu überwinden. Dies wird erreicht, indem die neuronalen Korrelate der motorischen Aktion während der motorischen Vorstellung durch Bildgebung des Gehirns (fMRI) und Unterschiede in der Gehirnaktivierung mit verschiedenen Trainings-Feedback-Protokollen identifiziert werden, um benutzerspezifische Modelle zu formulieren, die später in NF-MI-Rehabilitationssitzungen verwendet werden. Dies wird die Verwendung neuronaler Schnittstellen zum Trainieren des zentralen Nervensystems erleichtern; Insbesondere werden die Forscher eine personalisierte EEG-basierte immersive NF durch VR für das MI-Training entwickeln. Das ultimative Ziel ist es, die Ergebnisse zu einem VR-NF-MI-Trainingsparadigma für stationäre und ambulante Patienten sowie für die fortgesetzte häusliche Pflege zu verallgemeinern.