Tämä sivu käännettiin automaattisesti, eikä käännösten tarkkuutta voida taata. Katso englanninkielinen versio lähdetekstiä varten.

Motor Learning in a Customized Body-Machine Interface (BMI)

torstai 14. marraskuuta 2019 päivittänyt: Ferdinando Mussa-Ivaldi, Shirley Ryan AbilityLab

Motor Learning in a Customized Body-Machine Interface for Persons With Paralysis

People with tetraplegia often retain some level of mobility of the upper body. The proposed study will test the hypothesis that it is possible to develop personalized interfaces, which utilize the residual mobility to enable paralyzed persons to control computers, wheelchairs and other assistive devices. If successful the project will result into the establishment of a new family of human-machine interfaces based on wearable sensors that adapt their functions to their users' abilities.

Tutkimuksen yleiskatsaus

Tila

Tuntematon

Yksityiskohtainen kuvaus

The goal of these studies is to enable persons paralyzed by spinal cord injury (SCI) to drive powered wheelchairs and interact with computers by acting through an interface that maximizes the effectiveness of their residual motor function. This is called a "body-machine interface" because it maps the motions of the upper-body (arms and shoulders) to the space of device control signals in an optimal way. In this way, paralyzed persons that cannot operate a joystick controller because of lack of hand mobility can effectively use their whole upper body as virtual joystick device. An important characteristic of the proposed approach is that it is based on the possibility to control a computer or a wheelchair by bodily movements through an interactive learning process, in which the interface adapts itself to the subject's mobility and the subject learns to act through the interface. This study aims at developing and testing the customization of this interface to a group of SCI participants with tetraplegia, resulting from high-level cervical injury. The proposed research is organized in three specific aims:

(Aim 1) To develop new functional capabilities in persons with spinal cord injury by customizing a body-machine interface to their individual upper body mobility. After fitting the interface to the residual movements of each subject, participants will practice computer games aimed at training two classes of control actions: operating a virtual joystick and operating a virtual keyboard. This study will test the ability of the subjects to perform skilled maneuvers with a simulated wheelchair.

(Aim 2.) To test the hypothesis that practicing the upper-body control of personalized interfaces results in significant physical and psychological benefits after spinal-cord injury. A study will evaluate and quantify the impact of the practicing functional upper-body motions on the mobility of the shoulder and arms by conventional clinical methods and by measuring the subjects' ability to generate coordinated upper body movements and to apply isometric forces. Other studies under this aim will evaluate the effects of operating the body-machine interface on musculoskeletal pain and on the mood and mental state of the participants.

(Aim 3) To train spinal-cord injury survivors to skillfully operate a powered wheelchair using their enhanced upper body motor skills and customized interface parameters. Finally, the last study will test the hypothesis that the skills learned through practice in the virtual environment are retained for the control of an actual powered wheelchair. After reaching stable performance in the simulated wheelchair, subjects will practice the control of the physical wheelchair in safe a testing environment.

(Aim 4.) To understand how extensive practice with a body machine interface affects the cortical representation of the trained limbs. A study will evaluate and quantify the impact of the practicing functional upper-body motions on corticospinal excitability as a correlate to sensorimotor skill learning. Participants will meet the inclusion criteria for both the main study and satisfy the additional optional criteria. Participant will practice upper-body movements using the body-machine interface. The study will evaluate the evolution of corticospinal excitability in related areas of the motor cortex during the training compared to the baseline and after a follow-up period.

If successful, this study will lead to effective operation of a highly customized interface that adapts to the residual motor capability of its users. Physical and psychological benefits are expected to derive from the sustained and coordinated activity associated with the use of this body-machine interface

Opintotyyppi

Interventio

Ilmoittautuminen (Todellinen)

157

Vaihe

  • Ei sovellettavissa

Yhteystiedot ja paikat

Tässä osiossa on tutkimuksen suorittajien yhteystiedot ja tiedot siitä, missä tämä tutkimus suoritetaan.

Opiskelupaikat

    • Illinois
      • Chicago, Illinois, Yhdysvallat, 60611
        • Shirley Ryan Abilitylab

Osallistumiskriteerit

Tutkijat etsivät ihmisiä, jotka sopivat tiettyyn kuvaukseen, jota kutsutaan kelpoisuuskriteereiksi. Joitakin esimerkkejä näistä kriteereistä ovat henkilön yleinen terveydentila tai aiemmat hoidot.

Kelpoisuusvaatimukset

Opintokelpoiset iät

18 vuotta - 65 vuotta (Aikuinen, Vanhempi Aikuinen)

Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia

Ei

Sukupuolet, jotka voivat opiskella

Kaikki

Kuvaus

Inclusion Criteria:

  • Age 18-65
  • Injuries at C3-C6 level, complete (ASIA A) or incomplete (ASIA B and C)
  • Able to follow simple commands
  • Able to speak or respond to questions

Exclusion Criteria:

  • Presence of tremors, spasm and other significant involuntary movements
  • Cognitive impairment
  • Deficit of visuo-spatial orientation
  • Concurrent pressure sores or urinary tract infection

(Optional) Additional Exclusion Criteria for evaluation of corticospinal excitability using Transcranial Magnetic Stimulation:

  • Any metal in head with the exception of dental work or any ferromagnetic metal elsewhere in the body. This applies to all metallic hardware such as cochlear implants, or an Internal Pulse Generator or medication pumps, implanted brain electrodes, and peacemaker.
  • Personal history of epilepsy (untreated with one or a few past episodes), or treated patients
  • Vascular, traumatic, tumoral, infectious, or metabolic lesion of the brain, even without history of seizure, and without anticonvulsant medication
  • Administration of drugs that potentially lower seizure threshold [62], without concomitant administration of anticonvulsant drugs which potentially protect against seizures occurrence
  • Change in dosage for neuro-active medications (Baclophen, Lyrica, Celebrex, Cymbalta, Gapapentin, Naposyn, Diclofenac, Diazapam, Tramadol, etc) within 2 weeks of any study visit.
  • Skull fractures, skull deficits or concussion within the last 6 months
  • unexplained recurring headaches
  • Sleep deprivation, alcoholism
  • Claustrophobia precluding MRI
  • Pregnancy

Opintosuunnitelma

Tässä osiossa on tietoja tutkimussuunnitelmasta, mukaan lukien kuinka tutkimus on suunniteltu ja mitä tutkimuksella mitataan.

Miten tutkimus on suunniteltu?

Suunnittelun yksityiskohdat

  • Ensisijainen käyttötarkoitus: Tukevaa hoitoa
  • Jako: Ei satunnaistettu
  • Inventiomalli: Rinnakkaistehtävä
  • Naamiointi: Yksittäinen

Aseet ja interventiot

Osallistujaryhmä / Arm
Interventio / Hoito
Kokeellinen: SCI Static
SCI group that practices with a static body-machine map
The intervention compares two ways of customizing the body-machine interface which will be used for subjects for 40 sessions (spread over 8 months). In one case (SCI static), the body-machine interface is static. In the other case (SCI Machine Learning), there is a machine learning algorithm that adapts to the movements made by the subject.
Kokeellinen: SCI Machine Learning
Spinal Cord Injury patients who practice with a body-machine map that is adapted using machine learning
The intervention compares two ways of customizing the body-machine interface which will be used for subjects for 40 sessions (spread over 8 months). In one case (SCI static), the body-machine interface is static. In the other case (SCI Machine Learning), there is a machine learning algorithm that adapts to the movements made by the subject.

Mitä tutkimuksessa mitataan?

Ensisijaiset tulostoimenpiteet

Tulosmittaus
Toimenpiteen kuvaus
Aikaikkuna
Change in Time to task completion from Baseline at 8 months
Aikaikkuna: Baseline and 8 months
The subjects will perform computer games requiring different data entry tasks (characters, cursor control) and navigate either a virtual or a real obstacle course. This primary outcome measure is the time it takes subjects to complete each task.
Baseline and 8 months

Toissijaiset tulostoimenpiteet

Tulosmittaus
Toimenpiteen kuvaus
Aikaikkuna
Change in Movement Smoothness from Baseline at 8 months
Aikaikkuna: Baseline and 8 months
This outcome measure measures the change in movement smoothness when operating the virtual and real wheelchairs
Baseline and 8 months
Change in Strength
Aikaikkuna: Baseline and 8 months
This outcome measure measures the changes in upper body strength after training
Baseline and 8 months
Change in Mental State
Aikaikkuna: Baseline and 8 months
This outcome measures measures the change in mental state (as quantified by the State-Trait Anxiety Inventory) after training
Baseline and 8 months

Yhteistyökumppanit ja tutkijat

Täältä löydät tähän tutkimukseen osallistuvat ihmiset ja organisaatiot.

Tutkijat

  • Päätutkija: Ferdinando A Mussa-Ivaldi, PhD, Northwestern University

Julkaisuja ja hyödyllisiä linkkejä

Tutkimusta koskevien tietojen syöttämisestä vastaava henkilö toimittaa nämä julkaisut vapaaehtoisesti. Nämä voivat koskea mitä tahansa tutkimukseen liittyvää.

Opintojen ennätyspäivät

Nämä päivämäärät seuraavat ClinicalTrials.gov-sivustolle lähetettyjen tutkimustietueiden ja yhteenvetojen edistymistä. National Library of Medicine (NLM) tarkistaa tutkimustiedot ja raportoidut tulokset varmistaakseen, että ne täyttävät tietyt laadunvalvontastandardit, ennen kuin ne julkaistaan ​​julkisella verkkosivustolla.

Opi tärkeimmät päivämäärät

Opiskelun aloitus

Perjantai 1. helmikuuta 2013

Ensisijainen valmistuminen (Odotettu)

Torstai 1. syyskuuta 2022

Opintojen valmistuminen (Odotettu)

Torstai 1. syyskuuta 2022

Opintoihin ilmoittautumispäivät

Ensimmäinen lähetetty

Maanantai 16. huhtikuuta 2012

Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit

Maanantai 28. toukokuuta 2012

Ensimmäinen Lähetetty (Arvio)

Torstai 31. toukokuuta 2012

Tutkimustietojen päivitykset

Viimeisin päivitys julkaistu (Todellinen)

Perjantai 15. marraskuuta 2019

Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit

Torstai 14. marraskuuta 2019

Viimeksi vahvistettu

Perjantai 1. marraskuuta 2019

Lisää tietoa

Nämä tiedot haettiin suoraan verkkosivustolta clinicaltrials.gov ilman muutoksia. Jos sinulla on pyyntöjä muuttaa, poistaa tai päivittää tutkimustietojasi, ota yhteyttä register@clinicaltrials.gov. Heti kun muutos on otettu käyttöön osoitteessa clinicaltrials.gov, se päivitetään automaattisesti myös verkkosivustollemme .

Tilaa