Brain Computer Interface (BCI) technológia stroke-kéz-rehabilitációhoz (ARTS-BCI)

A fizikoterápiás megközelítések a stroke de facto rehabilitációja, amelyben humán terapeuták vesznek részt, hogy segítsenek a stroke-os betegeknek motoros képességeik helyreállításában. A modern rehabilitációs technológiák közé tartozik a robotika, a funkcionális elektromos stimuláció, a koponyán keresztüli mágneses stimuláció és a virtuális valóság. A robotrehabilitáció enyhíti a humán terapeuták által végzett fizikai rehabilitáció munkaigényes aspektusait, és potenciálisan javíthatja a stroke-rehabilitáció termelékenységét. Alapvetően azonban a vizuális visszacsatolással járó mozgásismétlésen alapul, amely segít a stroke-betegeknek javítani a motoros képességeket gyenge, stroke által érintett karjukban és lábaikban. A robot azonban akkor is képes megmozgatni a beteg gyenge részét, ha a páciens nem figyel az edzésre, így a robotoktatás passzív tevékenységgé válik. Ezzel szemben a BCI-alapú robotképzés úgy működik, hogy biztosítja a hemiparetikus betegek aktív részvételét az akaratlagos mozgásban. Ezen túlmenően, a hemiplegiás vagy bezárt stroke-os betegek, akiknek nincs semmilyen motoros ereje az érintett végtagokon, képesek lesznek bekapcsolódni és akaratlagos mozgást végezni ezeken az érintett végtagokon.

A BCI-alapú robotrehabilitáció ezt a hiányt pótolja azáltal, hogy az elektroencefalogram (EEG) jelekből észleli a hemiplégiás betegek motoros szándékát a robotrehabilitáció előmozdítása érdekében. Ezt a BCI-alapú robotizált stroke-rehabilitációs projektet a Tan Tock Seng Hospital (TTSH), a National Neuroscience Institute (NNI) és az Institute for Infocomm Research (I2R) közösen végezte. A TTSH-nál végzett előzetes klinikai vizsgálatok kimutatták, hogy a stroke-os betegek ugyanolyan hatékonyan tudják működtetni a BCI-t, mint az egészséges alanyok.

Ez a kutatási projekt konkrétan a következő hiányosságokat kezeli a stroke-rehabilitáció területén:

1. Egymódusú BCI – A jelenlegi rendszer egyetlen modális, nem invazív EEG-alapú BCI-t alkalmaz, amely legalább 2,5 másodpercnyi EEG-adat felhasználásával érzékeli a motoros szándékot. Ezért javasolt egy fejlett multimodális BCI kutatása, mint például a közeli infravörös spektroszkópia szinergizálása az EEG-vel, hogy érzékenyebb és hatékonyabb BCI-alapú robotrehabilitációs rendszert hozzanak létre.
2. Standard terápia – A jelenlegi rendszer standard terápiát alkalmaz minden stroke-beteg esetében. A fizioterapeuták és a foglalkozási terapeuták azonban általában minden egyes stroke-beteg számára egyénre szabottabb terápiát alkalmaznak. Ezért javasoljuk, hogy minden egyes stroke-beteg számára egyénre szabott terápiát dolgozzanak ki tanulási sebességének és neurológiai inzultusának megfelelően.
3. Csak élettani rehabilitáció – A jelenlegi rendszer csak a stroke-os betegek motoros funkcióinak fiziológiai rehabilitációját végzi. Jelenleg a stroke utáni depresszió néhány validált skálája, mint például a Beck-depresszió leltár, CES-D, Zung skála, állapotjellemző, HADS stb. nehezen alkalmazható olyan stroke-betegeknél, akik nyelvi vagy kognitív képességeik károsodása miatt nem vehetnek részt az értékelésben. Ezért egy olyan fejlett BCI-alapú rehabilitációs rendszert javasolnak, amely a stroke-beteg mentális állapotát is kimutatja, amely kiterjed a fiziológiai és pszichológiai rehabilitációra is.
4. Felső végtag-rehabilitáció – A jelenlegi rendszer, amely a klinikailag bevált MIT Manus robotrehabilitációs rendszert használja, csak a felső végtagok rehabilitációját végzi szélütéses betegeknél, bruttó elérési mintázatban. Ezzel szemben az emberi kézkészségek összetettebb manipulációs mozgásmintákat tartalmaznak, amelyekbe BCI alapú robotrehabilitáció is beavatkozhat. Ezért a teljes felső végtag rehabilitációjára egy fejlett BCI-alapú rehabilitációs rendszert javasolnak, amely lefedi a kézfunkciókat.