Tecnologia Brain Computer Interface (BCI) per la riabilitazione della mano colpita (ARTS-BCI)

Gli approcci di terapia fisica sono la riabilitazione de facto per l'ictus, che coinvolge terapisti umani per assistere i pazienti colpiti da ictus nel recupero della loro capacità motoria. Le moderne tecnologie di riabilitazione includono la robotica, la stimolazione elettrica funzionale, la stimolazione magnetica transcranica e la realtà virtuale. La riabilitazione robotica allevia gli aspetti ad alta intensità di lavoro della riabilitazione fisica da parte dei terapisti umani e potrebbe potenzialmente migliorare la produttività della riabilitazione dell'ictus. Tuttavia, si basa fondamentalmente sulla ripetizione del movimento con feedback visivo che aiuta i pazienti colpiti da ictus a migliorare l'abilità motoria nelle loro braccia e gambe deboli colpite da ictus. Tuttavia, il robot è ancora in grado di muovere la parte debole del paziente anche se il paziente non è attento all'addestramento e quindi l'addestramento robotico diventa un'attività passiva. Al contrario, l'addestramento robotico basato su BCI funziona garantendo un coinvolgimento attivo da parte dei pazienti emiparetici nel compiere un movimento volontario. Inoltre, i pazienti emiplegici o con ictus bloccato che non hanno alcuna forza motoria sugli arti colpiti sono quindi in grado di impegnarsi ed eseguire un movimento volontario su questi arti colpiti.

La riabilitazione robotica basata su BCI colma questa lacuna rilevando l'intenzione motoria dei pazienti emiplegici dai segnali dell'elettroencefalogramma (EEG) per guidare la riabilitazione robotica. Questo progetto di riabilitazione robotica basato su BCI per la ricerca sull'ictus è stato condotto congiuntamente dal Tan Tock Seng Hospital (TTSH), dal National Neuroscience Institute (NNI) e dall'Institute for Infocomm Research (I2R). Gli studi clinici preliminari eseguiti presso il TTSH hanno dimostrato che i pazienti colpiti da ictus possono utilizzare il BCI con la stessa efficacia dei soggetti sani.

Nello specifico, questo progetto di ricerca affronterà le seguenti lacune nell'area della riabilitazione per l'ictus:

1. BCI monomodale - Il sistema attuale impiega un singolo BCI modale non invasivo basato su EEG che rileva l'intento motorio utilizzando almeno 2,5 secondi di dati EEG. Pertanto, viene proposta la ricerca di un BCI multimodale avanzato come la sinergia della spettroscopia nel vicino infrarosso con l'EEG per produrre un sistema di riabilitazione robotica basato su BCI più reattivo ed efficace.
2. Terapia standard - Il sistema attuale impiega una terapia standard per tutti i pazienti colpiti da ictus. Tuttavia, fisioterapisti e terapisti occupazionali di solito adottano una terapia più individualizzata per ogni paziente colpito da ictus. Pertanto, viene proposta la ricerca su una terapia individualizzata per ogni paziente colpito da ictus in base al suo tasso di apprendimento e all'insulto neurologico.
3. Solo riabilitazione fisiologica - Il sistema attuale esegue solo la riabilitazione fisiologica delle funzioni motorie dei pazienti colpiti da ictus. Attualmente alcune scale validate per la depressione post-ictus come Beck depression Inventory, CES-D, Zung Scale, State Trait, HADS ecc. Quindi viene proposto un avanzato sistema di riabilitazione basato su BCI che rileva anche lo stato mentale del paziente colpito da ictus per coprire sia la riabilitazione fisiologica che quella psicologica.
4. Riabilitazione dell'arto superiore - L'attuale sistema che utilizza il sistema di riabilitazione robotica MIT Manus clinicamente testato, esegue solo la riabilitazione dell'arto superiore per i pazienti con ictus in modelli di portata grossolana. Le abilità della mano umana, al contrario, consistono in modelli di movimento di manipolazione più complessi che possono essere intervenuti dalla riabilitazione robotica basata su BCI. Pertanto, viene proposto un sistema di riabilitazione avanzato basato su BCI che copre la funzione della mano per coprire la riabilitazione dell'intero arto superiore.