脳卒中リハビリテーションにおける精神的イメージ ニューロフィードバック

この研究は、より多くの脳卒中患者が関与する後続の研究のパラメーターを最適化および設定するためのパイロット研究として実施されます。 脳卒中患者は、手の開閉を精神的に想像するように訓練されます (以下、MI、Motor Imagery と命名)。 トレーニング中、患者は運動過程に関連する神経活動を反映した視覚的なフィードバックをリアルタイムで受け取ります。 NeuroFeedback (NF) は、ニューラル学習を最大化するために最小限の時間遅延で投影されます。 フィードバックを伴うこのタイプの脳トレーニングは、損傷した領域を再編成して補償する脳の能力を刺激するために非常に重要であると考えられています.

各参加者は、次のデータ収集手順を実行します (RP ごとに合計 27 ～ 28 の測定セッション)。

• 臨床ベースライン評価、3 週間中 1 回/週
• 1週間に1回のMRI測定
• 1 週間に 2 ～ 3 回のキャリブレーション EEG 記録
• MI-neurofeedback トレーニング [3 回/週] + 臨床介入評価 [1 回/週] を 4 週間実施
• 1 週間の MRI 測定 1 回 + キャリブレーション EEG 記録 1 回
• 臨床介入評価、3 週間中 1 回/週

磁気共鳴画像 (MRI) 測定。 MRI検査は、ストックホルム大学ブレインイメージングセンターでのベースラインおよび最終評価セッションで、Siemens MAGNETOM Prisma 3Tスキャナー（20チャンネルのヘッ​​ドコイル）で実施されます。 MRI プロトコルは、i) 解剖学的全脳スピン エコー T1 および T2 強調シーケンスを含み、病変のサイズと位置を説明します。感覚運動ネットワーク（静止状態の機能的MRI（fMRI））、およびiii）以下でさらに説明する運動イメージパラダイムによって残りがインターリーブされた前と同じシーケンス。

運動イメージ (MI) パラダイム。 パラダイムは、ミラーリングされたコンピューター画面を使用して、RP に、i) 目を開けて心を休ませる、ii) 心の中で手の動き (MI) を想像する、または ii) 手の動きを実行するように指示することで構成されます。 指示される手の動きは、手を閉じるか、手を開いて指を伸ばすかのいずれかです。 RP は、統計的根拠を収集するために、各手の動き (MI と実行) を数回繰り返します。

キャリブレーション脳波記録。 脳波記録のキャリブレーションは、参加者が上記の精神的イメージのパラダイムを実行している間に、介入前の 1 週間と介入後の 1 週間の間に 2 ～ 3 回実行されます。 RP はコンピューター画面の前に座り、ボタンを押すだけで評価が登録されます。 これらのセッション中に、EEG、EOG、EMG、および加速度計データが収集され、以下でさらに説明されます。

ElectroEncephaloGram (EEG)、ElectroOculoGram (EOG)、ElectroMyoGram (EMG)、および加速度計装置。 EEG 機器は、64 電極頭皮 EEG 取得システム (Brain Products ActiCHamp) で構成されています。 64 個の電極 (アクティブ Ag/AgCl) は、拡張 10-20 参照配置システムに従って配布されます。 EEG 記録に加えて、実験 (EOG) 中の眼球運動を測定するために、3 つの電極 (パッシブ Ag/AgCl、Brain Products) が両目の両側と耳たぶに配置されます。 EMG 電極 (パッシブ Ag/AgCl、脳製品) は、標準化されたプロトコルに従って、手首と指を制御する 4 つの筋肉の上に配置されます。 動きに関連する活動を記録するために、2 つの加速度計センサー (Brain Products) が手と人差し指に配置されます。

EEG、EOG、EMG、加速度計のデータ分析。 記録されたデータは、手の動きの MI を最もよく表すデータの特徴を評価するために、オフラインでさらに分析されます。 これは、カスタム スクリプトを既に開発されたツールボックス (EEGLab、Chronux など) と組み合わせて、Matlab および Labview で実行されます。 評価される特徴には、誘発活動、時間-周波数スペクトル、位相、相関係数、コヒーレンスなどがあります。 MI を最もよく表す特徴が識別されると、情報を抽出する際にさまざまな分類子とパターン認識方法が評価されます。 インテリジェント アルゴリズム、サポート ベクター マシン (SVM)、正規化された線形回帰、単純ベイズ分類器などが評価および比較されます。 これらは神経工学の分野で一般的に使用される方法であり、侵襲的記録からの神経データを使用した以前の比較研究は、情報を抽出するために適切に適応した分類器を選択することの重要性を示しています。

MI-NeuroFeedback トレーニング (NFT)。 EEG、EOG、EMG、および加速度計データは、セクション「EEG、EMG、および加速度計機器」で説明されているように収集されます。 RP は、手の動きを実行せずに MI パラダイムを実行します。 記録された EEG 活動からのリアルタイムのフィードバックは、MI 中に RP に提供されます。 フィードバックは、コンピューター画面上の仮想の手で構成され、その動きは MI に関連する RP の脳活動を反映しています。 記録されたデータは、前のセクションで説明した分析ツールを使用してオフラインでさらに分析されます。