脳卒中手のリハビリテーションのためのブレイン コンピューター インターフェイス (BCI) テクノロジー (ARTS-BCI)

理学療法アプローチは脳卒中に対する事実上のリハビリテーションであり、人間のセラピストが脳卒中患者の運動能力の回復を支援します。 最新のリハビリテーション技術には、ロボット工学、機能的電気刺激、経頭蓋磁気刺激、仮想現実が含まれます。 ロボットによるリハビリテーションは、人間のセラピストによる身体リハビリテーションの労働集約的な側面を軽減し、脳卒中リハビリテーションの生産性を向上させる可能性があります。 ただし、基本的には視覚的なフィードバックを伴う動作の繰り返しに基づいており、脳卒中患者の脳卒中の影響を受けた弱い腕や脚の運動能力を向上させるのに役立ちます。 しかし、たとえ患者がトレーニングに注意を払わなかったとしても、ロボットは患者の弱い部分を動かすことができるため、ロボットトレーニングは受動的活動になってしまいます。 対照的に、BCI ベースのロボット トレーニングは、片麻痺患者が自発的な動きをする際に積極的に関与することを保証することによって機能します。 さらに、片麻痺または閉じ込められた脳卒中患者は、患肢に運動能力を持たず、これらの患肢に自発的な動きを与えて実行することができます。

BCI ベースのロボット リハビリテーションは、脳波 (EEG) 信号から片麻痺患者の運動意図を検出してロボット リハビリテーションを推進することで、このギャップを埋めます。 この BCI ベースの脳卒中ロボットリハビリテーション研究プロジェクトは、タン トク セン病院 (TTSH)、国立神経科学研究所 (NNI)、および情報通信研究所 (I2R) によって共同で実施されました。 TTSHで行われた予備臨床試験では、脳卒中患者でも健常者と同様にBCIを効果的に操作できることが示された。

具体的には、この研究プロジェクトは、脳卒中リハビリテーション分野における以下のギャップに対処します。

1. シングルモーダル BCI - 現在のシステムは、少なくとも 2.5 秒の EEG データを使用して運動意図を検出する、シングルモーダルの非侵襲性 EEG ベースの BCI を採用しています。 したがって、より応答性が高く効果的な BCI ベースのロボット リハビリテーション システムを生み出すために、近赤外分光法と EEG を相乗させるなど、高度なマルチモーダル BCI の研究が提案されています。
2. 標準治療 - 現在のシステムでは、すべての脳卒中患者に対して標準治療が採用されています。 しかし、理学療法士や作業療法士は通常、各脳卒中患者に対して、より個別化された治療法を採用します。 したがって、各脳卒中患者の学習率と神経学的損傷に応じた個別の治療法に関する研究が提案されています。
3. 生理学的リハビリテーションのみ - 現在のシステムは、脳卒中患者の運動機能の生理学的リハビリテーションのみを実行します。 現在、ベックうつ病インベントリー、CES-D、Zung スケール、状態特性、HADS などの脳卒中後うつ病に関する検証済みの尺度のいくつかは、言語や認知能力の障害により評価に参加できない脳卒中患者に適用するのが困難です。 したがって、生理学的リハビリテーションと心理的リハビリテーションの両方をカバーするために、脳卒中患者の精神状態も検出する高度な BCI ベースのリハビリテーション システムが提案されています。
4. 上肢リハビリテーション - 臨床的に証明された MIT Manus ロボット リハビリテーション システムを使用する現在のシステムは、グロス リーチ パターンで脳卒中患者に対して上肢リハビリテーションのみを実行します。 対照的に、人間の手のスキルは、BCI ベースのロボットリハビリテーションによって介入できる、より複雑な操作動作パターンで構成されます。 そこで、手の機能をカバーする高度な BCI ベースのリハビリテーション システムが、上肢全体のリハビリテーションをカバーするために提案されています。