脳画像による脳卒中運動リハビリテーションにおけるニューロフィードバックの縦断的検証

毎年、世界中で何百万人もの人々が脳卒中を患っており、死亡および長期障害の主な原因の 1 つとなっています。 これは、認知障害および運動障害につながり、日常生活における自立の喪失につながるとともに、気分障害およびうつ病における追加の心理的影響をもたらします。 慢性疾患に発展する脳卒中は、継続的なリハビリテーションと治療が必要です。 パーソナライズされた仮想現実 (VR) アプローチは、非情報通信技術 (ICT) ベースの介入と比較して回復プロセスを加速することが示されています。 ただし、これらの新しい VR アプローチのほとんどは、患者のサブセットが少なく、一般に、回復の予後が良く、運動制御が優れている患者にのみ適しています。 このように、脳波ベースのニューロフィードバック (NF) と運動イメージ (MI) を通じて、中枢神経系をトレーニングするという考えが確立されました。 MI-NF の利点は多くの研究で示されていますが、脳卒中患者が NF を使用する能力が低下すると、正確な制御ができなくなり、MI-NF システムの機能が低下します。 このプロジェクトの目的は、現在の制限を克服するために、新しい ICT 技術を使用して、斬新でより包括的なリハビリテーション システムを開発することです。 これは、脳イメージング (fMRI) による運動イメージ中の運動活動の神経相関と、後で NF-MI リハビリテーション セッションで使用されるユーザー固有のモデルを策定するためのさまざまなトレーニング フィードバック プロトコルによる脳活性化の違いを特定することによって達成されます。 これにより、中枢神経系を訓練するためのニューラル インターフェイスの使用が容易になります。具体的には、研究者は、MI トレーニング用の VR を通じて、パーソナライズされた EEG ベースの没入型 NF を開発します。 最終的な目標は、入院患者と外来患者の両方、および継続的な在宅ケアのための VR-NF-MI トレーニング パラダイムに調査結果を一般化することです。