脳性麻痺による身体障害を持つ子どもたちを支援するためのニューロテクノロジーの活用

目的 片麻痺性脳性麻痺は、重度の片側性運動障害を引き起こし、小児の上肢機能と日常生活を損なう。 効果的でエビデンスに基づいた治療法、特に脳-コンピュータインターフェースと機能的電気刺激を組み合わせた（BCI-FES）ような魅力的で集中的な介入は、小児集団において依然として限定的で十分に研究されていない。 本研究は、片麻痺性脳性麻痺の小児に対する効果的で魅力的な治療を可能にする、上肢運動障害のための子ども中心のBCI-FESリハビリテーションモデルを適応・検証することで、このギャップに対処することを目的とする。

目的 目的1: 片麻痺性脳性麻痺の小児における機能アウトカム改善に対するBCI活性化FESの有効性を明らかにする。

目的2: 片麻痺性脳性麻痺の小児の上肢運動機能と日常生活活動を改善し、小児リハビリテーションにおける機能的独立と生活の質を向上させる、拡張可能で効果的な神経技術ベースの治療を可能にする、子ども中心のBCI-FESリハビリテーションモデルを開発、検証、最適化する。

方法 このセットアップは、EEG、FES、およびリアルタイム視覚フィードバックを組み合わせて、閉ループトレーニングシステムを構築する。 各セッション中、参加者が特定の運動（例えば、手首の伸展）を想像している間、EEGキャップが運動関連脳活動を記録する。 システムが運動イメージを正しく識別すると、システムは対応する筋肉にFESを送信し、アニメーション化されたアバターを通じてスクリーン上に関連する運動を表示する。

このプロジェクトでは、EEG記録と機能的電気刺激を統合した市販のBCIスイートであるg.tec recoveriXシステム（g.tec、オーストリア、シードルベルク）を使用する。

BCI: EEG信号は、16チャネルのゲルベースEEGヘッドセットを使用して記録される。 記録電極は国際10-10システムに従って配置される。 分類アルゴリズムは、意図した運動イメージコマンドを識別する際にBCIによって生成された正しい予測の割合として定義される分類精度を生成する。

FES: 筋肉への電気刺激は、矩形二相性定電流パルスを生成する2つのg.Estim電気刺激装置（g.tec、オーストリア、グラーツ）を介して両側に送信される。

視覚フィードバック: 各参加者の真正面に配置されたモニターは、意図した運動を反映するリアルタイム視覚フィードバックを提供する2つの仮想手アバターを表示する。 システムが運動イメージを正常に検出すると、アバターはスクリーン上で対応する運動を実行する。

介入 介入は、トレーニングセッションとリハビリテーションセッションの2つのコンポーネントで構成される。

トレーニングセッション: トレーニングは、左手または右手の手首伸展の運動イメージ中のEEG信号を記録することにより、システムを較正する。 参加者は両手の手首伸展を視覚化するよう指導される。 各セッションには、約15分間の3回の試行が含まれる。 各試行は8秒間持続する80回のランで構成される。

リハビリテーションセッション: リハビリテーション中、トレーニング中に生成された分類器が視覚的および電気的フィードバックを駆動する。 参加者はセッションごとに最大3回の試行を完了し、音声キューを使用して運動イメージの試みを導く。 視覚フィードバックと電気刺激は、運動イメージが正確に分類され、キュー方向と一致する場合にのみ提供される。

参加者は、連続する3週間にわたり15〜20回のrecoveriXセッションに参加する。 各セッションは最大90分間持続し、両肢を含むランダム化された運動イメージ試行を含む。 セッションは参加者の耐容性に応じて調整され、快適さと関与を維持するために予定された休息期間とオプションの追加休憩が設けられる。