급성 뇌졸중에서 양손 운동 기술 학습 (MLAS4)

연속 3일 동안 환자들은 평가를 받고 재활 로봇 REAplan®(http://www.axinesis.com/)에서 훈련을 받게 됩니다. 근위 bim-MSkL 및 수동 손재주 도구 Dextrain Manipulandum(https://www.dextrain.com/) 평가 원위 bim-MSkL을 평가합니다.

근위 bim-MSkL의 경우, 환자는 양손 REAplan®의 진지한 게임 서킷에서 3일 동안 훈련하고 두 가지 다른 양손 버전으로 무작위 배정됩니다. 이를 통해 연구자들은 급성 뇌졸중 환자에서 bim-MSkL의 구성 요소를 탐색할 것입니다.

건강한 개인과 뇌졸중 환자에게 개발되어 성공적으로 사용된 운동 기능 학습 설정(Circuit)은 이미 REAplan® 환경에 구현되었으며 속도/정확도 트레이드오프(SAT)를 기반으로 한 혁신적인 실감 게임으로 사용될 예정입니다. 운동 기능 학습 구성 요소(속도, 정확도, SAT, 움직임의 부드러움, 역동성...)에 대한 자세한 분석을 허용합니다. 운동능력 학습을 기반으로 한 본격적인 서킷 게임의 경우 피험자는 양팔로 로봇의 핸들을 제어하여 가능한 한 빠르고 정확하게 커서를 움직여 복잡한 서킷을 연습해야 합니다.

말단 bim-MSkL의 경우 환자는 양손을 포함하는 복잡한 손가락 움직임 시퀀스에 대해 훈련합니다. 매일 한 블록에 해당하는 시퀀스의 여러 연속 반복이 표시됩니다. 3~6개의 블록이 반복되며 각 블록은 30초의 휴식 시간으로 구분됩니다. 3일째 훈련 후 일반화를 평가하기 위해 3블록에 대해 새로운 시퀀스가 ​​반복됩니다.

bim-MskL에서 다양한 뇌 구조의 역할을 탐색하기 위해 고해상도 뇌 자기 공명 영상(MRI) 스캔을 기반으로 한 Voxel 기반 병변 증상 매핑(VLSM)을 사용하여 조직 손상과 근위/원위 사이의 관계를 분석합니다. bim-MskL은 복셀 단위로 점수를 매깁니다.

DTI(Diffusion Tensor Imaging)는 여러 백질 영역의 무결성을 정량화하여 상관 관계 분석을 통해 근위 및/또는 원위 bim-MskL을 달성하는 데 중요한 백질 영역을 밝힐 수 있습니다.

또한, 전반적인 운동-감각-인지 기능을 평가하기 위해 몇 가지 "고전적인" 임상 척도 및 테스트가 사용될 것입니다.

(아)급성 뇌졸중 환자에 더하여, MRI를 받지 않을 건강한 개인 그룹(n=60)이 대조군으로 등록될 것입니다. 이 그룹의 피험자들은 또한 REAplan® 로봇의 두 가지 버전의 양손 회로 작업에서 1/1로 무작위 배정됩니다.