Het decoderen van motorische beelden uit niet-invasieve hersenopnames als voorwaarde voor innovatieve motorische revalidatietherapieën (MODECO)

Baanbrekende onderzoeken op het gebied van de motorische neurowetenschappen bij gezonde proefpersonen hebben al lange tijd tijdgebonden veranderingen in het geïnduceerde vermogen binnen een specifieke frequentieband aan het licht gebracht. Uit hersenopnames is gebleken dat er tijdens een actie of tijdens motorische beelden (MI) een geleidelijke vermindering van het signaalvermogen optreedt, ten opzichte van de basislijn, in de mu (~ 8-12 Hz) en bèta (~ 13-30 Hz) frequentiebanden: de zogenaamde event-related desynchronisatie (ERD). Er wordt aangenomen dat dit fenomeen processen weerspiegelt die verband houden met de voorbereiding en uitvoering van bewegingen, en is vooral uitgesproken in de contralaterale sensorimotorische cortex. Bovendien kon kort na voltooiing van de taak een relatieve toename van het vermogen, de gebeurtenisgerelateerde synchronisatie (ERS) (ook wel de bèta-rebound genoemd), worden waargenomen in de bètaband. Aangenomen wordt dat ERS het herstel van de remming in hetzelfde gebied weerspiegelt.

Sinds de karakterisering van de ERD- en ERS-fenomenen is er binnen het niet-invasieve BCI-veld weinig tot geen discussie geweest over de vraag of deze kenmerken de taakgerelateerde modulaties van hersenactiviteit nauwkeurig weergeven. Recente onderzoeken in de neurofysiologie hebben deze visie in twijfel getrokken en aangetoond dat de ERD- en ERS-patronen alleen ontstaan ​​als gevolg van het middelen van het signaalvermogen over meerdere onderzoeken. Op een enkel proefniveau vindt bètabandactiviteit plaats in korte, voorbijgaande gebeurtenissen, genaamd bursts, in plaats van als aanhoudende oscillaties. Dit geeft aan dat de ERD- en ERS-patronen de geaccumuleerde, in de tijd variërende veranderingen in de burst-waarschijnlijkheid tijdens elke proef weerspiegelen. Bèta-bursts kunnen dus meer gedragsrelevante informatie bevatten dan het gemiddelde vermogen van de bètaband. Studies bij mensen waarbij armbewegingen betrokken zijn, hebben inderdaad een verband aangetoond tussen de timing van sensomotorische bèta-uitbarstingen en responstijden voorafgaand aan beweging, evenals gedragsfouten na beweging. Er is ook aangetoond dat bèta-uitbarstingsactiviteit in frontale gebieden correleert met bewegingsannulering en recente onderzoeken tonen aan dat activiteit op het niveau van de motorische eenheden ook op een voorbijgaande manier plaatsvindt, die tijdgebonden is aan sensomotorische bèta-uitbarstingen.

Hoewel is aangetoond dat de bèta-burst-snelheid aanzienlijke informatie bevat, omvat deze nog steeds een tamelijk simplistische weergave van de onderliggende activiteit. Elke burst kan worden gekarakteriseerd door een reeks op TF gebaseerde kenmerken: de piektijd en piekfrequentie van de burst, evenals de duur en het bereik ervan op de frequentie-as. Al deze descriptoren worden op hun beurt geëxtraheerd met behulp van een specifieke tijd-frequentietransformatie en vormen eenvoudiger representaties van de complexere burst-golfvorm die is ingebed in de ruwe signalen, en die wordt gekenmerkt door een stereotiepe gemiddelde vorm met een grote variabiliteit eromheen. De golfvormkenmerken worden verwaarloosd in standaard BCI-benaderingen, omdat conventionele signaalverwerkingsmethoden over het algemeen aanhoudende, oscillerende en stationaire signalen veronderstellen, en dus inherent ongeschikt zijn voor het analyseren van voorbijgaande activiteit.

In tegenstelling tot bèta is de activiteit in de mu-frequentieband zelfs bij afzonderlijke tests oscillerend. Deze activiteit wordt doorgaans geanalyseerd met behulp van tijd-frequentie-ontledingstechnieken, waarbij wordt aangenomen dat het onderliggende signaal sinusoïdaal is. Er bestaat nu echter een groeiende consensus dat oscillerende neurale activiteit vaak niet-sinusvormig is en dat de ruwe golfvorm informatief kan zijn voor beweging. Toekomstige inspanningen zouden van deze mogelijkheid kunnen profiteren door gebruik te maken van recent ontwikkelde niet-parametrische cyclus-voor-cyclus analyses.

In dit project zullen de onderzoekers het ontwerp van een onderwerpspecifiek neurofysiologisch model optimaliseren om motorische BCI-training te begeleiden, door gebruik te maken van Magnetic Resonance Imaging (MRI) en Magnetoencephalography (MEG) voor hoge ruimtelijke en biofysische specificiteit in de experimentele groep. Anatomische MR-volumes zullen worden gebruikt om een ​​individuele hoofdcast te ontwerpen en 3D-printen die in de MEG-scanner zal worden gebruikt om de hoofdpositie van het onderwerp te stabiliseren en bewegingen te minimaliseren. Het is bewezen dat deze benadering met hoge precisie (hpMEG) de bronlokalisatie aanzienlijk verbetert tot het niveau van onderscheidende laminaire activiteit, waardoor het een superieur is aan EEG-registratietechniek. In MODECO zullen de onderzoekers een geïndividualiseerde hpMEG-aanpak gebruiken, evenals de algemeen aanvaarde EEG, om uitbarstingen van oscillerende activiteit in de bèta- en mu-frequentiebanden te bestuderen die verband houden met motorische beelden en motorische uitvoering. hpMEG zal onderwerpspecifieke modellen van motorische beelden opleveren die zullen worden gebruikt om de online decodering van EEG-gegevens te beperken. Deze aanpak zal worden toegepast en gevalideerd op een groep gezonde volwassen proefpersonen (controlegroep) en zal vervolgens worden vergeleken met een andere haalbaarheidsgroep van patiënten (patiëntengroep) en gezonde deelnemers van dezelfde leeftijd (controlegroep; de onderzoekers zullen proberen patiënten te rekruteren familieleden). de onderzoekers zullen de voorgestelde aanpak vergelijken met een klassieke EEG-gebaseerde BCI-aanpak.

de onderzoekers zullen onderzoeken hoe ze deze informatie kunnen gebruiken om de daaropvolgende EEG-gebaseerde BCI-training in de controlegroep optimaal te begeleiden. Na een grondig onderzoek bij gezonde proefpersonen in dit project zullen de onderzoekers deze aanpak kunnen evalueren bij een populatie van patiënten met een beroerte met motorische stoornissen in de bovenste ledematen. In dit project zijn twee taken ontworpen: taken 1.1 en taak 1.2. Het doel van taak 1.1 is het ontwikkelen van vakspecifieke generatieve modellen die het begin en/of de bewegingsoffset, het type beweging (links versus rechts), en de fijn gediscretiseerde bewegingsamplitude tijdens zowel echte als ingebeelde polsextensie-/flexiebewegingen decoderen. In taak 1.2 willen de onderzoekers onderzoeken hoe de laesies van patiënten ons vermogen veranderen om pogingen tot polsbewegingen te decoderen (controle versus patiëntengroep).