Brain Computer Interface (BCI) teknologi for slaghåndrehabilitering (ARTS-BCI)

Fysioterapitilnærminger er de facto rehabilitering for hjerneslag, som involverer menneskelige terapeuter for å hjelpe slagpasienter med å gjenopprette sin motoriske evne. Moderne rehabiliteringsteknologier inkluderer robotikk, funksjonell elektrisk stimulering, transkraniell magnetisk stimulering og virtuell virkelighet. Robotrehabilitering lindrer de arbeidskrevende aspektene ved fysisk rehabilitering av menneskelige terapeuter og kan potensielt forbedre produktiviteten ved slagrehabilitering. Den er imidlertid grunnleggende basert på bevegelsesrepetisjon med visuell tilbakemelding som hjelper slagpasienter med å forbedre motorisk evne i sine svake slagpåvirkede armer og ben. Roboten er imidlertid fortsatt i stand til å flytte den svake delen av pasienten selv om pasienten ikke er oppmerksom på treningen og dermed blir robottreningen en passiv aktivitet. Derimot fungerer BCI-basert robottrening ved å sikre aktivt engasjement fra hemiparetiske pasienter i å gjøre en frivillig bevegelse. I tillegg kan hemiplegiske eller fastlåste slagpasienter som ikke har noen motorisk kraft på de berørte lemmene deretter engasjere seg og utføre en frivillig bevegelse på disse berørte lemmene.

BCI-basert robotrehabilitering fyller dette gapet ved å oppdage den motoriske hensikten til hemiplegiske pasienter fra elektroencefalogram (EEG)-signaler for å drive robotrehabiliteringen. Dette BCI-baserte forskningsprosjektet for robotrehabilitering for hjerneslag ble utført i fellesskap av Tan Tock Seng Hospital (TTSH), National Neuroscience Institute (NNI) og Institute for Infocomm Research (I2R). Foreløpige kliniske studier utført ved TTSH har vist at slagpasienter kan operere BCI like effektivt som friske personer.

Spesifikt vil dette forskningsprosjektet adressere følgende hull i området rehabilitering for hjerneslag:

1. Single-modal BCI - Det nåværende systemet bruker en enkelt modal ikke-invasiv EEG-basert BCI som oppdager motoriske hensikter ved å bruke minst 2,5 sekunder med EEG-data. Derfor foreslås forskning på en avansert multimodal BCI som synergisering av nær-infrarød spektroskopi med EEG for å gi et mer responsivt og effektivt BCI-basert robotrehabiliteringssystem.
2. Standard terapi - Det nåværende systemet bruker en standard terapi for alle slagpasientene. Imidlertid vedtar fysioterapeuter og ergoterapeuter vanligvis en mer individualisert terapi for hver slagpasient. Derfor foreslås forskning på en individualisert terapi for hver slagpasient i henhold til hans eller hennes læringsrate og nevrologiske fornærmelse.
3. Kun fysiologisk rehabilitering - Dagens system utfører kun fysiologisk rehabilitering av motoriske funksjoner til slagpasienter. For øyeblikket er noen validerte skalaer for depresjon etter slag, slik som Beck-depresjonsinventar, CES-D, Zung-skala, State trait, HADS etc vanskelige å administrere hos slagpasienter som ikke kan delta med vurdering på grunn av svekket språk eller kognitive evner. Derfor foreslås et avansert BCI-basert rehabiliteringssystem som også oppdager den mentale tilstanden til slagpasienten for å dekke både fysiologisk og psykologisk rehabilitering.
4. Øvre ekstremitetsrehabilitering - Det nåværende systemet som bruker det klinisk beviste MIT Manus robotrehabiliteringssystemet, utfører kun rehabilitering av øvre lemmer for slagpasienter med grov rekkevidde. Menneskelige håndferdigheter, derimot, består av mer komplekse manipulasjonsbevegelsesmønstre som kan interveneres av BCI-basert robotrehabilitering. Derfor foreslås et avansert BCI-basert rehabiliteringssystem som dekker håndfunksjonen for å dekke rehabilitering av hele overekstremiteten.