Motorisk bildspråk och motorexekveringsbaserad BCI i stroke (BCI-MIME)

Cirka 50 % av strokepatienterna kan inte leva självständigt på grund av kvarvarande funktionshinder. Brain-computer interface (BCI) är baserat på sluten-loop teori, vilket underlättar neurologisk ombyggnad genom att etablera en brygga mellan centrala och perifera anslutningar. Studier har bekräftat att BCI neurofeedback-träningssystem i realtid baserat på enbart motoriska bilder effektivt kan förbättra patienternas motoriska funktion. Så, är fördelen större om motoriska bilder kombineras med motoriskt utförande? Nuvarande slutsatser är blandade. Dessutom fann tidigare studier och vår preliminära studie att prefrontala Fp1- och Fp2-områden spelar en viktig roll i motorisk återhämtning efter stroke, och de är involverade i motorisk bildspråk, motorisk utförande, uppmärksamhet och andra beteendeprocesser. Därför designade vi ett BCI-träningssystem baserat på motoriska bilder och motorisk utförande med prefrontala elektroencefalogram (EEG) signaler som det modulerande målet. Detta var en randomiserad placebokontrollerad dubbelblind klinisk prövning. Patienterna i testgruppen utförde BCI-kontrollerad motorisk bild av övre extremiteter + trampträning i övre extremiteter. Kontrollgruppen hade samma utrustning och träningsscenario, och patienterna ombads också att föreställa sig den övre extremitetens tramprörelse med ansträngning, och patienterna bar också EEG-mössor, men EEG-signalerna registrerades endast utan att kontrollera tramputrustningen. Efter 3 veckors behandling observerade vi förändringar av motoriska och kognitiva funktioner samt fNIRS-relaterade egenskaper i hjärnnätverket i båda grupperna.