用于中风手康复的脑机接口 (BCI) 技术 (ARTS-BCI)

物理治疗方法是中风事实上的康复，它涉及人类治疗师帮助中风患者恢复他们的运动能力。 现代康复技术包括机器人技术、功能性电刺激、经颅磁刺激和虚拟现实。 机器人康复减轻了人类治疗师身体康复的劳动密集型方面，并可能提高中风康复的生产力。 然而，它从根本上是基于视觉反馈的运动重复，帮助中风患者提高受中风影响的手臂和腿部的运动能力。 然而，即使患者不注意训练，机器人仍然能够移动患者的薄弱部位，因此机器人训练成为一种被动活动。 相比之下，基于 BCI 的机器人训练的工作原理是确保偏瘫患者积极参与进行有意识的运动。 此外，受影响的肢体没有任何运动能力的偏瘫或闭锁性中风患者随后能够参与这些受影响的肢体并进行有意识的运动。

基于 BCI 的机器人康复填补了这一空白，它通过从脑电图 (EEG) 信号中检测偏瘫患者的运动意图来驱动机器人康复。 这项基于 BCI 的中风机器人康复研究项目由陈笃生医院 (TTSH)、国家神经科学研究所 (NNI) 和信息通信研究所 (I2R) 联合开展。 在 TTSH 进行的初步临床试验表明，中风患者可以像健康受试者一样有效地操作 BCI。

具体而言，该研究项目将解决中风康复领域的以下差距：

1. 单模态脑机接口——当前系统采用单模态非侵入性脑电图脑机接口，使用至少 2.5 秒的脑电图数据检测运动意图。 因此，提出了先进的多模态 BCI 的研究，例如将近红外光谱与脑电图协同作用，以产生更灵敏、更有效的基于 BCI 的机器人康复系统。
2. 标准疗法——当前系统对所有中风患者采用标准疗法。 然而，物理治疗师和职业治疗师通常会针对每位中风患者采取更加个体化的治疗。 因此，提出了根据每个中风患者的学习率和神经损伤进行个体化治疗的研究。
3. 仅生理康复——目前的系统仅对中风患者的运动功能进行生理康复。 目前，一些经过验证的卒中后抑郁量表，如 Beck 抑郁量表、CES-D、Zung 量表、状态特征、HADS 等，难以对​​因语言或认知能力受损而无法参与评估的卒中患者进行管理。 因此，提出了一种先进的基于 BCI 的康复系统，该系统还可以检测中风患者的精神状态，以涵盖生理和心理康复。
4. 上肢康复——目前的系统使用经过临床验证的麻省理工学院 Manus 机器人康复系统，仅对中风患者进行大范围模式的上肢康复。 相比之下，人手技能包括更复杂的操作运动模式，可以通过基于 BCI 的机器人康复进行干预。 因此，提出了一种先进的基于 BCI 的覆盖手部功能的康复系统，以覆盖整个上肢的康复。