Bakgrund: Som en följd av ökningen av cerebrovaskulära olyckor ökar antalet personer med motoriska funktionshinder. Exoskeletons, Functional Electrical Stimulation (FES) och Brain-Machine Interfaces (BMI) kan kombineras för rehabiliteringsändamål för att förbättra behandlingsresultatet. Metoder: I detta arbete används ett system baserat på en hybrid övre extremitet exoskeleton för neurologisk rehabilitering. Att nå rörelser stöds av den passiva exoskeleton ArmeoSpring och FES. Rörelseutförandet utlöses av ett EEG-baserat BMI. BMI använder två olika metoder för att interagera med exoskelettet från användarens hjärnaktivitet. Den första metoden bygger på klassificering av motoriska bilduppgifter, medan den andra bygger på detektering av rörelseavsikter. Resultat: Tre friska användare och fem patienter med neurologiska tillstånd deltog i experimenten för att verifiera systemets användbarhet. Med hjälp av BMI baserat på motoriska bilder erhöll friska frivilliga en genomsnittlig noggrannhet på 82,9 ± 14,5 %, och patienterna fick en noggrannhet på 65,3 ± 9,0 %, med en låg frekvens falska positiva (FP) (19,2 ± 10,4% respektive 15,0 ± 8,4%). Å andra sidan var den genomsnittliga noggrannheten 76,7 ± 13,2 % för friska användare och 71,6 ± 15,8 % för patienter, med 28,7± 19,9 % och 21,2 ± 13,3 % av FP-frekvensen (hälsosamma användare respektive patienter). Resultatens noggrannhet visar att kombinerad användning av en hybrid övre extremitet exoskeleton och ett BMI kan användas för rehabiliteringsbehandlingar. Fördelen med detta system är att användaren är en aktiv del av rehabiliteringen. Nästa steg kommer att vara att kontrollera vilka kliniska fördelar som finns för de patienter som använder denna nya rehabiliteringsprocedur.
Rehabilitering Utbildning ges till personer med funktionshinder med hjälp av en hybrid exoskeleton kontrolleras av BCI, baserat på motoriska bilder uppgifter REF.
Using a brain-machine interface to control a hybrid upper limb exoskeleton during rehabilitation of patients with neurological conditions
{'venue': 'Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation', 'journal': 'Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}