Imagerie motrice Interface cerveau-ordinateur dans la rééducation de la dysfonction motrice des membres supérieurs après un AVC
Summary
Le but de cette étude est de fournir une référence importante pour le fonctionnement clinique standard de l’interface cerveau-ordinateur par imagerie motrice (MI-BCI) pour la dysfonction motrice des membres supérieurs après un AVC.
Abstract
L’effet de rééducation des patients atteints de dysfonction motrice modérée ou sévère des membres supérieurs après un AVC est faible, ce qui a fait l’objet de recherches en raison des difficultés rencontrées. L’interface cerveau-ordinateur (ICM) représente une technologie de pointe dans la recherche en neurosciences du cerveau. Il s’agit de la conversion directe de la perception sensorielle, de l’imagerie, de la cognition et de la pensée des utilisateurs ou des sujets en actions, sans dépendre des nerfs ou des muscles périphériques, afin d’établir des canaux de communication et de contrôle directs entre le cerveau et les appareils externes. L’imagerie motrice interface cerveau-ordinateur (MI-BCI) est l’application clinique la plus courante de la réadaptation en tant que moyen non invasif de réadaptation. Des études cliniques antérieures ont confirmé que le MI-BCI améliore positivement la dysfonction motrice chez les patients après un AVC. Cependant, il y a un manque de démonstration d’opération clinique. À cette fin, cette étude décrit en détail le traitement de l’ICM-BCI chez les patients atteints de dysfonction modérée et sévère des membres supérieurs après un AVC et montre l’effet d’intervention de l’ICM-BCI à travers les résultats de l’évaluation de la fonction clinique et de l’évaluation de la fonction cérébrale, fournissant ainsi des idées et des références pour l’application de la réadaptation clinique et la recherche sur les mécanismes.
Introduction
Près de 85 % des patients victimes d’un AVC souffrent de dysfonction motrice1, en particulier en raison de l’effet limité de la réadaptation des patients atteints de dysfonction motrice modérée et sévère des membres supérieurs, qui affecte gravement la capacité des patients à vivre une vie quotidienne indépendante et a été l’objet et la difficulté de la recherche. L’interface cerveau-ordinateur (ICC) non invasive est connue comme un traitement émergent pour la réadaptation de la dysfonction motrice après un AVC2. L’ICC est la conversion directe de la perception sensorielle, de l’imagerie, de la cognition et de la pensée des utilisateurs ou des sujets en actions, sans dépendre des nerfs ou des muscles périphériques, afin d’établir des canaux de communication et de contrôle directs entre le cerveau etles appareils externes3. À l’heure actuelle, les paradigmes de l’ICM pour la réadaptation clinique comprennent l’imagerie motrice (IM), les potentiels évoqués visuels à l’état stationnaire (SSVEP) et les potentiels évoqués auditifs (AEP) P3004, dont le plus couramment utilisé et le plus pratique est l’interface cerveau-ordinateur d’imagerie motrice (MI-BCI). L’IM est une intervention qui utilise l’imagerie motrice visuelle/kinesthésique pour visualiser l’exécution de tâches motrices (telles que les mouvements de la main, du bras ou du pied). D’une part, des études antérieures ont démontré que l’activation du cortex moteur associé au cours de l’IM est similaire à l’exécution motrice réelle5. D’autre part, contrairement à d’autres paradigmes, l’IM peut activer une zone d’activité spécifique par le biais de la mémoire motrice sans aucun stimulus externe pour améliorer la fonction motrice ; Ceci est propice à la mise en œuvre chez les patients victimes d’un AVC, en particulier lorsqu’il est associé à un dysfonctionnement auditif6.
De plus, il a été démontré que MI-BCI a un effet positif sur l’amélioration de la dysfonction motrice chez les patients victimes d’un AVC. Cheng et al. ont rapporté que, par rapport à une simple intervention de gant robotique souple, le gant robotique souple basé sur le MI-BCI combiné à des tâches orientées vers les activités de la vie quotidienne a montré une amélioration fonctionnelle plus évidente et une expérience kinesthésique plus durable chez les patients victimes d’un AVC chronique après 6 semaines d’intervention. De plus, il a également été capable de susciter la perception des mouvements moteurs7. De plus, Ang et al. ont inclus 21 patients victimes d’un AVC chronique présentant un dysfonctionnement modéré à sévère des membres supérieurs pour une intervention randomisée. La fonction clinique a été évaluée avant et après l’intervention par l’évaluation de Fugl-Meyer du membre supérieur (FMA-UE). Les résultats ont montré que, par rapport à l’intervention par robot à bouton haptique simple (groupe HK) et à l’intervention standard de thérapie par bras (groupe SAT), l’effet de gain de mouvement de HK basé sur l’intervention MI-BCI (groupe BCI-HK) était significativement meilleur que celui des deux autres groupes8. Cependant, le fonctionnement spécifique des MI-BCI nécessite encore des normes normatives, et le mécanisme du remodelage neuronal doit être pleinement compris, ce qui limite l’application clinique et la promotion des MI-BCI. Par conséquent, en montrant le processus d’intervention de l’ICMI-BCI chez un patient de 36 ans ayant subi un AVC de sexe masculin avec un dysfonctionnement moteur des membres supérieurs, cette étude résumera les changements de résultats fonctionnels et le remodelage de la fonction cérébrale avant et après l’intervention afin de démontrer le processus opératoire complet de l’ICMI-BCI et de fournir des idées et des références pour l’application de la réadaptation clinique et la recherche sur les mécanismes.
Protocol
Representative Results
Discussion
La période de réadaptation pour la dysfonction motrice modérée et sévère des membres supérieurs après un AVC est longue et la récupération est difficile, ce qui a toujours été au centre de la recherche clinique en réadaptation18. La formation traditionnelle de réadaptation des membres supérieurs est principalement une intervention périphérique simple ou une intervention centrale19. Pendant ce temps, en raison du manque de participation active des patients p…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Cette étude a été soutenue par la Fondation nationale des sciences de la province du Guangdong (n° 2023A1515010586), le projet de construction de la technologie des caractéristiques cliniques de Guangzhou (2023C-TS19), le projet de planification des sciences de l’éducation de la province du Guangdong (n° 2022GXJK299), le programme d’orientation générale de la santé et de la planification familiale de la municipalité de Guangzhou (20221A011109, 20231A011111), le projet de réforme de l’enseignement et de réforme de l’enseignement de l’enseignement supérieur de Guangzhou de l’enseignement supérieur Projet général de réforme de l’enseignement (n° 2022JXGG088/02-408-2306040XM), projet de plan d’amélioration de la capacité d’innovation des étudiants de l’Université de médecine de Guangzhou 2022 (n° PX-66221494/02-408-2304-19062XM), projet de planification des sciences de l’éducation au niveau de l’école 2021 (2021 : n° 45), 2023 Fonds de construction majeure de premier cycle de première classe de l’université de haut niveau (2022JXA009, 2022JXD001, 2022JXD003)/(02-408-2304-06XM), le projet de recherche universitaire du Bureau de l’éducation de Guangzhou (n° 202235384), le projet de qualité de l’enseignement de premier cycle et de réforme de l’enseignement de l’Université de médecine de Guangzhou (2022 n° 33), la Fondation nationale des sciences de la province du Guangdong (n° 2021A1515012197) et la Fondation de Guangzhou et de l’Université (n° 202102010100).
Materials
| MI-BCI | Rui Han, China | RuiHan Bangde | NA |
| E-Prime | version 3.0 | behavioral research software. | |
| fNIRS | Hui Chuang, China | NirSmart-500 | NA |
| NirSpark | preprocess near-infrared data |
References
- Dawson, J., et al. Vagus nerve stimulation paired with rehabilitation for upper limb motor function after ischaemic stroke (VNS-REHAB): a randomised, blinded, pivotal, device trial. Lancet. 397 (10284), 1545-1553 (2021).
- Lin, Q., et al. The Frequency Effect of the Motor Imagery Brain Computer Interface Training on Cortical Response in Healthy Subjects: A Randomized Clinical Trial of Functional Near-Infrared Spectroscopy Study. Frontiers in Neuroscience. 16, 810553 (2022).
- Carino-Escobar, R. I., et al. Longitudinal Analysis of Stroke Patients’ Brain Rhythms during an Intervention with a Brain-Computer Interface. Neural Plasticity. 2019, 7084618 (2019).
- Mane, R., Chouhan, T., Guan, C. BCI for stroke rehabilitation: motor and beyond. Journal of Neural Engineering. 17 (4), 041001 (2020).
- Khan, M. A., Das, R., Iversen, H. K., Puthusserypady, S. Review on motor imagery based BCI systems for upper limb post-stroke neurorehabilitation: From designing to application. Computers In Biology And Medicine. 123, 103843 (2020).
- Hendricks, H. T., van Limbeek, J., Geurts, A. C., Zwarts, M. J. Motor recovery after stroke: a systematic review of the literature. Archives of Physical Medicine and Rehabilitation. 83 (11), 1629-1637 (2002).
- Cheng, N., et al. Brain-Computer Interface-Based Soft Robotic Glove Rehabilitation for Stroke. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 67 (12), 3339-3351 (2020).
- Ang, K. K., et al. Brain-computer interface-based robotic end effector system for wrist and hand rehabilitation: results of a three-armed randomized controlled trial for chronic stroke. Frontiers in Neuroengineering. 7, 30 (2014).
- Nuwer, M. R., et al. IFCN standards for digital recording of clinical EEG. The International Federation of Clinical Neurophysiology. Electroencephalography and Clinical Neurophysiology. 52, 11-14 (1999).
- Klem, G. H., Lüders, H. O., Jasper, H. H., Elger, C. The ten-twenty electrode system of the International Federation. The International Federation of Clinical Neurophysiology. Electroencephalography and Clinical Neurophysiology. 52, 3-6 (1999).
- Uwe Herwig, ., Peyman Satrapi, ., Schönfeldt-Lecuona, C. Using the international 10-20 EEG system for positioning of transcranial magnetic stimulation. Brain Topography. , (2003).
- Mane, R., Robinson, N., Vinod, A. P., Lee, S. W., Guan, C. A Multi-view CNN with Novel Variance Layer for Motor Imagery Brain Computer Interface. Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. 2020, 2950-2953 (2020).
- Sanford, J., Moreland, J., Swanson, L. R., Stratford, P. W., Gowland, C. Reliability of the Fugl-Meyer assessment for testing motor performance in patients following stroke. Physical Therapy. 73 (7), 447-454 (1993).
- Martinez, C., et al. A Reaching Performance Scale for 2 Wolf Motor Function Test Items. Archives of Physical Medicine and Rehabilitation. 101 (11), 2015-2026 (2020).
- Dufouil, C., et al. Population norms for the MMSE in the very old: estimates based on longitudinal data. Mini-Mental State Examination. Neurology. 55 (11), 1609-1613 (2000).
- Thompson, E. Hamilton Rating Scale for Anxiety (HAM-A). Occupational Medicine. 65 (7), 601 (2015).
- Zimmerman, M., Martinez, J. H., Young, D., Chelminski, I., Dalrymple, K. Severity classification on the Hamilton Depression Rating Scale. Journal of Affective Disorders. 150 (2), 384-388 (2013).
- Bai, X., et al. Different Therapeutic Effects of Transcranial Direct Current Stimulation on Upper and Lower Limb Recovery of Stroke Patients with Motor Dysfunction: A Meta-Analysis. Neural Plasticity. 2019, 1372138 (2019).
- Dimyan, M. A., Cohen, L. G. Neuroplasticity in the context of motor rehabilitation after stroke. Nature Reviews Neurology. 7 (2), 76-85 (2011).
- Bai, Z., Fong, K. N. K., Zhang, J. J., Chan, J., Ting, K. H. Immediate and long-term effects of BCI-based rehabilitation of the upper extremity after stroke: a systematic review and meta-analysis. Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation. 17 (1), 57 (2020).
- Yang, W., et al. The Effect of Brain-Computer Interface Training on Rehabilitation of Upper Limb Dysfunction After Stroke: A Meta-Analysis of Randomized Controlled Trials. Frontiers in Neuroscience. 15, 766879 (2021).
- Pandian, S., Arya, K. N. Stroke-related motor outcome measures: do they quantify the neurophysiological aspects of upper extremity recovery. Journal of Bodywork and Movement Therapies. 18 (3), 412-423 (2014).
- Potter, S. M., El Hady, A., Fetz, E. E. Closed-loop neuroscience and neuroengineering. Frontiers in Neural Circuits. 8, 115 (2014).
- Nowak, D. A., Grefkes, C., Ameli, M., Fink, G. R. Interhemispheric competition after stroke: brain stimulation to enhance recovery of function of the affected hand. Neurorehabilitation and Neural Repair. 23 (7), 641-656 (2009).
