Summary

Interfaz cerebro-computadora de imágenes motoras en la rehabilitación de la disfunción motora de las extremidades superiores después de un accidente cerebrovascular

Published: September 01, 2023
doi:

Summary

El propósito de este estudio es proporcionar una referencia importante para el funcionamiento clínico estándar de la interfaz cerebro-computadora de imágenes motoras (MI-BCI) para la disfunción motora de las extremidades superiores después de un accidente cerebrovascular.

Abstract

El efecto rehabilitador de los pacientes con disfunción motora moderada o grave de las extremidades superiores después de un accidente cerebrovascular es pobre, lo que ha sido objeto de investigación debido a las dificultades encontradas. La interfaz cerebro-ordenador (BCI) representa una tecnología de vanguardia en la investigación de la neurociencia del cerebro. Se refiere a la conversión directa de la percepción sensorial, las imágenes, la cognición y el pensamiento de los usuarios o sujetos en acciones, sin depender de los nervios o músculos periféricos, para establecer canales directos de comunicación y control entre el cerebro y los dispositivos externos. La interfaz cerebro-computadora de imágenes motoras (MI-BCI) es la aplicación clínica más común de la rehabilitación como medio no invasivo de rehabilitación. Estudios clínicos previos han confirmado que la MI-BCI mejora positivamente la disfunción motora en pacientes después de un accidente cerebrovascular. Sin embargo, hay una falta de demostración de la operación clínica. Con ese fin, este estudio describe en detalle el tratamiento de la IM-BCI en pacientes con disfunción moderada y grave de las extremidades superiores después de un accidente cerebrovascular y muestra el efecto de la intervención de la IM-BCI a través de la evaluación de la función clínica y los resultados de la evaluación de la función cerebral, proporcionando así ideas y referencias para la aplicación de la rehabilitación clínica y la investigación de mecanismos.

Introduction

Casi el 85% de los pacientes con accidente cerebrovascular tienen disfunción motora1, especialmente debido al limitado efecto de rehabilitación de los pacientes con disfunción motora moderada y grave de las extremidades superiores, lo que afecta seriamente la capacidad de los pacientes para vivir vidas diarias independientes y ha sido el foco y la dificultad de la investigación. La interfaz cerebro-computadora (BCI) no invasiva es conocida como un tratamiento emergente para la rehabilitación de la disfunción motora después de un accidente cerebrovascular2. La BCI es la conversión directa de la percepción sensorial, las imágenes, la cognición y el pensamiento de los usuarios o sujetos en acciones, sin depender de los nervios o músculos periféricos, para establecer canales directos de comunicación y control entre el cerebro ylos dispositivos externos. En la actualidad, los paradigmas de BCI para la rehabilitación clínica incluyen imágenes motoras (IM), potenciales evocados visuales en estado estacionario (SSVEP) y potenciales evocados auditivos (AEP) P3004, de los cuales el más utilizado y conveniente es la interfaz cerebro-computadora de imágenes motoras (MI-BCI). La IM es una intervención que utiliza imágenes motoras visuales/cinestésicas para visualizar la ejecución de tareas motoras (como movimientos de manos, brazos o pies). Por un lado, estudios previos han demostrado que la activación de la corteza motora asociada durante el infarto de miocardio es similar a la ejecución motora real5. Por otro lado, a diferencia de otros paradigmas, el IM puede activar un área específica de actividad a través de la memoria motora sin ningún estímulo externo para mejorar la función motora; Esto es propicio para la implementación en pacientes con accidente cerebrovascular, especialmente cuando se combina con disfunción auditiva6.

Además, se ha demostrado que el MI-BCI tiene un efecto positivo en la mejora de la disfunción motora en pacientes con ictus. Cheng et al. informaron que, en comparación con la intervención simple con guantes robóticos blandos, el guante robótico blando basado en MI-BCI combinado con tareas orientadas a las actividades de la vida diaria mostró una mejora funcional más evidente y una experiencia cinestésica más duradera en pacientes con accidente cerebrovascular crónico después de 6 semanas de intervención. Además, también fue capaz de provocar la percepción de los movimientos motores7. Además, Ang et al. incluyeron a 21 pacientes con accidente cerebrovascular crónico con disfunción moderada a grave de las extremidades superiores para una intervención aleatoria. La función clínica se evaluó antes y después de la intervención mediante la evaluación de Fugl-Meyer de la extremidad superior (FMA-UE). Los resultados mostraron que, en comparación con la intervención del robot con perilla háptica simple (HK) (grupo HK) y la intervención de terapia de brazo estándar (grupo SAT), el efecto de ganancia de movimiento de HK basado en la intervención MMI-BCI (grupo BCI-HK) fue significativamente mejor que el de los otros dos grupos8. Sin embargo, el funcionamiento específico de la MI-BCI aún requiere estándares normativos, y el mecanismo de la remodelación neuronal debe comprenderse completamente, lo que limita la aplicación clínica y la promoción de la MI-BCI. Por lo tanto, al mostrar el proceso de intervención de MI-BCI en un paciente masculino de 36 años con accidente cerebrovascular con disfunción motora de las extremidades superiores, este estudio resumirá los cambios en los resultados funcionales y la remodelación de la función cerebral antes y después de la intervención para demostrar el proceso de operación completo de MI-BCI y proporcionar ideas y referencias para la aplicación de la rehabilitación clínica y la investigación de mecanismos.

Protocol

Este proyecto fue aprobado por la Asociación de Ética Médica del Quinto Hospital Afiliado de la Universidad Médica de Guangzhou (aprobación No. KY01-2021-05-01) el 19 de agosto de 2021. El ensayo se registró en el Registro Chino de Ensayos Clínicos (número de registro: NO. ChiCTR2100050162) el 19 de agosto de 2021. Todos los pacientes firmaron el consentimiento informado. 1. Contratación Criterios de inclusiónReclutar pacientes que cumplan con los c…

Representative Results

El estudio presenta la función clínica y la remodelación de la función cerebral antes y después de la intervención de MI-BCI en un paciente masculino de 36 años con ictus. Más de 4 meses después de la hemorragia cerebral, los resultados de las imágenes mostraron un foco de sangrado crónico en el lóbulo frontal derecho y en la región de los ganglios basales derechos-región de la corona radiativa. El paciente fue diagnosticado de disfunción motora del miembro izquierdo durante la convalecencia por una hemorr…

Discussion

El período de rehabilitación de la disfunción motora moderada y grave de las extremidades superiores después de un accidente cerebrovascular es largo y la recuperación es difícil, lo que siempre ha sido el foco de la investigación clínica en rehabilitación18. El entrenamiento tradicional en rehabilitación de miembros superiores consiste principalmente en una simple intervención periférica o central19. Mientras tanto, debido a la falta de participación activa de…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Este estudio contó con el apoyo de la Fundación Nacional de Ciencias de la provincia de Guangdong (No.2023A1515010586), el proyecto de construcción de tecnología característica clínica de Guangzhou (2023C-TS19), el Proyecto de Planificación de Ciencias de la Educación de la provincia de Guangdong (No.2022GXJK299), el Programa de Orientación General de la Salud Municipal y la Planificación Familiar de Guangzhou (20221A011109, 20231A011111), 2022 Proyecto de Calidad de la Enseñanza de la Educación Superior de Guangzhou y Proyecto de Reforma de la Enseñanza de la Educación Superior Proyecto General de Reforma de la Enseñanza (No.2022JXGG088/02-408-2306040XM), proyecto del Plan de Mejora de la Capacidad de Innovación de los Estudiantes de la Universidad de Medicina de Guangzhou 2022 (No.PX-66221494/02-408-2304-19062XM), proyecto de planificación de ciencias de la educación a nivel escolar 2021 (2021: NO.45), Fondo de Construcción Principal de Pregrado de Primera Clase de la Universidad de alto nivel 2023 (2022JXA009, 2022JXD001, 2022JXD003)/(02-408-2304-06XM), Proyecto de investigación universitaria de la Oficina de Educación de Guangzhou (n.º 202235384), Proyecto de Calidad de la Enseñanza de Pregrado y Reforma de la Enseñanza de 2022 de la Universidad de Medicina de Guangzhou (2022 N.º 33), Fundación Nacional de Ciencias de la Provincia de Guangdong (N.º 2021A1515012197) y Fundación de Guangzhou y la Universidad (N.º 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

  1. 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).
  2. 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).
  3. 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).
  4. Mane, R., Chouhan, T., Guan, C. BCI for stroke rehabilitation: motor and beyond. Journal of Neural Engineering. 17 (4), 041001 (2020).
  5. 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).
  6. 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).
  7. Cheng, N., et al. Brain-Computer Interface-Based Soft Robotic Glove Rehabilitation for Stroke. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 67 (12), 3339-3351 (2020).
  8. 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).
  9. 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).
  10. 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).
  11. Uwe Herwig, ., Peyman Satrapi, ., Schönfeldt-Lecuona, C. Using the international 10-20 EEG system for positioning of transcranial magnetic stimulation. Brain Topography. , (2003).
  12. 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).
  13. 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).
  14. 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).
  15. 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).
  16. Thompson, E. Hamilton Rating Scale for Anxiety (HAM-A). Occupational Medicine. 65 (7), 601 (2015).
  17. 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).
  18. 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).
  19. Dimyan, M. A., Cohen, L. G. Neuroplasticity in the context of motor rehabilitation after stroke. Nature Reviews Neurology. 7 (2), 76-85 (2011).
  20. 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).
  21. 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).
  22. 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).
  23. Potter, S. M., El Hady, A., Fetz, E. E. Closed-loop neuroscience and neuroengineering. Frontiers in Neural Circuits. 8, 115 (2014).
  24. 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).

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Jiang, Y., Yin, J., Zhao, B., Zhang, Y., Peng, T., Zhuang, W., Wang, S., Huang, S., Zhong, M., Zhang, Y., Tang, G., Shen, B., Ou, H., Zheng, Y., Lin, Q. Motor Imagery Brain-Computer Interface in Rehabilitation of Upper Limb Motor Dysfunction After Stroke. J. Vis. Exp. (199), e65405, doi:10.3791/65405 (2023).

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