İnme Sonrası Üst Ekstremite Motor Disfonksiyonunun Rehabilitasyonunda Motor İmgeleme Beyin-Bilgisayar Arayüzü
Summary
Bu çalışmanın amacı, inme sonrası üst ekstremite motor disfonksiyonu için motor görüntüleme beyin-bilgisayar arayüzünün (MI-BCI) standart klinik çalışması için önemli bir referans sağlamaktır.
Abstract
İnme sonrası orta veya şiddetli üst ekstremite motor disfonksiyonu olan hastaların rehabilitasyon etkisi zayıftır ve karşılaşılan zorluklar nedeniyle araştırmaların odak noktası olmuştur. Beyin-bilgisayar arayüzü (BCI), beyin sinirbilimi araştırmalarında sıcak bir sınır teknolojisini temsil eder. Beyin ve harici cihazlar arasında doğrudan iletişim ve kontrol kanalları kurmak için kullanıcıların veya deneklerin duyusal algısının, imgesinin, bilişinin ve düşüncesinin periferik sinirlere veya kaslara güvenmeden doğrudan eylemlere dönüştürülmesini ifade eder. Motor görüntüleme beyin-bilgisayar arayüzü (MI-BCI), non-invaziv bir rehabilitasyon aracı olarak rehabilitasyonun en yaygın klinik uygulamasıdır. Önceki klinik çalışmalar, MI-BCI’nin inme sonrası hastalarda motor disfonksiyonu olumlu yönde iyileştirdiğini doğrulamıştır. Bununla birlikte, klinik operasyon gösterimi eksikliği vardır. Bu amaçla, bu çalışma, inme sonrası orta ve şiddetli üst ekstremite disfonksiyonu olan hastalar için MI-BCI tedavisini ayrıntılı olarak tanımlamakta ve klinik fonksiyon değerlendirmesi ve beyin fonksiyonu değerlendirme sonuçları aracılığıyla MI-BCI’nin müdahale etkisini göstermekte, böylece klinik rehabilitasyon uygulaması ve mekanizma araştırmaları için fikir ve referanslar sunmaktadır.
Introduction
İnme hastalarının yaklaşık %85’inde motor disfonksiyon1 vardır, özellikle orta ve şiddetli üst ekstremite motor disfonksiyonu olan hastaların sınırlı rehabilitasyon etkisi nedeniyle, hastaların bağımsız günlük yaşam sürme yeteneklerini ciddi şekilde etkileyen ve araştırmanın odak noktası ve zorluğu olmuştur. Non-invaziv beyin-bilgisayar arayüzü (BCI), inme sonrası motor disfonksiyonun rehabilitasyonu için ortaya çıkan bir tedavi olarak bilinmektedir2. BCI, beyin ve harici cihazlar arasında doğrudan iletişim ve kontrol kanalları kurmak için periferik sinirlere veya kaslara güvenmeden, kullanıcıların veya deneklerin duyusal algısının, imgesinin, bilişinin ve düşüncesinin doğrudan eylemlere dönüştürülmesidir3. Şu anda, klinik rehabilitasyon için BCI paradigmaları arasında motor imgeleme (MI), kararlı durum görsel uyarılmış potansiyeller (SSVEP) ve işitsel uyarılmış potansiyeller (AEP) P3004 bulunmaktadır ve bunlardan en yaygın ve kullanışlı olanı motor imgeleme beyin-bilgisayar arayüzüdür (MI-BCI). MI, motor görevlerin (el, kol veya ayak hareketleri gibi) yürütülmesini görselleştirmek için görsel/kinestetik motor görüntüleri kullanan bir müdahaledir. Bir yandan, önceki çalışmalar, MI sırasında ilişkili motor korteksin aktivasyonunun gerçek motor yürütmeye benzer olduğunu göstermiştir5. Öte yandan, diğer paradigmalardan farklı olarak, MI, motor işlevi iyileştirmek için herhangi bir dış uyaran olmadan motor hafıza aracılığıyla belirli bir aktivite alanını aktive edebilir; Bu, özellikle işitme disfonksiyonu 6 ile kombine edildiğinde, inme hastalarında uygulamaya elverişlidir.
Ayrıca, MI-BCI’nin inme hastalarında motor disfonksiyonu iyileştirmede olumlu bir etkisi olduğu gösterilmiştir. Cheng ve ark. kronik inme hastalarında 6 haftalık müdahaleden sonra basit yumuşak robotik eldiven müdahalesi ile karşılaştırıldığında, günlük yaşam aktivitelerine yönelik görevlerle birlikte MI-BCI bazlı yumuşak robotik eldivenin daha belirgin fonksiyonel iyileşme ve daha kalıcı kinestetik deneyim gösterdiğini bildirmiştir. Ayrıca, motor hareketlerin algılanmasını da ortaya çıkarabildi7. Ek olarak, Ang ve ark. randomize müdahale için orta ila şiddetli üst ekstremite disfonksiyonu olan 21 kronik inme hastasını dahil etti. Klinik fonksiyon, Fugl-Meyer üst ekstremite değerlendirmesi (FMA-UE) ile girişim öncesi ve sonrası değerlendirildi. Sonuçlar, basit dokunsal düğme (HK) robot müdahalesi (HK grubu) ve standart kol terapisi müdahalesi (SAT grubu) ile karşılaştırıldığında, HK’nin MI-BCI müdahalesine (BCI-HK grubu) dayalı hareket kazanımı etkisinin diğer iki gruptan önemli ölçüde daha iyi olduğunu gösterdi8. Bununla birlikte, MI-BCI’nin spesifik çalışması hala normatif standartlar gerektirir ve nöral yeniden şekillenme mekanizması tam olarak anlaşılmalıdır, bu da MI-BCI’nin klinik uygulamasını ve tanıtımını sınırlar. Bu nedenle, bu çalışma, üst ekstremite motor disfonksiyonu olan 36 yaşında bir erkek inme hastasında MI-BCI’nin müdahale sürecini göstererek, MI-BCI’nin tüm operasyon sürecini göstermek için müdahale öncesi ve sonrası fonksiyonel sonuç değişikliklerini ve beyin fonksiyonlarının yeniden şekillenmesini özetleyecek ve klinik rehabilitasyon uygulaması ve mekanizma araştırmaları için fikir ve referanslar sağlayacaktır.
Protocol
Representative Results
Discussion
İnme sonrası orta ve şiddetli üst ekstremite motor disfonksiyonu için rehabilitasyon süresi uzundur ve iyileşme zordur, bu da her zaman klinik rehabilitasyon araştırmalarının odak noktası olmuştur18. Geleneksel üst ekstremite rehabilitasyon eğitimi çoğunlukla basit periferik girişim veya merkezi girişimdir19. Bu arada, orta ve şiddetli ekstremite disfonksiyonu olan hastaların aktif katılımının olmaması nedeniyle, pasif tedavi esas olarak kötü reh…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Bu çalışma, Guangdong Eyaleti Ulusal Bilim Vakfı (No.2023A1515010586), Guangzhou klinik karakteristik teknoloji inşaat projesi (2023C-TS19), Guangdong Eyaleti Eğitim Bilimi Planlama Projesi (No.2022GXJK299), Guangzhou Belediye Sağlık ve Aile Planlaması Genel Rehberlik Programı (20221A011109, 20231A011111), 2022 Guangzhou Yüksek Öğretim Öğretim Kalitesi ve Öğretim Reformu Projesi Yükseköğretim Öğretim reformu Genel projesi tarafından desteklenmiştir (No.2022JXGG088/02-408-2306040XM), 2022 Guangzhou Tıp Üniversitesi Öğrenci İnovasyon Yeteneği Geliştirme Planı projesi (No.PX-66221494/02-408-2304-19062XM), 2021 okul düzeyinde eğitim bilimi planlama projesi (2021: NO.45), 2023 Üst düzey Üniversitenin Birinci Sınıf Lisans Büyük İnşaat Fonu (2022JXA009, 2022JXD001, 2022JXD003)/(02-408-2304-06XM), Guangzhou Eğitim Bürosu üniversite araştırma projesi (No. 202235384), Guangzhou Tıp Üniversitesi 2022 Lisans Öğretim Kalitesi ve Öğretim Reformu Projesi (2022 NO. 33), Guangdong Eyaleti Ulusal Bilim Vakfı (No. 2021A1515012197) ve Guangzhou ve Üniversite Vakfı (No. 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).
