基于步行训练的运动图像和EEG神经反在Lokomat:一个临床干预与完整的脊髓损伤的个人脊髓损伤

科学领域:

• 神经科学是一个神经科学.
• 康复工程 康复工程
• 临床神经学 临床神经学

背景情况:

• 像Lokomat®这样的机器人系统在中风后的运动障碍或神经损伤方面表现有前途.
• 先进的机器人系统利用实时大脑活动反来帮助患有脊髓损伤 (SCI) 等严重疾病的人.

研究的目的:

• 开发和评估一个新的基于运动图像 (MI) 的脑电图 (EEG) 视觉神经反 (VNFB) 系统,与Lokomat®机器人设备集成.
• 训练完全SCI的个体在被动机器人行走期间调节他们的μ (8-12 Hz) 和β (15-20 Hz) 大脑节奏.

主要方法:

• 两名完全有SCI的个体参加了VNFB系统的12次会议,分别进行了几天.
• 在干预之前和之后评估了临床结果 (感官歧视,膀/肠道功能) 和大脑连接 (EEG分析).

主要成果:

• 两位参与者都对轻微触摸和疼痛刺激的敏感性增加.
• 通过标准化尺度 (ASIA,NBBSS,GSRS) 测量的神经性膀和肠道功能的改善.
• 发现大脑连接的显著增加,特别是在运动皮层,并增强了μ节奏,这表明了运动学习.

结论:

• 建议使用MI-EEG VNFB与Lokomat®进行步行训练方法,对于完全SCI的个人来说,证明了大量的临床益处.
• 研究结果表明,这种神经反系统可以增强感官和自主功能,并促进SCI人群的运动学习.