[論文レビュー] BCI-Based Strategies on Stroke Rehabilitation with Avatar and FES Feedback

Zhaoyang Qiu, Shugeng Chen+4 more|arXiv (Cornell University)|May 14, 2018

EEG and Brain-Computer Interfaces参考文献 30被引用数 5

ひとこと要約

本研究では、運動イメージレーションに基づく脳-コンピュータインターフェース（BCI）と機能的電気刺激（FES）、アバターのフィードバックを統合したクローズド・ループBCI-FESシステムを提案し、脳卒中後の運動機能回復を促進することを目的としている。リアルタイムでのEEGによる運動イメージネーションのデコードを用い、意図された運動が検出された際に、障害を受けていた肢にFESを発動させる。その結果、運動機能が改善された：4週目の時点で平均的な運動イメージネーションの正確性は71.3％に上昇し、5名の患者でFugl-Meyer Assessment（FMA）スコアが向上した。特に1名の患者（患者6）は、発症後2年を超えてからも15ポイントのスコア上昇（20点から35点）を示した。

ABSTRACT

Stroke is the leading cause of serious and long-term disability worldwide. Some studies have shown that motor imagery (MI) based BCI has a positive effect in poststroke rehabilitation. It could help patients promote the reorganization processes in the damaged brain regions. However, offline motor imagery and conventional online motor imagery with feedback (such as rewarding sounds and movements of an avatar) could not reflect the true intention of the patients. In this study, both virtual limbs and functional electrical stimulation (FES) were used as feedback to provide patients a closed-loop sensorimotor integration for motor rehabilitation. The FES system would activate if the user was imagining hand movement of instructed side. Ten stroke patients (7 male, aged 22-70 years, mean 49.5+-15.1) were involved in this study. All of them participated in BCI-FES rehabilitation training for 4 weeks.The average motor imagery accuracies of the ten patients in the last week were 71.3%, which has improved 3% than that in the first week. Five patients' Fugl-Meyer Assessment (FMA) scores have been raised. Patient 6, who has have suffered from stroke over two years, achieved the greatest improvement after rehabilitation training (pre FMA: 20, post FMA: 35). In the aspect of brain patterns, the active patterns of the five patients gradually became centralized and shifted to sensorimotor areas (channel C3 and C4) and premotor area (channel FC3 and FC4).In this study, motor imagery based BCI and FES system were combined to provided stoke patients with a closed-loop sensorimotor integration for motor rehabilitation. Result showed evidences that the BCI-FES system is effective in restoring upper extremities motor function in stroke. In future work, more cases are needed to demonstrate its superiority over conventional therapy and explore the potential role of MI in poststroke rehabilitation.

研究の動機と目的

• 慢性脳卒中患者の上肢リハビリテーションを目的として、リアルタイムでの運動イメージネーションフィードバックと機能的電気刺激（FES）を統合したクローズド・ループBCI-FESシステムの開発。
• 従来のBCIフィードバック（例：音声、アバター）の限界を克服するため、FESによる神経筋の活性化を組み込むことで、患者の意図をより的確に反映させる。
• 本統合システムの有効性を、慢性脳卒中患者の運動機能の向上および脳ネットワーク再編成の観点から評価すること。
• BCIとFES、視覚フィードバックを統合することで、運動結果および神経生理学的パターンに顕著な改善が得られるかどうかを検討すること。

提案手法

• 運動イメージネーションに基づくBCIシステムが、C3およびC4導出から得られたEEG信号を解析し、意図された手の運動を検出する。
• 意図された側の運動イメージネーションが高信頼度で検出された場合、障害を受けていた上肢にFESを発動させる。
• 患者は、意図された肢の運動を再現する仮想アバターをリアルタイムで視覚フィードバックとして受ける。
• EEGデータは分類アルゴリズムを用いて、左・右両手の運動イメージネーションタスクを区別する処理が行われた。
• 運動イメージネーションと視覚フィードバックの同期を図ることで、FESの活性化と連動したクローズド・ループ型の感覚運動統合を実現した。
• FESは、障害肢の伸筋および屈筋に適用され、自然な筋収縮を誘発した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 運動イメージネーションとリアルタイムでのFESおよびアバターのフィードバックを統合したBCI-FESシステムは、慢性脳卒中患者の運動機能を向上させることができるか？
• RQ2 BCIにFESと視覚フィードバックを統合することで、従来のBCIフィードバックのみに比べて、より顕著な運動機能回復が達成できるか？
• RQ3 BCI-FESトレーニングに伴い、脳の運動ネットワークはどのように再編成されるか？特にEEGパターンの変化からその兆候を明らかにできるか？
• RQ4 本システムは、オフラインまたは単純なオンラインフィードバックシステムと比較して、患者の真の運動意図をどの程度正確に反映しているか？

主な発見

• 10名の患者の平均的な運動イメージネーションの正確性は、トレーニング最終週までに71.3％まで上昇し、3％の改善を示した。
• 5名の患者でFugl-Meyer Assessment（FMA）スコアの測定可能な改善が認められ、そのうち1名（患者6）は発症後2年を超えてからも15ポイントのスコア上昇（20点から35点）を示した。
• EEG解析から、活性化している脳波パターンがより中枢的になり、感覚運動領域（C3、C4）および前運動領域（FC3、FC4）にシフトしていることが判明し、神経可塑性の再編成を示唆した。
• 運動イメージネーションとFESの活性化、視覚フィードバックの同期を図ることで、本システムは効果的にクローズド・ループ型の感覚運動統合を実現し、身体統合感覚（エンベッドネス）および運動意図の表現を強化した。
• BCI-FESシステムは、慢性脳卒中患者、特に長期にわたり症状が持続する症例においても、運動機能回復を促進する可能性を示し、実用的かつ有効であることが確認された。
• BCIとアバターのフィードバックに加えてFESを統合することで、従来のフィードバック手法に比べ、より直感的で意図に基づいたリハビリテーション体験が提供された。