[논문 리뷰] BCI-Based Strategies on Stroke Rehabilitation with Avatar and FES Feedback

Zhaoyang Qiu, Shugeng Chen외 4명|arXiv (Cornell University)|2018. 05. 14.

EEG and Brain-Computer Interfaces참고 문헌 30인용 수 5

한 줄 요약

이 연구는 운동 상상 기반 뇌-computer 인터페이스(Brain-Computer Interface, BCI)와 기능적 전기 자극(FES), 아바타 피드백을 통합한 피드백 루프형 BCI-FES 시스템을 제안하여 뇌졸중 후 운동 재활을 향상시키고자 한다. 실시간 뇌파(EEG) 해석을 통해 운동 상상이 감지되면 영향을 받은 사지에 FES를 유도함으로써 운동 기능 향상을 이룬다. 평균 운동 상상 정확도는 4주차에 71.3%로 상승하였고, 5명의 환자에서 Fugl-Meyer 평가(FMA) 점수가 향상되었으며, 뇌졸중 후 2년이 넘은 환자 중 한 명은 15점 상승(20점에서 35점)을 기록하였다.

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.

연구 동기 및 목표

• 뇌졸중 후 상지 재활을 위한 실시간 운동 상상 피드백과 기능적 전기 자극(FES)을 통합한 피드백 루프형 BCI-FES 시스템을 개발하는 것.
• 기존 BCI 피드백(예: 음향, 아바타)의 한계를 보완하기 위해 신경근육 활성화를 위한 FES를 통합하여 환자의 의도를 보다 정확히 반영하는 것.
• 이 통합 시스템이 만성 뇌졸중 환자에서 운동 기능 향상과 뇌 네트워크 재조직화에 미치는 영향을 평가하는 것.
• BCI와 FES, 시각 피드백을 통합할 경우 운동 결과 및 신경생리학적 패턴에 유의미한 향상이 이루어지는지 조사하는 것.

제안 방법

• 운동 상상 기반 BCI 시스템이 C3 및 C4 채널에서의 뇌파 신호를 해석하여 의도된 손 움직임을 감지한다.
• 의도된 측면의 운동 상상이 높은 신뢰도로 감지되면 영향을 받은 상지에 FES를 유도한다.
• 환자는 의도한 사지의 움직임을 표현하는 가상 아바타를 통해 실시간 시각 피드백을 받는다.
• EEG 데이터는 좌우 손 운동 상상 작업을 구분하는 분류 알고리즘을 사용해 처리된다.
• 운동 상상과 시각 피드백, FES 활성화를 동기화함으로써 피드백 루프형 감각운동 통합을 구현한다.
• 영향을 받은 손의 굴곡근과 편평근에 FES를 적용하여 자연스러운 근육 수축을 유도한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 운동 상상과 실시간 FES 및 아바타 피드백을 통합한 BCI-FES 시스템이 만성 뇌졸중 환자의 운동 기능 향상에 기여하는가?
• RQ2 BCI와 FES, 시각 피드백을 통합할 경우 기존 BCI 피드백 방식보다 더 큰 운동 회복 효과를 낼 수 있는가?
• RQ3 BCI-FES 훈련에 대한 반응으로 뇌의 운동 네트워크는 어떻게 재조직되는가? EEG 패턴을 통해 설명하라.
• RQ4 이 시스템은 오프라인 또는 단순한 온라인 피드백 시스템에 비해 환자의 진짜 운동 의도를 얼마나 정확히 반영하는가?

주요 결과

• 10명의 환자 평균 운동 상상 정확도가 훈련의 최종 주에 기준치에서 71.3%로 상승하여 3% 향상되었다.
• 5명의 환자에서 Fugl-Meyer 평가(FMA) 점수가 유의미하게 향상되었으며, 한 명의 환자(Patient 6)는 뇌졸중 후 2년이 넘은 시점에서 점수 15점 상승(20점에서 35점)을 기록하였다.
• EEG 분석 결과 활성화된 뇌 패턴이 더 중심화되고 감각운동(C3, C4) 및 전운동(FC3, FC4) 영역으로 이동함을 확인하여 신경가소성 재조직화를 시사하였다.
• 운동 상상과 FES 활성화, 시각 피드백을 동기화함으로써 시스템이 성공적으로 피드백 루프형 감각운동 통합을 구현하였으며, 신체 소속감 및 운동 의도 표현이 향상되었다.
• BCI-FES 시스템은 만성 뇌졸중 환자, 특히 장기간 지속된 경우에도 운동 회복을 촉진하는 데 가능성이 있으며 효과적임을 입증하였다.
• BCI와 아바타 피드백에 FES를 통합함으로써 기존 피드백 방법보다 더 직관적이고 의도 중심적인 재활 경험을 제공하였다.