(a)主手指屈曲任务。当红十字会提示一封信时,参与者看着提示,并立即试图弯曲右手(对侧)手的相应数字。我们包括了一个无效的“ X”,在此期间,参与者看着目标,但没有移动她的手指。视觉反馈指示提示后1.5秒的解码指示。要随机化扫视位置,提示位于伪随机顺序的网格(3行,4列)上。红色十字毛被抖动,以最大程度地减少视觉阻塞。(b)混淆矩阵表现出强大的课内BCI手指控制(总体准确性86%,4016个试验在10个会话中汇总)。矩阵中的每个条目(i,j)对应于被归类为运动j的运动I试验的比率。(C-F)4个示例神经元的平均发射速率,通过尝试的手指运动对颜色编码。阴影区域表示95%的置信区间(在一个会话的试验中)。高斯平滑核(50毫秒SD)。
通过植入皮层或皮层下结构与大脑交互的设备对于感觉或运动功能障碍患者的恢复和康复具有巨大潜力。典型的植入手术是根据完整功能生成的大脑活动图来规划的。然而,由于目标人群的残留功能异常,以及越来越多的植入硬件与 MRI 不兼容,因此绘制大脑活动图以规划植入手术具有挑战性。在这里,我们介绍了在瘫痪患者和现有脑机接口 (BCI) 设备中绘制受损体感和运动功能的方法和结果。脑磁图 (MEG) 用于直接绘制经皮电刺激和受损手部尝试运动期间引起的神经活动。发现诱发场与预期的解剖学和躯体组织相符。这种方法可能对引导植入物在其他应用中很有价值,例如用于疼痛的皮层刺激以及改善植入物定位以帮助减小开颅尺寸。
摘要 — 高位脊髓损伤大大降低了伤者的生活质量。各种系统试图以各种单模或多模设计来连接受伤后仍然完整或残留的能力,以补偿受到严重影响的活动能力。口内感应舌计算机接口 (ITCI) 旨在为计算机和辅助设备提供实时离散和比例控制,并满足四肢瘫痪患者的特殊要求。在一项短期培训研究中,向两名四肢瘫痪患者演示了 ITCI 对轮椅控制的操作。此外,两名健全人也参与了这项研究。对于每位参与者,通过报告沿车道的速度和撞到的障碍物数量,比较了使用 ITCI 驾驶 Permobil C500 的能力与使用操纵杆(一种情况下是口操纵杆)沿两条 39 米的不同车道驾驶轮椅的能力。车道由 90 0、360 0 和由线性段连接的复杂机动段组成。 ITCI 的特点是口含两个电感传感器垫、驱动电子设备和电池。口含器通过牙齿固定器固定在参与者口腔的上颚。舌头上附有一个类似穿刺器的激活装置。数据通过有线接口无线传输到控制轮椅的中央单元。在所有参与者中,使用 ITCI 驾驶时,A 或 B 车道的平均速度达到最大值 0.42 至 0.74 米/秒,相当于使用操纵杆驾驶时速度的 41% 至 71%。
SUNIL JACOB 1,5 , MUKIL ALAGIRISAMY 1 , CHEN XI 2 , VENKI BALASUBRAMANIAN 3 , RAM SRINIVASAN 4 , PARVATHI R. 5 , NZ JHANJHI 6 , AND SARDAR MN ISLAM 7 , (IEEE 会员) 1 林肯大学学院电子与通信工程系,马来西亚八打灵再也 47301 2 南京大学商学院,江苏 210000,中国 3 联邦大学科学、工程与信息技术学院,澳大利亚维多利亚州 Mount Helen 3350 4 中央昆士兰大学电气工程与技术学院,昆士兰州 Norman Gardens 4701,澳大利亚 5 SCMS 工程与技术学院电子与通信工程系,印度科钦 683576 6 泰莱大学计算机科学与工程学院 (SCE),苏邦Jaya 47500,马来西亚 7 维多利亚大学应用信息学研究,墨尔本,VIC 3011,澳大利亚
背景:超过一半的脊髓损伤 (SCI) 发生在颈部,导致上肢功能丧失、活动受限和独立性降低。已经开发出多种技术来辅助 SCI 人群的上肢功能。目的:目前尚无关于当前辅助技术对颈椎 SCI 人群的有效性的明确临床共识,因此本研究回顾了 1999 年至 2019 年之间的文献。方法:对支持和改善颈椎 SCI 人群受损上肢功能的最新辅助技术进行了系统评价。搜索中使用了辅助技术、SCI 和上肢等术语组合,共得到 1770 篇文章。对选定的研究进行了数据提取,包括总结辅助技术的详细信息、研究参与者的特征、结果测量以及使用该设备时上肢功能的改善。结果:共发现 24 篇文章,分为五类,包括神经假体(侵入式和非侵入式)、矫形器、混合系统、机器人和手臂支撑。只有少数选定的研究全面报告了参与者的特征。结果测量范围很广,所有研究都报告了使用这些设备后上肢功能的改善。结论:本研究强调,辅助技术可以改善 SCI 患者的上肢功能。由于招募的参与者的异质性、广泛的结果测量以及所采用的不同技术等因素,很难得出可推广的结论。
图1。实验框架。(a)在左侧,行为实验平台的示意图。当动物执行机器人覆盖,掌握和拉动任务时,我们测量了施加到机器人接头,全LIMB运动学,肌电图(EMG)活性的3D力,来自手臂和手的八个肌肉,以及来自感觉运动区域的皮层内信号。实验方案的右,概念方案:(1)在控制计算机上运行的解码器确定了运动的尝试,(2)(2)将电脊髓刺激传递到适当的脊髓根。(3)刺激产生了我们在离线记录和分析的手臂和手动运动。(b)任务的示意图。猴子经过训练,可以抓住,掌握并拉出放置在机器人臂末端效应子上的目标对象。我们认为当目标空间阈值在拉动过程中越过时,我们认为运动完整。版权所有JemèreRuby。
1 凯斯西储大学生物医学工程系,俄亥俄州克利夫兰 44106,2 斯坦福大学神经外科系,加利福尼亚州斯坦福 94035,3 斯坦福大学电气工程系,加利福尼亚州斯坦福 94035,4 VA 医学中心路易斯斯托克斯克利夫兰系,俄亥俄州克利夫兰 44106,5 布朗大学神经科学系,罗德岛州普罗维登斯 02912,6 布朗大学罗伯特 J. 和南希 D. 卡尼脑科学研究所,罗德岛州普罗维登斯 02912,7 VA RR&D 神经修复和神经技术中心,罗德岛州普罗维登斯 02912,8 克利夫兰大学医院医学中心神经外科系,俄亥俄州克利夫兰 44106,9 凯斯西储医学院神经外科系,俄亥俄州克利夫兰 44106,10克利夫兰大学医院医学中心神经内科,俄亥俄州克利夫兰 44106,11 布朗大学工程学院,罗德岛州普罗维登斯 02912,12 麻省总医院神经内科神经技术和神经康复中心,马萨诸塞州波士顿 02114,13 哈佛医学院神经内科,马萨诸塞州波士顿 02114,14 斯坦福大学生物工程系,加利福尼亚州斯坦福 94035,15 斯坦福大学神经生物学系,加利福尼亚州斯坦福 94035,16 斯坦福大学霍华德休斯医学研究所,加利福尼亚州斯坦福 94035,17 斯坦福大学吴仔神经科学研究所,加利福尼亚州斯坦福 94035,以及 18 斯坦福大学 Bio-X 项目,加利福尼亚州斯坦福 94035
摘要背景可植入的脑机接口 (BCI) 可充当运动神经假体,有可能恢复自主运动冲动以控制数字设备并提高因大脑、脊髓、周围神经或肌肉功能障碍导致严重瘫痪患者的功能独立性。然而,迄今为止的报告在临床上的转化有限。方法两名患有肌萎缩侧索硬化症 (ALS) 的参与者在一项单组、开放标签、前瞻性、早期可行性研究中接受了植入。使用微创神经介入手术,将新型血管内 Stentrode BCI 植入毗邻初级运动皮层的上矢状窦。参与者接受机器学习辅助训练,使用与尝试运动相关的无线传输的皮层脑电图信号来控制多个鼠标单击操作,包括缩放和左键单击。结合使用眼动仪进行光标导航,参与者实现了 Windows 10 操作系统控制以执行工具性日常生活活动 (IADL) 任务。结果 参与者 1 从第 86 天开始在家无人监督使用,参与者 2 从第 71 天开始使用。参与者 1 在禁用预测文本的情况下,打字任务平均点击选择准确率为 92.63%(100.00%,87.50%–100.00%)(试验平均值(中位数,Q1–Q3)),每分钟正确字符数 (CCPM) 为 13.81(13.44,10.96–16.09)。参与者 2 在每分钟正确字符数 (CCPM) 为 20.10(17.73,12.27–26.50)时,平均点击选择准确率为 93.18%(100.00%,88.19%–100.00%)。两名参与者都完成了 IADL 任务,包括发短信、网上购物和独立管理财务。结论 我们描述了一种微创、完全植入、无线、可移动的运动神经假体的首次人体体验,该假体使用血管内支架电极阵列从运动皮层传输脑电图信号,用于多个指令
印度卡纳塔克邦 - 560074 摘要 以前,残疾患者无法交流和阅读,因此与外界的联系是通过人机交互进行的;例如跟踪眼部运动和监测脑电波。现在,人们不太愿意使用脑部运动监测设备,因为患者必须佩戴它。我们的项目是专门为 MND 患者设计的智能系统。如果患者在床上患有 MND 疾病,则无法与护理提供者交谈。在本研究中,一个组件支持向他人寻求帮助,因为它既是基本又是休闲的方法,旨在帮助 MND 患者。本研究为残疾患者(主要是残疾人)提供了一种辅助设备。每个人都知道残疾患者无法与外界交流,因此该系统帮助他们用自己的眼睛交流并通过护理人员满足他们的需求。与当前结果相比,它同样能提供有效而准确的结果。如果监护人不在场或患者的需求不满足,则会向其亲属发送一条消息,其中包含患者所需的先决条件。企业可以利用此研究通过虚拟键盘进行密码验证,其中依赖于闪烁与虚拟键盘中的特定组件的单独比较。我们的研究重点是开发一种实时视频处理方法,该方法可以完全独立于头部方向(白天或晚上)识别眼睛的眨动。根据与患者先决条件相关的闪烁,识别患者并将其转换为语音并作为输出提供。除此之外,还创建了一个消息警报系统,以便监护人和亲属能够更熟悉患者的先决条件。关键词:——运动神经元病 (MND)、眨眼、视频处理、瘫痪、消息、警报、要求、虚拟键盘。
大多数日常任务都需要同时控制双手。在这里,我们使用从四肢瘫痪参与者的双侧运动和体感皮层记录的多单元活动来展示双手手势的同时分类。使用针对每只手分别训练的分层线性判别模型对尝试的手势进行分类。在一项在线实验中,手势被连续分类并用于控制两个机械臂进行中心向外运动任务。需要保持一只手静止的双手试验产生了最佳表现(70.6%),其次是对称运动试验(50%)和非对称运动试验(22.7%)。我们的结果表明,可以使用两个独立训练的手部模型同时解码双手的手势,但随着双手手势组合的复杂性增加,使用这种方法进行在线控制变得更加困难。这项研究展示了使用双侧皮层内脑机接口恢复双手同时控制的潜力。