Movement Related Cortical Potentials Based Brain Computer Interface for Stroke Rehabilitation
Una interfaz cerebro-ordenador (BCI) es un sistema que interpreta las señales cerebrales generadas por el usuario y permite enviar órdenes específicas del cerebro a un dispositivo externo. Este tipo de interfaz permite a las personas con discapacidades graves interactuar con su entorno sin necesidad de activar las vías motrices normales.
La combinación de paradigmas de rehabilitación y BCI, que explotan la plasticidad cortical, podría ayudar a las personas a volver a ser "capaces". Por este motivo, los sistemas BCI parecen herramientas de rehabilitación prometedoras. El objetivo de esta tesis doctoral es estudiar cómo se puede utilizar un sistema BCI para la rehabilitación del ictus cuando se basa en técnicas de neuromodulación que utilizan la plasticidad Hebbiana y los potenciales corticales relacionados con el movimiento (MRCP) con un número óptimo de electrodos EEG.
Se realizaron cuatro estudios para lograr este objetivo: En el ESTUDIO I el novedoso protocolo desarrollado en Mrachacz-Kersting et al. 2012 había mostrado mejoras en algunas medidas clínicas relevantes utilizadas para acceder a la funcionalidad de tareas motoras en población con ictus, cuando se aplicó tres veces en una semana como paradigma de entrenamiento.
Estos resultados alentadores de nuestro primer estudio, junto con el estudio de Mrachacz-Kersting et al. de 2012, sirvieron de base para el desarrollo de un sistema de BCI de ritmo automático para la inducción de plasticidad. En el ESTUDIO II se propuso y probó en voluntarios sanos un detector (pseudo online) para un sistema BCI de auto-ritmo, basado en la detección de la intención de movimiento a partir de la fase negativa inicial del MRCP, y después en el ESTUDIO III se implementó y probó un sistema BCI de auto-ritmo real online para la inducción de plasticidad.
En el ESTUDIO IV se desarrolló un detector independiente del sujeto (basado en el ESTUDIO II) y se comparó con un detector individualizado. Los resultados fueron prometedores ya que la diferencia entre los rendimientos de los dos enfoques no fue significativamente diferente.
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Última modificación: 2024.11.14 07:32 (GMT)