基于多模生理信号皮层兴奋性测量的新型脑控神经康复机器人研究

Using brain computer interface build the brain control NeuroRehabilitation Robot （BCI-NRR）can help post stroke patient rebuild a closed loop feedback path with high initiative and good participation，which will leads a better neural plasticity induced effects. This is a novel technical idea in robotics development and receive a wide spread concerns. However, the traditional Brain-Computer Interface research normally focused on the information transfer rate. There was little studies performed on the information quality, communication procedure and the central nervous system activation process and effects. Thus, this project proposes a novel idea of brain controlled rehabilitation robotics development. Firstly, we plan to build a quantitative measurement and discriminative model of cerebral cortex using multi-mode neurological functional signal. Then, use this as the core indicator, we will study the activation effects of central nervous system and target limb cerebral cortex in different brain computer paradigm, feedback mode and control method. We want to build a novel brain control NeuroRehabilitation robot with a higher neural plasticity induced effect by optimize the BCI-NRR closed loop feedback path. At last, we evaluate this in clinical practice. This research can not only open a new Brain-Computer Interface technology development path, but also provide a new theoretical method and technical basis to improve the quality and dimensions of information in human-computer communication, and research the regular pattern of human-computer interaction.

利用脑机接口技术构建的脑控神经康复机器人（BCI-NRR）能够帮助中风患者形成主动性高、参与度良好的闭环信息反馈通路，获得更好的神经可塑性诱导康复治疗效应，是当前受到广泛关注的新型康复机器人技术研究思路。然而传统脑机接口研究重点在于重建高效的信息传输率，对于脑-机交互引起中枢神经系统上的激活效应和信息响应缺乏深入研究和有效利用。由此本课题提出了新型脑控康复机器人研究思路，拟以多模神经功能信号特征发展大脑皮层激活性的量化测度及模型判别方法，以其作为核心指征研究脑机交互范式、反馈模式和控制方式对于中枢神经系统和靶肢体运动皮层的激活效应变化规律，优化BCI-NRR闭环反馈回路，建立具有更高神经可塑性诱导效应的新型脑控神经康复机器人系统，并进行临床实践验证。本课题研究不但可以拓展新的脑机接口技术发展路径，还可为提高和扩展人机交互信息质量和维度，研究人机共融相互影响规律提供新的理论方法和技术基础。

利用脑-机接口技术构建的脑控神经康复机器人（BCI-NRR）能够帮助中风患者形成高主动性的闭环信息反馈通路，获得更好的神经可塑性诱导康复治疗效应，是当前受到广泛关注的新型康复机器人技术思路之一。然而传统脑-机接口技术发展中主要关注如何提高大脑信息解码效率，但对中风康复而言最为重要的并非信息解码效率，而应是脑-机交互过程中的中枢神经系统激活效应。由此，本课题提出了新型脑控康复机器人的思路，以脑-机交互过程中皮层激活效应作为核心指标发展新型BCI-NRR。.课题研究主要包括三个方面的内容，探索如何优化大脑思维任务模式和被动运动模式以获得更好的皮层激活效应，以及如何基于神经生理信号评估皮层激活效应，我们将其表述成“怎么想|如何动|好不好”三个问题。在“怎么想”的问题研究中，我们发展了多种新型运动想象任务范式，实现了实时区分被试者进行运动想象的努力程度，以及更精细的定位大脑运动意识所指向的肢体部位，我们还验证了改善视听觉线索和任务复杂度对皮层激活效应的强化，这些研究成果为在中风康复治疗中更好的诱导、监测和约束患者的运动意识提供了基础。在“如何动”的问题研究中，我们发现了在牵引肢体被动运动的功能电刺激中电流模式差异可以引起不同的皮层激活效应，建立了改善被动运动模式以获取更有效皮层激活的方法。在“好不好”的问题研究中，我们发展了基于脑电信号和功能近红外信号的皮层激活度评价方法，不但能够对不同大脑想象运动任务模式和肢体被动运动模式引起的皮层激活效应差异进行有效评价，并通过实验验证了BCI-NRR闭环模式相较于开环模式具有更强的皮层激活效应。.课题研究中还发展了多种相关特征提取和模式识别算法，建立了在线BCI-NRR系统平台，并在医院中开展了部分中风病例的临床测试。本课题提出了新型的康复机器人思想——以人-机交互过程中对人的诱导改变为核心目的和优化指标，课题发展的相关技术方法对于人机共融的理论和技术发展都具有潜在的应用价值。

内容获取失败，请点击重试