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Brain-computer interfaces in neurological rehabilitation. ​

文献信息 ​

DOI10.1016/S1474-4422(08)70223-0
PMID18835541
期刊The Lancet. Neurology
影响因子45.5
JCR 分区Q1
发表年份2008
被引次数293
关键词脑-计算机接口, 神经康复, 脑电图, 运动控制, 脑可塑性
文献类型Journal Article, Research Support, N.I.H., Extramural, Research Support, Non-U.S. Gov't, Research Support, U.S. Gov't, Non-P.H.S., Review
ISSN1474-4422
页码1032-43
期号7(11)
作者Janis J Daly, Jonathan R Wolpaw

一句话小结 ​

该研究探讨了基于非侵入式脑电图（EEG）的脑机接口（BCI）技术在帮助严重运动障碍患者通过脑信号进行沟通和控制环境的潜力，显示其能显著改善患者生活质量并促进脑可塑性，有助于中风及其他创伤性脑病患者的康复。研究表明，BCI不仅可帮助患者恢复独立性，还能提高康复方案的有效性，改善肌肉控制。

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脑-计算机接口 · 神经康复 · 脑电图 · 运动控制 · 脑可塑性

摘要 ​

最近在脑信号分析、训练患者控制这些信号以及计算能力提升方面的进展，使得严重运动障碍患者能够利用他们的脑信号进行沟通和控制周围环境中的物体，从而绕过他们受损的神经肌肉系统。基于非侵入式脑电图（EEG）的脑机接口（BCI）技术可以用来控制计算机光标或肢体矫形器，以进行文字处理、上网以及其他功能，例如环境控制或娱乐。通过重新建立一定的独立性，BCI技术能够显著改善患有严重神经系统疾病（如晚期肌萎缩侧索硬化症）患者的生活。BCI技术还可能通过利用EEG脑信号引导依赖活动的脑可塑性，帮助中风或其他创伤性脑病患者恢复更有效的运动控制，指示患者当前的脑活动状态，从而使用户能够降低异常活动。或者，通过利用脑信号来补充受损的肌肉控制，BCI可能提高康复方案的有效性，从而改善患者的肌肉控制。

英文摘要 ​

Recent advances in analysis of brain signals, training patients to control these signals, and improved computing capabilities have enabled people with severe motor disabilities to use their brain signals for communication and control of objects in their environment, thereby bypassing their impaired neuromuscular system. Non-invasive, electroencephalogram (EEG)-based brain-computer interface (BCI) technologies can be used to control a computer cursor or a limb orthosis, for word processing and accessing the internet, and for other functions such as environmental control or entertainment. By re-establishing some independence, BCI technologies can substantially improve the lives of people with devastating neurological disorders such as advanced amyotrophic lateral sclerosis. BCI technology might also restore more effective motor control to people after stroke or other traumatic brain disorders by helping to guide activity-dependent brain plasticity by use of EEG brain signals to indicate to the patient the current state of brain activity and to enable the user to subsequently lower abnormal activity. Alternatively, by use of brain signals to supplement impaired muscle control, BCIs might increase the efficacy of a rehabilitation protocol and thus improve muscle control for the patient.

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主要研究问题 ​

  1. 如何评估脑机接口技术在不同类型神经疾病康复中的有效性？
  2. 除了运动控制，脑机接口技术在神经康复中还有哪些潜在应用？
  3. 在使用脑机接口技术时，患者的心理状态如何影响其康复效果？
  4. 有哪些具体案例展示了脑机接口技术在改善患者生活质量方面的成功经验？
  5. 脑机接口技术在促进脑功能重塑方面的机制是什么？

核心洞察 ​

1. 研究背景和目的 ​

随着神经科学和计算技术的迅速发展，脑-机接口（BCI）技术逐渐成为帮助重度运动功能障碍患者的重要工具。尤其是在严重的神经疾病，如晚期肌萎缩侧索硬化症（ALS）或中风后，患者常常面临失去自主行动能力的困境。研究的主要目的是探讨非侵入性脑电图（EEG）基础的BCI技术如何通过解读和训练脑信号，帮助患者改善沟通能力和环境控制，从而重新获得一定的独立性，并促进康复。

2. 主要方法和发现 ​

本研究利用EEG信号分析及训练方法，使患者能够控制计算机光标、肢体矫形器等设备。通过脑信号的实时反馈，患者不仅可以进行文字处理、上网，还能控制周围环境或享受娱乐活动。研究发现，BCI技术能够有效地帮助患者重建运动控制能力，尤其在中风或其他创伤性脑损伤后的康复中，通过引导活动依赖的脑可塑性，BCI技术能够让患者了解当前的脑活动状态，从而降低异常活动。此外，将脑信号应用于补充受损的肌肉控制，能够提高康复协议的有效性，进一步改善患者的肌肉控制能力。

3. 核心结论 ​

研究表明，BCI技术不仅能够为患者提供沟通和环境控制的工具，重新建立一定的生活独立性，还能通过促进脑的可塑性，帮助患者恢复更有效的运动控制。这一技术的应用展示了脑信号在神经康复中的重要作用，尤其是在改善运动功能和提高生活质量方面。

4. 研究意义和影响 ​

该研究具有重要的临床意义，预示着BCI技术在神经康复领域的广泛应用潜力。通过帮助患者重新获得基本的沟通和控制能力，BCI技术能够显著提升重度神经障碍患者的生活质量。此外，该技术的成功应用也为未来的康复治疗提供了新的思路，强调了脑信号在神经康复中的关键作用，推动了科学界对于脑-机接口技术的进一步研究和开发。这不仅为患者带来了希望，也为医疗行业提供了新的治疗工具，可能会改变传统的康复模式。

引用本文的文献 ​

  1. Review of control strategies for robotic movement training after neurologic injury. - Laura Marchal-Crespo;David J Reinkensmeyer - Journal of neuroengineering and rehabilitation (2009)
  2. Decoding movement-related cortical potentials from electrocorticography. - Chandan G Reddy;Goutam G Reddy;Hiroto Kawasaki;Hiroyuki Oya;Lee E Miller;Matthew A Howard - Neurosurgical focus (2009)
  3. Neural interface technology for rehabilitation: exploiting and promoting neuroplasticity. - Wei Wang;Jennifer L Collinger;Monica A Perez;Elizabeth C Tyler-Kabara;Leonardo G Cohen;Niels Birbaumer;Steven W Brose;Andrew B Schwartz;Michael L Boninger;Douglas J Weber - Physical medicine and rehabilitation clinics of North America (2010)
  4. Towards a user-friendly brain-computer interface: initial tests in ALS and PLS patients. - Ou Bai;Peter Lin;Dandan Huang;Ding-Yu Fei;Mary Kay Floeter - Clinical neurophysiology : official journal of the International Federation of Clinical Neurophysiology (2010)
  5. Clinical Applications of Brain-Computer Interfaces: Current State and Future Prospects. - Joseph N Mak;Jonathan R Wolpaw - IEEE reviews in biomedical engineering (2009)
  6. Decoding spoken words using local field potentials recorded from the cortical surface. - Spencer Kellis;Kai Miller;Kyle Thomson;Richard Brown;Paul House;Bradley Greger - Journal of neural engineering (2010)
  7. Combining Brain-Computer Interfaces and Assistive Technologies: State-of-the-Art and Challenges. - J D R Millán;R Rupp;G R Müller-Putz;R Murray-Smith;C Giugliemma;M Tangermann;C Vidaurre;F Cincotti;A Kübler;R Leeb;C Neuper;K-R Müller;D Mattia - Frontiers in neuroscience (2010)
  8. The neural substrate of predictive motor timing in spinocerebellar ataxia. - Martin Bares;Ovidiu V Lungu;Tao Liu;Tobias Waechter;Christopher M Gomez;James Ashe - Cerebellum (London, England) (2011)
  9. The Berlin Brain-Computer Interface: Non-Medical Uses of BCI Technology. - Benjamin Blankertz;Michael Tangermann;Carmen Vidaurre;Siamac Fazli;Claudia Sannelli;Stefan Haufe;Cecilia Maeder;Lenny Ramsey;Irene Sturm;Gabriel Curio;Klaus-Robert Müller - Frontiers in neuroscience (2010)
  10. Neuroplasticity in the context of motor rehabilitation after stroke. - Michael A Dimyan;Leonardo G Cohen - Nature reviews. Neurology (2011)

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