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#Investigacion "Investigación"

Investigación

 

Imagen motora Realidad virtual Neurorehabilitación con BCI Estimulación eléctrica funcional Rehabilitación robótica

 

Irimia, D.C., Ortner, R., Poboroniuc, M.S., Ignat, B.E. and Guger, C., 2018. High classification accuracy of a motor imagery based brain-computer interface for stroke rehabilitation training. Frontiers in Robotics and AI, 5, p.130.

Guger, C., Millán, J.D.R., Mattia, D., Ushiba, J., Soekadar, S.R., Prabhakaran, V., Mrachacz-Kersting, N., Kamada, K. and Allison, B.Z., 2018. Brain-computer interfaces for stroke rehabilitation: summary of the 2016 BCI Meeting in Asilomar. Brain-Computer Interfaces, 5(2-3), pp.41-57.

Irimia, D. C., Cho, W., Ortner, R., Allison, B. Z., Ignat, B. E., Edlinger, G., & Guger, C. (2017). Brain‐computer interfaces with multi‐sensory feedback for stroke rehabilitation: a case study. Artificial organs, 41(11), E178-E184.

Cho W, Heilinger A, Xu R, Zehetner M, Schobesberger S, et al. (2017) Hemiparetic Stroke Rehabilitation Using Avatar and Electrical Stimulation Based on Non-invasive Brain Computer Interface. International Journal of Physical Medicine and Rehabilitation 5:411.

Huggins, J. E., Guger, C., Ziat, M., Zander, T. O., Taylor, D., Tangermann, M., ... & Ruffini, G. (2017). Workshops of the Sixth International Brain–Computer Interface Meeting: brain–computer interfaces past, present, and future. Brain-Computer Interfaces, 1-34.

Xu R., Allison B. Z., Ortner R., Irimia D. C., Espinosa A., Lechner A., & Guger C. (2017). How Many EEG Channels Are Optimal for a Motor Imagery Based BCI for Stroke Rehabilitation?. In Converging Clinical and Engineering Research on Neurorehabilitation II (pp. 1109-1113). Springer International Publishing.

Cho W., Sabathiel N., Ortner R., Lechner A., Irimia D.C., Allison B.Z., Edlinger G. and Guger C., 2016. Paired Associative Stimulation using Brain-Computer Interfaces for Stroke Rehabilitation: A Pilot study. European Journal of Translational Myology, 26(3).

C. Guger, C. Kapeller, R. Ortner, K. Kamada, Motor Imagery with Brain-Computer Interface Neurotechnology (pp. 61-79), in: Motor Imagery: Emerging Practices, Role in Physical Therapy and Clinical Implications, edited by B.M Garcia, 2015. 

R. Ortner, J. Scharinger, A. Lechner, C. Guger (2015). How many people can control a motor imagery based BCI using common spatial patterns?, in: 7th International IEEE/EMBS Conference on Neural Engineering (NER) 2015, pp. 202-205.

Rupert Ortner, Alexander Lechner, Christoph Guger (2015): Stroke Rehabilitation assisted by a Brain-Computer Interface (BCI) and multimodal feedback: First results. In proccedings of the European Stroke Conference, 15.05.2015, Vienna, AT. Poster.

D. C. Irimia, M. S. Poboroniuc and R. Ortner, “Improved Method to Perform FES & BCI Based Rehabilitation,” in The 4th IEEE International Conference on E-Health and Bioengineering, 2013.

C. Guger, H. Ramoser and G. Pfurtscheller, “Real-Time EEG Analysis with Subject-Specific Spatial Patterns for a Brain–Computer Interface (BCI),” IEEE Trans. Rehab. Eng, vol. 8, pp. 447-456, 2000.

K. Shindo, K. Kawashima and e. a. Ushiba, “Effects of neurofeedback training with an electroencephalogram-based brain-computer interface for hand paralysis in patients with chronic stroke: a preliminary case series study,” J Rehabil Med, pp. 951-957, 43(10) 2011.

J.C. Moreno, J. L. Pons, E. Gruenbacher, C. Guger (2010). BCI-driven stroke rehabilitation; the concept of the BETTER project..

C. Guger, W. Harkam, C. Hertnaes, G. Pfurtscheller (1999). Prosthetic control by an EEG-based brain-computer interface (BCI). 5th European Conference for the Advancement of Assitive Technolgoy Düsseldorf, Germany, AAATE.

G. Pfurtscheller, C. Guger (1999). "Brain-computer communication system: EEG-based control of hand orthosis in a tetraplegic patient." Acta Chir. Austriaca 31(159): pp. 23 - 25. Brain-computer communication system.

R. Ortner, D. Ram, A. Kollreider, H. Pitsch, J. Wojtowicz, and G. Edlinger, “Human-computer confluence for rehabilitation purposes after stroke,” in Virtual, Augmented and Mixed Reality. Systems and Applications, Springer, 2013, pp. 74–82.

R. Ortner, D.-C. Irimia, C. Guger, and G. Edlinger, “Human Computer Confluence in BCI for Stroke Rehabilitation,” in Foundations of Augmented Cognition, Springer, 2015, pp. 304–312.

A. Ramos-Murguialday, D. Broetz, M. Rea, L. Läer, O. Yilmaz, F. L. Brasil, G. Liberati, M. R. Curado, E. Garcia-Cossio, A. Vyziotis, W. Cho, M. Agostini, E. Soares, S. Soekadar, A. Caria, L. G. Cohen, and N. Birbaumer, “Brain-machine-interface in chronic stroke rehabilitation: A controlled study.,” Ann Neurol. 2013, p. doi: 10.1002/ana.23879, 2013.

Cho, W., Vidaurre, C., Hoffmann, U., Birbaumer, N., & Ramos-Murguialday, A. (2011, August). Afferent and efferent activity control in the design of brain computer interfaces for motor rehabilitation. In Engineering in Medicine and Biology Society, EMBC, 2011 Annual International Conference of the IEEE (pp. 7310-7315). IEEE.

#ResultadosDeLosEstudios "Resultados de los estudios"

Resultados de los estudios


Paciente 1

recoveriX Patient1 Figure 1

Figura 1: La Paciente 1 (mujer, 61 años) sufrió un ictus que le afectó la movilidad de la mano derecha. Participó en 21 sesiones de recoveriX. Este gráfico muestra la tasa de error de la clasificación en cada una de las 21 sesiones.

 

recoveriX Patient1 Figure 2

Figura 2: El software de recoveriX proporciona un mapa espacial para cada sesión que representa la activación cortical durante la imaginación de los movimientos de la mano derecha frente a los movimientos de la mano izquierda. Se muestran los ejemplos de los patrones de activación de la sesión 1 y la sesión 13. Las regiones de alta activación son evidentes alrededor de las localizaciones C3 y C4, que corresponden a la representación cortical del movimiento de la mano.

  9-hole PEG test
Session Left hand(s) Right hand(s)
0 31 65
3 32 54
6 32 45
9 31 42
12 31 42
15 29 38
18 29 34
21 29 30

Tabla 1: Para evaluar el proceso de rehabilitación del paciente se midió el tiempo para la realización de varias tareas basándonos en la prueba de destreza manual de los nueve hoyos o tarea PEG (Nine-hole PEG test). Se recogieron los datos antes de la primera sesión de recoveriX, y repetimos la tarea PEG después de cada tres sesiones de recoveriX. La siguiente tabla muestra los resultados de la tarea PEG de cada mano (la izquierda siendo la sana, y la derecha la afectada). El tiempo para completar la tarea PEG con la mano afectada (derecha) se redujo de 65 segundos antes del tratamiento a 30 segundos después de la última sesión con la terapia recoveriX. El tiempo de realización de la tarea PEG con la mano sana (la izquierda) se mantuvo casi constante durante todo el tratamiento.

 


Paciente 2

recoveriX Patient 2 Figure 3

Figura 3: La Paciente 2 (mujer, 40 años) sufrió un ictus en mayo del 2010. Tenía una parálisis completa de la mano izquierda antes de la primera sesión de rehabilitación con recoveriX que comenzó en el 2014. Después de diez sesiones, ya podía realizar la dorsiflexión de la muñeca de la mano parética sin estimulación. La tasa de error de la clasificación después de las diez sesiones se redujo de 36,3% a 3,8%.

recoveriX Patient1 Figure 4

Figura 4: Los patrones de activación cortical se desplazaron hacia las posiciones C3 y C4 para la imagen motora de la mano derecha y la mano izquierda respectivamente.

 

recoveriX Patient2 Figure 5

Figura 5: La paciente fue capaz de realizar la dorsiflexión de la muñeca sin estimulación eléctrica funcional (FES) después de tan sólo diez sesiones de rehabilitación con recoveriX.

 

#Advisory-Board "Advisory-Board"

Consejo Asesor

Nuestra misión es probar objetivamente si los pacientes pueden entender las conversaciones y proporcionar un sistema de comunicación para pacientes con trastornos de la conciencia y síndorme del enclaustramiento.

 

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Brendan Allison, PhD

University of California, San Diego
Allison Consulting

 

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Prof. Marian Poboroniuc, PhD

Technical University of Iasi, Rumania

 

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Milena Korostenskaja, MD, PhD

Florida Hospital for Children, US

 

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Vivek Prabhakaran, MD, PhD

University of Wisconsin, US

 

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Tetsuo Ota, MD, PhD

Asahikawa Medical University, Japan

 

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Rossella Spataro, MD, PhD

University of Palermo, Italy

 

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Kyosuke Kamada, MD, PhD

Asahikawa Medical University

 

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Adam Hebb, MD, PhD

Swedish Medical Center