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脳卒中は、経済的および社会的コストが高い成人障害の主要な原因の1つです。近年、運動機能を取り戻すために脳の生涯にわたる可塑性に対処するために、新しいリハビリテーションパラダイムが提案されています。VR環境でのパーソナライズされたモータートレーニングを組み合わせたハイブリッドブレインコンピューターインターフェイス(BCI)バートアルリアリティ(VR)システムを提案し、作用の実行と観察のための脳メカニズムを活用し、精神画像を使用したニューロフィードバックパラダイムを、二次またはインダイレクト経路に従事する方法として、皮質皮質トラクティをインダリカル化する方法として使用します。さらに、提案されたシステムの開発と検証実験を提示します。より具体的には、9つのナイーブな健康な被験者に関するEEGデータは、同時運動活動と運動画像パラダイムが皮質運動領域と関連するネットワークを大部分に関与させるのにより効果的であることを示しています。さらに、9つの異なる健康な被験者で評価されたシステムのモーター画像駆動型BCI-VRバージョンを提案します。データは、ユーザーがユーザーの機能に困難を動的に調整するモーター画像トレーニングタスクで仮想アバターを制御できることを示しています。ユーザーの自己報告アンケートは、提案されたシステムの楽しみと受け入れを示しています。
脳卒中は、経済的および社会的コストが高い成人障害の主要な原因の1つです。近年、運動機能を取り戻すために脳の生涯にわたる可塑性に対処するために、新しいリハビリテーションパラダイムが提案されています。VR環境でのパーソナライズされたモータートレーニングを組み合わせたハイブリッドブレインコンピューターインターフェイス(BCI)バートアルリアリティ(VR)システムを提案し、作用の実行と観察のための脳メカニズムを活用し、精神画像を使用したニューロフィードバックパラダイムを、二次またはインダイレクト経路に従事する方法として、皮質皮質トラクティをインダリカル化する方法として使用します。さらに、提案されたシステムの開発と検証実験を提示します。より具体的には、9つのナイーブな健康な被験者に関するEEGデータは、同時運動活動と運動画像パラダイムが皮質運動領域と関連するネットワークを大部分に関与させるのにより効果的であることを示しています。さらに、9つの異なる健康な被験者で評価されたシステムのモーター画像駆動型BCI-VRバージョンを提案します。データは、ユーザーがユーザーの機能に困難を動的に調整するモーター画像トレーニングタスクで仮想アバターを制御できることを示しています。ユーザーの自己報告アンケートは、提案されたシステムの楽しみと受け入れを示しています。
Stroke is one of the leading causes of adult disability with high economical and societal costs. In recent years, novel rehabilitation paradigms have been proposed to address the life-long plasticity of the brain to regain motor function. We propose a hybrid brain-computer interface (BCI)-virtual reality (VR) system that combines a personalized motor training in a VR environment, exploiting brain mechanisms for action execution and observation, and a neuro-feedback paradigm using mental imagery as a way to engage secondary or indirect pathways to access undamaged cortico-spinal tracts. Furthermore, we present the development and validation experiments of the proposed system. More specifically, EEG data on nine naïve healthy subjects show that a simultaneous motor activity and motor imagery paradigm is more effective at engaging cortical motor areas and related networks to a larger extent. Additionally, we propose a motor imagery driven BCI-VR version of our system that was evaluated with nine different healthy subjects. Data show that users are capable of controlling a virtual avatar in a motor imagery training task that dynamically adjusts its difficulty to the capabilities of the user. User self-report questionnaires indicate enjoyment and acceptance of the proposed system.
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