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Jul 14, 2023

Die Schlaganfall-Reha zu Hause steht vor der Tür

Experte der University of Houston entwickelt tragbares EEG-Headset Von Laurie Fickman 713-743-8454 8. August 2023 Die Welt der Schlaganfallrehabilitation zu Hause wächst immer weiter, unglaubliche Neuigkeiten für die 795.000

Experte der University of Houston entwickelt tragbares EEG-Headset

By Laurie Fickman 713-743-8454

8. August 2023

Die Welt der häuslichen Schlaganfallrehabilitation rückt immer näher – unglaubliche Neuigkeiten für die 795.000 Menschen in den Vereinigten Staaten, die jedes Jahr einen Schlaganfall erleiden. An der University of Houston wurde eine neue kostengünstige, tragbare Gehirn-Computer-Schnittstelle validiert und getestet, die das Gehirn von Schlaganfallpatienten zu Rehabilitationszwecken mit angetriebenen Exoskeletten verbindet.

„Wir haben ein drahtloses, einfach zu bedienendes, mobiles Trockenelektroden-Headset für Kopfhaut-Elektroenzephalographie (EEG)-Aufzeichnungen für Closed-Loop-Gehirn-Computer-Schnittstellen (BCI) und Internet-of-Things-Anwendungen (IoT) entwickelt und validiert.“ berichten Professor Jose Luis Contreras-Vidal, Hugh Roy und Lillie Cranz Cullen Distinguished Professor of Electrical and Computer Engineering in der Zeitschrift Sensors. Contreras-Vidal ist ein internationaler Pionier im Bereich nichtinvasiver Gehirn-Maschine-Schnittstellen und Erfindungen von Robotergeräten.

Eine EEG-basierte Gehirn-Computer-Schnittstelle (BCI) ist ein System, das durch die Interpretation des EEG eine Verbindung zwischen dem Gehirn und externen Geräten herstellt. Mit anderen Worten: Das Gerät liest Ihre Gedanken und interpretiert die Aktivität des Gehirns, um eine Roboterbewegung auszulösen. Auf dem Kopfhaut-EEG basierende Gehirn-Maschine-Schnittstellen haben auch das Potenzial, die kortikale Plastizität nach einem Schlaganfall zu fördern, was nachweislich die Ergebnisse der motorischen Erholung verbessert. Das verstellbare Headset, das aus handelsüblichen Standardkomponenten entwickelt wurde, kann 90 % der Bevölkerung aufnehmen. Sowohl für den BCI-Algorithmus als auch für die selbstpositionierende Trockenelektrodenhalterung ist ein Patent angemeldet, das eine vertikale Selbstpositionierung ermöglicht, während das Haar des Benutzers gescheitelt wird, um den Kontakt der Elektrode mit der Kopfhaut sicherzustellen.

„Wir haben einen mehrgleisigen Ansatz gewählt, der Interoperabilität, Kosten, Portabilität, Benutzerfreundlichkeit, Formfaktor, Zuverlässigkeit und Closed-Loop-Betrieb in Einklang bringt“, sagte Contreras-Vidal.

Im aktuellen Prototyp waren fünf EEG-Elektroden in die Elektrodenhalterung integriert, die die sensomotorischen Kortizes überspannte, und drei Hautsensoren zur Messung von Augenbewegungen und Blinzeln. Eine Trägheitsbewegungseinheit, die die Kopfbewegung misst, ermöglicht ein tragbares Gehirn-Körper-Bildgebungssystem für BCI-Anwendungen.

„Die meisten kommerziellen EEG-basierten BCI-Systeme sind an stationäre Verarbeitungshardware gebunden oder erfordern eine komplexe Programmierung oder Einrichtung, sodass sie ohne technische Unterstützung oder umfassende Schulung nur schwer außerhalb der Klinik oder des Labors eingesetzt werden können. Ein tragbares und drahtloses BCI-System wird dringend empfohlen, damit es außerhalb des Labors in klinischen und nichtklinischen mobilen Anwendungen zu Hause, bei der Arbeit oder in der Freizeit eingesetzt werden kann“, sagte Contreras-Vidal.

Die Erfindung löst eine Reihe von Anforderungen.

„Aktuelle kommerzielle EEG-Verstärker und BCI-Headsets sind unerschwinglich teuer, mangelhaft an Interoperabilität oder bieten keine hohe Signalqualität oder einen geschlossenen Regelkreis, was für BCI-Anwendungen von entscheidender Bedeutung ist“, sagte Contreras-Vidal.