Control de un exoesqueleto de brazo para rehabilitación de pacientes de ictus basado en EEG

El principal objetivo de este Trabajo Fin de Master es proponer un decodificador basado en EEG que sea capaz de discriminar entre movimientos de brazo en distintas direcciones y evaluarlo en un escenario que imite las condiciones de un entorno en tiempo real. Para ello, propodremos e implementaremos un decodificador; posteriormente se evaluará su comportamiento utilizando un conjuto de datos de seis sujetos sanos, grabados en la Universidad de Tubinga (Alemania)

On the design of EEG-based movement decoders for completely paralyzed stroke patients

Background: Brain machine interface (BMI) technology has demonstrated its efficacy for rehabilitation of paralyzed chronic stroke patients. The critical component in BMI-training consists of the associative connection (contingency) between the intention and the feedback provided. However, the relationship between the BMI design and its performance in stroke patients is still an open question. Methods: In this study we compare different methodologies to design a BMI for rehabilitation and evaluate their effects on movement intention decoding performance. We analyze the data of 37 chronic stroke patients who underwent 4 weeks of BMI intervention with different types of association between their brain activity and the proprioceptive feedback. We simulate the pseudo-online performance that a BMI would have under different conditions, varying: (1) the cortical source of activity (i.e., ipsilesional, contralesional, bihemispheric), (2) the type of spatial filter applied, (3) the EEG frequency band, (4) the type of classifier; and also evaluated the use of residual EMG activity to decode the movement intentions. Results: We observed a significant influence of the different BMI designs on the obtained performances. Our results revealed that using bihemispheric beta activity with a common average reference and an adaptive support vector machine led to the best classification results. Furthermore, the decoding results based on brain activity were significantly higher than those based on muscle activity. Conclusions: This paper underscores the relevance of the different parameters used to decode movement, using EEG in severely paralyzed stroke patients. We demonstrated significant differences in performance for the different designs, which supports further research that should elucidate if those approaches leading to higher accuracies also induce higher motor recovery in paralyzed stroke patients.This study was funded by the Baden-Württemberg Stiftung (GRUENS ROB-1), the Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG, Koselleck and Grant SP 1533/2– 1), the Bundesministerium für Bildung und Forschung BMBF: MOTORBIC (FKZ 13GW0053) and AMORSA (FKZ 16SV7754), the fortüne-Program of the University of Tübingen (2422-0-1 and 2452-0-0) and the Basque Government Science Program (EXOTEK: KK 2016/00083)

Control de la estimulación eléctrica funcional (FES) mediante el uso del electroencefalograma (EEG) como método de rehabilitación motora.

La estimulación eléctrica funcional (FES) es una herramienta comúnmente utilizada para la rehabilitación de pacientes que sufren parálisis motora en sus extremidades tras un ictus o una lesión medular. La FES se puede integrar en interfaces cerebro computador (BCI) para facilitar el movimiento de miembros paralizados en estos pacientes. Este tipo de terapia ha mostrado resultados rehabilitadores muy prometedores. Se ha demostrado que la neurorrehabilitación es más efectiva cuando la FES es controlada en tiempo real mediante el electroencefalograma (EEG). Los impulsos eferentes desde el cerebro junto con los impulsos aferentes desde los nervios periféricos favorecen la plasticidad de los circuitos neuronales. Una importante limitación de este tipo de sistemas que combinan EEG y FES es la contaminación que se genera en el EEG durante la aplicación de la estimulación y que enmascara la señal cerebral de interés. En este estudio se propone una metodología para minimizar esta contaminación causada por la FES y se implementa un pipeline de procesamiento que puede ser usado para controlar la estimulación eléctrica funcional en la extremidad superior mediante el EEG en tiempo real. El método propuesto se ha validado en un estudio con 30 participantes sanos para tres tecnologías diferentes de adquisición de señal (EEG seco, EEG basado en agua y EEG textil). Los resultados muestran que, con la metodología desarrollada, es factible eliminar casi en su totalidad el artefacto de estimulación en el EEG, lo que permitiría integrar el control en tiempo real de la estimulación FES mediante actividad cerebral.<br /

Análisis y clasificación de potenciales cerebrales relacionados con el movimiento en pacientes con lesión medular

Las BMIs (interfaces cerebro máquina) ofrecen innumerables posibilidades en el campo de la rehabilitación y la compensación funcional en pacientes con problemas de movilidad, como pueden ser las víctimas de un accidente cerebrovascular o de una lesión medular. En este contexto, las BMIs pueden utilizarse para decodificar la intención de movimiento, incluso cuando el paciente no puede moverse, y utilizar esa información para controlar un dispositivo externo como un exoesqueleto o una prótesis. Mediante técnicas no invasivas, como el electroencefalograma, se pueden adquirir las señales cerebrales para su posterior procesamiento. Una de estas señales cerebrales, que perminte decodificar la intención de movimiento, son los MRCP o potenciales cerebrales relacionados con el movimiento. Sin embargo, en la bibliografía actual encontramos que se están utilizando una gran variedad de esquemas de decodificación, dentro de los cuales encontramos distintos filtros frecuenciales, espaciales y clasificadores. El principal objetivo de este trabajo consiste en realizar un estudio de las distintas partes de un esquema de decodificación de intención de movimiento basado en MRCP, con el fin de evaluar el impacto en los resultados de decodificación de las diversas técnicas utilizadas en cada una de sus partes. En primer lugar, utilizando unos datos de sujetos sanos, se ha realizado un análisis detallado de las distintas técnicas de filtrado frecuencial, filtrado espacial y algunos de los clasificadores más usados en este campo con el fin de obtener el esquema de decodificación que mejores resultados nos ofrece. En segundo lugar, dado que los usuarios finales de gran parte de las aplicaciones de BMI son pacientes, se ha evaluado el comportamiento del esquema de decodificación de intención motora elegido en la primera parte de este trabajo en dos poblaciones de pacientes con distinto tipo de patología: ictus y lesión medular

Acquisition, characterization and classification of feedback event-related potentials during a time-estimation task

Las señales de feedback son componentes fundamentales dentro de los interfaces cerebro-ordenador (brain-computer interfaces o BCI), ya que suministran información para guiar la tarea ejecutada en cada momento. Se ha demostrado que la presentación de este tipo de estímulos produce cierta actividad en el cerebro que puede ser medida y clasificada. Dado que estos estímulos pueden darse mediante distintas modalidades sensoriales, es importante conocer los efectos que cada tipo de feedback produce en las señales cerebrales, así como cuál es el impacto que tiene en la clasificación de estos potenciales. El objetivo de este trabajo fin de máster es la realización de un estudio sobre los potenciales elicitados en el cerebro tras la presentación de señales de feedback, tanto positivo como negativo, mediante tres vías sensoriales: visual, auditiva y táctil. Se pretende desarrollar una BCI que permita adquirir potenciales evocados por distintos estímulos de feedback para su posterior caracterización y clasificación. La estructura del presente trabajo se divide en cinco bloques principales. El primero de ellos consistió en la búsqueda y estudio de bibliografía relacionada, lo cual permitió al autor crear la base de conocimiento necesaria para realizar el resto del trabajo. En segundo lugar se procedió a diseñar una BCI con un protocolo de experimentación que permitiese adquirir los potenciales cerebrales elicitados por feedback, mediante el registro de señal electroencefalográfica (EEG). Una vez ideado el protocolo, se procedió a la ejecución de una serie de sesiones de experimentación con 15 personas. De ellas, 5 realizaron los experimentos recibiendo la modalidad de feedback visual, 5 recibieron la modalidad auditiva y 5 táctil. Por tanto, la parte práctica de este trabajo se ha basado en la realización de 30 sesiones de experimentación (2 con cada uno de los sujetos), de alrededor de una hora de duración cada una. Cada sesión de experimentación consistió en realizar un montaje de electroencefalograma con 32 electrodos, ejecución y supervisión de la brain-computer interface, y finalmente retirada de todo el equipo de EEG y limpieza del mismo. Las sesiones de experimentos de 5 de los sujetos se realizaron en un laboratorio acondicionado para tal efecto en la Universidad de Zaragoza, las de los restantes 10 sujetos fueron realizadas en Bit&Brain Technologies, empresa spin-off de la Universidad de Zaragoza que se dedica a tareas de I+D utilizando tecnología BCI. Tras la obtención de la actividad EEG de las 15 personas, el siguiente paso consistió en realizar una caracterización de los potenciales adquiridos. Esta caracterización fue llevada a cabo desde el punto de vista de señal (Grand Averages) y de localización de fuentes, estudiando los focos de activación cerebral que generan el EEG medido. En último lugar, se procedió a la evaluación de varias estrategias de clasificación basadas en Support Vector Machines. Mediante la exploración de distintas estrategias se trató de evaluar el porcentaje de clasificación que se obtiene cuando se entrena el sistema con datos del propio sujeto que se va a clasicar y cuando se entrena con datos de sujetos distintos, tanto si sus señales han sido generadas por la misma modalidad de feedback como si han sido generadas por alguna otra. De forma adicional al trabajo inicialmente descrito en la propuesta de este trabajo fin de máster y, partiendo de los buenos resultados obtenidos, se quiso ir más allá, dando una aplicación práctica a las herramientas desarrolladas. Dado que el reconocimiento de potenciales elicitados por feedback tiene un gran potencial en algunas terapias de rehabilitacion, se utilizaron datos de un entrenamiento de neurofeedback para mejoras cognitivas, llevado a cabo en la empresa Bit&Brain Technologies con sujetos sanos. Durante este entrenamiento se adquirieron potenciales de feedback de 5 sujetos, que fueron estudiados y clasificados del mismo modo que los adquiridos con el protocolo incialmente diseñado

Intensity and Dose of Neuromuscular Electrical Stimulation Influence Sensorimotor Cortical Excitability

Neuromuscular electrical stimulation (NMES) of the nervous system has been extensively used in neurorehabilitation due to its capacity to engage the muscle fibers, improving muscle tone, and the neural pathways, sending afferent volleys toward the brain. Although different neuroimaging tools suggested the capability of NMES to regulate the excitability of sensorimotor cortex and corticospinal circuits, how the intensity and dose of NMES can neuromodulate the brain oscillatory activity measured with electroencephalography (EEG) is still unknown to date. We quantified the effect of NMES parameters on brain oscillatory activity of 12 healthy participants who underwent stimulation of wrist extensors during rest. Three different NMES intensities were included, two below and one above the individual motor threshold, fixing the stimulation frequency to 35 Hz and the pulse width to 300 μs. Firstly, we efficiently removed stimulation artifacts from the EEG recordings. Secondly, we analyzed the effect of amplitude and dose on the sensorimotor oscillatory activity. On the one hand, we observed a significant NMES intensity-dependent modulation of brain activity, demonstrating the direct effect of afferent receptor recruitment. On the other hand, we described a significant NMES intensity-dependent dose-effect on sensorimotor activity modulation over time, with below-motor-threshold intensities causing cortical inhibition and above-motor-threshold intensities causing cortical facilitation. Our results highlight the relevance of intensity and dose of NMES, and show that these parameters can influence the recruitment of the sensorimotor pathways from the muscle to the brain, which should be carefully considered for the design of novel neuromodulation interventions based on NMES.This study was funded by the Bundesministerium für Bildung und Forschung BMBF MOTORBIC (FKZ 13GW0053), AMORSA (FKZ 16SV7754), and the Fortüne-Program of the University of Tübingen (2422-0-1 and 2556-0-

Event-related desynchronization during movement attempt and execution in severely paralyzed stroke patients: An artifact removal relevance analysis

The electroencephalogram (EEG) constitutes a relevant tool to study neural dynamics and to develop brain-machine interfaces (BMI) for rehabilitation of patients with paralysis due to stroke. However, the EEG is easily contaminated by artifacts of physiological origin, which can pollute the measured cortical activity and bias the interpretations of such data. This is especially relevant when recording EEG of stroke patients while they try to move their paretic limbs, since they generate more artifacts due to compensatory activity. In this paper, we study how physiological artifacts (i.e., eye movements, motion artifacts, muscle artifacts and compensatory movements with the other limb) can affect EEG activity of stroke patients. Data from 31 severely paralyzed stroke patients performing/attempting grasping movements with their healthy/paralyzed hand were analyzed offline. We estimated the cortical activation as the event-related desynchronization (ERD) of sensorimotor rhythms and used it to detect the movements with a pseudo-online simulated BMI. Automated state-of-the-art methods (linear regression to remove ocular contaminations and statistical thresholding to reject the other types of artifacts) were used to minimize the influence of artifacts. The effect of artifact reduction was quantified in terms of ERD and BMI performance. The results reveal a significant contamination affecting the EEG, being involuntary muscle activity the main source of artifacts. Artifact reduction helped extracting the oscillatory signatures of motor tasks, isolating relevant information from noise and revealing a more prominent ERD activity. Lower BMI performances were obtained when artifacts were eliminated from the training datasets. This suggests that artifacts produce an optimistic bias that improves theoretical accuracy but may result in a poor link between task-related oscillatory activity and BMI peripheral feedback. With a clinically relevant dataset of stroke patients, we evidence the need of appropriate methodologies to remove artifacts from EEG datasets to obtain accurate estimations of the motor brain activity.This study was funded by the fortüne-Program of the University of Tübingen (2422-0-1 and 2452-0-0), the Bundesministerium für Bildung und Forschung BMBF MOTORBIC (FKZ 13GW0053) and AMORSA (FKZ 16SV7754), the Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG), the Basque Government Science Program (EXOTEK: KK 2016/00083). The work of A. Insausti-Delgado was supported by the Basque Government's scholarship for predoctoral students

Classification of different reaching movements from the same limb using EEG

Objective. Brain–computer-interfaces (BCIs) have been proposed not only as assistive technologies but also as rehabilitation tools for lost functions. However, due to the stochastic nature, poor spatial resolution and signal to noise ratio from electroencephalography (EEG), multidimensional decoding has been the main obstacle to implement non-invasive BCIs in real-live rehabilitation scenarios. This study explores the classification of several functional reaching movements from the same limb using EEG oscillations in order to create a more versatile BCI for rehabilitation. Approach. Nine healthy participants performed four 3D center-out reaching tasks in four different sessions while wearing a passive robotic exoskeleton at their right upper limb. Kinematics data were acquired from the robotic exoskeleton. Multiclass extensions of Filter Bank Common Spatial Patterns (FBCSP) and a linear discriminant analysis (LDA) classifier were used to classify the EEG activity into four forward reaching movements (from a starting position towards four target positions), a backward movement (from any of the targets to the starting position and rest). Recalibrating the classifier using data from previous or the same session was also investigated and compared. Main results. Average EEG decoding accuracy were significantly above chance with 67%, 62.75%, and 50.3% when decoding three, four and six tasks from the same limb, respectively. Furthermore, classification accuracy could be increased when using data from the beginning of each session as training data to recalibrate the classifier. Significance. Our results demonstrate that classification from several functional movements performed by the same limb is possible with acceptable accuracy using EEG oscillations, especially if data from the same session are used to recalibrate the classifier. Therefore, an ecologically valid decoding could be used to control assistive or rehabilitation mutli-degrees of freedom (DoF) robotic devices using EEG data. These results have important implications towards assistive and rehabilitative neuroprostheses control in paralyzed patients.This study was funded by the Baden-Württemberg Stiftung (GRUENS), the Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG, Koselleck and SP-1533/2-1), Bundes Ministerium für Bildung und Forschung BMBF MOTORBIC (FKZ 13GW0053), the fortune-Program of the University of Tübingen (2422-0-0), and AMORSA (FKZ 16SV7754). A Sarasola-Sanz’s work is supported by the La Caixa-DAAD scholarship, and N IrastorzaLanda’s work by the Basque Government and IKERBASQUE, Basque Foundation for Science

Design and effectiveness evaluation of mirror myoelectric interfaces: a novel method to restore movement in hemiplegic patients

The motor impairment occurring after a stroke is characterized by pathological muscle activation patterns or synergies. However, while robot-aided myoelectric interfaces have been proposed for stroke rehabilitation, they do not address this issue, which might result in inefficient interventions. Here, we present a novel paradigm that relies on the correction of the pathological muscle activity as a way to elicit rehabilitation, even in patients with complete paralysis. Previous studies demonstrated that there are no substantial inter-limb differences in the muscle synergy organization of healthy individuals. We propose building a subject-specific model of muscle activity from the healthy limb and mirroring it to use it as a learning tool for the patient to reproduce the same healthy myoelectric patterns on the paretic limb during functional task training. Here, we aim at understanding how this myoelectric model, which translates muscle activity into continuous movements of a 7-degree of freedom upper limb exoskeleton, could transfer between sessions, arms and tasks. The experiments with 8 healthy individuals and 2 chronic stroke patients proved the feasibility and effectiveness of such myoelectric interface. We anticipate the proposed method to become an efficient strategy for the correction of maladaptive muscle activity and the rehabilitation of stroke patients.This study was funded by the Baden-Württemberg Stiftung (GRUENS ROB-1), the Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG, Koselleck), the Fortüne-Program of the University of Tübingen (2422-0-0), and the Bundes Ministerium für Bildung und Forschung BMBF MOTORBIC (FKZ 13GW0053), AMORSA (FKZ 16SV7754), Gipuzkoa Regional Government (INKRATEK), Ministry of Science of the Basque Country (Elkartek: EXOTEK). A. Sarasola-Sanz’s work was supported by La Caixa-DAAD scholarship and N. Irastorza-Landa’s work by the Basque Government and IKERBASQUE, Basque Foundation for Science, Bilbao, Spain

Real-Time Control of a Multi-Degree-of-Freedom Mirror Myoelectric Interface During Functional Task Training

Motor learning mediated by motor training has in the past been explored for rehabilitation. Myoelectric interfaces together with exoskeletons allow patients to receive real-time feedback about their muscle activity. However, the number of degrees of freedom that can be simultaneously controlled is limited, which hinders the training of functional tasks and the effectiveness of the rehabilitation therapy. The objective of this study was to develop a myoelectric interface that would allow multi-degree-of-freedom control of an exoskeleton involving arm, wrist and hand joints, with an eye toward rehabilitation. We tested the effectiveness of a myoelectric decoder trained with data from one upper limb and mirrored to control a multi-degree-of-freedom exoskeleton with the opposite upper limb (i.e., mirror myoelectric interface) in 10 healthy participants. We demonstrated successful simultaneous control of multiple upper-limb joints by all participants. We showed evidence that subjects learned the mirror myoelectric model within the span of a five-session experiment, as reflected by a significant decrease in the time to execute trials and in the number of failed trials. These results are the necessary precursor to evaluating if a decoder trained with EMG from the healthy limb could foster learning of natural EMG patterns and lead to motor rehabilitation in stroke patients.This study was funded by the Eurostars Project E! 113928 Subliminal Home Rehab (SHR), BMBF (Bundesministerium für Bildung und Forschung) (FKZ: SHR 01QE2023; and REHOME 16SV8606), Fortüne-Program of the University of Tübingen (2452-0-0/1), Ministry of Science of the Basque Country (Elkartek: MODULA KK-2019/00018) and H2020- FETPROACT-EIC-2018-2020 (MAIA 951910)