bci4rehab

BCI4 rehab banner. Pictures of MRI scanner, EEG data, brain models, and basic project data.
© Reinhold Scherer – TU Graz/INE

Modellierung rehabilitationsinduzierter kortikaler Reorganisation nach Schlaganfall: bci4rehab

Entwicklung von Konzepten und Methoden zur Nutzung nicht-invasiver Brain-Computer Interface (BCI) Technologie für die Erfassung neuronaler Plastizität

Das Projekt ist mit 1. Juli 2012 erfolgreich ausgelaufen. Auf dieser Webpage finden Sie eine kurze Projekteschreibung und die Liste der erzielten Veröffentlichungen.

Letzte Aktualisierung, 24. August, 2013.

Zusammenfassung

Ein Schlaganfall, ausgelöst durch eine Unterbrechung der Sauerstoffzufuhr zum Gehirn, kann zu Schädigungen der Nervenzellen und damit zu kognitiven und motorischen Ausfällen bei den betroffenen Personen führen. In Österreich erleiden jährlich ca. 20.000 Personen einen Schlaganfall. Viele der Betroffenen haben bleibende Sprachstörungen (20%) und Lähmungen (70 %), welche sich nachhaltig auf ihr weiteres Leben auswirken. Eine gezielte und zeitlich abgestimmte Rehabilitation kann laut aktuellen Erkenntnissen die neuronale Plastizität des Gehirns optimal nutzen und gezielt neuronale Reorganisation induzieren, um Folgeschäden zu minimieren.

Vielversprechende Methoden kortikale Reorganisationsprozesse kontrolliert zu beschleunigen sind zum einen die robotergestützte Rehabilitation und zum anderen in letzter Zeit auch vermehrt der Einsatz von Neurofeedback und Brain-Computer Interface (BCI) Technologie. Robotergestütze Rehabilitation, im Gegensatz zur konventionellen Therapie, ermöglicht das Setzen hochfrequenter, afferenter Stimuli, die gezielt auf die Bedürfnisse und die motorischen Fähigkeiten eines Patienten eingestellt werden können. BCI Technologie hingegen ermöglicht es die Gehirnaktivität direkt zu übersetzen und zu beobachten. Kortikale Veränderungen könnten dadurch beispielsweise, noch bevor Patienten funktionelle motorische Verbesserungen wahrnehmen, bereits identifiziert und entsprechend rückgemeldet werden. Ein den Gehirnmustern von Patienten angepasstes BCI kann in weiterer Folge auch in dessen häuslichem Umfeld als unterstützendes Kommunikationsmittel eingesetzt werden, und trägt dadurch zu mehr Unabhängigkeit und einer erhöhter Lebensqualität bei. Damit BCI Technologie den bestmöglichen Nutzen bringen kann, müssen jedoch mathematische Modelle gefunden werden, welche die Veränderungen der Gehirnaktivität nach einem Schlaganfall beschreiben und mit dem therapiebedingten funktionellem Outcome und neurophysiologischen Defiziten korrelieren.

Das Ziel dieses Projektes ist es, rehabilitationsinduzierte Änderungen in der Gehirnaktivität von Schlaganfallpatienten zu messen und diese Mithilfe statistischer Datamining- und Mustererkennungsmethoden zu modellieren. Die Bündelung der Expertise der Projektpartner in den Bereichen der robotergestützten Schlaganfallrehabilitation, der funktionalen Gehirnforschung und BCI bildet eine optimale Grundlage für die Entwicklung innovativer Konzepte, Paradigmen und Methoden, die zu neuen Erkenntnissen und zur Erweiterung des Fachwissens über die neuronale Plastizität nach Schlaganfall führen. Die im Rahmen dieses Projektes entwickelten computergestützten Modelle stellen die Basis für weitere technologische Entwicklungen im Bereich der BCI-basierten Schlaganfallrehabilitation und -diagnostik dar. Diese, und die durch das Projekt neu entstandenen Synergien und Netzwerke werden den Forschungsstandort Steiermark stärken und diesem in Zukunft eine noch wichtigere Rolle zukommen lassen.

Publikationen

Wissenschaftliche Fachzeitschriften

R. Scherer, G. Moitzi, I. Daly, & Müller-Putz (2013)On the use of games for EEG-based Functional Brain Mapping, IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games, Special issue on "Brain/Neuronal-Computer Games Interfaces and Interaction", 5:155-163.[Artikel]

J. Wagner, T. Solis-Escalante, P. Grieshofer, C. Neuper, G. Müller-Putz & R. Scherer (2012) Level of participation in robotic-assisted treadmill walking modulates midline sensorimotor EEG rhythms in able-bodied subjects. NeuroImage, 63(3):1203-1211. [Artikel]

Beiträge zu wissenschaftlichen Konferenzen

R. Scherer, J. Faller, T. Solis-Escalante, J. Wagner, & G. R. Müller-Putz (2013) Brain-Computer Interface research at the Graz University of Technology: Novel concepts in neurorehabilitation, 28th congress of the Société Française de Médecine Physique et de Réadaptation (SOFMER), Reims, Frankreich, Okt. 17-19, 2013. [Abstract & Talk]

R. Scherer, T. Solis-Escalante, J. Faller, J. Wagner, M. Seeber, & G. R. Müller-Putz (2013) On the use of non-invasive brain-computer interface technology in neurorehabilitation, Dreiländertagung der Deutschen, Schweizerischen und Österreichischen Gesellschaft für Biomedizinische Technik, Graz, Austria, Sep. 19-21, 2013. [Abstract & Talk]

J. Wagner, T. Solis-Escalante, C. Neuper, R. Scherer, & G. R. Müller-Putz (2013) Interaction between parietal and premotor areas is disrupted during visually guided gait adaptation, Dreiländertagung der Deutschen, Schweizerischen und Österreichischen Gesellschaft für Biomedizinische Technik, Graz, Austria, Sep. 19-21, 2013. [Abstract & Talk]

M. Seeber, R. Scherer, J. Wagner, T. Solis-Escalante, & G. R. Müller-Putz (2013) Spatial-spectral identification of mu and beta EEG rythm sources during robot-assisted walking, OHBM Annual Meeting, Seattle, USA, June 16-20, 2013. [Abstract & Poster]

J. Wagner, T. Solis-Escalante, C. Neuper, R. Scherer, & G. R. Müller-Putz (2013) Robot assisted walking affects the synchrony between premotor ans somatosensory areas, OHBM Annual Meeting, Seattle, USA, June 16-20, 2013.[Abstract & Poster]

J. Wagner, T. Solis-Escalante, R. Scherer, & G. R. Müller-Putz. (2013) Hirnaktivität während roboterunterstütztem Gehen, 16. Jahrestagung der Österreichischen Schlaganfall Gesellschaft, Graz, 26.01.2013 [Abstract & Talk]
R. Scherer, J. Wagner, G. Moitzi, & Müller-Putz, G (2012) Kinect-based detection of self-paced hand movements: Enhancing Functional Brain Mapping paradigms., IEEE Engineering in Medicine and Biology Annual Conference 2012, San Diego, CA, USA, Aug. 28 - Sep.1, 2012. [Artikel & Poster]

A. Holzinger, R. Scherer, M. Seeber, J. Wagner, & G. Müller-Putz (2012) Computational Sensemaking on examples of Knowledge Discovery from Neuroscience data: Towards enhancing stroke rehabilitation ITBAM 2012 (at DEXA 2012) conference, Vienna, Austria, September 4-5, 2012. [Artikel & Poster]

J. Wagner, T. Solis-Escalante, C. Neuper, G. R. Müller-Putz, & R. Scherer. Suppression of the central Mu and Beta Rhythms during Robot assisted Walking in Humans 8th FENS Forum of Neuroscience, Barcelona, Spain, July 14-18th, 2012 [Abstract & Poster]

R. Scherer, P. Grieshofer, C. Enzinger, & Müller-Putz. Predicting Functional Stroke-Rehabilitation Outcome by means of Brain-Computer Interface Technology: The bci4rehab Project 7. World congress for NeuroRehabilitation, Melbourne, Australia, 16-19. May 2012. [Abstract & Poster]

T. Solis-Escalante, J. Wagner, R. Scherer, P. Grieshofer, & G. R. Müller-Putz. Assessing participation during robotic assisted gait training based on EEG: feasibility study. Thirth TOBI Workshop, Würzburg, Germany, March 2012. [Extended Abstract & Poster]

M. Seeber, E.V.C. Friedrich, M. Jehna, Gernot R. Müller-Putz, & R. Scherer. Non-invasive functional mapping of brain activity 10. Jahrestagung der Österreichischen Gesellschaft für Neurologie, Graz, Austria, 14-17.03.2012. [Abstract & Poster]

Partner
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Technische Universität Graz
Institut für Semantische Datenanalyse
Assoc.Prof.Dipl.-Ing.Dr. Reinhold Scherer

Medizinische Universität Graz
Universitätsklinik für Neurologie
Assoz.Prof.Dr. Christian Enzinger

Klinik Judendorf-Strassengel
Prim.Dr. Peter Grieshofer

Förderstelle
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Dauer
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Mai 2011 - Juni 2012