POST STROKE REHABILITATION: CLINICAL EFFICACY OF BCI-DRIVEN HAND EXOSKELETON IN COMPARISON WITH "AMADEO" ROBOTIC MECHANOTHERAPY

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Motor function deficit due to stroke is one of the leading causes for disability among working-age population. The most effective evidence-based treatment strategies are task oriented exercise approaches including constrained-induced movement therapy. Robot-assisted training provides high amount of repetitions and feedback to patient. Adjuvant therapies such as mirror therapy and motor imagery show their effectiveness if used in combination with basic neurorehabilitation methods and are treatment of choice for patients with severe motor impairment. Brain-computer interfaces allow to control motor imagery as a process by giving different type of feedback (e.g. kinesthetic via exoskeleton) during training sessions. It is poorly known if kinesthetic motor imagery is more effective comparing to robot-assisted training as a part of post-stroke rehabilitation. Materials and methods: 55 patients with arm paresis >1 month after stroke were enrolled in the current study. Screening and randomization were performed. Participants underwent rehabilitation treatment where BCI controlled motor imagery training in main group and robot-assisted training in control group were included. Motor function of the paretic arm was assessed using Action Research Arm Test (ARAT) and Fugl-Meyer Assessment (FMA) before and after intervention. Results: Recovery of upper extremity motor function did not correlate with time since stroke and age of participants neither in main group, nor in control group. Correlations between change in motor scales scores and initial severity of motor deficit was shown in both groups (p<0,05). Statistically significant improvement of motor function both in proximal and distal parts of the arm was found in both groups as well, and changes in motor scores were comparable. Conclusions: Improvement of upper extremity motor function in patients more than one month post stroke was equally effective in case of BCI-controlled motor imagery training and robot-assisted training. Thereby initial severity of motor impairment affected recovery in a greater degree.

About the authors

R Kh Lyukmanov

Research Center of Neurology; Pirogov Russian National Research Medical University

Email: xarisovich@gmail.com
Moscow, Russia

O A Mokienko

Research Center of Neurology

Moscow, Russia

G A Aziatskaya

Research Center of Neurology

Moscow, Russia

N A Suponeva

Research Center of Neurology

Moscow, Russia

M A Piradov

Research Center of Neurology

Moscow, Russia

References

  1. Министерство здравоохранения РФ: Заболеваемость взрослого населения России в 2017 году. Статистические материалы, часть III. URL: https://www.rosminzdrav.ru/.
  2. Harris, J.E. Strength training improves upper-limb function in individuals with stroke: a meta-analysis / J.E. Harris, J.J. Eng // Stroke. - 2010. - Vol. 41, N 1. - P. 36-40.
  3. Winstein, C.J. Guidelines for Adult Stroke Rehabilitation and Recovery / C.J. Winstein, J. Stein, R. Arena et al. // A Guideline for Healthcare Professionals From the American Heart Association/American Stroke Association / Stroke. - 2016. - Vol. 47.
  4. Мокиенко, О.А. Инсульт у взрослых: центральный парез верхней конечности / О.А. Мокиенко, Н.А. Супонева, Г.А. Азиатская и др. // Клинические рекомендации / под ред. О.А. Мокиенко, Н.А. Супоневой. - М. : МЕДпресс-Информ, 2018 - С. 222.
  5. Lang, C.E. Dose response of task-specific upper limb training in people at least 6 months poststroke: A phase II, single-blind, randomized, controlled trial / C.E. Lang, M.J. Strube, M.D. Bland et al. // Annals of Neurology. - 2016. - Vol. 80, N 3. - P. 342-54.
  6. Pichiorri, F. Brain-computer interface boosts motor imagery practice during stroke recovery / F. Pichiorri, G. Morone, M. Petti et al. // Annals of Neurology. - 2015. - Vol. 77, N 5. - P. 851 -65.
  7. Pollock, A. Top 10 research priorities relating to life after stroke--consensus from stroke survivors, caregivers, and health professionals / A. Pollock, B.S. George, M. Fenton, L. Firkins // International Journal of Stroke. - 2014. - Vol. 9, N 3. - P. 313-20.
  8. Frolov, A.A. Principles of motor recovery in post-stroke patients using hand exoskeleton controlled by the brain-computer interface based on motor imagery / A.A. Frolov, D. Husek, E.V. Biryukova et al. // Neural Network World. - 2017. - Vol. 27. - P. 107-137.
  9. Peurala, S.H. Effectiveness of constraint-induced movement therapy on activity and participation after stroke: a systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials / S.H. Peurala, M.P. Kantanen, T. Sjögren et al. // Clinical Rehabilitation. - 2012. - Vol. 26, N 3. - P. 209-23.
  10. Johansen-Berg, H. Correlation between motor improvements and altered fMRI activity after rehabilitative therapy / H. Johansen-Berg, H. Dawes, C. Guy et al. // Brain. - 2002. - Vol.125, pt. 12. - P. 31-42.
  11. Kwakkel, G. Probability of regaining dexterity in the flaccid upper limb: impact of severity of paresis and time since onset in acute stroke / G. Kwakkel, B.J. Kollen, J. van der Grond et al. // Stroke. - 2003. - Vol. 34. - P. 2181-2186.
  12. Morris, D.M. Constraint-induced movement therapy: characterizing the intervention protocol / D.M. Morris, E. Taub, V.W. Mark // Europa medicophysica. - 2006. - Vol. 42, N 3. - P. 257-68.
  13. Butefisch, C.M. Mechanisms of use-dependent plasticity in the human motor cortex / C.M. Butefisch, B.C. Davis, S.P. Wise et al. // Proceedings of the National Academy of Sciences. - 2000. - Vol. 97. - P. 3661-3665.
  14. Hebb, D.O. The Organization of Behavior / D.O. Hebb // New York : Wiley & Sons. - 1949. - P. 378.
  15. Karni, A. Functional MRI evidence for adult motor cortex plasticity during motor skill learning / A. Karni, G. Meyer, P. Jezzard, M.M. Adams, R. Turner, L.G. Ungerleider // Nature. - 1995. - Vol. 377. - P. 155-158.
  16. Karni, A. The acquisition of skilled motor performance: fast and slow experience-driven changes in primary motor cortex / A. Karni, G. Meyer, C. Rey-Hipolito et al. // Proceedings of the National Academy of Sciences USA. - 1998. - Vol. 95. - P. 861 -868.
  17. Liepert, J. Treatment-induced cortical reorganization after stroke in humans / J. Liepert, H. Bauder, W. Show et al. // Stroke. - 2000. - Vol. 31, N 6. - P. 1210-6.
  18. Van Peppen, R.P.S. The impact of physical therapy on functional outcomes after stroke: what's the evidence? / R.P.S. Van Peppen, G. Kwakkel, S. Wood-Dauphine et al. // Clinical Rehabilitation. - 2004. -Vol. 18, N 8. - P. 833-62.
  19. Veerbeek, J.M. What Is the Evidence for Physical Therapy Poststroke? A Systematic Review and Meta-Analysis / J.M. Veerbeek, E. van Wegen, R. van Peppen et al. // PLoS ONE. - 2014. - Vol. 9, N 2. - P. 0087987.
  20. Winstein, C. Motor control and learning principles for rehabilitation of upper limb movements after brain injury / C. Winstein, A.M. Wing, J. Whitall et al. // Handbook of neuropsychology. - 2003. - Vol. 9. - P. 79-138.
  21. Hatem, S.M. Rehabilitation of Motor Function after Stroke: A Multiple Systematic Review Focused on Techniques to Stimulate Upper Extremity Recovery / S.M. Hatem, G. Saussez, M. Della Faille et al. // Frontiers in human neuroscience. - 2016. - Vol. 10. - P. 442.
  22. Royal College of Physicians / National clinical guideline for stroke // National Institute for Health and Clinical Excellence / Neurology. -2016. - London : RCP.
  23. Taub, E. Technique to improve chronic motor deficit after stroke / E. Taub, N.E. Miller, T.A. Novack et al. // Archives of Physical Medicine Rehabilitation. - 1993. - Vol. 74, N 4. - P. 347-54.
  24. Taub, E. Alertness, level of activity, and purposive movement following somatosensory deafferentation in monkeys / E. Taub, R.D. Heitmann, G. Barro // Annals of the New York Academy of Sciences. -1977. - Vol. 290. - P. 348-65.
  25. Черникова, Л.А., ed. Восстановительная неврология: Инновационные технологии в нейрореабилитации. 2016, «Медицинское информационное агентство». 344.
  26. Hummel, F. Inhibitory control of acquired motor programmes in the human brain / F. Hummel, F. Andres, E. Altenmuller, et al. // Brain Journal of Neurology. - 2002. - Vol. 125. - P. 404-420.
  27. Matsumoto, J Modulation of mu rhythm desynchronization during motor imagery by transcranial direct current stimulation / J. Matsumoto, T. Fujiwara, O. Takahashi et al. // Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation. - 2010. - Vol. 7. - P. 27.
  28. Soekadar, S.R. Brain-machine interfaces in neurorehabilitation of stroke / S.R. Soekadar, N. Birbaumer, M.W. Slutzky, L.G. Cohen // Neurobiology of Disease. - 2014. - Vol. 83. - P. 0969-9961.
  29. Soekadar, S.R. Enhancing Hebbian learning to control brain oscillatory activity / S.R. Soekadar, M. Witkowski, N. Birbaumer, L.G. Cohen / Cerebral Cortex. - 2015. - Vol. 25. - P. 2409-2415.
  30. Takemi, M. Event-related desynchronization reflects downregulation of intracortical inhibition in human primary motor cortex / M. Takemi, Y. Masakado, M. Liu, J. Ushiba // Neurophysiology. - 2013. - Vol. 110, N 5. - P. 1158-66.
  31. Takemi, M. Sensorimotor event-related desynchronization represents the excitability of human spinal motoneurons / M. Takemi, Y. Masakado, M. Liu, J. Ushiba // Neuroscience. - 2015. - Vol. 25. - P. 58.
  32. Barclay-Goddard, R. Mental practice for treating upper extremity deficits in individuals with hemiparesis after stroke / R. Barclay-Goddard, T. Stevenson, L. Thalman, W. Poluha // Stroke. - 2011. - Vol. 42. - P. e574-e575.
  33. Zimmermann-Schlatter, A. Efficacy of motor imagery in post-stroke rehabilitation: a systematic review / A. Zimmermann-Schlatter, C. Schuster, M.A. Puhan et al. // Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation. - 2008. - Vol. 5:8.
  34. Page, S.J. Mental practice in chronic stroke: results of a randomized, placebo-controlled trial / S.J. Page, P. Levine, A. Leonard // Stroke. - 2007. - Vol. 38, N 4. - P. 1293-7.
  35. Page, S.J. Effects of mental practice on affected limb use and function in chronic stroke / S.J. Page, P. Levine, A. Leonard // Archives of physical medicine and rehabilitation. - 2005. - Vol. 86, N 3. - P. 399-402.
  36. Ang, K.K. Clinical study of neurorehabilitation in stroke using EEG-based motor imagery brain-computer interface with robotic feedback / K.K. Ang, C. Guan, K.S. Chua et al. Conference proceedings - IEEE engineering in medicine and biology society. - 2010. - P. 5549-52.
  37. Ang, K.K. Brain-computer interface-based robotic end effector system for wrist and hand rehabilitation: results of a three-armed randomized controlled trial for chronic stroke / K.K. Ang, C. Guan, K.S. Phua et al. / Frontiers in neuroengineering. - 2014. - Vol. 7. - P. 30.
  38. Ang, K.K. A Randomized Controlled Trial of EEG-Based Motor Imagery Brain-Computer Interface Robotic Rehabilitation for Stroke / K.K. Ang, K.S. Chua, K.S. Phua et al. // Clinical EEG and neuroscience. - 2015. - Vol. 46, N 4. - P. 10-20.
  39. Ono, T. Brain-computer interface with somatosensory feedback improves functional recovery from severe hemiplegia due to chronic stroke / T. Ono, K. Shindo, K. Kawashima et al. // Frontiers in neuroengineering. -2014. - Vol. 7. - P. 19.
  40. Ramos-Murguialday, A., D. Broetz, M. Rea, L. Laer, 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, N. Birbaumer, Brain-machine interface in chronic stroke rehabilitation: a controlled study. Annals of neurology, 2013. 74(1): p. 100-8.
  41. Фролов, А.А. Предварительные результаты контролируемого исследования эффективности технологии ИМК-экзоскелет при постинсультном парезе руки / А.А. Фролов, О.А. Мокиенко, Р.Х. Люкманов и др. // Вестник Российского государственного медицинского университета. - 2016. - № 2. - С. 17-25.
  42. Мокиенко, О.А. Интерфейс мозг-компьютер как новая технология нейрореабилитации / О.А. Мокиенко, Л.А. Черникова, А.А. Фролов // Анналы клинической и экспериментальной неврологии. - 2011. - Т. 5, № 3. - С. 46-52.
  43. Buch, E.R. Think to move: a neuromagnetic brain-computer interface (BCI) system for chronic stroke / E.R. Buch, C. Weber, L.G. Cohen, et al. // Stroke. - 2008. - Vol. 39, N 3. - P. 1 -7.
  44. Daly, J.J. Brain-computer interfaces in neurological rehabilitation / J.J Daly, J.R. Wolpaw // Lancet Neurology. - 2008. - Vol. 7, N 11. - P. 32-43.
  45. Shih, J.J. Brain-computer interfaces in medicine / J.J. Shih, D.J. Krusienski, J.R. Wolpaw // Mayo Clinic Proceedings. - 2012. - Vol. 87, N 3. - P. 268-79.
  46. Фролов, А.А. Электрофизиологическая активность мозга при управлении интерфейсом мозг-компьютер, основанным на воображении движения / А.А. Фролов, Г.А. Азиатская, П.Д. Бобров, Р.Х. Люкманов и др. // Физиология человека. - 2017. - Т. 43. № 5. - С. 17-25.
  47. Pfurtscheller, G. Event-related EEG/MEG synchronization and desynchronization: basic principles / G. Pfurtscheller, F.H. Lopes da Silva // Clinical Neurophysiology. - 1999. - Vol. 110, N 11. - P. 1842-57.
  48. Doussoulin, S.A. Validation of “Action Research Arm Test” (ARAT) in Chilean patients with a paretic upper limb after a stroke / S.A. Doussoulin, S.R. Rivas, S.V. Campos // Revista medica de Chile. - 2012. - Vol. 140, N 1. - P. 59-65.
  49. Fugl-Meyer, A.R. The post-stroke hemiplegic patient. A method for evaluation of physical performance / A.R. Fugl-Meyer, L. Jaasko, I Leyman et al. // Journal of Rehabilitation Medicine. - 1975. - Vol. 7. - P. 13-31.
  50. Fugl-Meyer, A.R. Post-stroke hemiplegia assessment of physical properties / A.R. Fugl-Meyer // Scandinavian Journal of Rehabilitation Medicine. - 1980. - Vol. 7. - P. 85-93.
  51. Saiote, C. Resting-state functional connectivity and motor imagery brain activation / C. Saiote, A. Tacchino, G. Brichetto et. al. // Human Brain Mapping. - 2016. -Vol. 37, N 11. - P. 3847-3857.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2020 Physical and rehabilitation medicine, medical rehabilitation


 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».