Brain-Computer Interface in the Treatment of Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Stroke remains a leading cause of adult disability, leaving most survivors enduring persistent motor deficits. Traditional rehabilitation often yields some recovery initially, yet soon plateaus, especially in severely impaired patients. Brain–computer interfaces (BCIs) decode cortical signals (e.g., EEG, ECoG, fNIRS) with pattern‐recognition algorithms to create closed‐loop systems that deliver real‐time feedback. Common paradigms include motor imagery or attempted‐movement tasks, functional electrical stimulation (BCI‐FES), robotic exoskeleton control and virtual‐reality training. There is much evidence from randomized controlled trials and meta-analyses supporting BCI-based interventions’ validity and effectiveness in both motor improvement and enhancing neuroplasticity compared to conventional therapy. Despite this potential, BCIs have usability problems (such as long calibration times and user fatigue). In addition, technical difficulties like noisy and nonstationary signals, limited bandwidth, complicated setup requirements, and ethical issues regarding both informed consent and data privacy do exist. Overcoming all the restrictions mentioned above and fulfilling the clinical potential of BCIs is the current ongoing goal. This review aims to synthesize current evidence, highlight key technological and clinical challenges, and propose strategic directions for translating BCIs into routine post-stroke rehabilitation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».