Electroencephalographic Determination of Movement Termination for Use in Stroke Neurorehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
Multiple changes occur in the brain of a stroke subject after the incident, many of these changes affect the control of muscle contraction and relaxation. This single-subject study to inspected cortical activity while a simple motor task was performed. We collected brain and muscle related electrical signals with an electroencephalographic electrode cap and Electromyographic electrodes in our lab (Robotics Lab at Shirley Ryan AbilityLab), with the goal of identifying altered brain correlates preceding and following grasp termination, as a part of the research and development of a novel device targeting neurorehabilitation. This study gave us the chance to test our hypothesis: differences in motor performance of the paretic hand with respect to the non paretic hand were related to different cortical activation patterns. Here, we measured motor related brain activation through the behaviour of sensorimotor rhythms of the motor cortex. Our experimental set-up demonstrated the feasibility to record, distinguish, and quantify brain modulations related to muscle activation and relaxation, imposing commands through visual stimuli to the subject. This study showed how markers of the brain dis-inhibition action on muscles can be detected in stroke patient with statistical significance (p < 0,005; bootstrap permutation test) in terms of Power Spectral Amplitude respect to baseline of Mu (8–13 Hz) and Beta (14–25 Hz) rhythms; moreover, we detected differences in activation patterns (mean Power Spectrum pre and post task) between the affected and non affected side. These findings provided us the opportunity to investigate the alterations of cortical activity in stroke patients, allowing to formulate further hypothesis on this phenomena. Moreover, this study on the mechanisms of movement termination will potentially help the research and development of a novel device targeting brain and muscle activation to control hand exoskeletons for stroke neurorehabilitation.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».