ProjectREHALITY – Verbundprojekt: Closed-loop Softwaresystem zur Neurorehabilitation nach Schlaganfall durch…

Basic data

Acronym:
REHALITY
Title:
Verbundprojekt: Closed-loop Softwaresystem zur Neurorehabilitation nach Schlaganfall durch personalisiertes EEG/EMG-Hirnzustand-gesteuertes Virtual Reality-Therapieparadigma
Duration:
01/04/2019 to 31/03/2022
Abstract / short description:
Ziel des Vorhabens ist es, eine neue, durch die patienteneigen Hirn- und Muskelsignale gesteuerte, VR basierte, digitale Therapie für Schlaganfallpatienten zu entwickeln, welche eine effektivere Neurorehabilitation ambulant und zuhause ermöglicht. Dabei wird die Therapie durch eine „closed-loop“ Rückkopplung genau auf den einzelnen Patienten abgestimmt. Vorbild sind hier auf der einen Seite Computerspiele, die das Gehirn wie kaum etwas Anderes fesseln und auf der anderen Seite neue Forschungsergebnisse, welche zeigen, dass eine effektive Modulation von Hirnnetzwerken durch hirnzustandsabhängige Hirnstimulation ermöglicht wird.
Dabei stellt das VR-System eine immersive Umgebung dar, in der auch hochgradig eingeschränkte Patienten einen simulierten Bewegungserfolg wahrnehmen können, welcher die Reorganisation der sensorimotorischen Hirnnetzwerke begünstigt, ähnlich wie bei der "Rubberhand Illusion" und der Spiegeltherapie.
Die für diesen Ansatz notwendigen technischen Komponenten sind bereits kommerziell verfügbar (VR Systeme und EEG Systeme). Damit diese Technik therapeutisch erfolgreich nutzbar wird, ist jedoch ein intensiver Forschungs- und Entwicklungsprozess notwendig, bei dem insbesondere die neurophysiologischen Grundlagen der neuronalen Plastizität eine zentrale Rolle spielen:
Die visuelle Rückkopplung innerhalb der virtuellen Welt muss mit einer Präzision von < 50 Millisekunden auf den augenblicklichen Hirnzustand abgestimmt werden. EEG-, EMG- und Akzeleratoren-Signale müssen eine Bewegungsinitiierung auf kortikaler Ebene bzw. eine residuelle Muskelaktivierung korrekt dekodieren. Die notwendige Algorithmen Entwicklung geht hierbei weit über den Stand der Technik hinaus und bedarf latenzfreier prädiktiver Filtersysteme, und moderner rekursiver Machine Learning Ansätze. Die Parameter des Therapiesystems müssen automatisch kontinuierlich, abhängig vom Therapieerfolg, personalisiert angepasst werden.
Keywords:
EEG
electroencephalography, Elektroenzephalografie
stroke
Schlaganfall
TMS
VR

Involved staff

Managers

Zrenner, Christoph
University Department of Neurology
Hospitals and clinical institutes, Faculty of Medicine
University Department of Neurology
Hospitals and clinical institutes, Faculty of Medicine
University Department of Neurology
Hospitals and clinical institutes, Faculty of Medicine

Local organizational units

Department of Neurology with Focus on Neurovascular Diseases
University Department of Neurology
Hospitals and clinical institutes, Faculty of Medicine

Funders

Bonn, Nordrhein-Westfalen, Germany
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