Mentale Handorthesensteuerung über das EEG:
Eine Fallstudie

Zusammenfassung

Es wird über die Realisierung einer Handorthesensteuerung an einem Patienten mit Querschnittlähmung berichtet. Dabei wurde erstmals ein EEG-basiertes Brain-Computer-Interface (BCI) verwendet, bei dem eine rein mentale Aktivität in ein Steuersignal transformiert wird. Das heißt, der Patient ist in der Lage, durch alleinige Vorstellung einer Bewegung die Handorthese zu öffnen bzw. zu schließen. Der Patient kann derzeit, nach einer Trainingsperiode von ca. 4 Monaten, mit nahezu hundertprozentiger Sicherheit die Handorthese bewegen. Die wiedergewonnene Greiffunktion wurde anhand eines Greiffunktionstests überprüft und mit den Ergebnissen einer herkömmlichen Orthesensteuerung über das EMG verglichen.

Abstract

A report is given on the realization of a steering mechanism of a hand orthosis for a patient with paraplegia. An EEG-based Brain-Computer Interface (BCI) was used here for the first time, transferring purely mental activity to a control signal. This means that the patient has the capability to open or close the hand orthosis only by imagination of a movement. At this time, after a training period of about four months, the patient is able to move the hand orthosis with a certainty of almost hundred percent. The restored grasp function was verified by a grasp function test. Results are compared to those obtained using a conventional EMG-controlled orthosis.

Schlüsselwörter

Querschnittlähmung - Handorthese - EEG - Brain-Computer-Interface

Key words

Paraplegia - Hand-orthosis - EEG - Brain-Computer Interface

Literatur

• 1 Benjuya N, Kennedy S B. Myoelectric hand orthosis.  J Prosth Orth. 1990;  2 (2) 149-154
• 2 Braitenberg A K, Schüz A. Anatomy of the cortex. Berlin: Springer 1991
• 3 Chan F H, Yang Y S, Lam F K, Zhang Y T, Parker P A. Fuzzy EMG classification for prostheses control.  IEEE Trans Rehab Engng. 2000;  8 (3) 305-331
• 4 Kennedy P R, Bakay R AE. Restoration of neural output from a paralyzed patient by a direct brain connection.  NeuroReport. 1998;  9 1707-1711
• 5 Kennedy P R, Bakay R AE, Moore M M, Adams K, Goldwaithe J. Direct control of a computer from the human central nervous system.  IEEE Trans Rehab Engng. 2000;  8 (2) 198-202
• 6 Kitzenmaier P, Boenick U. Possibilities of myoelectric control of artificial limb prostheses.  Biomed Tech (Berlin). 1992;  37 (7-8) 170-180
• 7 Müller G. Design of an electrical hand-grasp orthosis for direct control with the brain to restore the hand-grasp function of a tetraplegic. Diplomarbeit. Graz: Technische Universität Graz 2000
• 8 Pfurtscheller G, Neuper C. Motor imagery activates primary sensorimotor area in humans.  Neurosci Lett . 1997;  (239) 65-68
• 9 Pfurtscheller G, Lopes da Silva F H. Event-related desynchronization. Handbook of electroencephalography and clinical neurophysiology, Vol. 6.  Amsterdam: Elsevier,. 1999;  51-65
• 10 Pfurtscheller G, Neuper C, Schlögl A, Lugger K. Separability of EEG signals recorded during right and left motor imagery using adaptive autoregressive parameters.  IEEE Trans Rehab Engng. 1998;  6 (3) 316-325
• 11 Pfurtscheller G, Guger C, Müller G, Krausz G, Neuper C. Brain oscillations control hand orthosis in a tetraplegic.  Neurosci Lett. 2000a;  (292) 211-214
• 12 Pfurtscheller G, Neuper C, Guger C, Harkam W, Ramoser H, Schlögl A, Obermaier B, Pregenzer M. Current trends in Graz Brain-Computer-Interface (BCI) research.  IEEE Trans Rehab Engng. 2000b;  8 (2) 216-219
• 13 Wessberg J. et al . Real-time prediction of hand trajectory by ensembles of cortical neurons in primates.  Nature. 2000;  (408) 361-365