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Brain-Machine Interface (BMI) in paralysis - 26/02/15

Doi : 10.1016/j.rehab.2014.11.002 
U. Chaudhary a, N. Birbaumer a, b, M.R. Curado a, c,
a Institute of Medical Psychology and Behavioral Neurobiology, University of Tübingen, Germany 
b Ospedale San Camillo, IRCCS, Venezia, Italy 
c Department of Neurology, Albert-Ludwigs-University Freiburg, Freiburg, Germany 

Corresponding author at: Department of Neurology, Albert-Ludwigs-University Freiburg, Breisacher Str. 64, 79106 Freiburg, Germany. Tel.: +49 0761 270 53310.

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Abstract

Introduction

Brain-machine interfaces (BMIs) use brain activity to control external devices, facilitating paralyzed patients to interact with the environment. In this review, we focus on the current advances of non-invasive BMIs for communication in patients with amyotrophic lateral sclerosis (ALS) and for restoration of motor impairment after severe stroke.

BMI for ALS patients

BMI represents a promising strategy to establish communication with paralyzed ALS patients as it does not need muscle engagement for its use. Distinct techniques have been explored to assess brain neurophysiology to control BMI for patients’ communication, especially electroencephalography (EEG) and more recently near-infrared spectroscopy (NIRS). Previous studies demonstrated successful communication with ALS patients using EEG-BMI when patients still showed residual eye control, but patients with complete paralysis were unable to communicate with this system. We recently introduced functional NIRS (fNIRS)-BMI for communication in ALS patients in the complete locked-in syndrome (i.e., when ALS patients are unable to engage any muscle), opening new doors for communication in ALS patients after complete paralysis.

BMI for stroke motor recovery

In addition to assisted communication, BMI is also being extensively studied for motor recovery after stroke. BMI for stroke motor recovery includes intensive BMI training linking brain activity related to patient's intention to move the paretic limb with the contingent sensory feedback of the paretic limb movement guided by assistive devices. BMI studies in this area are mainly focused on EEG- or magnetoencephalography (MEG)-BMI systems due to their high temporal resolution, which facilitates online contingency between intention to move and sensory feedback of the intended movement. EEG-BMI training was recently demonstrated in a controlled study to significantly improve motor performance in stroke patients with severe paresis. Neural basis for BMI-induced restoration of motor function and perspectives for future BMI research for stroke motor recovery are discussed.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Brain machine interface, BMI, Brain computer interface, BCI, Stroke, Amyotrophic lateral sclerosis, ALS


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Vol 58 - N° 1

P. 9-13 - février 2015 Retour au numéro
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  • Brain computer interfaces for neurorehabilitation – its current status as a rehabilitation strategy post-stroke
  • L.E.H. van Dokkum, T. Ward, I. Laffont
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  • Thought-based row-column scanning communication board for individuals with cerebral palsy
  • Reinhold Scherer, Martin Billinger, Johanna Wagner, Andreas Schwarz, Dirk Tassilo Hettich, Elaina Bolinger, Mariano Lloria Garcia, Juan Navarro, Gernot Müller-Putz

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