Integration of a BCI system for the control of the T-FLEX Ankle Exoskeleton

Abstract

eng: Stroke is one of the leading causes of motor and cognitive disability in the world. Despite the existence of various conventional therapies that seek to maximize the recovery of patients, Brain-Computer Interfaces (BCI) are tools to integrate the central nervous system in the rehabilitation process to empower the recovery. Technologies based on the acquisition of EEG signals seeking to complement existing therapies with exoskeletons present enormous potential. The T-FLEX is an active ankle orthosis that has shown efficiency in recovering patients with disabilities in the lower limb. This project presents the preliminary integration of T-FLEX and a BCI system based on EEG signals with validation in post-stroke patients. Initially, a theoretical framework based on Motor Imagination (MI) principles were implemented, specifically in the Event-Related Synchronization (ERS) of the beta frequency band in the central zone of the cerebral cortex. In this sense, a local server was designed, which worked as a communication bridge between the designed BCI and the T-FLEX device using different data sending protocols. In the experimental study, the BCI system was analyzed with five post-stroke patients with external stimuli facilitating the MI generation. These were visual and visual with tactile stimuli. Significant differences were found in the accuracy, which concluded greater accuracy in the ability of the BCI to detect MI with visual and tactile stimulation with an increase of 13.3% to 20%. Significant differences were found in the Power Spectral Density (PSD) related to the tests performed with visual and tactile stimulation in the Cz, C2 and Cpz channels vs. the therapy mode of the T-FLEX device, in which the patient was not required to generate MI. In the same way, the subjective perception of the patients was evaluated through a QUEST 2.0 questionnaire. The results showed that the preliminary integration of this technology is viable for future studies in the medium and long term

El ictus es una de las principales causas de discapacidad motora y cognitiva en el mundo. A pesar de la existencia de diversas terapias convencionales que buscan maximizar la recuperación de los pacientes, las Interfaces Cerebro-Ordenador (BCI) son herramientas que permiten integrar el sistema nervioso central en el proceso de rehabilitación para potenciar la recuperación. Las tecnologías basadas en la adquisición de señales EEG que buscan complementar las terapias existentes con exoesqueletos presentan un enorme potencial. El T-FLEX es una órtesis activa de tobillo que ha demostrado su eficacia en la recuperación de pacientes con discapacidades en la extremidad inferior. Este proyecto presenta la integración preliminar del T-FLEX y de un sistema BCI basado en señales EEG con validación en pacientes post-ictus. Inicialmente, se implementó un marco teórico basado en los principios de la Imaginación Motora (IM), específicamente en la Sincronización Relacionada con Eventos (ERS) de la banda de frecuencia beta en la zona central de la corteza cerebral. En este sentido, se diseñó un servidor local que funcionó como puente de comunicación entre el BCI diseñado y el dispositivo T-FLEX utilizando diferentes protocolos de envío de datos. En el estudio experimental, se analizó el sistema BCI con cinco pacientes post-ictus con estímulos externos que facilitaban la generación de IM. Éstos eran visuales y visuales con estímulos táctiles. Se encontraron diferencias significativas en la precisión, que concluyeron una mayor precisión en la capacidad del BCI para detectar el IM con estimulación visual y táctil con un aumento del 13,3% al 20%. Se encontraron diferencias significativas en la Densidad Espectral de Potencia (PSD) relacionada con las pruebas realizadas con estimulación visual y táctil en los canales Cz, C2 y Cpz frente al modo de terapia del dispositivo T-FLEX, en el que no se requería que el paciente generara el IM. Asimismo, se evaluó la percepción subjetiva de los pacientes mediante un cuestionario QUEST 2.0. Los resultados mostraron que la integración preliminar de esta tecnología es viable para futuros estudios a medio y largo plazo.