Online EEG Analyse für Neurofeedback in Neurorehabilitation

Der Schlaganfall ist nach wie vor eine der weltweit häufigsten Ursachen für langfristige Behinderungen. Jedes Jahr treten über 24 Millionen neue Fälle auf. Dank des medizinischen Fortschritts konnte die Zahl der Todesfälle zwar gesenkt werden, doch viele Schlaganfallüberlebende haben nach wie vor große Schwierigkeiten, ihre Bewegungsfähigkeit wiederzuerlangen - vor allem die der Beine. Rehabilitation ist unerlässlich, und neue Technologien eröffnen spannende Möglichkeiten. In diesem Forschungsprojekt wird untersucht, wie Gehirn-Computer-Schnittstellen (BCIs) zur Unterstützung der Genesung nach einem Schlaganfall eingesetzt werden können. BCIs nutzen Gehirnsignale, die mit einer sicheren und nicht-invasiven Methode, der Elektroenzephalografie (EEG), gemessen werden, um zu erkennen, wann eine Person sich Bewegungen vorstellt. Diese Informationen können dann genutzt werden, um Echtzeit-Feedback auszulösen oder Roboterhilfe zu aktivieren. Während BCIs bereits vielversprechende Erfolge bei der Wiedererlangung von Arm- und Handfunktionen erzielt haben, ist ihr Einsatz bei der Rehabilitation von Beinen bisher eher begrenzt. Im Rahmen dieses Projekts sollen fortschrittliche KI-basierte Algorithmen entwickelt werden, die die Fähigkeit des Systems verbessern, imaginäre Beinbewegungen anhand von Gehirnsignalen zu erkennen. Diese Signale werden mit einem hochmodernen Robotergerät verbunden, das die Beine durch natürliche Bewegungsmuster führen und dem Benutzer in Echtzeit Feedback geben kann. Ziel ist es, ein vollständig interaktives Closed-Loop-Rehabilitationssystem zu schaffen, bei dem die Patienten sich geistig auf die Bewegung einlassen, die Ergebnisse sehen und fühlen und die für die Genesung wichtige Verbindung zwischen Gehirn und Körper stärken können. Dieser innovative Ansatz könnte zu wirksameren Therapien zur Wiederherstellung der Mobilität und Unabhängigkeit nach einem Schlaganfall führen - und einen großen Schritt in die Zukunft der Neurorehabilitation bedeuten.