Funktionelle MRT in Verbindung mit einem neuartigen MRT-kompatiblen handinduzierten Robotergerät zur Bewertung der Rehabilitation von Personen, die sich von Handgriff-Defiziten erholen
Summary
Wir führten funktionelle MRT mit einem neuartigen MRT-kompatiblen handinduzierten Robotergerät durch, um seinen Nutzen für die Überwachung der Handmotorfunktion bei Personen zu bewerten, die sich von neurologischen Defiziten erholen.
Abstract
Die funktionelle Magnetresonanztomographie (fMRI) ist eine nicht-invasive Magnetresonanztomographie-Technik, die die Aktivierung des Gehirns in vivo abbildt und endogenes Desoxyhämoglobin als endogenes Kontrastmittel verwendet, um Veränderungen in blutniveauabhängigen Sauerstoffversorgung (BOLD-Effekt). Wir kombinierten fMRI mit einem neuartigen Robotergerät (MR-kompatibles handinduziertes Robotergerät [MR_CHIROD]), so dass eine Person im Scanner eine kontrollierte Motoraufgabe ausführen kann, das Handdrücken, eine sehr wichtige Handbewegung, um bei neurologischen motorischen Erkrankungen zu studieren. . Wir verwendeten parallele Bildgebung (generalisierte automatische Kalibrierung teilweise parallele Erfassungen [GRAPPA]), die eine höhere räumliche Auflösung ermöglichten, was zu einer erhöhten Empfindlichkeit gegenüber BOLD führte. Die Kombination von fMRI mit dem handinduzierten Robotergerät ermöglichte eine präzise Steuerung und Überwachung der Aufgabe, die ausgeführt wurde, während sich ein Teilnehmer im Scanner befand; Dies kann sich bei der Rehabilitation der handmotorischen Funktion bei Patienten, die sich von neurologischen Defiziten (z. B. Schlaganfall) erholen, als nützlich erweisen. Hier beschreiben wir das Protokoll zur Verwendung des aktuellen Prototyps der MR_CHIROD während eines fMRI-Scans.
Introduction
Geeignete bildgebende Metriken können die Wahrscheinlichkeit eines Therapieerfolgs bei Personen besser überwachen und vorhersagen als klinische Bewertungen und Informationen liefern, um die Therapieplanung zu verbessern und zu individualisieren. Wir haben Erfahrungen mit Patienten entwickelt, die sich von chronischem Schlaganfallerholen 1,2,3,4,5,6,7,8. Die Entwicklung optimaler individualisierter Strategien, die sich darauf konzentrieren, wie motorische Training die inkrementelle Verbesserung beeinflussen kann, entweder bei der Reorganisation der neuronalen Aktivität und/oder der motorischen Funktion, ist immer noch eine Herausforderung. Einblicke in die zugrunde liegenden strukturellen Umbau- und Reorganisationsprozesse für die funktionelle Erholung im Gehirn nach neurologischen Erkrankungen können es uns ermöglichen, die Beziehung zwischen verteilten topografischen Mustern neuronaler Aktivität und funktioneller Erholung über funktionelle Neuroimaging-Methoden und Gehirnkartierung zu bewerten. Der Erfolg wird die Entwicklung personalisierter Behandlungsstrategien erleichtern, die optimiert sind, um Verbesserungen der Grifffestigkeit in einer breiten Bevölkerung mit neurologischen Bedingungen basierend auf Magnetresonanztomographie-Metriken (MRT) zu erzielen9.
Hier stellen wir ein Protokoll vor, das ein neu gestaltetes Roboterhandgerät verwendet, das eine steuerbare Widerstandskraft bietet, gegen die ein Subjekt einen Griff und einen Griff synchron mit einem oszillierenden visuellen Stimulus löst. Die MR_CHIROD v3 (MR-kompatibles Hand-Induced RObotic Device) ist ein System zur Darstellung einstellbarer Kräfte, gegen die Greif- und Löstbewegungen durchgeführt werden, während die Messung und Aufzeichnung der angewendeten Kraft, Griffverschiebung und Zeitstempel für jeden Datenpunkt (Abbildung 1) durchgeführt werden. Das Gerät wurde entwickelt, um zuverlässige Bewertungen von Gehirnaktivierungsbildern während der fMRI (funktionelle Magnetresonanztomographie) zu liefern, die verwendet werden kann, um blutsauerstoffabhängige (BOLD) Veränderungen in den Hirnreaktionen von Patienten zu bewerten, die sich von neurologischen Störungen erholen. Die MR-Kompatibilität wird durch den Einsatz von vollständig nichteisen-nichtmagnetischen Komponenten für die Struktur- und pneumatischen Aktuatorelemente sowie abgeschirmte Sensor-/Elektronikkomponenten erreicht, die auf dem Scannerbett positioniert sind. Abbildung 2 zeigt das Gerät, das an einem MR-Scannerbett befestigt ist und mit einem Motiv in der Magnetbohrung den Griff des MR_CHIROD v3 greift (Abbildung 3). Schnittstellen- und Steuerungskomponenten befinden sich außerhalb des MR-Scannerraums (Abbildung 4).
Das Gerät wird gleichzeitig mit Bildgebungsmethoden des Gehirns verwendet, um relevante Gehirnaktivierungen zu bewerten. Die primäre Verwendung des Systems ist es, eine motorische Aufgabe bereitzustellen, die Aktivierungen der Motorbereiche des Gehirns erzeugt, die mit fMRI erkannt werden. Die Aktivierung des Gehirns während der Verwendung der MR_CHIROD während der Bildgebung kann die Neuroplastizität bei neurologischen Erkrankungen beurteilen. Durch die Verfolgung von Veränderungen der Aktivierungen im Laufe und nach dem motorischen Training mit dem MR_CHIROD können Fortschritte bei der motorischen Rehabilitation nach neurologischen Erkrankungen beobachtet werden, die zu motorischen Defiziten (z. B. Schlaganfall) führen.
Die MR_CHIROD v3 kann auch tischmontiert werden, für den Einsatz in Intra-Scan-Trainingsübungen, bei denen das Subjekt in Reaktion auf geeignete sehische Reize für Zeiträume von 45 min, dreimal pro Woche während des Studiums greift und freisetzt. Unsere Erfahrungen mit robotisch geliefertem Training, das mit Bildgebung überwacht wird, legen nahe, dass das Erholungsfenster für Schlaganfallpatienten beispielsweise nie schließen kann1.
Unsere Begründung für den Bau und Einsatz eines MR-kompatiblen Handgriffroboters ist, dass die Roboter-Recovery das Potenzial hat, aufgrund seiner einfachen Bereitstellung, Anwendbarkeit über verschiedene Motorbeeinträchtigungen, hohe Messzuverlässigkeit und die Fähigkeit, hochintensive Trainingsprotokolle zu liefern, einen großen Einfluss auf Beeinträchtigungen zu erzeugen10. Unser MR-kompatibler Roboter kann: (a) auf fachspezifische Bewegungsbereiche eingestellt und programmgesteuert an die Anwendung fachspezifischer Kraftstufen angepasst werden; b) Kontroll-, Mess- und Aufzeichnungskraft- und Verschiebungsparameter über einen Hostcomputer; c) die Steuerungsparameter aus der Ferne anzupassen, ohne dass das Scannen unterbrochen werden muss, um zugang zum MR-Scannerraum zu erhalten oder das Motiv neu zu positionieren; und (d) über Trainingsübungen präzise und konsequent über längere Zeiträume zu therapeutischen.
Uns ist kein kommerziell erhältliches Wiederherstellungsrobotergerät bekannt, das mit einem MR-Scanner verwendet werden kann, um die Handgriffkraft und -verschiebung des Motivs zu messen und dabei computergesteuerte zeitabhängige Kraft anzuwenden. Tsekos et al.11 haben eine Vielzahl von forschungsbasierten, MR-kompatiblen Roboter- und Rehabilitationsgeräten überprüft, einschließlich früherer Iterationen der MR_CHIROD Geräteserie. Andere Geräte wurden für die Untersuchung von Handgelenkbewegung, Fingerbewegung, isometrischer Grifffestigkeit und Mehrgelenkbewegungen entwickelt. Für Geräte, die aktiv Widerstands- oder andere Kräfte bereitstellen, wurden eine Vielzahl von MR-kompatiblen Technologien eingesetzt, darunter Hydraulik, Pneumatik, mechanische Verbindungen und elektrorheologische Flüssigkeitsdämpfer. Einige Geräte enthalten mehrere Freiheitsgrade, einschließlich einer weiteren Erweiterung der früheren MR_CHIROD Versionen einen Rotationsgrad der Freiheit und hydraulische KraftAnwendung hinzugefügt, aber es wurde nicht für MR-Kompatibilität12angepasst.
Unser handgriffspezifisches Gerät hat die Vorteile der Portabilität (es wird regelmäßig zwischen der MR-Einrichtung und bürobasierten Trainingsstandorten transportiert) und der Fähigkeit, große, computergesteuerte, zeitverändernde Widerstandskräfte zu erzeugen. Der aktuelle Einsatz der pneumatischen Technologie in der MR_CHIROD vermeidet die Notwendigkeit von Hochspannungsquellen, die für elektrorheologische Flüssigkeitssysteme erforderlich sind, das Potenzial für Leckagen von Hydraulikflüssigkeit und komplexe Kabel/Verbindungen, die den Schnittstellenmechanismus mit externen Strom- und Steuerkomponenten verbinden.
Die MR_CHIROD war das erste Gerät, das in Verbindung mit fMRI für die Gehirnkartierung beiSchlaganfallpatienten1 funktionierte. Wichtig ist, dass die MR_CHIROD v3 besonders für home- oder office-basierte Schulungen nützlich ist, da das System und seine Software für den Einsatz ohne fachkundige klinische Unterstützung und mit motivierenden Elementen (“Gamification”) konzipiert wurden. Im Vergleich zum Physiotherapeuten-erleichterten Training in einem Krankenhaus ist büro- oder häusliches Training kostengünstiger und bequemer, was es den Patienten erleichtert, sich an die tägliche Therapie zu halten. Das Gerät, das im Vergleich zu einigen anderen forschungsbasierten Geräten bereits relativ kostengünstig ist, kann überarbeitet werden, um das Kosten-Nutzen-Verhältnis zu verbessern. Virtuelle Realität und Gamification von Schulungen, die beide mit dem MR_CHIROD v3 kompatibel sind, können Patienten ansprechen, ihre Aufmerksamkeit während der Aufgabe erhöhen und die Motivation verbessern, wodurch die Wirksamkeit der Genesung erhöht wird13.
Protocol
Representative Results
Discussion
Wir präsentieren fMRI einer Motoraufgabe mit der neuesten Version eines neuartigen Robotergeräts, dem MR_CHIROD1,2,8. Die MR_CHIROD wurde entwickelt, um eine handdrückende Griffaufgabe auszuführen, die von chronischen Schlaganfallpatienten durchgeführt werden kann und wurde zuvor1,2,3,4,</sup…
Divulgations
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Diese Arbeit wurde durch ein Stipendium des National Institute of Neurological Disorders and Stroke (Grant-Nummer 1R01NS105875-01A1) der National Institutes of Health an A. Aria Tzika unterstützt. Diese Arbeit wurde am Athinoula A. Martinos Center for Biomedical Imaging durchgeführt. Wir danken Direktor Dr. Bruce R. Rosen, M.D., Ph.D. und Mitarbeitern des Martinos Centers für ihre Unterstützung. Ferner möchten wir Herrn Christian Pusatere und Herrn Michael Armanini für ihre Unterstützung bei der Durchführung von Experimenten danken. Abschließend danken wir Dr. Michael A. Moskowitz und Dr. Rosen für ihre Anleitung bei der Konzeption und Entwicklung der MR_CHIROD Geräteserie und der damit verbundenen Schlaganfallstudien.
Materials
| Ball bearings, plastic with glass balls (8) | McMaster-Carr | 6455K97 | |
| Bi-directional logic level converter | Adafruit | 395 | |
| Dual LS7366R Quadrature Encoder Buffer | SuperDroid Robots | TE-183-002 | |
| Feather M0 WiFi w/ATWINC1500 | Adafruit | Adafruit 3010 | |
| Flanged nuts, fiberglass, 3/8”-16 (8) | McMaster-Carr | 98945A041 | |
| Garolite rod, ¾” dia, 4’ long | McMaster-Carr | 8467K84 | |
| Laptop | Various | Any laptop with USB2.0 port(s) and MATLAB | |
| Load Cell (20kg) | Robotshop | RB-PHI-119 | |
| Load Cell Amplifier- HX711 | Mouser | 474-SEN-13879 | |
| MATLAB | MathWorks | 2008 version or later with Psychophysics Toolbox | |
| Magnetic resonance imaging scanner | Siemens | Skyra 3T | 3T full body scanner with BOLD and GRAPPA capabilities |
| MR_CHIRODv3 | fabricated in-house | Bespoke plastic & 3D printed structure | |
| Op amp development board | Schmartboard | 710-0011-01 | |
| Panel Mount Power Supply | Delta | PMT-D2V100W1AA | |
| Plastic tubing & tube fittings | McMaster-Carr | various | |
| Pyrex/graphite piston/cylinder module | Airpot | 2KS240-3 | |
| Screws, ¼”-20, nylon | McMaster-Carr | various | |
| Shaft Collars for ¾” dia shaft, nylon (2) | McMaster-Carr | 9410T6 | Stock metal clamping screws replaced with plastic screws |
| Shielded cables (2) | US Digital | CA-C5-SH-C5-25 | |
| Threaded rod, fiberglass, 3/8”-16 | McMaster-Carr | 91315A010 | |
| Transmissive optical encoder code strip | US Digital | LIN-2000-3.5-0.5 | |
| Transmissive Optical Encoder Module | US Digital | EM2-0-2000-I | |
| PTFE sleeve bearings | McMaster-Carr | 2639T32 |
References
- Mintzopoulos, D., et al. Functional MRI of Rehabilitation in Chronic Stroke Patients Using Novel MR-Compatible Hand Robots. The Open Neuroimaging Journal. 2, 94-101 (2008).
- Khanicheh, A., Mintzopoulos, D., Weinberg, B., Tzika, A. A., Mavroidis, C. MR_CHIROD v.2: Magnetic resonance compatible smart hand rehabilitation device for brain imaging. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering. 16 (1), 91-98 (2008).
- Astrakas, L. G., Nagyi, S. H., Kateb, B., Tzika, A. Functional MRI using robotic MRI compatible devices for monitoring rehabilitation from chronic stroke in the molecular medicine era (Review). IEEE International Journal of Molecular Medicine. 29 (6), 963-973 (2012).
- Lazaridou, A., et al. fMRI as a molecular imaging procedure for the functional reorganization of motor systems in chronic stroke. Molecular Medicine Reports. 8 (3), 775-779 (2013).
- Lazaridou, A., et al. Diffusion tensor and volumetric magnetic resonance imaging using an MR-compatible hand-induced robotic device suggests training-induced neuroplasticity in patients with chronic stroke. International Journal of Molecular Medicine. 32 (5), 995-1000 (2013).
- Mintzopoulos, D., et al. Connectivity alterations assessed by combining fMRI and MR-compatible hand robots in chronic stroke. NeuroImage. 47, T90-T97 (2009).
- Mintzopoulos, D., et al. fMRI Using GRAPPA EPI with High Spatial Resolution Improves BOLD Signal Detection at 3T. The Open Magnetic Resonance Journal. 2, 57-70 (2009).
- Khanicheh, A., Mintzopoulos, D., Weinberg, B., Tzika, A. A., Mavroidis, C. Evaluation of Electrorheological Fluid Dampers for Applications at 3-Tesla MRI Environment. IEEE/ASME Transactions on Mechatronics. 13 (3), 286-294 (2008).
- Babaiasl, M., Mahdioun, S. H., Jaryani, P., Yazdani, M. A review of technological and clinical aspects of robot-aided rehabilitation of upper-extremity after stroke. Disability and Rehabilitation Assistive Technology. 11 (4), 263-280 (2016).
- Huang, V. S., Krakauer, J. W. Robotic neurorehabilitation: a computational motor learning perspective. Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation. 6, 5 (2009).
- Tsekos, N., Khanicheh, A., Christoforou, E., Mavroidis, C. Magnetic Resonance-Compatible Robotic and Mechatronics Systems for Image-Guided Interventions and Rehabilitation: A Review Study. Annual Review of Biomedical Engineering. 9, 351-387 (2007).
- Sivak, M., Unluhisarcikli, O., Weinberg, B., Mirelman-Harari, A., Bonato, P., Mavroidis, C. Haptic system for hand rehabilitation integrating an interactive game with an advanced robotic device. Proceedings of IEEE Haptics Symposium. , (2010).
- Colombo, R., et al. Design strategies to improve patient motivation during robot-aided rehabilitation. Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation. 4 (1), 3 (2007).
- Unluhisarcikli, O., et al. A Robotic Hand Rehabilitation System with Interactive Gaming Using Novel Electro-Rheological Fluid Based Actuators. Proceedings of IEEE International Conference on Robotics and Automation. , (2010).
