Vorhersage der Motor-Imagery-BCI-Leistung unter Verwendung von medianer Nervenstimulation

Motor-Imagery-basierte Gehirn-Computer-Schnittstellen (MI-BCIs) haben in den letzten Jahren erheblich an Bedeutung gewonnen und mehrere Herausforderungen in den Bereichen Rehabilitation, Kontrolle, Kommunikation, künstlerische Schaffung usw. erfolgreich überwunden. Dennoch kann nicht jeder MI-BCI nutzen, und es gibt große Unterschiede in der Leistung zwischen den Nutzern. Daher ist die Vorhersage der zukünftigen MI-BCI-Leistung eines Nutzers nun ein kritisches Thema, das es dem BCI-System ermöglichen könnte, sich so effektiv wie möglich an jeden Nutzer anzupassen und so seine Effizienz zu verbessern. Allerdings gibt es nur wenige Methoden, die derzeit die Leistung vor einer BCI-Sitzung vorhersagen können. Tatsächlich haben neurophysiologische Marker und Fragebögen sich als unzureichend als prädiktive Werkzeuge erwiesen. Interessanterweise wurde bereits gezeigt, dass schmerzlose und passive mediane Nervenstimulation bekannte motorische Muster der ereignisbezogenen Desynchronisation (ERD) und der ereignisbezogenen Synchronisation (ERS) erzeugen kann. In dieser Arbeit schlagen wir vor, diese post-simulationalen motorischen Muster zu nutzen, um die zukünftige Leistung eines MI-BCI-Nutzers vorherzusagen. Unsere Ergebnisse zeigen, dass die ERD nach der Stimulation des medianen Nervs im Beta-Frequenzband mit der BCI-Leistung der Probanden korreliert ist (rho = -0,58; p-Wert < 0,05) und dass die ERD im Mu-Band stark mit der BCI-Leistung in diesem spezifischen Frequenzband korreliert (rho = -0,87; p-Wert < 0,001). Diese vielversprechenden Ergebnisse deuten darauf hin, dass es eine starke neuronale Veranlagung gibt, gut mit MI-BCI abzuschneiden, und dass die mediane Nervenstimulation eine einfach zu installierende, schnelle und äußerst effektive Technik zur Erkennung davon sein könnte.