Research Progressof Brain-computerInterface TechnologyinRehabilitation TreatmentofPatients with Unilateral SpatialNeglectafterStroke/SHUXiaorui,CAOGuanbai,HUOJiaxian,XIA Zuwei,YANG Yiping.//Medical Innovation ofChina,2025,22(19):176-180
[Abstract] Unilateral spatial neglect (USN) is a common cognitive disorder after stroke.Although brain computer-interface (BCI) technology has achieved successin limb motor dysfunction after stroke,theresearch on rehabilitationof USN after stroke is still in the exploratory stage.This article focuses on the mechanismof poststroke USN and the related research on the application of non-invasive BCI technology dedicated to cognitive rehabilitation,withthefocusontheresearchof visualatentiondisorder,hoping toprovidethinkingandreference for the research of BCI on the rehabilitation treatment of post-stroke USN patients.
[Key Words]Brain-computer interfaceUnilateral spatial neglectVirtual realityRehabilitation
First-author's address: Department of Surgery, Jiulongpo District People's Hospital of Chongqing. Chongqing 400050, China
doi:10.3969/j.issn.1674-4985.2025.19.040
腦卒中是發病率、死亡率及致殘率均高的腦血管疾病之一,單側空間忽略(USN)是腦卒中幸存者常見的復雜的視空間注意障礙及行為異常,所有腦卒中幸存者USN的發生率為 25%~30% ,而右腦半球卒中幸存者USN的發生率高達 50%[1] ,其特征為患者不能將注意力集中到病灶對側,即不能檢測或響應位于病灶對側的刺激,也無法有目的地使用這些信息,閱讀時忽略病灶對側的字,不知道穿病灶對側衣服、吃病灶對側盤中的食物,步行時病灶對側身體碰撞門窗及樹木等,嚴重影響患者感覺、運動、認知及日常生活。隨著腦科學、人工智能和材料學的發展,腦機接口(BCI)技術不斷進步,已在提高腦卒中患者生活質量、促進個性化和精準化醫療方面的作用越來越顯示出來[2]。BCI是指人腦與外部設備,如功能性電刺激、外骨骼、輪椅、服務機器人、虛擬現實(VR)技術等之間的直接互動,是目前腦卒中康復治療的研究熱點,BCI可以替代、恢復、增強、補充腦卒中患者感覺、運動及認知功能或提升人機交互能力,有著良好的應用前景。自20世紀90年代中期以來,面向腦卒中患者肢體運動功能障礙的BCI經歷了迅速發展,能夠使用神經集群記錄技術,實時捕捉大腦運動皮層的復雜信號,并用來控制外部設備,幫助殘疾人恢復肢體運動功能[3]。近年來,BCI已應用于腦卒中后USN康復的研究,本文綜述非侵入型BCI應用于腦卒中后USN康復的研究進展。
1 USN
USN根據不同的臨床表現可以分為不同亞型,每個亞型都與特定的腦卒中部位相關[4,USN不僅影響視覺空間感知,還影響注意力。由于大腦左側半球注意力僅來自對側的刺激,而大腦右側半球注意力同時來自雙側的刺激,因此,大腦右側半球是注意力控制的優勢半球。USN主要見于大腦右側半球病變,其癥狀比大腦左側半球病變多而嚴重[。在右側腦卒中患者中,USN的發生與額下回、中央前回、中央后回、顳上回、顳中回、腦島及其周圍白質及其頂下小葉白質的損傷相關[5]。
關于腦卒中后USN發病機制尚不清楚,相關學說較多,如感覺輸入障礙學說、半球抑制學說和注意力障礙學說等。注意力障礙學說認為USN的發病機制是腦卒中病灶對側半空間注意力障礙和病灶同側半空間注意力病理性過度所致。注意力是人腦對外界刺激的反應,任何復雜行為都離不開注意力,注意力與認知能力相互作用,通過訓練和練習,可以提升注意力,進而促進認知能力。大腦背側注意力網絡(DAN)和腹側注意力網絡(VAN)作為聚焦人類注意力的兩個分布式大腦網絡系統,控制著注意力的不同組成部分。DAN是雙側大腦半球網絡,在枕葉外側、額上溝背側、中央前回、頂上小葉和顳中區等區域之間表現出高度連接性,其功能是維持注意力穩定,常因其他腦網絡的活躍而連帶被激活,DAN將注意力聚焦在特定時刻中最重要最相關的感官輸人信號。為實現注意力轉移的協調性,DAN并不獨立運作,而是與其他的大腦網絡合作,協助大腦對刺激的反應和焦點控制。VAN位于大腦右側半球,參與刺激驅動,調節內源性注意力、注意力重新定向和警覺反應,主要功能區位于右側顳頂交界和腹側額葉皮層。VAN功能受損可能間接導致雙側的DAN功能障礙,這可能是大腦右側半球卒中導致USN癥狀多且更嚴重的原因。雖然DAN和VAN這兩個網絡系統功能不同,但在某些注意過程中相互作用,并一起工作。腦卒中時這些神經網絡系統遭到破壞,從而產生復雜的USN癥狀。
目前臨床評估腦卒中后USN尚無金標準,常用的評估方法是行為注意力不集中測試(BIT),BIT可用于確定USN的存在、程度和性質。鑒于BIT對USN診斷的靈敏度和準確率有限,以及在檢測和識別USN不同類型方面存在局限性[,一些研究探索使用計算機化評估方法,特別是VR技術,用于解決現有評估方法的局限性,并且出現了新的USN管理平臺{。腦卒中后USN康復治療方法較多,如棱鏡適應技術(PA)、視覺掃描訓練(VST),以及機器人輔助康復等方法[10-1],但各種方法的療效尚存在爭議。棱鏡適應技術通過光學原理使忽略側視野中的物體向對側偏移,患者通過這種過程的適應性訓練達到康復治療的目的。視覺掃描訓練可促進患者向忽略側視覺搜索,提高對忽略側的注意,激活受損腦區,促進神經可塑性和受損注意力網絡重組,改善USN癥狀。隨著基于計算機的康復治療方法不斷增長,基于VR技術的視覺掃描訓練現在已成為USN 患者的一種有前途的康復訓練選擇[10,12-13]。盡管USN康復治療取得了很大進展,但BCI在USN康復領域的應用研究在很大程度上仍處于探索階段。
2 BCI與腦卒中后USN康復治療
2.1 BCI類型
BCI根據腦信號獲取方式不同分為非侵人型和侵入型。非侵入型BCI通過腦電圖(EEG),功能性近紅外光譜(fNIRS)、腦磁圖(MEG)、功能性磁共振成像(fMRI)或功能性經顱多普勒超聲等獲取腦信號。侵入型BCI通過大腦皮層腦電圖(ECoG)獲取腦信號。
在臨床研究中,已經開發出輔助性BCI和康復性BCI兩種類型。輔助性BCI旨在繞過受損的腦通路,通過個人與環境互動,為患者提供替代手段來補償缺陷。康復性BCI依托BCI解碼患者腦信號,在訓練過程中實時反饋給患者,旨在刺激促進大腦內受損神經網絡恢復,重新學習失去的功能,從而促進康復[3。兩種類型的BCI根據是否要求用戶做特定的心理活動或提供特定的外部刺激,可分為主動性、被動性和反應性BCI三種范式,臨床研究主要涉及主動性和反應性范式。主動性BCI范式涉及大腦活動的有意調節,常用范式主要有運動想象BCI(MI-BCI)范式和神經反饋BCI(NF-BCI)范式。反應性BCI范式依賴于大腦對外部特定刺激的反應,如視覺誘發電位(VEP)BCI、事件相關電位BCI等。
2.2 BCI在腦卒中后USN的研究
在腦卒中康復治療中,通常將重點關注肢體運動功能障礙的康復。為此,已經成功開發出許多BCI范式,如運動想象BCI能刺激神經可塑性和加強相關神經網絡來控制假肢運動。直到最近,BCI才被應用于腦卒中后注意力及認知功能障礙的康復[3,14]。BCI對腦卒中后USN 康復治療的機制可能為:(1)由于腦區激活對注意力及認知功能非常重要,通過加強神經元的功能性募集,可促進殘余神經通路重塑;(2)大腦具有一定可塑性,依托BCI對大腦進行直接中樞干預,可進一步激活大腦神經可塑性,促進皮層重塑;(3)腦卒中后USN存在雙側大腦半球功能不對稱,不對稱性越大,對腦功能影響越大,康復效果越差,通過BCI干預,大腦功能不對稱性能得到一定程度改善,可促進雙側大腦半球間功能平衡。
神經反饋BCI是用戶通過學習訓練獲得實時反饋來優化大腦功能,實現自我調節大腦活動,改善注意力、處理速度及執行功能。神經反饋BCI通過訓練內源性自上而下的注意力控制及對感覺處理的調節,可能會在神經和行為水平上誘導持續性變化。USN常見于右側腦卒中后,其特征是對左側視覺空間刺激的認知障礙,由于自上而下的注意力信號丟失,右側視覺皮層的神經活動受到抑制。Saj等[15]報告針對USN康復治療,使用兩種神經反饋BCI技術:(1)實時功能磁共振神經反饋BCI,能夠上調慢性USN患者右側視覺皮層活動。(2)實時腦電圖神經反饋BCI,對急性或慢性USN患者已展示出受損腦半球節律動力學的部分調節成功。使用實時功能磁共振神經反饋BCI和實時腦電圖神經反饋BCI兩種神經反饋BCI技術之后,USN癥狀都有輕微但令人鼓舞的改善,證明其康復治療潛力。然而,需要進行更有力的臨床研究和更長的隨訪時間,以充分確定技術的有效性,并確定最合適的患者。
Robineau等[評估USN患者是否能夠通過使用聽覺實時功能磁共振成像神經反饋BCI,上調右側枕葉視覺皮層活動,以及對USN癥狀的影響。兩組USN患者使用不同的神經反饋方法,第一組6例患者接受右側視覺皮層活動上調訓練;第二組3例患者接受控制左右腦半球間視覺皮層之間平衡訓練。經過3個療程,第一組成功學會了控制視覺皮層活動,并顯示出USN癥狀輕度降低;第二組不能控制反饋,沒有顯示出任何益處。進一步分析表明,右側視覺皮層活動成功上調與雙側額頂區神經元的功能性募集加強有關。這些發現證明實時功能磁共振成像神經反饋BCI可能為USN康復治療提供一種新技術,但需要進一步研究來確定減輕臨床癥狀的有效性及可靠性。
Ros等[17]為研究大腦皮層振蕩的變化在多大程度上有助于USN病理生理學改變的恢復,利用腦電圖神經反饋BCI,操控5例右腦半球卒中患者的腦電 ∝ 振蕩,以探討其在視覺空間忽略中的作用。
患者接受訓練,在6d內每天減少右后頂葉皮層 ∝ 振蕩 20min 。患者在訓練課程之間表現出右后頂葉皮層對 ∝ 振蕩的調節得到改善,并觀察到視覺空間搜索缺陷與自發 α 節律動態范圍的重建之間存在顯著的負相關。研究結果支持腦電圖神經反饋BCI作為研究腦卒中后神經可塑性的工具,恢復完整的頂葉 ∝ 振蕩可作為逆轉注意力障礙的一個有希望的靶點,靶向 ∝ 振蕩變異性可能是臨床癥狀和自我調節有價值的標志。
Mak等[18]使用腦電圖BCI聯合增強現實(AR)技術能夠識別USN的存在,并繪制被忽略視野圖。使用腦電圖BCI能很好地檢測腦卒中后USN的視覺空間特征,這些特征是患者對同側和對側視覺刺激的腦電圖反應,額葉中央δ和 ∝ 、額葉頂葉θ、Fp1β 和左額葉 γ 被發現是檢測USN的重要特征。此外,對反應時間分析表明,該系統能夠準確檢測出可能被忽略的目標,使用常見空間模式作為特征提取算法預測這些目標,并使用正則化判別分析結合核密度估計進行分類。根據初步研究結果,該系統有望可靠地檢測USN的存在,并預測腦卒中后USN的視覺目標反應。
在反應性BCI范式中,針對腦卒中后USN,近年來有關視覺誘發電位(VEP)BCI研究較多,在不同的視覺刺激模式下,如閃光、圖像的出現、顏色或圖案的突然改變,視覺皮層產生的視覺誘發電位不同,視覺誘發電位可以可靠地應用于BCI系統,并顯示出較低的BCI文盲率和更好的魯棒性[19-20],而且視覺誘發電位BCI在監測量注意力方面表現出良好的效果[2]。通過腦電圖記錄不同類型USN的視覺誘發電位具有枕部特別顯著的特征[22;實施基于視覺誘發電位BCI的視覺掃描訓練混合范式將有效地結合自下而上和自上而下的康復策略,鼓勵患者尋找目標,將注意力重新定向到對側半空間,加以持續注意,從而刺激被中斷的注意網絡,增強USN康復治療效果。
將BCI整合到基于VR的認知康復中,通過提供精確和適應性干預,似乎有希望減輕USN癥狀,這些干預將動態地解決USN患者的個人需求。VR技術提供豐富的多模態刺激、沉浸感、生態訓練條件和實施各種康復策略的可能性[12,23-24]。VR 技術結合視覺誘發電位BCI(VR-VEP-BCI)的視覺掃描訓練應用程序,將利用VR技術和視覺誘發電位BCI技術的優勢,訓練USN患者廣泛的注意力障礙,USN患者沉浸在一個有趣的虛擬環境中,VR的多模態刺激,允許通過使用多感官線索將注意力重新定向到病灶對側半空間,加強USN患者的空間意識,提高視覺掃描訓練效果,有利于USN患者視空間意識障礙康復。Fordell等[25]使用一種新型康復訓練方法“RehAtt”,目的是確定RehAtt是否能改善腦卒中后慢性USN的空間注意力,RehAtt由一臺帶顯示器的計算機、3D眼鏡和機器人筆組成,可激活病灶對側手臂的感覺運動。該軟件將視覺掃描訓練與3DVR游戲環境中的多感官刺激相結合。通過對15例腦卒中后慢性USN(癥狀持續時間 gt;6 個月)患者接受 15h ( 3×1h ,持續5周)的RehAtt訓練。經過RehAtt訓練后,使用忽視測試和凱瑟琳-波哥量表(Catherine Bergego scale,CBS)評估行為結果。在6個月的隨訪中,使用CBS重復測量分析發現,星星刪除測驗( P=0.006 )、烤盤任務( Plt;0.001 )和消光測驗( P=0.05 )均有所改善。在Posner任務中,未擊中自標的次數有所減少( P=0.024 )。在訓練后CBS立即顯示出日常生活活動的改善( Plt;0.01 ),而且患者6個月后CBS仍有所改善。RehAtt是USN康復新概念,通過訓練可提高空間注意力,并顯示出在慢性USN患者的日常生活中空間注意力提高。但BCI技術對USN康復的研究仍需要繼續探索,并確定如何在康復環境中優化單一BCI范式或在單一范式的基礎上,建立其技術更加復雜,功能更強大實用,可應用的領域更廣泛,對腦信號的采集也更加精確的混合范式。盡管VR-VEP-BCI范式有可能用于USN康復,但在克服硬件限制和確保有效的BCI,同時保持沉浸感和舒適的VR體驗方面仍然存在挑戰。
3小結
將先進的BCI技術與傳統的康復治療方案相結合可能是腦卒中后USN康復治療的未來,BCI的聯合應用方案,如VR技術結合BCI技術,可能會極大地促進康復的發展,BCI干預在腦卒中患者中是一個很有前景的康復方法。但BCI技術仍存在許多問題,如在硬件和軟件開發方面還存在很多技術瓶頸,需減少混雜因素對研究結果的干擾;人機交互需要經較長時間訓練才能獲得理想交互效果,增加了康復訓練時間成本。這些都需要進一步研究,以便對這一新興技術的臨床療效得出明確結論。
參考文獻
[1] ESPOSITO E,SHEKHTMAN G,CHEN P.Prevalence of spatial neglect post-stroke: a systematic review[J/OL].Ann Phys Rehabil Med,2021,64(5):e101459[2024-05-12].https://doi. org/10.1016/j.rehab.2020.10.010.
[2] SANTAMARIA-VAZQUEZ E, MARTINEZ-CAGIGAL V, MARCOS-MARTINEZ D, et al.MEDUSA ? : a novel Pythonbased software ecosystem to accelerate brain-computer interface and cognitive neuroscience research[J/OL].Comput Methods ProgramsBiomed,2023,230:e107357[2024-06-19].https:// doi.org/10.1016/j.cmpb.2023.107357.
[3] MANE R,CHOUHAN T,GUAN C.BCI for stroke rehabilitation: motor and beyond[J/OL].J Neural Eng,2020,17(4): e041001[2024-06-17].https://doi.org/10.1088 /1741-2552/ aba162.
[4] RODE G,PAGLIARI C,HUCHON L,et al.Semiology of neglect: an update[J].Ann Phys Rehabil Med,2017,60(3): 177-185.
[5]岳月紅,齊亞超,趙永波,等.偏側空間忽略發生的相關解 剖位點研究[J].中國康復醫學雜志,2015,30(11):1125- 1130.
[6] BARTOLOMEO P,CHOKRON S.Orienting of attention in left unilateral neglect[J].Neurosci Biobehav Rev,2002,26(2): 217-234.
[7] CORBETTA M, SHULMAN G L.Control of goal-directed and stimulus-driven attention in the brain[J].Nat Rev Neurosci,2002, 3(3):201-215.
[8] WILLIAMSLJ,KERNOTJ,HILLIER SL,et al.Spatial neglect subtypes, definitions and assessment tools: a scoping review[J/OL]. Front Neurol,2021,12: e742365[2024-05-24].https://doi. org/10.3389/fneur.2021.742365.
[9] GIANNAKOU I, LIN D,PUNT D.Computer-based assessment of unilateral spatial neglect: a systematic review[J/OL].Front Neurosci,2022,16:e912626[2024-06-17].https://doi. org/10.3389/fnins.2022.912626.
[10].DURFEE A Z,HILLIS A E.Unilateral spatial neglect recovery poststroke[J].Stroke,2023,54(1):10-19.
[11] SINGH N R,LEFF A P.Advances in the rehabilitation of hemispatial inattention[J].Curr Neurol Neurosci Rep,2O23,23 (3):33-48.
[12] KNOBEL SEJ,KAUFMANNBC,GERBER S M,et al. Development ofa search task using immersive virtual reality: proof-of-concept study[J/OL].JMIR Serious Games,2021,9 (3): e29182[2024-05-23].https://doi.org/10.2196/29182.
[13] MARTINO CINNERA A,BISIRRI A, CHIOCCIA I,et al. Exploring the potential of immersive virtual reality in the treatment of unilateral spatial neglect due to stroke: a comprehensive systematic review[J/OL].Brain Sci,2022, 12(11): e1589[2024-06-09].https://doi.org/10.3390/ brainsci12111589.
[14]MANE R,WU Z,WANG D.Poststroke motor,cognitive and speech rehabilitation with brain-computer interface: a perspective review[J].StrokeVasc Neurol,2022,7(6):541-549.
[15]SAJA,PIERCEJE,RONCHIR,etal.Real-timefMRI and EEG neurofeedback:aperspective on applications for the rehabilitation of spatial neglect[J/OL].Ann PhysRehabil Med, 2021,64(5) :e101561[2024-06-12].https://doi.org/10.1016/ j.rehab.2021.101561.
[16]ROBINEAUF,SAJA,NEVEUR,etal.Using real-time fMRI neurofeedback to restore right occipital cortexactivity inpatients with left visuo-spatial neglect: proof-of-principleand preliminary results[J].NeuropsycholRehabil,2019,29(3):339-360.
[17] ROS T,MICHELA A,BELLMAN A,et al.Increased alpharhythm dynamic range promotes recovery from visuospatial neglect:aneurofeedback study[J/OL].Neural Plast,2O17,2017: e7407241[2024-05-30].https://doi.org/10.1155/2017/7407241.
[18]MAKJ,KOCANAOGULLARI D,HUANG X.Detectionof stroke-induced visual neglect and target response prediction using augmented reality and electroencephalography[J].IEEE TransNeural Syst Rehabil Eng,2022,30:1840-1850.
[19]NAKANISHI M,WANG Y,CHEN X,et al.Enhancing detectionof SSVEPs fora high-speed brainspellerusingtaskrelated component analysis[J].IEEE Trans Biomed Eng,2018, 65(1):104-112.
[20]VOLOSYAKI,REZEIKAA,BENDAM,etal.Towards solving of the illiteracy phenomenon for VEP-based braincomputer interfaces[J/OL].Biomed Phys Eng Express,2020,6 (3):e035034[2024-06-11].https://doi.org/10.1088/2057-1976/ ab87e6.
[21] NIERULAB,SPANLANGB,MARTINIM,etal.Agency and responsibilityovervirtual movementscontrolled throughdifferent paradigms of brain-computer interface[J].JPhysiol,2O21,599 (9):2419-2434.
[22]CABRERACASTILLOSK,LADOUCE S,DARMETL, et al.Burst c-VEP based BCI:optimizing stimulus design forenhancedclassificationwithminimalcalibrationdata and improved user experience[J/OL].Neuroimage,2023, 284:e120446[2024-05-25].https://doi.org/10.1016/ j.neuroimage.2023.120446.
[23]HUYGELIERH,SCHRAEPENB,LAFOSSEC,etal.An immersive virtual reality game to trainspatial attention orientation afterstroke:a feasibility study[J].Appl Neuropsychol Adult, 2022,29(5):915-935.
[24]文冬,凡亞李,王少昌,等.基于腦機接口和虛擬現實游 戲的空間認知訓練實驗系統與驗證[J].實驗技術與管理, 2024,41(2):162-171.
[25] FORDELL H, BODIN K,EKLUND A,et al.RehAtt-scanning trainingforneglectenhanced bymulti-sensorystimulationin virtual reality[J].Top Stroke Rehabil,2016,23(3):191-199.
(收稿日期:2024-10-12)(本文編輯:張明瀾)