PL EN
PRACA PRZEGLĄDOWA
Rycina z artykułu: Wykorzystanie interfejsów...
 
SŁOWA KLUCZOWE
DZIEDZINY
STRESZCZENIE
Wstęp:
Udar mózgu stanowi jedną z głównych przyczyn długotrwałej niepełnosprawności na świecie, co podkreśla potrzebę opracowywania skutecznych strategii rehabilitacyjnych. Obecnie neurofeedback oraz interfejsy mózg–komputer (BCI) oparte na elektroencefalografii (EEG) stanowią obiecujące narzędzia umożliwiające precyzyjną i kontrolowaną neurorehabilitację.

Cel:
Celem badania była ocena skuteczności terapeutycznej systemów BCI opartych na EEG w neurorehabilitacji pacjentów po udarze mózgu, ze szczególnym uwzględnieniem ich wpływu na funkcje motoryczne i indukcję neuroplastyczności.

Materiały i metody:
Przegląd systematyczny przeprowadzono zgodnie z wytycznymi PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses). Przeszukanie pięciu głównych baz danych pozwoliło na włączenie do analizy 32 artykułów.

Wyniki:
Analiza wykazała szerokie spektrum modalności BCI, wykorzystujących głównie paradygmat wyobrażenia ruchowego w połączeniu z wirtualną rzeczywistością, funkcjonalną elektrostymulacją oraz egzoszkieletami robotycznymi, zamykającymi pętlę sensomotoryczną. Parametry proceduralne wykazywały znaczne zróżnicowanie: czas trwania pojedynczych sesji wahał się od kilkuminutowych zadań do pełnych, godzinnych protokołów. Liczba sesji była również znacznie zróżnicowana – od badań pilotażowych po intensywne cykle obej­mujące 80 sesji. W zakresie monitorowania neurofizjologicznego dominowały systemy EEG wykorzystujące 20 lub 32 odprowadzenia. Kohorty badawcze składały się głównie z pacjentów po udarze niedokrwiennym w fazie przewlekłej oraz osób zdrowych służących do kalibracji systemów. Skuteczność terapeutyczną potwierdzały statystycznie istotne poprawy w skalach klinicznych, w szczególności w skali Fugl-Meyer Assessment, oraz zmiany w markerach neuroplastyczności, takich jak supresja rytmu μ.

Wnioski:
Dowody potwierdzają, że metody oparte na BCI istotnie poprawiają wyniki kliniczne u osób po udarze. Zakres pozytywnego wpływu neurologicznego zależy od specyfiki zastosowanej metody BCI oraz charakterystyki udaru. Przyszłe badania powinny koncentrować się na standaryzacji protokołów w celu optymalizacji dawkowania terapii oraz uwzględnienia niedoreprezentowanych grup pacjentów.
REFERENCJE (44)
1.
Feigin VL, Brainin M, Norrving B, et al. World Stroke Organization: global stroke fact sheet 2025. Int J Stroke 2025; 20: 132–144.
 
2.
Siger A, Dłużyński W, Gierczyński J, et al. Sytuacja chorych po udarze mózgu w Polsce. Raport 2024. The situation of stroke patients in Poland. Report 2024. DOI: 10.13140/RG.2.2.32595.80167.
 
3.
Cioffi E, Hutber A, Molloy R, et al. EEG-based sensorimotor neurofeedback for motor neurorehabilitation in children and adults: a scoping review. Clin Neurophysiol 2024; 167: 143–166.
 
4.
Page MJ, McKenzie JE, Bossuyt PM, et al. The PRISMA 2020 statement: an updated guideline for reporting systematic reviews. BMJ 2021; 372: n71. DOI: 10.1136/bmj.n71.
 
5.
Kim MS, Park H, Kwon I, et al. Efficacy of brain-computer interface training with motor imagery-contingent feedback in improving upper limb function and neuroplasticity among persons with chronic stroke: a double-blinded, parallel-group, randomized controlled trial. J Neuroeng Rehabil 2025; 22: 1. DOI: 10.1186/s12984-024-01535-2.
 
6.
Butet S, Fleury M, Duché Q, et al. EEG-fMRI neurofeedback versus motor imagery after stroke, a randomized controlled trial. J Neuroeng Rehabil 2025; 22: 67. DOI: 10.1186/s12984-025-01598-9.
 
7.
Cha S, Kim KT, Chang WK, et al. Effect of electroencephalography-based motor imagery neurofeedback on mu suppression during motor attempt in patients with stroke. J Neuroeng Rehabil 2025; 22: 119. DOI: 10.1186/s12984-025-01653-5.
 
8.
Muller CO, Prampart T, Bannier E, Corouge I, Maurel P. Evaluating the effects of multimodal EEG-fNIRS neurofeedback for motor imagery: an experimental platform and study protocol. PLOS One 2025; 20: e0331177. DOI: 10.1371/journal.pone.0331177.
 
9.
Yuan Z, Peng Y, Wang L, et al. Effect of BCI-controlled pedaling training system with multiple modalities of feedback on motor and cognitive function rehabilitation of early subacute stroke patients. IEEE Trans Neural Syst Rehabil Eng 2021; 29: 2569–2577.
 
10.
Kern K, Vukelić M, Guggenberger R, Gharabaghi A. Oscillatory neurofeedback networks and poststroke rehabilitative potential in severely impaired stroke patients. Neuroimage Clin 2023; 37: 103289. DOI: 10.1016/j.nicl.2022.103289. .
 
11.
Afonso M, Sánchez-Cuesta F, González-Zamorano Y, Pablo Romero J, Vourvopoulos A. Investigating the synergistic neuromodulation effect of bilateral rTMS and VR brain-computer interfaces training in chronic stroke patients. J Neural Eng 2024; 21. DOI: 10.1088/1741-2552/ad8836.
 
12.
Kim MS, Park H, Kwon I, An KO, Shin JH. Brain-computer interface on wrist training with or without neurofeedback in subacute stroke: a study protocol for a double-blinded,randomized control pilot trial. Front Neurol. 2024; 15: 1376782. DOI: 10.3389/fneur.2024.1376782.
 
13.
Lin M, Huang J, Fu J, Sun Y, Fang Q. A VR-based motor imagery training system with EMG-based real-time feedback for post-stroke rehabilitation. IEEE Trans Neural Syst Rehabil Eng 2023; 31: 1–10.
 
14.
Phang CR, Chen CH, Cheng YY, Chen YJ, Ko LW. Frontoparietal dysconnection in covert bipedal activity for enhancing the performance of the motor preparation-based brain-computer interface. IEEE Trans Neural Syst Rehabil Eng 2023; 31: 139–149.
 
15.
Remsik AB, van Kan PLE, Gloe S, et al. BCI-FES with multimodal feedback for motor recovery poststroke. Front Hum Neurosci 2022; 16: 725715. DOI: 10.3389/fnhum.2022.725715.
 
16.
Mak J, Kocanaogullari D, Huang X, et al. Detection of stroke-induced visual neglect and target response prediction using augmented reality and electroencephalography. IEEE Trans Neural Syst Rehabil Eng 2022; 30: 1840–1850.
 
17.
Gangadharan SK, Ramakrishnan S, Paek A, Ravindran A, Prasad VA, Vidal JLC. Characterization of event related desynchronization in chronic stroke using motor imagery based brain computer interface for upper limb rehabilitation. Ann Indian Acad Neurol 2024; 27: 297–306.
 
18.
Li X, Wang L, Miao S, et al. Sensorimotor rhythm-brain computer interface with audiocue, motor observation and multisensory feedback for upper-limb stroke rehabilitation: a controlled study. Front Neurosci 2022; 16: 808830. DOI: 10.3389/fnins.2022.808830. .
 
19.
Mayorova L, Kushnir A, Sorokina V, et al. Rapid effects of BCI-based attention training on functional brain connectivity in poststroke patients: a pilot resting-state fMRI study. Neurol Int 2023; 15: 549–559.
 
20.
Lakshminarayanan K, Ramu V, Shah R, et al. Developing a tablet-based brain-computer interface and robotic prototype for upper limb rehabilitation. PeerJ Comput Sci 2024; 10: e2174. DOI: 10.7717/peerj-cs.2174.
 
21.
Yue Z, Xiao P, Wang J, Tong RK. Brain oscillations in reflecting motor status and recovery induced by action observation-driven robotic hand intervention in chronic stroke. Front Neurosci 2023; 17. 1241772. DOI: 10.3389/fnins.2023.1241772.
 
22.
Cantillo-Negrete J, Carino-Escobar RI, Carrillo-Mora P, et al. Brain-computer interface coupled to a robotic hand orthosis for stroke patients’ neurorehabilitation: a crossover feasibility study. Front Hum Neurosci 2021; 15: 656975. DOI: 10.3389/fnhum.2021.656975.
 
23.
Carino-Escobar RI, Rodríguez-García ME, Carrillo-Mora P, Valdés-Cristerna R, Cantillo-Negrete J. Continuous versus discrete robotic feedback for brain-computer interfaces aimed for neurorehabilitation. Front Neurorobot 2023; 17: 1015464. DOI: 10.3389/fnbot.2023.1015464.
 
24.
Zhang X, Xie L, Liu W, et al. Exoskeleton-guided passive movement elicits standardized EEG patterns for generalizable BCIs in stroke rehabilitation. J Neuroeng Rehabil 2025; 22: 97. DOI: 10.1186/s12984-025-01627-7.
 
25.
Wang Y, Luo J, Guo Y, Du Q, Cheng Q, Wang H. Changes in EEG brain connectivity caused by short-term BCI neurofeedback-rehabilitation training: a case study. Front Hum Neurosci 2021; 15: 627100. DOI: 10.3389/fnhum.2021.627100.
 
26.
Zhang W, Wang T, Qin C, et al. Vibration stimulation enhances robustness in teleoperation robot system with EEG and eye-tracking hybrid control. Front Bioeng Biotechnol 2025; 13: 1591316. DOI: 10.3389/fbioe.2025.1591316.
 
27.
Lee M, Jeong JH, Kim YH, Lee SW. Decoding finger tapping with the affected hand in chronic stroke patients during motor imagery and execution. IEEE Trans Neural Syst Rehabil Eng 2021; 29: 1099–1109.
 
28.
Winter L, Huang Q, Sertic JVL, Konczak J. The effectiveness of proprioceptive training for improving motor performance and motor dysfunction: a systematic review. Front Rehabil Sci 2022; 3: 830166. DOI: 10.3389/fresc.2022.830166.
 
29.
Dickstein R, Deutsch JE. Motor imagery in physical therapist practice. Phys Ther 2007; 87: 942–953.
 
30.
Machado TC, Carregosa AA, Santos MS, Ribeiro NM da S, Melo A. Efficacy of motor imagery additional to motor-based therapy in the recovery of motor function of the upper limb in post-stroke individuals: a systematic review. Top Stroke Rehabil 2019; 26: 548–553.
 
31.
Wang H, Xu G, Wang X, et al. The reorganization of resting-state brain networks associated with motor imagery training in chronic stroke patients. IEEE Trans Neural Syst Rehabil Eng 2019; 27: 2237–2245.
 
32.
Christakou A, Bouzineki C, Pavlou M, Stran­-jalis G, Sakellari V. The effectiveness of motor imagery in balance and functional status of older people with early-stage dementia. Brain Sci 2024; 14: 1151. doi: 10.3390/brainsci14111151.
 
33.
Hilt PM, Bertrand MF, Féasson L, et al. Motor imagery training is beneficial for motor memory of upper and lower limb tasks in very old adults. Int J Environ Res Public Health 2023; 20: 3541. DOI: 10.3390/ijerph20043541.
 
34.
Celnik P, Webster B, Glasser DM, Cohen LG. Effects of action observation on physical training after stroke. Stroke 2008; 39: 1814–1820.
 
35.
Kim T, Frank C, Schack T. A systematic investigation of the effect of action observation training and motor imagery training on the development of mental representation structure and skill performance. Front Hum Neurosci 2017; 11: 499. DOI: 10.3389/fnhum.2017.00499.
 
36.
Khan MA, Das R, Iversen HK, Puthusserypady S. Review on motor imagery based BCI systems for upper limb post-stroke neurorehabilitation: from designing to application. Comput Biol Med 2020; 123: 103843. DOI: 10.1016/j.compbiomed.2020.103843.
 
37.
Khruscheva N, Melnikov M, Bezmaternykh D, et al. Interactive brain stimulation neurotherapy based on BOLD signal in stroke rehabilitation. NeuroRegulation 2022; 9: 147. DOI: 10.15540/nr.9.3.147.
 
38.
Ma Y, Karako K, Song P, Hu X, Xia Y. Integrative neurorehabilitation using brain-computer interface: from motor function to mental health after stroke. BioScience Trends 2025; 19: 243-251.
 
39.
Seghier ML. Laterality index in functional MRI: methodological issues. Magn Reson Imaging 2008; 26: 594–601.
 
40.
Kim YK, Park E, Lee A, Im CH, Kim YH. Changes in network connectivity during motor imagery and execution. PLoS One 2018; 13: e0190715. DOI: 10.1371/journal.pone.0190715.
 
41.
Hurst AJ, Boe SG. Imagining the way forward: a review of contemporary motor imagery theory. Front Hum Neurosci 2022; 16: 1033493. DOI: 10.3389/fnhum.2022.1033493.
 
42.
Villa-Berges E, Laborda Soriano AA, Lucha-López O, et al. Motor imagery and mental practice in the subacute and chronic phases in upper limb rehabilitation after stroke: a systematic review. Occup Ther Int 2023; 2023: 3752889. DOI: 10.1155/2023/3752889.
 
43.
Jiang Y, Jessee W, Hoyng S, et al. Sharpening working memory with real-time electrophysiological brain signals: which neurofeedback paradigms work? Front Aging Neurosci 2022; 14: 780817. DOI: 10.3389/fnagi.2022.780817.
 
44.
Iadarola G, Mengarelli A, Iarlori S, Monteriù A, Spinsante S. RGB-D cameras and brain-computer interfaces for human activity recognition: an overview. Sensors 2025; 25: 6286. DOI: 10.3390/s25206286.
 
ISSN:2300-0767
Journals System - logo
Scroll to top