運動想象(motor imagery，MI)可以增強中風後的運動恢復，但其益處仍有爭議。腦機接口（BCI）可以對MI調製的腦功能進行瞬時和定量測量。爲了評估BCI輔助作爲MI常規康復護理的附加干預措施的效果,來自羅馬薩皮恩扎大學的Floriana Pichiorri等人在ANNALS of Neurology發文。研究者將28例住院的亞急性腦卒中患者隨機分爲2組，分別進行了1個月BCI輔助的MI訓練（BCI組，n = 14）和1個月沒有BCI輔助的MI訓練（對照組，n = 14）。訓練前後進行功能和神經生理評估，包括對上肢進行Fugl-Meyer評估(FMA)、基於靜息態EEG數據進行振盪活動和功能連接分析。
結果在BCI組中觀察到更好的功能結果。臨牀相關的FMA評分顯著增加(p<0.03)。在訓練癱瘓手的MI反應中，EEG功率譜的改變發生在雙側半球 (例如，在alpha和beta波段有更強的去同步化)。同時，FMA的改善與靜息狀態時同側半球內連通性的變化相關 (p<0.05)。總的來說，引入BCI的MI康復訓練具有康復潛力，可顯著改善患有嚴重運動障礙的亞急性中風患者的運動功能。
以運動想象(MI)形式進行的心理練習被認爲是一種增強卒中後運動恢復的認知策略。將MI應用於中風康復的基本原理是：包含運動內容的心理練習涉及控制運動執行的大腦區域。這種運動區域的反覆參與旨在影響大腦可塑性，改善功能結果。然而，運動想象的臨牀益處仍存在爭議，需要重新評估腦卒中康復中的MI訓練內容及其訓練方式。其中，一項RCT研究顯示，在強化物理治療之前，將BCI輔助治療與機器人治療相結合，在嚴重慢性腦卒中患者中具有顯著的臨牀優勢。在這篇文章中，作者假設MI（運動想象）訓練與BCI技術的結合有助於在可控條件下獲取MI內容，並有助於追蹤這種認知運動任務的長期表現。作者評估了一種用於上肢運動恢復訓練的基於MI的新型BCI項目，比較了BCI輔助MI訓練和單獨MI訓練對亞急性腦卒中患者的影響。在兩次訓練干預之前和之後都進行了神經生理學評估EEG數據記錄。還探索了一組患者在靜息狀態下的腦源連接模式的變化是否與兩種訓練模式有關。
方法：
1、實驗設計及參與者
將28例住院的亞急性腦卒中患者隨機分爲2組，實驗組接受1個月BCI輔助的MI訓練(BCI組，14例)，每週3次；對照組接受同等強度的MI訓練，但沒有BCI輔助。年齡在18歲至80歲之間。所有患者在醫療護理和康復方面(包括運動、職業和認知治療在內的強化治療)均接受了約每天3小時的中風標準治療。
2、功能和行爲評估
首先，在實驗和控制干預之前和之後使用一套特定的功能量表。主要的結果測量是手臂部分的Fugl–Meyer評估(FMA)。最小臨牀重要差異（minimal clinically important difference ，MCID）採用7點評分。其他功能指標包括國家健康研究所中風量表(NIHSS)，醫學研究委員會肌肉力量量表(MRC)的上肢部分以及肌肉痙攣量表MAS的上肢部分。對數據進行標準化，考慮基線差異。採用Mann-Whitney U檢驗分析基線時流行病學和臨牀特徵組間的統計學差異。採用Wilcoxon配對檢驗分析兩組訓練前和訓練後第一和第二結果測量指標的變化。兩組間療效參數的變化採用t檢驗(獨立變量)。通過相對風險（relative risk）分析檢查患者獲得MCID作爲主要預後指標(FMA評分)的概率。
最後，使用NASA TLX（一種在BCI應用中被用來衡量效率的工具，投入的成本與任務執行的精確性有關）分析與兩種訓練模式相關的主觀工作量。對NASA TLX評分採用重複測量方差分析(ANOVA)分析組間和組內差異，以組(BCI和CTRL)爲自變量，以訓練session(第一和最後)爲因變量。顯著性閾值設置爲p＜0.05。
3、神經生理學評估
作爲臨牀試驗的一部分，通過高密度腦電圖（EEG）和單脈衝經顱磁刺激(TMS)進行廣泛的神經生理評估。
3.1數據採集
EEG採集：
通道61導，採樣率100Hz，廠家Brain Products。訓練前後均採集腦電數據。訓練包含2個任務：任務A包括想象一個持續的抓握運動，而任務B要求手指持續的完全伸展。任務A和任務B在兩次MI干預(BCI和CTRL)期間進行訓練。在休息試驗中，患者只是被要求觀察屏幕上光標的移動。命令序列隨機化，每個session分別包括15±1次休息和15±1次MI試驗，每個試次持續9s，試次間間隔1.5s。另外，在休息期間採集5分鐘的閉眼靜息態EEG數據。
TMS MEPs採集：
MI參與運動系統並增強運動皮層的興奮性，這些可通過TMS進行測量。此外，MI的動覺類型可增加運動誘發電位（motor evoked potential ，MEP）的波幅，這與執行MI的能力有關。因此，在MI任務期間實施TMS，通過MEP的波幅改變來判斷患者對任務的執行情況。
TMS在訓練前進行，並且在腦電記錄的48小時內。經顱磁刺激是由實驗者在任何給定的指令(休息或MI任務)後大約2秒後進行的。通過Ag/AgCI電極記錄第一塊骨間背側肌肉（first dorsal interosseous，FDI）的肌電圖活動。在最佳位置誘導想象手的FDI肌肉產生MEPs。由於運動障礙的嚴重程度，某些患者不能誘發患手的MEPs，在這種情況下只對未患手進行MI。採用t檢驗分析與MI任務相關的MEP振幅增加的組間差異。28例患者中23例可以使用經顱磁刺激。23例患者中，9例在受損側FDI肌有記錄的MEPs (BCI組3例，CTRL組6例)。
3.2數據分析
功率譜密度分析（Power Spectral Density Analysis）。EEG降採樣爲100Hz，帶通濾波(1--45hz)，採用獨立成分分析去除眼眼動僞跡。將預處理後的腦電圖信號進行分段，將每次MI和休息試驗的最後4秒作爲感興趣的時間段。採用全腦平均參考。利用Welch方法計算每個通道在任務EEG數據和休息EEG數據的PSDs。根據每個被試alpha頻譜的頂點定義其個體alpha頻段（Individual alpha frequency IAF; 9.45 6 0.54Hz)，再根據IAF去定義其他頻段：theta (IAF=-6至-2Hz)、alpha (IAF=-2至+2Hz)、beta1 (IAF=2至11Hz)、beta2 (IAF=11至20Hz)和gamma (IAF=20至35Hz)。計算每個頻段內的PSD均值，然後爲每個患者的數據集生成PSD統計圖，對於患手和未患手進行的MI任務，每個通道和頻段的MI與rest PSD值之間進行單被試統計比較(獨立樣本t檢驗)。由於任務A和B引發的空間和頻率模式之間的相似性（即頭皮感覺運動區域的功率譜失同步），因此將任務A和B的數據彙總起來以進行進一步分析。在發生不同步的情況下（即功率降低），測試返回負t值；在同步情況下（功率增加），測試返回正t值。
組間分析：採用獨立樣本t檢驗(顯著性水平爲0.05)，評估每個患者(以重複爲例)前後PSD圖譜組間(BCI和CTRL)差異。在這個分析中，多重比較的Bonferroni校正被用於避免I型錯誤。
組內分析：爲了分析BCI訓練期間記錄的腦電圖數據，對每個病人分別進行早期(第二階段)和後期(訓練最後一週的階段)的識別。將任務A和任務B中MI的在線腦電圖數據按上述步驟進行預處理。相對於MI和基線epoch的PSD值在5個頻段內被計算和平均。採用單尾配對樣本t檢驗(顯著性水平p<0.05)比較腦電圖各通道各頻段早、後期的負t值(去同步化)。包括受損半球的中央和中央頂葉通道，以強調去同步化模式的強化。多重比較採用FDR校正。
3.3靜息狀態的連接
採用有效連接估計方法來描述靜息條件下的皮層網絡屬性(靜息狀態)。部分有向相干性(partial directed coherence，PDC)是一種完善的、完整的多變量頻譜測量，被用作有效連通性的測量。此研究採用了PDC的平方公式，進一步保證了其準確性和穩定性。從一組BCI (11名)和CTRL (9名)患者中，選取61個EEG通道中的51個通道計算每5個頻段的PDC值。
用PDC矩陣表示的腦連接網絡，然後用圖論方法進行檢驗，以提供描述網絡拓撲性質的綜合測度，用兩個指標概括了主要的網絡特性：密度和加權密度。
網絡密度是網絡一般的屬性，定義爲有效連接數除以可能連接總數：
加權密度指數是網絡連接的平均值，其計算方法是將所有顯著PDC值的值加起來除以所有顯著連接數L。這個指數被用來描述半球內估計網絡中可能的與訓練相關的變化。分別計算受損半球和未受損半球的加權密度。加權密度的定義：
爲了使相關測量結果保持一致，將BCI組和CTRL組半球權重的變化表示爲前後狀態的變化百分比：
然後採用描述性統計——Pearson相關性(p＜0.05)，來確定在實驗(BCI)和控制(MI)干預中，加權密度和FMA有效性之間是否存在顯著正相關(單尾檢驗)。
大腦半球之間連接的變化與中風後的運動功能恢復有關，從而進行了大腦半球之間的連接(IHCs)分析。假設是IHC (PDC)值增加的變化與提出的BCI訓練干預有關。因此，對每個組進行單尾配對樣本t檢驗(p<0.05)；進行FDR校正 (BCI和CTRL)，以確定在實驗(BCI)和對照組(單獨MI)中，是否能檢測到每個估計連接值的顯著差異(即PDC增加)。因此，爲每個組和頻段生成1個相鄰矩陣，提取訓練(後vs前)顯著“增強”的IHCs數量。
4、實驗組：BCI輔助運動想象訓練
一個專用的BCI原型被開發來輔助BCI組的MI訓練，有一名治療師，他通過一個共同的感覺運動反饋界面(即屏幕上光標的運動)接收關於患者感覺運動節律調節的連續反饋。通過一個專門開發的視覺仿生界面，患者可以獲得成功想象的反饋。治療師會持續指導患者，並在線監測其心理活動和肌肉放鬆(圖1)。
BCI特徵提取。將腦電數據進行全腦平均參考，並劃分爲1秒的時間段，並使用分辨率爲2Hz的最大熵算法進行頻譜分析。同時提取並分析了0-60Hz內的所有可能特徵。從每個時間段提取特徵，並根據實驗條件（MI和靜息）進行標記。使用標記的時間段，計算係數R2（目標占信號幅值總方差的比例），以確定在2種情況下每個特徵的值的顯着差異。在此過程結束時，將R2值編譯到具有頭部地形的通道頻率矩陣中，並進行評估以確定最具識別性的特徵集。
相關的控制特徵由一位神經生理學專家選擇，他了解用於評估患者執行MI任務能力的程序。這些電極只分布在受損的半球，在典型的對感覺運動節律調節的EEG頻率中顯示出去同步模式。因此，通過BCI輔助訓練，目的是加強個體的腦電圖反應模式，這些反應模式與對側手的運動想象相關的生理激活最爲相似。
5、對照組：單純運動想象訓練
MI訓練項目(沒有BCI輔助)作爲控制條件(CTRL組)。在一名合格的研究治療師的監督下，患者被要求想象與基於BCI的MI訓練中相同的動作(抓握和手指伸展)，實驗條件與BCI組相同。
結果：
1、基線差異
在基線時，兩組在人口統計學、臨牀患者特徵或功能指標方面均無顯著差異。此外，分析未受損的手部MI(未受損的FDI肌肉)的MEP振幅(以百分比增加表示)，顯示組間無顯著差異。表明BCI組和CTRL組在基線時同樣出色地完成了所需的MI任務。
2、功能結果
從基線（pretraining assessment; PRE）到結果評估(post-training assessment; POST)，BCI組和CTRL組的平均FMA、MRC和NIHSS值均有顯著改善。不管是否進行MI訓練，這種改善（平均MAS值除外）都是可預測的。
在統計分析中，BCI組的主要療效指標FMA的有效性顯著高於CTRL組(44±34.7 vs 19.8±19.8)；p = 0.03；如圖2所示，在二級指標MRC(BCI組:36.8±24.4；CTRL：12.4±6.2；和NIHSS (BCI組：11.5±6.1；CTRL：4±4.3；p = 0.0009)的有效性也得到了類似的結果。此外，FMA獲得MCID(7分)的概率BCI組明顯高於CTRL組(分別爲11分和3分)；relative risk= 33.7，95%置信區間= 1.2-10.3，z= 2.4, p= 0.01)。
圖2:兩組臨牀結果測量
3、運動想象BCI訓練
所有患者都能正常使用BCI系統，從第二次(66±25.7%)到最終(65.1±24%)BCI訓練期間(t檢驗，p> 0.05)的平均表現無顯著變化。比較分析(單尾配對樣本t檢驗；負t值的顯著水平(p< 0.05)，反映了在早期和晚期訓練階段與MI（運動想象）任務相關的去同步化模式，並在腦電圖通道的每個頻段進行BCI控制(中央和中央頂葉電極)。只有beta頻段有顯著差異(table 2)。
對NASA TLX得分進行重複測量方差分析，得到group因素的影響顯著((F1,26=6.4561，p=0.01737)，表現爲BCI組的得分高於CTRL組。session的主效應和二者的交互效應差異不顯著。
4、神經電生理學結果
4.1腦電信號振盪模式。如圖3(左面板)所示，BCI組和CTRL組在訓練前下患(癱瘓)手MI相關的去同步活動在任何頻段均無顯著差異。相比之下，在訓練後的條件下，與CTRL組相比，在alpha和beta中，BCI組的去同步現象更強(p<0.05，經Bonferroni校正)。
這些顯著差異僅與同側半球的中央頂葉(例如，CP5和CP3電極；如圖3，左面板，下一行)和中央中線(Cz電極)的alpha頻段有關。在較高頻率下(beta1)，這些差異仍主要發生在同側半球(C1, CP1)，但也發生在C2(對側半球)和Cz電極(見圖3，左圖，下行)。
圖3:與受損手(左側)和未受損手(右側)強直性抓握運動圖像相關的頭皮統計地圖。
與在受損手的MI任務中觀察到的情況相似，未受損手的MI任務在訓練前沒有顯著差異。而在訓練後的情況下，BCI>CTRI僅在對側半球(C4和FC2電極) alpha和beta頻段有顯著差異（p<0.05，Bonferroni校正) (見圖3，右圖，下一行)。
4.2腦功能網絡結果。
首先，兩組訓練前後(獨立樣本t檢驗)和組內(配對樣本t檢驗)差異無統計學意義。也就是說，基本的拓撲網絡特徵(即節點和邊的數量)在干預組和對照組中是一致的。然後，分析關注半球間連接，測量加權密度指數，並檢測到△weightAH之間的顯著正相關，FMA量表在BCI組的顯著性：beta1 (Pearson correlation coefficient R=0.568, p=0.034)，beta2 (R=0.604, p=0.024)，gamma (R=0.609,p=0.023)。同樣的指數，計算未受損的半球(△weightUH)，在任何腦電圖頻段沒有顯著聯繫。在CTRL組中未觀察到顯著相關性(△weightAH和△weightUH)。注意到，訓練後的IHC模式隨着BCI和CTRL組振盪頻段的變化而變化。如圖4所示，BCI組在訓練後提取的增強IHC的數量（經單尾配對樣本t檢驗，訓練後PDC值顯著升高的連接數）在beta1和beta2頻段內超過了原假設網絡的估計值，而CTRL組在theta和alpha帶出現這種模式。
圖4:BCI組（上圖）和CTRL組（下圖）靜息態功能連接的統計可視化。橙色代表半球連接[IHC]，勃艮紅代表其他
討論
該試驗性RCT強調了主要功能結果測量指標FMA(上肢切面)的顯著改善，以及由基於腦電BCI系統的手部MI首次應用於單側亞急性卒中患者。這種訓練加強了腦電圖感覺運動振盪活動的去同步，當想象癱瘓的訓練手時，受損半球會有更多的參與。
功能結果討論，BCI系統旨在爲患者(和治療師)提供一種控制和輔助MI任務的方法，並促進患者堅持純粹的心理練習，這種練習帶有豐富的視覺反饋，與想象內容一致。在這種情況下，手臂FMA評分的臨牀顯著增加能充分表明當MI實踐嵌入閉環腦卒中範式時，嚴重運動障礙的亞急性腦卒中患者可從這種運動想象實踐中獲益。BCI驅動的MI干預的主要元素是，它通過以病人癱瘓手的閉合或張開的視覺表現形式提供反饋，從而建立MI任務的在線、積極的獎勵輸出。大腦任務與其視覺表徵之間的這種時間鎖定的聯繫，是通過同域性大腦活動自願調節的。因此，在MI相關的神經活動的調節和感覺(視覺)後果之間的外源性的明確聯繫是毋庸置疑的。
作爲標準物理治療的附屬，BCI和MI的聯合臨牀效益並不侷限於FMA (上肢)；一般臨牀結果量表也有所改善。作者將後者歸因於BCI輔助訓練在促進病人堅持完成任務方面的積極作用，而這反過來又會積極影響病人對物理康復治療本身的反應。使用BCI輔助的MI訓練被認爲比單獨的MI訓練要求更高——這一差異僅在整體得分上顯著(即，在單一NASA TLX區域中未觀察到組間顯著差異)。這一發現可能反映了BCI患者自發地、更大程度地參與了BCI，從而解釋了BCI對康復的影響。
臨牀效應方面，在訓練期間，受試者對工作量的主觀感知保持穩定，這證實了BCI輔助干預被卒中患者很好的接受。然而，基於BCI的干預措施與複雜的多感覺反饋相結合的方法在多大程度上適合於老年人（通常是認知障礙性中風患者）還未可知。目前試點RCT未選取的腦卒中患者樣本(其排除標準僅爲嚴重神經心理缺陷)是評估實驗干預的相關因素。所產生的臨牀效益是否值得在工作量方面的成本仍有待於更大規模的對照研究來確定，這些研究納入了標準化任務相關實踐強度的技術，這在測試新的治療干預的有效性時是至關重要的。
有報道稱，特定任務的訓練可以誘發中風後上肢運動功能的長期改善(從介入治療起長達6個月)。作者推測，相對於開環條件下的MI實踐，基於BCI的MI促進了運動性能的長期保持，恢復運動功能的持續性需要在後續研究中進行評估。
神經電生理結果討論：
在實時神經反饋引導的MI訓練中，健康受試者的事件相關感覺運動振盪的側性增強。作者觀察到受損半球的恢復主要涉及非主要運動相關區域。雖然MI激活皮層和皮層下區域的大網絡，但MI期間M1的激活範圍和大小各不相同。在基於MI的BCI任務和基於實時功能磁共振成像的神經反饋訓練中，MI產生的信號的貢獻也受到了質疑。未經訓練、未受損的手的圖像也引起了明顯更強的感覺運動節律去同步化，在BCI組的對側中央(和額中央)區域達到峯值(見圖3)，這與M1活動相一致。根據先前的觀察，單側MI訓練的學習效應可以轉移到未經訓練的對側肢體，未經訓練的手的MI反映了我們的中風患者在MI（運動想象）期間的M1活動。
一些影像學研究已經報道，中風後大腦中動脈區域的重組涉及廣泛的網絡，包括同側半球和對側半球的主要和非主要運動區，特別是在恢復的早期階段。這些可塑性改變的代償性或恢復性性質及其與功能恢復的關係很大程度上取決於病變的大小。在這項研究的大多數患者中，中風的損害可能涉及主要運動區(M1)的節下部分和M1下的束(和運動前背皮質)，由運動障礙的嚴重程度和受損上肢的可記錄MEPs的缺失(23例中的14例)所示。基於這些條件，BCI促進了感覺運動區域(同側頂葉區、內側運動前區和輔助運動區)的活動是合理的。而不是在MI期間被刺激的M1，這意味着BCI組較好的臨牀結果是由代償性改變而不是M1活性的恢復所介導的。
作者強調靜息狀態腦網絡研究的探索性是很重要的。作者推測，訓練後BCI組休息時和僅在beta範圍頻率時IHC值的增加(見圖4)反映了半球間更高的耦合，這與BCI干預促進腦卒中半球的選擇性參與有關。在CRTL組中，觀察到的低頻率振盪中IHC值的增加仍不明確。一些推測的解釋來自於這樣的假設：在開環條件下的MI訓練可能偏向MI性能的個體差異。這種差異性可能導致了IHC增強的(小規模)羣體模式，這代表了手部MI的其他成分，如注意力集中和/或不同的圖像內容。
總結
本研究在一項亞急性腦卒中患者的隨機對照試驗中，評估了BCI輔助運動想象作爲常規康復護理附加干預的效果，對BCI輔助運動想象進行康復治療進行了定性和定量的分析，證實了BCI技術在輔助運動想象實踐中的康復潛力。通過臨牀評估在康復診所的初步研究表明，低成本技術(如基於腦電的BCI)可以被開發來更有效地提供基於MI的干預，試點RCT的臨牀益處主要可歸因於運動想象誘導的運動系統代償性改變，前提是BCI介入可增強對癱瘓手部運動的心理演練。
原文：Brain–Computer Interface Boosts Motor Imagery Practice during Stroke Recovery
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