EEG vs. Híbrido EEG-fNIRS BCI para controle de FES em assuntos saudáveis: Um estudo aleatório cego e um conjunto de dados abertos

O que aconteceu

Entre as várias modificações da interface cérebro-computador (ICB) utilizadas na reabilitação pós-AVC, os sistemas de ICB combinados com estimulação elétrica funcional (FES) são considerados os mais eficazes. Como um passo preliminar para otimizar tais sistemas para aplicação clínica, ainda não está claro se o uso de eletroencefalografia (EEG) isoladamente versus um EEG híbrido e a abordagem funcional de espectroscopia quase-infravermelha (fNIRS) afeta o desempenho de controle em tempo real de três classes de ICB-FES em indivíduos saudáveis. Em um estudo cego randomizado, 16 voluntários saudáveis completaram cinco sessões de treinamento do BCI-FES durante três dias. Em um grupo, a FES dos músculos extensores do punho foi impulsionada por um classificador híbrido EEG-fNIRS; no outro, apenas por EEG. A acurácia da classificação, o senso de agência, a atenção e o conforto físico foram avaliados. Não foram encontradas diferenças estatisticamente significativas entre os grupos em nenhuma medida de desfecho (p > 0,05). A mediana do recordatório de três classes em tempo real foi de 53,5% no grupo híbrido e 57,3% no grupo EEG somente. A mediana do escore de agência atingiu aproximadamente 75% do valor máximo possível em ambos os grupos. A análise de simulação mostrou acurácia comparável para classificadores unimodal fNIRS e somente EEG. A seleção genética de canais baseada em algoritmos identificou C3 e C4 como os canais EEG mais informativos, enquanto a melhor colocação de fNIRS exigia otimização individual. Dentro das restrições de classificação e fusão aqui utilizadas, esses achados sugerem que a modalidade de aquisição de sinal não influencia significativamente o desempenho ou o senso de agência do BCI-FES em indivíduos saudáveis. O conjunto completo de dados EEG-fNIRS está disponível publicamente através do NITRC.