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要約

慢性脳卒中患者の保険付きリハビリテーションは、一般的に期間限定です。歩行関連の運動課題による脳活動の画像診断に基づく研究は、改善された結果を測定し、オーダーメイドの治療の延長を正当化するためのバイオマーカーの確立につながる可能性があります。新しい磁気共鳴対応の可変抵抗フットモーションデバイスと、機能的磁気共鳴画像法中に使用するためのプロトコルが提示されます。

要約

脳卒中による神経学的障害は、歩行に影響を与えるものを含む、長期的な運動障害を引き起こす可能性があります。ただし、脳卒中後の広範なリハビリテーションは通常、時間制限があります。追加の理学療法から有意義な利益を得る可能性のある患者を特定し、改善を示すための予測バイオマーカーを確立することは、患者の生活の質を向上させるために重要です。患部の神経可塑性リモデリングの検出と、適切な運動課題の実行中に興奮する活動パターンの変化は、慢性的な脳卒中の回復に貴重な影響を与える可能性があります。このプロトコルでは、デジタル制御された磁気共鳴対応足誘導ロボット デバイス (MR_COFID) を使用して、機能的磁気共鳴画像法 (fMRI) 中に歩行障害を持つ脳卒中の影響を受けた被験者に軌跡をたどるパーソナライズされた足運動課題を提示する方法について説明します。この課題では、視認メトロノームに従いながら、背屈と足底の屈曲方向の両方で被験者の強さに合わせて調整される双方向の抵抗力に対して足の屈曲が行われます。fMRIは、内因性デオキシヘモグロビンを造影剤として非侵襲的に使用し、検査中の活動期と休息期の間の血中酸素濃度依存性(BOLD)変化を検出します。定期的な検査を繰り返すことで、課題遂行中の治療関連の変化を興奮パターンで検出することができます。この技術を使用すると、脳卒中患者に現在提供されているものを超えて、個人がリハビリテーションから利益を得る可能性を示す可能性のあるバイオマーカーを特定および測定するためのデータが提供されます。

概要

脳機能的および構造的イメージングから導き出された定量的指標の使用は、臨床スコアを評価するよりも脳卒中治療の進行を追跡し、結果を予測するのに有用かつ効果的である可能性があり、これらの定量的指標は、個別化された治療計画の設計と改善に役立つ可能性があります1,2。運動トレーニングを神経活動の測定可能な再編成および/または運動機能の改善に関連付ける効果的でパーソナライズされた戦略を開発することは、依然として困難です。以前の研究では、慢性脳卒中の影響を受けた患者における機能的ニューロイメージング法と脳マッピングがそのような変化をどのように示すことができるかについての洞察が開発されました3,4,5,6,7,8。手の握り方(患者の自給自足と生活の質の鍵)に関連する脳機能の調査は、この技術が、対応する神経活動の地形パターンの評価と機能の回復を通じて、歩行関連の足の動き制御にも適用できると期待されています。MRIに基づく損傷の機能マップを組み込むことは、臨床評価9よりも正確に神経学的欠損を特徴付けるのに役立つ可能性があり、ロボットデバイスの使用は従来のパラダイム10よりも脳の回復に効果的であると仮定されています。機能マップは、システムのどの部分が機能しているかについての洞察を提供し、それによって臨床観察からは明らかではない情報を提供することができる11。脳卒中患者に対するMRIによる足の動きと筋力リハビリテーションの成功は、他の神経学的疾患を持つより広範な集団に対するMRI指標に基づく個別化治療戦略の開発を促進するでしょう。

ここで紹介する研究では、fMRIスキャン中にMR対応の足誘導ロボットデバイス(MR_COFIDまたはフットデバイス)を使用して、脳卒中後の運動技能トレーニングが脳機能に及ぼす影響を調べる方法について説明します。この抵抗制御フットデバイスの開発の動機は、脳卒中患者の足の動きのリハビリテーションに対する重要なアンメットニーズでした。在宅研修やオフィス研修、MRによる研修活動の反応モニタリングに適したシステムを構築することで、研修と評価の両面で従来の制約を解消する統一的なアプローチが生まれます。

このMR_COFID(図1A)は、以前の磁気共鳴適合手誘導ロボット装置(MR_CHIRODv2)8,12を適応させたもので、これは、電気レオロジー流体(ERF)アクチュエータを使用して、被験者がハンドル機構をつかんで握ることに応答して動的に制御された抵抗力を提供するものである。ERFアクチュエータ(図1B)は、流体が充填された双方向ピストンで、ピストンの一方の側のERFがピストンの動きによってチャネル内の一対の電極間を流れ、流体がピストンの反対側に戻されます。電極に高電圧(HV)を印加すると、非導電性のシリコーンオイル中の粒子が整列して機械的に結合するため、流体の粘度とデバイスの運動抵抗が増加します。ハンドグリップ装置では、アクチュエータはグリップハンドル、加えられた力を測定するためのロードセル、およびハンドルの変位を測定するための光学エンコーダに直接結合されています。新しいフットデバイスは、クランクスライダー機構を使用して、グリップデバイスの直線的な動作を背屈と足底屈曲における足の角変位に変換します(図1C)。ERFアクチュエータからの抵抗力は、足首関節の抵抗トルクにほぼ比例して変換されます。ペダルのクランク運動は、メインアクチュエータの軸に垂直なベクトルを中心に対称であるため、クランク角度とその正弦が小さな角度でほぼ等しいという近似を利用します。ERFによって加えられるのは抵抗力のみであるため、システムは本質的に安全です。アクチュエーターは積極的に足を押したり引いたりすることができず、被写体の動きが止まると力はゼロになります。フットデバイスの最大足底屈曲は35°で、最大背屈は18°です。これらの値は、通常の歩行および非体重負荷状態13,14における足の可動域内にあり、他の研究15で使用された値とほぼ同じであり、予備試験中に、脳卒中被験者の損傷した側の可動域を満たすか、またはそれを超えることがわかった。線形角伝達機構。オリジナルのグリップデバイスと追加のフットモーションメカニズムは、MRの安全性のために非鉄材料(プラスチック、アルミニウム、真鍮)で構成されていました。

ERFアクチュエータは、流体の粘度を変更するために、磁気ではなく可変の電界を使用しているため、MRスキャナの磁場の影響を受けません。ERFアクチュエータは、同軸HVケーブルのシールド導体に接続された円筒形の銅シェルに囲まれています。このケーブルは、MRスキャナーのファラデーケージの貫通パネルに接地されています。これにより、アクチュエータに印加される可変電圧による潜在的な無線周波数ノイズがスキャナーに影響を与えるのを防ぎ、スキャナーの可変磁場がケーブルに電流を誘導してERF粘度を変化させるのを防ぎます。HVケーブルは、ペネトレーションパネルの外側からHVアンプまで続いています。同軸MHV(ミニチュア高電圧)コネクタが使用されており、最大4kVの電圧を伝送する際の安全性が向上します(図2)。

光学式エンコーダーとロードセルの別々のケーブルには、ペネトレーションパネルにも接地されたシールドがあり、その信号(特にエンコーダーチャンネルからのデジタル信号)がスキャナーや低電圧ロードセルの出力に影響を与えるのを防ぎます。ペネトレーションパネルの外側にあるシールドケーブルと接地ケーブルは、データを集録(DAQ)モジュールに伝送します。温度補償されたホイートストンブリッジを使用するロードセルの出力は、DAQのアナログ入力端子に接続された計装アンプによって増幅され、1,000倍の増幅率を提供します。

DAQモジュールは、Luaスクリプト言語(Supplemental Coding File 1)を使用してファームウェアを実行します。DAQモジュールにロードされたスクリプトは500 Hzのループレートで実行され、モジュールはエンコーダと増幅ロードセル信号を読み取り、センサの読み取り値を長さと力の値に変換し、それらをメモリレジスタに保存して、mファイルユーザインタフェース(UI; 図3)ホストラップトップ(補足コーディングファイル2)。ホストラップトップは、必要に応じて、背屈と足底屈、閉ループコントローラパラメータ、およびエンコーダリセットコマンドの目標力値をDAQモジュールの追加メモリレジスタに送信します。DAQスクリプトは、ペダルの運動方向を検出する制御ループを実行して、どの力(背屈と足底屈)が加わるかを決定します。次に、測定された力の値と目標の力の値の差に比例した出力電圧を、0 Vと4 Vで囲み、これがHVアンプの許容入力範囲です。ERFは、印加された電界の大きさに反応します。電圧を逆にしても、非通電(電界なし)流体の粘度を下回ることはないため、DAQ出力は最小0 Vに制限されます。DAQはアナログ電圧を量子化(12ビット分解能)およびサンプリング(500 Hz)するため、HVアンプへの階段状に出力され、各ステップでの急激な変化によりHV出力に高周波成分が発生する可能性があります。HVアンプの信号帯域幅は35kHzと8kHzと小さかったので、スキャナで検出可能なRFノイズが発生する可能性を減らすために、DAQ出力には約900Hzで-3dBの周波数を持つ1次RCフィルタを使用しているため、高い周波数はほとんど排除されています。さらに、フットデバイスは、ベッドの足元近くのスキャナーの穴の外側に配置されているため、デバイスセンサー、アクチュエーター、およびスキャナー間の相互作用がさらに最小限に抑えられます。このアンプは、ゲイン1,000V/V、ピーク出力4kVで、ERFギャップ全体に最大4kV/mmの電界を生成します。ERF流体の絶縁破壊電圧はベンダーから報告されていませんが、粘度やその他のパラメータはこのレベルまで説明されています。ERFシリンダーは、完全に通電され、目標速度で移動すると、200Nをわずかに超える力を発揮することができます。コンロッドがペダルと結合するモーメントアームの長さは56mmで、最大トルクは約11.2Nmです。これは、足の麻痺のある被験者には十分すぎるほどです。しかし、強くて健康な被験者には圧倒されてしまうことがあります。ハードウェア コンポーネントは、 資料の表に記載されています。

フットデバイスの使用は、以前のハンドグリップデバイス3,4,5,6,7,8,16およびその他の作業11,17,18で開発されたトレーニングおよびテストパラダイムに基づいています。発表時点では、このデバイスは、足に関連する欠損を持つ慢性脳卒中被験者に使用され、MRイメージングと定量的パフォーマンス評価の両方を通じて治療による神経可塑性変化を研究しました。

以下のプロトコルで説明するように、スキャンを受ける被験者はスキャナーベッドに仰向けになり、頭部はスキャナーのヘッドコイル内に固定され、スキャナーのアイソセンターに配置されます。フットデバイスは、被験者のテストされた脚がまっすぐになり、足がデバイスの対応するペダルに縛り付けられるように配置され、所定の位置にロックされます。このように、足首を曲げても、デバイスを押したり引いたりして、コイル内のヘッドの位置がずれることはありません。ミラーフレームは被験者の目の前に配置されており、被験者は運動課題の指示と視覚的な手がかりを表示する投影スクリーンを見ることができます。

タスク中、被験者は休憩時間中に「+」記号を表示するか、テスト中に視覚的なメトロノームを表示し、1つの円が画面(ターゲット)上で上下に移動し、デバイスのフットペダル位置(カーソル; 図4)。被験者は、ターゲットの動きに密接に従うように求められます。目標速度は、デバイスの非通電粘性反力(粘性力は速度の増加とともに増加する)が、任意の被験者がそれを克服するのに十分に低くなるように決定され、コンピュータ制御の下で増加する力が加えられます。

ロボット工学は簡単に展開でき、さまざまな運動障害に適用でき、測定の信頼性が高く、高強度のトレーニングを提供する能力があります10。このERFベースのデバイスは、デジタル制御された抵抗力を被験者に供給し、このデバイスは、非鉄/非磁性コンポーネントと組み合わせるとMRセーフであり、接地およびシールドされた電子機器12の使用によりMRと互換性があります。関連機器と比較して、携帯性が高く、比較的簡単に使用できるという利点があります。つまり、臨床環境でも自宅でも使用でき、移動や臨床施設に関連する費用をかけずに定期的な治療を行うことができます。このデバイスは、足底屈曲と背屈にコンピューター制御の時間変動抵抗を生成することで、患者固有のリハビリテーションルーチンの作成を容易にし、したがって、市販のリハビリテーションデバイスの分野のギャップを埋めることができます。

他の研究装置は存在しますが、さまざまな理由で現在の研究には適していませんでした。一部のデバイスは静的で、被験者の可動域(RoM)ではなく、等尺性19に適用される力を測定します。弾性ベースのデバイスは、RoM上の一定の抵抗ではなく、変位の増加とともに増加する力を適用し、力のレベル20,21,22を変更するために手動で調整する必要があります。固定重量と重力荷重15,23の使用は、足底屈曲と背屈のための荷重または異なる荷重のコンピュータ制御を可能にしません。空気圧装置24,25,26はテスト間の力の変動とRoM全体での一定の力を許容する。ただし、バルブはスキャナーから離れた場所に配置する必要があるため、一般的に、このデバイスは足の方向を変更するときに足底屈曲力と背屈力をすばやく切り替えることができず、ERFアクチュエータの周波数応答機能を備えていません。電磁モーターは、スキャナー環境で27を使用することができますが、MRの安全性と互換性を維持するためにメカニズムを十分に拡張することによってのみ、携帯性が制限され、モーターコンポーネントのいずれかがボアに近づきすぎた場合の事故のリスクが高まります。油圧28は、異なる力レベルで双方向にすることができますが、コンプレッサ/ドライバ(通常はMRと互換性がない)がボアから離れている必要があるため、携帯性と周波数応答が制限されるという点で、電磁モータの使用と同様の課題があります。油圧はERFシステム29と組み合わされているため、システムはエンドエフェクタ(フットまたはグリップデバイス)をバックドライブし、等尺性抵抗を提供できます。ただし、この機能は本研究では必要ではなく、MRに適合しない油圧モーターを使用する代わりに追加されました。

フットデバイスは、以下を可能にする機能の組み合わせを提供します:長期間にわたる正確で一貫した治療的フットコントロールエクササイズ。被験者の現在の運動能力の測定と、リハビリテーションが進行するにつれてのタスク難易度の調整。足底屈曲と背屈の両方で加えられる力のリアルタイム制御と独立した調整。手動調整のための中断のない抵抗力のリモートコントロールと調整。MRの安全性と互換性。

プロトコル

すべての実験は、マサチューセッツ総合病院の治験審査委員会によって承認され、アティノウラ・A・マルティノス生物医学イメージングセンターで承認されたとおりに実施されました。匿名化されたデータの使用と共有について、被験者の同意が得られました。

注: 現在の研究では、選択基準は次のとおりです: (1) 右または左の片麻痺 ≥6か月前に発生した虚血/ MCA脳卒中による脚の動きが残っている。(2) 機能的歩行カテゴリー (FAC) スコア30 の 4-5 (被験者は、階段/凹凸のある表面をナビゲートするためにアシスタントと一緒に、またはアシスタントの助けを借りずに歩行します)。(3) 国立衛生研究所脳卒中スケール (NIHSS)31 スコア 5-14 (軽度/中等度)。(4)5分間立ち、10m歩く能力。(5) 登録時の年齢が18歳以上80歳以下である。最初のテストに続いて、被験者が麻痺した足でペダルを少なくとも5°動かすことができることを確認することを含む追加の基準が含まれていました。人口統計、脳卒中の危険因子、理学療法/作業療法の期間、急性期の入院期間、薬物使用、併発感染症、および合併症に関するデータが収集されました。

1. 被験者の選考と準備

  1. 募集中に、潜在的な被験者と会い、麻痺した足でデバイスのペダルを動かす能力をテストします。
    1. 各被験者の足がデバイスのフットペダルにフィットしているかどうかを確認します。足が小さい被験者は、MRセーフなスニーカーまたは同様の靴を履いたときの足のフィット感をテストしてください。
    2. デバイスに通電していない状態でペダルを少なくとも5°の可動域で動かすのに十分な力を発揮できない被験者は、研究から除外する必要があります。.
  2. 到着前に、事前スクリーニング中に必要と判断された場合は、テスト済みの履物を持参するように被験者に指示します。被験者の情報を記録し、機関のプロトコルに従ってインフォームドコンセントを取得します。
  3. 各テスト日に、MR施設ポリシーで指定されている禁忌について被験者をスクリーニングします。刺激や灼熱感の可能性のある入れ墨のある被験者の場合、署名入りの免除、およびその他の施設固有の免除を取得します。
  4. 被験者に施設承認のガウン/ズボンに着替え、スキャナールームに呼ばれるのを待つように指示します。対象者の所持品は施設の方針に従って保管してください。必要であると判断された場合は、被験者に履くように指示してください。

2. 抵抗制御フット装置のセットアップ

注: ステップ 2.1 から 2.3 の完了は、被験者が到着する前に行うことをお勧めします。

  1. MRIサポートルームでのセットアップ
    1. DAQモジュールが取り付けられたHVアンプユニットを、ペネトレーションパネルの近くの床に置きます。AC電源コードを壁のコンセントに差し込み、HV同軸ケーブルをHVに差し込みます amplifier端子とペネトレーションパネルのMHV同軸プラグに、センサーケーブルをペネトレーションパネルの対応するプラグに差し込みます。HVの主電源スイッチをONにします amplifier。
    2. USBケーブルのUSBBプラグをDAQモジュールに差し込み、ケーブルのUSBAプラグをUSBリピーターケーブルに差し込みます。MRIサポートルームからMRI制御室にUSBリピーターケーブルを敷き詰め、必要に応じて粘着テープで床に固定することで、スタッフや施設内を被験者が移動しないようにします。
    3. スキャナールームプロジェクターをアクティブにします。
  2. MRI制御室でのセットアップ
    1. フットデバイスホストラップトップをMRIスキャナーインターフェースに隣接して置き、電源を接続してラップトップの電源を入れます。MATLAB アプリケーションを起動し、ユーザー インターフェイス (UI) プログラムを読み込みます。
    2. MRIスキャナーボタンボックス/トリガー信号USBケーブル、スキャナールームプロジェクターケーブル、およびUSBリピーターケーブルをラップトップに差し込みます。
    3. 以前に設定していない場合は、メインウィンドウがラップトップのメインウィンドウの右側にあるプロジェクタースクリーンに拡張されるように、ラップトップモニターの設定を調整します。マウスポインタをラップトップのメインウィンドウの右側から移動し、プロジェクタ画面の視野に移動することを確認します。マウス ポインターをメイン ウィンドウに戻します。
      注意: トリガー信号とプロジェクターケーブルの形式は、施設によって異なる場合があります。ビデオアダプターまたは同様のユニットが必要になる場合があります。
  3. スキャナールームでのセットアップ
    1. スキャナーテーブルがスキャナーボアの完全に外側にあり、完全に下がっていることを確認します。
    2. ヘッドコイルをスキャナーテーブルの対応するスロットに取り付けます。コイルの上部を取り外し、横に置きます。スキャナーテーブルのクッションとヘッドコイルの下部を病院のベッドシーツで覆います。
    3. プロジェクタースクリーンをスキャナーテーブルの反対側の端にあるボアに取り付けます。
    4. 2対の真鍮製取り付けネジをスキャナーテーブルのフットエンドに向かってコイル取り付けスロットに挿入し、フットデバイスをネジペアの間に配置します。プラスチック製の固定ブラケットをフットデバイスのベースプレートのネジと位置合わせ穴に緩く取り付けます(図1A)。
    5. センサーとHVケーブルをペネトレーションパネルのプラグに取り付けます。ケーブルがテーブルの周りでループしないようにしたり、テーブルをスキャナーの穴に移動したときに挟まれたり絡まったりする危険性がないことを確認してください。センサーケーブルとHVケーブルがフットデバイスとペネトレーションパネルの間にループなく延長されていることを確認してください。
    6. 制御室でUIプログラムを起動し(m-fileスクリプトを実行)、UIの確認メッセージを確認して、ホストラップトップとDAQモジュール間の通信が確立されていることを確認します(図3)。
    7. 最初のUIダイアログでデフォルトの力レベルの比率を受け入れるには、[ OK ]ボタンをクリックします。確認ダイアログが表示されて閉じ、初期力と変位のライブグラフウィンドウが表示されるのを待ちます。
    8. 1人のスタッフメンバーがフットデバイスのペダルをその可動域で動かし、別のスタッフメンバーが力と変位のトレースを観察している間、変位トレースが-35°から+18°に移動し、その逆に移動し、フォーストレースが背屈方向の動きに対して正の力を示し、足底屈曲方向の動きに対して負の力を示すことを確認します。 静止時にはゼロに戻ります。これにより、センサ、DAQモジュール、HVアンプ、およびERFアクチュエータの機能が確認されます(図3A)。
    9. 信号が正常に見える場合は、ライブグラフウィンドウで [続行 ]をクリックし、確認ダイアログの [シャットダウン ]ボタンをクリックします。そうでない場合は、ケーブル接続と電源接続を確認し、必要に応じてセットアップ手順をやり直してください。
  4. 被験者と足のデバイスのアライメント
    1. 被験者を待合室からスキャナールームにエスコートします。施設の方針に従って金属スクリーニングを実施し、報告されていない物体やインプラントがないか確認します。被験者に保護耳栓を提供します。
    2. 被験者にテーブルに座るように指示し、次に頭をヘッドコイルの下部に寄り添って仰向けになるように指示します。必要に応じて支援を提供します。被写体の頭とヘッドコイルの壁の間にパッドをはめ込み、イメージング中に頭の動きが防止されるようにします。
    3. 被験者に足をまっすぐにするように指示します。足のデバイスを被写体に向かって/遠ざけて、かかと(または靴のかかと)が足のデバイスの足部座席に置かれるまで動かします。さらに調整して、ペダルのメインピボットを被写体の足首に合わせます。
    4. プラスチック製の固定ブラケットとプラスチック製の蝶ナットを使用して、フットデバイスを所定の位置に固定します。
    5. 被験者に、テストされていない足をペダルから外し、足のデバイスから少し近位に置いておくように指示します。必要に応じて、テストされていない脚を枕で支えます。テストした足を面ファスナー固定ストラップでフットデバイスペダルに固定し、被験者の足の母指球(または被験者の靴の前面)がペダルに接触していることを確認します。
      注:現在の研究では、非対照(脳卒中)被験者では、脳卒中の影響を受けた足が最初にテストされました。影響を受けた足のテストが完了した後、その足をペダルから取り外し、影響を受けていない足をステップ2.4.5と同じプロセスを使用して対応するペダルに取り付けました。
    6. 被験者にスクイーズバルブ警報装置を提供し、バルブを絞ってテストするように指示し、いつでも技術者と通信するためにバルブをスクイーズできることを被験者に思い出させます。
    7. MRテーブルを全高に上げて、被写体がミラーアセンブリを通して投影スクリーンを見ることができるようにします。
    8. ヘッドコイルの上部を取り付け、 viewヘッドコイルの上にミラーアセンブリを取り付けます。被写体が鏡に映るプロジェクターの画面をはっきりと見ることができることを確認します。

3.被験者の強度試験

  1. UI を再起動します。デフォルトの力レベルの比率を受け入れるか、研究プロトコルで必要な場合は調整し、上記のように [OK ]ボタンをクリックします。力/変位の痕跡が現れたら、被験者にテストした足を背屈方向にできるだけ動かし、完全な足底屈曲に3回戻るように指示します。変位トレースとフォーストレースが上記のように正常に見えることを確認します。これにより、テストの可動域が確立されますが、これはフットデバイスの全範囲の動作範囲よりも狭くなる可能性があります(図3A)。
  2. 結果が問題ない場合は、ライブグラフウィンドウで 「続行 」をクリックし、確認ダイアログで 「はい - 続行」 をクリックします。被験者が屈曲指示に正しく従わなかった場合は、 No-Retry をクリックします。または、他の問題がある場合は[ Go to Shushut down ]をクリックし、必要に応じてトラブルシューティングを行います。
  3. 日付/時刻の確認ダイアログが表示されたら、ダイアログで 「はい - 続行 」をクリックするか、別のファイル名またはシャットダウンが必要な場合は他のオプションをクリックします。
  4. 被験者に、テストした足を完全な足底屈曲に動かすように指示し、確認ダイアログで [OK ] をクリックします。指示/メトロノームウィンドウが表示されます( 図3のラベル)。マウスを使用して、このウィンドウを投影画面の視野にドラッグし、[ OK ]をクリックしてこれが完了したことを確認します。
  5. プロジェクタに件名の指示が表示されていることを確認します。被験者の足が完全に足底屈曲していることを確認し、対応するダイアログで OK をクリックします。UIグラフがダイナモメーターディスプレイに変わり、抵抗力の設定値が表示されます。
  6. 上述の視覚メトロノームは、スクリーン上を一定の速度で上下に移動する実線のターゲット円と、フットデバイスのペダル位置によって制御される開いた円形カーソルとともに、投影スクリーン上に表示される。カーソルがターゲットの動きに密接に追従するように、被験者に足を動かすように指示します。被験者がターゲットを追っている間、全可動域をうまく移動できる場合は、ライブグラフの (Fd、Fp)+ 10 をクリックして、背屈と足底屈の両方の力の設定値を増やします(図3B)。
  7. 被験者がメトロノームの動きを正確に追跡し続けているかどうかを観察します。
    1. その場合は 、(Fd、Fp)+ 10 をもう一度クリックして、両方の力の設定値を増やします。背屈が完了せず、足底屈曲が目標の動きに追従し続ける場合は、 (Fd、Fp)-10 を1回クリックし、 Fp+10 を2回クリックすると、背屈抵抗力が1ステップ減少し、足底抵抗が1ステップ増加します。
    2. 背屈力が設定されているにもかかわらず、被験者が足底屈曲でメトロノームを追跡できなくなった場合は、 Fp - 10 を一度クリックしてから、ライブグラフウィンドウで [続行 ]をクリックします。現在の力のレベルは、テストフェーズで適用される比例的に減少した力の基準点としてUIプログラムによって使用されます。
    3. 足底屈曲力の設定値がフットデバイスの最大設定に達した場合は、ライブグラフで Continue を押して続行します。
      注:ステップ3.7.3は、通常、正常な脚力を持つ対照被験者と、影響を受けた肢の強度に焦点を当てるように設計されたデバイスの能力を超えるため、脳卒中被験者の影響を受けていない肢に対して発生します。
    4. 後で参照できるように、力の設定点(力トレースプロットの右側に表示)を記録します。 「Yes - Proceed continue」、 または「No - Test Again」 をクリックして繰り返すか、他の問題がある場合は 「Shutdown」 をクリックします。被験者に、テストした足を完全に足底変位させてからリラックスするように指示します。
  8. スクイーズバルブの使用、スキャンシーケンス、および被験者のタスクを確認し、スキャンを開始する前に被験者が抱く可能性のある質問に答えます。
  9. このステップでは、被験者に目を閉じるように指示します。スキャナーのランドマークレーザーラインを使用して、ヘッドコイル/被験者の頭の位置を特定します。スキャナーの穴内に被写体の頭が中央に来るようにテーブルを動かします。スタッフにスキャナールームを出て、ドアを閉めてもらいます。

4. MRIスキャンセッションとフットデバイスタスクの実行

  1. 被験者の施設固有の登録を実行し、スキャンプロトコルをロードします。解剖学的スキャンシーケンスが開始され、プロトコルのこの部分でリラックスできることを被験者に通知し、理解を確認するために電球を絞るように指示します。解剖学的スキャンを開始し、完了するのを待ちます。
  2. UI によって提供されるダイアログ ウィンドウの指示に従って、被験者に fMRI と足のデバイス部分が開始されることを通知し、テスト対象の足が完全に足底屈曲していることを確認し、固定クロスが画面に表示されたときに足を完全な足底屈曲に戻すように指示します。 そして、視覚的なメトロノームが表示されたら、それをたどるべきだと。指示ダイアログで OK をクリックします。
  3. オペレーターに指示する指示に従って、プロトコルのfMRI部分を開始するためにスキャナー制御コンピューターを準備します。指示ダイアログウィンドウで OK をクリックし、fMRIシーケンスを開始します。UIプログラムは、必要なフォース設定をDAQモジュールに自動的に送信します。
    注: 現在の研究では、視覚メトロノーム タスクは、ステップ 3.7 で設定された最大レベルの 60%、40%、および 20% の力レベルで、脳卒中の影響を受けた手足と影響を受けていない手足に対してそれぞれ 3 回実行されました。力のレベルは、テストが繰り返されるたびに自動的に更新されます。
  4. 被験者は、プロジェクターのスクリーンに表示された指示を見ます。「+」記号(固定十字)が表示され、その間、前に指示されたように、被験者は休息します。
  5. 視覚的なメトロノームターゲットは、実線の円が一定の速度で上下に動くとともに表示されます。前に指示されたように、被験者はテストした足を背屈と足底屈で動かし、開いた円形カーソルがターゲットを追跡します。
    注:現在の研究では、静止(固定クロス)フェーズとアクティブ(メトロノーム)フェーズは同じ長さであり、サイクルは7回繰り返されました。メトロノーム期には、可動域を通じて背屈と足底屈の2サイクルがありました。これらのパラメータは、他のスタディのUIスクリプトで調整できます。各fMRI/メトロノームフェーズは約5分40秒続きました。
  6. ステップ4.4とステップ4.5を合計7サイクル繰り返した後、固定十字が表示され、被験者は休息します。
  7. 手順4.2〜4.6を合計3サイクル繰り返します。
  8. MRIスキャナー室に入り、ステップ2.4.5に従ってフットデバイスに取り付けられた足を切り替えます。2番目の足についてプロトコルセクション3を繰り返します。
  9. 手順4.1と手順4.8(登録、解剖学的スキャン、足の切り替え)をバイパスして、プロトコルセクション4を繰り返します。
  10. スキャンのDTI部分が開始され、研究のこのフェーズ中にリラックスできることを被験者に通知し、理解を確認するために電球を絞るように指示します。DTI スキャンを開始し、完了するのを待ちます。

5. テスト後の操作

  1. テーブルと被写体をスキャナーの穴から取り出し、テーブルを下げます。ミラーアセンブリ、上部ヘッドコイル部分、および被写体の頭の周りのパッドを取り外します。このとき、耳の保護具は廃棄できます。
  2. 被験者を座位にさせ、必要に応じて更衣室に移動するのを補助します。被験者は通常の服装に戻ることができます。
  3. 被験者と話し、テスト後の質問に対処し、将来の予定のスケジュールを調整し、被験者の出発前に奨学金支払いフォームに記入します。
  4. ハードウェアを分解して梱包し、足首デバイスをスキャナーテーブルから取り外します。HVケーブルとセンサーケーブルをペネトレーションパネルから取り外します。ボタンボックスとモニターケーブルをホストラップトップから取り外します。足首用デバイスとサポート金具をキャリーケースに収納します。
  5. スキャナーテーブルと関連する作業面および機器の施設固有の衛生管理を実施します。
  6. スキャナーシステム上の一時フォルダーからデータを抽出して、オフライン分析を行います。ログアウト手順を実行します。

結果

ここで説明する結果は、フットデバイスのMR適合性、一般的な機能スキャン結果の分析、およびフットデバイスのメモに関連しています。

フットデバイスは、Athinoula A. Martinos CenterのスタッフによってMRの安全性について評価され、3 T MRIスキャナーでMRの適合性がテストされました。1.24gのNiSO4·6H2OおよびH2Oの1,000 gあたり2.6...

ディスカッション

重要なステップ
麻痺のある足でフットペダルの少なくとも最小限の動きを生成する被験者の能力の事前テストは非常に重要です。FAC スコアが 4 または 5 で、最小限の時間しか立っていない能力は、被験者の影響を受けていない手足と麻痺のある手足を組み合わせた能力を反映しており、麻痺の足を単独で動かす能力を反映していません。現在の研究?...

開示事項

著者のいずれも、開示すべき利益相反を持っていません。

謝辞

この研究は、国立衛生研究所の国立神経疾患・脳卒中研究所(助成金番号1R01NS105875-01A1)からA.Aria Tzikaへの助成金によって支援されました。この研究は、Athinoula A. Martinos Center for Biomedical Imagingで行われました。所長のブルース・R・ローゼン博士とマルティノス・センターのスタッフ、マイケル・モスコウィッツ博士のアドバイスとサポートに感謝します。最後に、デバイスの製造に携わったVirtumed、LLCに感謝します。

資料

NameCompanyCatalog NumberComments
3T MRI scannerSiemens Medical Solutions USA, Inc., Malvern, PAMagnetom Skyrahttps://www.siemens-healthineers.com/en-us/magnetic-resonance-imaging/3t-mri-scanner/magnetom-skyra
Data acquisition unit (DAQ) LabJack Corp., Lakewood, COT4https://labjack.com/news/labjack-t4
High voltage amplifier Trek, Inc., Lockport, NYModel 609C-6https://www.manualsdir.com/manuals/268654/trek-609e-6-high-voltage-power-amplifier.html?page=2&original=1
MatlabThe Mathworks, Ltd., Natick, MAn/ahttps://www.mathworks.com/
USB repeater cableTripp Lite, Chicago, ILU026-10Mhttps://assets.tripplite.com/product-pdfs/en/u02610m.pdf

参考文献

  1. Stinear, C. M., Ward, N. S. How useful is imaging in predicting outcomes in stroke rehabilitation. International Journal of Stroke. 8 (1), 33-37 (2013).
  2. Heiss, W. D. Contribution of neuro-imaging for prediction of functional recovery after ischemic stroke. Cerebrovascular Diseases. 44 (5-6), 266-276 (2017).
  3. Astrakas, L. G., et al. Improving motor function after chronic stroke by interactive gaming with a redesigned MR-compatible hand training device. Experimental and Therapeutic. 21 (3), 245 (2021).
  4. Astrakas, L. G., Li, S., Elbach, S., Tzika, A. A. The severity of sensorimotor tracts degeneration may predict motor performance in chronic stroke patients, while brain structural network dysfunction may not. Frontiers in Neurology. 13, 813763 (2022).
  5. Astrakas, L. G., et al. Peak activation shifts in the sensorimotor cortex of chronic stroke patients following robot-assisted rehabilitation therapy. The Open Neuroimaging Journal. 14 (1), 8-15 (2021).
  6. Mintzopoulos, D., et al. Connectivity alterations assessed by combining fMRI and MR-compatible hand robots in chronic stroke. NeuroImage. 47, T90-T97 (2009).
  7. Mintzopoulos, D., et al. fMRI of rehabilitation in chronic stroke using MR-compatible robots. Proceedings of the International Society for Magnetic Resonance in Medicine. 16, 3285 (2008).
  8. Mintzopoulos, D., et al. Functional MRI of rehabilitation in chronic stroke patients using novel MR-compatible hand robots. The Open Neuroimaging Journal. 2 (1), 94-101 (2008).
  9. Crafton, K. R., Mark, A. N., Cramer, S. C. Improved understanding of cortical injury by incorporating measures of functional anatomy. Brain. 126 (7), 1650-1659 (2003).
  10. Huang, V. S., Krakauer, J. W. Robotic neurorehabilitation: A computational motor learning perspective. Journal of Neuroengineering and Rehabilitation. 6 (1), 5 (2009).
  11. Carey, L. M., Seitz, R. J. Functional neuroimaging in stroke recovery and neurorehabilitation: Conceptual issues and perspectives. International Journal of Stroke. 2 (4), 245-264 (2007).
  12. Khanicheh, A., Mintzopoulos, D., Weinberg, B., Tzika, A. A., Mavroidis, C. MR_CHIROD v.2: Magnetic resonance compatible smart hand rehabilitation device for brain imaging. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering. 16 (1), 91-98 (2008).
  13. Baggett, B. D., Young, G. Ankle joint dorsiflexion. Establishment of a normal range. Journal of the American Podiatric Medical Association. 83 (5), 251-254 (1993).
  14. de Asla, R. J., Wan, L., Rubash, H. E., Li, G. Six DOF in vivo kinematics of the ankle joint complex: Application of a combined dual-orthogonal fluoroscopic and magnetic resonance imaging technique. Journal of Orthopaedic Research. 24 (5), 1019-1027 (2006).
  15. Hosseini Ghomi, R., Bredella, M. A., Thomas, B. J., Miller, K. K., Torriani, M. Modular MR-compatible lower leg exercise device for whole-body scanners. Skeletal Radiology. 40 (10), 1349-1354 (2011).
  16. Ottensmeyer, M. P., Li, S., De Novi, G., Tzika, A. A. Functional MRI in conjunction with a novel MRI-compatible hand-induced robotic device to evaluate rehabilitation of individuals recovering from hand grip deficits. Journal of Visualized Experiments. (153), e59420 (2019).
  17. Carey, J. R., et al. fMRI analysis of ankle movement tracking training in subject with stroke. Experimental Brain Research. 154 (3), 281-290 (2004).
  18. Dong, Y., Dobkin, B. H., Cen, S. Y., Wu, A. D., Winstein, C. J. Motor cortex activation during treatment may predict therapeutic gains in paretic hand function after stroke. Stroke. 37 (6), 1552-1555 (2006).
  19. Newton, J. M., et al. Reliable assessment of lower limb motor representations with fMRI: Use of a novel MR compatible device for real-time monitoring of ankle, knee and hip torques. NeuroImage. 43 (1), 136-146 (2008).
  20. Francescato, M. P., Cettolo, V. Two-pedal ergometer for in vivo MRS studies of human calf muscles. Magnetic Resonance in Medicine. 46 (5), 1000-1005 (2001).
  21. Doolittle, J. D., et al. Evaluating a novel MR-compatible foot pedal device for unipedal and bipedal motion: Test-retest reliability of evoked brain activity. Human Brain Mapping. 42 (1), 128-138 (2021).
  22. Naimon, N. D., et al. A low-cost Mr compatible ergometer to assess post-exercise phosphocreatine recovery kinetics. Journal of Magnetism and Magnetic Materials. 30 (3), 281-289 (2017).
  23. Raymer, G. H., Allman, B. L., Rice, C. L., Marsh, G. D., Thompson, R. T. Characteristics of a MR-compatible ankle exercise ergometer for a 3.0 T head-only MR scanner. Medical Engineering & Physics. 28 (5), 489-494 (2006).
  24. Meyerspeer, M., Krssak, M., Kemp, G. J., Roden, M., Moser, E. Dynamic interleaved 1H/31P STEAM MRS at 3 Tesla using a pneumatic force-controlled plantar flexion exercise rig. Journal of Magnetism and Magnetic Materials. 18 (5), 257-262 (2005).
  25. Hollnagel, C., et al. Brain activity during stepping: A novel MRI-compatible device. Journal of Neuroscience Methods. 201 (1), 124-130 (2011).
  26. Quistorff, B., Nielsen, S., Thomsen, C., Jensen, K. E., Henriksen, O. A simple calf muscle ergometer for use in a standard whole-body MR scanner. Magnetic Resonance in Medicine. 13 (3), 444-449 (1990).
  27. Ryschon, T. W., et al. A multimode dynamometer for in vivo MRS studies of human skeletal muscle. Journal of Applied Physiology. 79 (6), 2139-2147 (1995).
  28. Sinha, S., Shin, D. D., Hodgson, J. A., Kinugasa, R., Edgerton, V. R. Computer-controlled, MR-compatible foot-pedal device to study dynamics of the muscle tendon complex under isometric, concentric, and eccentric contractions. Journal of Magnetic Resonance Imaging. 36 (2), 498-504 (2012).
  29. Unluhisarcikli, O., et al. A robotic hand rehabilitation system with interactive gaming using novel electro-rheological fluid based actuators. Proceedings of 2010 IEEE International Conference on Robotics and Automation. IEEE. , 1846-1851 (2010).
  30. Mehrholz, J., Wagner, K., Rutte, K., Meiner, D., Pohl, M. Predictive validity and responsiveness of the Functional Ambulation Category in hemiparetic patients after stroke. Archives of Physical Medicine and Rehabilitation. 88 (10), 1314-1319 (2007).
  31. Lyden, P., et al. Underlying structure of the National Institutes of Health Stroke Scale: Results of a factor analysis. Stroke. 30 (11), 2347-2354 (1999).
  32. Alvarez-Perez, M. G., Garcia-Murillo, M. A., Cervantes-Sanchez, J. J. Robot-assisted ankle rehabilitation: a review. Disability and Rehabilitation: Assistive Technology. 15 (4), 394-408 (2020).
  33. Hao, Y., et al. Novel MRI-compatible tactile stimulator for cortical mapping of foot sole pressure stimuli with fMRI. Magnetic Resonance in Medicine. 69 (4), 1194-1199 (2013).
  34. Gallasch, E., et al. Contact force- and amplitude-controllable vibrating probe for somatosensory mapping of plantar afferences with fMRI. Journal of Magnetic Resonance Imaging. 24 (5), 1177-1182 (2006).
  35. Noble, J. W., Eng, J. J., Boyd, L. A. Bilateral motor tasks involve more brain regions and higher neural activation than unilateral tasks: An fMRI study. Experimental Brain Research. 232 (9), 2785-2795 (2014).
  36. Martinez, M., et al. MRI-compatible device for examining brain activation related to stepping. IEEE Transactions on Medical Imaging. 33 (5), 1044-1053 (2014).
  37. Trinastic, J. P., et al. An fMRI study of the differences in brain activity during active ankle dorsiflexion and plantarflexion. Brain Imaging and Behavior. 4 (2), 121-131 (2010).
  38. de Lima-Pardini, A. C., et al. An fMRI-compatible force measurement system for the evaluation of the neural correlates of step initiation. Scientific Reports. 7 (1), 43088 (2017).
  39. Promjunyakul, N. O., Schmit, B. D., Schindler-Ivens, S. M. A novel fMRI paradigm suggests that pedaling-related brain activation is altered after stroke. Frontiers in Human Neuroscience. 9, 324 (2015).
  40. Zhang, T., et al. An MRI-compatible foot-sole stimulation system enabling characterization of the brain response to walking-related tactile stimuli. Frontiers in Neuroscience. 13, 1075 (2019).
  41. Khanicheh, A., et al. MR compatible ERF-based robotic device for hand rehabilitation after stroke. Proceedings of the International Society for Magnetic Resonance in Medicine. 13, 1110 (2005).
  42. Khanicheh, A., Mintzopoulos, D., Weinberg, B., Tzika, A. A., Mavroidis, C. MR_CHIROD v.2: A fMRI compatible mechatronic hand rehabilitation device. Proceedings of the 2007 IEEE 10th International Conference on Rehabilitation Robotics. , 883-889 (2007).
  43. Mintzopoulos, D., et al. On-line brain mapping using fMRI and a magnetic resonance compatible hand-induced robotic device (MR_CHIROD). Proceedings of the International Society for Magnetic Resonance in Medicine. 15, 3330 (2007).
  44. Inpatient Rehabilitation Care. Medicare Available from: https://www.medicare.gov/coverage/inpatient-rehabilitation-care (2023)
  45. Benjamin, E. J., et al. Heart disease and stroke statistics-2017 update: A report from the American Heart Association. Circulation. 135 (10), e146 (2017).
  46. Astrakas, L. G., Naqvi, S. H., Kateb, B., Tzika, A. A. Functional MRI using robotic MRI compatible devices for monitoring rehabilitation from chronic stroke in the molecular medicine era (Review). International Journal of Molecular Medicine. 29 (6), 963-973 (2012).
  47. Lazaridou, A., et al. Diffusion tensor and volumetric magnetic resonance imaging using an MR-compatible hand-induced robotic device suggests training-induced neuroplasticity in patients with chronic stroke. International Journal of Molecular Medicine. 32 (5), 995-1000 (2013).
  48. Lazaridou, A., et al. fMRI as a molecular imaging procedure for the functional reorganization of motor systems in chronic stroke. Molecular Medicine Reports. 8 (3), 775-779 (2013).
  49. Hyndman, D., Ashburn, A., Stack, E. Fall events among people with stroke living in the community: circumstances of falls and characteristics of fallers. Archives of Physical Medicine and Rehabilitation. 83 (2), 165-170 (2002).

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