Jose Zariffa, University Health Network, Toronto Rehabilitation Institute, Toronto, Kanada

Vorhersage der Muskelantwort auf funktionelle elektrische Stimulationstherapie

Gefördert in: 2019, 2020, 2021


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Problem: Eingeschränkte Arm- und Handfunktion haben wesentlichen Einfluss auf Unabhängigkeit und Lebensqualität
Ansatzpunkt: Diagnostische Methode entwickeln, um schnell und einfach die Ansprechbarkeit von Muskeln auf die FES-Therapie hin zu überprüfen
Zielsetzung: Erholungspotential jedes einzelnen Muskels vorhersagen und personalisierte Therapiepläne für FES bereitstellen

Eine eingeschränkte Arm- und Handfunktion hat eine tiefgreifende Auswirkung auf die Unabhängigkeit und Lebensqualität. Funktionelle elektrische Stimulationstherapie (FES-T) ist hier eine vielversprechende Behandlung, die bereits gezeigt hat, dass sie entscheidende Verbesserungen bei der Greiffunktion nach neurologischen Verletzungen erzielen kann. Jedoch sprechen nicht alle gelähmten Muskeln gleich gut auf das Therapieverfahren an.
Aktuell können Therapeuten nicht bestimmt voraussagen, welche Muskeln auf die Therapie anspringen. Dies schränkt sie dabei ein, einen individualisierten Therapieplan zu erstellen. Dieser könnte bestmögliche Ergebnisse erzielen, weil er die optimalste Nutzung der begrenzten Therapiezeiten ermöglicht.
Das Ziel dieses Projektes ist es, eine diagnostische Methode zu entwickeln, die es Therapeuten erlaubt, schnell und einfach in der Klinik Muskeln zu testen, um vorherzusagen, wie sie auf FES-T reagieren werden.

Die detaillierten Ziele sind:
1.) Aufzeichnen und beschreiben, wie die Kraft einzelner Muskeln über die Zeit mit FES-T zunimmt.
2.) Beschreiben und Kategorisieren abgegrenzter, elektrischer Aktivitätsmuster vor Therapiestart.
3.) Ziel eins und zwei zu kombinieren, um Besonderheiten elektrischer Muskelaktivität festzustellen und damit eine Vorhersage zu ermöglichen, wie Muskeln auf FES-T ansprechen.

30 Teilnehmer mit Tetraparese nehmen an der Studie teil, die in Kollaboration mit einer Klinik stattfindet, die FES-T bereitstellt. Vor dem Muskeltraining gibt es eine detaillierte elektrophysiologische Untersuchung. Die Wiedergewinnung von Muskelkraft wird über den Zeitraum von 20 bis 40 Therapieeinheiten beobachtet. Zuletzt werden Signalprozessierung und robotertechnisches Lernen in Bezug auf die elektrophysiologischen Daten angewandt, um das Erholungsprofil jedes einzelnen Muskels zu erfassen.

Damit soll ein personalisierter Therapieplan für FES-T ermöglicht werden. Dies soll zu einer effektiveren Nutzung von Therapieressourcen als auch zu einer Verbesserung des Trainingseffektes führen.