뇌 제어 재활 외골격 시스템의 움직임 시작 및 종료 실시간 해독

Real-Time Decoding of Movement Onset and Offset for Brain-Controlled Rehabilitation Exoskeleton

로봇 보조 치료는 신경 손상 후 고강도, 특정 작업 중심의 훈련을 제공할 수 있지만, 대부분의 시스템은 주로 사지 수준에서 작동하여 손상된 신경 회로를 간접적으로만 활성화시키므로, 이는 진정으로 상황에 맞는 신경 가소성을 목표로 하는 재활을 위한 주요 장벽입니다. 본 연구에서는 비침습적인 뇌파(EEG)를 사용하여 상지 외골격 시스템의 온라인, 이중 상태 운동 상상 제어를 구현함으로써, 목표 지향적인 동작의 시작과 종료를 직접 제어할 수 있도록 합니다. 8명의 참가자가 뇌파를 사용하여 로봇의 작동을 시작하고, 의도적으로 로봇의 움직임을 궤적 중간에서 중단했습니다. 두 번의 온라인 세션 동안, 그룹 평균 성공률은 시작 시 61.5%, 종료 시 64.5%로 나타났으며, 이는 측정 장비의 노이즈 및 수동적인 팔 움직임에도 불구하고 신뢰성 있는 시작-정지 명령 전달을 보여줍니다. 방법론적으로, 흔히 사용되는 작업 기반 재정렬 방식이 유발하는 체계적인, 클래스 기반 편향을 비대칭 마진 진단을 통해 밝혀냈으며, 명령 클래스를 샘플링하지 않으면서 드리프트를 추적하고 클래스 형상을 유지하는 클래스 독립적인 고정 기반 재정렬 방법을 소개합니다. 이를 통해 임계값 없이 분리하는 성능이 크게 향상되었으며 (AUC 증가: 시작 +56%, p = 0.0117; 종료 +34%, p = 0.0251), 편향을 줄였습니다. 이러한 결과는 오프라인 해독과 실제적인, 의도 기반의 시작-정지 제어를 재활 외골격 시스템에 연결하는 데 도움이 되며, 신경 가소성 목표에 부합하는 정확하게 시간 조절된 상황에 맞는 보조를 제공하고 향후 임상 적용을 지원합니다.

Robot-assisted therapy can deliver high-dose, task-specific training after neurologic injury, but most systems act primarily at the limb level-engaging the impaired neural circuits only indirectly-which remains a key barrier to truly contingent, neuroplasticity-targeted rehabilitation. We address this gap by implementing online, dual-state motor imagery control of an upper-limb exoskeleton, enabling goal-directed reaches to be both initiated and terminated directly from non-invasive EEG. Eight participants used EEG to initiate assistance and then volitionally halt the robot mid-trajectory. Across two online sessions, group-mean hit rates were 61.5% for onset and 64.5% for offset, demonstrating reliable start-stop command delivery despite instrumental noise and passive arm motion. Methodologically, we reveal a systematic, class-driven bias induced by common task-based recentering using an asymmetric margin diagnostic, and we introduce a class-agnostic fixation-based recentering method that tracks drift without sampling command classes while preserving class geometry. This substantially improves threshold-free separability (AUC gains: onset +56%, p = 0.0117; offset +34%, p = 0.0251) and reduces bias within and across days. Together, these results help bridge offline decoding and practical, intention-driven start-stop control of a rehabilitation exoskeleton, enabling precisely timed, contingent assistance aligned with neuroplasticity goals while supporting future clinical translation.