Im Schließen ist Gang, so einfach es auch scheinen mag, das Ergebnis sehr komplexer Wechselwirkungen und überhaupt nicht von einer unabhängigen Automatischen Maschine getragen, die einfach ausgeschaltet und eingeschaltet werden kann [24]. Das Rückenmark erzeugt menschliches Gehen, und die Großhirnrinde leistet einen wesentlichen Beitrag in Bezug auf freiwillige Veränderungen des Gangmusters. Solche Beiträge sind die Grundlage für das einzigartige Wandermuster beim Menschen. Die daraus resultierenden neuronalen Informationen, die am Rückenmark erzeugt und an der Großhirnrinde verarbeitet werden, filtern durch das sorgfältig gestaltete Muskel-Skelett-System. Die für das Gehen erforderlichen Bewegungen werden dann erzeugt und als Reaktion auf die Umwelt moduliert. Levin MF, Kleim JA, Wolf SL: Was bedeuten Motor «Recovery» und «Compensation» bei Patienten nach Schlaganfall? Neurorehabilitation und neuronale Reparatur 2009, 23: 313. Langhorne P, Bernhardt J, Kwakkel G: Schlaganfall-Rehabilitation. Der Lancet 2011, 377: 1693-1702. Stanic U, Acimovic-Janezic R, Gros N, Trnkoczy A, Bajd T, Kljajia M: Multichannel elektrische Stimulation zur Korrektur des hemiplegischen Gangs. Methodik und vorläufige Ergebnisse.

Skandinavische Zeitschrift für Rehabilitationsmedizin 1978, 10: 75-92. Harada T, Miyai I, Suzuki M, Kubota K: Gait-Kapazität wirkt sich auf kortikale Aktivierungsmuster im Zusammenhang mit Geschwindigkeitskontrolle bei älteren Menschen aus. Experimentelle Hirnforschung 2009, 193: 445-454. Bogey R, Hornby GT: Gait Trainingsstrategien, die in der Poststroke Rehabilitation eingesetzt werden: Machen wir wirklich etwas? Themen in Schlaganfall-Rehabilitation 2007, 14: 1-8. Kürzlich berichteten Broetz et al. [164, 165] über den Fall eines chronischen Schlaganfallpatienten, der über ein Jahr lang mit einer Kombination aus zielgerichteter Physiotherapie und dem MEG/EEG-BCI in [132, 140] geschult wurde. Nach der Therapie verbesserten sich die Hand- und Armbewegungsfähigkeit sowie die Geschwindigkeit und Sicherheit des Ganges deutlich. Darüber hinaus war die Verbesserung der Motorfunktion mit einem erhöhten MI-Muster (mu-Oszillationen) aus dem ipsilesionalen motorischen Kortex verbunden. Prasad G, Herman P, Coyle D, McDonough S, Crosbie J: Using motor imagery based brain-computer interface for post-stroke rehabilitation.

Neural Engineering, 2009. NER`09. 4. Internationale IEEE/EMBS-Konferenz 2009, 258-262. In einem frühen Bericht über die BCI-Kontrolle durch Schlaganfallpatienten berichteten Birbaumer et al. [140] über ein MEG-basiertes BCI. Chronische Schlaganfallpatienten ohne Resthandfunktion wurden trainiert, zuverlässige MI-Muster (volitionale Modulationen der sensorimotorischen Rhythmen um 8–12 Hz, durch Bilder von Handbewegungen) zu erzeugen, um eine Handorthose zu öffnen und zu schließen. Dazu waren zwischen zehn und zwanzig Trainingseinheiten erforderlich.

Sobald die Patienten das Gerät steuern konnten, wurden weitere Therapiesitzungen mit einem tragbaren EEG-basierten BCI durchgeführt. Es wurde erwähnt, dass die Patienten als Nebeneffekt eine «vollständige Entlastung der Handspastik» erlebten, aber keine Details angegeben wurden. Bogataj U, Gros N, Kljajic M, Acimovic-Janezic R: Enhanced rehabilitation of gait after stroke: a case report of a therapeutic approach using multichannel functional electric stimulation.


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