Software pro neurorehabilitace

Abstract

Tato diplomová práce představuje vývoj modulárního systému pro neurorehabilitaci, který kombinuje technologii rozhraní mozek-počítač (BCI) s reálným zpracováním EEG signálů, virtuálním rozhraním vytvořeným v Unity a řízením robotické paže. Hlavním cílem je umožnit detekci záměru pohybu u osob s poruchou hybnosti v reálném čase a podpořit rehabilitaci prostřednictvím interaktivní a motivující zpětné vazby.<br>Systém je postaven na platformě OpenBCI pro snímání EEG a softwaru FourMotors pro robotickou asistenci. V rámci strukturovaného rehabilitačního scénáře byl vytvořena vlastní datová sada a na získaná data byly aplikovány pokročilé metody předzpracování - filtrování, odstranění artefaktů a normalizace - za účelem zvýšení kvality signálu. Bylo otestováno několik klasifikačních metod: konvoluční neuronová síť (CNN) pracující s nezpracovanými EEG daty, vícevrstvý perceptron (MLP) využívající extrahované příznaky jako csp a pásmový výkon, a dále metaklasifikátor kombinující oba přístupy.<br>Offline testování prokázalo dobré výsledky při klasifikaci specifické pro jednotlivé uživatele, zatímco v reálném čase systém vykazoval nízkou latenci vhodnou pro interaktivní využití. Hlavní výzvou však zůstává zobecnění modelu na nové uživatele. Systém i přes určitá omezení v oblasti integrace, demonstruje proveditelnost uzavřené smyčky neurorehabilitace pomocí BCI a poukazuje na klíčové oblasti dalšího výzkumu, zejména zlepšení přesnosti u nových uživatelů a optimalizaci zpětné vazby ze strany robotického zařízení.<br>Tato práce přináší praktický a rozšiřitelný základ pro budoucí aplikace v oblasti neurorehabilitace, který spojuje klinickou relevanci s technickou inovací.