İstanbul
Kapalı
7°
Adana
Adıyaman
Afyonkarahisar
Ağrı
Amasya
Ankara
Antalya
Artvin
Aydın
Balıkesir
Bilecik
Bingöl
Bitlis
Bolu
Burdur
Bursa
Çanakkale
Çankırı
Çorum
Denizli
Diyarbakır
Edirne
Elazığ
Erzincan
Erzurum
Eskişehir
Gaziantep
Giresun
Gümüşhane
Hakkari
Hatay
Isparta
Mersin
İstanbul
İzmir
Kars
Kastamonu
Kayseri
Kırklareli
Kırşehir
Kocaeli
Konya
Kütahya
Malatya
Manisa
Kahramanmaraş
Mardin
Muğla
Muş
Nevşehir
Niğde
Ordu
Rize
Sakarya
Samsun
Siirt
Sinop
Sivas
Tekirdağ
Tokat
Trabzon
Tunceli
Şanlıurfa
Uşak
Van
Yozgat
Zonguldak
Aksaray
Bayburt
Karaman
Kırıkkale
Batman
Şırnak
Bartın
Ardahan
Iğdır
Yalova
Karabük
Kilis
Osmaniye
Düzce
43,3725 %0.25
51,3279 %0.73
6.945,51 % 1,57
88.725,16 %-0.976
Ara
Muhalif. SAĞLIK Felçli beyin sinyalleri EEG ile okunabiliyor: Hareket geri kazanımı mümkün olabilir

Felçli beyin sinyalleri EEG ile okunabiliyor: Hareket geri kazanımı mümkün olabilir

Yeni araştırmalar, felç geçiren kişilerin beyninin hareket komutlarını üretmeye devam ettiğini gösteriyor. EEG ile bu sinyallerin yakalanması, omurilik uyarıcıları aracılığıyla kasları yeniden harekete geçirme potansiyeli sunuyor.

Okunma Süresi: 2 dk

Omurilik hasarı nedeniyle kol ve bacaklarını hareket ettiremeyen felçli bireylerde, sorun her zaman kaslarda ya da sinirlerde değil. Beyin çoğu zaman hareket komutlarını üretmeye devam ediyor, fakat sinyaller omurilikteki hasar nedeniyle vücuda ulaşamıyor. Bu durum, omuriliği onarmadan beyin ile vücut arasındaki iletişimi yeniden kurmanın yollarını araştıran bilim insanlarının ilgisini çekiyor.

APL Bioengineering dergisinde yayımlanan ve AIP Publishing tarafından sunulan çalışmada, İtalya ve İsviçre’den araştırmacılar elektroensefalografi (EEG) yöntemini inceledi. EEG, kafa derisine yerleştirilen elektrotlar aracılığıyla beyin dalgalarını ölçüyor. Araştırmada, felçli bireylerin hareket etmeye çalıştıkları sırada beynin ürettiği elektriksel sinyallerin EEG ile yakalanabildiği ortaya konuldu. Bu sinyallerin gelecekte omurilik uyarıcılarına iletilerek kasların hareket ettirilmesine yardımcı olabileceği vurgulandı.

Araştırmacılar, bu yöntemin cerrahi müdahaleyi gerektiren elektrot yerleştirme tekniklerine kıyasla daha güvenli bir alternatif sunduğunu belirtti.

Makine öğrenimi ile sinyal ayırt etme

EEG sinyalleri karmaşık ve ayırt edilmesi zor olduğu için araştırmacılar makine öğrenimi tabanlı algoritmalar kullandı. Denemelerde sistem, hastaların hareket etmeye çalıştığı anları hareketsiz kaldıkları anlardan ayırt edebildi. Ancak farklı hareket türlerini net biçimde ayırt etme konusunda hâlen sınırlamalar bulundu.

Bilim insanları, yöntemin geliştirilmesiyle ayakta durma, yürüme ve basamak çıkma gibi spesifik hareketlerin tanımlanabileceğini ve felç sonrası anlamlı hareketlerin geri kazanılmasına katkı sunabileceğini ifade etti.

Yorumlar
* Bu içerik ile ilgili yorum yok, ilk yorumu siz yazın, tartışalım *