Beyin sinyallerinin yakalanmasında EEG (Elektroensefalografi) kullanılıyor. Kafa derisine yerleştirilen elektrotlar, beynin motor komutlarını elektriksel sinyallere dönüştürüyor. Ardından bu sinyaller, makine öğrenimi tabanlı algoritmalar sayesinde analiz ediliyor ve hastanın hareket etmeye çalıştığı anlar başarıyla tespit edilebiliyor. Böylece, felçli hastaların beyinlerinde oluşan hareket niyeti, gerçek dünyadaki kaslara veya robotik cihazlara aktarılabiliyor.
Araştırmacılar, yöntemin geliştirilmesiyle yalnızca basit hareketlerin değil, ilerleyen aşamalarda daha karmaşık hareketlerin de tanımlanabileceğini belirtiyor. Bu teknoloji, felç sonrası anlamlı hareket kazanımı sağlamanın yanı sıra, rehabilitasyon sürecini hızlandırabilecek ve beynin nöroplastisite potansiyelini destekleyebilecek bir yöntem olarak değerlendiriliyor.
Şu anda geliştirilen sistemler, düşünce ile bilgisayar imlecini kontrol etmek, robotik uzuv hareketlerini yönlendirmek veya tekerlekli sandalyeleri kullanmak gibi temel uygulamalara odaklanıyor. Ancak bilim insanları, algoritmaların daha da geliştirilmesiyle kol veya bacak hareketlerini birebir kontrol etmeye kadar ilerlenebileceğini ifade ediyor.
Uzmanlar, bu teknolojinin günlük yaşamda felçli hastaların bağımsızlığını artırabileceğini ve nörorehabilitasyon alanında devrim yaratma potansiyeline sahip olduğunu vurguluyor.