Аппаратно-программный комплекс для восстановления моторных функций конечностей на основе технологии виртуальной реальности и нейрокомпьютерного интерфейса

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Представлена работа аппаратно-программного комплекса на основе виртуальной реальности и неинвазивного нейрокомпьютерного интерфейса с учетом ЭЭГ-сигнала, предназначенного для восстановления двигательных функций конечностей у пациентов с последствиями приобретенных тяжелых поражений головного мозга посредством идеомоторной тренировки. Комплекс представляет собой гибкую систему, позволяющую проводить тренировку любых движений как верхними, так и нижними конечностями в любой виртуальной среде с различной степенью иммерсивности. Предложенный в работе метод оценки десинхронизации сенсомоторного ритма при воображении движений и разработанный алгоритм идеомоторной тренировки успешно прошел испытания на здоровых добровольцах.

Об авторах

Юлия Юрьевна Некрасова

Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Федеральный научно-клинический центр реаниматологии и реабилитологии»

Автор, ответственный за переписку.
Email: nekrasova84@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-4435-8501
SPIN-код: 8947-4230

к.т.н., научный сотрудник

Россия, 141534, Московская область, Солнечногорский район, д. Лыткино, д. 777

Виктория Сергеевна Воронцова

Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Федеральный научно-клинический центр реаниматологии и реабилитологии»

Email: vvorontsova@fnkcrr.ru
ORCID iD: 0000-0002-1490-1331
SPIN-код: 3407-1625

м.н.с.

Россия, 141534, Московская область, Солнечногорский район, д. Лыткино, д. 777

Михаил Михайлович Канарский

Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Федеральный научно-клинический центр реаниматологии и реабилитологии»

Email: kanarmm@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-7635-1048
SPIN-код: 1776-1160

м.н.с.

Россия, 141534, Московская область, Солнечногорский район, д. Лыткино, д. 777

Пранил Прадхан

Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Федеральный научно-клинический центр реаниматологии и реабилитологии»

Email: pranilpr@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-3505-7504
SPIN-код: 8647-4329

м.н.с.

Россия, 141534, Московская область, Солнечногорский район, д. Лыткино, д. 777

Денис Андреевич Шуненков

Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Федеральный научно-клинический центр реаниматологии и реабилитологии»

Email: dshunenkov@fnkcrr.ru
ORCID iD: 0000-0003-3902-0095
SPIN-код: 5192-9837

научный сотрудник

Россия, 141534, Московская область, Солнечногорский район, д. Лыткино, д. 777

Сергей Сергеевич Пузин

Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Федеральный научно-клинический центр реаниматологии и реабилитологии»

Email: pusinserg@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-9711-3532

аспирант

Россия, 141534, Московская область, Солнечногорский район, д. Лыткино, д. 777

Иван Владимирович Пасько

Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Федеральный научно-клинический центр реаниматологии и реабилитологии»

Email: ipasko@fnkcrr.ru
Россия, 141534, Московская область, Солнечногорский район, д. Лыткино, д. 777

Юлия Андреевна Подольская

Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Федеральный научно-клинический центр реаниматологии и реабилитологии»

Email: julia031181@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-3158-8209

научный сотрудник

Россия, 141534, Московская область, Солнечногорский район, д. Лыткино, д. 777

Алина Юрьевна Крючкова

Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Федеральный научно-клинический центр реаниматологии и реабилитологии»

Email: alinacriuchkova@yandex.ru

лаборант-исследователь

Россия, 141534, Московская область, Солнечногорский район, д. Лыткино, д. 777

Список литературы

  1. Riener R, Harders M. Virtual reality in medicine. London: Springer; 2012.
  2. Попов А.П., Баев М.С., Сютина В.И. Применение мультисенсорной стимуляции для восстановления произвольной мышечной силы у больных с последствиями острого нарушения мозгового кровообращения в ранний восстановительный период // European research. 2017. № 7. С. 55–60. [Popov AР, Baev MS, Syutina VI. Application of multisensor stimulation for restoration of the artificial muscle power in patients with effects of acute disorder of cerebral circulation in the early reducing period. European research. 2017;(7):55–60. (In Russ).]
  3. Johansson BB. Multisensory stimulation in stroke rehabilitation. Front Hum Neurosci. 2012;6:60. doi: 10.3389/fnhum.2012.00060
  4. Цинзерлинг В.А., Сапаргалиева А.Д., Вайншенкер Ю.И., Медведев С.В. Проблемы нейропластичности и нейропротекции // Вестник СПбГУ. 2013. № 4. С. 3–13. [Tsinzerling VA, Sapargalieva AD, Vainshenker YI, Medvedev SV. Problems of neuroplasticity and neuroprotection. Bulletin of St. Petersburg State University. 2013;(4):3–13. (In Russ).]
  5. Carr JH, Shepherd RB. Motor relearning programme for stroke. Rockville: Aspen Publishers; 1983.
  6. Wüest S, van de Langenberg R, de Bruin ED. Design considerations for a theory-driven exergame-based rehabilitation program to improve walking of persons with stroke. Eur Rev Aging Phys Act. 2014;11(2):119–129. doi: 10.1007/s11556-013-0136-6
  7. Lledó LD, Díez JA, Bertomeu-Motos A, et al. A comparative analysis of 2D and 3D tasks for virtual reality therapies based on robotic-assisted neurorehabilitation for post-stroke patients. Front Aging Neurosci. 2016;8:205. doi: 10.3389/fnagi.2016.00205
  8. Schmid L, Glässel A, Schuster-Amft C. Therapists’ perspective on virtual reality training in patients after stroke: a qualitative study reporting focus group results from three hospitals. Stroke Res Treat. 2016;2016:6210508. doi: 10.1155/2016/6210508
  9. Saposnik G. Virtual reality in stroke rehabilitation. In: Ovbiagele B. (editor). Ischemic stroke therapeutics. Springer, Cham; 2016; p. 225–233. doi: 10.1007/978-3-319-17750-2_22
  10. Brunner I, Skouen JS, Hofstad H, et al. Virtual reality training for upper extremity in subacute stroke (VIRTUES). Neurology. 2017;89(24):2413–2421. doi: 10.1212/WNL.0000000000004744
  11. Stockley RC, O’Connor DA, Smith P, et al. A mixed methods small pilot study to describe the effects of upper limb training using a virtual reality gaming system in people with chronic stroke. Rehabil Res Pract. 2017;2017:9569178. doi: 10.1155/2017/9569178
  12. Faria AL, Andrade A, Soares L, Badia SB. Benefits of virtual reality based cognitive rehabilitation through simulated activities of daily living: a randomized controlled trial with stroke patients. J Neuroeng Rehabil. 2016;13(1):96–107. doi: 10.1186/s12984-016-0204-z
  13. Kiper P, Agostini M, Luque-Moreno C, et al. Reinforced feedback in virtual environment for rehabilitation of upper extremity dysfunction after stroke: preliminary data from a randomized controlled trial. Biomed Res Int. 2014;2014:752128. doi: 10.1155/2014/752128
  14. Grimm F, Naros G, Gharabaghi A. Closed-loop task difficulty adaptation during virtual reality reach-to-grasp training assisted with an exoskeleton for stroke. Front Neurosci. 2016;10:518. doi: 10.3389/fnins.2016.00518
  15. Lohse KR, Hilderman CG, Cheung KL, et al. Virtual reality therapy for adults poststroke: a systematic review and meta-analysis exploring virtual environments and commercial games in therapy. PLoS One. 2014;9(3):e93318. doi: 10.1371/journal.pone.0093318
  16. Thomson K, Pollock A, Bugge C, Brady M. Commercial gaming devices for stroke upper limb rehabilitation: a systematic review. Int J Stroke. 2014;9(4):479–488. doi: 10.1111/ijs.12263
  17. Tieri G, Tidoni E, Pavone EF, et al. Body visual discontinuity affects feeling of ownership and skin conductance responses. Sci Rep. 2015;5:17139. doi: 10.1038/srep17139
  18. Fusaro M, Tieri G, Aglioti SM. Seeing pain and pleasure on self and others: behavioral and psychophysiological reactivity in immersive virtual reality. J Neurophysiol. 2016;116(6):2656–2662. doi: 10.1152/jn.00489.2016
  19. Slater M, Perez-Marcos D, Ehrsson HH, et al. Towards a digital body: the virtual arm illusion. Front Hum Neurosci. 2008;2:6. doi: 10.3389/neuro.09.006.2008
  20. González-Franco M, Peck TC, Rodríguez-Fornells A, et al. A threat to a virtual hand elicits motor cortex activation. Exp Brain Res. 2014;232(3):875–887. doi: 10.1007/s00221-013-3800-1
  21. Pavone EF, Tieri G, Rizza G, et al. Embodying others in immersive virtual reality: electro-cortical signatures of monitoring the errors in the actions of an avatar seen from a first-person perspective. J Neurosci. 2016;36(2):268–279. doi: 10.1523/JNEUROSCI.0494-15.2016
  22. Baumgartner T. Feeling present in arousing virtual reality worlds: prefrontal brain regions differentially orchestrate presence experience in adults and children. Front Hum Neurosci. 2008;2:1–12. doi: 10.3389/neuro.09.008.2008
  23. Lutz OH, Burmeister C, Ferreira L, et al. Application of headmounted devices with eye-tracking in virtual reality therapy. Curr Dir Biomed Eng. 2017;3(1):53–56. doi: 10.1515/cdbme-2017-0012
  24. Subramanian S, Prasanna S. Virtual reality and non-invasive brain stimulation in stroke: how effective is their combination for upper limb motor improvement? Int Conf Virtual Rehabil. 2017. doi: 10.1109/ICVR.2017.8007539
  25. Tieri G, Gioia A, Scandola M, et al. Visual appearance of a virtual upper limb modulates the temperature of the real hand: a thermal imaging study in Immersive Virtual Reality. Eur J Neurosci. 2017;45(9):1141–1151. doi: 10.1111/ejn.13545
  26. Slobounov SM, Ray W, Johnson B, et al. Modulation of cortical activity in 2D versus 3D virtual reality environments: an EEG study. Int J Psychophysiol. 2015;95(3):254–260. doi: 10.1016/j.ijpsycho.2014.11.003
  27. Yin C, Hsueh YH, Yeh CY, et al. A virtual reality-cycling training system for lower limb balance improvement. Biomed Res Int. 2016;2016:9276508. doi: 10.1155/2016/9276508
  28. Flowers A, Herve JY. BioPresence: a virtual reality biofeedback system. 2018.
  29. Revi. Мультисенсорный тренажер пассивной реабилитации [Интернет]. [Revi. Multisensory simulator of passive rehabilitation [Internet]. (In Russ).] Режим доступа: https://revi.life/revivr/. Дата обращения: 15.03.2021.
  30. Motorica.org. Виртуальная реабилитация в Attilan [Интернет]. [Motorica.org. Virtual rehabilitation in Attilan [Internet]. (In Russ).] Режим доступа: https://motorica.org/virtualnaya-reabilitaciya-v-attilan. Дата обращения: 15.03.2021.
  31. Дудоров Е.А., Богданов А.А., Пермяков А.Ф. Роботизированные комплексы интеллектуального ассистирования специального и медицинского назначения // Наука и инновации в медицине. 2016. Т. 1, № 3. [Dudorov EA, Bogdanov AA, Permyakov AF. Robotized complexes of intellectual assistance for special and medical purposes. Science and innovation in medicine. 2016;1(3). (In Russ).] doi: 10.35693/2500-1388-2016-0-3-83-88
  32. Carmena, JM, Lebedev MA, Crist RE, et al. Learning to control a brain-machine interface for reaching and grasping by primates. PLoS Biol. 2003;1(2):E42. doi: 10.1371/journal.pbio.0000042
  33. Кондур А.А., Котов С.В., Турбина Л.Г., и др. Клиническая эффективность применения высокотехнологичного комплекса интерфейса «мозг, компьютер и экзоскелет кисти» в восстановлении двигательной функции руки после инсульта на основе результатов мультицентрового плацебоконтролируемого клинического исследования // XI Международный конгресс «Нейрореабилитация-2019», Москва, 14–15 марта. Москва, 2019. [Kondur AA, Kotov SV, Turbina LG, et al. Clinical effectiveness of the application of the high-tech complex of the interface «brain, computer and hand exoskeleton» in restoring the motor function of the hand after a stroke based on the results of a multicenter placebo-controlled clinical trial. XI International Congress «Neurorehabilitation-2019», Moscow, March 14–15. Moscow; 2019. (In Russ).]
  34. Pascual-Leone A, Amedi A, Fregni F, Merabet LB. The plastic human brain cortex. Annu Rev Neurosci. 2005;28: 377–401. doi: 10.1146/annurev.neuro.27.070203.144216
  35. Nyberg L, Eriksson J, Larsson A, Marklund P. Learning by doing versus learning by thinking: an MRI study of motor and mental training. Neuropsychologia. 2006;44(5): 711–717. doi: 10.1016/j.neuropsychologia.2005.08.006
  36. Фролов А.А., Бирюкова Е.В., Бобров П.Д., и др. Эффективность комплексной нейрореабилитации пациентов с постинсультным парезом руки с применением нейроинтерфейса «мозг + компьютер + экзоскелет» // Альманах клинической медицины. 2016. Т. 44, № 3. С. 280–286. [Frolov AA, Biryukova EV, Bobrov PD, et al. Efficiency of complex neurorehabilitation of patients with post-stroke paresis of the hand using the «brain + computer interface + exoskeleton». Almanac of Clinical Medicine. 2016;44(3):280–286. (In Russ).] doi: 10.18786/2072-0505-2016-44-3-280-286
  37. Daly JJ, Huggins JE. Brain-computer interface: current and emerging rehabilitation applications. Arch Phys Med Rehabil. 2015;96(3 Suppl):S1–S7. doi: 10.1016/j.apmr.2015.01.007
  38. Bensmaia, SJ, Miller LE. Restoring sensorimotor function through intracortical interfaces: progress and looming challenges. Nat Rev Neurosci. 2014.15(5):313–325. doi: 10.1038/nrn3724
  39. Бирюкова Е.В., Бушкова Ю.В. Объективная оценка состояния двигательной функции до и после реабилитации по технологии ИМК + экзоскелет: биомеханический анализ тестов шкалы Fugl-Meyer // XI Международный конгресс «Нейрореабилитация-2019», Москва, 14–15 марта. Москва, 2019. [Biryukova EV, Bushkova YuV. Objective assessment of the state of motor function before and after rehabilitation using the BCI + exoskeleton technology: biomechanical analysis of Fugl-Meyer scale tests. XI International Congress «Neurorehabilitation-2019», Moscow, March 14–15. Moscow; 2019. (In Russ).]
  40. Rooij M, Lobel A, Owen H, et al. DEEP: a biofeedback virtual reality game for children atrisk for anxiety. In: Proceedings of the 2016 CHI conference extended abstracts on human factors in computing systems — CHI EA’16. ACM Press; 2016. P. 1989–1997. doi: 10.1145/2851581.2892452
  41. Bohil CJ, Alicea B, Biocca FA. Virtual reality in neuroscience research and therapy. Nat Rev Neurosci Nature Publishing Group. 2011;12(12):752–762. doi: 10.1038/nrn3122
  42. Kilteni K, Normand JM, Sanchez-Vives MV, et al. Extending body space in immersive virtual reality: a very long arm illusion. PLoS One. 2012;7(7):e40867. doi: 10.1371/journal.pone.0040867
  43. Peck TC, Seinfeld S, Aglioti SM, et al. Putting yourself in the skin of a black avatar reduces implicit racial bias. Conscious Cogn. 2013;22(3):779–787. doi: 10.1016/j.concog.2013.04.016
  44. Martini M, Perez-Marcos D, Sanchez-Vives MV. What color is my arm? Changes in skin color of an embodied virtual arm modulates pain threshold. Front Hum Neurosci. 2013;7:438. doi: 10.3389/fnhum.2013.00438 eCollection 2013
  45. Normand JM, Giannopoulos E, Spanlang B, et al. Multisensory stimulation can induce an illusion of larger belly size in immersive virtual reality. PLoS One. 2011;6(1):e16128. doi: 10.1371/journal.pone.0016128
  46. Slater M, Spanlang B, Sanchez-Vives MV, et al. First person experience of body transfer in virtual reality. PLoS One. 2010;5(5):e10564. doi: 10.1371/journal.pone.0010564
  47. Maselli A, Slater M. Sliding perspectives: dissociating ownership from self-location during full body illusions in virtual reality. Front Hum Neurosci. 2014;8:1–19. doi: 10.3389/fnhum.2014.00693
  48. Morone G, Paolucci S, Mattia D, et al. The 3Ts of the new millennium neurorehabilitation gym: therapy, technology, translationality. Expert Rev Med Devices. 2016;13(9): 785–787. doi: 10.1080/17434440.2016.1218275
  49. Perez-Marcos D, Solazzi M, Steptoe W, et al. A fully immersive setup for remote interaction and neurorehabilitation based on virtual body ownership. Front Neurol. 2012;3:110. doi: 10.3389/fneur.2012.00110. eCollection 2012
  50. Rizzo AS. Is clinical virtual reality ready for primetime? Neuropsychology, in press 5. Bohil CJ, Alicea B, Biocca FA. Virtual reality in neuroscience research and therapy. Nat Rev Neurosci. 2011;12(12):752–762. doi: 10.1038/nrn3122
  51. Tarr MJ, Warren WH. Virtual reality in behavioral neuroscience and beyond. Nat Neurosci. 2002;5 Suppl:1089–1092. doi: 10.1038/nn948

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Структурная схема комплекса для восстановления моторных функций.

Скачать (1MB)
Метаданные
3. Рис. 2. Схемотехнические решения измерительных датчиков: А — модуль AD8232; Б — датчик кожно-гальванической реакции.

Скачать (672KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Алгоритм расчета десинхронизации сенсомоторного ритма.

Скачать (447KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Метки команд для проведения первой сессии обучения.

Скачать (746KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Скриншоты экрана игрового приложения.

Скачать (830KB)
Метаданные
7. Рис. 6. Результаты расчета десинхронизации сенсомоторного ритма у участников № 4 (А) и № 10 (Б).

Скачать (771KB)
Метаданные

© Некрасова Ю.Ю., Воронцова В.С., Канарский М.М., Прадхан П., Шуненков Д.А., Пузин С.С., Пасько И.В., Подольская Ю.А., Крючкова А.Ю., 2021

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».