Математическая модель оценки увеличения эффективности реабилитации при помощи технологии персонализированного подбора реабилитации с помощью адаптированной виртуальной среды
Автор: Захаров Александр Владимирович, Чаплыгин Сергей Сергеевич, Колсанов Александр Владимирович
Журнал: Вестник медицинского института "РЕАВИЗ": реабилитация, врач и здоровье @vestnik-reaviz
Рубрика: Клиническая медицина
Статья в выпуске: 4 (46), 2020 года.
Бесплатный доступ
В работе проведен анализ возможности использования мультисенсорный виртуальной реальности для увеличения эффективности реабилитационных мероприятий, основанных на идеомоторном представлении сложных билатеральных движений конечностей. Построены математические модели в виде статистических коннектомов межкортикальных взаимодействий, претерпевающих изменения на фоне активации периферического сенсомоторного аппарата. Продемонстрировано повышение активности в двигательных зонах коры головного мозга при активации проприоцептивной системы, что свидетельствует о повышении эффективности идеомоторного представления движений. Полученные результаты могут быть использованы в качестве способа повышения устойчивости и точности классификаторов нейрокомпьютерных интерфейсов, основанных на детекции сложных билатеральных движений.
Двигательная реабилитация, виртуальная реальность, математическая модель
Короткий адрес: https://sciup.org/143172371
IDR: 143172371
Список литературы Математическая модель оценки увеличения эффективности реабилитации при помощи технологии персонализированного подбора реабилитации с помощью адаптированной виртуальной среды
- Pyatin V.F. i dr. Izmeneniya patternov sensomotornyh ritmov EEG pri dvigatel'nom voobrazhenii // Nauka i innovacii v medicine. - 2016. - T. 1. - № 1. - S. 46-51.
- Alia C. et al. Neuroplastic Changes Following Brain Ischemia and their Contribution to Stroke Recovery: Novel Approaches in Neurorehabilitation // Frontiers in Cellular Neuroscience. - 2017. - Vol. 11. - № 76.
- Borra E., Luppino, G. Functional anatomy of the macaque temporo-parieto-frontal connectivity // Cortex. - 2017. - № 97. - P. 306-326.
- Bulanov V.A., Zakharov A.V., Chaplygin S.S. Solving classification problems of visual evoked potentials for the brain-computer interfaces // IOP Conf. Ser.: Mater. Sci. Eng. - 2020. - Vol. 862.
- Bulanov V.A., Zakharov A.V., Khivintseva E. V. Wavelet transform for the identification of P300 // IOP Conf. Ser.: Mater. Sci. Eng. - 2020. - Vol. 862.
- Ko Y., Fla H., Bae Y.-H., Lee W. Effect of space balance 3D training using visual feedback on balance and mobility in acute stroke patients // Journal of Physical Therapy Science. - 2015. - Vol. 27. - № 254. -P. 1593-1596.
- Laver K.E. et al. Virtual reality for stroke rehabilitation // Cochrane Database of Systematic Reviews. - 2017. -Vol. 217.
- Maier M. et al. Effect of Specific Over Nonspecific VR-Based Rehabilitation on Poststroke Motor Recovery: A Systematic Meta-analysis // Neurorehabilitation and Neural Repair. - 2019. - № 33. - P. 112-129.
- Winstein C. J. et al. Guidelines for Adult Stroke Rehabilitation and Recovery // Stroke. - 2016. - Vol. 47.
- Zakharov A.V., Bulanov V.A., Khivintseva E.V., Kolsanov A.V., Bushkova.Y.V., Ivanova G.E. Stroke affected lower limbs rehabilitation combining virtual reality with tactile feedback // Front. Robot. AI. - 2020. - Vol. 7, № 81.
