Оценка результатов электроэнцефалографии в реабилитации пациентов с моторными нарушениями после перенесенного инсульта
Автор: Крючков Юрий Алексеевич, Щуковский Николай Валерьевич, Шоломов Илья Иванович, Руннова Анастасия Евгеньевна, Журавлев Максим Олегович
Журнал: Ульяновский медико-биологический журнал @medbio-ulsu
Рубрика: Клиническая медицина
Статья в выпуске: 4, 2018 года.
Бесплатный доступ
Нарушение двигательной функции руки в виде пареза отмечается у 80 % пациентов после инсульта, у половины из них парез сохраняется пожизненно. Использование неинвазивных нейро-компьютерных интерфейсов, основанных на данных электроэнцефалографии, для реабилитации и улучшения качества жизни больных является перспективным и быстроразвивающимся направлением. Цель исследования - оценить особенности изменения биоэлектрической активности головного мозга в ответ на реальные и воображаемые движения у пациентов с моторными нарушениями после перенесенного инсульта для последующего применения реабилитации методом неинвазивного интерфейса «мозг - компьютер». Материалы и методы. В исследование включили 20 испытуемых. Основная группа (n=10) была сформирована из пациентов с моторными нарушениями с установленным впервые диагнозом «инфаркт мозга, острейший период», который был подтверждён данными нейровизуализации. Контрольная группа (n=10) была представлена практически здоровыми испытуемыми...
Электроэнцефалография, реабилитация, моторные нарушения, перенесенный инсульт, интерфейс
Короткий адрес: https://sciup.org/14113390
IDR: 14113390 | УДК: 616.831-005.1-008-036.838-073.97(045) | DOI: 10.23648/UMBJ.2018.32.22689
Assessment of electroencephalography results in rehabilitation of after-stroke patients with motor disorders
The disordered motor activity of the hand (paresis) is observed in 80 % of patients after a stroke. Half of them suffer from paresis for life. The use of non-invasive neurocomputer interfaces based on electroence-phalographic data in the rehabilitation and improving the patient's quality of life is a promising and rapidly developing trend. The purpose of the study is to assess the changes in the bioelectrical brain activity in response to real and imaginary movements in patients with motor impairments after a stroke for subsequent rehabilitation by means of the non-invasive brain-computer interface method. Materials and Methods. The study involved 20 trial subjects. The main group (n=10) enrolled patients with motor disorders who were newly diagnosed with cerebral infarction, peracute period. The diagnosis was confirmed by neuroimaging data. The control group (n=10) included practically healthy trial subjects. All of them were asked to undergo a series of experimental tasks, including tasks with real and imaginary movements...
Список литературы Оценка результатов электроэнцефалографии в реабилитации пациентов с моторными нарушениями после перенесенного инсульта
- Béjot Y., Bailly H., Durier J., Giroud M. Epidemiology of stroke in Europe and trends for the 21st century. PresseMed. 2016; 45 (12): 391–398.
- Камышникова К.А., Маслова Н.Н., Довгань Е.В. Современные проблемы вторичной профилактики цереброваскулярных заболеваний. Вестник Смоленской государственной медицинской академии. 2018; 17 (1): 171–178.
- Стаховская Л.В., Котов С.В. Инсульт: руководство для врачей. М.: МИА; 2013. 400.
- Lawrence E.S., Coshall C., Dundas R., Stewart J., Rudd A.G., Howard R. Estimates of the prevalence of acute stroke impairments and disability in a multiethnic population. Stroke. 2001; 32 (6): 1279–1284.
- Hatem S.M., Saussez G., Della Faille M., Prist V., Zhang X., Dispa D., Bleyenheuft Y. Rehabilitation of Motor Function after Stroke: A Multiple Systematic Review Focused on Techniques to Stimulate Upper Extremity Recovery. J. Frontiers in human neuroscience. 2016; 10: 442.
- Иванова Г.Е. Медицинская реабилитация в России. Перспективы и развитие. Consilium Medicum. 2016; 18 (2.1): 25–33.
- Хижникова А.Е., Клочков А.С., Котов-Смоленский А.М., Черникова Л.А., Супонева Н.А., Пирадов М.А. Двигательное обучение пациентов с постинсультным парезом на механотерапевтическом комплексе. Вопросы курортологии, физиотерапии и лечебной физической культуры. 2017; 95 (1): 20–25.
- Супонева Н.А., Клочков А.С., Хижникова А.Е., Люкманов Р.Х., Гнедовская Е.В., Янкевич Д.С. Роботизированные и механотерапевтические технологии для восстановления функции верхних конечностей: перспективы развития (обзор). Современные технологии в медицине. 2016; 8 (4): 206–215.
- Клочков А.С., Черникова Л.А. Роботизированные и механотерапевтические устройства для восстановления функции руки после инсульта. РМЖ. 2014; 22: 1589–1592.
- Мокиенко О.А., Черникова Л.А., Фролов А.А. Интерфейс мозг-компьютер как новая технология нейрореабилитации. Анналы клинической и экспериментальной неврологии. 2011; 5 (3): 46–52.
- María A.C., Surjo R.S., Junichi U., José del R.M., Meigen L., Niels B., Gangadhar G. Brain-Computer Interfaces for Post-Stroke Motor Rehabilitation: A Meta-Analysis. Annals of Clinical and Translational Neurology. 2017; 303.
- Ramos-Murguialday A., Broetz D., Rea M., Laer L., Yilmaz O., Brasil F.L. Brain-machine interface in chronic stroke rehabilitation: a controlled study. Annals of Neurology. 2013; 74 (1): 100–108.
- Ang K.K., Chua K.S., Phua K.S. A Randomized Controlled Trial of EEG Based Motor Imagery Brain-Computer Interface Robotic Rehabilitation for Stroke. Clinical EEG andneuroscience. 2015; 46 (4): 310–320.
- Мокиенко О.А., Люкманов Р.Х., Черникова Л.А., Супонева Н.А., Пирадов М.А., Фролов А.А. Интерфейс мозг-компьютер: первый опыт применения в клинической практике в России. Физиология человека. 2016; 42 (1): 31–39.
- Руннова А.Е. Математическая модель выделения паттернов сложных многоканальных сигналов в применении к обработке электроэнцефалографических данных. Информационно-управляющие системы. 2018; 4: 39–44.
- Жирмунская Е.А. Клиническая электроэнцефалография (цифры, гистограммы, иллюстрации). М.: ВЕга-Принт; 1993. 118.
- Зенков Л.Р. Клиническая электроэнцефалография (с элементами эпилептологии): руководство для врачей. М.: МЕДпресс-информ; 2004. 368.
- Руннова А.Е., Максименко В.А., Пчелинцева С.В., Куланин Р.А., Храмов А.Е. Метод вейвлет-анализа паттернов двигательной активности на экспериментальных данных многоканальной электроэнцефалографии человека для управления внешними устройствами. Информационно-управляющие системы. 2018; 1: 106–115.
- Руннова А.Е., Мусатов В.Ю., Куланин Р.А., Пчелинцева С.В., Ефремова Т.Ю., Грубов В.В., Лопатин Д.В. Классификация паттернов двигательной активности на ЭЭГ-данных. Вестник ТГУ. 2017; 22 (5): 1127–1130.
- Юматов Е.А., Храмов А.Е., Грубов В.В., Глазачев О.С., Дудник Е.Н., Каратыгин Н.А. Исследование возможности распознавания психической деятельности мозга на основе вейвлетного анализа электроэнцефалограммы. Биомедицинская радиоэлектроника. 2018; 4: 3–12.
