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 | DOI: 10.23648/UMBJ.2018.32.22689
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.
