RU2523349C1 - Method for rehabilitation of patients suffered stroke - Google Patents
Method for rehabilitation of patients suffered stroke Download PDFInfo
- Publication number
- RU2523349C1 RU2523349C1 RU2013116424/14A RU2013116424A RU2523349C1 RU 2523349 C1 RU2523349 C1 RU 2523349C1 RU 2013116424/14 A RU2013116424/14 A RU 2013116424/14A RU 2013116424 A RU2013116424 A RU 2013116424A RU 2523349 C1 RU2523349 C1 RU 2523349C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- training
- movement
- patient
- imagination
- patients
- Prior art date
Links
Images
Landscapes
- Rehabilitation Tools (AREA)
Abstract
Description
Изобретение относится к области медицины, в частности к неврологии, и может быть использовано для восстановления двигательных функций у больных, перенесших ишемический инсульт и имеющих грубые двигательные нарушения.The invention relates to medicine, in particular to neurology, and can be used to restore motor function in patients who have suffered an ischemic stroke and have severe motor impairment.
Известно, что повторяющиеся активные целенаправленные движения значительно способствуют восстановлению двигательных функций. У больных, перенесших инсульт, помимо лечебной физкультуры этот подход в течение последних 10 лет реализован в таких методах, как тренировка в условиях виртуальной реальности, когда пациенты обучаются движениям по обратной связи, и тренировка в условиях, когда движения облегчаются роботом (Черникова Л.А. Пластичность мозга и современные реабилитационные технологии. Анналы клинической и экспериментальной неврологии, 2007, 1(2):40-47).It is known that repeated active purposeful movements significantly contribute to the restoration of motor functions. In patients with a stroke, in addition to physical therapy, this approach has been implemented over the past 10 years in methods such as training in virtual reality, when patients are trained in feedback movements, and training in conditions where movement is facilitated by a robot (Chernikova L.A. Brain plasticity and modern rehabilitation technologies, Annals of Clinical and Experimental Neurology, 2007, 1 (2): 40-47).
Эти методы требуют сохранения возможности совершать активные движения парализованной конечностью и, следовательно, требуют частичного сохранения двигательных функций. В случае грубого пареза или плегии перспективным методом стимулирования пластичности мозга является воображение движений. Физиологические механизмы, лежащие в основе процесса воображения движения, во многом сходны с механизмами двигательного контроля и поэтому могут стимулировать те же пластические механизмы мозга, что и реальное исполнение движения (Neuper С, Scherer R., Reiner М., Pfurtscheller G. Imagery of motor actions: differential effects of kinesthetic and visual-motor mode of imagery in single-trial EEG. Cogn. Brain Res. 2005. 25(3): 668-677).These methods require maintaining the ability to make active movements with a paralyzed limb and, therefore, require partial preservation of motor functions. In the case of gross paresis or plegia, a promising method of stimulating the plasticity of the brain is the imagination of movements. The physiological mechanisms underlying the process of motion imagination are largely similar to the mechanisms of motor control and therefore can stimulate the same plastic mechanisms of the brain as the actual execution of the movement (Neuper C, Scherer R., Reiner M., Pfurtscheller G. Imagery of motor actions: differential effects of kinesthetic and visual-motor mode of imagery in single-trial EEG. Cogn. Brain Res. 2005.25 (3): 668-677).
На сегодняшний день известен способ реабилитации больных, перенесших инсульт, путем обучения пациента «точностному схвату» с помощью биоуправления с обратной связью по электромиограмме (ЭМГ). Для тренировки точностного схвата используют аппаратно-программный комплекс «Бослаб» (г. Новосибирск). Электромиографические электроды накладывают на мышцы возвышения большого пальца. Пациент сжимает большим и указательным пальцами небольшой предмет и обучается поддерживать заданный уровень активности мышц в 20, 40 или 60% от уровня максимального сокращения. На экране монитора пациент видит заданный уровень ЭМГ в виде коридора, а также изменения своей интегрированной ЭМГ. Задача состоит в совмещении уровня ЭМГ с заданным коридором и удержании уровня мышечного напряжения в течение 30 с. После каждой пробы пациент максимально расслабляет мышцы под зрительным контролем (тренировка преодоления спастичности), а затем пытается воспроизвести необходимый уровень ЭМГ по памяти, не видя ЭМГ на экране, т.е. без зрительного контроля. Продолжительность сеанса составляет 20-25 мин. Курс обучения состоит из 10 ежедневных сеансов. (Черникова Л.А., Иоффе М.Е., Бушенева С.Н., Шестакова М.В., Билименко А.Е. Электромиографическое биоуправление и функциональная магнитно-резонансная томография в постинсультной реабилитации (на примере обучения точностному схвату). Бюллетень сибирской медицины, 2010, №2, с.12-16).To date, there is a known method for the rehabilitation of stroke patients by teaching the patient "precision grip" using biofeedback with feedback on an electromyogram (EMG). For precision grip training use the Boslab hardware and software complex (Novosibirsk). Electromyographic electrodes are applied to the muscles of the elevation of the thumb. The patient squeezes a small object with his thumb and forefinger and learns to maintain a given level of muscle activity at 20, 40 or 60% of the maximum contraction level. On the monitor screen, the patient sees a given level of EMG in the form of a corridor, as well as changes in his integrated EMG. The task is to combine the level of EMG with a given corridor and maintain the level of muscle tension for 30 s. After each test, the patient relaxes the muscles as much as possible under visual control (training to overcome spasticity), and then tries to reproduce the required level of EMG from memory, without seeing the EMG on the screen, i.e. without visual control. The duration of the session is 20-25 minutes. The course consists of 10 daily sessions. (Chernikova L.A., Ioffe M.E., Busheneva S.N., Shestakova M.V., Bilimenko A.E. Electromyographic biofeedback and functional magnetic resonance imaging in post-stroke rehabilitation (using the example of precision grasp training). Bulletin Siberian Medicine, 2010, No. 2, pp. 12-16).
Это позволяет активно включать в программы двигательной реабилитации биоуправление, организованное по электромиограмме и направленное на выработку точностных движений пальцев кисти у больных с легкими и умеренными парезами и нарушением мелкой моторики руки, однако не обеспечивает полноценную реабилитацию у пациентов, имеющих грубые двигательные нарушения.This allows you to actively include biocontrol in motor rehabilitation programs, organized by an electromyogram and aimed at developing accurate movements of the fingers in patients with mild and moderate paresis and impaired fine motor skills, but does not provide full rehabilitation in patients with severe motor impairments.
Технический результат заключается в повышении эффективности реабилитации у пациентов, перенесших инсульт и имеющих грубые двигательные нарушения, за счет влияния тренировки воображения движения на нейрофизиологию корковых моторных представительств, что обеспечивает увеличение возбудимости двигательной коры.The technical result consists in increasing the effectiveness of rehabilitation in patients who have had a stroke and have severe motor impairments due to the influence of training imagination of movement on the neurophysiology of cortical motor representations, which ensures an increase in the excitability of the motor cortex.
Технический результат достигается тем, что реабилитацию больных, перенесших инсульт, осуществляют путем проведения тренировок паретичной конечности, при этом тренировку проводят, предъявляя больному задание по воображению движения паретичной конечностью с последующим контролем воображения движения больным, основанным на анализе паттернов электроэнцефалограммы (ЭЭГ), возникающих при воображении движения паретичной конечностью, причем регистрацию ЭЭГ сигналов мозга осуществляют с системы активных электродов энцефалографа, размешенных на поверхности головы, и передачу этих данных в компьютер для их синхронной обработки и выделения сигналов, ответственных за воображение движения с помощью классификатора паттернов ЭЭГ по методу Байеса, результаты распознавания выполняемого ментального задания предъявляют больному по зрительной обратной связи с подтверждением правильности выполнения задания на экране монитора, причем задание по воображению движения предъявляют в течение 10 секунд, курс тренировки паретичной конечности составляет 6-12 дней, по одной тренировки в день, длительностью 20-30 минут с интервалами между тренировками от 1 до 4 дней.The technical result is achieved by the fact that the rehabilitation of stroke patients is carried out by training the paretic limb, while the training is carried out by presenting the patient with a task of imagining movement of the paretic limb, followed by monitoring the patient’s imagination of movement based on the analysis of electroencephalogram patterns (EEG) arising from imagination of movement with a paretic limb, and EEG registration of brain signals is carried out from the system of active electrodes of the encephalograph, data on the surface of the head, and transferring this data to a computer for synchronous processing and extracting signals responsible for the imagination of movement using the Bayesian EEG pattern classifier, the results of recognition of the mental task being performed are presented to the patient by visual feedback confirming the correctness of the task on the screen monitor, and the task of imagining the movement is presented within 10 seconds, the training course of the paretic limb is 6-12 days, one training session per day ny, lasting 20-30 minutes with intervals between workouts from 1 to 4 days.
Способ осуществляется следующим образом.The method is as follows.
Для реабилитации больного, перенесшего инсульт, используют технологию с обратной связью - интерфейс мозг - компьютер (ИМК). Пациент в режиме реального времени получает визуальную информацию об активности своего головного мозга.For the rehabilitation of a patient who has had a stroke, they use technology with feedback - the brain-computer interface (IMC). The patient receives real-time visual information about the activity of his brain.
ИМК состоит из следующих элементов (рис.1): системы активных электродов ActiCap фирмы Brain Products (Германия) для регистрации электроэнцефалограммы (ЭЭГ) (1), энцефалографического аналого-цифрового преобразователя (АЦП) NBL640 производства ООО «НейроБиоЛаб» (2), персонального компьютера (операционная система Windows 7) для синхронной передачи данных, выделения рабочих показателей ЭЭГ и классификации сигналов для распознавания управляющей команды в реальном времени (3) (Бобров П.Д., Коршаков А.В., и др. Байесовский подход к реализации интерфейса мозг -компьютер, основанного на представлении движений. Журнал Высшей Нервной Деятельности и Нейрофизиологии, 2012, 62(1):89-100).IMC consists of the following elements (Fig. 1): ActiCap active electrode systems from Brain Products (Germany) for recording an electroencephalogram (EEG) (1), NBL640 encephalographic analog-to-digital converter (ADC) manufactured by NeuroBioLab LLC (2), personal computer (Windows 7 operating system) for synchronous data transfer, separation of EEG performance and signal classification for real-time recognition of a control command (3) Bobrov P.D., Korshakov A.V., et al. Bayesian approach to interface implementation brain-computer p based on the representation of movements. Journal of Higher Nervous Activity and Neurophysiology, 2012, 62 (1): 89-100).
Во время сеанса тренинга пациент сидит в удобном кресле так, что голова находится на расстоянии 1 метра от компьютерного монитора, на котором ему предъявляют визуальные задания и обратную связь (информацию о правильности выполнения задания). В центре экрана монитора имеется кружок, служащий для фиксации взгляда, и расположенные вокруг него 3 ромбовидные стрелки, которые указаны на блок-схеме макета ИМК, применяемого в данном процессе реабилитации (рис.1). Пациент во время тренинга выполняет одно из трех заданий: расслабиться (когда загорается верхняя стрелка), представить движение левой или правой руки (когда загорается соответствующая левая или правая стрелка). В качестве представления движения руки предлагают воображать медленное сжатие кисти в кулак. По заданию расслабиться (покой) пациент должен спокойно сидеть и смотреть в центр экрана. Задания предъявляют в случайном порядке, каждое в течение 10 секунд. Результаты распознавания выполняемой ментальной задачи предъявляют пациенту по зрительной обратной связи: метка в середине экрана, фиксирующая взор, принимает зеленый цвет, если классификатор распознает задачу, соответствующую предъявляемому заданию движения, и остается белой, если задача не была распознана.During the training session, the patient sits in a comfortable chair so that his head is 1 meter away from the computer monitor, on which he is presented with visual tasks and feedback (information about the correctness of the task). In the center of the monitor screen there is a circle, which serves to fix the gaze, and 3 rhomboid arrows located around it, which are indicated on the block diagram of the layout of the IMC used in this rehabilitation process (Fig. 1). During the training, the patient performs one of three tasks: relax (when the upper arrow lights up), imagine the movement of the left or right hand (when the corresponding left or right arrow lights up). As a representation of the movement of the arm, they suggest imagining a slow clenching of the hand into a fist. On a task to relax (rest), the patient should sit quietly and look at the center of the screen. Tasks are presented in random order, each for 10 seconds. Recognition results of the mental task being performed are presented to the patient by visual feedback: the mark in the middle of the screen that fixes the gaze turns green if the classifier recognizes the task corresponding to the presented motion task and remains white if the task was not recognized.
Регистрацию ЭЭГ проводят с помощью 30 электродов, расположенных на поверхности головы пациента, по схеме 10-20 (Зенков Л.Р. Клиническая электроэнцефалография (с элементами эпилептологии). Руководство для врачей. 3-е изд., М: МЕДпрессинформ, 2004, 368 с.). Под каждый электрод наносят специальный гель для улучшения контакта с поверхностью головы пациента. Сигналы ЭЭГ фильтруют в полосе частот от 5 до 30 Гц. В данной методике применялся классификатор паттернов ЭЭГ, основанный на методе Байеса (Бобров П.Д., Коршаков А.В. и др. Байесовский подход к реализации интерфейса мозг - компьютер, основанного на представлении движений. Журнал Высшей Нервной Деятельности и Нейрофизиологии, 2012, 62(1): 89-100). В качестве показателя точности классификации используют индекс «каппа Коэна» (при идеальном распознавании к=1, при случайном распознавании к=0) (Kohavi, R., Provost F. Glossary of terms. Machine Learning - Special Issue of Applications of Machine Learning and the Knowledge Discovery Process, 1998, 30: 271-274) и процент правильных ответов классификатора (распознавание выше случайного при > 35%). Определение источников активности, наиболее значимых для функционирования ИМК, проводилось с помощью метода независимых компонент (ICA, Independent Component Analysis) (Frolov A., Husek D. et al. Comparison of four classification methods for brain computer interface, Neural Network World, 2011, 21(2): 101-111).EEG registration is carried out using 30 electrodes located on the surface of the patient’s head, according to the scheme 10-20 (Zenkov L.R. Clinical electroencephalography (with elements of epileptology). Guidelines for doctors. 3rd ed., M: MEDpressinform, 2004, 368 from.). A special gel is applied under each electrode to improve contact with the surface of the patient’s head. EEG signals are filtered in the frequency band from 5 to 30 Hz. The EEG pattern classifier based on the Bayes method (Bobrov P.D., Korshakov A.V. et al. The Bayesian approach to the implementation of the brain-computer interface based on the representation of movements was used in this technique. Journal of Higher Nervous Activity and Neurophysiology, 2012, 62 (1): 89-100). As an indicator of classification accuracy, the Cohen’s kappa index is used (with ideal recognition, k = 1, with random recognition, k = 0) (Kohavi, R., Provost F. Glossary of terms. Machine Learning - Special Issue of Applications of Machine Learning and the Knowledge Discovery Process, 1998, 30: 271-274) and the percentage of correct answers of the classifier (recognition is higher than random at> 35%). The sources of activity most significant for the functioning of the BMI were determined using the Independent Component Analysis (ICA) method (Frolov A., Husek D. et al. Comparison of four classification methods for brain computer interface, Neural Network World, 2011, 21 (2): 101-111).
С каждым пациентом реабилитацию проводят в течение 6-12 дней по одному тренингу в день, длительностью 20-30 минут. Интервалы между тренингами составляют от 1 до 4 дней.With each patient, rehabilitation is carried out for 6-12 days, one training a day, lasting 20-30 minutes. The intervals between trainings are from 1 to 4 days.
Проведено исследование с целью сравнить качество управления ИМК у пациентов с очаговым повреждением головного мозга и у здоровых людей, а также с целью оценки эффективности данной методики для реабилитации пациентов, перенесших инсульт .В исследовании участвовало 36 пациентов с гемипарезами центрального генеза, из них 26 мужчин и 10 женщин, в возрасте от 34 до 70 лет, с давностью заболевания (инсульта или травмы головного мозга) от 1 месяца до 8 лет (медиана давности заболевания составила 11,5 [3; 21,5] месяцев). В раннем восстановительном периоде находились 14 пациентов, в позднем и резидуальном - 22 пациента. У всех пациентов в клинической картине наблюдался очень грубый парез или плегия в руке, медиана по шкале ARAT=0 [0; 4]. 16 пациентов составили основную группу, в комплексное лечение которых были включены тренировки ИМК, и группу сравнения, состоящую из 20 пациентов, которые получали только традиционную комплексную терапию. Основная группа и группа сравнения были сопоставимы по возрасту, давности инсульта и степени неврологического дефицита. Кроме того, в исследовании участвовали 7 здоровых добровольцев в возрасте от 24 до 68 лет, 6 мужчин и 1 женщина. Все испытуемые - правши (согласно Эдинбургскому опроснику мануальной асимметрии: R > 40%).A study was conducted to compare the quality of management of BMI in patients with focal brain damage and in healthy people, as well as to evaluate the effectiveness of this technique for the rehabilitation of stroke patients. The study involved 36 patients with hemiparesis of central genesis, of which 26 were men and 10 women, aged 34 to 70 years, with the duration of the disease (stroke or brain injury) from 1 month to 8 years (median age of the disease was 11.5 [3; 21.5] months). There were 14 patients in the early recovery period, and 22 patients in the late and residual period. In all patients, a very rough paresis or plegia in the arm was observed in the clinical picture, the median on the ARAT scale = 0 [0; four]. 16 patients constituted the main group, the complex treatment of which included training of IMC, and a comparison group consisting of 20 patients who received only traditional complex therapy. The main group and the comparison group were comparable in age, stroke duration and degree of neurological deficit. In addition, the study involved 7 healthy volunteers aged 24 to 68 years, 6 men and 1 woman. All subjects were right-handed (according to the Edinburgh manual asymmetry questionnaire: R> 40%).
Тринадцать пациентов основной группы (3 пациента выбыло после первого сеанса по собственному желанию) и все здоровые испытуемые прошли курс ИМК-тренинга, в котором задание по воображению движения предъявляли в течение 10 секунд и проводили по одной тренировки в день, длительностью 20-30 минут с интервалами между тренировками от 1 до 4 дней. Достигнутые результаты управления ИМК для обученных пациентов обеих групп представлены в таблице 1 (данные представлены в виде медианы и 25%, 75% процентилей).Thirteen patients of the main group (3 patients retired after the first session of their own free will) and all healthy subjects underwent a course of IMC training, in which the task of imagination of movement was presented for 10 seconds and carried out one training session per day, lasting 20-30 minutes intervals between workouts from 1 to 4 days. The achieved results of BCI management for trained patients of both groups are presented in table 1 (data are presented as median and 25%, 75% percentiles).
По показателям качества управления интерфейсом (каппа Коэна и процент распознавания) отличия между группами не выявлено (Р>0,05). Это позволяет сделать вывод о том, что пациенты с очаговым повреждением головного мозга в состоянии овладеть управлением ИМК с тем же качеством, что и люди без неврологических нарушений.According to the indicators of the interface control quality (Cohen's kappa and recognition percentage), no differences between the groups were revealed (P> 0.05). This allows us to conclude that patients with focal brain damage are able to master the management of BCI with the same quality as people without neurological disorders.
На рис. 2 представлены распределение вклада компонент в потенциалы, регистрируемые на поверхности головы (топографическое распределение), и спектральные плотности активности для этих компонент (для одного из здоровых испытуемых). Топографические распределения значимых для управления ИМК компонент и их спектральные плотности при трех ментальных состояниях - «норма». По оси абсцисс - частота в герцах, по оси ординат - спектральная плотность, нормированная на максимальное значение. Пик спектральной плотности для этих компонент соответствует диапазону сенсомоторного ритма (мю-ритма). Во время воображения движения происходит реакция десинхронизации сенсомоторного ритма в соответствующем полушарии (нижняя кривая на графике спектральной плотности).In fig. Figure 2 shows the distribution of the contribution of the components to the potentials recorded on the surface of the head (topographic distribution), and the spectral activity densities for these components (for one of the healthy subjects). Topographic distributions of components important for controlling the IMC and their spectral densities under three mental states are the “norm”. The abscissa is the frequency in hertz, the ordinate is the spectral density normalized to the maximum value. The peak spectral density for these components corresponds to the range of the sensorimotor rhythm (mu rhythm). During the imagination of movement, a desynchronization reaction of the sensorimotor rhythm takes place in the corresponding hemisphere (lower curve in the spectral density graph).
Такое распределение потенциалов и изменение мю-ритма во время воображения движения наблюдалось у здоровых испытуемых и было принято за «норму».Such a distribution of potentials and a change in mu rhythm during the imagination of movement was observed in healthy subjects and was taken as the "norm".
На рис. 3 представлены топографические распределения значимых компонент и спектральные плотности их интенсивности при трех ментальных состояниях (покой, воображение движения левой рукой и воображение правой рукой): А) у пациента с подкорковым повреждением головного мозга; Б) у пациента с повреждением двигательной коры. Среди пациентов встречались следующие варианты распределения вклада компонент в потенциалы в зависимости от локализации инсульта: при подкорковой локализации очага поражения наблюдалась картина, аналогичная «норме» (рис.3А), а при повреждении двигательной коры наблюдалось нетипичное распределение вклада компонент в поврежденном полушарии: в обоих случаях источник сигнала локализовался ближе к зоне проекции CZ при стандартном расположении ЭЭГ-электродов по системе 10-20 (рис.3Б). Значимые для управления ИМК компоненты, так же как и у здоровых испытуемых, были связаны с реакцией десинхронизации в диапазоне мю-ритма (10 пациентов), и бета-ритма (1 пациент, рис.3Б), или мю- и частично бета-ритма (1 пациент, рис.3А) во время воображения движения.In fig. Figure 3 shows the topographic distributions of significant components and the spectral densities of their intensity under three mental states (rest, imagination of movement with the left hand and imagination with the right hand): A) in a patient with subcortical brain damage; B) in a patient with damage to the motor cortex. Among the patients, the following variants of the distribution of the contribution of the components to the potentials depending on the location of the stroke were found: with subcortical localization of the lesion, a pattern similar to the “norm” was observed (Fig. 3A), and with damage to the motor cortex, an atypical distribution of the contribution of components in the damaged hemisphere was observed: In cases, the signal source was localized closer to the CZ projection zone with a standard arrangement of EEG electrodes in a 10-20 system (Fig. 3B). The components important for the management of BCI, as well as in healthy subjects, were associated with the desynchronization reaction in the mu rhythm range (10 patients), and beta rhythm (1 patient, Fig. 3B), or mu and partially beta rhythm (1 patient, Fig. 3A) during the imagination of movement.
Среди испытуемых обеих групп встречались следующие варианты изменения активности мозга, с которыми было связано улучшение качества управления ИМК (овладение навыком управления ИМК): а) выделение значимых компонент с первых дней и усиление реакции десинхронизации в процессе тренировки; б) отсутствие значимых компонент в первые дни и появление их в процессе тренировки с последующим усилением реакции десинхронизации. Топографическое распределение не менялось для каждой из двух компонент в результате тренировки.Among the subjects of both groups, the following variants of changes in brain activity were found, which were associated with an improvement in the quality of management of IMC (mastery of the skill of managing IMC): a) the selection of significant components from the first days and increased response of desynchronization during training; b) the absence of significant components in the early days and their appearance during the training process with the subsequent intensification of the desynchronization reaction. The topographic distribution did not change for each of the two components as a result of the training.
Для оценки клинической эффективности восстановительной реабилитации у больных с центральным парезом руки был проведен сравнительный анализ восстановления двигательной функции в основной группе (13 пациентов) и группе сравнения (20 пациентов). Следует отметить, что в данное исследование, как в основную группу, так и в группу сравнения были включены больные только с плегией или очень грубым парезом кисти с плохим прогнозом на восстановление движений.To assess the clinical effectiveness of rehabilitation in patients with central paresis of the arm, a comparative analysis of the restoration of motor function in the main group (13 patients) and the comparison group (20 patients) was performed. It should be noted that in this study, both the main group and the comparison group included patients only with plegia or very rough paresis of the hand with a poor prognosis for restoration of movements.
У пациентов основной группы после проведенных реабилитационных мероприятий выявлено статистически значимое улучшение двигательной функции руки (по шкале ARAT). В группе сравнения значимого улучшения нарушенных двигательных функций не наблюдалось. Различие в улучшении функции руки между группами статистически значимо (р=0,02). Результаты оценки двигательной функции руки в динамике у пациентов основной группы и группы сравнения представлены в таблице 2.After the rehabilitation measures, patients of the main group showed a statistically significant improvement in the motor function of the arm (on the ARAT scale). In the comparison group, no significant improvement in impaired motor function was observed. The difference in improving hand function between groups is statistically significant (p = 0.02). The results of the assessment of the motor function of the arm in dynamics in patients of the main group and the comparison group are presented in table 2.
Таким образом, полученные данные позволяют сделать вывод, что не только у здоровых, но и у пациентов с повреждением головного мозга при воображении движения как здоровой, так и паретичной руки выявляется реакция десинхронизации в соответствующем полушарии головного мозга. При этом впервые в проведенном исследовании было показано, что топографическое распределение компонент у тренированных здоровых испытуемых и пациентов с подкорковым инсультом соответствовало расположению представительства руки в первичных сенсомоторных областях центральной борозды, в то же время у больных с обширным повреждением коры при воображении движения паретичной руки наблюдалось смещение локализации источника активности в область расположения Cz электрода.Thus, the data obtained allow us to conclude that, not only in healthy, but also in patients with brain damage, with the imagination of the movement of both a healthy and paretic hand, a desynchronization reaction is detected in the corresponding hemisphere of the brain. Moreover, for the first time in the study, it was shown that the topographic distribution of the components in trained healthy subjects and patients with subcortical stroke corresponded to the location of the arm in the primary sensorimotor areas of the central sulcus, while at the same time, patients with extensive damage to the cortex under imagination of movement of the parietal arm showed a shift localization of the source of activity in the region of the Cz electrode
В результате была выявлена закономерность, свидетельствующую о том, что пациенты с очаговым повреждением головного мозга в состоянии овладеть управлением ИМК с тем же качеством, что и испытуемые без неврологических нарушений. При этом не было обнаружено зависимости качества управления ИМК от степени, локализации или давности поражения мозга.As a result, a pattern was revealed that indicates that patients with focal brain damage are able to master the management of BCI with the same quality as subjects without neurological impairment. In this case, no dependence of the quality of BCI control on the degree, localization, or prescription of brain damage was found.
Кроме того, у 42% больных с плегией и грубым парезом кисти после курса обучения наблюдался положительный эффект при использовании ИМК-тренинга, выражающийся в достоверном улучшении функции паретичной кисти. Следовательно, данный метод реабилитации позволит ускорить темп и сделать более полным восстановление нарушенных функций, предотвратить развитие вторичных осложнений (тромбофлебитов, контрактур, пролежней, застойной пневмонии и т.д.) у больных с разной тяжестью поражения головного мозга.In addition, 42% of patients with plegia and gross paresis of the hand after the training course had a positive effect when using IMC training, which was expressed in a significant improvement in the function of the paretic brush. Therefore, this rehabilitation method will accelerate the pace and make the restoration of impaired functions more complete, prevent the development of secondary complications (thrombophlebitis, contractures, pressure sores, congestive pneumonia, etc.) in patients with different severity of brain damage.
Примеры осуществления способаExamples of the method
Пример 1Example 1
Пациентка А., 70 лет, ишемический инсульт, давность заболевания 1,5 месяца, очаг инсульта по МРТ: в левом полушарии головного мозга в заднелатеральном отделе лентикулярного ядра с переходом на лучистый венец и заднее бедро внутренней капсулы. Грубый парез руки (7 баллов по шкале ARAT).Patient A., 70 years old, ischemic stroke, disease duration 1.5 months, MRI stroke focus: in the left hemisphere of the brain in the posterolateral part of the lenticular nucleus with transition to the radiant crown and posterior thigh of the inner capsule. Rough paresis of the arm (7 points on the ARAT scale).
Проведен курс тренингов из 8 сеансов по 20 минут с интервалами между тренировками 1 день. Задание по воображению движения предъявляли в течение 10 секунд. Достигнутые показатели качества управления ИМК к 8 дню тренировки: каппа Коэна=0,42; процент распознавания=70%. Управление ИМК осуществлялось за счет реакции десинхронизации сенсомоторного ритма в области центральной борозды транслатерального полушария при воображении движения. После проведенной реабилитации наблюдалось клинически значимое улучшение функции кисти (на 11 баллов по шкале ARAT, таблица 4). Пациентка самостоятельно берет предметы со стола, открывает дверную ручку.A course of trainings was conducted from 8 sessions of 20 minutes with intervals between training sessions of 1 day. The task of the imagination of the movement was presented for 10 seconds. Achieved indicators of the quality of management of IMC by the 8th day of training: Kappa Cohen = 0.42; recognition percentage = 70%. Management of the IMC was carried out due to the desynchronization reaction of the sensorimotor rhythm in the central groove of the translateral hemisphere with the imagination of movement. After the rehabilitation, a clinically significant improvement in hand function was observed (by 11 points on the ARAT scale, table 4). The patient independently takes items from the table, opens the door handle.
Пример 2Example 2
Пациентка В., 40 лет, ишемический инсульт, давность заболевания 21 месяц, очаг инсульта по МРТ: в левом полушарии головного мозга в лентикулярном ядре с распространением на заднее бедро внутренней капсулы, верхние отделы гиппокампальной извилины. Грубый парез руки (4 балла по ARAT).Patient B., 40 years old, ischemic stroke,
Проведен курс тренингов из 12 сеансов, по одной тренировки в день, длительностью 30 минут с интервалами между тренировками 4 дня. Задание по воображению движения предъявляли в течение 10 секунд. Достигнутые показатели качества управления ИМК к 12 дню тренировки: каппа Коэна=0,30; процент распознавания=50%. Управление ИМК осуществлялось за счет реакции десинхронизации сенсомоторного ритма в области центральной борозды транслатерального полушария при воображении движения. После проведенной реабилитации наблюдалось улучшение функции руки, в том числе кисти (на 13 баллов по шкале ARAT, таблица 5). Пациентка может брать некоторые предметы со стола.A course of trainings was conducted from 12 sessions, one training a day, lasting 30 minutes with intervals between training 4 days. The task of the imagination of the movement was presented for 10 seconds. Achieved indicators of the quality of management of IMC by the 12th day of training: Kappa Cohen = 0.30; recognition percentage = 50%. Management of the IMC was carried out due to the desynchronization reaction of the sensorimotor rhythm in the central groove of the translateral hemisphere with the imagination of movement. After the rehabilitation, an improvement was observed in the function of the hand, including the hand (by 13 points on the ARAT scale, table 5). The patient may take some items from the table.
Таким образом, предложенный способ реабилитации пациентов, перенесших инсульт, обеспечивает повышение ее эффективности за счет влияния тренировки воображения движения на нейрофизиологию корковых моторных представительств. Это увеличивает возбудимость двигательной коры. Разработанный нами курс ИМК- тренинга улучшает точность произвольной активности мышц конечностей у больных с грубыми двигательными нарушениями после обучения с помощью зрительной обратной связи. Это позволяет активно включать в программы двигательной реабилитации курс ИМК-тренинга, организованный по электроэнцефалограмме и направленный на выработку восстановления двигательной функции, особенно у больных, перенесших ишемический инсульт и имеющих грубые двигательные нарушения.Thus, the proposed method for the rehabilitation of stroke patients provides an increase in its effectiveness due to the influence of movement imagination training on the neurophysiology of cortical motor representations. This increases the excitability of the motor cortex. The IMC-training course that we developed improves the accuracy of voluntary muscle activity in the limbs in patients with severe motor impairment after training with visual feedback. This allows you to actively include in the program of motor rehabilitation a course of IMC training, organized by an electroencephalogram and aimed at developing recovery of motor function, especially in patients who have suffered an ischemic stroke and have severe motor impairments.
Claims (1)
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2013116424/14A RU2523349C1 (en) | 2013-04-11 | 2013-04-11 | Method for rehabilitation of patients suffered stroke |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2013116424/14A RU2523349C1 (en) | 2013-04-11 | 2013-04-11 | Method for rehabilitation of patients suffered stroke |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2523349C1 true RU2523349C1 (en) | 2014-07-20 |
Family
ID=51217683
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2013116424/14A RU2523349C1 (en) | 2013-04-11 | 2013-04-11 | Method for rehabilitation of patients suffered stroke |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
RU (1) | RU2523349C1 (en) |
Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2622206C2 (en) * | 2015-10-28 | 2017-06-13 | Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ГБОУ ВПО РНИМУ им. Н.И. Пирогова Минздрава России) | Method for patients rehabilitation after stroke or injury by a robotic complex comprising human limb exoskeleton controlled by brain-computer interface using motion imaging |
WO2017158273A1 (en) * | 2016-03-17 | 2017-09-21 | Inria Institut National De Recherche En Informatique Et En Automatique | Improved neurological feedback device |
RU2702728C1 (en) * | 2018-08-27 | 2019-10-09 | Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Крымский федеральный университет имени В.И. Вернадского" | Method of determining individual frequency range of mu-rhythm eeg |
RU2703838C1 (en) * | 2019-06-18 | 2019-10-22 | Виталий Юрьевич Цыганков | Method for recovering motor function of limb |
RU2713454C2 (en) * | 2017-04-25 | 2020-02-05 | Общество с ограниченной ответственностью "НейроБиоЛаб" | Method for objective evaluation of proprioceptive sensitivity in individual joints of extremities in human |
WO2020256577A1 (en) * | 2019-06-17 | 2020-12-24 | Общество С Ограниченной Ответственностью "Сенсомед" | Hardware/software system for the rehabilitation of patients with cognitive impairments of the upper extremities after stroke |
RU2741215C1 (en) * | 2020-02-07 | 2021-01-22 | Общество с ограниченной ответственностью "АйТи Юниверс" | Neurorehabilitation system and neurorehabilitation method |
RU2742071C1 (en) * | 2020-09-08 | 2021-02-02 | Государственное бюджетное учреждение здравоохранения Московской области "Московский областной научно-исследовательский клинический институт им. М.Ф. Владимирского" (ГБУЗ МО МОНИКИ им. М.Ф. Владимирского) | Method of rehabilitation of the patients suffering a stroke |
RU2751816C1 (en) * | 2020-08-17 | 2021-07-19 | Автономная некоммерческая организация высшего образования «Университет Иннополис» | Method for classification of human motor activity |
RU2786990C1 (en) * | 2021-11-09 | 2022-12-27 | Константин Сергеевич Саранкин | Method for training, using virtual reality, in rehabilitation of patients with diseases accompanied by limb paresis |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2432971C1 (en) * | 2010-04-02 | 2011-11-10 | Вероника Игоревна Скворцова | Method of rehabilitating patients in acute stage of stroke with application of biological feedback and virtual reality |
-
2013
- 2013-04-11 RU RU2013116424/14A patent/RU2523349C1/en active
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2432971C1 (en) * | 2010-04-02 | 2011-11-10 | Вероника Игоревна Скворцова | Method of rehabilitating patients in acute stage of stroke with application of biological feedback and virtual reality |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
ЧЕРНИКОВА Л.А. и др. Применение технологии виртуальной реальности при восстановлении движений в паретичной реке больных, перенесших инсульт. Физиотерапия, Бальнеология и реабилитация.2011, 1, с. 3-7. CHOI R. Control of a vehicle with EEG signals in real-time and system evaluation. Eur J Appl Physiol. 2012 Feb;112(2):755-66 * |
ЧЕРНИКОВА Л.А. и др. Электромиографическое биоуправление и функциональная магнитно-резонансная томография в постинсультной реабилитации. Бюллетень сибирской медицины, 2010, 2, с. 12-16. * |
Cited By (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2622206C2 (en) * | 2015-10-28 | 2017-06-13 | Государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова" Министерства здравоохранения Российской Федерации (ГБОУ ВПО РНИМУ им. Н.И. Пирогова Минздрава России) | Method for patients rehabilitation after stroke or injury by a robotic complex comprising human limb exoskeleton controlled by brain-computer interface using motion imaging |
WO2017158273A1 (en) * | 2016-03-17 | 2017-09-21 | Inria Institut National De Recherche En Informatique Et En Automatique | Improved neurological feedback device |
FR3048867A1 (en) * | 2016-03-17 | 2017-09-22 | Inria Inst Nat De Rech En Informatique Et En Automatique | ENHANCED NEUROLOGICAL RETURN DEVICE |
RU2713454C2 (en) * | 2017-04-25 | 2020-02-05 | Общество с ограниченной ответственностью "НейроБиоЛаб" | Method for objective evaluation of proprioceptive sensitivity in individual joints of extremities in human |
RU2702728C1 (en) * | 2018-08-27 | 2019-10-09 | Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Крымский федеральный университет имени В.И. Вернадского" | Method of determining individual frequency range of mu-rhythm eeg |
WO2020256577A1 (en) * | 2019-06-17 | 2020-12-24 | Общество С Ограниченной Ответственностью "Сенсомед" | Hardware/software system for the rehabilitation of patients with cognitive impairments of the upper extremities after stroke |
RU2703838C1 (en) * | 2019-06-18 | 2019-10-22 | Виталий Юрьевич Цыганков | Method for recovering motor function of limb |
RU2741215C1 (en) * | 2020-02-07 | 2021-01-22 | Общество с ограниченной ответственностью "АйТи Юниверс" | Neurorehabilitation system and neurorehabilitation method |
RU2751816C1 (en) * | 2020-08-17 | 2021-07-19 | Автономная некоммерческая организация высшего образования «Университет Иннополис» | Method for classification of human motor activity |
RU2742071C1 (en) * | 2020-09-08 | 2021-02-02 | Государственное бюджетное учреждение здравоохранения Московской области "Московский областной научно-исследовательский клинический институт им. М.Ф. Владимирского" (ГБУЗ МО МОНИКИ им. М.Ф. Владимирского) | Method of rehabilitation of the patients suffering a stroke |
RU2786990C1 (en) * | 2021-11-09 | 2022-12-27 | Константин Сергеевич Саранкин | Method for training, using virtual reality, in rehabilitation of patients with diseases accompanied by limb paresis |
RU2823580C1 (en) * | 2023-07-26 | 2024-07-24 | Общество С Ограниченной Ответственностью "Нейроспутник" | Method of intelligent feedback for brain stimulation for implementation of rehabilitation and/or prevention of neurodegeneration |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
RU2523349C1 (en) | Method for rehabilitation of patients suffered stroke | |
Monge-Pereira et al. | Use of electroencephalography brain-computer interface systems as a rehabilitative approach for upper limb function after a stroke: a systematic review | |
Li et al. | Examination of poststroke alteration in motor unit firing behavior using high-density surface EMG decomposition | |
Machado et al. | EEG-based brain-computer interfaces: an overview of basic concepts and clinical applications in neurorehabilitation | |
Rupp | Challenges in clinical applications of brain computer interfaces in individuals with spinal cord injury | |
US8938289B2 (en) | Motor training with brain plasticity | |
Wheaton | Neurorehabilitation in upper limb amputation: understanding how neurophysiological changes can affect functional rehabilitation | |
Park et al. | Assessment of cognitive engagement in stroke patients from single-trial EEG during motor rehabilitation | |
Pugliese et al. | Emerging technologies for management of patients with amyotrophic lateral sclerosis: from telehealth to assistive robotics and neural interfaces | |
Hummel et al. | Interregional long-range and short-range synchrony: a basis for complex sensorimotor processing | |
Machado et al. | Progress and prospects in EEG-based brain-computer interface: clinical applications in neurorehabilitation | |
van Hedel et al. | Limits of locomotor ability in subjects with a spinal cord injury | |
Tecchio et al. | Functional source separation and hand cortical representation for a brain–computer interface feature extraction | |
Dzhalagoniya et al. | Biomechanical assessment of Fugl-Meyer score: the case of one post stroke patient who has undergone the rehabilitation using hand exoskeleton controlled by brain-computer interface | |
Todd et al. | Voluntary movement and repetitive transcranial magnetic stimulation over human motor cortex | |
Ivanova et al. | Use of a BCI-exoskeleton simulator with multichannel biofeedback in a multidisciplinary rehabilitation program in poststroke patients | |
Mano et al. | Cortical reorganization in training | |
Daprati et al. | Laterality effects on motor awareness | |
Mendez et al. | Limb Apraxias and Related Disorders | |
Mrachacz-Kersting et al. | Associative plasticity induced by a brain–computer interface based on movement-related cortical potentials | |
Hu et al. | Neural coding for effective rehabilitation | |
Irastorza-Landa et al. | Central and peripheral neural interfaces for control of upper limb actuators for motor rehabilitation after stroke: technical and clinical considerations | |
Kawasaki | Clinical Application of Motor Imagery Training | |
Alingal Meethal | Impact of Fatigue on Corticomuscular Coupling and EEG Microstates during Human-Robot Interaction and Physical Exercise | |
Sobotnicka et al. | BCI interface—new opportunities and hopes for the disabled. An overview of available solutions |