Predictors of efficiency of neurorehabilitation in patients with motor disorders using the brain-computer neurointerface
- Authors: Kondur A.A1
-
Affiliations:
- Moscow Regional Scientific Research Clinical Institute n.a. M.F. Vladimirsky
- Issue: No 19 (2017)
- Pages: 72-77
- Section: Articles
- URL: https://journals.eco-vector.com/2073-4034/article/view/290037
- ID: 290037
Cite item
Open Access
Access granted
Abstract
In recent years, the possibilities of rehabilitation of stroke patients have increased due to the use of the “brain-computer neurointerface+hand exoskeleton (BCIHE) technology, which is based on the stimulation of the mechanism of neuroplasticity. The processes of activation of the motor structures arising in the nervous system with the regular kinesthetic imagination of the purposeful movement (hand extension), reinforced by the reverse visual and proprioceptive connections, contribute to the restoration and/ or compensation of the lost motor function. In the study, 89 patients were screened to select patients for rehabilitation, and 75 stroke patients met the inclusion criteria. Active participation of the patient during training with the help of a neurointerface is considered an important aspect of this type of neurorehabilitation. Directive teaching of the patient to the kinesthetic imagination during the training using BCIHE technology promotes the stimulation of the preserved brain regions that are able to control the movement. It is emphasized that the level of cognitive function can serve as a criterion for estimating the reserve of individual ability to imagine the movement. This proposition suggests that stimulation of cognitive functions in stroke patients can contribute to a more successful motor rehabilitation process.
Full Text
About the authors
A. A Kondur
Moscow Regional Scientific Research Clinical Institute n.a. M.F. Vladimirsky
Email: annasams@mail.ru
References
- Бирюкова Е.В., Павлова О.Г., Курганская М.Е. и др. Восстановление двигательной функции руки с помощью экзоскелета кисти, управляемого интерфейсом «мозг-компьютер». Случай пациента с обширным поражением мозговых структур. Физиология человека. 2016;42(1): 19-30.
- Buch E., Weber C., Cohen L.G., Braun C., Dimyan M.A., Ard T., Mellinger J., Caria A., Soekadar S., Fourkas A., Birbaumer N. Think to move: a neuromagnetic brain-computer interface (BCI) system for chronic stroke. Stroke. 2008;39:910-17.
- Dimyan M.A., Cohen L.G. Neuroplasticity in the context of motor rehabilitation after stroke. Nat. Rev. Neurol. 2011;7(2): 76-85.
- TungS. W., Guan C., Ang K.K., Phua K.S., Wang C., Zhao L., Teo W.P., Chew E. Motor imagery BCI for upper limb stroke rehabilitation: An evaluation of the EEG recordings using coherence analysis. Conf. Proc. IEEE Eng. Med. Biol. Soc. 2013;2013: 261-64.
- Котов С.В., Турбина Л.Г., Бирюкова Е.В., Фролов А.А., Кондур А.А., Зайцева Е.В. Реабилитационный потенциал постинсультных больных, обучающихся кинестетическому воображению движения - двигательный и когнитивный аспекты. Физиология человека. 2017;43(5):1-11.
- Ang K.K., Chua K.S., Phua K.S., Wang C., Chin Z.Y., Kuah C.W., Low W., Guan C.A. Randomized Controlled Trial of EEG. Based Motor Imagery Brain-Computer Interface Robotic Rehabilitation for Stroke. Clin. EEG Neurosci. 2015; 46(4):310-20.
- Frolov A.A., Husek D., Biryukova E.V., et al. Principles of motor recovery in post-stroke patients using hand exoskeleton controlled by the brain-computer interface based on motor imagery, Neural. Network World. 2017;27(1):107-37.
- Фролов А.А., Бирюкова Е.В., Бобров П.Д., Курганская М.Е., Павлова О.Г., Кондур А.А., Турбина Л.Г., Котов С.В. Эффективность комплексной реабилитации пациентов с постинсультным парезом руки с применением нейроинтерфейса «мозг-компьютер»+экзоскелет. Альманах клинической медицины. 2016;44(3): 280-86.
- Бобров П.Д., Коршаков А.В., Рощин В.Ю., Фролов А.А. Байесовский подход к реализации интерфейса мозг-компьютер, основанного на представлении движений. Журн. высш. нерв. деятельности. 2012;62:89.
- Котов С.В., Турбина Л.Г., Бобров П.Д. и др. Применение комплекса «интерфейс «мозг-компьютер» и экзоскелет» и техники вооб ражения движения для реабилитации после инсульта. Альманах клинической медицины. 2015;39:15-21.
- Bobrov P., Frolov A., Cantor C., Fedulova I., Bakhnyan M., Zhavoronkov A. Brain-computer interface based on generation of visual images. PLoS ONE. 2011;6:e20674.
- Кондур А.А., Бирюкова Е.В., Котов С.В. и др. Кинематический портрет пациента как объективный показатель состояния двигательной функции в процессе нейрореабилитации с использованием экзоскелета руки, управляемого интерфейсом мозг-компьютер. Учёные записки Санкт-Петербургского медицинского университета им. И.П. Павлова. 2016;23(3): 28-31.
- Biryukova E.V., Roby-Brami A., Frolov A.A., Mokhtari M. Kinematics of human arm reconstructed from Spatial Tracking System recordings. J. Biomechanics. 2000; 33(8):985-95.
Supplementary files
