Active rehabilitation technologies for stroke patients: a mini-review

Full Text

Введение

Инсульт является одной из трёх важнейших причин смертности и инвалидности (стойкой утраты трудоспособности) во всех регионах мира. У многих пациентов, переживших острый инсульт, в последующем сохраняются локомоторные расстройства, когнитивный дефицит, прогрессируют психоэмоциональные нарушения, что часто приводит к утрате физической и социальной независимости [1, 2].

Восстановление двигательных функций является важнейшей задачей реабилитации после инсульта. В последние годы важным дополнением активных традиционных методов физической и эрготерапии стало применение новых интерактивных технологий ― виртуальной реальности (virtualreality, VR), роботизированной терапии (robot-assistedtherapy, RAT) и телереабилитации (telerehabilitation, TR), повышающих вовлечённость пациентов в процесс выполнения упражнений, интенсивность занятий и эффективность восстановления как в подострой, так и хронической фазе инсульта [3, 4] с акцентом на замкнутом взаимодействии между центральной нервной системой, периферическим исполнительным звеном и внешней обратной связью [4, 5].

Активная реабилитация в отличие от пассивных упражнений направлена на согласование двигательного намерения, двигательного вывода и сенсорного подкрепления. Такой подход клинически значим, поскольку повторяющееся, целенаправленное обучение, связанное с намерением, с большей вероятностью задействует активность-зависимую пластичность, чем движения, выполняемые без осмысленного участия пациента [6]. В то же время данная область становится всё более междисциплинарной. Инженеры сосредоточены на детекции/сенсорике, декодировании, приводе и управлении; клиницисты ― на безопасности, времени проведения, нагрузке на пациента и функциональных результатах. Задача заключается в том, чтобы объединить эти подходы в единую концептуальную основу, которая поддерживает принятие клинических решений на разных этапах восстановления после инсульта (рис. 1) [5]. Рис. 1 иллюстрирует синергию между инженерными разработками и клинической практикой, представляет ряд стратегий детекции двигательного намерения и обратной связи, а также определяет ключевые приоритеты проектирования для выбора соответствующих программ активной реабилитации на каждом этапе, подчёркивая сдвиг в реабилитации после инсульта от пассивных упражнений к практикам, основанным на намерении и обогащённым обратной связью.

 

Рис. 1. Концептуальная схема активной реабилитации после инсульта. [© Шо Гао]. ЭЭГ ― электроэнцефалография; ЭМГ ― электромиография; МЭГ ― магнитоэнцефалография; фМРТ ― функциональная магнитно-резонансная томография; фНИРС ― функциональная спектроскопия ближнего инфракрасного диапазона; RAT ― роботизированная терапия; VR ― виртуальная реальность; BCI ― нейрокомпьютерный интерфейс.

Fig. 1. Conceptual scheme of active rehabilitation after stroke. [© Sho Gao]. ЭЭГ, electroencephalography; ЭМГ, electromyography; МЭГ, magnetoencephalography; фМРТ, functional magnetic resonance imaging; фНИРС, functional infrared spectroscopy; RAT, robot-assistedtherapy; VR, virtual reality; BCI, brain computer interface.

 

В статье обобщены литературные данные по трём вопросам: какие физиологические механизмы обосновывают применение активной реабилитации, как можно детектировать двигательное намерение и трансформировать его в значимое терапевтическое воздействие и какие интерактивные технологии наиболее уместны в остром, подостром и хроническом периоде после инсульта? Отвечая на эти вопросы, данный обзор призван предоставить краткий, но структурированный справочный материал для клиницистов и инженеров, разрабатывающих поэтапные, ориентированные на пациента реабилитационные системы.

Нейропластическая основа активной реабилитации

Нейропластичность является центральной физиологической основой активной реабилитации. После инсульта нервная система подвергается структурной и функциональной реорганизации, включая перестройку сенсомоторных сетей, изменения целостности кортикоспинального тракта, нарушение межполушарного баланса и компенсаторное вовлечение сохранных проводящих путей [7]. Данные изменения происходят на различных биологических уровнях ― от синапсов и дендритов до нейронных цепей и крупномасштабных корковых сетей [8]. Активная реабилитация направлена на стимулирование адаптивной, а не дезадаптивной пластичности. Несколько механизмов имеют особое значение. Во-первых, синаптическая пластичность, включая долговременную потенциацию и долговременную депрессию, лежит в основе обусловленного опытом усиления или ослабления нейронных связей [9]. Во-вторых, активность-зависимая регуляция генов, вовлекающая гены немедленного раннего ответа, эпигенетические процессы и нейротрофические факторы, такие как мозговой нейротрофический фактор, обеспечивает долгосрочную реорганизацию структуры и функции нейронов [10]. В-третьих, миелинизация и структурная пластичность влияют на время проведения импульсов и временную точность нейронной коммуникации, что имеет решающее значение для координированного двигательного контроля [11]. Экспериментальные и клинические данные свидетельствуют о том, что активная реабилитация может способствовать реализации этих механизмов. Повторяющееся произвольное обучение способно усиливать нейротрофический сигналинг, реорганизовывать соматотопические представления и укреплять функционально значимые сенсомоторные петли [12]. У человека обучение с использованием роботизированных устройств, связанное с намерением, и подобные интервенции ассоциируются с формированием новых функциональных путей и повышением корковой возбудимости [13]. Важно отметить, что активная реабилитация ― это не просто физические упражнения, это упражнения, сочетаемые с осмысленной нейронной активностью. Такое сочетание отражает хеббовские принципы: когда нейронная активность, связанная с намерением, многократно сочетается с соответствующей обратной связью или стимуляцией, вероятность адаптивной реорганизации возрастает [14].

Однако нейропластичность не всегда является благоприятной. Постинсультная реорганизация может также закреплять дезадаптивные паттерны, такие как патологические синергии, компенсаторное чрезмерное использование и патологическое межполушарное торможение [15]. Таким образом, цель заключается не просто в «увеличении пластичности», а в направленной модуляции пластичности в нужных контурах, в нужное время и с нужной дозировкой. Этим объясняется необходимость того, чтобы системы активной реабилитации были точными во времени, безопасными по интенсивности и адаптивными к индивидуальной вариабельности (рис. 2).

 

Рис. 2. Примеры нейропластичности (a). Механизмы нейропластичности у здоровых людей (b). Нейропластичность после инсульта (c). Нейронная активность может оказывать широкое влияние на фенотип нейронов, изменяя экспрессию генов, а также их структуру и функцию. [© Шо Гао]. Me ― метильная группа; Ac ― ацетильная группа; TF ― транскрипционный фактор; BDNF ― мозговой нейротрофический фактор; TrkB ― рецептор мозгового нейротрофического фактора.

Fig. 2. Examples of neuroplasticity (a). Mechanisms of neuroplasticity in healthy people (b). Neuroplasticity after stroke (c). Neural activity can have a broad effect on the phenotype of neurons, altering gene expression, as well as their structure and function. [© Sho Gao]. Me, methyl group; Ac, acetyl group; TF, transcription factor; BDNF, brain-derived neurotrophic factor; TrkB, tropomyosin kinase receptor B.

 

Детекция двигательного намерения

Точная детекция намерения является определяющей характеристикой интерактивной реабилитации, поскольку позволяет системе реагировать на то, что пациент пытается сделать, а не только на видимые движения конечности [16–18]. В широком смысле сигналы для детекции намерения можно разделить на три категории: сигналы периферического статуса, электромиографические сигналы и сигналы мозговой активности. В табл. 1 сравниваются основные методы детекции двигательного намерения, используемые в интерактивной реабилитации, включая сигналы периферического статуса, методы на основе электромиографии (ЭМГ), сигналы мозговой активности и подходы на основе мультимодальной интеграции.

 

Таблица 1. Сравнение методов детекции намерения, попытки действия и совершённого действия, включая типичные сигналы, с указанием их преимуществ, недостатков и подходящих групп пациентов

Table 1. Comparison of methods for detecting intent, attempted action, and committed action, including typical signals, indicating their advantages, disadvantages, and suitable patient groups

Метод	Типичные сигналы/ устройства	Связь с началом движения	Преимущества	Ограничения	Оптимальное применение
Сигналы периферического статуса	ИМУ, гониометр, датчик силы, плантарное давление, трекинг движения	Во время/ после движения	Простота, низкая стоимость, устойчивость	Задержка сигнала, косвенное измерение	Анализ походки и позы, домашнее использование
Поверхностная ЭМГ	Поверхностные электроды	Близко к началу	Неинвазивность, практичность, связь с усилием	Шумы, перекрёстные помехи, смещение сигнала	ФЭС, экзоскелеты, тренировка конечностей
Внутримышечная ЭМГ	Игольчатые/ проволочные электроды	Близко к началу	Селективность, доступ к глубоким мышцам	Инвазивность, низкий комфорт	Научные исследования, точное декодирование
ЭЭГ	ERD/ERS, МИ-ИКИ, P300/ВП	До начала движения	Раннее детектирование намерения, неинвазивность	Зашумлённость, низкое пространственное разрешение	Тяжёлый парез, управление с помощью ИКИ
фНИРС	Корковые гемодинамические сигналы	До/в районе намерения	Портативность, пространственная информативность	Низкая временная разрешающая способность, чувствительность к движениям	Гибридные ИКИ, применение у постели больного
МЭГ/фМРТ	Методы визуализации активности мозга	До начала движения	Высокое пространственное разрешение	Высокая стоимость, отсутствие портативности	Фундаментальные исследования механизмов
Мультимодальная интеграция	ЭЭГ+ЭМГ, ЭЭГ+ИМУ, ЭМГ+кинематика	От начала до окончания движения	Взаимодополняемость, повышенная надёжность	Сложность, высокий объём данных	Персонализированная реабилитация с замкнутым контуром

Примечание. ИМУ ― инерциальные измерительные модули; ЭМГ ― электромиография; ФЭС ― функциональная электрическая стимуляция; ЭЭГ ― электроэнцефалограмма; ERD/ERS ― вызванная десинхронизация/синхронизация; P300/ВП ― когнитивно вызванные потенциалы/вызванные потенциалы; фНИРС ― функциональная ближняя инфракрасная спектроскопия; МЭГ ― магнитоэнцефалография; фМРТ ― функциональная магнитно-резонансная томография.

 

Периферические сигналы состояния включают кинематические, силовые, тензометрические и оптические измерения, получаемые с помощью инерциальных датчиков, гониометров, тензодатчиков, систем плантарного давления и аналогичных устройств [19–21]. Эти сигналы полезны для идентификации выполнения движения, фазы походки, позы и взаимодействия между устройством и конечностью. Их преимущества включают устойчивость, относительную доступность и простоту интеграции в носимые или роботизированные системы. Основное ограничение заключается в том, что периферические сигналы состояния отражают в основном следствия движения, а не самые ранние стадии возникновения намерения. На пациентов с инсультом, имеющих тяжёлый парез, также могут влиять компенсаторные стратегии и динамика самого устройства [5, 22].

ЭМГ-сигналы обеспечивают более тесную связь с произвольным усилием, поскольку они регистрируют мышечную активацию до того, как разовьётся полное движение [23–25]. Внутримышечная ЭМГ обладает высокой селективностью и позволяет получить доступ к глубоким мышцам, но является инвазивной и применяется в условиях «регламентированной медицинской среды» (стационар, клиника) [26–28]. Поверхностная ЭМГ неинвазивна и более практична, хотя и подвержена влиянию шумов, перекрёстных помех, смещения электродов, утомления мышц и изменений импеданса кожи [29, 30]. Реализованное в последнее время благодаря использованию многоканальных матриц, методов машинного, в том числе глубокого обучения, быстрое декодирование результатов ЭМГ расширило возможность его применения, позволило улучшить распознавание жестов и непрерывную оценку движения [31]. Поскольку ЭМГ часто представляет собой компромисс между практичностью и специфичностью отражения намерения, метод остаётся одним из наиболее привлекательных технологий детекции в интерактивной реабилитации.

Сигналы мозговой активности обеспечивают самый ранний доступ к двигательному намерению, поскольку могут отражать планирование, двигательное воображение и сенсомоторную интеграцию даже при отсутствии видимого движения [32–34]. Электроэнцефалография (ЭЭГ) является наиболее широко используемым методом благодаря миллисекундному временному разрешению, портативности и относительно низкой стоимости [35–37]. Парадигмы двигательного воображения обычно основаны на явлении событийно-связанной десинхронизации/синхронизации в сенсомоторных ритмах [38]. Метод визуализации активности мозга (МЭГ) обеспечивает лучшее пространственное разрешение, но является менее доступным [39, 40]. Функциональная магнитно-резонансная томография (фМРТ) и функциональная ближняя инфракрасная спектроскопия (фНИРС) предоставляют гемодинамическую информацию с лучшей пространственной специфичностью, причём фНИРС особенно привлекательна для портативных нейрореабилитационных систем [41, 42]. Интерфейсы «мозг–компьютер» (ИМК) на основе ЭЭГ или фНИРС особенно ценны для пациентов с минимальными остаточными движениями, поскольку обеспечивают обратную связь, основанную на намерении, даже когда периферический двигательный выход слаб или отсутствует [43].

Ни один из перечисленных методов по отдельности не является идеальным. Периферические датчики являются реактивными, ЭМГ нестабильна при повторных измерениях, а системы ЭЭГ/фНИРС могут страдать от шумов, когнитивной нагрузки и «неэффективности нейроинтерфейса» [5, 43]. По этой причине всё большее предпочтение отдаётся гибридным и мультимодальным системам. Комбинируя взаимодополняющие сигналы, такие системы могут повысить надёжность, уменьшить неоднозначность и лучше улавливать разрыв между попыткой движения и его фактическим выполнением.

Технологии обратной связи в активной реабилитации

Если детекция намерения определяет, что пациент хочет сделать, то интервенция с обратной связью определяет, как система на это реагирует. Современные стратегии обратной связи в активной реабилитации можно разделить на три широкие категории: сенсорная обратная связь на уровне задач, неинвазивная нейромодуляция и системы обратной связи с замкнутым контуром.

Сенсорная обратная связь на уровне задач включает визуальные, слуховые и мультимодальные среды, которые подкрепляют двигательное обучение без прямой стимуляции нервной ткани [44]. Примером служат зеркальная терапия, тренировки с музыкой, виртуальная реальность, дополненная реальность и реабилитация с использованием игр. Эти методы особенно полезны у пациентов с нарушениями лёгкой и средней степени тяжести, они повышают вовлечённость, мотивацию и количество повторений, делая реабилитацию более увлекательной и доступной. Методы показали преимущества в отношении двигательных показателей, активности в повседневной жизни и приверженности лечению [4, 5, 44], при этом их основное ограничение заключается в том, что эффекты могут быть скромными, а долгосрочные результаты сильно зависят от качества тренировки, интенсивности и продолжительности использования.

Неинвазивная нейромодуляция оказывает прямое влияние на возбудимость и пластичность нервной системы [15, 45]. Основные подходы включают транскраниальную магнитную стимуляцию, транскраниальную электрическую стимуляцию [низкоинтенсивная транскраниальная электрическая стимуляция (tES) и её варианты: tDCS (постоянным током), tACS (переменным током), tRNS («случайным шумом»), tPCS (в импульсном режиме)], нейромышечную электрическую стимуляцию, функциональную электрическую стимуляцию, стимуляцию блуждающего нерва, а также более новые методы, такие как фокусированный ультразвук и фотобиомодуляция [46]. Эти подходы могут изменять корковую или периферическую возбудимость, облегчать сенсомоторную интеграцию и усиливать эффекты тренировки при условии правильного выбора времени их применения, однако их эффективность сильно зависит от параметров стимуляции, выбора мишени, фенотипа пациента и времени применения относительно тренировки [15, 46, 47]. Таким образом, несмотря на перспективность, нейромодуляция не является готовым решением «подключи и работай».

Системы обратной связи с замкнутым контуром представляют собой наиболее глубокую интеграцию намерения, действия и обратной связи. В таких системах сигналы детекции намерения сопрягаются с обусловленной стимуляцией или роботизированной ассистенцией, часто с использованием нейроинтерфейса (ИМК), функциональной электрической стимуляции, роботизированной терапии или гибридных сред, сочетающих виртуальную реальность и робототехнику [43]. Их теоретическая сила заключается во временной специфичности: когда обратная связь подаётся точно в момент возникновения нейронной активности, связанной с намерением, интервенция может в большей степени задействовать хеббовскую пластичность [36]. Системы с замкнутым контуром особенно перспективны для пациентов с тяжёлыми нарушениями, включая тех, кто не может генерировать достаточное видимое движение для традиционной терапии, основанной на выполнении задач. Однако современная доказательная база по-прежнему представлена в основном исследованиями, подтверждающими концепцию, или исследованиями с небольшими когортами, а техническая сложность остаётся высокой [48].

В целом наиболее убедительная доказательная база существует для сенсорной обратной связи на уровне задач и отдельных методов неинвазивной нейромодуляции, в то время как системы с замкнутым контуром остаются весьма перспективными, но менее зрелыми. Будущее активной реабилитации, вероятно, заключается не в выборе одного подхода вместо другого, а в их комбинировании в зависимости от стадии, тяжести состояния и клинической цели.

Этапная реабилитация после инсульта

Важное достижение современных исследований, в том числе в области реабилитации, ― признание того, что восстановление после инсульта не является однородным во времени. Реабилитационный процесс часто подразделяют на острейший, острый, подострый и хронический периоды, причём терапевтические цели на этих этапах различаются [49]. В острейшем и остром периодах неврологическое повреждение продолжает развиваться, поэтому приоритетом является медицинская стабилизация, профилактика вторичных осложнений и осторожная ранняя активизация [50]. В подостром периоде, соответствующем раннему восстановительному периоду инсульта, нейропластичность входит в наиболее благоприятное окно возможностей, что делает этот период критическим для интенсивной, функционально-ориентированной реабилитации [51, 52]. В хронический период, соответствующий позднему восстановительному периоду и периоду остаточных явлений инсульта, спонтанное восстановление замедляется, и основной целью становится длительная, регулярная (устойчивая) реабилитация в достаточной дозе [53]. В табл. 2 представлена поэтапная стратегия проектирования реабилитации после инсульта, подчёркиваются различия в терапевтических целях, предпочтительных интерактивных технологиях и приоритетах тренировок на острой, подострой и хронической стадиях.

 

Таблица 2. Стратегия интерактивной реабилитации

Table 2. Interactive rehabilitation strategy

Стадия	Основная цель	Ключевые потребности	Рекомендуемые технологии	Фокус
Острая (острейший и острый периоды инсульта, до 21–28 сут)	Стабилизация состояния пациента	Безопасность, ранняя активизация, профилактика осложнений	Реабилитация у постели больного, структурированная практика задач, носимые устройства поддержки, осторожная стимуляция	Основана на переносимости
Подострая (ранний восстановительный период, до 6 мес)	Быстрое восстановление	Высокая дозировка, качество движения, функциональная направленность	Робототехника, ФЭС/НМЭС, рТМС, виртуальная реальность	Управляемая пластичностью
Хроническая (поздний восстановительный, период остаточных явлений)	Долгосрочное восстановление	Доступность, приверженность, использование на дому	Телереабилитация, портативные устройства, серьёзные игры, домашняя стимуляция, цифровые платформы	Устойчивая тренировка

Примечание. ФЭС ― функциональная электрическая стимуляция; НМЭС ― нейромышечная электрическая стимуляция; рТМС ― ритмическая транскраниальная магнитная стимуляция.

 

В острой фазе реабилитация должна начинаться рано, но с тщательной дозировкой. Чрезмерно интенсивная мобилизация вскоре после инсульта может быть вредной, как показало исследование AVERT, которое выявило риски, связанные с очень ранней высокодозной активностью вне постели [51]. Для пациентов, способных следовать командам, наилучшей может быть умеренная структурированная тренировка, возможно, с использованием носимых устройств, робототехники или дозированной нейромодуляции при условии тщательного медицинского контроля. Для пациентов с нарушениями сознания цели иные: повышение уровня бодрствования, обеспечение базового взаимодействия, а также поддержание комфорта и стабильности с помощью мультимодальной сенсорной стимуляции или экспериментальных подходов на основе ИМК [54].

Подострый период является наиболее важным для активной реабилитации. В этот период периинфарктные ткани и сохранившиеся нейронные сети высокочувствительны к тренировкам, и оправданными становятся более интенсивные тренировки [50–52]. Особое значение имеют такие технологии, как ИМК на основе двигательного воображения, роботизированная терапия, ФЭС/НМЭС, рТМС и качественная специфическая тренировка. Реабилитация в этом периоде требует легко масштабируемых решений. Особенную ценность приобретают модели роботизированной терапии «один ко многим», игровые системы и структурированные протоколы, которые увеличивают продолжительность и интенсивность тренировок без непомерной нагрузки на медицинский персонал [50, 51]. Важнейшим принципом является не простое «механическое» повторение движений, а осознанная, интенсивная и высококачественная практика, которая не столько закрепляет компенсацию, сколько восстанавливает активный контроль функции пациентом.

В хронической фазе окно пластичности сужается, но реабилитация остаётся и возможной, и важной [53]. Приоритеты смещаются в сторону поддержания достигнутых двигательных успехов, уменьшения спастичности, улучшения равновесия и контроля тела, а также содействия реинтеграции в общество. Большее значение приобретают домашняя телереабилитация, «серьёзные» игры, носимые датчики, удалённый мониторинг и портативные системы стимуляции [51]. Это также этап, на котором инженерные разработки должны в значительной степени учитывать стоимость, удобство использования, участие лица, осуществляющего уход, и долгосрочную приверженность лечению. Для пациентов с хроническим инсультом успех реабилитационной системы зависит в равной степени от удобства, мотивации, безопасности и технической простоты использования.

Вызовы и будущие направления

Несмотря на высокую привлекательность концепции интерактивной реабилитации, несколько проблем ограничивают её быстрое и повсеместное внедрение. Во-первых, пациенты характеризуются высокой гетерогенностью с точки зрения локализации поражения, тяжести состояния, когнитивных функций, утомляемости, спастичности и мотивации. Во-вторых, сигналы детекции намерения часто зашумлены и нестабильны при повторных сеансах. В-третьих, протоколы стимуляции и тренировок неоднородны, что затрудняет сравнение результатов между исследованиями. В-четвёртых, многие перспективные системы остаются технологически сложными, дорогостоящими или трудными для интеграции в рутинную клиническую практику [15, 47].

Будущий прогресс, вероятно, будет зависеть от мультимодальной интеграции, адаптивного управления и пациент-специфического моделирования. Вместо того чтобы полагаться на один сигнал, будущие системы могут комбинировать ЭМГ, носимые биомеханические датчики, ЭЭГ/фНИРС и контекстную информацию для повышения надёжности. Системы с замкнутым контуром также должны стать более интеллектуальными, адаптируя время подачи обратной связи, уровень ассистенции и сложность задач к функциональным возможностям и нейрофизиологическому состоянию пациента. Платформы домашней реабилитации будут нуждаться в безопасном программном и недорогом аппаратном обеспечении, интуитивно понятных интерфейсах и удалённом клиническом надзоре [53]. Особенно важным будущим направлением является создание так называемой «цифровой модели пациента»: динамическое персонализированное вычислительное представление двигательного, нейронального и функционального состояния пациента, которое может быть использовано для прогнозирования ответа на терапию и оптимизации планирования лечения [54].

Заключение

Активная реабилитация, подкрепляемая интерактивными технологиями, предлагает мощную концептуальную основу для восстановления после инсульта, поскольку объединяет намерение, сенсомоторную обратную связь и нейропластические изменения в единый терапевтический процесс. По сравнению с одной лишь пассивной терапией, активная реабилитация предоставляет больший потенциал для специфичности задач, вовлечённости пациента и индивидуализированного вмешательства.

Современные данные поддерживают использование не только мультимодального подхода формирования «обратной связи», но и изменяющегося в соответствии с фазой восстановления и функциональным состоянием пациента набора этих модальностей, т.е. задействуемых (стимулируемых) органов чувств, и даже технологии формируемой ими обратной связи. Ранний восстановительный период инсульта особенно важен с точки зрения реализации нейропластичности, возможности и целесообразности реабилитационных мероприятий высокой интенсивности, тогда как последующие периоды подразумевают применение амбулаторных, легко масштабируемых, несложно выполнимых в домашних условиях методик. Хотя остаётся множество технических и клинических проблем, особенно в отношении надёжности сигналов, персонализации и крупномасштабной валидации, постинсультная реабилитация всё больше движется в сторону интеллектуальных систем с замкнутым контуром, которые интегрируют инженерные разработки с клинической нейрореабилитацией.

Благодаря продолжающемуся прогрессу в области мультимодальной сенсорики, адаптивной обратной связи, телереабилитации и цифрового моделирования пациентов, интерактивная реабилитация, вероятно, станет наиболее важным компонентом персонализированной помощи при инсульте.

Дополнительная информация

Вклад авторов. М.В. Петрова ― определение концепции; А.А. Спасский ― работа с данными, пересмотр и редактирование рукописи; А.А. Михайлов ― валидация, пересмотр и редактирование рукописи; Сянчэн Вэй ― визуализация, написание черновика рукописи; Хонши Хуан ― анализ внедрённых методик, Шо Гао ― определение перспективных направлений реабилитации. Все авторы одобрили рукопись (версию для публикации), а также согласились нести ответственность за все аспекты работы, гарантируя надлежащее рассмотрение и решение вопросов, связанных с точностью и добросовестностью любой её части.

Источники финансирования. Отсутствуют.

Раскрытие интересов. Авторы заявляют об отсутствии отношений, деятельности и интересов за последние три года, связанных с третьими лицами (коммерческими и некоммерческими), интересы которых могут быть затронуты содержанием статьи.

Оригинальность. Сообщаем, что повторного использования своих или чужих ранее полученных (собранных или созданных с целью, отличной от цели настоящей работы) и опубликованных сведений нет.

Доступ к данным. Авторы сообщают, что все данные представлены в статье и/или приложениях к ней.

Генеративный искусственный интеллект. При создании настоящей статьи технологии генеративного искусственного интеллекта не использовали.

Рассмотрение и рецензирование. Настоящая работа подана в журнал в инициативном порядке и рассмотрена по обычной процедуре.

Additional information

Author contributions: M.V. Petrova, definition of the concept; A.A. Spasskiy, working with data, revision and editing of the manuscript; A.A. Mihaylov, validation, revision and editing of the manuscript; Xiang Сheng Wei, visualization, writing a draft of the manuscript; Hongshi Huang, analysis of implemented techniques, Sho Gao, identification of promising areas of rehabilitation. All authors provided approval of the version to be published and agree to be accountable for all aspects of the work in ensuring that questions related to the accuracy or integrity of any part of the work are appropriately investigated and resolved.

Funding sources: No funding.

Disclosure of interests: The authors declare that during the last three years they have not had any relationships, activities or interests (commercial or non-commercial) related to third parties whose interests may be affected by the content of the article.

Statement of originality: There is no reuse of your own or other people’s previously obtained (collected or created for a purpose other than the purpose of this work) and published information.

Data availability statement: The authors report that all data is presented in the article and/or its appendices.

Generative AI: Generative AI technologies were not used for this article creation.

Provenance and peer-review: This paper was submitted to the journal on an initiative basis and reviewed according to the usual procedure.

About the authors

Hongshi Huang

Beijing University Third Hospital

Email: huanghs@bjmu.edu.cn
China, Beijing

Sho Gao

Beijing University of Aeronautics and Astronautics

Email: shuo_gao@buaa.edu.cn
China, Beijing

Marina V. Petrova

Peoples’ Friendship University of Russia; Federal Scientific and Clinical Center of Resuscitation and Rehabilitation

Email: mpetrova@fnkcrr.ru
ORCID iD: 0000-0003-4272-0957
SPIN-code: 9132-4190

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor

Russian Federation, Moscow; Moscow

Andrey A. Spasskiy

Peoples’ Friendship University of Russia

Author for correspondence.
Email: rnmo@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-3296-9150
SPIN-code: 9125-0094

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor

Russian Federation, Moscow

Aleksey A. Mihaylov

Peoples’ Friendship University of Russia

Email: amihaylov1960@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-6308-1969
SPIN-code: 4649-3109

MD, Dr. Sci. (Medicine), Assistant Professor

Russian Federation, Moscow

Xiang Сheng Wei

Peoples’ Friendship University of Russia

Email: 594583881@qq.com
ORCID iD: 0000-0002-5299-3273
Russian Federation, Moscow

References

Supplementary files