Биотехническая система управления реабилитацией верхних конечностей на основе мониторинга косвенного критерия биотехнического резонанса

Целью исследования является повышение эффективности реабилитации двигательных функций верхних конечностей посредством синхронизации реальной и воображаемой двигательной активности и сервоприводов узлов и механизмов, осуществляющих техническую поддержку реабилитационного процесса.

Методы. Разработан прототип биотехнической системы для управления реабилитацией нарушений двигательных функций верхних конечностей, отличающийся включением в прямую цепь контура управления модулей анализа электроэнцефалограммы, электромиограммы и показаний динамометра, а в цепь биологической обратной связи — модуля управления виртуальной реальностью, позволяющий адаптировать локальные параметры процедуры реабилитации под текущее функциональное состояние пациента. Разработан алгоритм управления процедурой реабилитации верхних конечностей, отличающийся мониторингом косвенного критерия биотехнического резонанса посредством анализа расстояний в кластерном пространстве, построенном в координатах показаний динамометра и мышечной усталости, позволяющий управлять глобальными параметрами процедуры реабилитации с дискретностью равной одному пачу.

Резулытаты. Проведены экспериментальные исследования биотехнической системы при мониторинге косвенного критерия биотехнического резонанса, которые показали, что полученные при мониторинге биотехнического резонанса результаты превосходят результаты реабилитации известным методом: на шкале MBI - на 6%, на шкале МЕТ - на 20%, на шкале мышечной силы — на 13%, на шкале ARAT — на 23%, на шкале ЕМА — на 12% и на шкале Эшворта — на 13%.

Заключение. В данной статье представлено решение задачи синхронизации двигательной активности верхних конечностей человека и ассистирующих робототехнических устройств. Результаты исследования могут быть использованы для построения биотехнических систем реабилитации нарушений двигательной активности с управлением процедурой реабилитации посредством мониторинга биотехнического резонанса.

1. Chen H., Yun G. Efficacy of Brain-Computer Interface Therapy for Upper Limb Rehabilitation in Chronic Stroke: Systematic Review and Meta-Analysis of Randomized Controlled Trials // J. Med. Internet. Res. 2026. Vol. 28. P. e79132. https://doi.org/10.2196/79132.

2. Upper extremity training followed by lower extremity training with a brain-computer interface rehabilitation system / S. Sieghartsleitner, M. Sebastián-Romagosa, W. Cho, J. Grünwald, R. Ortner, J. Scharinger, K. Kamada, C. Guger // Front. Neurosci. 2024. Vol. 18. P. 1346607. https://doi.org/10.3389/fnins.2024.1346607.

3. Brain-Computer Interfaces in the Rehabilitation of Stroke and Spinal Cord Injury: A Systematic Review and Meta-Analysis of Clinical Efficacy / U. Ali, J. Khan, M. Ahsan [et al.] // Cureus. 2025. Vol. 17, N. 10. P. e94833. https://doi.org/10.7759/cureus.94833.

4. Advantages of Virtual Reality in the Rehabilitation of Balance and Gait: Systematic Review / P. D. Cano, P. Siemonsma, R. Inzelberg, G. Zeilig, M. Plotnik // Neurology. 2018. Vol. 90, N. 22. P. 1017-1025. https://doi.org/10.1212/WNL.0000000000005603.

5. Воображение движения и его практическое применение / О. А. Мокиенко, Л. А. Черникова, А. А. Фролов, П. Д. Бобров // Журнал высшей нервной деятельности имени И. П. Павлова. 2013. Т. 63, № 2. С. 195—204. https://doi.org/10.7868/S0044467713020056.

6. The ReHand-BClI trial: а randomized controlled trial оf а brain-computer interface for upper extremity stroke neurorehabilitation / J. Cantillo-Negrete, M. E. Rodriguez-Garcia, P. Carrillo-Mora, О. Arias-Carrion, Е. Ortega-Robles, M. А. Galicia-Alvarado, R. Valdés-Cristerna, A. G. Ramirez-Nava, C. Hernandez-Arenas, J. Quinzafios-Fresnedo, M. D. R. Pacheco-Gallegos, N. Marin-Arriaga, R. I. Carino-Escobar // Front Neurosci. 2025. Vol. 19. P. 1579988. https://doi.org/10.3389/fnins.2025.1579988.

7. Петрунина Е. B., Томакова P. А., Филист С. А. Гибридные методы и модели для биотехнических систем с адаптивным управлением диагностическими и реабилитационными процессами: монография. Курск: Университетская книга, 2022. 249 c.

8. Гибридный метод контроля мышечной усталости в робототехнической системе/ А. А. Кузьмин, Р. А. Томакова, Е. В. Петрунина, Д. А. Ермаков, С. Кадырова // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2023. Т. 13, № 3. С. 64—81. https://doi.org/10.21869/2223-1536-2023-13-3-64-81.

9. Нейронечеткие сети для систем дистанционного мониторинга амбулаторных пациентов с заболеваниями органов дыхания / А. В. Бутусов, А. Х. Алавси Хайдер, Р. А. Карачевцев, А. Ю. Сухомлинов, С. А. Филист // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2023. Т. 11, № 3. С. 1-16. https://doi.org/10.26102/2310-6018/2023.42.3.016.

10. Клиническая эффективность технологий виртуальной реальности B восстановлении функции верхней конечности после инсульта / Н. И. Слепнева, В. Д. Даминов, Э. В. Новак, О. Э. Карпов // Вестник Национального медико-хирургического центра имени H. И. Пирогова. 2021. Т. 16, № 2. С. 80—85. https://doi.org/10.25881/20728255—2021_16802.

11. Живолупов С. А., Самарцев И. H., Сыроежкин Ф. А. Современная концепция нейропластичности (теоретические аспекты и практическая значимость) // Журнал неврологии и психиатрии имени С. С. Корсакова. 2013. Т. 113, № 10. C.102-108.

12. Brain-Computer Interfaces in the Rehabilitation of Stroke and Spinal Cord Injury: A Systematic Review and Meta-Analysis of Clinical Efficacy / О. Ali, J. А. Khan, Мd Т. Ahsan, В. Altaf [et al.] // Cureus. 2025. Vol. 17, N 10. P. e94833. https://doi.org/10.7759/cureus.94833.

13. Yozbatiran N., Der-Yeghiaian L., Cramer S. C. A Standardized Approach to Performing the Action Research Arm Test // Neurorehabil. Neural Repair. 2008. Vol. 22, N 1. P. 78–90. https://doi.org/10.1177/1545968307305353.

14. Association between lesion location and sensorimotor rhythms in stroke – a systematic review with narrative synthesis / I. Kancheva, S. M. A. van der Salm, N. F. Ramsey, M. J. Vansteensel // Neurological Sciences. 2023. Vol. 44. P. 4263–4289. https://doi.org/10.1007/s10072-023-06982-8.

15. Роботизированные устройства B реабилитации после инсульта / А. А. Фролов, И. Б. Козловская, Е. В. Бирюкова, П. Д. Бобров // Журнал высшей нервной деятельности имени И. П. Павлова. 2017. Т. 67, № 4. С. 394—413. https://doi.org/10.7868/S00444-6771704-0017.

16. Предварительные результаты контролируемого исследования эффективности технологии ИМК-экзоскелет при постинсультном парезе руки / А. А. Фролов, О. А. Мокиенко, Р. Х. Люкманов, Л. А. Черникова, С. В. Котов [и др.] // Вестник Российского государственного медицинского университета. 2016. № 2. С. 17-25.

17. Изменения гемодинамической активности мозга при воображении движений в результате тренировки испытуемых на управление интерфейсом мозг — компьютер / А. А. Фролов, Д. Гусек, А. В. Сильченко, Я. Тинтера, Я. Рыдло // Физиология человека. 2016. Т. 42, № 1. С. 5-18. https://doi.org/10.7868/S0131164616010082.