Архив номеров
Медицинская Техника / Медицинская техника №5, 2024 / с. 4-7

Разработка и тестирование макета блока регистрации электроэнцефалограммы для задач нейрореабилитации пациентов с выраженным нарушением мелкой моторики

Д.Ю. Кулешов, А.Н. Дмитриев, С.И. Щукин


Аннотация

Разработан и протестирован макет блока регистрации электроэнцефалографического сигнала для задач восстановления мелкой моторики в контуре интерфейса мозг-компьютер. Проведены экспериментальные исследования с участием добровольцев для оценки технических характеристик разработанного макета. Проанализирована эффективность цифровой обработки сигнала для минимизации помех.


Вернуться к содержанию

Сведения об авторах

Дмитрий Юрьевич Кулешов, магистрант, 
Александр Николаевич Дмитриев, ст. преподаватель, 
Сергей Игоревич Щукин, д-р техн. наук, профессор, зав. кафедрой, кафедра «Медико-технические информационные технологии», ФГБОУ ВО «Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет)», г. Москва, 

Список литературы

1. Feigin V.L., Stark B.A., Johnson C.O. et al. Global, regional, and national burden of stroke and its risk factors, 1990-2019: A systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2019 // The Lancet Neurology. 2021. Vol. 20. № 10. PP. 795-820. 
2. Мокиенко О.А., Супонева Н.А., Азиатская Г.А. и др. Инсульт у взрослых: центральный парез верхней конечности // Клинические рекомендации. – М.: МЕДпресс-Информ, 2018. С. 20-42. 
3. Смелов П.А., Никитина С.Ю., Агеева Л.И. и др. Здравоохранение в России 2021: статистический сборник. – Росстат, 2021. С. 49-74. 
4. Daugherty J., Sarmiento K., Waltzman D. et al. Traumatic Brain Injury-Related Hospitalizations and Deaths in Urban and Rural Counties-2017 // Annals of Emergency Medicine. 2022. Vol. 79. № 3. PP. 288-296. 
5. Landry M.D., Hack L.M., Coulson E. et al. Workforce Projections 2010-2020: Annual Supply and Demand Forecasting Models for Physical Therapists Across the United States // Physical Therapy. 2016. Vol. 96. № 1. PP. 71-80. 
6. Allison B.Z., Kьbler A., Jin J. 30+ years of P300 brain-computer interfaces // Psychophysiology. 2020. Vol. 57. № 7. P. e13569. 
7. Chen X., Yu Y., Tang J. et al. Clinical Validation of BCI- Controlled Wheelchairs in Subjects with Severe Spinal Cord Injury // IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering. 2022. Vol. 30. PP. 579-589. 
8. Corralejo R., Nicolбs-Alonso L.F., Бlvarez D. et al. A P300-based brain-computer interface aimed at operating electronic devices at home for severely disabled people // Medical & Biological Engineering & Computing. 2014. Vol. 52. № 10. PP. 861-872. 
9. Arrichiello F., Lillo P. Di., Vito D. Di. et al. Assistive robot operated via P300-based brain-computer interface / 2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). 2017. PP. 6032-6037. 
10. Frolov A., Biryukova E., Bobrov P. et al. Final Results of Multi- center Randomized Controlled Trials of BCI-Controlled Hand Exoskeleton Complex Assisting Post-stroke Motor Function Recovery // Brain-Computer Interface Research: A State-of- the-Art Summary 9: SpringerBriefs in Electrical and Computer Engineering / Eds. C. Guger, B.Z. Allison, M. Tangermann. – Cham: Springer International Publishing, 2021. PP. 65-77. 
11. Delijorge J., Mendoza-Montoya O., Gordillo J.L. et al. Evaluation of a P300-Based Brain-Machine Interface for a Robotic Hand-Orthosis Control // Frontiers in Neuroscience. 2020. Vol. 14. PP. 1-16. 
12. Fedosov N., Levadniy I., Dmitriev A. et al. Independent Component Analysis for Different Movements Detection in BCI Application Based on Sensorimotor Rhythms / USBEREIT. 2020. PP. 69-72. 
13. Гнездицкий В.В. Вызванные потенциалы мозга в клинической практике. – М.: МЕДпресс-информ, 2003. С. 44-117. 
14. Kuleshov D., Gremitskiy I., Dmitriev A. et al. Vibro-Tactile Stimulation for Finger Discrimination in P300 BCI for Post- Stroke Rehabilitation: Study on Healthy Subjects / Conference: 2022 Ural-Siberian Conference on Computational Technologies in Cognitive Science, Genomics and Biomedicine (CSGB). 2022. PP. 220-225. 
15. Murovec N., Heilinger A., Xu R. et al. Effects of a Vibro-Tactile P300 Based Brain-Computer Interface on the Coma Recovery Scale-Revised in Patients with Disorders of Consciousness // Frontiers in Neuroscience. 2020. Vol. 14. PP. 1-11. 
16. Guger C., Spataro R., Pellas F. et al. Assessing Command- Following and Communication with Vibro-Tactile P300 Brain- Computer Interface Tools in Patients with Unresponsive Wakefulness Syndrome // Frontiers in Neuroscience. 2018. Vol. 12. PP. 1-9. 
17. Орлов Ю.Н., Суглобова О.Н. Исследование характеристик биоэлектрических электродов. – М.: МГТУ им. НЭ Баума- на, 2008. С. 13-23. 
18. Peterson V., Galvбn C., Hernбndez H., Spies R. A feasibility study of a complete low-cost consumer-grade brain-computer interface system // Heliyon. 2020. Vol. 6. № 3. P. e03425. 
19. Kuleshov D., Morozov D., Shiryaeva V. et. al. Prototype Development of EEG Acquisition System for Post-Stroke Rehabilitation Brain-Computer Interface: Preliminary Study / USBEREIT. 2022. PP. 086-089.