Датчик для ээг своими руками

Электроэнцефалограф на Arduino

Здравствуйте дорогие читатели моего блога. Данная статья относится к разделу робототехники.

Я представлю вам инструкцию создания электроэнцефалографа на базе образовательной платы Arduino.

Для реализации задуманного, необходимо приобрести:

плату Arduino (любой вариант; в статье представлена Arduino uno)

два резистора рассчитанные на кОм, но имеющие разницу 1000 —100 000 раз (например, 560Ом и 420кОм). Спасибо за комментарии

Ниже представлена схема устройства. Это упрощённый вариант без добавления конденсаторов в цепь, которые нужны для устранения помех и сглаживанию графиков показаний. Я их не стал использовать в схеме дабы не запутывать.

Здесь представлен любительский аппарат, который может собрать даже ребёнок.

Схема устройства (исправленная)

Загрузим программу на плату Arduino

Программа, как видите, простая и заключается в выводе значений через аналоговый пин A0.

Выводить будем через встроенные плоттер, который рисует график.

Откроем его при включёном устройстве:

Показания сенсора, когда нет контактов с кожей человека.

Показания сенсора при касании контактов лобной части головы.

Устройство работает. Теперь вы можете снимать свои биоритмы участка мозга или других частей тела и анализировать их.

Всем удачной научной работы.

Подробные этапы сборки и источники информации на основе которых создавался данный проект представлены ЗДЕСЬ.

Источник

Простейший энцефалограф ЭЭГ – EasyEEG

В головном мозгу человека находится огромное количество информации в миллиардах нейронных связях. Передача информации ведется с выработкой электрического импульса, а значит существует принципиальная возможность получить к ней доступ. Для этого существует метод, называемый электроэнцефалография (ЭЭГ).

Назначение ЭЭГ системы Easy EEG

Применение полученной информации может быть различным:
– диагностика нарушений в головном мозгу определение функционального состояния человека (сон, бодрствование, наркоз и т.п.)
– “чтение мыслей” или нейрокомпьютерный интерфейс для управления техникой силой мысли
– воздействие на мозг при помощи биологической обратной связи (человек получает информацию о состоянии его мозга в реальном времени через визуальные или аудио образы, поэтому может научиться его корректировать)
Но есть одно “но”: приборы ЭЭГ стоят очень дорого и не доступны обычному человеку. Поэтому есть один вариант – сделать такой прибор самому. Благо, что это вполне реально!

Анализ известных решений

Посмотрев в интернет, можно наткнуться на целый ряд проектов энцефалографов ЭЭГ для самостоятельной сборки. Их условно можно поделить на такие подходы:
– взять готовый гаджет типа “кошачьи ушки” с чипом NeuroSky и подключиться к его сигналу через компьютер. Получится довольно качественная и удобная система, но по цене очень дорогая и цена ошибки высока.
– взять готовую отладочную плату на интегральном чипе типа ADS1299 и на её основе собрать ЭЭГ. Быстро, качественно, но очень дорого.
– собрать свой усилитель ЭЭГ на дискретных элементах, подключить некий интерфейс к ПК (даже есть вариант с аудио интерфейсом). Например, есть целая группа вариантов на проекте OpenEEG. Здесь придется паять и отлаживать довольно сложные схемы вручную. Стоимость будет чуть ниже, качество и удобство тоже. Порог вхождения тут самый высокий.
В итоге реально для того, чтобы широкому кругу энтузиастов попробовать исследовать мозг решений практически нет.

Концепция разработки ЭЭГ системы

Целью данного проекта является создание концепции такой системы, которая обладает минимально необходимой аппаратной частью и способная получить сигнал ЭЭГ для последующего использования.
Конечно тут не идет речь о сигнале клинического качества,
главным критерием является наличие в нем информации об активности головного мозга.

Сигнал ЭЭГ является одним из самых сложных биоэлектрических сигналов человека для регистрации. Чтобы достичь поставленной цели нужно учесть все факторы, влияющие на качество этого сигнала:

1. Малая амплитуда сигнала требует больших усилений, а в этом случае характеристики схемы ухудшаются. Чтобы не делать каскады усилителей нужно понизить опорное напряжение АЦП и тем самым снизить требуемый коэффициент усиления.
2. Для выделения сигнала необходимо сбалансировать дифференциальный усилитель. Для создания сбалансированного дифференциального каскада требуется качественная сборка и подобранные элементы. С этим у многих могут быть проблемы, поэтому тут лучше всего использовать готовый модуль инструментального усилителя AD620, который рекомендован для медицинской электроники. Модуль собирается на китайских заводах и имеет вполне достойное качество (скорее всего лучше, чем собранный вручную). Стоит не дорого. Ранее в статье о возможности регистрации ЭЭГ на модуле AD620 было показано, что он способен получить информацию о мозговой активности даже без дополнительных аппаратных фильтров!
3. Высокочастотные помехи сильно искажают сигнал. Если отбросить частоты выше 30 Гц, которые не изучены и поэтому малоинформативны, то удастся убрать большинство мешающих помех (в том числе 50 Гц). Для этой цели можно использовать простейший пассивный фильтр низких частот на RC цепочке.
4. Гармонические помехи могут попасть по цепи питания, если ПК питается от сети и прибор с ним гальванически соединен проводом. Кроме того, в этом случае существует риск поражения мозга электрическим током! Выходов тут может быть два: использовать изолятор USB в качестве отдельного модуля или подключать к ноутбуку или планшету, питаемому от батареи. Третьим вариантом является передача по Bluetooth. Использование Bluetooth пока не рассматриваю, т.к. радиочастотные помехи тут будут лишними.
5. В качестве цифровой части можно использовать плату Ардуино. Там на контроллере ATMEGA328 находится 10 битный АЦП. Это не много, т.к. если сигнал будет слабым, то он его амплитуда плохо передастся. Поэтому нужно настроить модуль усилителя так, чтобы сигнал покрывал как можно больше диапазона АЦП. Как это сделать описано в статье о настройке модуля AD620 для сигнала ЭКГ.
6. Без хороших аппаратных фильтров сигнал будет все же искажен, поэтому большое внимание нужно уделить цифровой фильтрации.
7. Еще одним звеном в концепции ЭЭГ системы будет выделение частотных диапазонов не по абсолютным, а по относительным значениям. Т.е. амплитуду той или иной частоты нужно делить на сумму всех амплитуд. Это даст не чувствительность к разным уровням сигнала.

Электроды и электродная система ЭЭГ

Электроды должны обладать минимальным переходным сопротивлением и отсутствием явления поляризации. Для этого принято использовать серебро или хлорид серебра (AgGl). Из этого материала изготавливают электроды для холтеровского ЭКГ и специализированные ЭЭГ электроды.

Для повышения уровня сигнала применена униполярная система электродов ЭЭГ.

Принципиальная схема ЭЭГ EasyEEG

Для реализации системы доступно две версии: с проводным и беспроводным соединением (Bluetooth).

Здесь показаны принципиальные схемы соединения всех модулей.

Схема EasyEEG версии 1.0 Схема EasyEEG BT версии 1.0

Номиналы RC фильтра рассчитаны под частоту 32 Гц (R=3.3 кОм, С = 1.5 мкФ). Если есть желание расширить диапазон регистрации, то можно подобрать другой резистор согласно формуле: R = 1/(2*3.14*f*C), где С = 1.5 мкФ, f – максимальная частота пропускания сигнала, Гц.
К слову, для полной частоты ЭЭГ 150 Гц резистор нужно взять в районе 700 Ом.

Читайте также:  Как обшить ковролин своими руками

Программа для микроконтроллера Ардуино

Была выбрана частота дискретизации 200 Гц и скорость передачи на ПК 115200 бит/сек.
Для тестирования и настройки сигнала в мониторе порта, выбирайте protocol 0, а для работы с прилагаемой программой на ПК protocol 1.

Программа обработки и анализа ЭЭГ на ЭВМ

Для работы с сигналом ЭЭГ можно воспользоваться демо программой здесь или создать свою на любом языке программирования. Об особенностях соединения Ардуино и ПК можно посмотреть обучающую статью на сайте.

Скачать

Добавлена функция БОС-тренинга, добавлены частотные диапазоны ЭЭГ

Поддержка платформ: EasyEEG v.1 и EasyEEG BT v.1

Поддержка платформ: EasyEEG v.1 и EasyEEG BT v.1

Видео презентации

Версия 0

Версия 1

Функция биологической обратной связи по ЭЭГ

Проект будет развиваться, поэтому следите за обновлениями в группе ВК и на канале YouTube.

Источник

Нейроинтерфейсы: как наука ставит людей на ноги

16 февраля 2021

Нейроинтерфейсы: как наука ставит людей на ноги

Роботизированный экзоскелет, управляемый нейроинтерфейсом.

Автор

Редакторы

Статья на конкурс «Био/Мол/Текст»: В СМИ часто можно услышать о проектах, которые помогают парализованным людям взаимодействовать с окружающим миром. Но в этой статье мы поговорим о не менее интересной, но более обойдённой вниманием теме — о нейроинтерфейсах, помогающих людям с параличом конечностей восстанавливать самостоятельную двигательную активность.

Конкурс «Био/Мол/Текст»-2020/2021

Эта работа опубликована в номинации «Своя работа» конкурса «Био/Мол/Текст»-2020/2021.

Генеральный партнер конкурса — ежегодная биотехнологическая конференция BiotechClub, организованная международной инновационной биотехнологической компанией BIOCAD.

Спонсор конкурса — компания SkyGen: передовой дистрибьютор продукции для life science на российском рынке.

Спонсор конкурса — компания «Диаэм»: крупнейший поставщик оборудования, реагентов и расходных материалов для биологических исследований и производств.

Более 5 миллионов человек в мире страдают от разной формы параличей, основные причины которых — инсульт (34%) и повреждение спинного мозга (24%).

Инсульт в настоящее время является одной из основных причин инвалидизации населения. В России ежегодно регистрируется более 450 000 инсультов, и инвалидами становятся 70–80% выживших после инсульта, причём примерно 20–30% из них нуждаются в постоянном постороннем уходе.

За последние 70 лет количество больных с травмой спинного мозга возросло в 200 раз, и в России подобные повреждения ежегодно получают более 8 000 человек. Чаще всего это приводит к неспособности больного самостоятельно передвигаться и обеспечивать свои основные потребности. В результате использования инвалидной коляски уменьшается физическая активность, что провоцирует развитие ряда заболеваний: болезни сердца, остеопороз, пролежни. Поэтому идет активный поиск альтернативных методов восстановления способности двигаться. Одной из самых новых разработок в этом направлении является нейроинтерфейс.

Нейроинтерфейс (он же интерфейс «мозг-компьютер», ИМК) — система, позволяющая передавать сигналы мозга напрямую на внешнее устройство (это может быть инвалидная коляска, экзоскелет, компьютер и др.), фактически управлять «силой мысли» (рис. 1).

В «‎Биомолекуле» можно более подробно прочитать про историю развития нейрокомпьютерных технологий, а также про современный проект Neuralink Илона Маска [1], [2].

Рисунок 1. Схема работы ИМК.

адаптировано по материалам сайта Tritriwulansari

Методы регистрации сигналов мозга

Первое звено в схеме работы ИМК — это получение сигнала от мозга. Для этого используют следующие методы:

• электроэнцефалография (ЭЭГ), регистрирующая электрические сигналы мозга;
• магнитоэнцефалография (МЭГ), регистрирующая магнитные поля, возникающие вследствие электрической активности мозга;
• спектрометрия ближнего инфракрасного диапазона (БИКС), измеряющая насыщенность крови гемоглобином (чем активнее группа нейронов, тем больше она использует кислорода, переносимого оксигемоглобином);
• функциональная магнитно-резонансная томография (фМРТ), основанная на измерении притока крови к разным областям мозга (чем активнее группа нейронов, тем бóльший приток крови к ней).

Сейчас в ИМК для получения информации об электрической активности мозга наиболее часто применяют ЭЭГ, так как она имеет высокое временное разрешение (электроды позволяют считывать немедленную активность отдельных участков мозга), относительно дешева, портативна и не представляет риска для пользователей. ИМК, основанные на ЭЭГ, состоят из набора сенсоров, улавливающих ЭЭГ-сигналы от различных областей мозга. Однако качество сигналов ЭЭГ ухудшается из-за того, что сигнал проходит через скальп, череп, а также множество других слоев, что создает шум.

Для уменьшения шума и улучшения качества записи прибегают к инвазивным способам — имплантированию внутрь черепа набора микроэлектродов [3]. Это подразумевает значительный риск для здоровья, из-за чего их редко задействуют в экспериментальной практике. В исследованиях ИМК существуют два инвазивных подхода: электрокортикография (ЭКоГ), при которой электроды располагаются на поверхности коры головного мозга, и интракортикальная запись нейронной активности — когда датчики имплантируют в кору (рис. 2). Такие решения в настоящее время применяют крайне редко, только в исключительных случаях: либо когда пациенту и так предстоит операция на мозге, либо когда это единственный шанс на возвращение возможности взаимодействовать с окружающим миром.

Рисунок 2. Схема расположения электродов для ЭЭГ, ЭКоГ и интракортикальных микроэлектродов.

Сенсомоторный ритм и моторная кора

Как мы уже говорили, цель ИМК — улавливание намерения пользователя посредством регистрации его мозговой активности. При регистрации мозговой активности с помощью ЭЭГ мы получаем графическое изображение сложного колебательного электрического процесса, в котором можно выделить ряд определённых ритмов, которые отличаются между собой по амплитуде и частоте: альфа, бета, дельта, мю и другие. Сейчас нас интересует мю-ритм, так как именно на его основе работают нейроинтерфейсы, используемые в нейрореабилитации движений.

Мю-ритм, или сенсомоторный ритм (СМР), имеет частоту 8–13 Гц и регистрируется над моторной областью коры головного мозга, расположенной в задней части прецентральной извилины (рис. 3). Подавление мю-ритма происходит тогда, когда человек совершает какое-либо движение или воображает выполнение движения — это называется десинхронизацией, связанной с событием (event-related desynchronization, ERD). Это происходит потому, что нейроны, которые до этого возбуждались синхронно, приобретают индивидуальные, не похожие друг на друга паттерны возбуждения. При этом человек может тренироваться в воображении движений, и со временем подавление мю-ритма при этом становится всё более выраженным, что используют при обучении управлению ИМК.

Для моторной коры характерна топическая организация. Это значит, что каждому участку коры соответствует определённый участок тела, который она контролирует. На рисунке 3 изображен гомункулус Пенфилда, части тела которого пропорциональны зонам мозга, в которых они представлены. Как видно из рисунка, представительства верхних и нижних конечностей находятся достаточно далеко друг от друга, благодаря чему возможно раздельное распознавание нейроинтерфейсом воображения движений рук и ног.

Рисунок 3. Соматосенсорный и моторный гомункулус.

адаптировано по материалам сайта BioNinja

Обратите внимание, что представительство нижних конечностей в моторной коре значительно меньше представительства верхних. Это легко объяснимо наличием мелкой моторики рук: мозгу нужно контролировать множество отдельных мышц пальцев. У ног же, наоборот, мало мышц, которыми нужно управлять, и они более крупные. К тому же видно, что представительство нижних конечностей попадает в межполушарную щель, что затрудняет распознавание сигналов ЭЭГ, генерируемых при воображении движений разных групп мышц ног. Поэтому использование ИМК для ног вызывает определённые сложности, и большинство существующих научных работ по нейрореабилитации с помощью ИМК посвящено именно верхним конечностям, так как с их воображением проще работать. В лаборатории физиологии движений Института физиологии им. И.П. Павлова РАН, где работает автор, проводят исследования, направленные на изучение процессов реабилитации нижних конечностей, а также на возможность применения при этом чрескожной электростимуляции спинного мозга (ЧЭССМ) и специальных практик, помогающих увеличить эффективность управления ИМК [4].

Как эффективно воображать движения

Известны следующие особенности воображения движений, которые повышают его эффективность:

• Кинестетическое (с обращением внимания на ощущения от мышц и суставов) представление, а не зрительное [5];
• Представление от первого лица, а не от третьего [6];
• Воображение движений после реально осуществлённого действия [7];
• Использование обратной связи (когда человеку показывают, насколько хорошо он справляется с заданием) [8]. Высокую эффективность показала обратная связь в виде виртуальной реальности: при воображении движений ног аватар, которым управляет испытуемый, идет вперёд, а при прекращении воображения — останавливается. Задача испытуемого — идти вперёд и останавливаться в определенных точках виртуального пространства [9–12];
• Одновременный просмотр видео, в котором выполняется соответствующее движение, помогает усилить десинхронизацию мю-ритма за счет работы зеркальных нейронов[13];
• Применение медитативных практик, в частности, медитации осознанности (mindfulness meditation) [14].

Кроме того, нами было показано, что эффективность воображения движений зависит от личностных характеристик человека [15].

Для эксперимента было набрано 44 человека с ведущей правой рукой. Все они проходили тестирование по опроснику Кеттелла, который определяет 16 основных индивидуальных особенностей. Далее испытуемые управляли ИМК, основанном на воображении движений рук. Оказалось, что при воображении движений правой руки успешнее экспрессивные чувствительные экстраверты, а при воображении движений левой руки — практичные, сдержанные, скептичные и не очень общительные люди.

Мы предполагаем, что это можно объяснить разным уровнем содержания дофамина в правом и левом полушариях, а также разницей в способах кодирования информации о движениях [16]. Более подробно об этом можно прочитать в статье, опубликованной автором и коллегами в журнале «Доклады Академии наук» [15]. Знание личных психологических параметров пользователя ИМК может помочь в разработке индивидуальных тренингов и методов подготовки перед управлением нейроинтерфейсами.

Зачем же нужно воображение движений и работа с нейроинтерфейсами? Как это может помочь людям с нарушениями движений? Разберём эти вопросы на примере двух самых распространенных причин двигательных расстройств — инсульта и травмы спинного мозга.

Механизмы нейропластичности

При инсульте происходит острое нарушение кровоснабжения головного мозга (либо в результате закупоривания сосуда тромбом — ишемический инсульт, либо в результате кровоизлияния — геморрагический). Так как вместе с кровью к нейронам перестаёт поступать всё, что необходимо им для жизнедеятельности, участки мозга, где остановилось кровообращение, отмирают. И если это зоны, отвечающие за двигательную активность — например, моторная область коры, то у больного возникает гемипарез, снижение силы мышц одной стороны тела, или гемиплегия, полный паралич половины тела.

Восстановление двигательной функции осуществляется в основном за счет механизмов нейропластичности — способности мозга изменяться под действием опыта: устанавливать новые связи между нейронами, разрушать старые и ненужные, восстанавливать утраченные после повреждения. В данных процессах принимают участие не только нейроны, но и клетки нейроглии, а также сосудистая система [17]. Также изменяется активность синапсов и их количество [18]. Для активации данных механизмов в медицине применяется двигательная реабилитация. Однако у пациентов с параличом или высокой степенью пареза осуществление реальных движений невозможно, поэтому прибегают к тренировкам с ИМК, основанном на воображении движений. При представлении движений активируются те же зоны мозга, которые также участвуют в подготовке реального действия и в его совершении, вследствие чего такая нейрореабилитация становится реальной [19].

Благодаря таким реабилитационным тренировкам происходит перестройка нейронов вокруг повреждённой области: увеличивается объём серого вещества в двигательной зоне мозга, а соседние участки берут на себя утраченные функции [20]. Двигательные области неповреждённого полушария также участвуют в этом процессе.

Эффективность этих занятий может быть повышена за счёт использования биологической обратной связи — зрительной или тактильной — когда пациент видит на экране монитора, насколько хорошо он справляется с заданием (воображением движения конечности), или когда он чувствует вибрацию от специального прибора при успешном выполнении задачи.

Также существуют системы, дающие двигательную обратную связь: например, когда человек воображает движение правой ноги, приводя её в движение специальным механизмом. По такому принципу работает система «Биокин» (ООО «Косима»), разработанная под руководством Герасименко Ю.П. (Институт физиологии им. И.П. Павлова РАН) (рис. 4) [21]. Она включает в себя обратную связь, функциональную электростимуляцию (ФЭС) и чрескожную электростимуляцию спинного мозга (ЧЭССМ), что делает её высокоэффективным инструментом в области нейрореабилитации нижних конечностей [22].

Рисунок 4. Биокин. Комплекс для нейрореабилитации нижних конечностей, основанный на применении ИМК с обратной связью, ФЭС (функциональной электростимуляции) и ЧЭССМ (чрескожной электростимуляции спинного мозга).

Такие системы позволяют замкнуть сенсомоторную петлю: от посылаемого мозгом эфферентного (исходящего) сигнала двигательной активности к афферентному (приходящему) сигналу о сенсорной обратной связи (рис. 5) [23].

Рисунок 5. Нейропластичность, вызываемая использованием ИМК, основанном на воображении движений. При повреждении моторных областей коры реальное движение становится невыполнимым, поэтому для активации процессов нейропластичности остаётся только возможность воображения движений. Использование ИМК со зрительной и тактильной обратной связью обеспечивает усиление этих процессов.

Данный механизм реабилитации может объяснить концепция пластичности Хебба: при одновременной активации двух связанных друг с другом нейронов усиливается их синаптическое взаимодействие, что приводит к более надёжному контакту между ними (рис. 6). Если предположить, что передача сигнала от моторной коры головного мозга к мышцам конечностей была нарушена из-за инсульта или травмы, то одновременная активация сенсорной и моторной коры может усиливать ранее неактивные контакты между нейронами за счет пластичности и таким образом вести к восстановлению двигательной функции конечностей [24].

Рисунок 6. Механизм пластичности Хебба. Усиление синаптического взаимодействия между двумя нейронами происходит из-за повторяющейся стимуляции постсинаптической клетки пресинаптической клеткой.

Рисунок 7. Образование новый нейронных связей в области повреждения спинного мозга (ПСМ).

При восстановлении двигательной функции после травмы спинного мозга задействованы те же механизмы нейропластичности. При таком повреждении часть нервных волокон, в том числе двигательных, оказывается прервана, что вызывает паралич конечностей, а часть сохраняет свою целостность. Благодаря этому при проведении нейрореабилитации существует возможность активации процессов нейропластичности: неповреждённые волокна образуют синаптические связи с двигательными нейронами (мотонейронами), которые, в свою очередь, передают сигнал мышцам (рис. 7) [25].

Для увеличения эффективности нейрореабилитации при помощи ИМК часто дополнительно используют функциональную электростимуляцию мышц (ФЭС). Она обеспечивает сокращение мышцы в тот момент, когда пользователь воображает движение с участием этой мышцы (рис. 8) [26]. Это приводит к усилению нейропластичности по механизму Хебба: происходит одновременная активация моторных областей головного мозга, передающих сигнал мотонейронам спинного мозга, и чувствительных нейронов, активируемых сокращающейся под влиянием ФЭС мышцей, что замыкает сенсомоторную петлю.

Рисунок 8. Система ИМК-ФЭС. При воображении движений сигнал из моторной коры обрабатывается компьютером (ПК) и передаётся к прибору функциональной электростимуляции (ФЭС), который вызывает сокращение соответствующей мышцы. Далее сигнал от мышцы передается в сенсорную кору, обеспечивая обратную связь.

Электростимуляция спинного мозга

В последние годы большую эффективность в нейрореабилитации после повреждения спинного мозга показала его электростимуляция (ЭССМ). Спинной мозг имеет два утолщения: в области шеи и поясницы, что соответствует месту выхода из них корешков двигательных нейронов верхних и нижних конечностей. В поясничном утолщении спинного мозга находятся специализированные нейронные сети, обеспечивающие автоматический процесс шагания (генераторы шагательных движений, ГШД). Иными словами, если наложить на твердую оболочку спинного мозга в месте поясничного утолщения электроды, подающие ток определенной амплитуды и частоты, можно вызвать непроизвольные шагательные движения даже у людей с параличом нижних конечностей [27]. Однако такой способ требует хирургического вмешательства, так что существует риск развития послеоперационных осложнений.

В настоящее время наиболее безопасной и безболезненной считается чрескожная электростимуляция спинного мозга (ЧЭССМ). На видео 1 (Edgerton Lab, University of California) можно видеть, как вызываются непроизвольные шагательные движения ног при облегченном положении больного, с подвешенными на рамах-качелях ногами [28].

Видео 1. Непроизвольная ходьба при чрескожной электростимуляции спинного мозга.

При использовании ЧЭССМ появляется вопрос правильного расположения стимулирующих электродов. Если при установке инвазивных электродов во время операции хорошо различимы сегменты и корешки спинного мозга, то при установке накожных электродов могут возникнуть затруднения с нахождением нужного участка. Данную задачу решают с помощью подачи одиночных импульсов на электрод и регистрации рефлекторных мышечных ответов — ведь каждому сегменту спинного мозга соответствуют строго определённые группы мышц.

Также существует проблема недостаточной амплитуды посылаемых импульсов — из-за дегенеративных процессов при повреждении спинного мозга требуется большая амплитуда стимуляции для получения нужного ответа. Однако это чревато получением ожогов. В нашей лаборатории было создано оптимальное устройство для неинвазивной электрической стимуляции спинного мозга [29].

Кроме того, была разработана система, детектирующая фазы шагательного цикла в онлайн-режиме и стимулирующая спинной мозг согласно этим фазам [30]. Во время ходьбы в разные моменты напрягаются разные мышцы, и под определёнными углами сгибаются суставы, что можно регистрировать специальными приборами — акселерометрами и гироскопами. Обе ноги движутся скоординировано, и на основании положения одной ноги можно предсказать положение другой. Принцип работы системы следующий: пациенту с гемипарезом на здоровую ногу накладываются датчики движения, которые передают сигнал к прибору для ЧЭССМ. Он, в свою очередь, стимулирует в определённые моменты времени группы мотонейронов спинного мозга, отвечающих за движение мышц-сгибателей и разгибателей ноги, что способствует нормализации ходьбы и восстановлению движения пораженной конечности.

Успехи современной нейрореабилитации

Самым масштабным исследованием в области нейрореабилитации с использованием ИМК, основанного на воображении движений, является работа Donati с соавторами, опубликованная в Nature в 2016 году [31]. В этом исследовании приняли участие восемь человек с параличом нижних конечностей, вызванным повреждением спинного мозга. Для них была разработана специальная система реабилитации, включающая в себя шесть этапов с увеличивающейся сложностью, и с каждым пациентом было проведено около 255 (!) сессий в течение года.

Первый этап включал в себя глубокое погружение в среду виртуальной реальности, во время которого испытуемый управлял перемещением своего аватара (компьютерного персонажа), воображая движение нижних конечностей в положении сидя. Затем пациент делал то же самое, только в положении стоя, с опорой на специальный стол. Во время третьего этапа проходили тренировки на беговой дорожке: испытуемый ходил с использованием прибора, поддерживающего вес тела (Lokomat). На четвёртом этапе осуществлялось движение ног уже в воздухе, а не по беговой дорожке. На пятом этапе пациент тренировался на беговой дорожке с помощью роботизированной системы, поддерживающей конечности и контролируемой ИМК. И на заключительной стадии испытуемый ходил в экзоскелете, управляемом ИМК: экзоскелет делал шаг, когда человек представлял себе движение соответствующей ноги. Во время всех тренингов испытуемые получали тактильную обратную связь — вибрацию, которая подавалась на предплечье, когда виртуальная или роботизированная нога с той же стороны касалась земли. Схему эксперимента вы можете увидеть на рисунке 9, а сам процесс реабилитации — на видео 2.

Рисунок 9. Схема эксперимента, включающая в себя шесть этапов: 1 — ИМК + виртуальная реальность (ВР) в положении сидя; 2 — ИМК + ВР в положении стоя; 3 — ходьба по беговой дорожке с поддержанием веса тела; 4 — движение ног в воздухе; 5 — ходьба по беговой дорожке с помощью роботизированной системы, контролируемой ИМК; 6 — ходьба в экзоскелете, управляемом ИМК. Обозначения: ЭЭГ — электроэнцефалография; ЭМГ — электромиография, регистрирующая активность мышц; Такт. — тактильная обратная связь.

Видео 2. Процесс проведения эксперимента.

Через 12 месяцев тренировок по этой системе у всех восьми пациентов повысились показатели по тактильным ощущениям, а также восстановился свободный контроль ключевых мышц нижних конечностей. В результате был виден заметный прогресс в их способности ходить. Многие пациенты смогли ходить при помощи вспомогательных приборов. Кроме этого, у всех пациентов было отмечено значительное повышение эмоциональной стабильности и оценки качества жизни, а также снизился уровень депрессивности и увеличилась самооценка. Улучшились состояние кожи и функция пищеварительной системы, что связано, по-видимому, с нормализацией активности симпатической и парасимпатической систем. Дело в том, что вдоль позвоночника расположены узлы вегетативной нервной системы, которая регулирует работу внутренних органов. Они повреждаются при травмировании спинного мозга, что вызывает нарушение деятельности пищеварительной системы, которая в свою очередь влияет на состояние кожи посредством выделения сигнальных молекул, в том числе и провоспалительных [32], [33].

Неврологическое восстановление было связано с механизмами пластичности как на уровне спинного мозга, так и на уровне сенсомоторной коры. Кортикальная и спинномозговая пластичность изменяет нейронные связи в сохранившейся области спинного мозга при помощи моторных и сенсорных связей (рис. 10).

Рисунок 10. Пластичность спинного мозга (СМ) и коры головного мозга, осуществляющаяся с помощью моторных (красных) и сенсорных (синих) связей.

Заключение

Современная наука в области нейрореабилитации стремительно развивается и достигает удивительных результатов — в буквальном смысле ставит на ноги людей, ранее прикованных к кровати или инвалидной коляске. Появляются новые, более эффективные способы регистрации сигналов мозга; использование ИМК дополняется использованием обратной связи, ФЭС и ЧЭССМ; углубляются знания о механизмах нейропластичности; проводятся масштабные исследования в области разработки техник нейрореабилитации. Однако остается проблема доступности данных методов. Они очень дорогостоящие и доступны только в определённых клиниках; далеко не каждый может себе их позволить. В нашей лаборатории ведётся разработка нейрореабилитационных систем, которые просты в применении и по цене доступны для закупок в государственных бюджетных больницах.

Благодарности

Автор выражает благодарность своему научному руководителю Бобровой Елене Вадимовне, заведующему лабораторией Герасименко Юрию Петровичу и безвременно покинувшему нас в прошлом году Александру Алексеевичу Фролову (01.11.1943–10.06.2020) — одному из ведущих российских исследователей в области ИМК.

Источник