2020 / 04

Следующая статья
DOI: 10.24075/vrgmu.2020.043

ОРИГИНАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ

Изменение ЭЭГ в частотном диапазоне α-ритма у детей с детским церебральным параличом при применении роботизированной терапии

Н. В. Ларина, М. А. Начарова, Л. Л. Корсунская, С. В. Власенко, В. Б. Павленко
Информация об авторах

Крымский федеральный университет имени В. И. Вернадского, Симферополь, Россия

Для корреспонденции: Владимир Борисович Павленко
пр. Вернадского, 4, г. Симферополь, 295007; moc.liamg@55vapv

Информация о статье

Финансирование: исследование выполнено в рамках темы: «Разработка комплекса экзоскелета кисти с внешним программным управлением и биологической обратной связью для процедуры реабилитации детей с синдромом ДЦП» при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации (RFMEFI60519X0186).

Вклад авторов: Ларина Н. В., Корсунская Л. Л., Власенко С. В. — набор данных, написание статьи; Начарова М. А., Павленко В. Б. — обработка данных, написание статьи.

Соблюдение этических стандартов: исследование одобрено этическим комитетом КФУ им. В. И. Вернадского (протокол № 53 от 06 декабря 2018 г.). Все пациенты или их законные представители подписали добровольное информированное согласие.

Статья получена: 16.06.2020 Статья принята к печати: 02.07.2020 Опубликовано online: 16.07.2020
|
  1. Graham HK, Rosenbaum P, Paneth N, Dan B, Lin JP, Damiano DL, et al. Cerebral palsy. Nat Rev Dis Primers. 2016; 2: 15082. DOI: 10.1038/nrdp.2015.82.
  2. Patel DR, Neelakantan M, Pandher K, Merrick J. Cerebral palsy in children: a clinical overview. Transl Pediatr. 2020; 9 (Suppl 1): 125–35.
  3. Фролов А. А., Бобров П. Д. Интерфейс мозг–компьютер: нейрофизиологические предпосылки и клиническое применение. Журнал высшей нервной деятельности им. И.П. Павлова. 2017; 67 (4): 365–76.
  4. Chiew M, LaConte S, Graham S. Investigation of fMRI neurofeedback of differential primary motor cortex activity using kinesthetic motor imagery. NeuroImage. 2012; 61 (1): 21–31.
  5. Котов С. В., Турбина Л. Г., Бобров П. Д., Фролов А. А., Павлова О. Г., Курганская М. Е. и др. Реабилитация больных, перенесших инсульт, с помощью биоинженерного комплекса «интерфейс мозг–компьютер + экзоскелет». Журнал неврологии и психиатрии им. C. C. Корсакова. 2014; 114 (12–2): 66–72.
  6. Фролов А. А., Мокиенко О. А., Люкманов Р. Х., Черникова Л. А., Котов С. В., Турбина Л. Г. и др. Предварительные результаты контролируемого исследования эффективности технологии ИМК–экзоскелет при постинсультном парезе руки. Вестник РГМУ. 2016; 2: 17–25.
  7. Ponce P, Molina A, Balderas DC, Grammatikou D. Brain Computer Interfaces for Cerebral Palsy. In: E. Suraka, editor. Cerebral Palsy challenges for the future. London: IntechOpen, 2014; р. 245–72. DOI: 10.5772/57084.
  8. Jochumsen M, Shafique M, Hassan A, Niazi IK. Movement intention detection in adolescents with cerebral palsy from single-trial EEG. J Neural Eng. 2018; 15 (6): 066030. DOI: 10.1088/1741- 2552/aae4b8.
  9. Daly I, Billinger M, Laparra-Hernández J, Aloise F, Lloria García M, Faller J, et al. On the control of brain-computer interfaces by users with cerebral palsy. Clin Neurophysiol. 2013; 124 (9): 1787–97.
  10. Kim T-W, Lee B-H. Clinical usefulness of brain-computer interface-controlled functional electrical stimulation for improving brain activity in children with spastic cerebral palsy: a pilot randomized controlled trial. J Phys Ther Sci. 2016; 28 (9): 2491–4.
  11. Ларина Н. В., Корсунская Л. Л., Власенко С. В. Комплекс «Экзокисть-2» в реабилитации верхней конечности при детском церебральном параличе с использованием неинвазивного интерфейса «мозг–компьютер». Нервно- мышечные болезни. 2019; 11 (4): 12–20.
  12. Bazanova OM, Vernon D. Interpreting EEG alpha activity. Neurosci Biobehav Rev. 2014; 44: 94–110.
  13. Pfurtscheller G, Brunner C, Schlögl A, Lopes da Silva FH. Mu rhythm (de)synchronization and EEG single-trial classification of different motor imagery tasks. NeuroImage. 2006; 31 (1): 153–9.
  14. Llanos C, Rodriguez M, Rodriguez-Sabate C, Morales I, Sabate M. Mu-rhythm changes during the planning of motor and motor imagery actions. Neuropsychologia. 2013; 51 (6): 1019–26.
  15. Klimesch W. Alpha-band oscillations, attention, and controlled access to stored information. Trends Cogn Sci. 2012; 16 (12): 606–17.
  16. Котов С. В., Романова М. В., Кондур А. А., Бирюкова Е. В., Фролов А. А., Турбина Л. Г. и др. Реорганизация биоэлектрической активности неокортекса после инсульта в результате реабилитации с использованием интерфейса «мозг–компьютер», управляющего экзоскелетом кисти. Журнал высшей нервной деятельности им. И. П. Павлова. 2020; 70 (2): 217–30.
  17. Бобров П. Д., Коршаков А. В., Рощин В. Ю., Фролов А. А. Байесовский подход к реализации интерфейса мозг– компьютер, основанного на представлении движений. Журнал высшей нервной деятельности им. И. П. Павлова. 2012; 62 (1): 89–99.
  18. Shin YK, Lee DR, Hwang HJ, You SJ, Im CH. A novel EEG-based brain mapping to determine cortical activation patterns in normal children and children with cerebral palsy during motor imagery tasks. Neurorehabilitation. 2012; 31 (4): 349–55.
  19. Inuggi A, Bassolino M, Tacchino C, Pippo V, Bergamaschi V, Campus C, et al. Ipsilesional functional recruitment within lower mu band in children with unilateral cerebral palsy, an event-related desynchronization study. Exp Brain Res. 2018; 236 (2): 517–27.
  20. Démas J, Bourguignon M, Périvier M, De Tiège X, Dinomais M, Van Bogaert P. Mu rhythm: State of the art with special focus on cerebral palsy. Annals of Physical and Rehabilitation Medicine [Internet]. 2019 June [cited 2019 July 9]. Available from: https:// doi.org/10.1016/j.rehab.2019.06.007.
  21. Weinstein M, Green D, Rudisch J, Benthem M, Zielinski IM, Jongsma MLA, et al. Understanding the relationship between brain and upper limb function in children with unilateral motor impairments: A multimodal approach. Eur J Paediatr Neurol. 2018; 22 (1): 143–54.
  22. Koessler L, Maillard L, Benhadid A, Vignal JP, Felblinger J, Vespignani H, et al. Automated cortical projection of EEG sensors: Anatomical correlation via the international 10–10 system. NeuroImage. 2009; 46 (1): 64–72.
  23. Cavanna AE, Trimble MR. The precuneus: a review of its functional anatomy and behavioural correlates. Brain. 2006; 12 (30): 564–83.