2021 / 05

Следующая статья
DOI: 10.24075/vrgmu.2021.039

ОРИГИНАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ

Активация процессов сенсомоторной интеграции с помощью интерфейса «мозг–компьютер»

А. А. Рубакова, Г. Е. Иванова, М. А. Булатова
Информация об авторах

Федеральный центр мозга и нейротехнологий Федерального медико-биологического агентства, Москва, Россия

Для корреспонденции: Александра Алексеевна Рубакова
ул. Островитянова, д. 1, стр. 10, г. Москва, 117997; ur.xobni@goloibardnas

Информация о статье

Вклад авторов: А. А. Рубакова — сбор, анализ, интерпретация данных, анализ литературы; Г. Е. Иванова — планирование исследования, редактирование рукописи; М. А. Булатова — сбор и анализ данных.

Соблюдение этических стандартов: исследование одобрено этическим комитетом ФЦМН ФМБА России (протокол № 33 от 21 июня 2021 г.). Все участники подписали информированное согласие на участие в исследовании.

Статья получена: 26.07.2021 Статья принята к печати: 15.08.2021 Опубликовано online: 01.09.2021
|
  1. Edwards LL. King EM, Buetefisch CM, Borich MR. Putting the "Sensory" Into Sensorimotor Control: The Role of Sensorimotor Integration in Goal-Directed Hand Movements After Stroke. Frontiers in Integrative Neuroscience. 2019; 13: 16. DOI: 10.3389/ fnint.2019.00016.
  2. Espenhahn S, Rossiter HE, van Wijk BCM, Redman N, Rondina JM, Diedrichsen J, et al. Sensorimotor cortex beta oscillations reflect motor skill learning ability after stroke. Brain Communications. 2020; 2 (2): fcaa161. DOI: 10.1093/braincomms/fcaa161.
  3. Mahoney JR, Verghese J. Does Cognitive Impairment Influence Visual-Somatosensory Integration and Mobility in Older Adults? The journals of gerontology. Series A, Biological sciences and medical sciences. 2020; 75 (3): 581–8. DOI: 10.1093/gerona/glz117.
  4. Jacquey L, Baldassarre G, Santucci VG, O'Regan JK. Sensorimotor Contingencies as a Key Drive of Development: From Babies to Robots. Frontiers in neurorobotics. 2019; 13: 98. DOI: 10.3389/fnbot.2019.00098.
  5. Luft AR, Buitrago MM, Ringer T, Dichgans J, Schulz JB. Motor skill learning depends on protein synthesis in motor cortex after training. The Journal of neuroscience: the official journal of the Society for Neuroscience. 2004; 24 (29): 6515–20. DOI: 10.1523/ JNEUROSCI.1034-04.2004.
  6. Hosp JA, Mann S, Wegenast-Braun BM, Calhoun ME, Luft AR. Region and task-specific activation of arc in primary motor cortex of rats following motor skill learning. Neuroscience. 2013; 250: 557–64. DOI: 10.1016/j.neuroscience.2013.06.060.
  7. Norman SL, McFarland DJ, Miner A, Cramer SC, Wolbrecht ET, Wolpaw JR, Reinkensmeyer DJ. Controlling pre-movement sensorimotor rhythm can improve finger extension after stroke. Journal of neural engineering. 2018; 15 (5): 056026. DOI: 10.1088/1741-2552/aad724.
  8. Friedrich J, Verrel J, Kleimaker M, Münchau A, Beste C, Bäumer T. Neurophysiological correlates of perception-action binding in the somatosensory system. Scientific reports. 2020; 10 (1): 14794. DOI: 10.1038/s41598-020-71779-0.
  9. Котов С. В., Турбина Л. Г., Бобров П. Д., Фролов А. А., Павлова О. Г., Курганская М. Е., Бирюкова Е. В. Применение комплекса «интерфейс «мозг-компьютер» и экзоскелет» и техники воображения движения для реабилитации после инсульта. Альманах клинической медицины. 2015; (39): 15–21. DOI: 10.18786/2072-0505-2015-39-15-21.
  10. Королева Е. С., Алифирова В. М., Латыпова А. В., Чебан С. В., Отт В. А., Бразовский К. С., и др. Принципы и опыт применения роботизированных реабилитационных технологий у пациентов после инсульта. Бюллетень сибирской медицины. 2019; 18 (2): 223–33. DOI: 10.20538/1682-0363-2019-2-223-233.
  11. Di Pino G, Pellegrino G, Assenza G, Capone F, Ferreri F, Formica D, et al. Modulation of brain plasticity in stroke: a novel model for neurorehabilitation. Nat Rev Neurol. 2014; 10 (10): 597–608. DOI: 10.1038/nrneurol.2014.162.
  12. Nahmani M, Turrigiano GG. Adult cortical plasticity following injury: recapitulation of critical period mechanisms? Neuroscience. 2014; 283: 4–16. DOI: 10.1016/j.neuroscience.2014.04.029.
  13. Bertani R, Melegari C, De Cola MC, Bramanti A, Bramanti P, Calabrò RS. Effects of robot-assisted upper limb rehabilitation in stroke patients: a systematic review with meta-analysis. Neurol Sci. 2017; 38 (9): 1561–9. DOI: 0.1007/s10072-017-2995-5.
  14. Chivukula S, Jafari M, Aflalo T, Yong NA, Pouratian N. Cognition in Sensorimotor Control: Interfacing With the Posterior Parietal Cortex. Front Neurosci. 2019; 13: 140. DOI: 10.3389/ fnins.2019.00140.
  15. Frolov A, Husek D, Bobrov PD, Korshakov A, Chernikova L, Konovalov R, Mokienko O. Sources of EEG activity most relevant to performance of brain-computer interface based on motor imagery. Neural Network World. 2012; 22 (1): 21–37. DOI: 10.14311/Nnw.2012.22.002.
  16. Frolov AA, Mokienko O, Lyukmanov R, Biryukova E, Kotov S, Turbina L, et al. Post-stroke Rehabilitation Training with a MotorImagery-Based Brain-Computer Interface (BCI)-Controlled Hand Exoskeleton: A Randomized Controlled Multicenter Trial. Front Neurosci. 2017; 11: 400. DOI: 10.3389/fnins.2017.00400.
  17. Yoshimura N, Tsuda H, Aquino D, Takagi A, Ogata Y, Koike Y, et al. Age-Related Decline of Sensorimotor Integration Influences Resting-State Functional Brain Connectivity. Brain sciences. 2020; 10 (12): 966.
  18. Tanji J, Shima K. Role for supplementary motor area cells in planning several movements ahead. Nature. 1994; 371 (6496): 413–6. DOI: 0.1038/371413a0.
  19. Mazurek KA, Richardson D, Abraham N, Foxe JJ, Freedman EG. Utilizing High-Density Electroencephalography and Motion Capture Technology to Characterize Sensorimotor Integration While Performing Complex Actions. IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering: a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. 2020; 28 (1): 287– 96. DOI: 10.1109/TNSRE.2019.2941574.
  20. Gassert R, Dietz V. Rehabilitation robots for the treatment of sensorimotor deficits: a neurophysiological perspective. Neuroeng Rehabil. 2018; 15 (1): 46. DOI: 10.1186/s12984-018-0383-x.