Везде

ОФЖурнал высшей нервной деятельности им. И.П. Павлова I.P. Pavlov Journal of Higher Nervous Activity

  • ISSN (Print) 0044-4677
  • ISSN (Online) 3034-5316

Активность мышц нижних конечностей в условиях управления нейроинтерфейсом: нейроинтерфейс, основанный на воображении тыльного сгибания стоп

Вы можете
Код статьи
S30345316S0044467725030041-1
DOI
10.7868/S3034531625030041
Тип публикации
Статья
Статус публикации
Опубликовано
Авторы
Решетникова В. В.
  • Аффилиация: ФГБУН Институт физиологии РАН им. И.П. Павлова
Боброва Е. В.
  • Аффилиация: ФГБУН Институт физиологии РАН им. И.П. Павлова
Гришин А. А.
  • Аффилиация: ФГБУН Институт физиологии РАН им. И.П. Павлова
Вершинина Е. А.
  • Аффилиация: ФГБУН Институт физиологии РАН им. И.П. Павлова
Богачёва И. Н.
  • Аффилиация: ФГБУН Институт физиологии РАН им. И.П. Павлова
Щербакова Н. А.
  • Аффилиация: ФГБУН Институт физиологии РАН им. И.П. Павлова
Исаев М. Р.
  • Аффилиация:
    Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН
    ФГАОУ ВО РНИМУ им. Н.И. Пирогова Минздрава России
Бобров П. Д.
  • Аффилиация:
    Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН
    ФГАОУ ВО РНИМУ им. Н.И. Пирогова Минздрава России
Герасименко Ю. П.
  • Аффилиация: ФГБУН Институт физиологии РАН им. И.П. Павлова
Том/ Выпуск
Том 75 / Номер выпуска 3
Страницы
313-326
Аннотация
Нейрореабилитация двигательных функций с помощью нейроинтерфейса с обратной связью – современное перспективное направление исследований. Однако в литературе имеется очень мало данных о степени активации мышц во время воображения движений нижних конечностей, что является немаловажным аспектом в реабилитации. Работа посвящена анализу ЭМГ-активности мышц нижних конечностей 42 здоровых участников эксперимента при работе с нейроинтерфейсом, основанным на кинестетическом воображении тыльного сгибания стоп и дополненным робототехническим устройством перемещения конечностей «Биокин» (механотренажер), активируемым в случае успешного воображения движений. Показано, что работа с нейроинтерфейсом в среднем по всем участникам эксперимента приводит к увеличению на 50–70% активности мышцы, движение которой обеспечивает в реальности воображаемое движение, – передней большеберцовой мышцы (tibialis anterior, TA). Кроме того, увеличивается активность икроножной мышцы – антагониста TA, что связано, по-видимому, с инструкцией воображать, но не делать движение. Активация механотренажера (АМ) дополнительно увеличивает ЭМГ-активность TA (до 100–200%) и слабо, но значимо (на 3–5%) уменьшает активность мышц бедра (четырехглавых и левой двуглавой мышцы). Следовательно, АМ увеличивает адресность воздействия нисходящего сигнала, возникающего при воображении движения. Реакции мышц на воображение движения являются индивидуальными. Таким образом, применение нейроинтерфейсов, основанных на воображении тыльного сгибания стоп, и использование механотренажера, обеспечивающего замыкание петли обратной связи при воображении этого движения, способствует адресной активации TA – мышцы, обеспечивающей тыльное сгибание стопы, что имеет значение для клинической реабилитации движений паретичной стопы.
Ключевые слова
нейроинтерфейс механотренажер ЭМГ-активность воображение движений тыльное сгибание стопы
Дата публикации
01.03.2025
Год выхода
2025
Всего подписок
0
Всего просмотров
29

Библиография

  1. 1. Боброва Е.В., Решетникова В.В., Вершининa Е.А., Гришин А.А., Фролов А.А., Герасименко Ю.П. Межполушарная асимметрия и личностные характеристики пользователя мозг-компьютерного интерфейса при воображении движений рук. ДАН. 2020. 495(6): 558–561.
  2. 2. Боброва Е.В., Решетникова В.В., Вершинина Е.А., Гришин А.А., Исаев М.Р., Бобров П.Д., Герасименко Ю.П. Зависимость обучения управлению мозг-компьютерным интерфейсом от личностных характеристик. Доклады РАН. Науки о жизни. 2022. 507(1): 68–73.
  3. 3. Боброва Е.В., Решетникова В.В., Волкова К.В., Фролов А.А. Влияние эмоциональной устойчивости на успешность обучения управлению системой “интерфейс мозг-компьютер”. Журн. высш. нервн. деят. им. И.П.Павлова. 2017. 67 (4): 485–492.
  4. 4. Боброва Е.В., Решетникова В.В., Гришин А.А., Вершинина Е.А., Богачёва И.Н., Щербакова Н.А., Исаев М.Р., Бобров П.Д., Герасименко Ю.П. Активность мышц нижних конечностей в условиях управления нейроинтерфейсом: нейроинтерфейс, основанный на воображении ходьбы. Журн. высш. нервн. деят. им. И.П.Павлова. 2024. Принята в печать.
  5. 5. Боброва Е.В., Решетникова В.В., Гришин А.А., Вершинина Е.А., Исаев М.Р., Пляченко Д.Р., Бобров П.Д., Герасименко Ю.П. Анализ мозговой и мышечной активности при управлении кортико-спинальным нейроинтерфейсом. Журн. высш. нервн. деят. им. И.П.Павлова. 2023. 73(4): 510–523.
  6. 6. Решетникова В.В., Боброва Е.В., Вершинина Е.А., Гришин А.А., Фролов А.А., Герасименко Ю.П. Зависимость успешности воображения движений правой и левой руки от личностных характеристик пользователей. Журн. высш. нервн. деят. им. И.П.Павлова. 2021. 71(6): 830–839.
  7. 7. Alnajjar F., Zaier R., Khalid S., Gochoo M. Trends and technologies in rehabilitation of foot drop: A systematic review. Expert Rev. Med. Devices. 2020. 18(1): 31–46.
  8. 8. Aoyama T., Kaneko F. The effect of motor imagery on gain modulation of the spinal reflex. Brain Res. 2011. 1372: 41–48.
  9. 9. Barria P., Pino A., Tovar N., Gomez-Vargas D., Baleta K., Díaz C.A.R., Múnera M., Cifuentes C.A. BCI-based control for ankle exoskeleton T-FLEX: Comparison of visual and haptic stimuli with stroke survivors. Sensors. 2021. 21(19): 6431.
  10. 10. Bobrova E.V., Reshetnikova V.V., Vershinina E.A., Grishin A.A., Bobrov P.D., Frolov A.A., Gerasimenko Y.P. Success of hand movement imagination depends on personality traits, brain asymmetry, and degree of handedness. Brain Sciences. 2021. 11: 853.
  11. 11. Bonnet M., Decety J., Jeannerod M., Requin J. Mental simulation of an action modulates the excitability of spinal reflex pathways in man. Brain Res. Cogn. Brain Res. 1997. 5(3): 221–228.
  12. 12. Carrere L.C., Escher L.G., Gentiletti G.G., Tabernig C. A foot motor imagery brain-computer interface with realistic visual feedback: preliminary evaluation in healthy and stroke subjects. Res. Biomed. Eng. 2021. 37: 595–604.
  13. 13. Decety J., Jeannerod M., Durozard D., Baverel G. Central activation of autonomic effectors during mental simulation of motor actions in man. J. Physiol. 1993. 461: 549–563.
  14. 14. Dickstein R., Gazit-Grunwald M., Plax M., Dunsky A., Marcovitz E. EMG activity in selected target muscles during imagery rising on tiptoes in healthy adults and poststroke hemiparetic patients. J. Mot. Behav. 2005. 37: 475–483.
  15. 15. Do A.H., Wang P.T., King C.E., Abiri A., Nenadic Z. Brain-computer interface controlled functional electrical stimulation system for ankle movement. J. Neuroeng. Rehabil. 2011. 8: 49.
  16. 16. Do A.H., Wang P.T., King C.E., Schombs A., Cramer S.C., Nenadic Z. Brain-computer interface controlled functional electrical stimulation device for foot drop due to stroke. Annu. Int. Conf. IEEE Eng. Med. Biol. Soc. 2012. 2012: 6414–6417.
  17. 17. Epstein M.L. The relationship of mental imagery and mental rehearsal to performance of a motor task. Journal of Sport Psychology. 1980. 2(3): 211–220.
  18. 18. Gandevia S.C., Wilson L.R., Inglis J.T., Burke D. Mental rehearsal of motor tasks recruits α-motoneurones but fails to recruit human fusimotor neurones selectively. The Journal of Physiology. 1997. 505: 259–266.
  19. 19. Geiger D.E., Behrendt F., Schuster-Amft C. EMG muscle activation pattern of four lower extremity muscles during stair climbing, motor imagery, and robot-assisted stepping: a cross-sectional study in healthy individuals. Biomed. Res. Int. 2019. 2019: 9351689.
  20. 20. Grosprêtre S., Lebon F., Papaxanthis C., Martin A. New evidence of corticospinal network modulation induced by motor imagery. J. Neurophysiol. 2016. 115(3): 1279–1288.
  21. 21. Guillot A., Lebon F., Rouffet D., Champely S., Doyon J., Collet C. Muscular responses during motor imagery as a function of muscle contraction types. Int. J. Psychophysiol. 2007. 66(1): 18–27.
  22. 22. Hashimoto R., Rothwell J. Dynamic changes in corticospinal excitability during motor imagery. Exp. Brain. Res. 1999. 125: 75–81.
  23. 23. Jacobson E. Electrical measurements of neuromuscular states during mental activities. Am. J. Physiol. 1931. 96: 115–121.
  24. 24. Jacobson E. Electrophysiology of mental activities. Am. J. Psychol. 1932. 44: 677–694.
  25. 25. Jeunet C., N’Kaoua B., Lotte F. Advances in user-training for mental-imagery-based BCI control: Psychological and cognitive factors and their neural correlates. Prog. Brain. Res. 2016. 228: 3–35.
  26. 26. Lebon F., Rouffet D., Collet C., Guillot A. Modulation of EMG power spectrum frequency during motor imagery. Neuroscience Letters. 2008. 435(3): 181–185.
  27. 27. McCrimmon C.M., King C.E., Wang P.T., Cramer S.C., Nenadic Z., Do A.H. Brain-controlled functional electrical stimulation for lower-limb motor recovery in stroke survivors. Annu. Int. Conf. IEEE Eng. Med. Biol. Soc. 2014. 2014: 1247–1250.
  28. 28. Mulder T., de Vries S., Zijlstra S. Observation, imagination and execution of an effortful movement: more evidence for a central explanation of motor imagery. Exp. Brain Res. 2005. 163: 344–351.
  29. 29. Mulder T., Zijlstra S., Zijlstra W., Hochstenbach J. The role of motor imagery in learning a totally novel movement. Exp. Brain Res. 2004. 154: 211–217.
  30. 30. Personnier P., Paizis C., Ballay Y., Papaxanthis C. Mentally represented motor actions in normal aging II. The influence of the gravito-inertial context on the duration of overt and covert arm movements. Behav. Brain. Res. 2008. 186(2): 273–283.
  31. 31. Ranganathan V.K., Siemionow V., Liu J.Z., Sahgal V., Yue G.H. From mental power to muscle power – gaining strength by using mind. Neuropsychologia. 2004. 42: 944–956.
  32. 32. Shaw W.A. The distribution of muscular action potentials during imaging. Psychol. Rec. 1938. 2: 195–216.
  33. 33. Wehner T., Vogt S., Stadler M. Task-specific EMG-characteristics during mental training. Psychol. Res. 1984. 46(4): 389–401.
  34. 34. Xu R., Jiang N., Mrachacz-Kersting N., Lin C., Asín Prieto G., Moreno J.C., Pons J.L., Dremstrup K., Farina D. A closed-loop brain-computer interface triggering an active ankle-foot orthosis for inducing cortical neural plasticity. IEEE Trans. Biomed. Eng. 2014. 61(7): 2092–2101.
QR
Перевести

Индексирование

Scopus

Scopus

Scopus

Crossref

Scopus

Высшая аттестационная комиссия

При Министерстве образования и науки Российской Федерации

Scopus

Научная электронная библиотека