Работа посвящена оценке соответствия нейрофизиологических и субъективных признаков моторного воображения в контексте нейрореабилитации с использованием интерфейсов мозг–компьютер (ИМК) и выполнена в рамках разработки программно-аппаратного комплекса (ПАК) для восстановления когнитивных и моторных функций верхних конечностей при лёгких и выраженных нарушениях.
Материалы и методы: В исследовании приняли участие 24 здоровых добровольца. Электроэнцефалограмма регистрировалась при выполнении заданий на моторное воображение с различными визуальными стимулами. Анализ включал расчёт сенсомоторной десинхронизации (ERD), классификацию с использованием пространственных фильтров и линейного дискриминантного анализа, а также оценку корреляции с субъективными самооценками.
Результаты: Латеральность воображаемого движения оказала значимое влияние на выраженность ERD. Субъективная уверенность участников не коррелировала ни с нейрофизиологическими показателями, ни с уверенностью классификатора при распознавании воображаемого движения. При этом модели продемонстрировали высокую точность классификации моторных представлений.
Выводы: Выявленное несоответствие между субъективной и объективной оценкой подчеркивает необходимость внедрения биологической обратной связи и персонализированных ИМК в составе ПАК для повышения эффективности нейрореабилитации.
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Здравоохранение
Хронические когнитивные и двигательные нарушения, возникающие в результате инсульта, нейродегенеративных заболеваний и других поражений центральной нервной системы, остаются одной из ключевых причин длительной утраты трудоспособности и снижения качества жизни. В частности, инсульт признан одной из ведущих причин неврологической инвалидизации, а также третьей по частоте причиной смертности в мире [1]. Здесь следует отметить, что за последние 30 лет риск инсульта у взрослого населения вырос почти на 9%, при этом половина перенесших инсульт людей становятся хронически нетрудоспособными, сталкиваясь с устойчивыми двигательными и когнитивными дефицитами [2]. Более того, согласно недавнему исследованию, почти каждый пятый пациент, перенёсший инсульт, в последующем сталкивается с развитием деменции. При этом риск деменции у таких пациентов оказывается на 80% выше по сравнению с лицами без инсульта, особенно в первый год после эпизода. Повторный инсульт увеличивает этот риск в три раза [3]. Наряду с сосудистыми патологиями, всё большее внимание привлекают отдалённые последствия инфекционных заболеваний, таких как COVID-19, способных вызывать стойкие нейрокогнитивные расстройства, сохраняющиеся даже после окончания острого периода заболевания [4].
Список литературы
1. Feigin VL, et al. World Stroke Organization: Global Stroke Fact Sheet 2025. International Journal of Stroke. 2025; 20(2): 132-144. DOI: 10.1177/17474930241308142
2. Мокиенко О.А., Супонева Н.А., Азиатская Г.А. Инсульт у взрослых: центральный парез верхней конечности. Клинические рекомендации / Под ред. О.А. Мокиенко, Н.А. Супоневой. - М.: МЕДпресс-Информ, 2018. - С. 222.
3. Joundi RA, et al. Magnitude and time-course of dementia risk in stroke survivors: a population-wide matched cohort study. Neurology. 2025; 104(1): e210131. DOI: 10.1212/WNL.0000000000210131
4. Wood GK, Moore DR, Moon EH, et al. Posthospitalization COVID-19 cognitive deficits at 1 year are global and associated with elevated brain injury markers and gray matter volume reduction. Nature Medicine. 2025; 31(1): 245-257. DOI: 10.1038/s41591-024-03309-8
5. Пирадов М.А., Черникова А.С., Супонева Н.А. и др. Перспективы развития роботизированных устройств для восстановления движений руки // Роботические технологии в медицине. - 2016. - С. 122-130.
6. Khorev V, Kurkin S, Badarin A, et al. Review on the use of brain computer interface rehabilitation methods for treating mental and neurological conditions. Journal of Integrative Neuroscience. 2024; 23(7): 125. DOI: 10.31083/j.jin2307125
7. Hramov AE, Maksimenko VA, Pisarchik AN. Physical principles of brain-computer interfaces and their applications for rehabilitation, robotics and control of human brain states. Physics Reports. 2021; 918: 1-133. DOI: 10.1016/j.physrep.2021.03.002
8. Фролов А.А., Мокиенко О.А., Люкманов Р.Х. и др. Предварительные результаты контролируемого исследования эффективности технологии ИМК-экзоскелет при постинсультном парезе руки // Вестник Российского государственного медицинского университета. - 2016. - № 2. - С. 17-2.
9. Фролов А.А., Черникова Л.А., Люкманов Р.Х. и др. Использование медицинской технологии “Неинвазивный интерфейс мозг - компьютер - экзоскелет кисти”. Методические рекомендации. 2016.
10. Huang G, Zhao Z, Zhang S, et al. Discrepancy between inter-and intra-subject variability in EEG-based motor imagery brain-computer interface: Evidence from multiple perspectives. Frontiers in Neuroscience. 2023; 17: 1122661. DOI: 10.3389/fnins.2023.1122661
11. Фролов А.А., Азиатская Г.А., Бобров П.Д. и др. Электрофизиологическая активность мозга при управлении интерфейсом мозг-компьютер, основанным на воображении движения // Физиология человека. - 2017. - № 43(5). - С. 17-25.
12. Yang B, Rong F, Xie Y, et al. A multi-day and high-quality EEG dataset for motor imagery brain-computer interface. Scientific Data. 2025; 12(1): 488. DOI: 10.1038/s41597-025-04826-y
Выпуск
Другие статьи выпуска
В статье рассматривается процесс разработки и утверждения первого в Российской Федерации Кодекса этики применения искусственного интеллекта (ИИ) в сфере охраны здоровья. На фоне активного внедрения ИИ-технологий в медицинскую практику (зарегистрировано 39 соответствующих медицинских изделий) акцент сделан на важности формирования этических норм, обеспечивающих защиту прав пациентов, повышение доверия к технологиям и стандартизацию процессов. Проведен анализ международных подходов к этике ИИ в здравоохранении (ЕС, США, Великобритания, Канада, Австралия, Китай, Индия), и обозначена необходимость гармонизации отечественного кодекса с международными инициативами. Представлены этапы разработки документа, в которых приняли участие сотрудники профильных департаментов Минздрава России, главные внештатные специалисты и эксперты, а также структура и основные положения утвержденной версии Кодекса. Выделены ключевые принципы: прозрачность, конфиденциальность, справедливость, ограниченная автономность, контроль и ответственность. Финальная версия документа была опубликована в марте 2025 года на портале ЕГИСЗ после согласования с Межведомственной рабочей группой при Минздраве России. Кодекс призван стать фундаментом для устойчивого и безопасного внедрения ИИ в систему здравоохранения.
В статье представлен подход к созданию информационной системы на основе нейросетевой графовой архитектуры. Этот подход призван снивелировать проблему явного объяснения решений, принимаемых искусственным интеллектом — проблема прозрачности (объяснимости, надежности, доверенности). Использование технологий искусственного интеллекта в медицине носит «сквозной» характер и способствует созданию условий для улучшения эффективности и формирования принципиально новых направлений деятельности: автоматизации рутинных (повторяющихся) операций; использования автономного интеллектуального оборудования и робототехнических комплексов, интеллектуальных систем управления; повышения эффективности процессов планирования, прогнозирования и принятия врачебных решений. Перспективной технологией предлагаемого подхода является применение графовой нейросетевой архитектуры в составе информационной системы для обработки и анализа данных. В статье реализован пример классификации узлов графов на открытом датасете с кардиоданными условно-здоровых людей и пациентов.
В статье представлено проектирование базы данных, предназначенной для оптимизации хранения и обработки медицинских данных, с акцентом на поддержку принятия решений в области интенсивной терапии и реанимации. Целью исследования является разработка логической модели базы данных на основе передовых принципов и методов, используемых в международных проектах открытых баз данных, способной минимизировать ошибки, связанные с человеческим фактором, и улучшить точность прогноза состояния пациентов в реальном времени.
Методология работы основана на сравнительном анализе существующих международных медицинских баз данных, таких как MIMIC-IV и eICU. Для проектирования новой базы данных применен инновационный модульный подход, который обеспечивает гибкость и масштабируемость системы.
Основные результаты работы заключаются в создании логической модели базы данных, которая может быть эффективно использована в российской системе здравоохранения, в том числе в удаленных и малоресурсных регионах. Логическая модель разработана с учётом специфики медицинских данных, включая модули для хранения информации о госпитализациях, показателях состояния пациентов, лабораторных исследованиях, медикаментозных назначениях и других аспектах клинической практики. Важной частью исследования является интеграция базы данных с российскими медицинскими информационными системами и адаптация к национальным стандартам и нормативным требованиям.
Созданная архитектура логической модели минимизирует влияние человеческого фактора, автоматизирует анализ данных и может использоваться в разработке систем поддержки принятия врачебных решений. Практическая значимость заключается в повышении качества медицинской помощи и снижении нагрузки на персонал. Система применима в российских учреждениях, включая удаленные регионы, и способствует цифровизации здравоохранения.
Рассмотрены требования к обезличенным данным реальной клинической практики (ДРКП), основные методы обезличивания и синтетизации ДРКП, позволяющие сохранить их клиническую информативность. Приведено описание процедуры сбора, обезличивания и использования ДРКП, которая обеспечивает высокую стойкость обезличенных данных относительно угроз нарушения конфиденциальности сведений, составляющих врачебную тайну.
Востребованность специалистов, обладающих глубокими знаниями в предметных областях как медицинского профиля, так и информационных технологий, обусловила существенное увеличение количества вузов, реализующих образовательную программу по направлению подготовки 30.05.03 — «Медицинская кибернетика» и стала причиной необходимости оценки ситуации с обучением студентов по данной специальности. Целью работы является анализ структуры и предметного наполнения образовательной программы по направлению подготовки 30.05.03 «Медицинская кибернетика» в вузах Российской Федерации.
Материалы и методы: сведения, представленные на официальных сайтах вузов и сайтах-агрегаторов для абитуриентов; документы, регламентирующие образовательный процесс по специальности 30.05.03 «Медицинская кибернетика».
Результаты исследования. Анализ основных аспектов образовательных программ по специальности 30.05.03 «Медицинская кибернетика» в десяти вузах РФ показал их соответствие общим требованиям ФГОС по данной специальности при существенном различии в подходах к предметному наполнению.
Выводы. Соответствие образовательных программ только формальным требованиям ФГОС, касающимся их общего объема, структуры и количества профессиональных компетенций, не позволяет гарантировать соответствие выпускников требованиям профессионального стандарта «Врач-кибернетик». Необходимы четкие критерии допустимых различий в предметном наполнении образовательной программы.
Все изделия медицинского назначения, как в Российской Федерации, так и в мире, проходят процедуры регистрации. Однако связанные с этим нормы и законодательство регулируются по-разному. Целью данного исследования явилась оценка функциональных возможностей существующей правовой базы и систем регистрации изделий медицинского назначения в некоторых странах мира.
Статистика статьи
Статистика просмотров за 2026 год.
Издательство
- Издательство
- НМХЦ ИМ. Н.И. ПИРОГОВА МИНЗДРАВА РОССИИ
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 105203, г Москва, р-н Восточное Измайлово, ул Нижняя Первомайская, д 70
- Юр. адрес
- 105203, г Москва, р-н Восточное Измайлово, ул Нижняя Первомайская, д 70
- ФИО
- Карпов Олег Эдуардович (Генеральный директор)
- Контактный телефон
- +7 (499) 4640303