Исследование проводилось на базе кафедры неврологии и нейрохирургии, кафедры медицинской и биологической кибернетики СибГМУ в
2019 гг. Размер выборки составил 59 пациентов с острым ишемическим инсультом головного мозга в бассейне средней мозговой артерии. Выраженность неврологического дефицита и функциональное состояние нервной системы оценивали с использованием международных клинических шкал, по данным электрофизиоло- гического и нейровизуализационного исследования. Курс моторной реабилитации с применением технологии дополненной реальности составил 10 дней. Длительность одной тренировки - 60 мин.
РЕЗУЛЬТАТЫ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ
С точки зрения оценки уровня взаимодействия мышц сгибателей и разгибателей верхней конечности наиболее информативным является задание «статика». Количественные характеристики, описывающие динамику изменения двигательной активности в процессе тренировки руки с парезом представлены в таблице.
Исходя из представленных данных, очевидно, что моторная нейрореабилитация у пациентов с парезами верхних конечностей методом дополненной реальности позволяет добиться улучшения двигательных навыков. Анализ точности движений показал, что по мере увеличения количества тренировок у пациентов увеличивается точность следования заданной траектории (р = 0,032). Выявлено достоверное увеличение количества завершенных движений с каждой последующей тренировкой (р = 0,002), что свидетельствует об увеличении скорости выполнения задания с течением времени реабилитации, а также о сокращении периода отдыха между выполняемыми подходами во время одной тренировки. Повышение физической выносливости подтверждает статистически значимое увеличение максимальной длительности выполнения серии заданий (р = 0,012)при сравнительном анализе первой и десятой тренировок. На рис. 3 приведены примеры траектории движения при выполнении задания «статика» на 1- и 10-й день нейрореабилитации, которые показывают, что происходит увеличение длительности выполнения задания без отдыха.
Таблица Table
|
Параметр Parameter |
1-й день Day 1 |
2-й день Day 2 |
3-й день Day 3 |
4-й день Day 4 |
5-й день Day 5 |
6-й день Day 6 |
8-й день Day 8 |
10-й день Day 10 |
P1-10 |
|
|
Значение спектрального критерия Spectral criterion |
0,94 [0,74; 0,96] |
0,95 [0,7;0,97] |
0,96 [0,88; 0,96] |
0,96 [0,71; 0,97] |
0,95 [0,94; 0,96] |
0,95 [0,92; 0,96] |
0,96 [0,93; 0,97] |
0,96 [0,95; 0,97] |
0,032 |
|
|
Количество завершенных движений Number of completed movements |
23 [9; 30] |
28 [12; 30] |
34 [20; 38] |
45 [39; 49] |
46 [38; 52] |
50 [39; 55] |
53 [45; 58] |
55 [34; 59] |
0,002 |
|
|
Максимальная длительность выполнения серии заданий, c Maximum duration of a succession of tasks, sec |
25 [10; 32] |
27 [12; 30] |
35 [19; 40] |
38 [20; 44] |
37 [22; 48] |
43 [30; 49] |
43 [33; 50] |
45 [38; 68] |
0,012 |
Вычисляемые параметры, отражающие динамику изменения двигательной активности в процессе тренировки руки с парезом, Me [Qp Q3]
Calculated parameters reflecting the dynamics of changes in motor activity when training the hand with paresis, Me [Q1; Q3]
Рис. 3. Пример траектории движения руки с парезом в процессе выполнения задания «стати-ка» на 1- и 10-й день тренировки (одно деление - один дециметр)
Fig. 3. An example of a trajectory of a hand with paresis in the process of completing the “statics” task on days 1 and 10 (one division - one decimeter)
ВЫВОДЫ
В процессе выполнения настоящего исследования разработано специализированное ПО, позволяющее воссоздавать контролируемую виртуальную среду с возможностью фиксации параметров движения человека. Разработанное ПО применялось для оценки и реабилитации двигательных нарушений у пациентов с ИИ головного мозга и парезами верхних конечностей. По результатам исследования выявлено достоверное увеличение точности движений, а также увеличение выносливости, что свидетельствует об эффективности используемого подхода в процессе моторной нейрореабилитации.
ЛИТЕРАТУРА / REFERENCES
1. Truelsen T., Piechowski-Jуzwiak B., Bonita R., Mathers C., Bogousslavsky J., Boysen G. Stroke incidence and prevalence in Europe: a review of available data. Eur. J. Neurol. 2006; 13 (6): 581-598.
2. Bleyenheuft Y., Gordon A.M. Precision grip in congenital and acquired hemiparesis: similarities in impairments and implications for neurorehabilitation. Front. Hum. Neuro- sci. 2014; 8: 459.
3. Richards L.G., Stewart K.C., Woodbury M.L., Senesac C., Cauraugh J.H. Movement-dependent stroke recovery: a systematic review and meta-analysis of TMS and fMRI evidence. Neuropsychologia. 2008; 46 (1): 3--11.
4. Pollock A., Farmer S.E., Brady M.C. et al. Interventions for improving upper limb function after stroke. Cochrane Database Syst. Rev. 2014; (11): CD010820.
5. Burke J., McNeill M., Charles D., Morrow P., Crosbie J., McDonough S. Augmented reality games for upper-limb stroke rehabilitation: 2010 Second International Conference on Games and Virtual Worlds for Serious Applications. Braga, Portugal: IEEE, 2010: 75-78.
6. Krichenbauer M., Yamamoto G., Taketom T., Sandor C., Kato H. Augmented reality versus virtual reality for 3D obj'ect manipulation. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2018; 24 (2): 1038-1048.