Инсульт является одной из главнейших причин инвалидизации населения, лишь небольшая доля выживших способны вернуться к полноценной активности. В связи с этим, несмотря на уже имеющийся широкий набор восстановительных методик, в настоящее время продолжается поиск новых подходов для повышения эффективности реабилитационных мероприятий [1]. Одной из современных технологий, направленных на двигательную реабилитацию пациентов, является идеомоторная тренировка на основе технологии интерфейсов мозг—компьютер (ИМК) [2].

Идеомоторный тренинг на основе кинестетического представления движения уже хорошо зарекомендовал себя в спорте [3] и медицинской реабилитации больных с нарушением двигательных функций [4]. Показано, в частности, что в ходе идеомоторного тренинга активируются процессы нейропластичности, причем не только в головном, но и в спинном мозге [5]. Однако эффективность идеомоторного тренинга зависит от того, насколько человек способен ярко и стабильно представлять движение собственной конечности. Технология ИМК позволяет зарегистрировать на электроэнцефалограмме (ЭЭГ) паттерны, соответствующие качественному представлению движения (эпизоды депрессии мю-ритма), и транслировать их пациенту в виде сигнала обратной связи [6, 7].

Поскольку основная часть исследований сфокусирована на разработке регламентов функционирования ИМК в лабораторных условиях со здоровыми, остается открытым вопрос, насколько пациенты с двигательными нарушениями способны успешно работать в контуре ИМК и как результативность этой работы зависит от объема дисфункции, очага поражения, давности заболевания и возраста.

Цель исследования — изучение характеристик биоэлектрической активности мозга пациентов с двигательными нарушениями при представлении движения в контуре ИМК для определения оптимальных путей использования идеомоторного тренинга на основе ИМК в медицинской реабилитации.

В исследовании приняли участие 26 пациентов с двигательными нарушениями верхних конечностей. Дисфункция была вызвана полушарным ишемическим инсультом (ИИ) или травмой спинного мозга на уровне III—VII шейных позвонков (травматическая болезнь спинного мозга — ТБСМ). Все больные были разделены на 2 группы в соответствии с диагнозом. В 1-ю группу вошли 12 пациентов (9 мужчин, 3 женщины) с острым нарушением мозгового кровообращения (ОНМК), средний возраст 59,2±1,5 года; во 2-ю — 14 пациентов (13 мужчин, 1 женщина) с ТБСМ, средний возраст 28,1±1,9 года. Давность заболевания пациентов обеих групп варьировала от 1 нед до 11 лет.

При анализе результатов исследования использовались данные, полученные при аналогичном регламенте работы со здоровыми [11]. Контрольную группу составили 12 здоровых (6 мужчин, 6 женщин) в возрасте 19—29 лет (средний возраст 23,5±0,8 года). В сравнительный анализ между группами включали данные, полученные только для представления движения в кистевом отделе рук, поскольку именно восстановление двигательной активности кисти имеет важное значение для целей нейрореабилитации. Среди предлагаемых пациентам движений это могли быть различные манипуляции с объектом (например, мысленное нажатие на клавиши), сжимание и разжимание кулака, сгибание и разгибание кисти. Участникам контрольной группы предлагалось представлять движение последовательного сгибания и разгибания пальцев.

Исследование проводилось на 3 клинических базах: Городская клиническая больница № 1 им. Н.И. Пирогова, Реабилитационный центр для инвалидов «Преодоление» и Городская поликлиника № 36 (Москва). После подробного разъяснения регламента экспериментов пациенты подписывали добровольное информированное согласие. Протокол исследования получил одобрение этической комиссии биологического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова и локального этического комитета РНИМУ им. Н.И. Пирогова.

Экспериментальный регламент. Каждый пациент принял участие в 1—10 проводимых в разные дни экспериментальных сессиях продолжительностью 40—80 мин. Сессия включала 4—15 записей с идеомоторной тренировкой в контуре ИМК, во время которых чередовались задание на мысленное представление определенного движения рукой (экспериментальное условие) и исполнение когнитивной задачи на зрительное внимание в отсутствие двигательной активности (контрольное условие). Такая когнитивная задача позволяла сгенерировать воспроизводимую фоновую активность ЭЭГ и отвлечь испытуемого от двигательной задачи. Задачи кодировались с помощью условных рисунков на мониторе компьютера и длились по 12—14 с с межстимульным интервалом в 3—5 с. Во время сессий лечащим врачом осуществлялся контроль функционального состояния пациентов, в случаях их недомогания или дискомфорта исследование останавливалось.

Регистрация и анализ ЭЭГ. ЭЭГ регистрировалась с помощью энцефалографа NVX52 (ООО «Медицинские Компьютерные Системы», Россия) с использованием 30 хлор-серебряных электродов, расположенных по модифицированной системе 10—10 с максимальным охватом центральной области коры. Контактное сопротивление не превышало 20 кОм. Частота дискретизации сигнала составляла 500 Гц, использовались частотный фильтр 0,05—49 Гц и режектор помехи электросети 50 Гц. Запись данных велась в программе BCI2000 [8]. Оценка эффективности классификации в ИМК проводилась с помощью программной платформы Resonance (разработчик Ю.О. Нуждин).

Целью анализа паттернов ЭЭГ было нахождение индивидуальных пространственно-спектральных характеристик, наиболее реактивно отзывающихся на смену состояний (представление движения и когнитивная задача). Для анализа использовалась частотная полоса ЭЭГ 4—40 Гц. Далее пространственный домен сигнала преобразовывался при помощи CSP-фильтра. Полученные CSP-компоненты анализировались в спектральном домене с применением оконного преобразования Фурье (длина окна — 1 с, сдвиг — 0,1 с). Затем вычислялась область перекрытия плотностей вероятностей для двух пространственно-спектральных компонентов в классифицируемых состояниях. Для оценки выраженности десинхронизации ЭЭГ при представлении движения использовали индекс ERDd — величину, обратную площади перекрытия плотностей вероятностей, который выражали в усл. ед. [9].

Индивидуальные комбинации пространственных и спектральных характеристик с максимальными различиями между двумя состояниями использовались для построения Байесовского классификатора, который обучался на плотностях вероятностей 3 оптимальных (наиболее реактивных при смене состояний) характеристик. Классификация состояния происходила при превышении апостериорной вероятности порога p>0,5.

Для равномерной оценки точность классификации при работе с ИМК использовалась перекрестная проверка по схеме 5×2. В качестве значения точности классификации принималось отношение верно распознанных попыток к их общему числу.

Топографическое картирование паттернов ЭЭГ. Для определения вклада отдельных отведений ЭЭГ в формирование паттерна десинхронизации индекс ERDd оценивался для каналов без пространственной CSP-фильтрации. В целях улучшения отношения сигнала к шуму у отдельных отведений и для устранения эффектов объемной проводимости к необработанной записи ЭЭГ перед частотным разложением применялся пространственный фильтр Лапласа [10, 11]. Полученные показатели ERDd наносились на двухмерную карту отведений ЭЭГ. Таким образом картировалась степень изменения спектральной мощности при представлении движения по сравнению с когнитивной задачей.

Для сравнения между группами применяли односторонний дисперсионный анализ, использовали критерии Краскела—Уоллиса и Манна—Уитни. Различия между показателями считали достоверными при p<0,05.

С каждым пациентом было проведено от 1 до 10 тренировочных сессий (в среднем для группы ОНМК — 3,8, ТБСМ — 4,7). Все обследуемые участвовали в 5—18 записях ЭЭГ с представлением движения (в среднем для пациентов с ОНМК — 13,5 записи в сессию, для пациентов с ТБСМ — 10,2). Пациентам было предложено представлять индивидуальные движения, доступные и удобные для тренировки, а в целях единообразия для анализа данных все движения были разделены на три типа в соответствии с вовлекаемым отделом конечности.

Эффективность классификации в ИМК. Для оценки выбирались данные пациентов, принявших участие не менее чем в 2 экспериментальных сессиях с повторными записями при движении одного типа. Для пациентов с ОНМК точность классификации двух состояний (представление движения и когнитивная задача) составила в среднем 87±3% (8 случаев), а для пациентов с ТБСМ 82±4% (11 случаев). Согласно критерию Манна—Уитни, различий между двумя группами пациентов не выявлено.

Данные для движений в различных отделах руки приведены в табл. 1.

Для сравнения с контрольной группой применили односторонний дисперсионный анализ Краскела—Уоллиса, который не выявил значимых различий в результатах классификации в ИМК (рис. 1).

Характеристика паттернов ЭЭГ при представлении движения. Поскольку имелась возможность оценить точность классификации в ИМК только для тех пациентов, которые смогли принять участие в нескольких экспериментальных сессиях, для более полной и корректной оценки способности испытуемых к представлению движений исследовали величину десинхронизации паттернов ЭЭГ при представлении движения. Результаты для движений в различных отделах руки представлены в табл. 2.

Сравнивали значения ERDd при представлении движений кистью для двух групп пациентов и группы здоровых (рис. 2).

Топографическое распределение десинхронизации ЭЭГ при представлении движения показывает активацию в сенсомоторных областях коры, что является типичным для данного состояния и наблюдается также у здоровых испытуемых (рис. 3).

Эффективность классификации в ИМК. Для пациентов, принявших участие в 3 и более экспериментальных сессиях, была характерна высокая точность классификации в двухкомандном ИМК, сопоставимая с результатами, полученными ранее при работе со здоровыми (см. рис. 1). При этом результативность не зависела от давности и локализации поражения. При сравнении со здоровыми различий не было обнаружено не только у сопоставимых по возрасту пациентов группы ТБСМ, но и у пациентов пожилого возраста группы ОНМК.

Высокой вероятности верной классификации в двухклассовом ИМК (более 80%) мог способствовать индивидуальной подбор движений, что было показано и в предыдущих исследованиях [12]. Некоторым пациентам легче удается осуществлять простые изолированные движения, другим — сложные целеориентированные. Следующий подход, позволяющий добиться высокой точности работы в ИМК, — создание реалистичных контуров обратной связи [13] в том числе при помощи вибрационных датчиков на теле [14] или экзоскелета [15].

Характеристика паттернов ЭЭГ при представлении движения. Анализ десинхронизации ЭЭГ при представлении движения выявил, что у нескольких пациентов, принявших участие в малом количестве экспериментальных сессий (1—2), практически не наблюдалось реакции при переходе между состояниями. По этой причине они, скорее всего, не справились бы с управлением в ИМК, следовательно, точность классификации (описанная выше) была бы снижена.

Данные настоящего исследования показывают, что у пациентов с двигательными нарушениями вследствие неврологических заболеваний способность представлять движения руками снижена по сравнению со здоровыми (см. рис. 2). В то же время при прохождении достаточного количества тренировочных сессий с идеомоторными задачами больные успешно осваивают навык и начинают работать в ИМК с высокой точностью, аналогичной результативности здоровых.

Топографическое распределение десинхронизации ЭЭГ у пациентов показывает типичную локализацию (рис. 3), следовательно, пациенты корректно представляли движения. Несмотря на малый объем сохранившихся движений, пациенты обеих групп показали способность к их представлению. Предыдущие исследования также продемонстрировали способность пациентов с пара- и гемиплегией к моторному представлению [16]. Несмотря на сопоставимую локализацию, очаги десинхронизации ЭЭГ у больных обеих групп были не такими обширными, как у здоровых. Это может быть связано с общим снижением уровня сенсомоторной десинхронизации при представлении движения, которое также является причиной видимой десинхронизации в лобных областях у пациентов, перенесших ОНМК (см. рис. 3).

Проведенное исследование показало, что при участии в 3 и более экспериментальных сессиях с идеомоторной тренировкой в контуре ИМК пациенты с ОНМК и ТБСМ с выраженными двигательными нарушениями верхних конечностей успешно обучались представлять движения руками. Участвующие в исследовании пациенты показали характерное топографическое распределение десинхронизации ЭЭГ при представлении движений руками, не отличающееся от результатов здоровых. После нескольких тренировок все пациенты были способны управлять в двухкомандном ИМК с высокой точностью, сопоставимой с таковой у здоровых. Таким образом, полученные результаты свидетельствуют о перспективности использования идеомоторного тренинга в контуре ИМК для нейрореабилитации пациентов с нарушениями движения.

Авторский коллектив выражает благодарность генеральному директору и руководителю социальной службы РЦ «Преодоление» Л.П. Кезиной и Р.С. Курбанову за организацию и содействие исследованиям, врачу-неврологу, д.м.н. Н.В. Тутер за организацию тестирования на поликлиническом уровне и Ю.О. Нуждину за подготовку программного обеспечения для анализа данных.

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

*e-mail: chukanova.anna@gmail.com;
https://orcid.org/0000-0003-0940-782X