Физиология человека, 2019, T. 45, № 4, стр. 40-45

Выработка навыка представления движения под контролем управляемой от ЭЭГ нервно-мышечной электростимуляции, вызывающей конгруэнтное или неконгруэнтное движение кисти

Е. Ю. Морозова 1*, Д. В. Скворцов 2, А. Я. Каплан 13

1 Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова
Москва, Россия

2 ФГБОУ ВО Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова
Москва, Россия

3 Национальный исследовательский университет Высшая школа экономики
Москва, Россия

* E-mail: katerinakry@mail.ru

Поступила в редакцию 05.11.2018
После доработки 27.02.2019
Принята к публикации 03.04.2019

Полный текст (PDF)

Аннотация

Исследовали эффективность обратной связи в виде функциональной нервно-мышечной стимуляции (ФЭС), вызывающей сгибание или разгибание пальцев руки, для выработки навыка представления соответствующих движений в контуре интерфейса мозг-компьютер (ИМК), в зависимости от степени сходства воображаемых и реальных движений. В исследовании участвовали 36 здоровых испытуемых-добровольцев. Было показано, что оба типа обратной связи, в виде вызываемого ФЭС конгруэнтного и неконгруэнтного движения, способствуют выработке навыка представления движения, но в большей мере это относится к неконгруэнтному подкреплению. Обсуждается возможность создания эффективных тренажерных комплексов для восстановления двигательной функции после инсульта или нейротравм на основе гибридных комплексов ИМК-ФЭС.

Ключевые слова: интерфейс мозг-компьютер, электроэнцефалография, функциональная электростимуляция, нейрореабилитация.

Многократное представление тренируемого движения или идеомоторная тренировка давно используется в спорте и в медицинской реабилитации для облегчения процессов формирования новых двигательных навыков [1, 2]. Физиологической основой этому, по-видимому, является повышение кортикоспинальной возбудимости и запуск пластических перестроек в заинтересованных корковых регионах [3, 4].

Однако практическое использование идеомоторных тренировок в значительной мере ограничено невозможностью контроля качества представления движения, в силу глубоко субъективного характера моторных психических образов. В тоже время, известно, что мысленное представление движения, так же, как и само физическое движение, отражается в ЭЭГ эпизодами десинхронизация µ-ритма в соответствующих корковых областях [5]. Оценка выраженности этого феномена, очевидно, могла бы служить критерием интенсивности и четкости представления моторного акта. Технология интерфейсов мозг-компьютер позволяет в реальном времени детектировать эпизоды десинхронизации µ-ритма в ЭЭГ и транслировать их в команды для генерации сигналов обратной связи [68].

Таким образом, включенный в контур ИМК человек может в каждой своей попытке представления движения незамедлительно получать оценку качества этого психомоторного акта, так как обратная связь будет включаться только при достаточной выраженности десинхронизации ЭЭГ. В конечном итоге такая контролируемая по ЭЭГ процедура представления движения должна повысить эффективность идеомоторного тренинга.

Одним из наиболее распространенных вариантов обратной связи в контуре ИМК для постинсультных пациентов, например, при представлении движения пальцев руки, является синхронный с появлением ЭЭГ-десинхронизации запуск экзоскелетной конструкции, приводящей к механическому сгибанию или разгибанию пальцев руки [9, 10].

Однако при таком способе подачи обратной связи мышечный аппарат тренируемой конечности задействуется механически, только в ответ на растяжение соответствующих мышц, что, очевидно, делает общую схему контролируемого посредством ИМК идеомоторного тренинга не очень естественной и потому, возможно, не в полной мере эффективной для целей реабилитации [11, 12].

Поэтому в последнее время все больше появляется работ с применением в качестве обратной связи в ИМК все того же визуально наблюдаемого пользователем сгибания-разгибания пальцев своей руки, но вызываемого более естественным путем – посредством сокращения соответствующих мышц предплечья, активируемых чрезкожной функциональной электростимуляцией (ФЭС) [1317].

Однако в применении гибридной технологии ИМК-ФЭС возникает вопрос о том, насколько воображаемое и вызываемое посредством ФЭС движение должны быть сходными, если не по общей конфигурации, то хотя бы по своей направленности, чтобы подобная обратная связь поддерживала высокий уровень нейрофизиологического отклика в виде выраженной деcинхронизации µ-ритма в ЭЭГ.

С целью выяснения этого вопроса в данной работе тестировали эффективность работы испытуемых в ИМК с представлением сгибания или разгибания пальцев руки при подаче сигналов обратной связи конгруэнтных и неконгруэнтных воображаемому типу движения.

МЕТОДИКА

В исследовании принимали участие 36 здоровых испытуемых-добровольцев в возрасте от 18 до 29 лет (средний возраст 21.9). Перед проведением исследования испытуемые подписывали информированное согласие по форме, утвержденной комиссией по биоэтике биологического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова.

Регистрация и анализ ЭЭГ. ЭЭГ записывали посредством усилителя NVX-52 (“Медицинские компьютерные системы”, Зеленоград, Россия) монополярными электродами в 30 отведениях (монтаж 10/20 по Джасперу) с референтным электродом в позиции TP10. Контактное сопротивление при монтаже электродов не превышало 10 кОм. При оцифровке ЭЭГ частота дискретизации сигнала составляла 500 Гц. После оцифровки ЭЭГ фильтровали в частотном диапазоне 0.01–60 Гц, с Notch-фильтром 50 Гц.

Испытуемого располагали в кресле перед монитором (диагональ 24 дюйма, разрешение 1920 × 1080, IPS-матрица) на расстоянии примерно 120 см.

Для детектирования эпизодов десинхронизации ЭЭГ в контуре ИМК использовали авторский пороговый критерий ERDd (Event-related desynchronization based on distributions analysis) [18], основанный на оценивании нормированной площади перекрытия распределений оценок глубины десинхронизации на фоне представления движения и при рассматривании испытуемым нейтральной зрительной сцены с максимумом в 100 условных единиц.

Функциональная электростимуляция. Для проведения электростимуляции использовали блок стимулятора, входящий в состав комплекса Нейро-МВП-8 (Нейрософт, Иваново). Стимуляцию осуществляли прямоугольным единичным стимулом, который подавали на плоские одноразовые электроды (Вилорд), закрепленные на поверхности руки испытуемого.

Для определения оптимальных параметров стимуляции необходимо учитывать не только характеристики вызываемого движения [19], но и индивидуальные особенности тканей человека, такие как общее сопротивление, влажность кожи, толщина жировой прослойки.

В литературе известны следующие параметры для нервно-мышечной стимуляции предплечья: длительность стимула 50–250 мкс, частота стимуляции 20–40 Гц, амплитуда тока 20–100 мА. В случае более низких частот сложно достичь плавного мышечного сокращения, а при более высоких наблюдается быстрая утомляемость мышц, требующая повышения силы тока в ходе тестирования [20].

Для корректного выбора параметров стимуляции важно также правильное расположение электродов на конечности и оптимально подобранная локализация индивидуальных моторных точек. В противном случае для вызова движений требуются более высокие токи электростимуляции, что повышает риски болевых ощущений [19].

В клинической практике наиболее трудными для восстановления движения являются движения пальцев кисти: захват, разгибание и др. [21]. Для тренировки этих движений необходимо подобрать такие условия ФЭС, при которых возможно будет активировать как поверхностные, так и глубокие мышцы. Так, например, для реализации сгибания пальцев, необходимо активировать поверхностный и глубокий сгибатели пальцев, а для получения функционального разгибания – общий разгибатель пальцев и собственный разгибатель указательного пальца.

В табл. 1 показаны основные характеристики, по которым осуществляли выбор параметров для стимуляции. Указанные в литературе параметры ФЭС оказались не оптимальными для данного исследования, в частности, это касалось длительности единичного стимула. Как видно из таблицы при большой длительности одиночного стимула, до 300 мс, у испытуемых возникали довольно чувствительные болевые ощущения, которые практически полностью исчезали при снижении длительности стимулов до 30 мкс. При подаче таких стимулов наиболее плавные движения пальцев достигали у мужчин при частоте стимуляции в 65 Гц, а у женщин чаще всего при частоте в 45 Гц.

Таблица 1.  

Диапазон выбора параметров для стимуляции в зависимости от индивидуальных особенностей

Параметр стимула Особенности
функциональное движение боль затекание мышц отрывистость движений
Длительность стимула
30–300 мс + ++ + Не зависит
30 мкс + – – Не зависит
Частота стимула
45 Гц (женщины) + Не зависит
45 Гц (мужчины) + Не зависит +⁄–
65 Гц (мужчины) + Не зависит +⁄–
Амплитуда стимула
0–27 мА Не зависит
28–89 мА (сгибание) + +⁄– Не зависит
53–99 мА (разгибание) + +⁄– Не зависит

Амплитуду тока стимуляции подбирали индивидуально: минимальный порог вызова движения оказался в области 28 мА, а максимальное достигало верхнего диапазона прибора – 99 мА. Среднее значение силы тока при сгибании составляло 57 мА, а при разгибании 73 мА. Более высокое значение тока в последнем случае может быть связано с индивидуальными особенности кожи на внешней поверхности предплечья, а также с расположением мышц и нервов относительно позиции стимулирующего электрода.

Общая (средняя) длительность стимуляции (т.е. всей пачки стимулирующих импульсов с указанными выше параметрами) для сгибания и для разгибания составляла 3 с.

Для запуска стимулятора использовали команды, которые формировались в контуре ИМК в моменты детектирования паттернов ЭЭГ, специфичных эпизодам представления движения.

РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

Испытуемые-добровольцы в разные дни участвовали в трех исследованиях. В первый день задачей испытуемого было научиться технике моторного представления и адаптироваться к условиям обследования. Для этого в ответ на экранные символы ему необходимо было выполнять реальные движения (сгибание или разгибание руки) с последующим постепенным переходом на мысленное представление этого движения.

По результатам обучения в первый день тестирования испытуемые ранжировались по величине эффекта десинхронизации ЭЭГ на фоне мысленного представления движения. Во втором исследовании выполнялось собственно тестирование способности испытуемых к выраженной десинхронизации ЭЭГ на фоне представления движения в зависимости от того, насколько это представление конгруэнтно форме обратной связи в виде вызываемого посредством ФЭС сгибания или разгибания кисти руки. Вначале, в первых двух сессиях, испытуемые многократно представляли одно из движений кисти (сгибание или разгибание) в ответ на соответствующую экранную команду, с целью построения на основе данных регистрации ЭЭГ алгоритма классификации эпизодов депрессии µ-ритма [18, 22]. Поскольку в тестовых сессиях запуск ФЭС осуществлялся в контуре ИМК именно по достижении порога десинхронизации, то чем больше эпизодов мысленного представления движения сопровождалось запуском ФЭС, тем, следовательно, более эффективной можно было считать соответствующий вариант обратной связи.

В шести, собственно, тестовых сессиях испытуемым, многократно выполнявшим задание на мысленное представление одного из движений кистью в ответ на соответствующие экранные символы, по каждому акту мысленного усилия в равной пропорции подавалась конгруэнтная или неконгруэнтная обратная связь с запуском ФЭС, приводящей к реальному сгибанию или разгибанию кисти руки. Причем порядок предъявления обратной связи определялся исходя из подгруппы, в которую был определен каждый участник по результатам первого дня тестирований. Всего групп было 4: 2 большие группы отличались по типу представляемого движения (сгибание или разгибание), и внутри каждой из этих групп выделяли еще 2 подгруппы, различающиеся по порядку предъявления обратной связи: одним испытуемым первой включалась конгруэнтная, а затем неконгруэтная обратная связь, а у других все было наоборот.

По результатам тестирования после статистической обработки не получили значимых различий в этих подгруппах в оценке типа представляемого движения и порядка предъявления обратной связи. После этого было решено объединить всех участников в одну группу и сравнить показатели ERDd между конгруэнтной и неконгруэнтной обратной связью. Результаты этого тестирования с оцениванием величины индекса ERDd для случаев конгруэнтной и неконгруэнтной обратной связи приведены на рис. 1.

Рис. 1.

Сравнение усредненных по 18 испытуемым величин показателя ERDd для случаев представления движений с конгруэнтной (К-ОС) и неконгруэнтной (Н-ОС) обратной связью. На рисунке представлены средние значения (+), медиана (горизонтальная линия в ящике Тьюки) и отметки интерквартильного разброса данных. Кружком (⚫) обозначен выброс. * – статистически значимое различие между средними значениями (парный t‑критерий Стьюдента для нормально распределенных данных, р = 0.0390).

Как видно из рисунка, более половины испытуемых успешно работали в контуре ИМК, достигая высоких, более 70 баллов, значений индекса ERDd при любом типе обратной связи. Однако в работе с неконгруэнтной обратной связью испытуемые показали меньший разброс величин индекса ERDd и статистически значимую по парному t-критерию Стьюдента (р = 0.0390) тенденцию к более высоким медианным значениям этого показателя: 80.7 по сравнению с 78.2 при конгруэнтной обратной связи. Фактически при неконгруэнтной обратной связи значительно большее число испытуемых показывают высокие значения индекса десинхронизации ЭЭГ на фоне представления движения в контуре ИМК.

Кроме того, были получены статистически значимые различия в индексе ERDd между испытуемыми мужского и женского пола в пользу первых. Мужчины на 3% лучше могли представлять движения и вызывать у себя устойчивую десинхронизацию, чем женщины. Также, достоверно значимой оказалась тенденция к постепенному снижению эффективности мысленного воображения движения в отношении запуска ФЭС по ходу последовательного выполнения повторных тестов любой обратной связи. По-видимому этот эффект связан с постепенным угасанием реакции десинхронизации при воображении движения в связи как с психическим утомлением, так и, возможно, с уменьшением психофизиологической реактивности, т.е. снижением ответа физиологической системы на один и тот же психический образ.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Результаты данного исследования показали, что гибридный тренажерный комплекс ИМК-ФЭС легко осваивается испытуемыми и может быть предложен в качестве альтернативы для более сложных и дорогостоящих комплексов ИМК-Экзоскелет.

Кроме того было обнаружено, что наиболее эффективной формой идеомоторной тренировки, контролируемой посредством ИМК с ФЭС, может быть режим с неконгруэнтной обратной связью, т.е. когда воображаемое движение конечности не совпадает с реальным ее движением, вызываемым посредством ФЭС. По-видимому, именно этот когнитивный диссонанс приводит к наибольшей активации корковых структур. В какой-то мере этот эффект соответствует известной информационной теории эмоций, предполагающий тем большую эмоциональную активацию, чем более неожиданным является результат функционального акта деятельности [23]. Таким образом при создании тренажерных комплексов ИМК-ФЭС, возможно, следует отдать предпочтение системам ФЭС с неконгруэнтной обратной связью. Обнаруженные в ходе исследования особенности тренинга в гибридном комплексе ИМК-ФЭС могут быть положены в основу создания эффективных тренажерных комплексов для восстановления двигательной функции после инсульта или нейротравм.

Этические нормы. Все исследования проведены в соответствии с принципами биомедицинской этики, сформулированными в Хельсинкской декларации 1964 г. и ее последующих обновлениях, и одобрены локальным биоэтическим комитетом Биологического факультета Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова.

Информированное согласие. Каждый участник исследования представил добровольное письменное информированное согласие, подписанное им после разъяснения ему потенциальных рисков и преимуществ, а также характера предстоящего исследования.

Финансирование работы. Работа поддержана грантом Умник № 11420ГУ/2017 от фонда содействия инновациям и частично грантом № 14.641.31.0003 Центра биоэлектрических интерфейсов Института когнитивных наук национального исследовательского университета “Высшая школа экономики” (Москва).

Благодарности. Особая благодарность выражается Юрию Олеговичу Нуждину, за помощь в написании Программного обеспечения для проведения исследований, а также Анатолию Николаевичу Васильеву за помощь в обработке и анализе данных. Авторы благодарят А.Ю. Горовую и И.А. Басюла за помощь в тестовой части работы и техническом оснащении.

Конфликт интересов. Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с публикацией данной статьи.

Список литературы

  1. Feltz D.L., Landers D.M. The effects of mental practice on motor skill learning and performance: A meta-analysis // J. Sport psychology. 1983. V. 5. № 1. P. 25.

  2. Braun S., Kleynen M., van Heel T. et al. The effects of mental practice in neurological rehabilitation; a systematic review and meta-analysis // Frontiers in Human Neuroscience. 2013. V. 7. P. 390.

  3. Grosprêtre S., Ruffino C., Lebon F. Motor imagery and cortico-spinal excitability: a review // European Journal of Sport Science. 2016. V. 16. № 3. P. 317.

  4. Ruffino C., Papaxanthis C., Lebon F. Neural plasticity during motor learning with motor imagery practice: review and perspectives // Neuroscience. 2017. V. 341. P. 61.

  5. Llanos C., Rodriguez M., Rodriguez-Sabate C. et al. Mu-rhythm changes during the planning of motor and motor imagery actions // Neuropsychologia. 2013. V. 51. № 6. P. 1019.

  6. Ang K.K., Guan C. EEG-based strategies to detect motor imagery for control and rehabilitation // IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering. 2017. V. 25. № 4. P. 392.

  7. Birbaumer N., Cohen L.G. Brain–computer interfaces: communication and restoration of movement in paralysis // The J. Physiology. 2007. V. 579. № 3. P. 621.

  8. Каплан А.Я. Нейрофизиологические основания и практические реализации технологии мозг машинных интерфейсов в неврологической реабилитации // Физиология человека. 2016. Т. 42. № 1. С. 118.

  9. Фролов А.А., Мокиенко О.А., Люкманов Р.Х. и др. Предварительные результаты контролируемого исследования эффективности технологии ИМК-экзоскелет при постинсультном парезе руки // Вестник Рос. гос. мед. ун-та. 2016. № 2. С. 17.

  10. Мокиенко О.А., Бобров П.Д., Черникова Л.А., Фролов А.А. Основанный на воображении движения интерфейс мозг–компьютер в реабилитации пациентов с гемипарезом // Бюллетень сибирской медицины. 2013. Т. 12. № 2. С. 30.

  11. Teo W.P., Chew E. Is motor-imagery brain-computer interface feasible in stroke rehabilitation? // PM&R. 2014. V. 6. № 8. P. 723.

  12. Ahn M., Jun S.C. Performance variation in motor imagery brain–computer interface: a brief review // Journal of Neuroscience Methods. 2015. V. 243. P. 103.

  13. Daly J.J., Cheng R., Rogers J. et al. Feasibility of a new application of noninvasive brain computer interface (BCI): a case study of training for recovery of volitional motor control after stroke // J. Neurologic Physical Therapy. 2009. V. 33. № 4. P. 203.

  14. Marquez-Chin C., Marquis A., Popovic M.R. BCI-Triggered functional electrical stimulation therapy for upper limb // European J. Translational myology. 2016. V. 26. № 3. P. 274.

  15. Chung E., Kim J.H., Park D.S., Lee B.H. Effects of brain-computer interface-based functional electrical stimulation on brain activation in stroke patients: a pilot randomized controlled trial // J. Physical Therapy Science. 2015. V. 27. № 3. P. 559.

  16. Biasiucci A., Leeb R., Iturrate I. et al. Brain-actuated functional electrical stimulation elicits lasting arm motor recovery after stroke // Nature Communications. 2018. V. 9. № 1. P. 2421.

  17. Mukaino M., Ono T., Shindo K. et al. Efficacy of brain-computer interface-driven neuromuscular electrical stimulation for chronic paresis after stroke // J. Rehabilitation Medicine. 2014. V. 46. № 4. P. 378.

  18. Васильев А.Н., Либуркина С.П., Каплан А.Я. Латерализация паттернов ЭЭГ у человека при представлении движений руками в интерфейсе мозг–компьютер // Журн. высшей нервной деятельности им. И.П. Павлова. 2016. Т. 66. № 3. С. 302.

  19. Schuhfried O., Crevenna R., Fialka-Moser V., Paternostro-Sluga T. Non-invasive neuromuscular electrical stimulation in patients with central nervous system lesions: an educational review // J. Rehabilitation Medicine. 2012. V. 44. № 2. P. 99.

  20. de Kroon J.R., Ijzerman M.J., Chae J. et al. Relation between stimulation characteristics and clinical outcome in studies using electrical stimulation to improve motor control of the upper extremity in stroke // J. Rehabilitation Medicine. 2005. V. 37. P. 65.

  21. Pfurtscheller G., Müller-Putz G.R., Pfurtscheller J. et al. Non-invasive neuromuscular electrical stimulation in patients with central nervous system lesions: an educational review // J. Rehabilitation Medicine. 2012. V. 44. № 2. P. 99.

  22. Vasilyev A., Liburkina S., Yakovlev L. et al. Assessing motor imagery in brain-computer interface training: Psychological and neurophysiological correlates // Neuropsychologia. 2017. V. 97. P. 56.

  23. Симонов П.В. Информационная теория эмоций // Психология эмоций. М.: Изд-во МГУ, 1984. С. 178.

Дополнительные материалы отсутствуют.