Интерфейс мозг–компьютер, основанный на спектроскопии в ближней инфракрасной области, в двигательной реабилитации после инсульта: описание серии случаев

Полный текст

Введение

Нейрокомпьютерные интерфейсы (интерфейсы мозг–компьютер, ИМК) — группа технологий, преобразующих сигналы активности мозга в команды внешнему устройству. Неинвазивные ИМК позволяют проводить тренировки представления движения с предъявлением обратной связи в двигательной реабилитации пациентов неврологического профиля. На сегодняшний день доказательная база применения ИМК, основанных на регистрации сенсорно-моторного ритма ЭЭГ (ЭЭГ-ИМК), в постинсультной реабилитации насчитывает несколько систематических обзоров [1–4]. Нами также было проведено рандомизированное контролируемое исследование эффективности применения ЭЭГ-ИМК с визуальной и экзоскелет-опосредованной кинестетической обратной связью у пациентов, перенёсших инсульт [5, 6]. Курс тренировок представления движения под контролем данной технологии способствовал улучшению шарового и щипкового захватов кисти. Однако применение нейрокомпьютерного интерфейса, основанного на регистрации ЭЭГ, сопровождается рядом трудностей: необходимостью нанесения на волосистую поверхность головы геля для ЭЭГ-электродов, возникновением артефактов сигнала при движении пациента и сокращениях мышц во время тренировки, низким пространственным разрешением детекции источника сигнала.

ИМК на основе регистрации спектроскопии в ближней инфракрасной области (БИКС-ИМК) — разновидность неинвазивных нейроинтерфейсов, также позволяющих поддерживать тренировки представления движения с предъявлением обратной связи. Источниками активности мозга в данном случае могут являться сразу несколько параметров: изменение концентрации окси-, дезокси- или общего гемоглобина на глубине до 4 см от поверхности головы. Для применения данной технологии нет необходимости использовать электродный гель, а движения пациента во время тренингов не приводят к серьёзным искажениям сигнала. На настоящий момент БИКС-ИМК остаётся практически неизученным в отношении применения в постинсультной реабилитации. В недавнем обзоре [7], посвящённом методам биологической обратной связи, основанным на оптической визуализации, упомянуто только одно исследование БИКС-ИМК в постинсультной реабилитации [8]. Протокол процедуры, описанный в этой работе, предполагал не классификацию сигнала, а предъявление его амплитуды в виде цвета и высоты отображаемых на экране столбиков.

Перед разработкой протокола для рандомизированного контролируемого исследования эффективности БИКС-ИМК в качестве первичной апробации необходимо поисковое исследование данной технологии с оценкой достижимого уровня онлайн-распознавания сигнала.

Цель настоящего исследования — оценить возможность применения нейрокомпьютерного интерфейса на основе БИКС для проведения тренировок представления движения руки с индивидуально подобранной парадигмой в комплексной реабилитации пациентов после инсульта.

Материалы и методы

Дизайн исследования

Данное пилотное исследование представляет собой описание серии клинических случаев реабилитации после инсульта с включением в стандартную лечебную программу курса ментальных тренировок под контролем БИКС-ИМК.

Исследование проведено на базе Института нейрореабилитации и восстановительных технологий ФГБНУ «Научный центр неврологии» в июне–октябре 2022 г. В исследовании принимали участие пациенты, проходящие плановую реабилитацию после инсульта на госпитальном этапе. Участие каждого пациента длилось в сумме 12 дней по схеме: 5 тренировочных дней, 2 выходных дня, 5 тренировочных дней. Тренинги с технологией БИКС-ИМК дополняли стандартную программу медицинской реабилитации. Перед первым тренингом и после последнего тренинга БИКС-ИМК проводилась оценка двигательной функции руки с помощью международных валидированных шкал.

Протокол исследования одобрен Локальным этическим комитетом ФГБНУ «Научный центр неврологии» (заключение № 5-4/22 от 01.06.2022). Участие пациентов в данном исследовании было полностью добровольным, все пациенты подписали информированное согласие. Протокол исследования был заранее зарегистрирован в локальной базе протоколов научных проектов Института нейрореабилитации и восстановительных технологий (ID № 210).

Критерии участия

Критерии включения в исследование: первичный или повторный инсульт с очагом супратенториальной локализации (с подтверждением по компьютерной или магнитно-резонансной томографии), наличие в клинической картине пареза дистальной части верхней конечности лёгкой или умеренной степени выраженности, давность инсульта от 1 дня до 12 мес включительно, клинически стабильное состояние без угрозы для жизни, добровольное согласие на участие в исследовании.

Критерии невключения: наличие в клинической картине тяжёлых нарушений речи, зрения или когнитивных функций, контрактуры тканей кисти.

Базовый курс реабилитации

Всем пациентам в течение 2 нед проведён курс реабилитации, состоящий из индивидуальных занятий лечебной гимнастикой с инструктором-методистом, нервно-мышечной электростимуляции мышц нижних конечностей, лечебного массажа, роботизированной механотерапии с биологической обратной связью для восстановления мелкой моторики в кисти, механотерапии посредством тренажёра-велоэргометра. Все указанные процедуры проводились ежедневно, кроме выходных, каждая — по 10 сеансов.

Тренинг с БИКС-ИМК

Тренировки представления движения с предъявлением обратной связи посредством БИКС-ИМК проводились в дополнение к базовому курсу реабилитации ежедневно, кроме выходных. Каждый пациент прошёл 10 сеансов тренинга.

В исследовании был использован неинвазивный нейрокомпьютерный интерфейс, основанный на распознавании BOLD-сигнала коры головного мозга при представлении движения рук, выраженного в изменении относительных концентраций окисленного и неокисленного гемоглобина, оценённых посредством спектроскопии в ближней инфракрасной области. Для спектроскопии в ближней инфракрасной области применяли аппарат «NIRScout» («NIRxMedicalTechnologies»), содержащий 16 источников излучения и 8 детекторов. Протокол эксперимента, методика фильтрации и классификации сигналов активности головного мозга, а также программное обеспечение были описаны нами ранее [9]. Визуальная обратная связь предъявлялась пациенту на 22-дюймовом компьютерном мониторе. Общая схема технологии представлена на рис. 1.

 

Рис. 1. Общая схема системы БИКС-ИМК и процесса тренировки (после проведения «прайминга»).

HbO — концентрация оксигемоглобина, Hb — концентрация дезоксигемоглобина.

Fig. 1. The fNIRS BCI and post-priming training flow chart

Hb, deoxyhemoglobin; HbO, oxyhemoglobin.

 

Каждому пациенту — участнику эксперимента врач-исследователь индивидуально подбирал тип движения, которое необходимо было представлять во время тренингов с нейроинтерфейсом. При этом выбиралось движение из теста ARAT, выполнение которого было наиболее затруднительно для конкретного пациента, и за которое, соответственно, присваивался наименьший балл по данному тесту. Перед проведением каждого тренинга исследователь просил пациента выполнить целевое движение несколько раз, пока он не подтвердит готовность ментально воспроизвести данное движение (прайминг). Если движение предполагало удержание какого-либо предмета из теста ARAT, то он предоставлялся пациенту во время прайминга.

Во время процедуры на голову пациента надевали шапочку с источниками и детекторами БИКС. В процессе тренинга пациент сидел за столом перед компьютерным монитором, его руки лежали на подлокотниках кресла или на столе перед ним в удобном положении. В центре тёмного экрана монитора находился круг, служащий для фиксации взгляда, вокруг него расположены 3 стрелки для обозначения инструкций изменяющимся цветом. Пациент выполнял одну из трёх инструкций: кинестетически представить медленное движение левой или правой кисти (при изменении цвета стрелки слева или справа соответственно) или расслабиться и смотреть в центр экрана (при изменении цвета верхней стрелки). В случае успешного распознавания классификатором задачи, соответствующей представлению движения, фиксирующая взор метка в середине экрана градиентно принимала зелёный цвет. При предъявлении инструкции расслабиться цвет метки не изменялся при любом ответе классификатора.

Одна тренировка длилась 9 мин, включала 4 блока, каждый блок включал 2 инструкции для левой руки и 2 — для правой, предъявляемые в случайном порядке с чередованием через покой. Каждая инструкция предъявлялась по 15 с. Перед каждой инструкцией предъявлялась подготовительная инструкция длительностью 2 с.

Получение и обработка сигнала

Источники и детекторы излучения располагались в гнёздах электроэнцефалографической шапки. Частота регистрации сигнала составляла 15,625 Гц. Регистрируемые интенсивности излучения пересчитывались в относительные концентрации окси- (HbO) и дезоксигемоглобина (Hb) с помощью модифицированного закона Бугера–Ламберта–Бера. Для классификации активных состояний сигнал фильтровался с помощью фильтра верхних частот Чебышева первого рода первого порядка с неравномерностью в полосе пропускания 1 дБ и частотой среза 0,005 Гц. Для классификации покой/активное состояние сигнал фильтровался с помощью полосового фильтра Чебышева первого рода второго порядка с неравномерностью в полосе пропускания 1 дБ. Частоты среза подбирали так, чтобы обеспечить нулевой сдвиг фаз на частоте предъявления инструкций. Для классификации использовали линейный дискриминантный анализ с дообучением на предыдущих блоках текущей сессии и предыдущих экспериментальных сессиях данного испытуемого. Классификация шла ступенчато: сначала классификация покой/активное состояние, в случае распознавания активного состояния — классификация левая рука/правая рука. Классифицировались секундные интервалы записи.

Конечные точки

В данном пилотном исследовании мы в первую очередь анализировали качество распознавания классификатором нейроинтерфейса ментальных состояний пациента в процессе тренировки. Данный показатель выражен в доле верно распознанных интервалов записи от общего числа классифицированных интервалов, при его значении более 33% распознавание сигнала считается выше случайного, т.к. пациент выполняет по инструкции 3 ментальные задачи (100%:3 ≈ 33%).

Для оценки двигательной функции руки до и после курса реабилитации мы применяли тест ARAT (максимальное возможное значение — 57 баллов, клинически значимое увеличение баллов — на 6 единиц в хроническом периоде инсульта и на 12–17 единиц в остром периоде инсульта) [10, 11] и раздел шкалы Фугл-Мейера для верхней конечности (максимальное возможное значение — 126 баллов, клинически значимое увеличение баллов — на 5 единиц) [10, 12]. Оценку по двигательным шкалам проводил обученный врач, не знавший об участии пациента в исследовании.

Статистическая обработка данных

Достигнутый процент распознавания классификатором сигналов активности мозга представлен в медиане и 25-м, 75-м квартилях. Аналитика проведена с помощью пакета «MatLab R2019b».

Поскольку исследование является несравнительным и поисковым с описанием серии случаев, другие методы статистической обработки не применяли.

Результаты

Пациенты

Скрининг для участия в исследовании прошли 8 пациентов, из них 3 не прошли по критериям включения, 5 были включены в исследование. Основные данные по участникам исследования представлены в табл. 1. Все 5 пациентов завершили участие в исследовании без преждевременного выбытия.

 

Таблица 1. Демографические и основные исходные данные пациентов

Table 1. Patient demographics and baseline characteristics

Пациент Patient	Пол Sex	Возраст, лет Age, years	Тип инсульта Stroke type	Латерализация очага Stroke lesion side	Давность инсульта, мес Stroke time, months ago	Балл по шкале ARAT APAT score	Балл по шкале Фугл-Мейера (рука) FMA score (hand)
П1	Мужской Male	71	Первичный Primary	Левое Left	12	44	107
П2	Мужской Male	58	Первичный Primary	Левое Left	12	39	104
П3	Мужской Male	58	Вторичный Secondary	Правое Right	8 и 2	35	114
П4	Мужской Male	49	Первичный Primary	Правое Right	< 1	35	116
П5	Женский Female	43	Первичный Primary	Левое Left	1	52	122

 

Для применения парадигмы представления движения во время тренингов были выбраны следующие типы движений руки: для пациентов П1, П3 и П4 — «Взять и удержать 1-м и 4-м пальцами шарик диаметром 6 мм», для П2 — «Взять и удержать 1-м и 2-м пальцами шарик диаметром 6 мм», для П5 — «Взять и удержать 1-м и 4-м пальцами шарик диаметром 1,5 мм».

Качество управления и улучшение двигательной функции

В процессе представления движения с помощью БИКС-ИМК для всех пациентов был достигнут уровень распознавания сигнала выше случайного (> 33%; табл. 2).

 

Таблица 2. Достигнутые показатели качества управления нейроинтерфейсом и улучшения по двигательным шкалам

Table 2. Resulting BCI control and motor score improvement

Пациент Patient	Распознавание классификатора, % Classifier detection, %	Улучшение в баллах по шкале ARAT ARAT score improvement	Улучшение по шкале Фугл-Мейера, баллы FMA score improvement
П1	68 [57; 73]	6*	1
П2	41 [37; 47]	4	3
П3	45 [41; 47]	6*	0
П4	45 [34; 50]	20*	9*
П5	49 [46; 59]	5	3

Примечание. * Клинически значимое улучшение, с учётом давности инсульта [10].

Note. *Clinically significant improvement as adjusted by the stroke time [10].

 

После курса комплексной реабилитации госпитального этапа с дополнительным включением тренингов представления движения посредством БИКС-ИМК у всех пациентов наблюдалось улучшение баллов по двигательным шкалам (рис. 2). При этом клинически значимое улучшение двигательной функции руки достигнуто у 3 пациентов по тесту ARAT, а у 1 из них — также по шкале Фугл-Мейера (табл. 2).

 

Рис. 2. Изменение показателей по двигательным шкалам у пациентов в процессе реабилитации с включением тренировок БИКС-ИМК.

Fig. 2. Changes in motor scores during rehabilitation and additional fNIRS BCI training.

 

Тренировки представления движения под контролем БИКС-ИМК в данной модификации не сопровождались нежелательными явлениями, однако все пациенты отмечали сонливость непосредственно в процессе тренировок, в связи с чем к концу каждой тренировки им было сложно концентрировать внимание и выполнять инструкцию.

Обсуждение

В данном исследовании мы продемонстрировали возможность применения нейрокомпьютерного интерфейса на основе БИКС для проведения тренировок представления движения руки с индивидуально подобранной парадигмой в комплексной реабилитации пациентов после инсульта. Все участники исследования достигли уровня управления нейроинтерфейсом выше случайного.

Общая экспозиция тренировок представления движения в нашем исследовании составляла 1,5 ч (10 тренировок по 9 мин). Это значение меньше, чем в других проведённых исследованиях неинвазивных ИМК, в которых продолжительность тренировок составляла 0,5–1,5 ч, а общая экспозиция — 5–27 ч [13]. Однако даже при такой продолжительности тренировок у пациентов развивалась сонливость, в связи с чем, по результатам данного пилотного исследования, предполагается разумным изменить сценарий предъявления обратной связи, сделав его в игровой форме или с более разнообразной визуализацией, а также предусмотреть перерывы между блоками в рамках каждой тренировки. Следует отметить, что проблема сонливости в процессе проведения тренировок представления движения также отмечена в других работах [13].

У всех пациентов, прошедших тренировки с технологией БИКС-ИМК в рамках данного исследования, хотя бы по одной шкале выявлено улучшение двигательной функции, а у 3 пациентов — достижение клинически значимого улучшения. Однако дизайн исследования не предусматривал группу сравнения, а спектр критериев включения был достаточно широким, что является рядом ограничений данного поискового исследования, поэтому невозможно доказать влияние тренировок БИКС-ИМК на достигнутое улучшение. Тем не менее эффективность тренировок представления движения под контролем неинвазивных ИМК уже показана в ряде систематических обзоров и метаанализов по результатам многочисленных рандомизированных контролируемых исследований [1–4, 13]. В настоящее время ведётся поиск наиболее удобных для практического применения систем ИМК и сценариев предъявления обратной связи [14].

Несмотря на то что БИКС-ИМК является более удобной технологией, чем ЭЭГ-ИМК, в подавляющем большинстве исследований, вошедших в существующие на сегодняшний день систематические обзоры, изучался именно ЭЭГ-ИМК. Только в одном рандомизированном исследовании с участием 20 пациентов М. Mihara и соавт. продемонстрировали эффективность БИКС-ИМК в реабилитации пациентов с подкорковым инсультом: 6 тренировок по 20 мин способствовали более выраженному улучшению двигательной функции кисти по шкале Фугл-Мейера в основной группе по сравнению с группой имитации БИКС-ИМК [8]. Следует отметить, что, в отличие от системы, используемой в нашей работе, технология БИКС-ИМК, применявшаяся в исследовании М. Mihara и соавт., не подразумевала онлайн-классификации сигнала. При таком подходе необходимы дополнительные и не вполне очевидные действия для преобразования регистрируемого сигнала в команды для запуска работы экзоскелета или электростимуляции, если эти методы используются для дополнительной сенсомоторной обратной связи.

Отличительная особенность протокола нашего исследования — персонифицированный подбор типа движения для его последующего представления в процессе тренировок. При этом выбирался тип движения, представленный в используемой в данном исследовании клинической шкале ARAT. Данный подход соответствует современным представлениям о постановке индивидуальной цели реабилитации для каждого пациента и позволяет использовать инструмент «goal attainment scaling» [10].

В недавно опубликованном метаанализе был показан более выраженный восстановительный эффект систем ИМК, использующих функциональную электромиостимуляцию, в сравнении с устройствами, оснащёнными экзоскелетом для предъявления кинестетической обратной связи, или только визуальной обратной связью [13]. Поэтому на следующем этапе доработки технологии в аппаратный комплекс БИКС-ИМК рекомендовано включение функциональной электромиостимуляции, управляемой сигналами активности мозга в процессе представления движения.

Заключение

В данном пилотном исследовании продемонстрирована возможность применения БИКС-ИМК для проведения тренировок представления движения руки с индивидуально подобранной парадигмой в комплексной реабилитации пациентов после инсульта, а также определены пути совершенствования данной технологии и протокола тренировок.

Этическое утверждение. Исследование выполнено неинвазивным методом в соответствии с этическими нормами Хельсинкской декларации. Протокол исследования одобрен Локальным этическим комитетом ФГБНУ «Научный центр неврологии» (заключение № 5-4/22 от 01.06.2022). Все пациенты подписали информированное согласие.

Источник финансирования. Работа Люкманова Р.Х., Иконниковой Е.С., Черкасовой А.Н., Супоневой Н.А. выполнена в рамках государственного задания Министерства образования и науки Российской Федерации ФГБНУ «Научный центр неврологии» на 2021–2023 годы (тема № 210). Работа Боброва П.Д., Исаева М.Р., Мокиенко О.А. выполнена в рамках государственного задания Министерства образования и науки Российской Федерации ФГБУН «Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН» на 2021–2023 гг.

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

Вклад авторов: Люкманов Р.Х. — создание концепции исследования, проведение исследования, разработка методологии; Исаев М.Р. — курирование данных, анализ данных, программное обеспечение; Мокиенко О.А. — создание концепции исследования, анализ данных, подготовка текста статьи; Бобров П.Д. — поиск финансирования, разработка методологии, программное обеспечение; Иконникова Е.С. — проведение исследования; Черкасова А.Н. — проведение исследования; Супонева Н.А. — создание концепции исследования, поиск финансирования, руководство научно-исследовательской работой.

Ethics approval. The study was conducted non-invasively in accordance with the ethics of the Declaration of Helsinki. The study protocol was approved by the Local Ethics Committee of the Research Center of Neurology (Protocol No. 5-4/22, 1 June 2022). All the participants signed informed consent.

Source of funding. The study was conducted by R.Kh. Lyukmanov, E.S. Ikonnikova, A.N. Cherkasova, and N.A. Suponeva on state assignment by the Ministry of Science and Higher Education of the Russian Federation for the Research Center of Neurology for 2021–2023 (research project No. 210). The study was conducted by P.D. Bobrov, M.R. Isaev, and O.A. Mokienko on state assignment by the Ministry of Science and Higher Education of the Russian Federation for the Institute of Higher Nervous Activity and Neurophysiology of RAS for 2021–2023.

Conflict of interest. The authors declare no apparent or potential conflicts of interest related to the publication of this article.

Author contribution: Lyukmanov R.Kh. — creating a research concept, conducting research, developing methodology; Isaev M.R. — data curation, data analysis, software; Mokienko O.A. — creating a research concept, data ana- lysis, preparing the text of an article; Bobrov P.D. — search for funding, development of methodology, software; Ikonnikova E.S. — conducting research; Cherkasova A.N. — conducting research; Suponeva N.A. — creation of a research concept, search for funding, management of research work.

Об авторах

Роман Харисович Люкманов

ФГБНУ «Научный центр неврологии»

Email: xarisovich@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-8671-5861

к.м.н., н.с., руководитель группы нейроинтерфейсов Института нейрореабилитации и восстановительных технологий 

Россия, Москва

Михаил Романович Исаев

ФГБУН «Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН»

Email: shycmympuk@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-3907-5056

м.н.с. лаб. математической нейробиологии обучения 

Россия, Москва

Олеся Александровна Мокиенко

ФГБНУ «Научный центр неврологии»; ФГБУН «Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН»

Email: lesya.md@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-7826-5135

к.м.н., н.с. группы нейроинтерфейсов Института нейрореабилитации и восстановительных технологий ФГБНУ «Научный центр неврологии»; с.н.с. ФГБУН «Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН»

Россия, Москва; Москва

Павел Дмитриевич Бобров

ФГБУН «Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН»

Автор, ответственный за переписку.
Email: bobrov_pd@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-2566-1043

к.б.н., зав. лаб. математической нейробиологии обучения 

Россия, Москва

Екатерина Сергеевна Иконникова

ФГБНУ «Научный центр неврологии»

Email: xarisovich@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-6836-4386

м.н.с. группы нейроинтерфейсов Института нейрореабилитации и восстановительных технологий 

Россия, Москва

Анастасия Николаевна Черкасова

ФГБНУ «Научный центр неврологии»

Email: lesya.md@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-7019-474X

м.н.с. группы нейроинтерфейсов Института нейрореабилитации и восстановительных технологий 

Россия, Москва

Наталья Александровна Супонева

ФГБНУ «Научный центр неврологии»

Email: xarisovich@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-3956-6362

д.м.н., член-корреспондент РАН, директор, Институт нейрореабилитации и восстановительных технологий 

Россия, Москва

Список литературы

Дополнительные файлы