Використання моторної уяви для визначення рухових намірів у людей з порушеннями рухових функцій кінцівок (огляд літератури)
Notice bibliographique
Résumé
Цитуйте українською у стилі Ванкувер: Соловей СР, Барабанов ОВ. Використання моторної уяви для визначення рухових намірів у людей з порушеннями рухових функцій кінцівок (огляд літератури). Експериментальна і клінічна медицина. 2025;94(2):55-65. https://doi.org/10.35339/ekm.2025.94.2.sob Архівовано: https://doi.org/10.5281/zenodo.17523479 Резюме Інтерфейси мозок-комп'ютер (Brain-Computer Interface, BCI) є перспективним напрямом у нейроінженерії та реабілітаційній медицині, зокрема для пацієнтів із порушеннями рухових функцій, спричиненими ампутацією кінцівок або неврологічними ураженнями. Одним із ключових підходів у цій сфері є використання моторної уяви (Motor Imagery, MI) для визначення рухових намірів, що дозволяє ефективно керувати протезами та нейротехнологічними пристроями. Дана робота аналізує сучасні методи інтеграції MI у реабілітаційні процеси, зокрема її застосування у відновленні рухових функцій після ампутації. Особлива увага приділяється механізмам детекції рухових намірів за допомогою ЕлектроЕнцефалоГрафії (ЕЕГ), зокрема синхронізації та десинхронізації, пов'язаних з певними подіями (Event Related Desynchronization, ERD та Event Related Synchronization, ERS), які є основними характеристиками сенсомоторних ритмів під час уявного руху. Розглянуто експериментальні дослідження, що оцінюють ефективність MI у реабілітації та керуванні протезами. Проаналізовано застосування MI для зменшення фантомного болю та покращення соматосенсорної кортикальної організації, а також контролю протезів нижніх кінцівок, забезпечуючи природне відчуття рухів навіть у складних умовах. Розглянуто основні виклики, пов’язані з низьким співвідношенням сигнал/шум в ЕЕГ та індивідуальними відмінностями в MI-здібностях пацієнтів. Результати аналізу підтверджують, що технології MI можуть суттєво покращити якість життя осіб із порушеннями рухових функцій, сприяючи як фізичному, так і когнітивному відновленню. Перспективні напрями подальших досліджень включають оптимізацію алгоритмів розпізнавання рухових намірів, підвищення точності ЕЕГ-інтерпретації та розширення можливостей MI у керуванні складними протезними системами. Ключові слова: інтерфейс мозок-комп’ютер, нейропластичність, реабілітація після ампутації, прогнозування рухового наміру, фантомний біль. Cite in English in Vancouver style: Solovei S, Barabanov O. Using motor imagery for movement intention detection in individuals with limb motor function impairments (literature review). Experimental and Clinical Medicine. 2025;94(2):55-65. https://doi.org/10.35339/ekm.2025.94.2.sob [in Ukrainian]. Archived: https://doi.org/10.5281/zenodo.17523479 Abstract Brain-Computer Interfaces (BCI) represent a promising field in neuroengineering and rehabilitation medicine, particularly for patients with motor function impairments caused by limb amputations or neurological injuries. One of the key approaches in this domain is the use of Motor Imagery (MI) to identify motor intentions, enabling effective control of prostheses and neurotechnological devices. This review analyzes current methods of integrating MI into rehabilitation processes, specifically focusing on its application in restoring motor functions after amputation. Special attention is given to the mechanisms of motor intention detection using ElectroEncephaloGraphy (EEG), particularly Event-Related Desynchronization (ERD) and Event-Related Synchronization (ERS), which are primary features of sensorimotor rhythms during imagined movement. The review considers experimental studies evaluating the effectiveness of MI in rehabilitation and prosthetic control. It examines the use of MI to reduce phantom limb pain, improve somatosensory cortical organization, and control lower limb prostheses, providing a natural sense of movement even in complex conditions. Experimental data also suggest that integrating MI with Virtual Reality (VR) enhances patient motivation and reduces physical strain during rehabilitation. Key challenges discussed include the low signal-to-noise ratio in EEG and individual differences in patients' MI abilities. The analysis confirms that MI technologies can significantly improve the quality of life for individuals with motor function impairments, promoting both physical and cognitive recovery. Prospective research directions include optimizing motor intention recognition algorithms, enhancing EEG interpretation accuracy, and expanding the potential of MI in controlling complex prosthetic systems. Keywords: Brain-Computer Interface, neuroplasticity, post-amputation rehabilitation, movement intention prediction, phantom limb pain.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,014 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».