Використання моторної уяви для визначення рухових намірів у людей з порушеннями рухових функцій кінцівок (огляд літератури)
Bibliographic record
Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.034 | 0.014 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".