vitjВрач и информационные технологииMedical Doctor and Information Technologies1811-01932413-5208Pirogov National Medical and Surgical Center10.25881/18110193_2025_2_84vitj-186Research ArticleОРИГИНАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯORIGINAL RESEARCHИспользование интерфейсов мозг–компьютер для персонализированной нейрореабилитации: роль субъективного восприятия и нейрофизиологических показателейUsing brain–computer interfaces for personalized neurorehabilitation: the role of subjective perception and neurophysiological indicatorsАнтиповВ. М.AntipovV. M.

Москва; Калининград

Moscow

vantipovm@gmail.comСмирновН. М.SmirnovN. M.

Калининград

Kaliningrad

nikita.smirnov.m@gmail.comБадаринА. А.BadarinA. A.

к. ф.-м. н.

Москва; Калининград

PhD

Moscow

Badarin.a.a@mail.ruКиселевА. Р.KiselevA. R.

д. м. н.

Москва

DSc

Moscow

kiselev@gnicpm.ruАндреевА. В.AndreevA. V.

к. ф. -м. н.

Москва; Калининград

PhD

Moscow; Kaliningrad

andreevandrei1993@gmail.comКуркинС. А.KurkinS. A.

д. ф.-м. н., доцент

Москва; Калининград

DSc, Associated Professor

Moscow; Kaliningrad

kurkinsa@gmail.comХрамовА. Е.HramovA. E.

д. ф.-м. н., профессор

Калининград

DSc, Professor

Kaliningrad

hramovae@gmail.comДрапкинаО. М.DrapkinaO. M.

академик РАН, д. м. н., профессор

Москва

PhD, Academician of the RAS, DSc, Professor

Moscow

drapkina@bk.ruФГБУ «НМИЦ ТПМ» Минздрава России; БФУ им. И. КантаРоссияFSBI "NMIC TPM" of the Ministry of Health of RussiaRussian FederationБФУ им. И. КантаРоссияImmanuel Kant Baltic Federal UniversityRussian FederationФГБУ «НМИЦ ТПМ» Минздрава РоссииРоссияFSBI "NMIC TPM" of the Ministry of Health of RussiaRussian FederationФГБУ «НМИЦ ТПМ» Минздрава России; БФУ им. И. КантаРоссияFSBI "NMIC TPM" of the Ministry of Health of Russia; Immanuel Kant Baltic Federal UniversityRussian FederationФГБУ «НМИЦ ТПМ» Минздрава России; БФУ им. И. КантаРоссияFSBI "NMIC TPM" of the Ministry of Health of Russia; Immanuel Kant Baltic Federal UniversityRussian Federation202513062025028497Copyright © Антипов В.М., Смирнов Н.М., Бадарин А.А., Киселев А.Р., Андреев А.В., Куркин С.А., Храмов А.Е., Драпкина О.М., 20252025Антипов В.М., Смирнов Н.М., Бадарин А.А., Киселев А.Р., Андреев А.В., Куркин С.А., Храмов А.Е., Драпкина О.М.Antipov V.M., Smirnov N.M., Badarin A.A., Kiselev A.R., Andreev A.V., Kurkin S.A., Hramov A.E., Drapkina O.M.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.vit-j.ru/jour/article/view/186

   Работа посвящена оценке соответствия нейрофизиологических и субъективных признаков моторного воображения в контексте нейрореабилитации с использованием интерфейсов мозг–компьютер (ИМК) и выполнена в рамках разработки программно-аппаратного комплекса (ПАК) для восстановления когнитивных и моторных функций верхних конечностей при лёгких и выраженных нарушениях.

   Материалы и методы

   Материалы и методы: В исследовании приняли участие 24 здоровых добровольца. Электроэнцефалограмма регистрировалась при выполнении заданий на моторное воображение с различными визуальными стимулами. Анализ включал расчёт сенсомоторной десинхронизации (ERD), классификацию с использованием пространственных фильтров и линейного дискриминантного анализа, а также оценку корреляции с субъективными самооценками.

   Результаты

   Результаты: Латеральность воображаемого движения оказала значимое влияние на выраженность ERD. Субъективная уверенность участников не коррелировала ни с нейрофизиологическими показателями, ни с уверенностью классификатора при распознавании воображаемого движения. При этом модели продемонстрировали высокую точность классификации моторных представлений.

   Выводы

   Выводы: Выявленное несоответствие между субъективной и объективной оценкой подчеркивает необходимость внедрения биологической обратной связи и персонализированных ИМК в составе ПАК для повышения эффективности нейрореабилитации.

   The study was set to assess the correspondence between neurophysiological and subjective indicators of motor imagination in the context of neurorehabilitation using brain-computer interfaces (BCIs). It was conducted as part of the development of a software and hardware complex (SHC) aimed at restoring cognitive and motor functions of the upper limbs in individuals with mild to severe impairments.

   Materials and Methods

   Materials and Methods: Twenty-four healthy volunteers participated in the study. Electroencephalographic activity was recorded during motor imagery tasks involving different types of visual stimuli. The analysis included the calculation of sensorimotor desynchronization (ERD), classification using spatial filters and linear discriminant analysis, and correlation with subjective self-assessments.

   Results

   Results: The lateralization of imagined motion had a significant effect on ERD expression. Participants’ subjective confidence did not correlate with either neurophysiological measures or the classifier’s confidence in recognizing the imagined motion. However, the models demonstrated high accuracy in classifying motor representations.

   Conclusions

   Conclusions: The identified discrepancy between subjective and objective assessment highlights the need to implement biofeedback and personalized BCIs into SHC systems to enhance the effectiveness of neurorehabilitation.

реабилитациямоторные нарушениякогнитивные нарушениябиологическая обратная связьвоображаемые движениясубъективная оценкаrehabilitationmotor disorderscognitive disordersbiofeedbackmotor imagerysubjective assessmentРабота выполнена при поддержке Минздрава России в рамках научного проекта «Разработка программно-аппаратного комплекса для реабилитации пациентов с когнитивными и моторными нарушениями различной природы на основе мультимодальной биологической обратной связи» № 123020600127-4 (2023–2025 гг.)The work was carried out with the support of the Ministry of Health of the Russian Federation within the framework of the scientific project "Development of a software and hardware complex for the rehabilitation of patients with cognitive and motor impairments of various nature based on multimodal biofeedback" No. 123020600127-4 (2023-2025)ReferencesFeigin VL, et al. World Stroke Organization: Global Stroke Fact Sheet 2025. International Journal of Stroke. 2025; 20(2): 132-144. doi: 10.1177/17474930241308142.Feigin VL, et al. World Stroke Organization: Global Stroke Fact Sheet 2025. International Journal of Stroke. 2025; 20(2): 132-144. doi: 10.1177/17474930241308142.Мокиенко О.А., Супонева Н.А., Азиатская Г.А. Инсульт у взрослых: центральный парез верхней конечности. Клинические рекомендации / Под ред. О.А. Мокиенко, Н.А. Супоневой. — М.: МЕДпресс-Информ, 2018. — С. 222.Mokienko OA, Suponeva GA, Aziatskaya GA. Insul't u vzroslyh: central'nyj parez verhnej konechnosti. Klinicheskie rekomendacii. O.A. Mokienko, N.A. Suponevа, editors. M.: MEDpress-Inform. 2018: 222. (In Russ.)Joundi RA, et al. Magnitude and time-course of dementia risk in stroke survivors: a population-wide matched cohort study. Neurology. 2025; 104(1): e210131. doi: 10.1212/WNL.0000000000210131.Joundi RA, et al. Magnitude and time-course of dementia risk in stroke survivors: a population-wide matched cohort study. Neurology. 2025; 104(1): e210131. doi: 10.1212/WNL.0000000000210131.Wood GK, Moore DR, Moon EH, et al. Posthospitalization COVID-19 cognitive deficits at 1 year are global and associated with elevated brain injury markers and gray matter volume reduction. Nature Medicine. 2025; 31(1): 245-257. doi: 10.1038/s41591-024-03309-8.Wood GK, Moore DR, Moon EH, et al. Posthospitalization COVID-19 cognitive deficits at 1 year are global and associated with elevated brain injury markers and gray matter volume reduction. Nature Medicine. 2025; 31(1): 245-257. doi: 10.1038/s41591-024-03309-8.Пирадов М.А., Черникова А.С., Супонева Н.А. и др. Перспективы развития роботизированных устройств для восстановления движений руки // Роботические технологии в медицине. — 2016. — С. 122-130.Piradov MA, Hernikova NA, Suponeva AS, et. al. Perspektivy razvitiya robotizirovannyh ustrojstv dlya vosstanovleniya dvizhenij ruki. Roboticheskie tekhnologii v medicine. 2016: 122-130. (In Russ.)Khorev V, Kurkin S, Badarin A, et al. Review on the use of brain computer interface rehabilitation methods for treating mental and neurological conditions. Journal of Integrative Neuroscience. 2024; 23(7): 125. doi: 10.31083/j.jin2307125.Khorev V, Kurkin S, Badarin A, et al. Review on the use of brain computer interface rehabilitation methods for treating mental and neurological conditions. Journal of Integrative Neuroscience. 2024; 23(7): 125. doi: 10.31083/j.jin2307125.Hramov AE, Maksimenko VA, Pisarchik AN. Physical principles of brain-computer interfaces and their applications for rehabilitation, robotics and control of human brain states. Physics Reports. 2021; 918: 1-133. doi: 10.1016/j.physrep.2021.03.002.Hramov AE, Maksimenko VA, Pisarchik AN. Physical principles of brain-computer interfaces and their applications for rehabilitation, robotics and control of human brain states. Physics Reports. 2021; 918: 1-133. doi: 10.1016/j.physrep.2021.03.002.Фролов А.А., Мокиенко О.А., Люкманов Р.Х. и др. Предварительные результаты контролируемого исследования эффективности технологии ИМК-экзоскелет при постинсультном парезе руки // Вестник Российского государственного медицинского университета. — 2016. — № 2. — С. 17-2.Frolov AA, Mokienko OA, Lyukmanov RH, et. al. Predvaritel'nye rezul'taty kontroliruemogo issledovaniya effektivnosti tekhnologii IMK-ekzoskelet pri postinsul'tnom pareze ruki. Vestnik Rossijskogo gosudarstvennogo medicinskogo universiteta. 2016; 2: 17-2. (In Russ.)Фролов А.А., Черникова Л.А., Люкманов Р.Х. и др. Использование медицинской технологии «Неинвазивный интерфейс мозг — компьютер — экзоскелет кисти». Методические рекомендации. 2016.Frolov AA, Chernikova LA, Lyukmanov RH, et. al. Ispol'zovanie medicinskoj tekhnologii «Neinvazivnyj interfejs mozg — komp'yuter — ekzoskelet kisti». Metodicheskie rekomendacii. 2016. (In Russ.)Huang G, Zhao Z, Zhang S, et al. Discrepancy between inter-and intra-subject variability in EEG-based motor imagery brain-computer interface: Evidence from multiple perspectives. Frontiers in Neuroscience. 2023; 17: 1122661. doi: 10.3389/fnins.2023.1122661.Huang G, Zhao Z, Zhang S, et al. Discrepancy between inter-and intra-subject variability in EEG-based motor imagery brain-computer interface: Evidence from multiple perspectives. Frontiers in Neuroscience. 2023; 17: 1122661. doi: 10.3389/fnins.2023.1122661.Фролов А.А., Азиатская Г.А., Бобров П.Д. и др. Электрофизиологическая активность мозга при управлении интерфейсом мозг-компьютер, основанным на воображении движения // Физиология человека. — 2017. — № 43(5). — С. 17-25.Frolov AA, Aziatskaya GA, Bobrov PD, et. al. Elektrofiziologicheskaya aktivnost' mozga pri upravlenii interfejsom mozg-komp'yuter, osnovannym na voobrazhenii dvizheniya. Fiziologiya cheloveka. 2017; 43(5): 17-25. (In Russ).Yang B, Rong F, Xie Y, et al. A multi-day and high-quality EEG dataset for motor imagery brain-computer interface. Scientific Data. 2025; 12(1): 488. doi: 10.1038/s41597-025-04826-y.Yang B, Rong F, Xie Y, et al. A multi-day and high-quality EEG dataset for motor imagery brain-computer interface. Scientific Data. 2025; 12(1): 488. doi: 10.1038/s41597-025-04826-y.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.