Перспективы применения VR-технологий в ранней реабилитации пациентов с острым нарушением мозгового кровообращения

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Среди всех новейших технологий виртуальная реальность (virtual reality, VR) может быть мощным и перспективным инструментом для достижения основных целей реабилитации. Экспериментально доказано, что реабилитация, основанная на виртуальных технологиях, способна воссоздавать реалистичное восприятие и соответствующую реакцию у пациента, за счёт чего улучшается качество когнитивной и моторной реабилитации с наименьшими затратами. Однако успех такой реабилитации зависит в основном от технологий и методик, используемых врачами.

Статья посвящена актуальной на сегодняшний день проблеме применения технологий виртуальной реальности у пациентов с острым нарушением мозгового кровообращения на этапе ранней реабилитации. Основное внимание в работе авторы акцентируют на нейрофизиологических аспектах применения технологий виртуальной реальности и механизмах нейропластичности головного мозга. Представлены характерные особенности, современные подходы к применению виртуальной реальности и концептуально новый подход применения современных технологий виртуальной реальности у пациентов в отделениях реанимации. Раскрыты возможности применения технологий виртуальной реальности, позволяющие моделировать любую ситуацию, а также возможность синхронного воспроизведения музыкальной дорожки с имитацией ходьбы у пациентов в остром периоде инсульта, находящихся в отделении реанимации, на этапе ранней реабилитации с применением технологий виртуальной реальности.

Об авторах

Марина Владимировна Петрова

Федеральный научно-клинический центр реаниматологии и реабилитации

Email: mail@petrovamv.ru
ORCID iD: 0000-0003-4272-0957
SPIN-код: 9132-4190

доктор мед. наук, профессор

Россия, 141534, Московская область, Солнечногорский район, д. Лыткино, д. 777, корп. 1

Ольга Валерьевна Рыжова

Федеральный научно-клинический центр реаниматологии и реабилитации

Автор, ответственный за переписку.
Email: dr.origa@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-7461-4222
SPIN-код: 8980-4019

заведующая отделением медицинской реабилитации, младший научный сотрудник отделения неотложной неврологии и восстановительного лечения, врач по лечебной физкультуре

Россия, 141534, Московская область, Солнечногорский район, д. Лыткино, д. 777, корп. 1

Дмитрий Васильевич Чебоксаров

Федеральный научно-клинический центр реаниматологии и реабилитации

Email: dcheboksarov@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-9462-6423
SPIN-код: 2056-9908
Scopus Author ID: 56741338900
ResearcherId: O-9579-2015

кандидат мед. наук

Россия, 141534, Московская область, Солнечногорский район, д. Лыткино, д. 777, корп. 1

Ирина Валерьевна Саенко

Институт медико-биологических проблем Российской академии наук

Email: isayenko@mail.ru

кандидат мед. наук

Россия, Москва

Виктория Сергеевна Суева

Научно-исследовательский институт скорой помощи имени Н.В. Склифосовского

Email: victoriasueva@gmail.com

кандидат мед. наук

Россия, Москва

Сергей Сергеевич Петриков

Научно-исследовательский институт скорой помощи имени Н.В. Склифосовского

Email: petrikovss@sklif.mos.ru
ORCID iD: 0000-0003-3292-8789
SPIN-код: 7873-3673

доктор мед. наук, член-корр. РАН

Россия, Москва

Список литературы

  1. Iosa M., Morone G., Fusco A., et al. Seven capital devices for the future of stroke rehabilitation // Stroke Res Treat. 2012. Vol. 2012. Р. 187965. doi: 10.1155/2012/187965
  2. Morone G., Paolucci S., Mattia D., et al. The 3Ts of the new millennium neurorehabilitation gym: Therapy, technology, translationality // Expert Rev Med Devices. 2016. Vol. 13, N 9. Р. 785–787. doi: 10.1080/17434440.2016.1218275
  3. Laver K.E., Lange B., George S., et al. Virtual reality for stroke rehabilitation // Cochrane Database Syst Rev. 2017. Vol. 11, N 11. Р. CD008349. doi: 10.1002/14651858.CD008349.pub4
  4. Kleim J.A., Jones T.A. Principles of experience-dependent neural plasticity: Implications for rehabilitation after brain damage // J Speech Lang Hear Res. 2008. Vol. 51, N 1. Р. S225–S239. doi: 10.1044/1092-4388(2008/018)
  5. Kim Y.M., Yun G.J., Song Y.J., Young H.E. The effect of virtual reality training on unilateral spatial neglect in stroke patients // Ann Rehabilitation Med. 2011. Vol. 35, N 3. Р. 309–315. doi: 10.5535/arm.2011.35.3.309
  6. De Luca R., Buono V.L., Leo A., et al. Use of virtual reality in improving poststroke neglect: Promising neuropsychological and neurophysiological findings from a case study // Appl Neuropsychol Adult. 2017. Vol. 26, N 1. Р. 96–100. doi: 10.1080/23279095.2017.1363040
  7. Calabr J.R., Naro A., Russo M., et al. The role of virtual reality in improving motor performance as revealed by EEG: A randomized clinical trial // J Neuroeng Rehabil. 2017. Vol. 14, N 1. Р. 53. doi: 10.1186/s12984-017-0268-4
  8. Russo M., De Luca R., Naro A., et al. Does body shadow improve the efficacy of virtual reality-based training with BTS NIRVANA? A pilot study // Medicine (Baltimore). 2017. Vol. 96, N 38. Р. e8096. doi: 10.1097/MD.0000000000008096
  9. Sofroniew N.J., Vlasov Y.A., Hires S.A., et al. Neural coding in barrel cortex during whisker-guided locomotion // Elife. 2015. N 4. Р. e12559. doi: 10.7554/eLife.12559
  10. Bagce H.F., Saleh S., Adamovich S.V., Tunik E. Visuomotor gain distortion alters online motor performance and enhances primary motor cortex excitability in patients with stroke // Neuromodulation. 2012. Vol. 15, N 4. Р. 361Y366. doi: 10.1111/j.1525-1403.2012.00467.x
  11. Billinhurst M., Weghorst S. The use of sketch maps to measure cognitive maps virtual of environments // Conference: Virtual Reality Annual International Symposium (VRAIS ‘95). University of Washington, Seattle, WA,1995. doi: 10.1109/VRAIS.1995.512478
  12. Witmer B.G., Singer M.J. Measuring presence in virtual environments: A presence questionnaire // Teleoperators and Virtual Environments. 1998. Vol. 7, N 3. Р. 225–240.
  13. Slater M., Usoh M. Representations systems, perceptual position, and presence in virtual environments // Teleoperators and Virtual Environments. 1993. Vol. 2, N 3. Р. 221–233. doi: 10.1162/pres.1993.2.3.221
  14. Palmer S.E., Schloss K.B. An ecological valence theory of human color preference // Proceedings National Academy Sci. 2010. Vol. 107, N 19. Р. 8877–8882. doi: 10.1073/pnas.0906172107
  15. Franklin A., Bevis L., Ling Y., Hurlbert A. Biological components of colour preference in infancy // Developmental Science. 2009. Vol. 13, N 2. Р. 346–354. doi: 10.1111/j.1467-7687.2009.00884.x
  16. Racey C., Franklin A., Bird C.M. The processing of color preference in the brain // NeuroImage. 2019. N 191. Р. 529–536. doi: 10.1016/j.neuroimage.2019.02.041
  17. Ikeda T., Matsuyoshi D., Sawamoto N., et al. Color harmony represented by activity in the medial orbitofrontal cortex and amygdala // Front Hum Neurosci. 2015. N 9. Р. 382. doi: 10.3389/fnhum.2015.00382
  18. Johnson S.C., Schmitz T.W., Kawahara-Baccus T.N., et al. The cerebral response during subjective choice with and without self-reference // J Cognitive Neurosci. 2005. Vol. 17, N 12. Р. 1897–1906. doi: 10.1162/089892905775008607
  19. Anatomy 3D atlas. Learn human anatomy in 3D [интернет]. Режим доступа: https://anatomy3datlas.com. Дата обращения: 15.04.2023.
  20. Liu Y., Li M., Zhang X., et al. Hierarchical representation for chromatic processing across macaque V1, V2, and V4 // Neuron. 2020. Vol. 108, N 3. Р. 538–550.e5. doi: 10.1016/j.neuron.2020.07.037
  21. Raichle M.E. The brain’s default mode network // Ann Rev Neurosci. 2015. Vol. 38, N 1. Р. 433–447. doi: 10.1146/annurev-neuro-071013-014030
  22. Smallwood J., Bernhardt B.C., Leech R., et al. The default mode network in cognition: A topographical perspective // Nature Rev Neurosci. 2021. Vol. 22, N 8. Р. 503–513. doi: 10.1038/s41583-021-00474-4
  23. Новикова К.В. Психологическая коррекция нервно-психического состояния людей, перенесших инсульт в условиях сенсорной комнаты // Психолог. 2021. № 2. С. 1–19. doi: 10.25136/2409-8701.2021.2.35461
  24. Шумахер Г.И., Елисеев В.В., Быкодаров А.В. Применение хромотерапии у лиц, занимающихся интенсивным умственным трудом // Саратовский научно-медицинский журнал. 2012. Т. 8, № 2. С. 567–570.
  25. Thaut M.H. Rhythm, music and the brain: Scientific foundations and clinical applications. New York: Routledge,2005. 247 р.
  26. Leins A.K., Spintge R., Thaut M. Music therapy in medical and neurological rehabilitation settings // Hallam S., Cross I., Thaut M., ed. The Oxford handbook of music psychology. Oxford, New York: Oxford University Press,2011. P. 526–536.
  27. Altenmüller E., Schlaug G. Neurologic music therapy: The beneficial effects of music making on neurorehabilitation // Acoust Sci Technol. 2013. Vol. 34, N 1. Р. 5–12. doi: 10.1250/ast.34.5
  28. Tomaino C.M. Music and limbic system // Bejjani F., ed. Current research in arts and medicine. Chicago: A Capella Books,1993. Р. 393–398.
  29. Schlaug G. Music, musicians, and brain plasticity // Hallam S., Cross I., Thaut M., ed. The Oxford handbook of music psychology. Oxford, New York: Oxford University Press,2011. Р. 197–207.
  30. Blood A.J., Zatorre R.J. Intensely pleasurable responses to music correlate with activity in brain regions implicated in reward and emotion // Proc Natl Acad Sci USA. 2001. Vol. 98, N 20. Р. 11818–11823. doi: 10.1073/pnas.191355898
  31. Brown S., Martinez M.J., Parsons L.M. Passive music listening spontaneously engages limbic and paralimbic systems // Neuroreport. 2004. Vol. 15, N 13. Р. 2033–2037. doi: 10.1097/00001756-200409150-00008
  32. Menon V., Levitin D.J. The rewards of music listening: Response and physiological connectivity of the mesolimbic system // Neuroimage. 2005. Vol. 28, N 1. Р. 175–184. doi: 10.1016/j.neuroimage.2005.05.053
  33. Koelsch S., Fritz T.V., Cramon D.Y., et al. Investigating emotion with music: An fMRI study // Hum Brain Mapp. 2006. N 27. Р. 239–250. doi: 10.1002/hbm.20180
  34. Ashby F.G., Isen A.M., Turken A.U. A neuropsychological theory of positive affect and its influence on cognition // Psychol Rev. 1999. Vol. 106, N 3. Р. 529–550. doi: 10.1037/0033-295x.106.3.529
  35. Janata P., Tillmann B., Bharucha J.J. Listening to polyphonic music recruits domain-general attention and working memory circuits // Cogn Affect Behav Neurosci. 2002. Vol. 2, N 2. Р. 121–140. doi: 10.3758/cabn.2.2.121
  36. Peretz I., Zatorre R.J. Brain organization for music processing // Annu Rev Psychol. 2005. N 56. Р. 89–114. doi: 10.1146/annurev.psych.56.091103.070225
  37. Thompson W.F., Schellenberg E.G., Husain G. Arousal, mood, and the Mozart effect // Psychol Sci. 2001. Vol. 12, N 3. Р. 248–251. doi: 10.1111/1467-9280.00345
  38. Schellenberg E.G., Nakata T., Hunter P.G., Tamoto S. Exposure to music and cognitive performance: Tests of children and adults // Psychol Music. 2007. Vol. 35, N 1. Р. 5–19. doi: 10.1177/0305735607068885
  39. Thompson R.G., Moulin C.J., Hayre S., Jones R.W. Music enhances category fluency in healthy older adults and Alzheimer’s disease patients // Exp Aging Res. 2005. Vol. 31, N 1. Р. 91–99 doi: 10.1080/03610730590882819
  40. Foster N.A., Valentine E.R. The effect of auditory stimulation on autobiographical recall in dementia // Exp Aging Res. 2001. Vol. 27, N 3. Р. 215–228. doi: 10.1080/036107301300208664
  41. Hommel M., Peres B., Pollak P., et al. Effects of passive tactile and auditory stimuli on left visual neglect // Arch Neurol. 1990. Vol. 47, N 5. Р. 573–576. doi: 10.1001/archneur.1990.00530050097018
  42. Sarkamo T., Tervaniemi M., Laitinen S., et al. Music listening enhances cognitive recovery and mood after middle cerebral artery stroke // Brain. 2008. Vol. 131, N 3. Р. 866–876. doi: 10.1093/brain/awn013
  43. Racette A., Bard C., Peretz I. Making non-fluent aphasics speak: Sing along! // Brain. 2006. Vol. 129, Pt. 10. Р. 2571–2584. doi: 10.1093/brain/awl250
  44. Callan D.E., Tsytsarev V., Hanakawa T., et al. Song and speech: Brain regions involved with perception and covert production // Neuroimage. 2006. 31, N 3. Р. 1327–1342. doi: 10.1016/j.neuroimage.2006.01.036
  45. Demonet J.F., Thierry G., Cardebat D. Renewal of the neurophysiology of language: Functional neuroimaging // Physiol Rev. 2005. Vol. 85, N 3. Р. 49–95. doi: 10.1152/physrev.00049.2003
  46. Witte O.W. Lesion-induced plasticity as a potential mechanism for recovery and rehabilitative training // Curr Opin Neurol. 1998. Vol. 11, N 6. Р. 655–662. doi: 10.1097/00019052-199812000-00008
  47. Kreisel S.H., Bazner H., Hennerici MG. Pathophysiology of stroke rehabilitation: Temporal aspects of neuro-functional recovery // Cerebrovasc Dis. 2006. Vol. 21, N 1-2. Р. 6–17. doi: 10.1159/000089588
  48. Engineer N.D., Percaccio C.R., Pandya P.K., et al. Environmental enrichment improves response strength, threshold, selectivity, and latency of auditory cortex neurons // J Neurophysiol. 2004. Vol. 92, N 1. Р. 73–82. doi: 10.1152/jn.00059.2004
  49. Chikahisa S., Sei H., Morishima M., et al. Exposure to music in the perinatal period enhances learning performance and alters BDNF/TrkB signaling in mice as adults // Behav Brain Res. 2006. Vol. 169, N 2. Р. 312–319. doi: 10.1016/j.bbr.2006.01.021
  50. Kim H., Lee M.H., Chang H.K., et al. Influence of prenatal noise and music on the spatial memory and neurogenesis in the hippocampus of developing rats // Brain Dev. 2006. Vol. 28, N 2. Р. 109–114. doi: 10.1016/j.braindev.2005.05.008
  51. Angelucci F., Ricci E., Padua L., et al. Music exposure differentially alters the levels of brain-derived neurotrophic factor and nerve growth factor in the mouse hypothalamus // Neurosci Lett. 2007. Vol. 429, N 2-3. Р. 152–155. doi: 10.1016/j.neulet.2007.10.005
  52. Xu F., Cai R., Xu J., et al. Early music exposure modifies GluR2 protein expression in rat auditory cortex and anterior cingulate cortex // Neurosci Lett. 2007. Vol. 420, N 2. Р. 179–183. doi: 10.1016/j.neulet.2007.05.005
  53. Angelucci F., Fiore M., Ricci E., et al. Investigating the neurobiology of music: Brain-derived neurotrophic factor modulation in the hippocampus of young adult mice // Behav Pharmacol. 2007. Vol. 18, N 5-6. Р. 491–496. doi: 10.1097/FBP.0b013e3282d28f50
  54. Centonze D., Rossi S., Tortiglione A., et al. Synaptic plasticity during recovery from permanent occlusion of the middle cerebral arter // Neurobiol Dis. 2007. Vol. 27, N 1. Р. 44–53. doi: 10.1016/j.nbd.2007.03.012
  55. Schabitz W.R., Steigleder T., Cooper-Kuhn C.M., et al. Intravenous brain-derived neurotrophic factor enhances poststroke sensorimotor recovery and stimulates neurogenesis // Stroke. 2007. Vol. 38, N 1. Р. 2165–2172. doi: 10.1161/STROKEAHA.106.477331.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Цветовосприятие головного мозга [19].

Скачать (724KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Восприятие головного мозга при насыщенности и конт- растности цвета [19].

Скачать (711KB)
Метаданные

© Эко-Вектор, 2023

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».