Технології використання нейрогарнітур для протезування кінцівок
DOI:
https://doi.org/10.31649/1681-7893-2025-50-2-150-161Ключові слова:
нейрогарнітура, нейрокомп’ютерний інтерфейс, протезування кінцівок, електроенцефалографія, EEG, моторна уява, біонічні протези, сенсомоторні ритми, гібридні нейроінтерфейси, реабілітаціяАнотація
У статті розглянуто сучасні підходи до використання нейрогарнітур та нейрокомп’ютерних інтерфейсів у системах протезування кінцівок. Актуальність дослідження зумовлена стрімким зростанням кількості людей з ампутаціями у світі та, зокрема, в Україні, що потребує ефективних технологій відновлення рухових функцій і підвищення якості життя. Показано, що традиційні міоелектричні протези мають обмеження, пов’язані з нестабільністю сигналів та складністю керування, особливо у випадках високих або двосторонніх ампутацій. Особливу увагу приділено нейрогарнітурам на основі електроенцефалографії, які забезпечують неінвазивне зчитування мозкової активності та дозволяють визначати намір руху безпосередньо на рівні моторної кори. Проаналізовано роль сенсомоторних ритмів у діапазонах μ- та β-хвиль, а також механізми ERD/ERS, що лежать в основі керування біонічними протезами. Окремо розглянуто можливості використання моторної уяви, потенціалів P300 та SSVEP для формування керуючих команд. У роботі узагальнено сучасні світові практики застосування нейрогарнітур у поєднанні з іншими технологіями нейропротезування, зокрема Targeted Muscle Reinnervation, Regenerative Peripheral Nerve Interface, імплантованими міоелектричними сенсорами та методами гібридних нейровимірювань. Показано, що інтеграція EEG із EMG, fNIRS або інвазивними нейроінтерфейсами суттєво підвищує точність, стабільність і природність керування протезами. Зроблено висновок, що нейрогарнітури є перспективним і доступним інструментом для створення інтелектуальних біонічних кінцівок нового покоління. Їх використання у гібридних системах керування відкриває можливості для індивідуалізованого протезування, скорочення періоду адаптації та розширення функціональних можливостей людей з ампутаціями.
Посилання
Romanyuk O.N., Romanyuk O.V., Babiy B.V., Maidanyuk V.P., Kotlyk S.V. “Game mechanics using neuro-headsets”, in Proceedings of the conference “Computer games and multimedia as an innovative approach to communication – 2025”, Odesa, Ukraine, 2025, pp. 377–378.
Romanyuk O.N., Pavlov S.V., Maidanyuk V.P., Titova N.V., Romanyuk S.O., “Use of neuro-headsets for diagnosing diseases”, in Proceedings of the International Scientific and Technical Conference on Opto-Electronic Information Technologies “PHOTONICS – ODS 2025”, Vinnytsia, Ukraine, 2025, 3 p.
Romanyuk O.N., Titova N.V., Romanyuk S.O., “The use of neuro-headsets for computer diagnostics of diseases”, in Automation and biomedical and computer technologies: abstracts of the reports of the All-Ukrainian scientific and technical internet conference, Dnipro, Ukraine: State Higher Educational Institution “PDTU”, 2025, pp. 186–189.
Romanyuk O.N., Pavlov S.V., Titova N.V., Romanyuk S.O., Maidanyuk V.P., “The use of neuro-headsets for diagnostics of diseases”, Optical-electronic information and energy technologies, vol. 49, No. 1, p. 168–177, 2025.
Romanyuk O.N., Pavlov S.V., “Development of implantable neurointerfaces”, in Collection of Abstracts of the IV International Scientific and Technical Conference “Prospects for the Development of Mechanical Engineering and Transport – 2025” [Electronic edition], Vinnytsia, Ukraine: VNTU, 2025, pp. 403–405.
J. R. Wolpaw and E. W. Wolpaw, Brain–Computer Interfaces: Principles and Practice, 2nd ed. Oxford, UK: Oxford University Press, 2018.
D. Farina, O. Aszmann, and M. Sartori, “Myoelectric control of prosthetic limbs: Advances and challenges,” IEEE Reviews in Biomedical Engineering, vol. 14, pp. 238–252, 2021.
F. Lotte, L. Bougrain, and M. Clerc, “Electroencephalography (EEG)-based brain–computer interfaces,” IEEE Signal Processing Magazine, vol. 35, no. 1, pp. 123–136, Jan. 2018.
Y. Li, J. Long, and C. Guan, “A review on motor imagery based brain–computer interface systems for rehabilitation,” Neural Computing and Applications, vol. 33, no. 9, pp. 4551–4570, 2021.
T. Brånemark, P. Brånemark, B. Rydevik, and R. Myers, “Osseointegration in skeletal reconstruction and rehabilitation: A review,” Journal of Rehabilitation Research and Development, vol. 38, no. 2, pp. 175–181, 2001.
D. A. Boas, C. E. Elwell, M. Ferrari, and M. Taga, Eds., Diffuse Optical Imaging of Tissue, 2nd ed. Berlin, Germany: Springer, 2016.
J. L. Contreras-Vidal, J. A. F. da Silva, and D. J. Krusienski, Eds., Neuroprosthetics: Theory and Practice, Singapore: World Scientific, 2020.
D. Farina, W. Jensen, and M. Akay, Eds., Neurorehabilitation Technology, 2nd ed. London, UK: Academic Press (Elsevier), 2018.
##submission.downloads##
-
PDF
Завантажень: 0
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
