REHABILITATION TRAINING METHOD OF POST INSULT PATIENTS WITH THE HELP OF COMPUTER VISION ALGORITHMS


Cite item

Full Text

Abstract

The article presents the results of the evaluation of the effectiveness of the rehabilitation training method of neural sampling with the help of computer vision algorithms in comparison with traditional neuropsychological methods of rehabilitative training. Empirically confirmed the increase in accuracy and differentiation of touch, increasing the accuracy of recognition of familiar faces and identification of photos of strangers on a given pattern, as well as the restoration of the integrity of the perception of scene pictures (which indicates the effectiveness of the restoration of Gnostic functions); increase the accuracy and pace of the motor act, as well as the restoration of motor programs.

About the authors

Vera B Nikishina

Kursk state medical university

305041, Курск, Karl Marks street, 3

Ekaterina A Petrash

Kursk state medical university

Email: petrash@mail.ru
305041, Курск, Karl Marks street, 3

Tatyana V Shuteeva

Kursk state medical university

305041, Курск, Karl Marks street, 3

Igor I Nikishin

M.V. Lomonosov Moscow state university

119991, Moscow, GSP-1, Lenin hills, house 1, building 12

Elizaveta I Nikishina

I.M. Sechenov Moscow state medical university

119991, Моscow, Trubetskaya street, house 8, building 2

References

  1. Дамулин И.В., Екушева Е.В. Клиническое значение феномена нейропластичности при ишемическом инсульте // Анналы клинической и экспериментальной неврологии. 2016. Т. 10, №1. С. 57-64.
  2. Норман Д. Пластичность мозга. М.: Эксмо, 2011. 544 с.
  3. Свид. 2017619968 Российская Федерация. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ. Программа по проведению когнитивных тренингов «Визуальная медицина» / В.Б. Никишина, Е.И. Никишина, И.И. Никишин; заявитель и правообладатель ООО «Визми» (RU). - заявл. 18.07.17; опубл. 12.09.17, Реестр программ для ЭВМ.
  4. Del Din S., Bertoldo A., Sawacha Z. et al. Assessment of biofeedback rehabilitation in post-stroke patients combining fMRI and gait analysis: a case study // Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation. 2014. №11. Р. 53. http://www.jneuroengrehab.com/content/11/1/53
  5. Gye Yeop Kim, Mi Ran Han, Hong Gyun Lee. Effect of Dual-task Rehabilitative Training on Cognitive and Motor Function of Stroke Patients // J. Phys. Ther. Sci. 2014. № 26. Р. 1-6.
  6. Herbet G. et. al. Mapping neuroplastic potential in brain-damaged patients // Brain. 2016. Vol. 139, Issue 3. P. 829-844.
  7. Johansen-Berg H., Dawes H., Guy C. et al. Correlation between motor improvements and altered fMRI activity after rehabilitative therapy // Brain. 2002. Vol. 125. P. 2731-2742.
  8. Okabe N., Shiromoto T., Himi N. et al. Neural network remodeling underlying motor map reorganization induced by rehabilitative training after ischemic stroke // Neuroscience. 2016. October Р. 1-94. doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.neuroscience.2016.10.008
  9. Steinisch М., Tana M.G., Comani S.A Post-Stroke Rehabilitation System Integrating Robotics, VR and High-Resolution EEG Imaging // IEEE Trans Neural Syst Rehabil Eng. 2013. №21(5). Р. 849-859. doi: 10.1109/TNSRE.2013.22678512013.
  10. Traversa R., Cicinelli P., Bassi A. et al. Mapping of motor cortical reorganization after stroke. A brain stimulation study with focal magnetic pulses // Stroke. 1997. №28. Р. 107-111.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2018 Nikishina V.B., Petrash E.A., Shuteeva T.V., Nikishin I.I., Nikishina E.I.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 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».