Keywords
signal
multimodal signal
rehabilitation
medicine
Abstract
This article provides an overview of modern neurorehabilitation techniques based on biofeedback technology. We analyzed 67 published articles on biofeedback and found that single biological signals are often used as feedback channels, including electroencephalogram (EEG), electrocardiogram (ECG), electrical skin activity (EDA), and vibroacoustic signals such as pneumotachimetry and heart rate monitoring. EMG is also used. Each modification of biofeedback has its own unique characteristics and is utilized in rehabilitation based on these characteristics. Currently, the most commonly used evidence-based biofeedback channel is EEG. However, even this channel does not guarantee unconditional success when used in conjunction with BOS (biofeedback). This is why we propose a new concept for biofeedback that has been discussed recently in the scientific literature — multimodal biofeedback (MBF). MBF integrates multiple biofeedback signals to provide more accurate and comprehensive feedback to patients. This approach may help to improve the effectiveness of neurorehabilitation and achieve better outcomes for patients. Information fusion involves integrating a dynamic and varying flow of information from multiple sources in order to determine the status of a controlled system, providing the clinician with a comprehensive picture. We believe that biofeedback technology is well-suited for rapid development and application in rehabilitation medicine in the near future.
For citation
Tarasova EM, Petrenko TS, Borisov VI. Biofeedback in neurorehabilitation (Modern review). Bulletin of USMU. 2024;(1):27–39. (In Russ.). EDN: https://elibrary.ru/MJNNWQ.
References
Анохин П. К. Узловые вопросы теории функциональной системы. М. : Наука, 1980. 196 с.
Бачкала А. П., Митина О. В. Биологическая обратная связь как опосредующий знак бессознательно протекающих процессов. Новые внутрипсихические возможности человека // История, современность и перспективы развития психологии в системе Российской академии наук. 2022. С. 496–498. EDN: https://elibrary.ru/qggrgx.
Грибова В. В., Стрекалёв В. О. Инструментальный комплекс для иммерсивных виртуальных тренажеров с биологической обратной связью // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2020. Т. 17, № 8. С. 19–28. DOI: https://doi.org/10.14489/vkit.2020.08.pp.019-028.
Ринчинова Я. Т., Перминова А. Э. Управление физиологическим состоянием человека на основе биологической обратной связи // Медицинские технологии и оборудование. Чита : ЗабГУ, 2019. С. 26–29. EDN: https://elibrary.ru/zfgqvw.
Богданов О. В. Эффективность различных форм сигналов обратной связи в ходе лечебных сеансов функционального биоуправления // Физиология человека. 1990. Т. 16, № 1. С. 13–18.
Biofeedback Game Design: Using Direct and Indirect Physiological Control to Enhance Game Interaction / L. E. Nacke, M. Kalyn, C. Lough, R. L. Mandryk // Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems. New York : Association for Computing Machinery, 2011. P. 103–112. DOI: https://doi.org/10.1145/1978942.1978958.
Плишкина Е. А., Бейн Б. Н. Особенности динамики депрессивных расстройств у пациентов с ишемическим инсультом при стабилометрическом тренинге // Вятский медицинский вестник. 2018. № 3. С. 36–40. EDN: https://elibrary.ru/vnodmg.
Biofeedback Therapy / T. Patcharatrakul, P. Pitisuttithum, S. S. C. Rao, S. Gonlachanvit // Clinical and Basic Neurogastroenterology and Motility. Academic Press, 2020. P. 517–532. DOI: https://doi.org/10.1016/b978-0-12-813037-7.00037-6.
Лупанова К. В., Колбахова С. Н., Сидякина И. В. Эффективность реабилитации тонкой моторики у пациентов с постинсультными нарушениями с использованием аппарата биологической обратной связи / К. В. Лупанова, С. Н. Колбахова, И. В. Сидякина // Сборник статей V Научно-практической конференции «Научный авангард» и Межвузовской олимпиады ординаторов и аспирантов. М. : ФГБУ ГНЦ ФМБЦ им. А. И. Бурназяна ФМБА России, 2023. С. 123–128. EDN: https://elibrary.ru/sqrkdm.
Jang T.-J., Jeon I.-C. Effects of Vibration-Based Biofeedback on Multifidus Muscle Activity and Pelvic Tilt Angle in Subjects with Hip Flexion Limitation // Journal of Back and Musculoskeletal Rehabilitation. 2023. Vol. 37, No. 1. P. 67–73. DOI: https://doi.org/10.3233/BMR-220284.
Влияние «БОС-пульс»-тренингов на гипоксическую устойчивость / Г. Н. Ануфриев, М. И. Зинченко, В. В. Гультяева [и др.] // Ульяновский медико-биологический журнал. 2019. № 3. С. 63–71. DOI: https://doi.org/10.34014/2227-1848-2019-3-63-71.
Электроэнцефалографические маркеры функционального состояния центральной нервной системы в спортивной практике / Н. В. Балиоз, Е. Е. Архипова, Н. В. Мозолевская, С. Г. Кривощеков // Ульяновский медико-биологический журнал. 2023. № 3. С. 30–48. DOI: https://doi.org/10.34014/2227-1848-2023-3-30-48.
Карпачевская Г. Ф., Суворова Р. А., Шарипов А. Р. Сравнительная эффективность БОС-процедур, используемых при различных видах офтальмопатологии // Современные технологии в офтальмологии. 2020. № 4. С. 24–25. DOI: https://doi.org/10.25276/2312-4911-2020-4-24-25.
Shi Y., Wu W. Multimodal Non-invasive Non-pharmacological Therapies for Chronic Pain: Mechanisms and Progress // BMC medicine. 2023. Vol. 21, Art. No. 372. DOI: https://doi.org/10.1186/s12916-023-03076-2.
Исакова Е. В., Слюнькова Е. В. Эффективность повторных курсов программы мультимодальной стимуляции в коррекции когнитивных и эмоциональноповеденческих нарушений после инсульта: когортное проспективное исследование // Фарматека. 2020. Т. 27, № 3. С. 71–77. DOI: https://doi.org/10.18565/pharmateca.2020.3.71-77.
Adaptive Model for Biofeedback Data Flows Management in the Design of Interactive Immersive Environments / P. V. Gomes, A. Marques, J. Donga [et al.] // Applied Sciences. 2021. Vol. 11, Iss. 11, Art. No. 5067. DOI: https://doi.org/10.3390/app11115067.
Navarro D., Sundstedt V., Garro V. Biofeedback Methods in Entertainment Video Games: A review of Physiological Interaction Techniques // Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction. 2021. Vol. 5, Iss. CHI PLAY, Art. No. 268. DOI: https://doi.org/10.1145/3474695.
Treatment of Medial Medullary Infarction Using a Novel iNems Training: A Case Report and Literature Review / T. Kodama, O. Katayama, H. Nakano [et al.] // Clinical EEG and Neuroscience. 2019. Vol. 50, Iss, 6. P. 429–435. DOI: https://doi.org/10.1177/1550059419840246.
Kaewcum N., Siripornpanich V. An Electroencephalography (EEG) Study of Short-Term Electromyography (EMG) Biofeedback Training in Patients with Myofascial Pain Syndrome in the Upper Trapezius // Journal of Physical Therapy Science. 2020. Vol. 32, No. 10. P. 674–679. DOI: https://doi.org/10.1589/jpts.32.674.
Реализация метода мультипараметрической биологической обратной связи c помощью портативного устройства на базе сети микроконтроллеров / Ф. Г. Дадашев, А. Р. Аллахвердиев, К. Г. Дадашева, Х. И. Абдуллаев // Технологии живых систем. 2021. Т. 18, № 2. С. 71–76. DOI: https://doi.org/10.18127/j20700997-202102-09.
Суворова Р. А., Карпачевская Г. Ф., Шарипов А. Р. Особенности применения метода биологической обратной связи в клинической практике // Антология российской психотерапии и психологии. Санкт-Петербург, 2019. С. 86–92. URL: https://clck.ru/396QWh (дата обращения: 02.10.2023).
Капилевич Л. В. Физиологические особенности формирования двигательной координации на основе тренировок с биологической обратной связью / А. В. Илларионова, С. Г. Кривощеков, А. А. Ильин, Л. В. Капилевич // Физиология человека. 2022. Т. 48, № 4. С. 5–21. EDN: https://elibrary.ru/scyuof.
Можейко Е. Ю., Петряева О. В. Обзор исследований использования БОС-терапии при реабилитации и восстановительном лечении пациентов неврологического профиля // Доктор.Ру. 2021. Т. 20, № 9. С. 43–47. DOI: https://doi.org/10.31550/1727-2378-2021-20-9-43-47.
Fageria O. P., Sharma S. Mathematical Model for Enhancement of Visual Acuity through Electronic System Biofeedback // Journal of Advanced Research in Applied Mathematics and Statistics. 2022. Vol. 7, No. 1–2. P. 12–17. DOI: https://doi.org/10.24321/2455.7021.202204.
Angelakis E., Andreopoulou A., Georgaki A. Multisensory Biofeedback: Promoting the Recessive Somatosensory Control in Operatic Singing Pedagogy // Biomedical Signal Processing and Control. 2021. Vol. 66, Art. No. 102400. DOI: https://doi.org/10.1016/j.bspc.2020.102400.
Vasilyev V., Borisov V., Syskov A. Biofeedback Methodology: A Narrative Review // 2019 International Multi-Conference on Engineering, Computer and Information Sciences (SIBIRCON). IEEE, 2019. P. 0011–0016. DOI: https://doi.org/10.1109/SIBIRCON48586.2019.8958019.
Щербина Н. В. Обзор методов исследования физиологических показателей, используемых в системах с биологической обратной связью // Эргодизайн. 2023. № 1. С. 81–89. DOI: https://doi.org/10.30987/2658-4026-2023-1-81-89.
Стрекалев В. О., Грибова В. В. Подсистема воспроизведения иммерсивных виртуальных тренажеров с биологической обратной связью // Программные продукты и системы. 2023. Т. 36, № 2. С. 286–292. DOI: https://doi.org/10.15827/0236-235X.142.286-292.
Lüddecke R., Felnhofer A. Virtual Reality Biofeedback in Health: A Scoping Review // Applied Psychophysiology and Biofeedback. 2022. Vol. 47. P. 1–15. DOI: https://doi.org/10.1007/s10484-021-09529-9.
Имуков А. Ю. Сравнительный анализ нейронных сетей для систем с биологической обратной связью // Научный аспект. 2020. Т. 14, № 2. С. 1780–1783. EDN: https://elibrary.ru/qcnshf.
Exploring Public Attitude Toward Biofeedback Technologies: Knowledge, Preferences and Personality Tendencies / G. A. Russo, S. Oliveri, C. Cincidda, [et al.] // Journal of Public Health Research. 2020. Vol. 9, No. 4. DOI: https://doi.org/10.4081/jphr.2020.1782.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License
Copyright © 2024 Tarasova E. M., Petrenco T. S., Borisov V. I.