Технології використання нейрогарнітур для протезування кінцівок
Вантажиться...
Файли
Дата
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Альтернативна назва
Technologies of using neuroheadsets for prosthetic limbs
Анотація
The article discusses modern approaches to the use of neuro-headsets and neurocomputer interfaces in limb prosthetic systems. The relevance of the study is due to the rapid growth of the number of people with amputees in the world and, in particular, in Ukraine, which requires effective technologies for restoring motor functions and improving the quality of life. It is shown that traditional myoelectric prostheses have limitations associated with signal instability and complexity of control, especially in cases of high or bilateral amputations. Particular attention is paid to neuro-headsets based on electroencephalography, which provide non-invasive reading of brain activity and allow determining the intention of movement directly at the level of the motor cortex. The role of sensorimotor rhythms in the μ- and β-wave ranges is analyzed, as well as the ERD/ERS mechanisms underlying the control of bionic prostheses. The possibilities of using motor imagination, P300 potentials and SSVEP for the formation of control commands are separately considered. The paper summarizes current global practices in the use of neuro-headsets in combination with other neuroprosthetic technologies, including Targeted Muscle Reinnervation, Regenerative Peripheral Nerve Interface, implanted myoelectric sensors, and hybrid neuro-measurement methods. It is shown that the integration of EEG with EMG, fNIRS, or invasive neuro-interfaces significantly increases the accuracy, stability, and naturalness of prosthetic control. It is concluded that neuro-headsets are a promising and affordable tool for creating intelligent bionic limbs of a new generation. Their use in hybrid control systems opens up opportunities for individualized prosthetics, reducing the adaptation period, and expanding the functional capabilities of people with amputees.
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.
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.
Опис
Ключові слова
нейрогарнітура , нейрокомп`ютерний інтерфейс , протезування кінцівок , електроенцефалографія , моторна уява , біонічні протези , сенсомоторні ритми , гібридні нейроінтерфейси , реабілітація , neuroheadset , neurocomputer interface , limb prosthetics , electroencephalography , EEG , motor imagination , bionic prostheses , sensorimotor rhythms , hybrid neurointerfaces , rehabilitation
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Романюк С. О., Павлов С. В., Романюк О. Н., Тітова Н. В., Котлик С. В. Технології використання нейрогарнітур для протезування кінцівок // Оптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї. 2025. № 2 (50). С. 150–161. URI: https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/808.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (14)
- https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/808
- Романюк О.Н., Романюк О.В., Бабій Б.В., Майданюк В.П., Котлик С.В. «Ігрові механіки з використанням нейрогарнітур», у Матеріалах конференції «Комп’ютерні ігри та мультимедіа як інноваційний підхід до комунікації – 2025», Одеса, Україна, 2025, с. 377–378.
- Романюк О.Н., Павлов С.В., Майданюк В.П., Тітова Н.В., Романюк С.О., «Використання нейрогарнітур для діагностування захворювань», у Матеріалах Міжнародної науково-технічної конференції з оптико-електронних інформаційних технологій «ФОТОНІКА – ODS 2025», Вінниця, Україна, 2025, 3 с.
- Романюк О.Н., Тітова Н.В., Романюк С.О., «Використання нейрогарнітур для комп’ютерного діагностування захворювань», у Автоматизація та біомедичні і комп’ютерні технології: тези доповідей Всеукраїнської науково-технічної інтернет-конференції, Дніпро, Україна: ДВНЗ «ПДТУ», 2025, с. 186–189.
- Романюк О.Н., Павлов С.В., Тітова Н.В., Романюк С.О., Майданюк В.П., «Використання нейрогарнітур для діагностики захворювань», Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології, вип. 49, № 1, с. 168–177, 2025.
- Романюк О.Н., Павлов С.В., «Розробки імплантованих нейроінтерфейсів», у Збірнику тез доповідей IV Міжнародної науково-технічної конференції «Перспективи розвитку машинобудування та транспорту – 2025» [Електронне видання], Вінниця, Україна: ВНТУ, 2025, с. 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.