В центре внимания автора: Улучшение нейрореабилитации с помощью ЭЭГ, моторных образов и виртуальной реальности

Мои исследования в области нейрореабилитации сосредоточены на улучшении функции верхних конечностей у людей с неврологическими травмами или расстройствами с использованием комбинации ЭЭГ, моторных образов и технологий виртуальной реальности. Основная цель состоит в том, чтобы понять, как эти технологии могут быть интегрированы для повышения эффективности реабилитации двигательных навыков. Среды виртуальной реальности стали более сложными, что позволяет создавать реалистичные симуляции, адаптированные к индивидуальным потребностям реабилитации, которые помогают оттачивать моторные навыки с учетом нюансов.

Гибридные системы, которые сочетают в себе виртуальную реальность с другими технологиями, такими как роботизированные руки и устройства тактильной обратной связи, также находятся на подъеме. Одна из текущих экспериментальных задач с использованием интерфейсов мозг-компьютер связана с проблемой межсубъектной вариативности и необходимостью обширного обучения. Сигнал мозга каждого человека может сильно отличаться, а это означает, что ИМК часто необходимо настраивать или калибровать для каждого пользователя.

Современные методы лечения часто любят погружение и интерактивность, необходимые для максимальной эффективности. Чтобы восполнить этот пробел, наш протокол использует моторные изображения с инновационным подходом, интегрируя цифровых двойников, представленных персонализированными 3D-аватарами, в виртуальную реальность. Такая интеграция усиливает погружение, делая процесс реабилитации не только умственным упражнением, но и увлекательным опытом.

Наш протокол исследования имеет значительные преимущества по сравнению с другими методами, особенно с точки зрения простоты установки и экономической эффективности. Выдающейся особенностью является создание и использование 3D-аватаров, которые очень похожи на персонажей. Это достигается с помощью простых, легкодоступных инструментов и программного обеспечения, которые могут генерировать персонализированные аватары на основе основных входных данных, таких как фотографии.