moitvivt Моделирование, оптимизация и информационные технологии Modeling, Optimization and Information Technology 2310-6018 Издательство 10.26102/2310-6018/2025.48.1.002 1787 Биотехническая система персонифицированной реабилитации пациентов с ограничением двигательных функций Biotechnical system of personalized rehabilitation of patients with limited motor functions 0000-0003-1358-671X Филист Сергей Алексеевич Filist Sergey Alexeyevich SFilist@gmail.com aff-1 0000-0003-3661-0778 Петрунина Елена Валерьевна Petrunina Elena Valer'evna petrunina@mggeu.ru aff-2 0009-0007-0861-1016 Пшеничный Александр Евгеньевич Pshenichny Alexander Evgenievich pshenichniy.ae1976@gmail.com aff-3 0009-0003-9426-7741 Ермаков Дмитрий Андреевич Ermakov Dmitrii Andreevich dmitriyermakov98@yandex.ru aff-4 0000-0000-0002-4951 Крупчатников Роман Анатольевич Krupchatnikov Roman Anatolyevich roman0406@yandex.ru aff-5 0000-0002-1923-3862 Серебровский Вадим Владимирович Serebrovskiy Vadim Vladimirovich SV1111@mail.ru aff-6 Юго-Западный государственный университет Southwest State University Московский политехнический университет Moscow Polytechnic University Юго-Западный государственный университет Southwest State University Юго-Западный государственный университет Southwest State University Курский государственный аграрный университет имени И.И. Иванова Kursk State Agrarian University named after I.I. Ivanov Юго-Западный государственный университет Southwest State University 01 01 2026 1 1 10.26102/2310-6018/2025.48.1.002 Copyright © Авторы, 2026 2026 This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License

Рассмотрена реабилитационная биотехническая система с адаптируемой виртуальной реальностью, предназначенная для реабилитации пациентов с нарушением двигательных функций нижних конечностей в реабилитационных комплексах с комбинированными обратными связями. В биотехнической системе выделены функциональные модули: формирования управляемых воздействий на пациента, контроля управляемыми воздействиями, управления реабилитацией и информационной поддержки. В процессе реабилитации осуществляют контроль мышечной усталости пациента и ее динамики. Это позволило вносить коррекцию в программу блока реабилитации в процессе сеанса реабилитации и управлять процедурой адаптации виртуальной реальности к функциональному состоянию пациента, а также осуществлять математическое моделирование сценариев курса реабилитации. Предложена модель планирования курса реабилитации с использованием биологической обратной связи, предназначенная для биотехнической системы с виртуальной реальностью. Сформирована экспериментальная группа для оценки эффективности реабилитации постинсультных больных с паретичными нижними конечностями. Результаты реабилитации в этой группе показали, что выбор контента виртуальной реальности, адаптированной к пациенту, позволяет повысить эффективность реабилитации по шкале LEFS на 11 %. Проведены экспериментальные исследования эффективности контроля мышечной усталости в процессе реабилитации. Она подтверждается тестированием статолокомоторной сферы по шкале Тинетти, показатели которой, в среднем, на 10 % превысили показатели в группе сравнения. Включение в процесс реабилитации адаптивной виртуальной реальности и мониторинга мышечной усталости приводит к более ранним восстановлениям нарушенной функции равновесия, двигательной активности и социальной реабилитации.

The article considers a rehabilitation biotechnical system with an adaptable virtual reality intended for rehabilitation of patients with impaired motor functions of the lower limbs in rehabilitation complexes with combined feedback. The biotechnical system has the following functional modules: formation of controlled effects on the patient, control of controlled effects, rehabilitation management and information support. During rehabilitation, the patient's muscle fatigue and its dynamics are monitored. This made it possible to make adjustments to the rehabilitation block program during a rehabilitation session and manage the procedure for adapting virtual reality to the patient's functional state, as well as to carry out mathematical modeling of rehabilitation course scenarios. A model for planning a rehabilitation course using biofeedback intended for a biotechnical system with virtual reality is proposed. An experimental group was formed to assess the effectiveness of rehabilitation of post-stroke patients with paretic lower limbs. The rehabilitation results in this group showed that the choice of virtual reality content adapted to the patient allows increasing the effectiveness of rehabilitation according to the LEFS scale by 11%. Experimental studies of the effectiveness of muscle fatigue control during rehabilitation have been conducted. It is confirmed by testing the statolocomotor sphere according to the Tinetti scale, the indicators of which, on average, exceeded the indicators in the comparison group by 10%. Inclusion of adaptive virtual reality and muscle fatigue monitoring in the rehabilitation process leads to earlier restoration of impaired balance function, motor activity and social rehabilitation.

 лица с ограничением двигательных функций биотехническая система нарушение двигательных функций виртуальная реальность биологическая обратная связь мышечная усталость persons with limited mobility biotechnical system impaired mobility virtual reality biofeedback muscle fatigue Исследование выполнено без спонсорской поддержки. The study was performed without external funding. References Повереннова И.Е., Захаров А.В., Хивинцева Е.В., Пятин В.Ф., Колсанов А.В., Чаплыгин С.С., Осминина Е.А., Лахов А.С. Предварительные результаты исследования эффективности использования методики виртуальной реальности для восстановления двигательной функции нижних конечностей у пациентов в остром периоде инсульта. Саратовский научно-медицинский журнал. 2019;15(1):172–176. Кунельская Н.Л., Иванова Г.Е., Байбакова Е.В., Гусева А.Л., Парфенов В.А., Замерград М.В., Зайцева О.В., Мельников О.А., Шмонин А.А., Мальцева М.Н. Вестибулярная реабилитация при периферической вестибулярной гипофункции: междисциплинарный консенсус. Вестник оториноларингологии. 2024;89(1):52–63. Воловик М.Г., Борзиков В.В., Кузнецов А.Н., Базаров Д.И., Полякова А.Г. Технологии виртуальной реальности в комплексной медицинской реабилитации пациентов с ограниченными возможностями (обзор). Современные технологии в медицине. 2018;10(4):173–182. https://doi.org/10.17691/stm2018.10.4.21 Запесоцкая И.В., Николаенко Р.В., Чуйкова Ж.В. Современные технологии и перспективы использования виртуальной реальности для реабилитации двигательных нарушений. Коллекция гуманитарных исследований. 2020;(1):31–35. https://doi.org/10.21626/j-chr/2020-1(22)/4 Yin C., Hsueh Y.-H., Yeh C.-Y., Lo H.-C., Lan Y.-T. A Virtual Reality-Cycling Training System for Lower Limb Balance Improvement. BioMed Research International. 2016;2016. https://doi.org/10.1155/2016/9276508 Трифонов А.А., Петрунина Е.В., Филист С.А., Кузьмин А.А., Жилин В.В. Биотехническая система с виртуальной реальностью в реабилитационных комплексах с искусственными обратными связями. Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2019;9(4):49–66. Мирошников А.В., Шаталова О.В., Стадниченко Н.С., Шульга Л.В. Классификации биологических объектов на основе многомерного биоимпедансного анализа. Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2020;10(3/4):29–49. Шаталова О.В. Итерационная многопараметрическая модель биоимпеданса в экспериментах in vivo. Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2019;9(1):26–38. Мирошников А.В., Шаталова О.В., Ефремов М.А., Стадниченко Н.С., Новоселов А.Ю., Павленко А.В. Алгоритм оптимизации модели Войта в классификаторах функционального состояния живых систем. Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2022;12(2):59–75. Комлев И.А., Шаталова О.В., Дегтярев С.В., Серебровский А.В. Прогнозирование и оценка степени тяжести ишемии сердца на основе гибридных нечётких моделей. Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2019;9(1):133–145. Петрунина Е.В., Томакова Р.А., Филист С.А. Гибридные методы и модели для биотехнических систем с адаптивным управлением диагностическими и реабилитационными процессами. Курск: Юго-Западный государственный университет; 2022. 249 с. Филист С.А., Трифонов А.А., Кузьмин А.А., Петрунина Е.В., Шехине М.Т. Адаптивная биотехническая система с роботизированным устройством для восстановления двигательных функций нижних конечностей постинсультных больных. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2021;9(3). https://doi.org/10.26102/2310-6018/2021.34.3.022 Филист С.А., Петрунина Е.В., Трифонов А.А., Серебровский А.В. Кодовые образы сигналов электроэнцефалограммы для управления робототехническими устройствами посредством интерфейса мозг-компьютер. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2019;7(1). https://doi.org/10.26102/2310-6018/2019.24.1.025 Трифонов А.А., Филист С.А., Кузьмин А.А., Жилин В.В., Петрунина Е.В. Двухуровневая нейросетевая модель дешифратора электромиосигнала в системе управления вертикализацией экзоскелета. Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. 2020;(4):99–111. Трифонов А.А., Филист С.А., Петрунина Е.В., Кузьмин А.А., Сафронов Р.И., Крикунова Е.В. Метод и алгоритмы декодирования электрофизиологических сигналов в биотехнических системах реабилитационного типа. Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2021;11(3):48–77. Филист С.А., Пшеничный А.Е., Шаталова О.В., Сафронов Р.И., Петрунина Е.В., Ермаков Д.А. Способ реабилитации пациентов с нарушением двигательной активности с использованием персонифицированного контента клипов виртуальной реальности. Патент Российская Федерация, № 2830938. 2024. Herrera V.A.S., Romero J.F.A., Moreno M.A. Algorithm of detection and alert of muscle fatigue in paraplegic patients, by Digital Signal Processing of Surface Electromyogram. In: IWSSIP 2010 – 17th International Conference on Systems, Signals and Image Processing, 17–19 June 2010, Rio de Janeiro, Brazil. Rio de Janeiro: Fluminense Federal University; 2010. pp. 530–533. Трифонов А.А., Петрунина Е.В., Кузьмин А.А., Протасова З.У., Лазурина Л.П. Методы и средства обеспечения реабилитационных процедур посредством биотехнической системы с биологической обратной связью и модулем нечеткого управления. Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2021;20(3):71–83. https://doi.org/10.36622/VSTU.2021.20.3.010 Binkley J.M., Stratford P.W., Lott S.A., Riddle D.L. The Lower Extremity Functional Scale (LEFS): scale development, measurement properties, and clinical application. North American Orthopaedic Rehabilitation Research Network. Physical Therapy. 1999;79(4):371–383. Костенко Е.В., Петрова Л.В., Рыльский А.В., Энеева М.А. Эффективность коррекции постинсультных двигательных нарушений с применением методов функциональной электростимуляции и БОС-стабилометрического постурального контроля. Журнал неврологии и психиатрии. 2019;119(1):23–30. https://doi.org/10.17116/jnevro201911901123 Евсеев С.П., Курдыбайло С.Ф., Малышев А.И., Герасимова Г.В., Потапчук А.А., Поляков Д.С. Физическая реабилитация инвалидов с поражением опорно-двигательной системы. Москва: Советский спорт; 2010. 488 с.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.