Статья PDF

Об авторах

Сулинг Ли – Отделение педиатрии, Первая дочерняя больница Медицинского университета Аньхой, Хэфэй, Аньхой 230022, КНР, Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра., https://orcid.org/0009-0008-8433-525X 

Фуюн Цзяо – Детская больница народной больницы провинции Шэньси, Сиань, КНР, Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра., https://orcid.org/0000-0002-8306-2543 

Резюме

Благодаря быстрому развитию современной науки и техники в области нейрореабилитации появилось множество инновационных методик, которые значительно улучшают результаты реабилитации. Этот обзор посвящен интеграции интерфейсов мозг-компьютер (BCI) с функциональной электрической стимуляцией (FES), роли виртуальной реальности (VR) в персонализированной реабилитации, применению роботов-экзоскелетов в нейронном ремоделировании и разработке неинвазивных методов нейромодуляции наряду с технологиями BCI с использованием искусственного интеллекта. Кроме того, мы изучаем влияние политической поддержки и динамики промышленного производства на эти достижения, включая структуру отрасли BCI в Китае и растущий спрос на мировом рынке. На основе систематического анализа результатов последних исследований и примеров их применения мы исследуем, как эти технологии способствуют восстановлению нервной системы и улучшают качество жизни пациентов, а также прогнозируем будущие тенденции развития в этой области.

Ключевые слова

Нейрореабилитация, интерфейс мозг-компьютер, функциональная электростимуляция, виртуальная реальность, роботы-экзоскелеты, неинвазивная нейромодуляция, искусственный интеллект, промышленное развитие.

Список литературы

1. Wu, Y.-Y., Gao, Y.-M., Feng, T., Rao, J.-S., & Zhao, C. (2025). Enhancing Functional Recovery After Spinal Cord Injury Through Neuroplasticity: A Comprehensive Review. International Journal of Molecular Sciences, 26(14), 6596. https://doi.org/10.3390/ijms26146596
2. Mansour, S., Giles, J., Nair, K. P. S., Marshall, R., Ali, A., & Arvaneh, M. (2025). A clinical trial evaluating feasibility and acceptability of a brain-computer interface for telerehabilitation in patients with stroke. Journal of neuroengineering and rehabilitation, 22(1), 91. https://doi.org/10.1186/s12984-025-01607-x
3. Ma, Y. N., Karako, K., Song, P., Hu, X., & Xia, Y. (2025). Integrative neurorehabilitation using brain-computer interface: From motor function to mental health after stroke. Bioscience trends, 19(3), 243-251. https://doi.org/10.5582/bst.2025.01109
4. Wankhede, N. L., Koppula, S., Ballal, S., Doshi, H., Kumawat, R., Raju, S., Arora, I., Sammeta, S. S., Khalid, M., Zafar, A., Taksande, B. G., Upaganlawar, A. B., Gulati, M., Umekar, M. J., Kopalli, S. R., & Kale, M. B. (2025). Virtual reality modulating dynamics of neuroplasticity: Innovations in neuro-motor rehabilitation. Neuroscience, 566, 97–111. https://doi.org/10.1016/j.neuroscience.2024.12.040
5. Kopalli, S. R., Shukla, M., Jayaprakash, B., Kundlas, M., Srivastava, A., Jagtap, J., Gulati, M., Chigurupati, S., Ibrahim, E., Khandige, P. S., Garcia, D. S., Koppula, S., & Gasmi, A. (2025). Artificial intelligence in stroke rehabilitation: From acute care to long-term recovery. Neuroscience, 572, 214–231. https://doi.org/10.1016/j.neuroscience.2025.03.017
6. Chenais, N., & Görgen, A. (2024). Immersive interfaces for clinical applications: current status and future perspective. Frontiers in neurorobotics, 18, 1362444. https://doi.org/10.3389/fnbot.2024.1362444
7. Mansour, S., Giles, J., Nair, K. P. S., Marshall, R., Ali, A., & Arvaneh, M. (2025). A clinical trial evaluating feasibility and acceptability of a brain-computer interface for telerehabilitation in patients with stroke. Journal of neuroengineering and rehabilitation, 22(1), 91. https://doi.org/10.1186/s12984-025-01607-x
8. Wang, A., Tian, X., Jiang, D., Yang, C., Xu, Q., Zhang, Y., Zhao, S., Zhang, X., Jing, J., Wei, N., Wu, Y., Lv, W., Yang, B., Zang, D., Wang, Y., Zhang, Y., Wang, Y., & Meng, X. (2024). Rehabilitation with brain-computer interface and upper limb motor function in ischemic stroke: A randomized controlled trial. Med (New York, N.Y.), 5(6), 559–569.e4. https://doi.org/10.1016/j.medj.2024.02.014
9. Jia J. (2022). Exploration on neurobiological mechanisms of the central-peripheral-central closed-loop rehabilitation. Frontiers in cellular neuroscience, 16, 982881. https://doi.org/10.3389/fncel.2022.982881
10. Guo, J., Liu, T., & Wang, J. (2022). Effects of auditory feedback on fine motor output and corticomuscular coherence during a unilateral finger pinch task. Frontiers in neuroscience, 16, 896933. https://doi.org/10.3389/fnins.2022.896933
11. Lakshminarayanan, K., Shah, R., Ramu, V., Madathil, D., Yao, Y., Wang, I., Brahmi, B., & Rahman, M. H. (2024). Motor Imagery Performance through Embodied Digital Twins in a Virtual Reality-Enabled Brain-Computer Interface Environment. Journal of visualized experiments: JoVE, (207), 10.3791/66859. https://doi.org/10.3791/66859
12. Ase, H., Honaga, K., Tani, M., Takakura, T., Wada, F., Murakami, Y., Isayama, R., Tanuma, A., & Fujiwara, T. (2025). Effects of home-based virtual reality upper extremity rehabilitation in persons with chronic stroke: a randomized controlled trial. Journal of neuroengineering and rehabilitation, 22(1), 20. https://doi.org/10.1186/s12984-025-01564-5
13. Huo, C., Shao, G., Chen, T., Li, W., Wang, J., Xie, H., Wang, Y., Li, Z., Zheng, P., Li, L., & Li, L. (2024). Effectiveness of unilateral lower-limb exoskeleton robot on balance and gait recovery and neuroplasticity in patients with subacute stroke: a randomized controlled trial. Journal of neuroengineering and rehabilitation, 21(1), 213. https://doi.org/10.1186/s12984-024-01493-9
14. Doumas, I., Lejeune, T., Edwards, M., Stoquart, G., Vandermeeren, Y., Dehez, B., & Dehem, S. (2025). Clinical validation of an individualized auto-adaptative serious game for combined cognitive and upper limb motor robotic rehabilitation after stroke. Journal of neuroengineering and rehabilitation, 22(1), 10. https://doi.org/10.1186/s12984-025-01551-w
15. Liu H, Zhu C, Zhou Z, Dong Y, Meng W and Liu Q (2024) Synergetic gait prediction and compliant control of SEA-driven knee exoskeleton for gait rehabilitation. Front. Bioeng. Biotechnol. 12:1358022. https://doi.org/10.3389/fbioe.2024.1358022
16. Nolan KJ, Karunakaran KK, Chervin K, Monfett MR, Bapineedu RK, Jasey NN and Oh-Park M (2020) Robotic Exoskeleton Gait Training During Acute Stroke Inpatient Rehabilitation. Front. Neurorobot. 14:581815. https://doi.org/10.3389/fnbot.2020.581815
17. Ling-Yi Liao, Yun-Juan Xie, Yi Chen, Qiang Gao. (2021) Cerebellar Theta-Burst Stimulation Combined With Physiotherapy in Subacute and Chronic Stroke Patients: A Pilot Randomized Controlled Trial. Neurorehabilitation and Neural Repair. 35, (1), pp. 23 - 32. https://doi.org/10.1177/1545968320971735
18. Li, F., Zhang, D., Chen, J., Tang, K., Li, X., & Hou, Z. (2023). Research hotspots and trends of brain-computer interface technology in stroke: a bibliometric study and visualization analysis. Frontiers in neuroscience, 17, 1243151. https://doi.org/10.3389/fnins.2023.1243151