-
1Book
Contributors: Сысков, А. М.
Subject Terms: ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ ЭЭГ ДЛЯ ИМК, ИНТЕРФЕЙСЫ МОЗГ-КОМПЬЮТЕР, МЕТОДЫ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ИМК, ШАБЛОНЫ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ИМК, УЧЕБНЫЕ ПОСОБИЯ, МУЛЬТИМОДАЛЬНЫЕ ИМК, ИМК
File Description: application/pdf
Access URL: http://elar.urfu.ru/handle/10995/124881
-
2Academic Journal
Authors: O. A. Mokienko, R. Kh. Lyukmanov, P. D. Bobrov, M. R. Isaev, E. S. Ikonnikova, А. N. Cherkasova, N. A. Suponeva, M. A. Piradov, О. А. Мокиенко, Р. Х. Люкманов, П. Д. Бобров, М. Р. Исаев, Е. С. Иконникова, А. Н. Черкасова, Н. А. Супонева, М. А. Пирадов
Contributors: The investigation has not been sponsored, Исследование не имело спонсорской поддержки
Source: Neurology, Neuropsychiatry, Psychosomatics; Vol 16, No 5 (2024); 17-23 ; Неврология, нейропсихиатрия, психосоматика; Vol 16, No 5 (2024); 17-23 ; 2310-1342 ; 2074-2711 ; 10.14412/2074-2711-2024-5
Subject Terms: нейробиоуправление, paresis, brain-computer interfaces, near-infrared spectroscopy, neurofeedback, парез, интерфейсы мозг–компьютер, спектроскопия в ближней инфракрасной области
File Description: application/pdf
Relation: https://nnp.ima-press.net/nnp/article/view/2366/1719; https://nnp.ima-press.net/nnp/article/view/2366/1746; Мокиенко ОА, Люкманов РХ, Бобров ПД и др. Интерфейсы мозг–компьютер для восстановления движений руки после инсульта: текущий статус и перспективы разработок (обзор). Современные технологии в медицине. 2023;15(6):63-74. doi:10.17691/stm2023.15.6.07; Федотова ИР, Бобров ПД. Предпосылки и особенности использования воображения движения и интерфейса мозг-компьютер в реабилитации при детском церебральном параличе. Журнал высшей нервной деятельности им. И.П. Павлова. 2022;72(1):87-99. doi:10.31857/S004446772201004X; Carvalho R, Dias N, Cerqueira JJ. Brainmachine interface of upper limb recovery in stroke patients rehabilitation: A systematic review. Physiother Res Int. 2019 Apr;24(2):e1764. doi:10.1002/pri.1764. Epub 2019 Jan 4.; Baniqued PDE, Stanyer EC, Awais M, et al. Brain-computer interface robotics for hand rehabilitation after stroke: a systematic review. J Neuroeng Rehabil. 2021 Jan 23;18(1):15. doi:10.1186/s12984-021-00820-8; Fu J, Chen S, Jia J. Sensorimotor RhythmBased Brain-Computer Interfaces for Motor Tasks Used in Hand Upper Extremity Rehabilitation after Stroke: A Systematic Review. Brain Sci. 2022 Dec 28;13(1):56. doi:10.3390/brainsci13010056; Bai Z, Fong KNK, Zhang JJ, et al. Immediate and long-term effects of BCI-based rehabilitation of the upper extremity after stroke: a systematic review and meta-analysis. J Neuroeng Rehabil. 2020 Apr 25;17(1):57. doi:10.1186/s12984-020-00686-2; Kruse A, Suica Z, Taeymans J, Schuster-Amft C. Effect of brain-computer interface training based on non-invasive electroencephalography using motor imagery on functional recovery after stroke – a systematic review and meta-analysis. BMC Neurol. 2020 Oct 22;20(1):385. doi:10.1186/s12883-020-01960-5; Yang W, Zhang X, Li Z, et al. The Effect of Brain-Computer Interface Training on Rehabilitation of Upper Limb Dysfunction After Stroke: A Meta-Analysis of Randomized Controlled Trials. Front Neurosci. 2022 Feb 7;15:766879. doi:10.3389/fnins.2021.766879; Mansour S, Ang KK, Nair KPS, et al. Efficacy of Brain-Computer Interface and the Impact of Its Design Characteristics on Poststroke Upper-limb Rehabilitation: A Systematic Review and Meta-analysis of Randomized Controlled Trials. Clin EEG Neurosci. 2022 Jan;53(1):79-90. doi:10.1177/15500594211009065. Epub 2021 Apr 29.; Peng Y, Wang J, Liu Z, et al. The Application of Brain-Computer Interface in Upper Limb Dysfunction After Stroke: A Systematic Review and Meta-Analysis of Randomized Controlled Trials. Front Hum Neurosci. 2022 Mar 29;16:798883. doi:10.3389/fnhum.2022.798883; Nojima I, Sugata H, Takeuchi H, Mima T. Brain-Computer Interface Training Based on Brain Activity Can Induce Motor Recovery in Patients With Stroke: A Meta-Analysis. Neurorehabil Neural Repair. 2022 Feb;36(2):8396. doi:10.1177/15459683211062895. Epub 2021 Dec 27.; Xie YL, Yang YX, Jiang H, et al. Brain-machine interface-based training for improving upper extremity function after stroke: A meta-analysis of randomized controlled trials. Front Neurosci. 2022 Aug 3;16:949575. doi:10.3389/fnins.2022.949575; Shou YZ, Wang XH, Yang GF. Verum versus Sham brain-computer interface on upper limb function recovery after stroke: A systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials. Medicine (Baltimore). 2023 Jun 30;102(26):e34148. doi:10.1097/MD.0000000000034148; Борисова ВА, Исакова ЕВ, Котов СВ. Возможности интерфейса «мозг— компьютер» в коррекции постинсультных когнитивных нарушений. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. Спецвыпуски. 2022;122(12-2):60-6. doi:10.17116/jnevro202212212260; Котов СВ, Слюнькова ЕВ, Борисова ВА, Исакова ЕВ. Эффективность применения интерфейсов «мозг—компьютер» и когнитивных тренингов с использованием компьютерных технологий в восстановлении когнитивных функций у пациентов после инсульта. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. Спецвыпуски. 2022;122(12-2):67-75. doi:10.17116/jnevro202212212267; Soekadar SR, Kohl SH, Mihara M, von Lühmann A. Optical brain imaging and its application to neurofeedback. Neuroimage Clin. 2021;30:102577. doi:10.1016/j.nicl.2021.102577. Epub 2021 Jan 26.; Huo C, Xu G, Xie H, et al. Functional near-infrared spectroscopy in non-invasive neuromodulation. Neural Regen Res. 2024 Jul 1;19(7):1517-22. doi:10.4103/16735374.387970. Epub 2023 Nov 8.; Mihara M, Hattori N, Hatakenaka M, et al. Near-infrared spectroscopy-mediated neurofeedback enhances efficacy of motor imagery-based training in poststroke victims: a pilot study. Stroke. 2013 Apr;44(4):1091-8. doi:10.1161/STROKEAHA.111.674507. Epub 2013 Feb 12.; Люкманов РХ, Исаев МР, Мокиенко ОА и др. Интерфейс мозг–компьютер, основанный на спектроскопии в ближней инфракрасной области, в двигательной реабилитации после инсульта: описание серии случаев. Анналы клинической и экспериментальной неврологии. 2023;17(4):82-8. doi:10.54101/ACEN.2023.4.10; Lee Friesen C, Lawrence M, Ingram TGJ, Boe SG. Home-based portable fNIRS-derived cortical laterality correlates with impairment and function in chronic stroke. Front Hum Neurosci. 2022 Dec 9;16:1023246. doi:10.3389/fnhum.2022.1023246; Isaev MR, Mokienko OA, Lyukmanov RK, et al. A Multiple Session Dataset of NIRS Recordings From Stroke Patients Controlling Brain-Computer Interface. medRxiv. 2024. doi:10.1101/2024.03.27.24304842; Frolov AA, Mokienko O, Lyukmanov R, et al. Post-stroke Rehabilitation Training with a Motor-Imagery-Based Brain-Computer Interface (BCI)-Controlled Hand Exoskeleton: A Randomized Controlled Multicenter Trial. Front Neurosci. 2017 Jul 20;11:400. doi:10.3389/fnins.2017.00400; Isaev MR, Bobrov PD. Effects of Selection of the Learning Set Formation Strategy and Filtration Method on the Effectiveness of a BCI Based on Near Infrared Spectrometry. Neurosci Behav Physiol. 2023;53(3):373-80. doi:10.1007/s11055-023-01436-2; Мокиенко ОА, Супонева НА. Диагностика с использованием двигательных шкал. В кн.: Инсульт у взрослых: центральный парез верхней конечности. Клинические рекомендации. Москва: МЕДпресс-Информ; 2018. С. 64.; Mattke S, Cramer SC, Wang M, et al. Estimating minimal clinically important differences for two scales in patients with chronic traumatic brain injury. Curr Med Res Opin. 2020 Dec;36(12):1999-2007. doi:10.1080/03007995.2020.1841616. Epub 2020 Nov 9.; Arya KN, Verma R, Garg RK. Estimating the minimal clinically important difference of an upper extremity recovery measure in subacute stroke patients. Top Stroke Rehabil. 2011 Oct;18 Suppl 1:599-610. doi:10.1310/tsr18s01-599; Page SJ, Fulk GD, Boyne P. Clinically important differences for the upper-extremity Fugl-Meyer Scale in people with minimal to moderate impairment due to chronic stroke. Phys Ther. 2012 Jun;92(6):791-8. doi:10.2522/ptj.20110009. Epub 2012 Jan 26.; Takeda K, Gomi Y, Kato H. Near-infrared spectroscopy and motor lateralization after stroke: a case series study. Int J Phys Med Rehabil. 2014;2(3):192-7. doi:10.4172/23299096.1000192
-
3Academic Journal
Authors: Mokienko O.A.
Contributors: 0
Source: Annals of the Russian academy of medical sciences; Vol 79, No 5 (2024); 424–431 ; Вестник Российской академии медицинских наук; Vol 79, No 5 (2024); 424–431 ; 2414-3545 ; 0869-6047 ; 10.15690/vramn.795
Subject Terms: brain–computer interfaces, quadriplegia, locked-in syndrome, интерфейсы мозг–компьютер, тетраплегия, «синдром запертого человека»
File Description: application/pdf
Relation: https://vestnikramn.spr-journal.ru/jour/article/view/17994/2043; https://vestnikramn.spr-journal.ru/jour/article/view/17994/2052; https://vestnikramn.spr-journal.ru/jour/article/view/17994/2065; https://vestnikramn.spr-journal.ru/jour/article/view/17994/2080; https://vestnikramn.spr-journal.ru/jour/article/downloadSuppFile/17994/145677; https://vestnikramn.spr-journal.ru/jour/article/downloadSuppFile/17994/145678; https://vestnikramn.spr-journal.ru/jour/article/downloadSuppFile/17994/145679; https://vestnikramn.spr-journal.ru/jour/article/downloadSuppFile/17994/145680; https://vestnikramn.spr-journal.ru/jour/article/downloadSuppFile/17994/145853
-
4Academic Journal
Authors: Yaroslav Aleksandrovich Turovsky
Source: Наука. Инновации. Технологии, Vol 0, Iss 2, Pp 211-220 (2022)
Subject Terms: интерфейсы мозг-компьютер, ssvep, очки виртуальной реальности, brain-computer interfaces, eye-tracking interfaces, Geography (General), G1-922
File Description: electronic resource
-
5Academic Journal
Authors: Храмова, Марина, Храмов, Александр, Федоров, Александр
Source: Voprosy obrazovaniya / Educational Studies Moscow; No 4 (2023) ; Вопросы образования / Educational Studies Moscow; № 4 (2023) ; 2412-4354 ; 1814-9545 ; 10.17323/1814-9545-2023-4
Subject Terms: neuroscience in education, pedagogy, psychology, neuroimaging, neurodidactics, biomarkers, cognitive neuroscience, functional brain networks, brain-computer interfaces, нейронаука в образовании, педагогика, психология, нейровизуализация, нейродидактика, биомаркеры, когнитивная нейронаука, функциональные сети мозга, интерфейсы «мозг — компьютер»
File Description: application/pdf
-
6Academic Journal
Authors: Filipp Victorovich Gundelakh, Lev Alexandrovich Stankevich, Konstantin Mikhailovich Sonkin, Ganna Vladimirovna Nagornova, Natalia Vjacheslavovna Shemyakina
Source: Информатика и автоматизация, Vol 19, Iss 2, Pp 277-301 (2020)
Subject Terms: ассистивные технологии, роботизированные устройства, интерфейсы мозг-компьютер, электроэнцефалография, воображаемые движения, методы классификации, нейронные сети, метод опорных векторов, риманова геометрия, Electronic computers. Computer science, QA75.5-76.95
File Description: electronic resource
-
7Book
Contributors: Кубланов, В. С.
Subject Terms: OPEN VIBE, ИНТЕРФЕЙСЫ МОЗГ-КОМПЬЮТЕР, BCI2000, ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ МУЛЬТИМОДАЛЬНЫЕ ИНТЕРФЕЙСЫ, УЧЕБНЫЕ ПОСОБИЯ, БИОМЕДИЦИНСКИЕ СИГНАЛЫ, АНАЛИЗ МУЛЬТИМОДАЛЬНЫХ ДАННЫХ
File Description: application/pdf
Access URL: http://elar.urfu.ru/handle/10995/103651
-
8Report
Authors: Гоморов, Алексей Леонидович
Contributors: Спицын, Владимир Григорьевич
Subject Terms: электроэнцефалография, интерфейсы мозг-компьютер, моторные образы, глубокое обучение, свёрточные нейронные сети, electroencephalography, brain computer interface, motor imagery, deep learning, convolutional neural networks, 09.04.01, 004.925:612.014.42:615.84
File Description: application/pdf
Relation: Гоморов А. Л. Классификация моторных образов с помощью глубокого обучения и графического представления электроэнцефалограмм : магистерская диссертация / А. Л. Гоморов; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Инженерная школа информационных технологий и робототехники (ИШИТР), Отделение информационных технологий (ОИТ); науч. рук. В. Г. Спицын. — Томск, 2022.; http://earchive.tpu.ru/handle/11683/71796
Availability: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/71796
-
9Book
Authors: Сысков, А. М., Борисов, В. И.
Contributors: Кубланов, В. С.
Subject Terms: УЧЕБНЫЕ ПОСОБИЯ, ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ МУЛЬТИМОДАЛЬНЫЕ ИНТЕРФЕЙСЫ, БИОМЕДИЦИНСКИЕ СИГНАЛЫ, АНАЛИЗ МУЛЬТИМОДАЛЬНЫХ ДАННЫХ, ИНТЕРФЕЙСЫ МОЗГ-КОМПЬЮТЕР, BCI2000, OPEN VIBE
File Description: application/pdf
Relation: http://elar.urfu.ru/handle/10995/103651
Availability: http://elar.urfu.ru/handle/10995/103651
-
10