Реабилитационные тренажеры, разработанные в СамГМУ, используются в России и странах СНГ

В Самарском государственном медицинском университете Минздрава России разработаны реабилитационные тренажеры на основе технологий виртуальной реальности — аппаратно-программные комплексы ReviVR и ReviMotion. Они позволяют восстановить двигательные функции и значительно увеличить эффект от реабилитации после различных травм, при повреждениях центральной нервной системы и других заболеваниях. Выпуск тренажеров организован на базе Центра серийного производства СамГМУ.

Мультисенсорный тренажер пассивной реабилитации ReviVR широко используется уже не только в российских медучреждениях, но и в странах СНГ — в общей сложности установлено 57 тренажеров. Реабилитацию с помощью ReviVR прошли более 3,8 тыс. пациентов. Тренажер предназначен для восстановления двигательной активности нижних конечностей и шагательного рефлекса, координации движений конечностей. Его используют после инсульта, нейрохирургических операций, спинальных повреждений центральной нервной системы (ЦНС), черепно-мозговых травм, при фантомных болях после ампутаций, рассеянном склерозе, болезни Паркинсона и других нейродегенеративных заболеваниях.

Во время сеанса реабилитации пациент с помощью VR-шлема погружается в виртуальную среду. Там он гуляет по различным локациям (это может быть, например, парк или лес). Перед собой человек видит виртуального спутника, с помощью которого в мозге подключается работа зеркальных нейронов. В то же время специальные сандалии с пневмокамерами воздействуют на подошвенные рецепторы, имитируя процесс ходьбы.

Приступать к реабилитации, например, после инсульта можно довольно рано — в течение первых 48 часов, даже если пациент находится в лежачем положении. Как показали исследования, тренажер в полтора раза увеличивает эффективность реабилитации после инсульта.

Сейчас ReviVR проходит апробацию в Военно-медицинской академия имени С.М.Кирова (Санкт-Петербург) и филиале №2 НМИЦ ВМТ им. А.А.Вишневского Министерства обороны РФ.

“Специалисты этих учреждений отмечают высокую эффективность применения тренажера в реабилитации пациентов с поражениями центральной и периферической нервной системы, черепно-мозговых, спинальных травм, ампутационными дефектами нижних конечностей, а также лиц с депрессивными расстройствами в результате перенесенных тяжелых эмоциональных переживаний”, — уточнил директор Института инновационного развития (ИИР) СамГМУ Сергей Чаплыгин.

Он также отметил, что специалисты ИИР постоянно работают над совершенствованием выпускаемого оборудования. Например, одна из последних доработок ReviVR — введение дополнительных сценариев с детскими персонажами и расширение размерного ряда сандалий, что позволило использовать тренажер в комплексной детской реабилитации. ReviVR уже начал поставляться в детские медицинские центры.

Второй тренажер активной реабилитации — ReviMotion — используется для реабилитации пациентов с ДЦП, последствиями врожденных патологий, черепно-мозговых травм, острых нарушений мозгового кровообращения и при других заболеваниях. В тренажере применяется оптическая система отслеживания движений реабилитируемого и биологическая обратная связь с аудиальными и визуальными эффектами, а также возможностью решения когнитивных задач.

Тренажер ReviMotion помогает нормализовать произвольные движения в суставах рук и ног, скорректировать координационные нарушения (статическое и динамическое равновесие, ритмичность движений, ориентировку в пространстве) и пр.

Процесс реабилитации для пациента проходит в игровой форме. Он выполняет упражнения ЛФК, повторяя при этом движения за анимированным героем, которого видит на мониторе. Тренажер отслеживает движения человека и регулирует точность и успешность выполнения упражнений. Также ReviMotion может анализировать состояние и эффективность занятий пациента.

Результаты исследований показали, что после применения тренажера в 73% случаев увеличились амплитуда и объем движений в суставах, а также улучшилась синхронность движений. Еще в 27% случаев появлялись новые двигательные навыки, сформировался правильный двигательный стереотип. В 13,6% случаев отмечалось снижение спастичности. В числе других эффектов реабилитации — формирование правильной осанки, увеличение скорости и точности реакций.

Ученые СамГМУ совместно с Институтом инновационного развития разработали также аппаратно-программный комплекс ReviSmell. Это уникальная технология диагностики и реабилитации обоняния, основанная на мультисенсорном воздействии с применением аудио-визуальных и обонятельных стимулов в виртуальной среде.

Программа реабилитации формируется индивидуально. Сначала врач определяет степень нарушения обоняния у пациента, затем подбирает ароматические вещества для обонятельного тренинга с соответствующими сценариями.

ReviSmell помогает восстановить обоняние у пациентов после ринохирургических вмешательств, травматических и воспалительных заболеваний носа и околоносовых пазух, включая постковидный синдром. Также его можно использовать при нарушениях обоняния, связанных с проведением химиотерапии при различной онкопатологии. Разработка уже продемонстрировала хорошие результаты для десятков пациентов.

Последняя разработка специалистов Института инновационного развития СамГМУ — тренажер ReviSide, предназначенный для проведения дыхательных тренингов по релаксации и стабилизации эмоционального состояния. Его можно применять при тревожных расстройствах, панических атаках, нарушении сна, апатии и других состояниях.

Во время сеанса человек визуально отслеживает частоту своего дыхания с помощью биологической обратной связи между датчиком дыхания и анимацией в виртуальной реальности. Перед пациентом стоит задача изменить погодные условия в виртуальной среде, поддерживая нужную частоту дыхания. Она определяется программой индивидуально под каждого пользователя.

Такая тренировка способствует переходу от поверхностного дыхания к глубокому, что приводит к глубокому расслаблению и снятию психического напряжения.

В результате применения тренажера снижается уровень тревожности и психического напряжения, устраняются мышечные зажимы, снижается уровень стресса.

Цифровые двойники, аватары для метавселенной и виртуальные двигатели: как в Самаре развивают технологии виртуальной и дополненной реальности

Три года назад в Самарском университете был создан Институт Искусственного Интеллекта. За эти годы в институте произошел настоящий рывок: его проекты охватывают разработки в сфере искусственного интеллекта в космосе, медицине, телекоммуникациях и даже затрагивают сферу вычислительной эстетики. Важное направление — исследования и разработки в сферах виртуальной и дополненной реальности. Лариса Жердева — руководитель VR/AR/MR направления института рассказала о самых впечатляющих проектах института.

В Самаре нейросети научили диагностировать железнодорожные пути

Самарское АО НПЦ «ИНФОТРАНС» перевело на новый технический уровень диагностику инфраструктуры рельсового транспорта, обучив нейронные сети выявлять дефекты железнодорожных путей.

Информационно-измерительная система «ИНФОТРАНС-Ласточка», установленная в пассажирский электропоезд «Ласточка»

Диагностические комплексы — важнейший элемент в обеспечении безопасной эксплуатации железных дорог. Поскольку ж/д путь — достаточно сложная, да еще и «эластичная» конструкция, а многотонные поезда движутся по нему с большой скоростью, необходим постоянный контроль за правильностью его геометрии и исправностью всех элементов.

В «эру механики» для этих целей использовали специальные вагоны-лаборатории, под которыми размещали сложные механические счетно-решающие устройства, связанные со специальными столами с самописцами, фиксировавшими измерения чернилами на бумаге. Затем полученные графики анализировались специалистами с помощью специальных линеек-шаблонов. Дополняли их обходчики, проверявшие элементы пути глазами и руками.

С внедрением компьютеров на смену громоздким механическим конструкциям и графопостроителям пришли более совершенные и компактные системы, основанные на датчиках и электронных блоках. И именно ИНФОТРАНС совершил эту технологическую революцию в отдельно взятой сфере в начале 1990-х. Тогда группа самарских ученых из нескольких вузов и инженеров с оборонных предприятий увидела в этом нишу для реализации своих знаний в новых, рыночных условиях.

Информационно-измерительная система «ИНФОТРАНС-ВЕЛАРО Rus», интегрированная в пассажирский высокоскоростной электропоезд «САПСАН»

В компании с нуля создали программное обеспечение и оборудование с собственными электронными платами, доработанными под свои нужды датчиками, уникальными гиросистемами собственной разработки. Также пришлось выстраивать с нуля отраслевую метрологию.

«До нас метрология в железнодорожной отрасли была неразвита, — рассказывает Олег Симаков, первый заместитель генерального директора ИНФОТРАНСа по научно-технической политике. — Мы совместно с Всероссийским научно-исследовательским институтом железнодорожного транспорта начинали и развивали метрологию. Надо сказать, что на железной дороге она непростая. Ведь измеряемая система нестабильна — рельсы гнутся, амортизируют резиновые прокладки, балласт в зависимости от условий работает по-разному… Это нужно в том числе, чтобы путь не «зажимался» и колесные пары свободно катились. Поэтому данные измерений даже в одних, казалось бы, условиях разные. Была разработана методология, основанная на понятиях повторяемости, воспроизводимости и сопоставимости измерений».

Штат сотрудников, занимающихся разработками, сейчас расширился почти до 100 человек. Это методисты, программисты, конструкторы, электронщики, испытатели. Приобретенные компетенции и постоянное внедрение инноваций позволили ИНФОТРАНСу стать безусловным лидером в своей сфере в России, а также завоевать и зарубежные рынки — его комплексы эксплуатируются на железных дорогах Германии, Швейцарии, Саудовской Аравии, Китая, стран бывшего СССР.

Автономная система мониторинга состояния пути (Швейцарская железная дорога – ZentralBahn)

Уже в эпоху искусственного интеллекта (ИИ) компания выступила застрельщиком новой революции в своей сфере — привлекла к обработке получаемых результатов и обучению оборудования нейросети.

Так, разработанное в ИНФОТРАНСе программное обеспечение позволило анализировать с помощью ИИ не только показания датчиков, но и изображение с видеокамер. Сопоставляя видео с картинкой в «норме», нейросеть выделяет выявленные отклонения. Так, система сигнализирует о проблемах с рельсами, о поврежденных рельсовых скреплениях, о дефектах шпал, о состоянии грузокомпенсаторов контактной сети…

При этом за счет того, что диагностические комплексы установлены на действующих поездах, которые постоянно курсируют по маршруту, ведется непрерывный мониторинг путей и создается архив данных, позволяющий оценивать изменения в динамике. Это дает возможность, например, прогнозировать необходимость ремонтных работ, а также оценивать качество их проведения.

«Использование камер в тандеме с нейросетями позволило дотянуться туда, куда не дотягивались датчики, — мы можем отслеживать состояние опор контактной сети, появление объектов в габаритах, распознавать светофоры. Внедрение нейросетей дало сплошной объективный контроль. Обходчик мог чего-то не увидеть — глаза у всех разные, ракурс может быть «не тот». Нейросети же позволили заменить обходчиков камерами с разрешением от 0,1 миллиметра», — поясняет Олег Симаков.

Автономная информационно-измерительная система контроля состояния станционной инфраструктуры, установленная на базе маневрового локомотива ТЭМ18ДМ

Еще одна опция нейросетей, которую в ИНФОТРАНСе сейчас ставят на службу в своих системах, — способность обучать датчики. Так, лазерные датчики обеспечивают более точную диагностику, но восприимчивы к внешним условиям — туман, пыль, снег, трава на путях искажают измерения. В компании разработали токовихревые всепогодные датчики, которые лишены этих недостатков, но менее точны в определенных условиях.

В ИНФОТРАНСЕ решили пойти нестандартным путем и научить новые датчики правильно работать на основе информации, получаемых от лазерных. Они устанавливают обе системы датчиков на один комплекс, где те работают одновременно, и нейросеть обучает токовихревой датчик на примере данных, поступающих с лазерного.

«У нас есть эталон — лазерные датчики. Нам нужно откалибровать токовихревые, настроить их и отсечь лишние факторы, научить одну систему датчиков работать как другая. Мы отдали эту функцию нейросетям и получили очень неплохие результаты. На днях проводим испытания на диагностическом вагоне», — поделился планами заместитель гендиректора компании.

По словам Олега Симакова, на рынке аналогов таким разработкам с использованием ИИ нет. Сейчас в компании продолжают вести работы с искусственным интеллектом, обучая нейросети новым функциям.

Автор: Александр Сидоров