• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Ученые научились выявлять моторные нарушения с помощью 3D-объектов

Ученые научились выявлять моторные нарушения с помощью 3D-объектов

© iStock

Исследователи из НИУ ВШЭ разработали новую экспериментальную методику, которая позволяет исследовать, как мозг планирует и выполняет движения. Используя 3D-печатные объекты и систему инфракрасного трекинга, они доказали: мозг начинает оптимизировать действия еще до начала движения. В будущем это поможет при лечении различных нейродегенеративных заболеваний, таких как болезнь Паркинсона. Работа опубликована в журнале Frontiers in Human Neuroscience.

Когда человек берет чашку или застегивает пуговицу, его мозг заранее планирует движение. Этот процесс называется моторным планированием. Он особенно важен при сложных действиях — например, если предмет нужно не только поднять, но и повернуть. У пациентов после инсульта или с болезнью Паркинсона этот механизм часто нарушен, поэтому понимание его структуры необходимо для эффективной реабилитации.

Ранее исследователи использовали реакции на визуальные стимулы, ЭЭГ или МРТ, чтобы изучить моторное планирование. Однако эти методы не позволяли точно отделить саму фазу планирования от выполнения движения. Кроме того, в большинстве экспериментов использовались знакомые предметы, что мешало исследователям исключить влияние привычек и ассоциаций.

Ученые из Центра нейроэкономики и когнитивных исследований НИУ ВШЭ разработали новую методику для изучения того, как мозг планирует действия. В ходе эксперимента 21 испытуемый выполнял серию задач на захват и размещение объектов, распечатанных на 3D-принтере. Каждый из четырех объектов имел абстрактную форму, не связанную с повседневными предметами, что позволило исключить влияние привычек. Задача заключалась в том, чтобы взять объект, при необходимости повернуть его и точно разместить на картонной подложке с изображением этого же объекта.

В эксперименте использовались четыре варианта поворота: 0°, 90°, 180° и 270°. Движения участников отслеживались с высокой точностью с помощью инфракрасной трекинг-системы. Авторы сегментировали каждое движение на отдельные фазы — от момента открытия защитных очков до завершения размещения объекта. Это позволило детально рассмотреть, как изменяются параметры движения при усложнении задачи.

На изображении показан набор экспериментальных объектов и условий, использовавшихся в задаче на захват.
© Vyazmin A, Behera S, See GL, Moiseeva V and Feurra M (2025) A comprehensive approach to studying motor planning and execution using 3D-printed objects and motion tracking technology. Front. Hum. Neurosci. 19:1620526. doi: 10.3389/fnhum.2025.1620526

Выяснилось, что необходимость вращения объекта существенно влияет на моторное планирование: увеличивается время начала движения, меняется амплитуда раскрытия пальцев, а траектория кисти становится длиннее. Симметричный поворот на 180° выполняется быстрее, чем асимметричные на 90° и 270°. Это показывает, что не только сложность, но и геометрия движения влияет на планирование. Таким образом, моторное планирование не сводится к простой реакции на стимул, а представляет собой отдельную фазу, зависящую от будущих требований к движению.

Маттео Феурра

Разработанная методика может быть полезна не только в фундаментальных исследованиях, но и в клинической практике. Четкое разделение фаз планирования и выполнения поможет точнее диагностировать и реабилитировать нарушения моторики у пациентов после инсульта или с другими неврологическими заболеваниями. «Система инфракрасного трекинга умещается в чемодан и может использоваться в клиниках, в спортивной науке или на выездных исследованиях. Но самое важное то, что она позволяет обнаруживать тонкие отклонения в моторике, которые могут быть ранними признаками неврологических расстройств», — резюмирует один из авторов исследования, ведущий научный сотрудник Центра нейроэкономики и когнитивных исследований НИУ ВШЭ Маттео Феурра.

Исследование осуществлено в рамках Программы фундаментальных исследований НИУ ВШЭ.

Вам также может быть интересно:

Будущее антропоморфных технологий для дома обсудили ученые на форсайт-сессии в НИУ ВШЭ

23–24 октября в НИУ ВШЭ прошла юбилейная, пятая конференция «Погружение в машинное обучение» (Fall into ML 2026). На форсайт-сессии «Будущее антропоморфных технологий для дома» ученые искали ответы на вопросы, почему человекоподобный робот-помощник пока так и не стал нашей повседневной реальностью, что для этого должно измениться и кто будет отвечать за его ошибки.

«Надежный мост между лабораторным прототипом и работающим сервисом»

До конца года на факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ будет завершена разработка третьей очереди системы SmartMLOps — корпоративной платформы, которая упрощает и ускоряет ввод ИИ-моделей в промышленную эксплуатацию. Работа ведется в рамках стратегического технологического проекта НИУ ВШЭ «Мультиагентная платформа ИИ-решений для отраслевых задач». В чем уникальность новой системы и какие задачи она сможет решать, рассказал начальник отдела прикладных технологических решений Института ИИ и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ Хади Салех.

«Культура — это среда, из которой вырастают долгосрочные решения»

Одной из отличительных особенностей стратегического технологического проекта (СТП) «Национальный центр социально-экономического и научно-технологического прогнозирования» является комплексное изучение изменений культуры и ценностей в ответ на новые вызовы. О роли культурных трансформаций в долгосрочном прогнозировании, появлении новых смыслов и сохранении культурного суверенитета в эпоху ИИ в интервью «Вышке.Главное» рассуждает заместитель директора Института исследований культуры НИУ ВШЭ Александр Сувалко.

Связь будущего: какие технологии 6G разрабатывают в ВШЭ

Связь шестого поколения 6G потребует новых устройств и технологий, и команда разработчиков НИУ ВШЭ трудится над решениями в области микроэлектроники и фотоники в рамках стратегического технологического проекта ВШЭ «Комплекс технологий доверенных систем связи 6G». В 2026 году исследователи создали модели и макеты устройств, проверили их характеристики экспериментально и договорились с индустриальными партнерами о форматах сотрудничества. Как разработки могут выйти за пределы лаборатории, «Вышке.Главное» рассказал координатор проекта, доцент департамента электронной инженерии МИЭМ ВШЭ Александр Шураков.

На Школе ФКН ВШЭ по искусственному интеллекту учителя погрузились в анализ данных и машинное обучение

С 6 по 10 октября факультет компьютерных наук (ФКН) Высшей школы экономики организовал первую Школу по искусственному интеллекту для учителей информатики и математики . Ее участниками стали 72 педагога из разных регионов России. Обучение по трем направлениям проходило в течение пяти дней в университетском учебном центре «Вороново».

В МИЭМ ВШЭ будет создан Центр коллективного пользования «Компонент»

Центр коллективного пользования (ЦКП) станет единой экспериментальной и сервисной площадкой, которая обеспечит полный технологический цикл работы с электронной компонентной базой (ЭКБ), от измерений и испытаний до построения верифицированных моделей для систем автоматизированного проектирования (САПР). Проект МИЭМ ВШЭ по созданию «Компонента» вошел в число победителей конкурса Министерства науки и высшего образования РФ в рамках программы создания и развития центра коллективного пользования научным и технологическим оборудованием по приоритетным направлениям научно-технологического развития.

iFORA на «Цифровых днях Иннополиса»: Вышка представила ИИ-решение для сферы науки, технологий и инноваций

Высшая школа экономики стала участником форума «Цифровые дни Иннополиса», который 8–9 октября прошел в Университете Иннополис. На стенде вице-премьеру Дмитрию Чернышенко было представлено ИИ-решение для сферы науки, технологий и инноваций, созданное в рамках программы Центра искусственного интеллекта НИУ ВШЭ. Кроме того, директор Центра стратегической аналитики и больших данных ИСИЭЗ НИУ ВШЭ Константин Вишневский принял участие в стратегической сессии «ИИ в науке» и провел сессию о цифровых сервисах для коммерциализации научных разработок.

ИИ будет предсказывать поломки промышленного оборудования до аварии

Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ представил мультиагентный программно-аппаратный комплекс, который анализирует электрические параметры промышленного оборудования и помогает заранее выявлять признаки неисправностей. Разработка призвана перевести техническое обслуживание от ремонта после отказа к прогнозированию состояния оборудования и планированию работ до возникновения аварийной ситуации. Система была представлена в рамках IV профессиональной конференции для ИТ и инженерного cообщества в нефтегазовой отрасли.

Команда ВШЭ победила в технологическом конкурсе «Автономный поиск» для отряда «ЛизаАлерт»

Навигационная система, разработанная специалистами Лаборатории интеллектуальных беспилотных систем (ЛИБС) МИЭМ ВШЭ, предназначена для поиска людей и позволяет беспилотному аппарату автономно выполнять маршрутные задания без спутниковой навигации. Уникальность конкурса «Автономный поиск» — в комплексной проверке реально работающих технологий. Из 50 поданных заявок до квалификации допустили 15, в финал вышли четыре команды.

МТС и MAGNIT TECH стали индустриальными партнерами ФКН ВШЭ в рамках проекта «Топ-ИИ» Минцифры

Цель партнерства — объединить фундаментальную академическую базу факультета с актуальными задачами бизнеса. Благодаря проекту «Топ-ИИ» при поддержке гранта Минцифры России (при участии АНО «Аналитический центр при Правительстве Российской Федерации») и прямому участию лидеров индустрии студенты ФКН уже во время учебы включаются в разработку передовых технологий и выходят на рынок готовыми специалистами высокой квалификации по ключевым направлениям: генеративный искусственный интеллект, высоконагруженная инфраструктура, инженерия данных и машинное обучение в ритейле.