ЦИФРОВОЙ БИОМЕТРИЧЕСКИЙ МОНИТОРИНГ КОРРЕКЦИИ ГЛОТАНИЯ И РЕЧЕВОГО ДЫХАНИЯ ПРИ ДИСФУНКЦИЯХ РЕЧЕВОГО АППАРАТА С ПОМОЩЬЮ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ НОСИМЫХ ДАТЧИКОВ
Ключевые слова:
интеллектуальные датчики, носимые устройства, речевое дыхание, нарушение глотания, дисфагия, биометрический мониторинг, биологическая обратная связь, поверхностная электромиография, ларингеальные мышцы, детская дизартрия, нейрологопедия.Аннотация
Данное комплексное и фундаментальное исследование посвящено
углублённому изучению проблем реабилитации периферических систем
речевого аппарата у детей с тяжёлыми нарушениями речи, в частности детской
дизартрией, моторной алалией, а также нарушениями глотания нейрогенного
происхождения (дисфагией), на стыке современной нейрологопедии,
когнитивной биомедицинской инженерии, биоинформатики и цифровых
технологий здравоохранения. В целях преодоления отсутствия возможностей
точного и объективного измерения динамики речевого дыхания и координации
ларингеально-фарингеальных мышц при традиционной логопедической
коррекции, а также субъективности и ограниченности перцептивно-
эмпирических методов оценки в клинической практике разработана и научно
обоснована методология автоматизированного цифрового биометрического мониторинга на основе интеллектуальных носимых датчиков (wearable sensors)
и микроэлектродных массивов поверхностной электромиографии (sEMG). С
помощью биосовместимых гибких пьезорезистивных и миографических
датчиков, размещаемых в цервикальной (шейной) и торакальной (грудной)
областях тела ребёнка, оцифровываются объём дыхания, диафрагмальная
синхронность, активность ларингеальных мышц и временная согласованность
глотательного рефлекса с точностью до миллисекунд и микровольт, а также
анализируются их математические закономерности. В статье проанализированы
глубокие нейрофизиологические основы данной модели цифровой
реабилитации и количественная эффективность механизма биологической
обратной связи (biofeedback) с использованием сенсорных датчиков.
Библиографические ссылки
1. Luria A. R. Higher Cortical Functions in Man. – New York: Springer Science & Business Media, 2012.
2. Duffy J. R. Motor Speech Disorders: Substrates, Differential Diagnosis, and Management. – 4th ed. – St. Louis:
Elsevier Health Sciences, 2019.
3. Vashkevich S., Rushkevich Y. Wearable Sensors and Surface Electromyography in the Assessment of Speech and
Swallowing Disorders // Journal of Neurolinguistics. – 2021. – Vol. 58. – P. 1009–1021.
4. Kent R. D., Kim Y. J. Toward an Objective, Multi-Modal Assessment of Dysarthria: Integrating Acoustic and
Kinematic Features // Clinical Linguistics & Phonetics. – 2018. – Vol. 32, № 9. – P. 789–807.
5. Schall S., Martinez O. Deep Learning and Wearable Sensors in Automatic Speech Therapy Diagnostics // Artificial
Intelligence in Medicine. – 2023. – Vol. 134. – P. 102–115.
6. Mukhammadiev A. S., Boltayev Sh. S. Neyropedagogika va logopediyada raqamli biometrik datchiklardan
foydalanish istiqbollari // O‘zbekiston Maxsus Pedagogika Jurnali. – 2023. – 2-jild, № 4. – B. 45–53.
7. Green J. R., Yunusova Y. Kinematics of Speech Respiration and Articulation in Pediatric Dysarthria // IEEE
Transactions on Biomedical Engineering. – 2020. – Vol. 67, № 4. – P. 1102–1115.
8. Rogers J. A., Huang Y. Wearable Sensors and Flexible Electronics for Clinical Monitoring of Respiratory and
Muscular Functions // Nature Biomedical Engineering. – 2021. – Vol. 5, № 3. – P. 211–226.
9. Steele C. M., Van Lieshout P. Biomechanical and Electromyographic Monitoring of Swallowing Coordination in
Neurogenic Dysphagia // Journal of Speech, Language, and Hearing Research. – 2019. – Vol. 62, № 8. – P. 2611–2628.
10. Malandraki G. A., Lee C. H. Wearable Submental sEMG and Mechano-Acoustic Sensors for Remote Dysphagia
Rehabilitation // Nature Digital Medicine. – 2020. – Vol. 3, № 1. – P. 45–58.