Нейрофизиология для чайников. Лечение неполных травм при инсультах, ДЦП, рассеянном склерозе, спинальных травмах. Теория делинизации - Илья Николаевич Вишератин
ASIA также делит на полные и неполные травмы. Но тут такое чувство, что корректных определений полных и неполных травм они не достигли, ибо понимания амплитудности движения они не получили и представляют систему мотонейронов не как механизм амплитудности, но как массу нейронов, что просто посылает импульс: сильнее импульс – сильнее сокращение. По итогу это крайне неверно с позиций бодибилдинга. Отсюда же и определение, что они не получили, полных травм – когда нейросеть, что иннервирует фрагмент амплитуды, отмирает; и травм неполных – когда нейросеть была повреждена, но выжила и всё ещё способна к нейрогенезу. Отсюда же и непонимание, что многие глубокие мышечные контрактуры – на самом деле частично плегии и частично травмы полные, ибо иннервация мышцы пробита, фрагмента иннервации просто нет. Что интересно, ASIA также предполагает возможность существования зон презервации, мест, где функции ниже уровня травмы частично сохранены.
Таблицу, которая заполняется и по ней вычисляется общий финальный счёт пациента по моторным и чувствительным функциям, вы всегда можете найти в интернете, просто напишите ASIA в поисковике. Основа всей системы – это именно просчёт сохранившейся иннервации и, как следствие, прогнозирование возможности восстановления пациента (смотри рисунок).
Тесты ASIA, для более полного понимания локализации травмы, проводятся как минимум два раза. Первый раз – после того, как состояние пациента станет достаточно стабильным. Во второй же раз их делают после того, как пройдёт один год с момента, как пациент получил травму. Делается это потому, что очень часто пациенты будут сталкиваться с различными формами спинального шока, который держится до одного года. Спинальный шок не даст нейросетям полноценно работать, как следствие, корректно иннервацию просчитать будет невозможно.
3.12. Ошибки классического просчёта гейта
Современная модель движения на двух конечностях, описанная в литературе по лечению травм церебральных и спинальных, на самом деле крайне неправильная. Всё дело именно в том, что вся нагрузка при просчёте баланса ложится именно на поясницу, таз и приводящие/отводящие мышцы. Именно мышцы, не скелет, и не суставы, но именно мышцы. Мышцы в прямом смысле этого слова принимают конкретную позу через механизмы амплитудности и кортикоспинального контроллера, вытягивая за собой скелет и смещая его в конкретную, правильную в данный момент позу.
Классическая модель цикла походки.
И, в общем-то, данная классическая, модель даже чуть-чуть не раскрывает фазы движения поясницы, таза и приводящих/отводящих мышц бедра, что является крайне грубой ошибкой.
Отсюда же и начинается всё веселье. Сами по себе механизмы иннервации через мотонейроны можно крайне легко сломать, ибо эти самые мотонейроны имеют колоссальные размеры и их нейрогенез, даже если и существует, крайне ограничен. Не выйдет нарастить полутораметровые мотонейроны в случае их обширной смерти. В нашей ЦНС просто нет такого механизма.
То же самое справедливо и в случае обширных полных травм путей пирамидальных. Да, безусловно, их пластика ещё в какой-то степени передана, и действительно можно в случае травм неполных добиться каких-то успехов в реабилитации. Но! Это не значит, что пирамидальные пути можно целиком и полностью отрастить самостоятельно. Механизм как таковой опять отсутствует.
По сути, когда дело касается нас как вида, мы очень серьёзно иннервированы именно в бёдрах, тазе и пояснице, и дело даже не только в одних мотонейронах, но и в путях кортикоспинальных. Отсюда же и вывод: чаще всего при травмах неполных, травмах, при которых иннервация всё ещё частично сохраняется, наиболее часто будет повреждена иннервация как моторная, так и пирамидальная именно таза, бёдер и поясницы. И именно отсюда и начинает возникать дефект с накапливающейся демиелинизацией в этих функциях, что впоследствии и приведёт к тяжёлым дефектам потери равновесия и обширным мышечным контрактурам в этих регионах. Контроллер в них слишком широкий, не выйдет описать всю его функцию банальной строчкой «встань и иди, если хочешь», чтобы нейросетевой дарвинизм и процессы ремиелинизации протекали более быстро. Механизм так не работает. Пациент, с точки зрения современных взглядов на нейрофизиологию и процессы параллелизации, должен быть обучен быть достаточно широким, ибо это и есть тот единственный шанс лечения травм неполных, что сейчас он имеет.
3.13. Расчёт баланса и просчёт иннервации с точки зрения data science и deep machine learning
Ниже ещё немного понимания того, что происходит в путях кортикоспинальных и каким образом компенсация на пространство со стороны ПДС работает. В этот раз я взял простые модельки из машинного зрения. Список самой простой литературы и инструкции по установке и запуску простых моделей можно найти в интернете.
Одним из наиболее важных элементов глубокого машинного обучения является – отгадайте что? Является изначально хороший dataset, на котором нейронку и будут обучать. Качественный dataset – это уже более чем половина решения задачи по обучению нейронки. И вот тут один крайне важный и забавный концепт всего этого лечения травм неполных нижних конечностей. Если те вещи, что мы ищем для того, чтобы пациент более полноценно восстановился во всех возможных плоскостях движения, есть процесс гиперплазии и гипертрофии в мышцах (вы ведь помните, что это два фундаментальных процесса роста и функционирования мышцы), то почему, черт побери, наша медицина, что западная, что российская, использует такие хреновые датасеты? Почему она не использует опыт, что уже копился тысячелетиями и что выразился в двух крайне прямых направлениях спорта – бодибилдинге и сумо?
То есть да, безусловно, если у пациента полная травма и плегии, то шанса у него нет. Но блин, на нашей планете сейчас живёт громадное количество людей, чья двигательная система может быть значительно укреплена за счёт уже текущих знаний и что не понимают те проблемы, с которыми сталкивается ЦНС после травмы.
Сильно сложные модельки рассматривать не стану, потому что эта книга не о том, да и сами идеи многоуровневых многослойных нейросетей разного типа крайне непросты. В целом я крайне рекомендую вам, дорогой читатель, прочитать хоть пару книг на тему data science и deep machine learning.
Итак. Первым делом я хочу познакомить вас с kaggle.com. Это довольно интересный и глубокий проект касательно нейросетей и различного рода датасетов. На нём частенько проводятся соревнования и разыгрываются довольно приличные деньги.
На кагле можно прямо в поисковик вбивать название сеток, датасетов или интересующих элементов и смотреть решения схожих задач, либо же даже собирать из доступных там датасетов свой.
За примером далеко ходить не станем и выберем простенькую сетку, что могла бы, скажем, различать на фотографии позы из йоги и делала бы их классификацию. Набираем в поисковике кагла yoga poses – и вуаля, большое количество самых разнообразных датасетов и код, что без особых усилий можно копернуть да потестить.
На картинке ниже – работа Ekaterina Dranitsyna, найти её можно по ссылке вот тут: https://www.kaggle.com/code/ekaterinadranitsyna/yoga-poses. Я намеренно не буду глубоко рассматривать тут модельки, ибо, во-первых, я далеко не математик и суждения мои поверхностны, и во-вторых, я не желаю нарушать ничьи авторские права.
Копируем код, тащим его в гугл колаб – и можно экспериментировать с настройками сетки сколько угодно долго. Единственное, что запуск просчёта весов и процедура обучения нейронки – процесс крайне ресурсозатратный, и на бюджете кроме как простые сетки пощупать не выйдет.
Ещё один пример. В одно время мне в руки попала книга по FastAI. Книга очень забавная, и, насколько я могу судить, смысл именно этого фреймворка заключается в том, чтобы дать конечному пользователю возможность простой и быстрой настройки уже предобученной нейронной сети, её нескольких
