информационный портал по вопросам биомедицинской инженерии

Сейчас на сайте 0 пользователей и 1 гость.

Сообщество LabData

Вход в систему

аватар: Афонина Любовь Геннадьевна

Афонина Л.Г.  Ст.Гр.БМИм-109

По материалам Е.В. Асланяна, НИИ нейрокибернетики им. А.Б.Когана ЮФУ.

 

В последнее время существенно возрос интерес ученых к исследованию двигательной активности. Это вызвано необходимостью поиска ЭЭГ-коррелятов движений для создания BCI-систем, обеспечивающих прямую связь мозга человека с внешними устройствами на основе анализа его электрической активности [3, 6]. Подобные устройства предназначены, в первую очередь, для людей, утративших, в силу болезни или травмы, способность общаться с внешним миром, но обладающих сохранным интеллектом. В большинстве случаев исследования в этой области ограничивались анализом динамики традиционных мю- и бета-ритмов сенсомоторной коры. Кроме того, данные, полученные разными авторами, достаточно противоречивыми. Между тем, в литературе все чаще встречаются упоминания о том, что традиционный частотный ЭЭГ-диапазон (от 1 до 30 Гц) отражает динамику неспецифических процессов, направленных на формирование того или иного функционального состояния мозга, тогда как реализация тонких специфических информационных процессов осуществляется на более высоких (гамма) частотах [1, 2, 4, 5]. Целью данного исследования было выявление пространственно-временных закономерностей высокочастотной составляющей ЭЭГ, связанных с процессами организации двигательных актов или их мысленных представлений.

Методика

В обследовании принимали участие 8 человек (средний возраст 23,5 года). В процессе работы обследуемые выполняли 3 типа движений отдельно левой (ЛР) и правой (ПР) руками: поднять руку вверх (движение в вертикальной плоскости), сдвинуть руку вбок (движение в горизонтальной плоскости), сжать руку в кулак. Каждому участнику надлежало либо реально выполнять соответствующие движения, либо мысленно представлять себе их выполнение. Сигналом к началу работы служили слайды, предъявляемые на экран монитора, расположенного на расстоянии 1 м от глаз обследуемого. В качестве стимулов использовались стрелки, указывающие направление движения, и круг, указывающий на необходимость сжать кулак. Стимулы были 2 цветов: черные (для реального выполнения движения) и серые (для их мысленного представления). Расположение стимула на экране (справа или слева от центра экрана) указывало на руку, которой должно выполнятся движение. Таким образом, использовали 12 стимулов. Все они предъявлялись в случайной последовательности, с равной вероятностью. Длительность предъявления каждого стимула составляла 2 секунды, межстимульный интервал колебался в пределах от 4 до 7 секунд. ЭЭГ регистрировали от 14 областей коры (F3, F4, F7, F8, С3, С4, Т3, Т4, Т5, Т6, Р3,Р4, О1, О2 по системе 10.20). Дополнительно регистрировали окулограмму и 2 миографических сигнала, соответственно от мышц правой и левой руки. Запись производилась монополярно, полоса пропускания составляла от 1 доГц, частота дискретизации 500 Гц, для удаления сетевой наводки использовали режекторный фильтр 50 Гц. Для дальнейшего анализа отбирались не содержащие артефактов куски записи ЭЭГ длительностью 1024 мс (512 отсчетов), соответствующие каждому из предлагаемых видов деятельности (сразу после метки предъявления стимула) и фону (непосредственно предшествующему стимулам). По выделенным эпохами рассчитывались амплитудные спектры (СпА) для 2 частотных диапазонов: гамма-1 (31.45 Гц) и гамма-2 (55.70 Гц).

Статистический анализ полученных данных осуществлялся с использованием многофакторного дисперсионного анализа ANOVA/MANOVA, реализованного в стандартном пакете прикладных программ Statistica 5. При р<0,05 различия считали достоверными, при 0,05<р<0,08 –констатировали наличие жесткого тренда. Процент изменений параметра нормировался относительно первого состояния в паре.

 

Полученные результаты и их обсуждение

Прежде всего, следует отметить, что в процессе работы обследуемые выполняли двигательные реакции руками, которые регистрировались в виде миограммы по 2 служебным каналам. Между ЭЭГ-каналами и миографическими каналами рассчитывался КК. Корреляционный анализ показал, что величина КК не превышала +0,4 (а в 87% случаев не достигала даже величины +0,2) ни для одного из анализируемых состояний. Значения КК при выполнении двигательных актов как состоянии оперативного покоя (в фоне) или при мысленных движениях (когда мышечных сокращений не было). Это позволяет утверждать, что изменения СпА гамма- (особенно гамма-2-)диапазона частот имеют мозговое происхождение и не связаны и миографическими артефактами. Дисперсионный анализ показал, что по сравнению с фоном (Ф), который рассматривался как состояние оперативного покоя, в целом и при реальных движениях(Д), и при их мысленном представлении (МД) наблюдался рост СпА гамма-частот в нижневисочных (Т5), теменных (Р3, Р4) и затылочных (О1) областях коры. Он был в большей степени выражен в отведениях левого полушария и затрагивал преимущественно гамма-1-диапазон частот(Рис. 1). При этом мысленное представление движений вызывало несколько более выраженный рост СпА, чем их реальное выполнение, однако эта разница видна только по сравнению с фоном. При сравнении Д и МД между собой достоверных различий в СпА гамма-частот не наблюдалось.


Зарегистрированный нами рост СпА гамма-диапазонов, на наш взгляд, подтверждает точку зрения о том, что тонкие специфические информационные процессы реализуются на частотах, превышающих основной ЭЭГ-диапазон. Участники обследования представляли собой группу лиц, не обладавших навыками

выполнения идеомоторных актов, как, например, некоторые спортсмены или люди, практикующие медитативные тренинги. Поэтому факт, что в ситуации МД наблюдались несколько бoльшие изменения гамма-частот может указывать на то, что для неадаптированных обследуемых мысленное представление движения являлось более сложной задачей, чем его реальное выполнение. Более детальный анализ, проведенный с учётом характера выполняемых движений, показал (Рис. 2), что при реальном выполнении движений направление самого движения практически не отражалось в параметрах гамма-полосы частот.

Реальное выполнение движения (по сравнению с Ф) сопровождалось ростом СпА гамма-1- и гамма-2-полос преимущественно в теменно-затылочных областях контрлатерального работающей руке полушария и некоторым снижением СпА в передних (лобных и центральных) областях коры (кроме ПР к). На наш взгляд, наблюдаемая ситуация может быть связана с тем, что используемые в эксперименте

движения были очень простыми и выполнялись автоматически при минимальном зрительном контроле, отражением которого служит рост СпА в теменно-затылочных областях. Снижение СпА гамма-частот в передних областях коры, традиционно связываемых с функциями планирования и организации поведения, может указывать на их функциональное выключение (при автоматизме корковая организация движения не нужна). В состоянии МД наибольшие изменения СпА гамма-частот наблюдались при мысленном представлении движения в вертикальной (ПР в/н, ЛР в/н), а минимальные – при представлении движений в горизонтальной (ПР б, ЛР б) плоскости. В отличие от гамма-1-диапазона, где регистрировались симметричные изменения СпА, в гамма-2-полосе частот видна четкая межполушарная асимметрия.

Можно предположить, что мысленное воспроизведение движения в вертикальной плоскости являлось для обследуемых наиболее сложной задачей, поскольку требовало формирования четкого трехмерного образ. При сравнении между собой реальных движений и их мысленных аналогов оказалось, что в гамма-полосе выявляется крайне мало достоверных различий и все они связаны с работой правой рукой (ПР в/н и ПР б).

Выводы

1. Наблюдаемые в исследовании изменения выраженности гамма-полосы частот имеют мозговое происхождение и не являются двигательным артефактами.

2. При реализации двигательных актов и при их мысленном представлении (по сравнению с предшествующим фоном) в ЭЭГ наблюдается рост выраженности гамма-1- и гамма-2-диапазонов частот в основном в нижневисочных, теменных и затылочных областях коры на фоне её снижения в лобных и центральных областях коры.

 

Литература

1. Думенко В.Н. Высокочастотные компоненты ЭЭГ и инструментальное обучение. М.:Наука, 2006. 151 С.

2. Кирой В.Н., Белова Е.И. Механизмы формирования и роль осцилляторной активности нейронных популяций в системной деятельности мозга // Журнал высшей нервной деятельности, 2000. Т. 50. № 2. С. 179-191.

3. Dobkin B.H. Brain–computer interface technology as a tool to augment plasticity and outcomes for

neurological rehabilitation// J Physiology 2007. V. 579, № 3. P. 637-642.

4. Marshall L. et al. Event-related gamma band activity during passive and active oddball tasks // Neuroreport,

1996, V. 7. P. 1517-1520.

5. Pfurtscheller G., Neuper C. Simultaneous EEG 10 Hz desynchronization and 40 Hz synchronization during

finger movements // Neuroreport. 1992. V. 3. № 12. P. 1057-1060.

6. Wolpaw J.R., Birbaumer N., McFarland D.J., Pfurtscheller G., Vaughan T.M. Brain-computer interfaces for communication and control // Clin. Neurophysiol., 2002. V. 113, № 6. P. 767–791.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Комментарии