[ 1
На правах рукописи
БАЗАНОВА ОЛЬГА МИХАЙЛОВНА
ИНДИВИДУАЛЬНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ
АЛЬФА-АКТИВНОСТИ И
СЕНСОМОТОРНАЯ ИНТЕГРАЦИЯ
Специальность 19.00.02 - психофизиология
АВТОРЕФЕРАТ
диссертации на соискание ученой степени доктора биологических наук
Новосибирск – 2009 2
Работа выполнена в Государственном учреждении Научно-исследовательском институте молекулярной биологии и биофизики СО РАМН Научные консультанты:
академик РАМН, доктор биологических наук, профессор Штарк Марк Борисович, академик РАМН, доктор медицинских наук, профессор Афтанас Любомир Иванович.
Официальные оппоненты:
доктор биологических наук, профессор (Московский государственный университет им. М.В.Ломоносова) Каплан Александр Яковлевич доктор биологических наук (Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии Российской Академии Наук) Иваницкий Георгий Алексеевич доктор биологических наук, профессор (Новосибирский государственный педагогический университет) Леутин Виталий Петрович
Ведущая организация: Научно-исследовательский институт нормальной физиологии имени П.К. Анохина Российской академии медицинских наук
Защита состоится «» _ 2009 года в 10 часов на заседании диссертационного совета Д 001.014.01 при ГУ НИИ физиологии Сибирского отделения РАМН (630117, г. Новосибирск, ул. Тимакова, 4)
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГУ НИИ физиологии СО РАМН.
Автореферат диссертации разослан «»_2008 года
Ученый секретарь диссертационного совета кандидат биологических наук, Бузуева И.И 1. ВВЕДЕНИЕ 1.1. Актуальность проблемы.
Начиная с работ Н. А. Берштейна и П. К. Анохина многими исследователями было показано, что в основе сенсомоторной интеграции лежит функциональная консолидация процессов планирования, принятия решения и выполнения действия [Бернштейн 1966]. Предполагается, что альфа-осцилляции ЭЭГ отражают ритмические колебаний возбудимости этих главных элементов и их взаимодействие [Бернштейн, 1966; Floel et al, 2004; Birbaumer & Cohen 2007; Кlimesh et al, 2007]. При этом была установлена реципрокная взаимосвязь между показателями мышечного тонуса и мощностью альфа-ритма ЭЭГ [Lundberg et al., 2002; Lotze et al., 2003, Hummel et al., 2004; Harmon-Jones, 2006; Ng et al., 2008]. На основании этого феномена разработана технология альфа-стимулирующего тренинга нейробиоуправления, предполагающего, что произвольное увеличение альфамощности ЭЭГ сопровождается реципрокным снижением мышечного тонуса [Schwarz & Andrasik 2003]. Эффективность технологии нейробиоуправления зависит от обоснованности выбора индивидуального параметра ЭЭГ в качестве сигнала обратной связи [Monastra et al. 2003].
Со времени открытия Г. Бергером доминирующего ритма ЭЭГ накоплено такое количество сведений о функциональной значимости характеристик альфаритма, что изначальное суждение об активности альфа-осцилляций только по величине его амплитуды в неком стандартном диапазоне во многом не соответствует описанным функциям [Klimesh et al., 2007; Thatcher et al., 2008]. Более того, не ясно, какие именно количественные признаки ЭЭГ характеризуют увеличение или снижение альфа-активности - рост или снижение амплитуды, учащение или снижение частоты, синхронность или десинхронизация фаз колебаний.
Согласно результатам многочисленных исследований альфа-ритма ЭЭГ, можно утверждать, что альфа-активность определяется, как минимум, тремя характеристиками: (1) частотой доминирующего ритма ЭЭГ, (2) реакцией снижения амплитуды на открывание глаз и (3) веретенообразностью колебаний [Ливанов 1964;
Nunez et al., 2001, Thatcher et al., 2008].
Предположительно, показатель частоты доминирующего (максимального) пика ЭЭГ отражает единый агрегированный ресурс генерации альфа-активности и варьирует в соответствии с запросами конкретного когнитивного задания [MartnezMontes et al., 2004; Hooper, 2005]. При среднем значении около 10 Гц, частота максимального пика может варьировать на индивидуальном уровне в диапазоне от до 13 Гц [Klimesh et al 1997; Jausovec&Jausovec 2000]. Установлена зависимость частоты максимального пика альфа-ритма от возраста [Clarke et al., 2004], характера психофармакологического воздействия [Foulds et al, 1994; Tops et al, 2006], выраженности процессов утомления [Kamijo et al, 2004], успешности выполнения когнитивных [Klimesh 1993-2007; Doppelmayr 1998; Halnsmayr 2007] и психомоторных заданий [Hummel et al., 2005]. Наконец, этот показатель является индикатором индивидуально-типологических различий [Angelakis et al., 2004; Nunez, 2001; Anokhin et al, 2006; Geffen & Martin 2006; Thatcher et al., 2008]. Таким образом, частота максимального пика альфа-ритма ЭЭГ является информативным предиктором эффективности когнитивной и психомоторной деятельности, а его вариабельность отражает изменения в кортикально-таламических взаимодействиях [Pfurtscheller & Lopes de Silva,1999; Ng & Raveendran, 2008]. Более того, существуют предположения, что частота максимального пика альфа-осцилляций является “якорем”, отправной точкой установления частотного паттерна ЭЭГ [Klimesh et al 1997]. Однако до настоящего времени определение частотных диапазонов проводится согласно договоренностям и стандартам [Kaiser, 2001; Thatcher et al., 2008], не учитывающим индивидуальные проявления второй феноменологической характеристики альфа-активности - реакции снижения амплитуды в ответ на сенсорную стимуляцию, прежде всего, зрительной системы. Между тем, в недавних пионерских исследованиях в условиях сочетанной регистрации ЭЭГ и ф-МРТ убедительно показано, что эпизоды спонтанного снижения альфа-мощности ЭЭГ в состоянии физиологического покоя ассоциируются с усилением мозговой активности [Laufs et al., 2003; Barry et al., 2007]. Авторы предполагают, что картина мозговой активации во время снижения альфа-мощности зависит от общего уровня мозговой активности, наблюдаемой в более широком (не только в стандартном “альфа”) спектральном диапазоне ЭЭГ [Laufs et al 2003b, 2006; Barry et al 2007]. Из этого следует, что индивидуальная ширина диапазона частот, в котором проявляется альфа-активность, также может варьировать в зависимости от уровня мозговой активации. Таким образом, ширина диапазона, в котором отмечается десинхронизация, глубина и длительность снижения мощности могут служить индивидуальными показателями альфа-активности.
Наконец, третьей важнейшей особенностью альфа-ритма является его веретенообразность или его высокая фазическая изменчивость (сегментная структурированность) [Creutzfeldt 1985; Каплан и др., 2002, 2003;], отражающая динамику ансамблевой организации корковой нейронной активности. Средняя амплитуда альфа-ритма в сегменте (веретене) и его длительность отражают объем и “время жизни” нейронного ансамбля, амплитудная вариативность – вариабельность частотных генераторов в рамках ансамбля, а крутизна межсегментных переходов – скорость формирования или распада соответствующих ансамблей [Каплан и др.
2002].
Таким образом, рассмотренные выше показатели альфа-активности ЭЭГ, определяемые индивидуально как в состоянии физиологического покоя (частота максимального спектрального пика альфа-активности, фазическая изменчивость микроструктуры альфа-ритма), так и в ответ на стандартизованную сенсорную пробу зрительной стимуляции (индивидуальная ширина диапазона альфа-активности, глубина и длительность десинхронизации в этом диапазоне), характеризуют степень активируемости коры, а также гибкость и пластичность нейрональных осцилляторов.
Тем самым, данные показатели могут предсказывать эффективность процессов сенсомоторной интеграции.
Несмотря на хорошо изученную зависимость эффективности психомоторной деятельности от возраста [Bosman 1999; Фарбер и др., 2006; Lightfoot 2008], гендерной принадлежности [Verotti et al. 2007; Morris et al, 2008, Lightfoot 2008] и нейрогуморального статуса [Hassler 1992; Kasamatsu et al., 2002; Herzog, 2007; Dreher et al., 2007, 841; Lightfoot 2008], роль альфа-активности в этой связи пока исследована недостаточно. В настоящее время показано, что частота максимального пика альфа-осцилляций [Строганова и др., 1998, 2005; Clark et al 2004], интенсивность процессов активации [Ларькина и Киренская 2005; Barry et al., 2007] и фазической изменчивости альфа-осцилляций [Pierce et al 2000; Nikulin & Brismar 2005; Alexander et al., 2007; Thatcher et al., 2008] зависят от возраста. Однако эти данные зачастую не соотносятся с половыми и нейрогуморальными особенности альфа-характеристик. Более того, имеющиеся в литературе сведения относительно гендерной и нейрогуморальной дифференциации альфа-активности достаточно противоречивы: одни авторы показывают наличие половых [Duffy et al., 1993; Hall 2003; Вольф и Разумникова 2004; Nikulin & Brismar 2005] и нейрогуморальных [Becker et al, 1982; Kaplan et al, 1996; Solis -Ortiz et al., 2002; 2004; Epperson et al 2007] различий амплитудных показателей альфа-активности, другие их не находят [Анохин, 1988; Solis-Ortiz et al., 1994; Brenner et al, 1995; Gntekin & Baar 2007].
Одним из подходов к преодолению этих противоречий может быть индивидуализация методов оценки альфа-осцилляций с учетом возрастных, половых и нейрогуморальных особенностей. Более того, индивидуализация протоколов нейробиоуправления, учитывающая в качестве сигнала обратной связи не стандартный, а индивидуальный уровень показателя альфа-активности, например, индивидуальной частоты альфа-пика [Angelakis et al., 2007] или мощности в индивидуальной альфа-2 полосе ЭЭГ [Hanslmayr et al., 2004], значительно повышает эффективность тренинга.
Цель исследования - выяснение закономерностей вариабельности индивидуальных характеристик альфа-активности электроэнцефалограммы человека в зависимости от гендерных, возрастных и нейрогуморальных факторов, роли этой активности в процессах сенсомоторной интеграции и её произвольной модификации при помощи технологии биоуправления.
Основные задачи исследования 1. Разработать метод определения индивидуальной реактивности альфа ритма электроэнцефалограммы по характеристикам ответа на сенсорную (зрительную) стимуляцию. Изучить взаимосвязь между выявленными в исследовании характеристиками альфа-веретен при сравнении групп с низкой и высокой альфачастотой.
Установить взаимосвязь между индивидуальными характеристиками альфа-активности электроэнцефалограммы, психофизиологическими показателями дифференциальной чувствительности, невербальной креативности и особенностей темперамента в группах с высокой и низкой альфа-частотой.
Исследовать влияние факторов возраста, пола и нейрогуморального электроэнцефалограммы в группах с высокой и низкой альфа-частотой.
Определить связь индивидуальных характеристик альфа-активности электроэнцефалограммы с эффективностью сенсомоторной интеграции на примере профессиональной музыкально-исполнительской деятельности.
Изучить роль индивидуальных характеристик альфа-активности в обучении музыкально-исполнительскому мастерству лиц с разной альфа - частотой.
Разработать протокол биоуправления, направленного на обучение и повышение эффективности музыкально-исполнительской деятельности.
Научная новизна Впервые, на основе разработанного метода идентификации электроэнцефалографических признаков, характеризующих феноменологическое свойство альфа-активности – реактивность на зрительную стимуляцию, была показана зависимость этого показателя от индивидуальной частоты максимального альфа-пика и его взаимосвязь с сегментными характеристиками альфа-веретена.
Впервые установлено, что индивидуальные показатели частоты максимального альфа-пика и длительности альфа-веретена могут рассматриваться в качестве индивидуально-типологических маркеров эргичности и продуктивности интеллектуальных процессов и уровня самоактуализации в психомоторной деятельности, а показатели индивидуальной ширины альфа – диапазона и вариабельности амплитуды в качестве маркеров пластичности и эффективности обучения.
Впервые изучена возрастная, половая и нейрогуморальная дифференциация индивидуальных характеристик альфа-активности в зависимости от альфа-частоты.
Впервые показано, что высокому уровню мастерства в музыкальноисполнительской деятельности соответствует увеличение уровня индивидуальных показателей альфа-активности: частоты альфа-пика, глубины и стабильности десинхронизации, ширины альфа-частотного диапазона, вариабельности амплитуды и длительности альфа-веретена.
Впервые разработана и изучена модель обучения музыкантов-исполнителей с использованием биоуправления, направленного одновременно на увеличение мощности в индивидуальном высокочастотном альфа-диапазоне и снижение тонического напряжения мышц, не участвующих в исполнительском движении.
Впервые показана большая эффективность тренинга сенсомоторной интеграции с помощью биоуправления в обучении музыкально-исполнительской деятельности для студентов с низкой, чем высокой частотой альфа-пика.
Научно-практическая ценность работы Теоретическое значение работы состоит в расширении знаний о связи нейрофизиологических маркеров сенсомоторной интеграции со стратегией обучения в музыкально-исполнительской деятельности. Полученные данные подтверждают, конкретизируют и обогащают положения теорий физиологии движений Н.А.Бернштейна, частотно-рефрактерного механизма альфа-активности М.Н.Ливанова, периодизации торможения В. Климеша, индивидуальнотипологической вариативности Б.М.Теплова и В.Д. Небылицина.
Оригинальные результаты, полученные при использовании новой технологии биоуправления, ещё раз подтверждают гипотезу Н.А.Бернштейна о роли сенсомоторной интеграции в оптимизации психофизиологических функций и позволяют рассматривать произвольную модификацию параметров сенсомоторной интеграции с помощью биоуправления, как фактор, способствующий достижению пика формы в музыкально-исполнительской деятельности.
Проведенное исследование индивидуальной вариабельности характеристик альфа-активности в зависимости от возраста, пола и нейрогуморального статуса позволило не только установить роль альфа-активности в механизмах формирования психомоторного поведения, но и повысило эффективность технологии нейробиоуправления, направленного на обучение музыкально-исполнительской деятельности.
Результаты исследования могут быть использованы в практической психолого-педагогической работе при обучении и коррекции нарушений психомоторной деятельности.
Выводы, сделанные на основании полученных результатов, рекомендованы нейробиоуправления», так как они вскрывают конкретные механизмы формирования стратегии обучения и терапии, проводимой с помощью технологии биоуправления.
Апробация работы Основные результаты работы были доложены и обсуждены на следующих научных конференциях и съездах: 5-ая Международная конференция «Одаренность интеллектуальная и творческая. Концепции, проблемы, перспективы», 14-20 мая 2001 г., Варшава; IV - VI Cъезды физиологов Сибири, 2 – 4 июля 2002 г., Новосибирск, и 27-29 июня 2005 г. Томск, 25-27 июня, 2008, г Барнаул; XIX и ХХ съезды физиологического общества им. И.П.Павлова Екатеринбург, 2004 и Москва, 2007; 7th Multidisciplinary Conference Stress and Behavior Moscow, Russia. 26- February 2003; 3rd Conference “Understanding and creating music” Dipartimento di Matematica Seconda Universit degli Studi di Napoli, 11-15 Dec. 2003; Conference “The Neurosciences and Music – II: From perception to performance”, Leipzig 05-08. May 2005, conference ICANNGA - 7th International Conference on Adaptive and Natural Computing Algorithms 2005; Coimbra, Portugal, 9th psychophysiological congress “Brain and Behavior” 16-21 Nov.2005, Thessaloniki, Greece; Inaugural Conference of Society of Applied Neuroscience, 14-19th Sept. 2006, Swansea, UK; COST B27 group meeting 11th Oct.,2007, Goettingen, Germany; 2d Conference of Society of Applied Neuroscience, 7-11th May 2008, Seville, Spain; 14th World Congress of psychophysiology “The Olimpic of the brain”, Sept.8-13, 2008.
Публикации По теме диссертации опубликовано 89 работ. Из них 9 статей в рекомендуемых ВАК реферируемых журналах.
Объем и структура работы Диссертация состоит из введения, обзора литературы, описания материала и методов, собственных результатов и их обсуждения (5 глав), общего заключения, выводов и списка цитированной литературы (829 работ), изложена на 297 страницах машинописного текста, содержит 82 рисунка и -45- таблиц.
Основные положения работы, выносимые на защиту • Индикатор индивидуальной частоты максимального пика альфаактивности электроэнцефалограммы позволяет выделить индивидов с высокой (ВЧ) и низкой (НЧ) частотой альфа активности. Эти группы индивидов характеризуются различной реактивностью на зрительную стимуляцию и функциональной микроструктурой альфа-веретен.
• Индивидуально-типологические свойства темперамента и показатели творческой деятельности значимо ассоциируются с индивидуальными индикаторами альфа-активности - частотой максимального пика, глубиной и стабильностью реакции на зрительную стимуляцию, шириной диапазона, вариабельностью амплитуды и длительностью альфа-веретен.
• Факторы возраста, пола и фазы овариально-менструального цикла оказывают модулирующее влияние на индивидуальные показатели альфаактивности.
• Уровень музыкально-исполнительского мастерства положительно взаимосвязан с индивидуальной частотой максимального альфа-пика, стабильностью реакции альфа-десинхронизации, шириной альфа-диапазона, вариабельностью и длительностью альфа-веретена и выше у высокочастоных, чем низкочастотных студентов-музыкантов. Индикатором высокого уровня музыкальноисполнительского мастерства является повышение мощности ЭЭГ в индивидуальном альфа-диапазоне одновременное со снижением ЭМГ тонуса мышц, не участвующих в движении, во время исполнения музыки.
• Обучение музыкантов-исполнителей с использованием биоуправления, направленного одновременно на увеличение мощности в индивидуальном альфадиапазоне и снижение тонического напряжения мышц, не участвующих в исполнительском движении, является более эффективным, чем традиционная система обучения только для индивидуумов с низкой альфа-частотой.
2.1. Объект исследования Всего обследовано на добровольной основе 1574 здоровых испытуемых.
Программы исследования были утверждены этическими комитетами при ученых советах Магнитогорской и Новосибирской государственных консерваторий, а также Института молекулярной биологии и биофизики СО РАМН 2.2.. Социометрическое и психометрическое тестирование Социометрические оценки проводили с помощью разработанной автором специальной анкеты в соответствие с рекомендациями социо-психометрического тестирования музыкантов-исполнителей [Netemeyer, et al, 1995, 2003]. На основании ответов на вопросы этой анкеты испытуемые подразделялись на 2 основные группы:
“немузыканты” - лица, не имеющие опыта музыкально-исполнительской практики и «музыканты» - лица, получившие или получающие среднее и высшее музыкальное образование.
Экспертные оценки музыкальных способностей по соответствующим видам музыкальной деятельности: “техника”, “артикуляция”, “интонация”, “чувство ритма”, “музыкальность”, ”качество звука’ и “креативность” [Kraus 1983/84, Гвоздев,2003] давались экспертами из числа профессоров - консерваторий (3- человек) в процессе обычных прослушиваний. Эксперты не знали, является ли данный студент испытуемым и/или в каком эксперименте, на каком этапе он/она участвует. Категоризация оценок музыкальной деятельности соответствовала общепринятой на международных конкурсах и аттестационных прослушиваниях музыкантов исполнителей [Kraus 1983].
Тест невербальной креативности проводился в модификации тестов Гилфорда или Торренса. [Туник, 1998] В нашем исследовании мы использовали критерии, установленные Дж. Гилфордом: 1) «Беглость» (продуктивность) — определяется общим числом ответов; 2) «Гибкость» —характеризует способность к быстрому переключению и определяется числом классов (групп) данных ответов; 3) «Оригинальность» —характеризует необычность подхода к проблеме и определяется числом редко приводимых ответов [Guilford,1950].
Ситуативную и личностную тревожность оценивали с помощью тестов Спилбергера Ханина [Ханин, 1976] Уровень мотивационной компетенции или самоактуализации исполнительского действия определяли у музыкантов непосредственно перед исполнением музыки по тесту Райнберга [Rheinberg et al, 2003]. Формально-динамические свойства индивидуальности оценивали с помощью опросника В.М. Русалова [Русалов, 1997] 2.3. Психофизиологические тесты Оценка дифференциальной звуковой чувствительности проводилось согласно методам аудиометрического тестирования описанным А.Раковским [Rakowski 1961, 1996]. Исследование пространственного порога тактильного различения (тактильной дифференциальной чувствительности разделенных в пространстве раздражителей) было произведено методом Э. Вебера. [Веккер. 1959]. Исследование тонического напряжения мышц, не участвующих в игровом движении, проводилось с помощью метода электромиографии (ЭМГ)[Naito et al.,1998].
2.4.Электроэнцефалографическое исследование Регистрация электроэнцефалограммы проводилась с помощью компьютерного электроэнцефалографа “Мицар” (С.-Петербург). Для регистрации ЭЭГ был использован ипсилатеральный монтаж референтов для отведений F3, F4, C3, C4, P3, P4, O1, O2 согласно международной системе расположения электродов "10-20%". Электроэнцефалографический сигнал фильтровался в полосе пропускания 0.3-30 Гц при частоте дискретизации 250 Гц.
В анализ электроэнцефалографических данных включались свободные от артефактов фрагменты ЭЭГ длительностью 60 с (для фоновой ЭЭГ в условиях закрытых глаз) и 20 с для функциональных проб [Mocks, Jasser,1984]. Фрагменты ЭЭГ разделялись на эпохи по 4,096 с (2048 отсчетов АЦП) и подвергались быстрому преобразованию Фурье с использованием перекрывающегося окна Ханна. Выходные формы анализа формировались с помощью специализированной программы WinEEG (Мицар, Санкт-Петербург), Для анализа были заданы частотные диапазоны с шагом 0.27 Гц от 3 до 30 Гц.
Индивидуальная частота максимального пика альфа (ИЧМПА) определялась по стандартной методике [Angelakis et al 1999; Posthuma et al, 2001] в состоянии закрытых и открытых глаз.
Показатели реактивности на зрительную стимуляцию:
ИЧМПА (Гц) – изменение частоты максимального пика альфа по абсолютной величине рассчитывалось как |ИЧМПА_ЗГ – ИЧМПА_ОГ|, где ИЧМПА_ЗГ индивидуальная частота максимального пика альфа в состоянии закрытых, а ИЧМПА_ОГ – открытых глаз.
ИШДА (Гц) - индивидуальная ширина диапазона альфа-активности определялась как ширина частотного диапазона, в котором происходит снижение спектральной мощности ЭЭГ при открывании глаз более, чем на 20% и которая включает все частотные полосы, справа и слева от частоты максимального пика альфа-активности [Doppelmayer et al 1998; Kirshfeld,2004] ИГД (lоg %) индивидуальная глубина десинхронизации – логарифм процента снижения спектральной мощности [Alloway et al 1997; Shmelkina, 1999; Molle et al, 2002] в индивидуальном альфа-диапазоне в реакции на открывание глаз и рассчитывалась по формуле: ИГД= ln [(СПМ_зг-СПМ_ог) / СПМ_зг], где ИГД – индивидуальная глубина десинхронизации, СПМ_зг и СПМ_ог – спектральная плотность мощности в индивидуальной полосе альфа-активности (µV2/Гц) в состоянии, соответственно, закрытых и открытых глаз (Рис. 2. 4.1.).
Индивидуальный Альфа-1 частотный диапазон определялся как разница между ИЧМПА и частотой нижней границы, а альфа-2 – как разница между частотой верхней границы и ИЧМПА.
СУ - скорость затухания реакции на открывание глаз по параметрам индивидуальной ширины альфа-диапазона (ИШДА) и индивидуальной глубины десинхронизации (ИГД) измерялась в последовательные промежутки времени после открывания глаз: 0-4 с; 5-9 с; 10-14 с и 15-19 с. Затем подсчитывался тангенс угла наклона кривой зависимости измеряемого параметра от времени [Небылицын, 1963].
Анализ сегментной структуры альфа-активности (структуры альфа-веретен) проводился согласно методике, разработанной Капланом А.Я. и соавторами [Каплан и др.2002]. Процедура сегментации заключалась в автоматической детекции квазистационарных периодов с последующим вычислением собственно сегментных характеристик анализируемой записи ЭЭГ: средней амплитуды веретена (А);
длительности веретена (Т); крутизны межсегментного перехода (S); коэффициента вариабельности амплитуды в сегменте (CV) Рисунок 2. 4. 2. – Параметры структуры альфа-веретен: длительность (Т), вариабельность амплитуды (CV) крутизна нарастания (S) и средняя амплитуда сегмента (A) (Каплан А.Я. 2.5.Процедура одновременного Альфа-ЭЭГ стимулирующего и ЭМГ понижающего биоуправления. проводилась в привычной для студентов классной комнате во время исполнительской практики c помощью специального программнокомпьютерного оборудования БОСЛАБ1..
Рисунок 2.5.1. Процедура биоуправления: слева - регистрация ЭЭГ и ЭМГ сигналов, справа экранное представление мощности в индивидуальном альфа-2 диапазоне ЭЭГ(линия красного цвета) и интегральной мощности ЭМГ(линия зеленого цвета) во время сеанса биоуправления.
ЭЭГ сигнал, зарегистрированный с помощью биполярных электродов от точек F3-O1 и F4-O2 по системе «10-20%», оцифровывался с частотой 120 Гц и преобразовывался в графическое изображение - красную линию, отражающую динамику уровня ЭЭГ мощности в индивидуальном альфа-2 диапазоне.
Электромиографический сигнал оцифровывался с частотой 700 Гц и также преобразовывался в графическое изображение линии синего цвета. Прямые линии, соответствующие уровню усредненных значений мощности индивидуального альфадиапазона ЭЭГ в обоих биполярных отведениях и ЭМГ, зарегистрированных перед сеансом биоуправления, служили пороговыми уровнями. Превышение мощности альфа-2, одновременное со снижением амплитуды ЭМГ относительно порогового уровня, сопровождалось звуковым сигналом - «аплодисментами» (рис.2.5.1.). Перед испытуемым ставилась цель как можно чаще и дольше слышать «аплодисменты» во время исполнительской практики и запоминать ощущения, которыми они сопровождались.
Во время сессии биоуправления наблюдались периоды «успешного тренинга», когда повышение мощности альфа-2-ритма сопровождалось одновременным снижением интегральной мощности ЭМГ. Эффективность или «коэффициент обучаемости или тренируемости» единичной сессии биоуправления рассчитывался по соотношению длительности периодов «успешного тренинга» к общей продолжительности сессии [Egner & Gruzelier, 2002].
2.6. Математическая обработка материала производилась статистическими методами с помощью стандартных компьютерных программ STATISTICA-4 Base и SPSS, Microsoft Excel. Для нормализации данных показатели мощности и процентные величины перед статистической обработкой логарифмировали. Для того, чтобы установить влияние группировочного признака на результативный Программно-аппаратный комплекс “БОСЛАБ”, регистрационное удостоверение Минздрава РФ №29/03010300/0231-00 от 28.04.2000г. Лицензия на право ведения образовательной деятельности в сфере профессионального образования № 24Н-0276 от 31 марта 2000г.
признак, проводили дисперсионный анализ ANOVA/MANOVA, при котором применялась коррекция значений статистической значимости по методу ГринхаузаГейссера. Апостериорные множественные сравнения (post hoc) в лонгитюдных и повторных исследованиях проводились с использованием критерия Шеффе. С целью определения тех различий, которые наилучшим образом разделяли совокупности между собой, был применен пошаговый дискриминантный анализ с включением.
Воспроизводимость измеряемых переменных в «тест – ретест» исследованиях, рассчитывалась по внутриклассовым коэффициентам корреляции (ICC) и сравнением повторных измерений [Altman and Bland, 1983].
«