Ученые ищут закономерности в процессах, которые протекают в головном мозге и связаны с управлением двигательными функциями (движениями рук и ног). Для этого исследователи провели эксперимент: регистрировали электрическую активность мозга (данные электроэнцефалографии – ЭЭГ) во время того, как человек выполнял реальные движения и во время воображаемой двигательной активности. Полученные сигналы ЭЭГ анализировали на основе эффективной методики частотно-временного анализа – непрерывного вейвлетного преобразования. Эта математическая функция позволяет проанализировать динамику различных частотных компонент данных.
Когда миллионы нейронов реагируют одновременно, они производят электрические разряды. Эти разряды создают разные ритмы, которые формируют несколько групп, в зависимости от их частот. А распределение ритмов по частотам поддается наблюдению при помощи ЭЭГ.
На первом этапе исследования ученые проанализировали изменения энергии в частотных диапазонах, которые связаны с двигательной активностью в центральной и теменной областях мозга. Стало известно, что нейронная активность уменьшается в этих областях в случае движений рук и ног. Процессы, связанные с воображением движений, оказались намного сложнее: изменения частотно-временной структуры ЭЭГ были не систематичны и варьировались от испытуемого к испытуемому.
Воображение двигательной активности – нетипичная для человека задача. Поэтому, в отличие от более привычной реальной активности, при воображении движений нейронная сеть мозга не формирует устойчивый схема-образ, связанный с этим движением.
У тренированных людей во время воображения движений нейронная сеть мозга генерирует активность, схожую с той, что возникает при выполнении реальных движений. Однако в случае нетренированного человека структура сигналов ЭЭГ при воображении и выполнении движений различна. Чтобы выявить общие особенности сигналов, исследователи рассмотрели динамику низкочастотных ритмов нейронной сети головного мозга. Роль низкочастотных ритмов мозга при воображаемой активности мало изучена. Это связано с тем, что этот диапазон содержит большое количество нежелательных сигналов, дефектов записи, так называемых физиологических артефактов, которые связаны, например, с движением глаз. Как правило, низкочастотные ритмы удаляют из рассмотрения на этапе предварительной фильтрации сигнала. В результате у всех испытуемых при попытке вообразить движения наблюдалась характерная модуляция низкочастотного ритма в лобных долях. Схожие эффекты происходят в мозгу в ходе процессов принятия решения и планирования.
«Полученные результаты мы использовали при разработке интеллектуальной системы, задача которой – автоматически классифицировать сигналы ЭЭГ, ассоциирующиеся с воображением различных движений. Мы оптимизировали параметры системы и добились высокой точности классификации сигналов – более 90%. Кроме того, обнаруженные особенности позволят, основываясь на анализе сигналов ЭЭГ, без предварительной тренировки, распознавать попытки человека воображать движения. Это может быть использовано для разработки интерфейсов «мозг – компьютер» для широкого пользования», – подытоживает один из исследователей Владимир Максименко.
Работа проходила в сотрудничестве с учеными Саратовского национального исследовательского государственного университета имени Н.Г. Чернышевского и Мадридского политехнического университета. Результаты опубликованы в Nonlinear Dynamics.
Источник: Дайджест РНФ