УДК: 57.049::612.821
ПРОБЛЕМНЫЕ АСПЕКТЫ КУРСА НИЗКОЧАСТОТНОГО БЕТА-ТРЕНИНГА В ОТНОШЕНИИ ПАРАМЕТРОВ ЭЭГ И ВЛИЯНИЯ НА РЕЗУЛЬТАТИВНОСТЬ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ЗАДАЧ. ПИЛОТНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ
Лускова Ю.С.1, Григорьев П.Е.21
I Кафедра общей и социальной психологии, Институт психологии и педагогики ФГАОУ ВО
«Тюменский государственный университет», 625007, проезд 9 Мая, 5, Тюмень, Россия
2 Кафедра медицинской физики и информатики, Физико-технический институт (структурное подразделение) ФГАОУ ВО «Крымский федеральный университет имени В.И. Вернадского», 294006, бульвар Ленина 5/7, Симферополь, Россия
Для корреспонденции:
Григорьев Павел Евгеньевич, доктор биологических наук, доцент, профессор кафедры физики конденсированных сред, физических методов и информационных технологий в медицине, Физико-технический институт (структурное подразделение) ФГАОУ ВО «Крымский федеральный университет имени В.И. Вернадского», E-mail: [email protected]
Information about authors:
Luskova Yu.S. https://orcid.org/0000-0002-1241-760X
Grigoriev P.E. http://orcid.org./0000-0001-7390-9109
For correspondence: Pavel E. Grigoriev, Dr. Sci. Biol., Professor of the department of physics of condensed matter, physical methods and information technology in medicine, Physical and Technical Institute, V.I. Vernadsky Crimean Federal University, E-mail: [email protected]
РЕЗЮМЕ
В исследовании проверялись гипотезы об эффективности низкочастотного бета-тренинга метода биологической обратной связи в отношении выработки навыка увеличения мощности ритма на ЭЭГ в диапазоне 16-20 Гц (7 взрослых испытуемых молодого возраста), и ее роль в решении интеллектуальных задач, для чего применялся тест структуры интеллекта Амтхауэра, который проходился испытуемыми дважды до и после 15-сеансового тренинга с межсуточным интервалом; тест интеллекта также был пройден контрольной группой
II человек, которые проходили его дважды с интервалом в месяц без участия в тренинге нейробиоуправления. Отмечалось повышение НЧ бета-ритма в ходе курсовой динамики на тренинговых этапах, в отличие от этапов отдыха и фона. Курсовая динамика тета-индекса, который также анализировался, была положительной не только на этапах тренинга, но и на этапах отдыха и фона. Возможно, НЧ бета-тренинг, таким образом, приводит к относительно устойчивому усилению спектральной мощности ЭЭГ в тета-диапазоне, что является побочным результатом НЧ бета-тренинга. Повторное тестирование интеллекта показало улучшение показателей в контрольной группе, по сравнению с группой тренинга. Данный результат не подтвердил нашу гипотезу о позитивной роли НЧ бета-тренинга в отношении интеллектуальных способностей. Вероятно, НЧ бета-тренинг приводит к улучшению более элементарных когнитивных процессов, чем интеллектуальные задачи. Возможно также, требуется индивидуальный подход в подборе БОС-тренингов по нейробиоуправлению, исходя из первичного анализа клинической ЭЭГ и психологических, нейропсихологических и психофизиологических тестов, в том числе, учитывающие особенности темперамента и нейродинамики.
Ключевые слова: нейробиоуправление, интеллект, ЭЭГ, низкочастотный бета-тренинг.
TRAINING OF INTUITION AS A METHOD OF INCREASING THE EFFICIENCY OF FORMATION OF PROFESSIONALLY IMPORTANT QUALITIES OF TRAFFIC POLICE
INSPECTORS
Luskova Yu.S.1, Grigoriev P.E.21 1 Tyumen State University, Institute of Psychology and Pedagogy, Tyumen, Russia.
2 Physical and Technical Institute, V.I. Vernadsky Crimean Federal University, Simferopol,
Russia.
SUMMARY
The study tested hypotheses about the effectiveness of low-frequency beta training of the neurobiofeedback method in relation to developing the ability to increase rhythm spectral power in the EEG range of 16-20 Hz (7 adult young test subjects), and its role in solving intellectual tasks (the Amthauer TSI test was used), which were tested twice before and after the 15-session training with an interval of one day. TSI test was also carried out by a control group of 11 people who passed it twice with an interval of a month without participating in the training. There was an increase in the LF of the beta rhythm during the course dynamics at the training stages, in contrast to the stages of rest and background. The course dynamics of the theta EEG index, which was also analyzed, had positive trend not only at the stages of the training, but also at the stages of rest and background. It is possible that low-frequency beta training, therefore, generally leads to a relatively stable increase in the spectral power of the EEG in the theta range, which is a side effect of LF beta training. Repeated testing by TSI showed the better improvement in performance in the control group compared with the training group. This result did not support our hypothesis about the positive role of LF beta training in relation to the intellectual abilities of additional research. LF beta training is likely to lead to an improvement in more basic cognitive processes than more complex intellectual tasks. It is also possible that an individual approach is required in the selection of neurobiofeedback training, based on the initial analysis of clinical EEG and psychological, neuropsychological and psychophysiological tests, including those taking into account the characteristics of temperament and neurodynamics.
Key words: neurofeedback, intellect, EEG, low-frequency beta-training.
В настоящее время человек живет в условиях повышенной конкуренции, ускоряющемся ритме жизни, что диктует необходимость усваивать большие объемы информации, эффективно задействовать когнитивные ресурсы.
Несмотря на развивающуюся гигиеническую оценку нагрузок и общие рекомендации по «научной организации труда», существует недостаток в философско-методологических и медико-гигиенических обоснованиях повышения эффективности интеллектуальной деятельности, системной организации когнитивной оптимизации интеллектуального труда [1]. Традиционные интеллектуальные средства, методы и инструменты в значительной степени устарели. Они нацелены на решение когнитивных задач по принципу "любой ценой", без учета реальных умственных затрат и нервно-психических последствий [2]. Необходимо создание комплексных мер по интеллектуальной безопасности, позволяющих решать все более сложные когнитивные задачи, защищающие человеческий мозг от опасных перегрузок [3].
Одной из инновационных мер для расширения функциональных возможностей мозга и защиты его от информационных и эмоциональных перегрузок становятся методы ней-робиоуправления, непосредственно влияющие на работу мозга, формируя навык управления активацией познавательных процессов. В процедурах нейробиоуправления достигается цель приобретения навыков саморегуляции физиологическими функциями организма, обычно плохо контролируемыми или неосознаваемыми, посредством организованного интерфейса отображения в образах различной модальности различных физиологических показателей организма в режиме реального времени. Нейробиоуправление дает возможность модификации биопотенциалов головного мозга при активном участии самого испытуемого. Для этого, как правило, спектральная мощность ЭЭГ-ритма (ритм электроэнцефалограммы) либо комбинация ритмов с помощью аппаратно-программных комплексов отражается в параметрах световых и/или звуковых сигналов обратной связи, предъявляемых пациенту
с целью его обучения сознательному контролю выраженности собственных ритмических компонентов ЭЭГ для достижения требуемых лечебных эффектов [4].
Метод нейробиоуправления нередко используется для улучшения произвольного внимания у здоровых людей [5]. Особая роль в поддержке когнитивных процессов признан низкочастотный (НЧ) бета-диапазон ЭЭГ. Значимым открытием в области нейробиоуправ-ления когнитивными процессами стало исследование проблематики дефицита внимания при СДВ/СДВГ (синдром дефицита внимания/ синдром дефицита внимания и гиперактивности), доказавшее, что НЧ бета-тренинг может улучшить внимание и успеваемость в школе у детей с СДВ/СДВГ [6]. Проводились исследования и применялось нейробиоуправление при лечении нарушений обучения, депрессии [7], обсессивно-компульсивного расстройства, тревоги, панических расстройств [8], инсомнии, мигреней, аутизма, шизофрении, апоплексии, посттравматических расстройств, алкоголизма, наркоманий и др. [9].
Величина спектральной мощности бета1- и тета- ритмов является одними из основных ЭЭГ-маркеров при оценке уровня развития когнитивных ресурсов мозга [10], а также при диагностике синдрома дефицита внимания и гиперактивности [11]. На этом, в частности, основаны БОС-процедуры на одновременное повышение бета1-ритма и снижения тета-ритма ЭЭГ [12]. Мощность бета-диапазона ЭЭГ большинство исследователей рассматривают как коррелят интенсивности когнитивных процессов и формирования внимания [13]. Увеличение мощности НЧ бета-ритма (12-15 Гц) во время сеансов нейробиоуправления было связано со снижением количества неправильных реакций по данным теста внимания, приводило к повышению амплитуды когнитивного потенциала Р300. Наблюдался общий усиливающий эффект обучения НЧ бета-тренингу на повышение активации [14].
В настоящее время происходит сдвиг от использования основного комплекта статических протоколов с фиксированными пороговыми значениями в направлении к динамическому, открытому исследованию с адаптивной установкой пороговых значений и с множественными задачами [15], что реализовано и в используемой нами в данном исследовании аппаратуре фирмы Медиком-МТД.
Появились исследования взаимосвязи индивидуальных особенностей нервной системы с эффективностью проводимых БОС-тренингов. Выявлены физиологические факторы, способные снизить эффективность обучения саморегуляции: повышенная вегетативная лабильность, высокий уровень неспецифической активации коры, а также дисфункции фронтально-таламической системы [16]. Создана программа, позволяющая обнаружить индивидуальные особенности электрической активности мозга [17], что является необходимым шагом в прогрессе применения нейробиоуправления. Начато применение индивидуализированного протокола в тренингах детей с диагнозом СДВГ, который учитывает неоднородность ЭЭГ и улучшает результат тренингов [18].
Отмечается, что с 2012 по 2017 г. произошло трехкратное увеличение числа работ по нейробиоуправлению. Такой рост исследований связывают с неэффективностью изолированного применения традиционных методов фармакологического лечения, с более полным пониманием механизмов пластичности мозга и растущей неудовлетворенностью текущими реабилитационными методами [4].
Современные исследования позволяют выявить нейрофизиологические механизмы эффективности нейробиоуправления. Так, обнаружены микроструктурные изменения в белом и сером веществе в результате использования протокола нейробиоуправления, направленного на улучшение устойчивости внимания. По данным структурной МРТ, повышенная фракционная анизотропия найдена в нервных путях белого вещества, вовлеченных в реализацию процессов устойчивости внимания, и увеличение количества серого вещества - в церебральных структурах, вовлеченных в эту функцию внимания [19]. На основе фМРТ (функционаальная магнитно-резонансная томография) в реальном времени показано, что нейробиоуправление может быть инструментом для реконфигурации нейронных сетей мозга. Нейробиоуправление может приводить к микроструктурным изменениям в головном мозге и использоваться для содействия восстановления после неврологических расстройств, связанных с повреждением нейронных связей [20]. Нейробиоуправление осуществляет настройку электрической активности мозга на такой уровень, который обеспечивает оптимальный баланс между гибкостью и стабильностью нейронной сети [21].
Таким образом, благодаря новым познаниям о влиянии нейробиоправления на нейро-пластичность, обучение, память и т.д. можно в ближайшем будущем ожидать появления новых возможностей и технологий, направленных на улучшение когнитивных способностей. В данном контексте важен поиск подходов к индивидуализированной системе реализации
нейробиоуправления для увеличения ее эффективности в результате сеансов индивидуально подобранной нейротерапии, включающую в себя набор методик, учитывающих особенности электрической активности мозга, психики, соматическое состояние, уровень когнитивных процессов до и после тренинга, и алгоритмически реализующей индивидуализированный выбор сценария в соответствии с выявленными особенностями.
В качестве первого шага в контексте реализации этой задачи нами было проведено пилотное исследование, в котором проводится индивидуальный анализ успешности испытуемых и проверка гипотез о том, что использование курса БОС-тренинга на повышение НЧ бета-ритма ЭЭГ в результате приводят:
1) к улучшению выполнения когнитивных задач;
2) к увеличению спектральной мощности низкочастотной части бета-диапазона ЭЭГ в ходе выполнения тренинговых заданий в фоновом режиме, а также по ходу курсовой динамики.
МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ
В качестве методики нейробиоуправления использовался 15-сеансовый курс стандартного НЧ бета-тренинга на программно-аппаратном комплексе «Реакор» фирмы «Медиком МТД». Конфигурация съема ЭЭГ в данном тренинге - биполярное фронтально-теменное отведение (Fz-Pz). Данный тренинг состоит из девяти этапов.
Первый этап (2 мин) - «Исходный фон»: пациенту предъявляется видеоряд, сопровождаемый спокойной расслабляющей музыкой. Испытуемому предлагается расслабиться. Цель этапа - добиться относительной стабилизации регистрируемых показателей для корректного расчета статистики и для формирования индивидуальных целевых показателей. Второй этап (2 мин) - «Разминка»: предъявляется график, отражающий динамику НЧ бета-ритма. Смещение кривой графика вверх соответствует увеличению его мощности. Также на экране представлено изображение, которое отдаляется и приближается синхронно движению графика. Чем выше кривая графика, тем больше по масштабу становится изображение. Испытуемому предлагают сосредоточится, пытаясь сместить кривую графика как можно выше. Цель - произвести попытку произвольного управления НЧ бета-ритмом. Третий этап (1,5 мин) - «Отдых 1»: этот этап отражает последействие после управляемого этапа. Четвертый этап (4 мин) - «Повышение (Звук)»: предъявляется график, и уровень шума отражают динамику бета-ритма. Снижение уровня шума соответствует увеличению выраженности ритма. Также синхронно движению кривой графика и выраженности шума меняется изображение. В данном варианте тренинга представлены изображения семейства кошачьих. Одно изображение сменяет другое (от «котенка» до «тигра»). Чем выше кривая графика и меньше выраженность шума, тем больше (по размерам) представитель семейства кошачьих на изображении. Испытуемому предлагается попытаться одновременно сместить кривую графика вверх и уменьшить шум. Цель - повышение мощности НЧ бета-ритма с управлением отношением сигнал/шум в слуховой модальности. Пятый этап (1,5 мин) - «Отдых 2». Шестой этап (5 мин) - «Повышение Видеоряд»: производится попытка повышения мощности НЧ бета-ритма с управлением размером изображения и плотностью мозаики. Уровень искажений предъявляемых изображений отражает выраженность бета-ритма. Уменьшение искажений соответствует увеличению выраженности ритма. Также во время устранения искажений представленное на экране изображение увеличивается в масштабе. Испытуемому предлагается полностью устранить шум и искажения картинки. Седьмой этап (1,5 мин) - «Отдых 3». Восьмой этап (5 мин) - «Повышение (Игра)»: на этом этапе испытуемому предлагается пройти максимальное число игровых уровней, на которых необходимо удержать объект (воздушный шар, птица, ковер-самолет с Алладином) в полете и предотвратить его падение. Чем больше выраженность бета-ритма, тем больше скорость игрового объекта. Цель - повышение мощности бета-ритма с использованием игрового динамического образа. Девятый этап (2,5 мин) - «Итоговый фон»: отражает последействие после управляемого этапа.
Основным целевым показателем для формирования образов биологической обратной связи (БОС-образов) служит пользовательский индекс (ПользИ) с частотным диапазоном 1620 Гц. Также имеются единичные дополнительные БОС-образы, которые опираются на целевой показатель Бета1, связанный со спектральной мощностью ЭЭГ в диапазоне 16-25 Гц.
Наличие изменений в когнитивной сфере проверялось с помощью теста интеллекта Амтхауэра, реализованного в программно-аппаратном комплексе «Эгоскоп» фирмы Медиком-МТД, который проводился до и после тренинга. Данный тест предназначен
для исследования структуры интеллекта личности. Он может применяться для возраста от 12 лет и старше, преимущественно до 30-40 лет, поскольку выполняется в ограниченных интервалах времени. Определенное превосходство по результатам TSI (тест структуры интеллекта) могут иметь в одной и той же возрастной группе лица с более высокой образованностью, лучшей культурой мышления и большей скоростью мыслительных процессов. Тест Р. Амтхауэра состоит из девяти субтестов. Все они содержат по 20 задач (за исключением четвертого - 14 задач). Всего - 176 задач. При помощи шести тестов диагностируется вербальная сфера, двух - пространственное представление и воображение, одного - мнемиче-ская сфера интеллектуальных способностей индивида. В заданиях субтестов (кроме четвертого, пятого и шестого) используются задачи закрытого типа. Перед началом выполнения каждого субтеста испытуемые инструктируются. Им предлагается решить задачи подобного типа (тренировочные). Затем регистрируется время выполнения каждого субтеста, которое составляет от 6 до 10 мин. Общее время обследования - 90 мин. Показатели ретестовой надежности теста (при повторном обследовании через один год) достаточно высоки: 0,830,9 [22].
Выборку составили 17 человек - совершеннолетние обучающиеся Медицинской академии им. С.И. Георгиевского КФУ имени В.И. Вернадского. Основная группа (БОС) состояла из 7 испытуемых (медиана возраста 21 год, 4 юношей, 3 девушки), прошедших 15-сеансо-вый НЧ бета-тренинга (с интервалом через 1 день) и тест Амтхауэра, а контрольная группа (КГ) - из 11 испытуемых (медиана возраста 19 лет, 6 юношей, 5 девушек), прошедших только тест Амтхауэра с интервалом в 30 дней.
В качестве анализируемых физиологических показателей выступала относительная спектральная мощность отдельных диапазонов ЭЭГ в процентах от общей спектральной мощности. Использовались встроенные стандартные алгоритмы расчета программно-аппаратного комплекса «Реакор» фирмы Медиком-МТД.
Методы математической обработки включали: критерий Шапиро-Уилка для проверки распределения рядов данных на нормальность, критерий Стьюдента для зависимых и независимых выборок, проведение однофакторного и многофакторного дисперсионного анализа (ANOVA, MANOVA), непараметрические ранговые критерии Манна-Уитни и Вилкоксона, линейная аппроксимация методом наименьших квадратов. С помощью спектрального анализа ЭЭГ в программно-аппаратном комплексе «Реакор» фирмы Медиком-МТД выделялись мощность и амплитуды ритмов ЭЭГ.
РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
В первую очередь нами проверялась гипотеза об улучшении когнитивных способностей в группе БОС в результате НЧ бета-тренинга. Во-первых, проведено сопоставление долей испытуемых, у которых результат второго тестирования превышал первый по каждому из субтестов (Таблица 1, в столбцах таблицы приведены сокращенные аббревиатуры от субтестов.). Если результат испытуемого оставался прежним во втором тестировании, то его не трактовали как улучшение.
Таблица 1. Доли испытуемых (в %) в экспериментальной группе (БОС) и контрольной группе КГ) с улучшениями показателей по субтестам теста Амтхауэра.
ДП ИС Ан Об АЗ ЧР ПВ ПО Пм ВС МС КС ТС ПС
БОС 71 43 43 57 57 43 57 57 71 86 57 43 43 71 71
КГ 91 27 91 82 73 64 45 100 82 91 91 55 91 91 73
Лишь в двух субтестах (дополнение предложений и числовые ряды) у большей части группы испытуемых БОС показатели улучшались по сравнению с исходным уровнем чаще, чем у представителей КГ. В остальных субтестах КГ показала более частое улучшение показателей (в среднем в 76% случаев), в то время, как группа БОС - только в 58%. Если ограничения ретестовой надежности теста Амтхауэра и обусловили наблюдаемое в среднем улучшение результатов во втором тестировании по сравнению с первым у обеих групп, то это не объясняет, почему в КГ оно выше. Впрочем, такие результаты могут быть обусловлены случайными факторами из-за малых объемов выборок, особенно в группе БОС.
Анализируя далее уже средние показатели по группам испытуемых, следует обратить внимание, что при первом тестировании отсутствовали статистически значимые или существенные в клиническом смысле различия между группами БОС и контрольной,
кроме показателя ДП, в котором КГ имела более высокое значение (14,6 против 12,4 у группы БОС на уровне значимости р=0,031), однако, по этому же показателю уже после тестирования отсутствовали значимые различия при почти таких же числовых различиях, что свидетельствует о стабильности этого показателя. При этом во втором тестировании уже наблюдались значимые различия по пяти показателям в пользу КГ: ^ (105,5 против 97,1 у группы БОС, р=0,028), ИС (16,4 против 13,1, р=0,031), ПВ (15,1 против 12,4, р=0,030), ПО (13,8 против 10,4, р=0,001), а также комплекса конструктивных субтестов (14,9 против 11,7, р=0,005). При этом лишь по показателю А3 во втором тестировании группа БОС показала лучшие результаты, как и при первом тестировании, однако различия не были значимыми.
При анализе сдвигов показателей у группы БОС во втором тестировании по сравнению с первым, с помощью критерия Стьюдента для парных выборок, не выделяется признаков со статистически значимыми улучшениями. Напротив, для КГ таких показателей со статистически значимыми сдвигами в лучшую сторону несколько: ИС, АН, ПВ, ПО, комплексов вербальных и конструктивных субтестов, а также комплексов теоретических и практических планов способностей.
Впрочем, отсутствие статистически значимых изменений в группе БОС нельзя трактовать в таком же смысле, поскольку различие в количестве испытуемых значительное для столь малых выборок: 11 в КГ и 7 в группе БОС, поэтому при одинаковых сдвигах в первом случае различия могут быть значимы, а во втором - незначимы. Однако и в целом по группам сдвиги в лучшую сторону наблюдались в группе БОС в 12 из 15 показателей теста, а у контрольной группы - в 14 из 15 показателей во втором тестировании по сравнению с первым.
Таким образом, как по отдельным участникам групп, так и по групповым статистикам, существует тенденция к тому, что улучшение показателей во втором тестировании происходило чаще в контрольной группе, чем в группе БОС; равно как и средние значения отличались в лучшую сторону во втором тестировании (в отличие от первого тестирования) в контрольной группе по сравнению с группой БОС. Поэтому по результатам данного исследования невозможно констатировать позитивное влияние НЧ бета-тренинга на когнитивные способности, измеряемые тестом Амтхауэра, что не поддерживает выдвинутую нами первую гипотезу в начале исследования.
Что касается второй гипотезы об увеличении мощности НЧ бета-ритма в процессе и результате тренинга, то ее проверяли как по индивидуальным результатам, так и по сводной статистике группы БОС. Эффективность биоуправления определяется, во-первых, соотношениями показателей в фоновых измерениях или этапах отдыха между различными тренинговыми заданиями; во-вторых, курсовой динамикой. Прежде всего, рассмотрим интраиндивидуальный аспект соотношений значений спектральных мощностей ритмов на этапах фона и отдыха в сравнении с этапами тренинга (безотносительно к курсовой динамике).
В среднем по всему курсу НЧ бета-тренинга получены следующие индивидуальные показатели изменения индексов в течение этапов фона или отдыха и тренинга, исходя из результатов двухфакторного дисперсионного анализа (Таблица 2). Испытуемые закодированы полом (М, Ж) и порядковыми номерами. НЧ бета-индекс (в данном случае это пользовательский индекс 16-20 Гц) увеличивался у 6 из 7 испытуемых на тренинговых этапах, как и тета-индекс - у 6 из 7 испытуемых.
Таблица 2. Соотношения спектральных мощностей индексов ЭЭГ по каждому из
испытуемых группы БОС.
испытуемые индексы ЭЭГ Ж-1 М-1 Ж-2 Ж-3 М-2 М-3 М-4
НЧ бета-индекс Т>ФО Т>ФО Т>ФО Т>ФО Т<ФО Т>ФО Т>ФО
Тета-индекс Т>ФО Т<ФО Т>ФО Т>ФО Т>ФО Т>ФО Т>ФО
Далее представим усредненную по пациентам курсовую динамику изменений спектральной мощности НЧ бета-индекса (рис. 1) и тета-индекса (рис. 2) на этапах фона и отдыха, а также тренинговых этапах, без разделения по конкретному этапу тренинга. Линейная аппроксимация трендов дает в случае БОС по НЧ бета-индексу на этапах фона и отдыха
незначительный нисходящий тренд (3,8842-0,0031*х), то есть по мере прохождения курса мощность остается практически постоянной (коэффициент при линейной части уравнения при его нормировке на постоянный член уравнения регрессии составляет -0,08%), в то время, как мощность ЦП на этапах тренинга в среднем повышается (4,1205+0,0202*х), что отражает в некоторой степени особенности регуляции ЦП (при нормировке коэффициент роста составляет 0,49%).
Рисунок 1. График курсовой динамики (с линейной аппроксимацией) НЧ-бета тренинга по мощности пользовательского индекса на этапах фона,
отдыха и тренинга.
Если рассматривать тета-индекс, то здесь заметен рост как на этапах тренинга (20,0063+0,1309*х), так и фона, и отдыха (17,4899+0,1269*х), давая соответственно при нормировке коэффициенты роста 0,65% и 0,73%.
Рисунок 2. График курсовой динамики (с линейной аппроксимацией) НЧ-бета тренинга по мощности тета-индекса на этапах фона, отдыха и тренинга.
Мошрость тета-индекса возрастает в среднем в процессе курсовой динамики и в фоне, и в тренинге, а мощность НЧ бета-индекса возрастает лишь в процессе тренинга, несколько меньше, чем тета-индекс, с учетом нормировки, но сопоставимо. При этом курсовая динамика тета-индекса положительная в среднем как на этапах фона и отдыха, так и тренинга, а НЧ бета-индекса - только на этапах тренинга. Можно предположить, что в результате курса тренинга фоновая тета-активность возрастает, и этот эффект закрепляется (по крайней мере, на некоторое время). В то же время, величина НЧ бета-индекса остается на прежнем уровне, но испытуемые в среднем приобретают навык увеличения его мощности именно в нужные моменты выполнения заданий БОС. Увеличение тета-индекса в курсе НЧ бета-тренинга носит характер общего результата, однако неясен его смысл и значение как для ЭЭГ, так и для психических процессов.
Из графика (рис. 3) эффективности каждого из этапов тренинга с усреднением по всем экспериментальным сессиям и испытуемым видно, что на каждом из тренинговых этапов НЧ бета-индекс возрастает, при этом наилучший результат испытуемые показывают на игровом этапе, - возможно, именно в процессе вовлеченности в игровой процесс легче всего активировать ресурсы, направленные на повышение бета-индекса.
Рисунок 3. Динамика НЧ бета-индекса (целевого показателя) по последовательным процедурам тренинга при усреднении по испытуемым и порядковому
номеру сессии.
Тета-индекс (рис. 4) тоже повышается на тренинговых этапах, но при этом его повышение на тренинговых этапах относительно фоновых этапов или этапов отдыха носит относительно равномерный характер, невзирая на тип тренинговой процедуры. Это может отражать особую и/или неспецифическую роль тета-индекса в процессах произвольного внимания.
Рисунок 4. Динамика НЧ бета-индекса (целевого показателя) по последовательным процедурам тренинга при усреднении по испытуемым и порядковому
номеру сессии.
ОБСУЖДЕНИЕ
Наше пилотное исследование не прояснило, почему по результатам теста структуры интеллекта Амтхауэра были получены улучшения показателей у обеих групп, учитывая, что у КГ улучшения сильнее выражены, чем у группы БОС. Возможно, требуется индивидуальный подход в подборе БОС-тренингов по нейробиоуправлению, исходя из первичного анализа клинической ЭЭГ, и/или тщательная гомогенизация общей выборки при значительном увеличении ее объема.
На первый взгляд, может показаться странным, что и тета-, и НЧ бета-индекс одновременно возрастают, поскольку в анализе используется показатель не абсолютной, а относительной спектральной мощности ЭЭГ. Поэтому рост данного показателя обязательно достигается его уменьшением в некоторых других частотных областях ЭЭГ. Возможности программы «Реакор» не позволили нам реализовать проверку изменения относительной спектральной мощности ритмов других частотных диапазонов, но в будущих более полных исследованиях такой анализ следовало бы провести, с учетом отведений ЭЭГ. Необходимо выяснение причины повышения в НЧ бета-тренинге мощности тета-ритма, и является ли это побочным результатом.
Соответственно, важно проанализировать взаимосвязь НЧ бета-ритма и тета-ритма, а также, собственно, роль тета-ритма в когнитивной деятельности. Однако, информация по данному вопросу в литературных источниках на сегодняшний день остается противоречивой. С одной стороны, активация тета-ритма связана с переживанием негативных эмоций [23], с другой стороны, функциональная роль механизма тета-ритма электроэнцефалограммы человека в организации системной деятельности мозга не ограничивается лишь регуляцией эмоций. Увеличение в ЭЭГ колебаний 4-7 Гц может являться коррелятом ориентировочной реакции, признаком готовности к выполнению деятельности, а также отражать рабочее напряжение [24]. Увеличение мощности тета-ритма наблюдали при операторской и когнитивной деятельности, которое связывали с эффективностью кодирования в памяти новой информации и ее последующего воспроизведения [25]. Сформулированы представления о существовании диффузной 0-системы, которая состоит из структур гиппо-кампа, гипоталамуса, поясной извилины, ассоциативных лобных и теменных зон коры головного мозга. Эти структуры, с одной стороны, определяются как морфофункциональный
субстрат эмоций, а с другой стороны, тета-ритм связывают с процессами селективного внимания [24]. Тета-ритм ЭЭГ отражает активность корково-лимбических нейросетей. С активностью лимбической системы и гиппокампа связывают процессы кодирования информации в контексте, т. е. интеграции актуальной полимодальной информации для сохранения в памяти новых эпизодов [26].
Обнаружена положительная связь степени кратковременной синхронизации те-та-ритма в ЭЭГ при предъявлении словесной информации с меж- и внутрииндивидуальны-ми различиями в успешности воспроизведения этой информации из кратковременной эпизодической памяти. Мощность тета-ритма увеличивается при выполнении разнообразных заданий, поэтому отражает в данном задании требования не только к памяти, но и к вниманию. Однако роль тета-ритма во время выполнения заданий на память едва ли специфична для функции памяти [27]. В экспериментах на взрослых с интракраниальной регистрацией ЭЭГ было обнаружено, что спектральная амплитуда тета-активности коррелировала не с успешностью обучения, а со сложностью задания [28]. Тета-синхронизация является механизмом избирательного внимания, а тета-ответ отражает высоко сфокусированное внимание, направленное на конкретную мишень. Вышеупомянутое внимание вызывается внутренней значимостью определенной стимуляции или ее репрезентации в памяти [29]. Таким образом, интерпретация тета-ответа как высоко сфокусированного внимания к значимому стимулу согласуется с известной взаимосвязью между эмоциональным возбуждением и те-та-ритмом. Однако присутствие в ЭЭГ тета-волн в фоновом состоянии без активного участия процессов внимания, напротив, может отражать снижение функциональных возможностей внимания. В отличие от здоровых испытуемых, подростки, страдающие синдромом дефицита внимания, характеризуются повышенной выраженностью тета-ритма в лобных отведениях, при этом, преимущественно, с левой стороны [30].
На основании процитированных в обсуждении работ, в качестве гипотезы предположим, что возрастающая в фоновой ЭЭГ в нашем исследовании спектральная мощность тета-ритма может снизить рост успешности при повторном прохождении относительно сложных тестов структуры интеллекта, (с учетом отсутствия эмоционально значимой на-груженности при выполнении данного теста), нежели простейших тестов, направленных на память и селективное внимание.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В ходе настоящего пилотного исследования проверялись гипотезы об эффективности НЧ бета-тренинга как в отношении выработки навыка увеличения мощности ритма на ЭЭГ в заданном диапазоне, так и его возможная роль в решении интеллектуальных задач, для чего применялся тест структуры интеллекта Амтхауэра, который проходился испытуемыми дважды до и после 15-сеансового тренинга нейробиоуправления с интервалом через сутки. Аналогичные измерения теста структуры интеллекта Амтхауэра были проведены и у контрольной группы дважды с тем же интервалом времени в месяц, но без БОС-тренинга. Отмечалось повышение НЧ бета-ритма в ходе курсовой динамики на тренинговых этапах, в отличие от этапов отдыха и фона. Курсовая динамика тета-индекса, который также анализировался, хотя и не служил целевым показателем для БОС, была положительной не только на этапах тренинга, но и на этапах отдыха и фона. Возможно, НЧ бета-тренинг, таким образом, приводит к относительно устойчивому усилению спектральной мощности ЭЭГ в тета-диапазоне, что является побочным результатом НЧ бета-тренинга. Данный феномен и его влияние на когнитивные функции может быть понят исходя из многогранной роли те-та-ритма в процессах эмоций, памяти и внимания. Однако, повторное тестирование интеллекта показало улучшение показателей в КГ, по сравнению с группой БОС (уже прошедшей курс тренинга) при том, что в первом тестировании существенных отличий в показателях теста Амтхауэра не наблюдалось. Данный результат, который не поддержал нашу гипотезу о позитивной роли НЧ бета-тренинга в отношении интеллектуальных способностей, требует увеличения выборок, расширения инструментария исследования когнитивных процессов. Требуется индивидуальный подход в подборе БОС-тренингов по нейробиоуправлению, исходя из клинического анализа ЭЭГ, нейропсихологических и психофизиологических тестов, в том числе, учитывающие особенности темперамента и нейродинамики. Среди перспективных для исследования их влияния на когнитивные процессы можно выделить БОС-тре-нинги, направленные на одновременное усиление НЧ бета и угнетение тета-ритмов, усиление или угашение альфа-ритма, управление медленноволновой активностью мозга, и т.д.
Конфликт интересов: авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Conflict of interest: We have no conflict of interest to declare.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Кудашов, В. И. Медико-социальные стратегии улучшения когнитивной функции. Сибирское медицинское обозрение. 2009;60(6):108-111.
2. Паронджанов В. Д. Как улучшить работу ума. Алгоритмы без программистов-это очень просто! М.: Дело. 2001;360.
3. Колин, К. К. Биосоциология молодежи и проблема интеллектуальной безопасности в информационном обществе. Знание. Понимание. Умение. 2012;(3):156-162.
4. Федотчев А.И., Парин С.Б., Полевая С.А., & Великова С.Д. Технологии «Интерфейс мозг-компьютер» и нейробиоуправление: современное состояние, проблемы и возможности клинического применения (обзор). Современные технологии в медицине. 2017;9(1):175-184. doi.org/10.17691/ stm2017.9.1.22
5. Vernon D. et al. The effect of training distinct neurofeedback protocols on aspects of cognitive performance. International journal of psychophysiology. 2003;47(1):75-85 doi.org/10.1016/s0167-8760(02)00091-0
6. Lubar J. F., Lubar J. O. Neurofeedback assessment and treatment for attention deficit/hyperactivity disorders. Introduction to quantitative EEG and neurofeedback. Academic Press. 1999;103-143. doi. org/10.1016/b978-012243790-8/50006-7
7. Hammond D. C. Neurofeedback with anxiety and affective disorders. Child and Adolescent Psychiatric Clinics. 2005;14(1):105-123. doi.org/10.1016/j.chc.2004.07.008
8. Tan G. et al. Meta-analysis of EEG biofeedback in treating epilepsy. Clinical EEG and neuroscience. 2009;40(3):173-179. doi.org/10.1177/155005940904000310
9. Hammond D. C. QEEG-guided neurofeedback in the treatment of obsessive compulsive disorder. Journal of Neurotherapy. 2003;7(2):25-52. doi.org/10.1300/j184v07n02_03
10. Lubar J. F. Discourse on the development of EEG diagnostics and biofeedback for attention-deficit/ hyperactivity disorders. Biofeedback and Self-regulation. 1991;16(3):201-225. doi.org/10.1007/ bf01000016
11. Barry R. J., Clarke A. R., Johnstone S. J. A review of electrophysiology in attention-deficit/hyperactivity disorder: I. Qualitative and quantitative electroencephalography. Clinical neurophysiology. 2003;114(2):171-183. doi.org/10.1016/s1388-2457(02)00362-0
12. Comez C. M. et al. Frequency analysis of the EEG during spatial selective attention. International Journal of Neuroscience. 1998;95(1-2):17-32. doi.org/10.3109/00207459809000646
13. Jensen O. et al. On the human sensorimotor-cortex beta rhythm: sources and modeling. Neuroimage. 2005;26(2):347-355. doi.org/10.1016/j.neuroimage.2005.02.008
14. Egner T., Gruzelier J. H. EEG biofeedback of low beta band components: frequency-specific effects on variables of attention and event-related brain potentials. Clinical neurophysiology. 2004;115(1):131-139. doi.org/10.1016/s1388-2457(03)00353-5
15. Budzynski T. H. et al. ed. Introduction to quantitative EEG and neurofeedback: Advanced theory and applications: Academic Press, 2009. doi.org/10.1016/b978-0-12-374534-7.00017-4
16. Горев А. С., Панова Е. Н. Эффективность БОС-тренинга регуляции функционального состояния в зависимости от индивидуальных психофизиологических характеристик. Физиология человека. 2009;35(5):25-32. doi.org/10.1134/s0362119709050041
17. Hammond D. C. The need for individualization in neurofeedback: Heterogeneity in QEEG patterns associated with diagnoses and symptoms. Applied Psychophysiology and Biofeedback. 2010;35(1):31. doi.org/10.1007/s10484-009-9106-1
18. Escolano C. et al. The effects of individual upper alpha neurofeedback in ADHD: an open-label pilot study. Applied psychophysiology and biofeedback. 2014;39(3-4):193-202. doi.org/10.1007/s10484-014-9257-6
19. Ghaziri J., Tucholka A., Larue V., Blanchette-Sylvestre M., Reyburn G., Gilbert G., Levesque J., Beauregard M. Neurofeedback training induces changes in white and gray matter. Clin EEG Neurosci. 2013;44(4):265-272. doi.org/10.1177/1550059413476031.
20. Haller S., Kopel R., Jhooti P., Haas T., Scharnowski F., Lovblad K.O., Scheffler K., Van De Ville D. Dynamic reconfiguration of human brain functional networks through neurofeedback. Neuroimage. 2013;81:243-252. doi. org/10.1016/j.neuroimage.2013.05.019.
21. Ros T., Baars J.B., Lanius R.A., Vuilleumier P. Tuning pathological brain oscillations with neurofeedback: a systems neuroscience framework. Front Hum Neurosci. 2014;8:1008. doi.org/10.3389/ fnhum.2014.01008.
22. Ямпольский Л. П. Измерение продуктивности интеллектуальной деятельности. Вопросы психологии. 1984;5:142-147.
23. Черный, С. В., & Коваленко, А. А. Отражение внутренних переживаний в характеристиках текущей ЭЭГ. Ученые записки Таврического национального университета им. ВИ Вернадского, серия «Биология, химия. 2005;18(57):191-198.
24. Коробейникова И. И. Связь пространственной синхронизации биопотенциалов тета-диапазона ЭЭГ человека с разной успешностью выполнения зрительно-пространственных задач. Физиология человека. 2011;37(5):26-34. doi.org/10.1134/s0362119711050070
25. Krause C. M. et al. Relative electroencephalograph^ desynchronization and synchronization in humans to emotional film content: an analysis of the 4-6, 6-8, 8-10 and 10-12 Hz frequency bands. Neuroscience letters. 2000;286(1):9-12. doi.org/10.1016/s0304-3940(00)01092-2
26. Новикова С. И. Ритмы ЭЭГ и когнитивные процессы. Современная зарубежная психология. 2015;4(1):91-108.
27. Kahana M. J., Seelig D., Madsen J. R. Theta returns. Current opinion in neurobiology. 2001;11(6):739-744. doi.org/10.1016/s0959-4388(01)00278-1
28. Raghavachari S. et al. Gating of human theta oscillations by a working memory task. Journal of Neuroscience. 2001;21(9):3175-3183. doi.org/10.1523/jneurosci.21-09-03175.2001
29. Orekhova, E. V., Stroganova, T. A., & Posikera, I. N. Theta synchronization during sustained anticipatory attention in infants over the second half of the first year of life. International Journal of Psychophysiology. 1999;32(2):151-172. doi.org/10.1016/s0167-8760(99)00011-2
30. Hermens D. F. et al. Resting EEG theta activity predicts cognitive performance in attention-deficit hyperactivity disorder. Pediatric neurology. 2005;32(4):248-256. doi.org/10.1016/j. pediatrneurol.2004.11.009
REFERENCES
1. Kudashov, V. I. Medical and social strategies in cognitive function improvement 2009;60(6):108-111. (In Russ).
2. Parondzhanov V. D. Kak uluchshit' rabotu uma. Algoritmy bez programmistov-jeto ochen' prosto! M.: Delo. 2001;360. (In Russ).
3. Kolin, K. K. The biosociology of youth and the problem of intellectual security in information society. Znanie. Ponimanie. Umenie. 2012;(3):156-162.
4. Fedotchev A.I., Parin S.B., Polevaja S.A., & Velikova S.D. Brain-Computer Interface and Neurofeedback Technologies: Current State, Problems and Clinical Prospects (Review). Sovremennye tehnologii v medicine. 2017;9(1):175-184. doi.org/10.17691/stm2017.9.1.22 (In Russ).
5. Vernon D. et al. The effect of training distinct neurofeedback protocols on aspects of cognitive performance. International journal of psychophysiology. 2003;47(1):75-85. doi.org/10.1016/s0167-8760(02)00091-0
6. Lubar J. F., Lubar J. O. Neurofeedback assessment and treatment for attention deficit/hyperactivity disorders. Introduction to quantitative EEG and neurofeedback. Academic Press. 1999;103-143. doi. org/10.1016/b978-012243790-8/50006-7
7. Hammond D. C. Neurofeedback with anxiety and affective disorders. Child and Adolescent Psychiatric Clinics. 2005;14(1):105-123. doi.org/10.1016/j.chc.2004.07.008
8. Tan G. et al. Meta-analysis of EEG biofeedback in treating epilepsy. Clinical EEG and neuroscience. 2009;40(3):173-179. doi.org/10.1177/155005940904000310
9. Hammond D. C. QEEG-guided neurofeedback in the treatment of obsessive compulsive disorder. Journal of Neurotherapy. 2003;7(2):25-52. doi.org/10.1300/j184v07n02_03
10. Lubar J. F. Discourse on the development of EEG diagnostics and biofeedback for attention-deficit/ hyperactivity disorders. Biofeedback and Self-regulation. 1991;16(3):201-225. doi.org/10.1007/ bf01000016
11. Barry R. J., Clarke A. R., Johnstone S. J. A review of electrophysiology in attention-deficit/hyperactivity disorder: I. Qualitative and quantitative electroencephalography. Clinical neurophysiology. 2003;114(2):171-183. doi.org/10.1016/s1388-2457(02)00362-0
12. Comez C. M. et al. Frequency analysis of the EEG during spatial selective attention. International Journal of Neuroscience. 1998;95(1-2):17-32. doi.org/10.3109/00207459809000646
13. Jensen O. et al. On the human sensorimotor-cortex beta rhythm: sources and modeling. Neuroimage. 2005;26(2):347-355. doi.org/10.1016/j.neuroimage.2005.02.008
14. Egner T., Gruzelier J. H. EEG biofeedback of low beta band components: frequency-specific effects on variables of attention and event-related brain potentials. Clinical neurophysiology. 2004;115(1):131-139. doi.org/10.1016/s1388-2457(03)00353-5
15. Budzynski T. H. et al. ed. Introduction to quantitative EEG and neurofeedback: Advanced theory and applications: Academic Press, 2009. doi.org/10.1016/b978-0-12-374534-7.00017-4
16. Gorev A. S., Panova E. N. Efficiency of biofeedback training of functional state regulation depending on individual psychophysiological characteristics. Fiziologija cheloveka. 2009;35(5):25-32. doi. org/10.1134/s0362119709050041 (In Russ).
17. Hammond D. C. The need for individualization in neurofeedback: Heterogeneity in QEEG patterns associated with diagnoses and symptoms. Applied Psychophysiology and Biofeedback. 2010;35(1):31. doi.org/10.1007/s10484-009-9106-1
18. Escolano C. et al. The effects of individual upper alpha neurofeedback in ADHD: an open-label pilot study. Applied psychophysiology and biofeedback. 2014;39(3-4):193-202. doi.org/10.1007/s10484-014-9257-6
19. Ghaziri J., Tucholka A., Larue V., Blanchette-Sylvestre M., Reyburn G., Gilbert G., Levesque J., Beauregard M. Neurofeedback training induces changes in white and gray matter. Clin EEG Neurosci. 2013;44(4):265-272. doi.org/10.1177/1550059413476031.
20. Haller S., Kopel R., Jhooti P., Haas T., Scharnowski F., Lovblad K.O., Scheffler K., Van De Ville D. Dynamic reconfiguration of human brain functional networks through neurofeedback. Neuroimage. 2013;81:243-252. doi. org/10.1016/j.neuroimage.2013.05.019.
21. Ros T., Baars J.B., Lanius R.A., Vuilleumier P. Tuning pathological brain oscillations with neurofeedback: a systems neuroscience framework. Front Hum Neurosci. 2014;8:1008. doi.org/10.3389/ fnhum.2014.01008.
22. Jampol'skij L. P. Izmerenie produktivnosti intellektual'noj dejatel'nosti. Voprosy psihologii. 1984;5:142-147. (In Russ).
23. Chernyj, S. V., & Kovalenko, A. A. Otrazhenie vnutrennih perezhivanij v harakteristikah tekushhej JeJeG. Uchenye zapiski Tavricheskogo nacional'nogo universiteta im. VI Vernadskogo, serija «Biologija, himija. 2005;18(57):191-198. (In Russ)..
24. Korobejnikova I. I. Relationship of spatial synchronization of 6-band bioelectric potentials of human EEG with the success of visual spatial task performance 2011;37(5):537-544. doi.org/10.1134/ s0362119711050070 (In Russ).
25. Krause C. M. et al. Relative electroencephalographic desynchronization and synchronization in humans to emotional film content: an analysis of the 4-6, 6-8, 8-10 and 10-12 Hz frequency bands. Neuroscience letters. 2000;286(1):9-12. doi.org/10.1016/s0304-3940(00)01092-2
26. Novikova S.I. EEG rhythms and cognitive processes. Journal of Modern Foreign Psychology. 2015;4(1):91—108. (In Russ).
27. Kahana M. J., Seelig D., Madsen J. R. Theta returns. Current opinion in neurobiology. 2001;11(6):739-744. doi.org/10.1016/s0959-4388(01)00278-1
28. Raghavachari S. et al. Gating of human theta oscillations by a working memory task. Journal of Neuroscience. 2001;21(9):3175-3183. doi.org/10.1523/jneurosci.21-09-03175.2001
29. Orekhova, E. V., Stroganova, T. A., & Posikera, I. N. Theta synchronization during sustained anticipatory attention in infants over the second half of the first year of life. International Journal of Psychophysiology. 1999;32(2):151-172. doi.org/10.1016/s0167-8760(99)00011-2
30. Hermens D. F. et al. Resting EEG theta activity predicts cognitive performance in attention-deficit hyperactivity disorder. Pediatric neurology. 2005;32(4):248-256. doi.org/10.1016/j. pediatrneurol.2004.11.009