CC BY
110
ПСИХОЛОГИЧЕСКИЕ ПРЕДИКТОРЫ ПРОИЗВОЛЬНОЙ РЕГУЛЯЦИИ В УСЛОВИЯХ ЭЭГ-БОС ТРЕНИНГА
Столетний А. С.
Статья посвящена исследованию психологических предикторов эффективности произвольной регуляции в ЭЭГ-БОС обучении. Суть метода биологической обратной связи по электроэнцефалограмме заключается в том, что человеку предоставляется возможность контролировать биоэлектрическую активность головного мозга. Испытуемый с помощью инструкции и сенсорной обратной связи, которая позволяет субъекту оценить изменения параметра контролируемого ритма ЭЭГ, может осуществлять произвольный контроль над собственной ЭЭГ-активностью. Но в то же время есть достоверные сведения о том, что до 30 % здоровых людей испытывают затруднения при ЭЭГ-БОС обучении, а отдельные лица совершенно не в состоянии научиться контролировать параметры ЭЭГ. Учитывая данный факт, встает проблема оценки влияния индивидуальных психологических и психофизиологических свойств личности на возможность и эффективность ЭЭГ-биоуправления.
В данном исследовании 17 человек прошли 12-сеансовую сессию нейро-биоуправления по протоколу снижения индекса альфа-ритма в теменных областях, в отведениях Р3 и Р4. ЭЭГ-БОС обучение предварялось психологическим тестированием, в котором использовались тестовые опросники Г. Айзенка, Я. Стреляу, Ч. Д. Спилбергера-Ю. Л. Ханина и корректурная проба Б. Бурдона. По итогам оценки результатов психологических тестов с помощью кластерного анализа, испытуемые разделились на 2 группы.
Результаты эксперимента показали, что обе группы испытуемых, отобранные согласно интегральной оценке психологических свойств личности, обучаются управлению альфа-ритмом с разной динамикой и эффективностью. Благодаря полученным результатам, был выделен ряд психологических предикторов, влияющих на произвольную регуляцию при тренировке снижения индекса альфа-ритма в теменных областях. Показано, что на эффективность ЭЭГ-БОС обучения влияют такие свойства личности, как экстраверсия, сила и подвижность нервной системы, уровень личностной тревожности.
Ключевые слова: электроэнцефалография, БОС (биологическая обратная связь), нейробиоуправление, произвольная регуляция, свойства личности, спектральный анализ, психодиагностика, альфа-тренинг, тестовые опросники.
Введение
Процедура ЭЭГ-БОС (neurofeedback, ней-робиоуправление) - вид биологической обратной связи, суть которой заключается в предоставлении испытуемому возможности обучаться влиянию на показатели собственной электроэнцефалограммы. Методика ЭЭГ-БОС делает возможной произвольную регуляцию биоэлектрической активности головного мозга. Параметры ЭЭГ, в свою очередь, имеют общенормативные характеристики, которые обусловлены как средовыми, так и наследственными факторами, и хорошо отражают выполнение когнитивной деятельности [4, 5, 7]. Помимо этого, БОС в целом позволяет оценивать, контролировать и корректировать состояние человека, находящегося в экстремальных условиях среды, выполняющего сложную операторскую деятельность или имеющего те или иные функциональные нарушения [3].
Многочисленные исследования по теме нейробиоуправления показали, что способность к произвольной регуляции с помощью ЭЭГ-БОС определяется не только мотивацией [8, 9] и тренировкой [17], но и некоторыми индивидуальными особенностями [16]. Кроме того, в ряде работ было показано, что, например, свойства нервной системы и темперамента являются обусловленными наследственностью и играют решающую роль в определении индивидуального стиля выполнения деятельности [1, 2, 3]. Это очередной раз доказывает, что способность к БОС-обучению обуславливается еще генетическими особенностями механизмов саморегуляции активности мозга.
Но, несмотря на вышеозначенное, количество людей, не способных управлять параметрами биоэлектрической активности мозга, по разным данным может достигать 30 % [12, 18]. В связи с этим фактом возникла проблема выявления психологических особенностей личности, влияющих на эффективность произвольной регуляции в процессе ЭЭГ-БОС обучения. Однозначного решения для данной проблемы до сих пор не найдено.
Сведения такого рода позволяют осуществлять более точный и индивидуализированный подбор протоколов нейробиоуправления
для нужд пациентов, а также облегчат отбор кандидатов для работы с биотехническими системами, связанными с показателями ЭЭГ, такими как интерфейс мозг-компьютер. Кроме того, данные о психологических свойствах личности в подобном ракурсе могут использоваться в оценке эффективности произвольной регуляции в ходе ЭЭГ-БОС обучения для людей с разными профилями личности.
Методика
В исследовании принимали участие 17 добровольцев (13 девушек и 4 юноши, средний возраст - 20,3 года), студенты Южного федерального университета. До начала сессии ЭЭГ-БОС обучения все участники прошли психологическое тестирование. Батарея тестов состояла из тестов-опросников Г. Айзенка, Я. Стреляу, Ч. Д. Спилбергера-Ю. Л. Ханина и корректурной пробы Б. Бурдона.
Для регистрации ЭЭГ и проведения ЭЭГ-БОС тренинга использовался электроэнцефалограф-анализатор «Энце-фалан 131-03» фирмы Медиком МТД (г. Таганрог, Россия), работавший на частоте дискретизации 250 Гц. Для сеансов биообратной связи использовалась программа «РЕАКОР», также производимая фирмой Медиком МТД. На протяжении всех сеансов нейробиоуправления регистрировалась ЭЭГ по 14 отведениям (Р3, Р4, Р7, Р8, С3, С4, Т3, Т4, Т5, Т6, Р3, Р4, 01, 02), монополярно, согласно международной системе «10-20», с референтными электродами, расположенными на мочках ушей.
Испытуемые располагались в затемненной комнате, в кресле, в удобной позе. Обратная связь предоставлялась в виде цветного изображения и сопутствующего музыкального сопровождения. Задачей обследуемого было очистить картинку от шума (черных квадратов) и усилить громкость звука, снижая значение контролируемого параметра (КП). Контролируемым параметром выступил суммарный показатель индекса альфа-ритма в отведениях Р3 и Р4. Участникам предлагалось ориентироваться на любую модальность стимулов либо на их сочетание.
Процедура исследования состояла из четы-
рех этапов: исходный фон, инструкция, сеанс биологической обратной связи, итоговый фон. Длительность сеанса ЭЭГ-БОС составляла 4 минуты, фоновых этапов и инструкции - по 1 минуте. В инструкции испытуемому предлагались варианты мыслительных операций, потенциально способных помочь достижению нужного результата. Всего каждый испытуемый прошел 12 сеансов нейробиоуправления в течение 3-х недель.
Данные психологического тестирования испытуемых обрабатывались с помощью кластерного и дисперсионного анализа ANOVA в программе Statistica 10 Enterprise.
Обработка ЭЭГ проводилась в программе «НЕОКОРТЕКС» производства фирмы Нейроботикс, г. Зеленоград. Для анализа отбирались безартефактные ЭЭГ-эпохи, по которым рассчитывался спектр мощности, т. к. технически не было возможности использовать показатель эффективности обратной связи. В силу того, что изменение индекса ритма ЭЭГ непосредственно связано с изменением его мощностных характеристик, было решено использовать анализ спектральной
мощности для вычисления кривой обучения. Статистическое сравнение спектров и кривых обучения проводилось с использованием дисперсионного анализа ANOVA в программном пакете для статистического анализа Statistica 10 Enterprise.
Результаты
Кластерный и дисперсионный анализ результатов психологического тестирования (рисунок 1 и таблица 1) показал, что по разнице выраженности ряда оцениваемых психологических свойств испытуемые могут быть поделены на две группы. Люди из первой группы, в которую вошло 11 человек, характеризовались достоверно более высокими уровнями экстраверсии, силы процесса возбуждения и подвижности нервной системы (НС), более низким уровнем личностной тревожности. Отличительными свойствами второй группы (6 человек) были: более низкий уровень экстраверсии, низкая сила процесса возбуждения и низкая подвижность НС, высокая личностная тревожность.
70 60 50 40 30 20 10 0
ДВСОЕРОН I К
Рисунок 1. Результаты кластерного анализа при интегральном сравнении данных психологического тестирования для 17 человек
По оси У - средние значения переменных по кластерам. Ось X- шифр переменных: А - переключаемость внимания, В - устойчивость внимания, С - психотизм, О - экстраверсия-интроверсия, Е - нейротизм, Р - сила возбуждения НС, в - сила торможения НС, Н - подвижность НС, I - уравновешенность НС, К - личностная тревожность. Пунктирная кривая - группа 1,
сплошная кривая - группа 2.
Результаты спектрального анализа ЭЭГ-эпох, относящихся к фоновым и тренинговым этапам ЭЭГ-БОС обучения, представлены на рисунке 2. Как видно на иллюстрации, динамика изменений усредненных по группам значений мощности альфа-ритма разительно отличается. Испытуемые первой группы не показали тенденции к снижению показателя контролируемого параметра в заданном направлении. Наоборот, даже имеет место увеличение мощности альфа-ритма во второй половине курса БОС-обучения. Но вместе с тем дисперсионный анализ показал, что во всех сеансах нейробиоуправления, кро-
ме 1, 4 и 6, существует достоверная, на уровне p < 0.05, разница в показателях мощности между начальными фоновыми записями и ЭЭГ, записанной непосредственно во время ЭЭГ-БОС. Из этого следует вывод, что несмотря на общую направленность динамики показателя контролируемого параметра, обучение имело место. Одним из возможных вариантов объяснения такой направленности динамики может быть изменение функционального состояния испытуемых, что отображается как напрямую в показателях альфа-ритма в фоновых пробах, так и во время сеансов нейробиоуправления.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1 1 12
Таблица 1.
Результаты дисперсионного анализа при интегральном межгрупповом сравнении данных психологического
тестирования
Название переменной Between df Within df F signif.
Переключаемость внимания 1,77815 1 56,4571 15 0,47243 0,5023594
Устойчивость внимания 9,62100 1 368,614 15 0,39150 0,5409124
Психотизм 0,14201 1 104,328 15 0,02041 0,8882757
Экстраверсия-Интроверсия 462,658 1 154,4 15 44,9474 0,000007
Нейротизм 0,04117 1 332,9 15 0,00185 0,9662108
Сила возбуждения 702,013 1 1264,45 15 8,32784 0,0113157
Сила торможения 12,5075 1 1893,25 15 0,09909 0,7572541
Подвижность 3667,16 1 1114,95 15 49,3359 0,000004
Уравновешенность 0,20474 1 0,97423 15 3,15236 0,0961039
Личностная тревожность 355,042 1 1275,42 15 4,17556 0,0589877
Жирным шрифтом выделены переменные с достоверными отличиями (р < 0,05), курсивом - переменные с высокой тенденцией к достоверным отличиям (р < 0,06).
Рисунок 2. Кривые усредненных значений спектральной мощности ЭЭГ в ходе 12 сеансов ЭЭГ-БОС обучения по группе 1 (слева) и группе 2 (справа)
Прерывистая линия - фоновые значения спектров мощности перед обучением, сплошная -
непосредственно во время обучения.
Динамика значения контролируемого параметра у испытуемых второй группы имеет более плавный и выраженный характер. Дисперсионный анализ показал достоверные различия между спектральной мощностью фоновых и тренинговых значений по всем сеансам ЭЭГ-БОС. Более того, как видно по рисунку 2, несмотря на значительные флуктуации мощности альфа-ритма в фоновых пробах (что также может быть показателем изменения функционального состояния испытуемых), в тренинге присутствует направленная динамика на снижение контролируемого параметра. Этот факт свидетельствует о том, что у испытуемых второй группы также присутствовал эффект обучения, причем более выраженный на протяжении всей сессии.
Для сравнения эффективности ЭЭГ-БОС обучения между двумя группами испытуемых применялся метод вычисления кривых обучения (КО) и их последующее сравнение. КО рассчитывается как отношение усредненных величин параметров нейробиоуправления в фоновых пробах и тренинге. Рост вышеописанного относительного показателя является индикатором успешности и эффективности проводимого обучения [2].
Как показано на рисунке 3, кривая обучения группы 2 имеет заметную тенденцию к росту, особенно в последних сеансах ЭЭГ-БОС. Между тем, показатель кривой обучения для группы 1, пройдя период волнообразного роста и падения результатов, к концу обучения начал
снижаться. Результаты сравнения с помощью однофакторного дисперсионного анализа подтвердили достоверные отличия в представленной динамике. В целом, это говорит о том, что люди, имеющие более низкий уровень экстраверсии, низкие уровни процесса возбуждения и подвижности нервной системы, высокую личностную тревожность, эффективнее справились с ЭЭГ-БОС протоколом по снижению альфа-ритма в теменных областях коры.
Обсуждение результатов
Как уже отмечалось ранее, проблема оценки влияния психологических свойств на произвольную регуляцию в ходе БОС-обучения далека от полного ее разрешения. Тем не менее, сведения, полученные в ходе данного исследования, во многом согласуются с результатами, опубликованными ранее. Так, Х. Ямагучи обнаружил зависимость эффективности сеансов нейробиоуправления от показателя экстра- и интровер-тивности личности [19]. В другом исследовании было установлено, что у группы испытуемых с высоким уровнем тревожности по тесту ММР1 спектральная мощность альфа-ритма ЭЭГ в значительной степени подавлена [13]. Этот факт согласуется с полученными нами результатами, т. к. испытуемые второй группы, имея повышенные показатели личностной тревожности (по Ч. Д. Спилбергеру-Ю. Л. Ханину), снижали альфа-ритм более эффективно. Кроме того, было показано, что интенсивность альфа-ритма негативно коррелирует с уровнем тревоги [14].
1,5 1,4 1,3 1,2 1,1 1,0 0,9
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
Рисунок 3. Кривые обучения ЭЭГ-БОС для 1 и 2 групп испытуемых 1 группа - сплошная линия, 2 группа - прерывистая линия.
С другой стороны, некоторые исследователи не обнаружили значимых корреляций между индивидуальными характеристиками личности (по тесту Г. Айзенка) с амплитудой, частотой и индексом альфа-ритма [11]. В то же время, другие авторы [10] установили, что средняя частота альфа-ритма в теменной и затылочной областях была выше у лиц с высоким уровнем экстраверсии, что в свою очередь может затруднять процесс БОС-обучения по снижению показателей данного ритма.
В экспериментах с одиночным сеансом ЭЭГ-БОС [15] было показано, что успешное увеличение спектральной мощности альфа-ритма происходит у лиц с выраженностью таких особенностей личности (согласно 16-факторному опроснику Р. Кэттелла), как самоконтроль эмоций и поведения (фактор 0-3), ответственность (фактор 6), зависть (фактор Ц, социальная приемлемость (фактор Ы) и самостоятельность (фактор О). Кроме того, полученные исследователями корреляционные данные демонстрируют, что способность к успешному увеличению
ЛИТЕРАТУРА
1. Воробьева Е. В., Попова В. А. Отражение в параметрах ЭЭГ близнецов выполнения математических операций и вербально-ассоциативной деятельности // СевероКавказский психологический вестник.-2008. - Т. 6. - № 2. - С. 34-39.
2. ВоробьеваЕ. В. Психогенетика. Учебник для вузов. - Ростов н/Д: Изд-во Южного федерального университета, 2014. - 283 с.
3. Воробьева Е. В. Психогенетическое исследование взаимосвязи темперамента и мотивации достижений // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Общественные науки. - 2006. - № 3. -С.110-111.
4. Воробьева Е. В., Харитонова И. Ю. Генотип-средовые детерминанты мощности ритмических составляющих ЭЭГ при вербально-ассоциативной деятельности // Новые исследования. - 2010. - Т. 1 - № 23. - С. 5-16.
5. Ермаков П. Н., Воробьева Е. В. Индивидуальная профильная асимметрия у близнецов и спектральные характеристики ЭЭГ при выполнении арифметического счета и вербально-
индекса альфа-ритма связана как с возрастанием самоконтроля, так и с относительно низкой личностной тревожностью.
Подводя итог вышесказанному, успешность снижения альфа-ритма в теменных областях коры зависит не только от функционального состояния индивида, хотя оно и играет весомую роль в произвольной регуляции биоэлектрической активности мозга, но и, в значительной степени, от индивидуальных свойств личности, в том числе и генетически обусловленных.
Выводы
1. Испытуемые, обладающие разными уровнями выраженности психологических свойств личности, могут управлять снижением альфа-ритма с разной степенью эффективности.
2. Психологическими предикторами произвольной регуляции при использовании альфа-тренинга в теменных областях являются:
- экстраверсия;
- сила и подвижность нервной системы;
- уровень личностной тревожности.
ассоциативной деятельности // Российский психологический журнал. - 2010. - Т. 7. -№ 1. - С. 8-24.
6. Кропотов Ю. Д. Количественная ЭЭГ, когнитивные вызванные потенциалы мозга человека и нейротерапия. - Донецк, 2010. -512 с.
7. Лобаскова М. М., Гиндина Е. Д., Малых С. Б. Природа индивидуальных различий темперамента в подростковом возрасте // Теоретическая и экспериментальная психология. - 2010. - Т. 3. - № 3. - С. 19-27.
8. Сороко С. И., Трубачев В. В. Нейрофизиологические и психофизиологические основы адаптивного биоуправления. - СПб.: Политехника-сервис, 2010. -607 с.
9. Birbaumer N., Kubler A., Ghanayim N., Hinterberger T., Perelmouter J., Kaiser J., Iversen I., Kotchoubey B., Neumann N., Flor H. The thought translation device (TTD) for completely paralyzed patients // IEEE Trans. Rehabil. Eng. -2000. - V. 8. - pp. 190-192.
10. Deakin J. F. W., Exley K. A. Personality and male-female influences on the EEG alpha
rhythm // Biol. Psychol. - 1997. - V. 8. - no. 4. -pp. 285-290.
11. Ermis F. EEG and autonomic correlates of extraversión and neuroticism // Activ. Nerv. Super. - 1985. - V. 27. - no. 3. - pp. 221-223.
12. Evans J. R. Handbook of neurofeedback: Dynamics and clinical applications. - NY: The Haworth Press, 2007. - 378 p.
13. Hard J. V., Kamiya J. Anxiety change through electroencephalographic alpha feedback seen only in high anxiety subjects // Science. -1978. - V. 201. - no. 4350. - pp. 79-80.
14. Knott V. J. Neuroelectrical activity related to panic disorder // Prog. Neuropsychopharmacol. Biol. Psychiat. - 1990. - V. 14. - no. 5. -pp. 697-707.
15. Konareva I. N. Correlations between the Psychological Peculiarities of an Individual and the Efficacy of a Single Neurofeedback Session (by the EEG Characteristics) //
Neurophysiology. - 2006. - V. 38. - no. 3. -pp. 239-247.
16. Neuper C., Müller G., Kübler A., Birbaumer N., Pfurtscheller G. Clinical application of an eeg-based brain-computer interface: A case study in a patient with severe motor impairment // EEG and Clin. Neurophysiol. - 2003. - V. 114. -no. 3. - pp. 399-409.
17. Perelmouter J., Birbaumer N. A binary spelling interface with random errors // IEEE Trans. Rehabil. Eng. - 2000. - V. 8. - pp. 227-232.
18. Rasey H. W., Lubar J. F., McIntyreA., Zoffuto A. C., Abbott P. L. EEG Biofeedback for the enhancement of attentional processing in normal college students // Journal of Neurotherapy. - 1996. - V. 1 (3). - pp. 15-21.
19. Yamaguchi H. Characteristics of alphaenhancement biofeedback training with eyes closed // Tohoku Psychol. - 1980. - no. 1. -pp. 40-50.
