Спонтанные флуктуации электрической активности мозга и инициация движения

Авторы

  • Марина Евгеньевна Курганская Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН https://orcid.org/0000-0002-7989-2739
  • Павел Дмитриевич Бобров Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН; Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н. И. Пирогова https://orcid.org/0000-0003-2566-1043
  • Михаил Романович Исаев Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН; Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н. И. Пирогова https://orcid.org/0000-0002-3907-5056

DOI:

https://doi.org/10.33910/2687-1270-2024-5-2-144-155

Ключевые слова:

инициация движения, потенциал готовности, самоинициированное движение, императивный сигнал, ЭЭГ, вейвлет-анализ

Аннотация

В исследовании приняли участие 20 здоровых взрослых, выполнявших движение рукой к цели самопроизвольно или по императивному сигналу. Во время выполнения движений у участников регистрировали электроэнцефалограмму (ЭЭГ). Выделили шесть источников ЭЭГ активности: левая и правая премоторные зоны, дополнительная моторная область, левая и правая первичные моторные зоны и заднетеменная кора. Для этих источников сравнивали ультрамедленные флуктуации потенциала и десинхронизацию в диапазонах альфа и бета, сопровождающие произвольную инициацию движения и инициацию по сигналу. При выполнении самоинициированного движения в премоторных областях наблюдается контралатеральная десинхронизация в альфа-диапазоне за 3000 мс и десинхронизация в бета-диапазоне за 600 мс до начала движения. При выполнении движения по императивному сигналу в премоторных областях наблюдается десинхронизация в бета-диапазоне за 2000 мс до начала движения, что превышает время реакции на императивный сигнал, которое составляет около 800 мс. Десинхронизация в альфа-диапазоне в задней теменной коре происходит за 1300 мс до начала движения. Таким образом, активация премоторных областей и задней теменной коры наблюдается еще до императивного сигнала. Результаты позволяют предположить, что инициация движения наиболее вероятна в определенной фазе спонтанных медленных флуктуаций электрической активности мозга.

Библиографические ссылки

Armstrong, S., Sale, M. V., Cunnington, R. (2018) Neural oscillations and the initiation of voluntary movement. Frontiers in Psychology, vol. 9, article 2509. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2018.02509 (In English)

Arts, L. P., van den Broek, E. L. (2022) The fast continuous wavelet transformation (fCWT) for real-time, high-quality, noise-resistant time–frequency analysis. Nature Computational Science, vol. 2, no. 1, pp. 47–58. https://doi.org/10.1038/s43588-021-00183-z (In English)

Cunnington, R., Windischberger, C., Moser, E. (2005) Premovement activity of the pre-supplementary motor area and the readiness for action: Studies of time-resolved event-related functional MRI. Human Movement Science, vol. 24, no. 5-6, pp. 644–656. https://doi.org/10.1016/j.humov.2005.10.001 (In English)

Desmurget, M., Sirigu, A. (2009) A parietal-premotor network for movement intention and motor awareness. Trends in cognitive sciences, vol. 13, no. 10, pp. 411–419. https://doi.org/10.1016/j.tics.2009.08.001 (In English)

Frolov, A., Aziatskaya, G., Bobrov, P. et al. (2017) Electrophysiological brain activity during the control of a motor imagery-based brain–computer interface. Human Physiology, vol. 43, no. 5, pp. 501–511. https://doi.org/10.1134/S036211971705005X (In English)

Frolov, A., Bobrov, P., Biryukova, E. et al. (2020). Using multiple decomposition methods and cluster analysis to find and categorize typical patterns of EEG activity in motor imagery brain-computer interface experiments. Frontiers in Robotics and AI, vol. 7, article 88. https://doi.org/10.3389/frobt.2020.00088 (In English)

Gálvez-García, G., Albayay, J., Rehbein, L. et al. (2018) Response inhibition as a function of movement complexity and movement type selection. Frontiers in Psychology, vol.9, article 2290. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2018.02290 (In English)

Gelmgoltz, K. (1923) Skorost’ rasprostranenia nervnogo vozbuzhdenia [Excitation propagation velocity]. Moscow: Politizdat Publ., 134 p. (In Russian)

Grosse-Wentrup, M., Liefhold, C., Gramann, K. et al. (2009) Beamforming in noninvasive brain-computer interfaces. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. 56, no. 4, pp. 1209–1219. https://doi.org/10.1109/TBME.2008.2009768 (In English)

Hramov, A. E., Maksimenko, V. A., Pisarchik, A. N. (2021) Physical principles of brain–computer interfaces and their applications for rehabilitation, robotics and control of human brain states. Physics Reports, vol. 918, pp. 1–133. https://doi.org/10.1016/j.physrep.2021.03.002 (In English)

Hobson, H. M., Bishop, D. V. M. (2017) The interpretation of mu suppression as an index of mirror neuron activity: past, present and future. Royal Society Open Science, vol. 4, no. 3, article 160662. https://doi.org/10.1098/rsos.160662 (In English)

Jaiswal, A., Nenonen, J., Stenroos, M. et al. (2020) Comparison of beamformer implementations for meg source localization. NeuroImage, vol. 216, article 116797. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2020.116797 (In English)

Kurganskaya, M. E., Isaev, M. R., Bobrov, P. D. (2024) Dinamika sinkhronizatsii i desinkhronizatsii EEG pri vypolnenii real’nogo i myslennogo dvizheniya ruki, napravlennogo k vidimoj tseli [Dynamics of EEG synchronization and desynchronization performing real and imagined hand reaching]. Zhurnal Vysshei Nervnoi Deiatolnosti imeni I. P. Pavlova, vol. 74, no. 2, pp. 210–222. https://doi.org/10.31857/S0044467724020069 (In Russian).

Lee, T.-W., Girolami, M., Sejnowski. T. J. (1999) Independent component analysis using an extended infomax algorithm for mixed subgaussian and supergaussian sources. Neural computation, vol. 11, no. 2, pp. 417–441. https://doi.org/10.1162/089976699300016719 (In English)

Libet, B., Gleason, C. A., Wright, E. W., Pearl, D. K. (1983). Time of conscious intention to act in relation to onset of cerebral activity (readiness-potential): The unconscious initiation of a freely voluntary act. Brain, vol. 106, no. 3, pp. 623–642. https://doi.org/10.1093/brain/106.3.623 (In English)

Mitiureva, D., Bobrov, P., Rebreikina, A., Sysoeva, O. (2023) An inclusive paradigm to study mu-rhythm properties. International Journal of Psychophysiology, vol. 190, pp. 42–55. https://doi.org/10.1016/j.ijpsycho.2023.05.353 (In English)

Monto, S., Palva, S., Voipio, J. et al. (2008) Very slow EEG fluctuations predict the dynamics of stimulus detection and oscillation amplitudes in humans. Journal of Neuroscience, vol. 28, no. 33, pp. 8268–8272. https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.1910-08.2008 (In English)

Pfurtscheller, G, Lopes da Silva, F. H. (1999) Event-related EEG/MEG synchronization and desynchronization: Basic principles. Clinical Neurophysiology, vol. 110, no. 11, pp. 1842–1857. https://doi.org/10.1016/s1388-2457(99)00141-8 (In English)

Pfurtscheller, G., Neuper, C., Krausz, G. (2000) Functional dissociation of lower and upper frequency mu rhythms in relation to voluntary limb movement. Clinical Neurophysiology, vol. 111, no. 10, pp. 1873–1879. https://doi.org/10.1016/s1388-2457(00)00428-4 (In English)

Proctor, R. W., Schneider, D. W. (2018) Hick’s law for choice reaction time: A review. Quarterly Journal of Experimental Psychology, vol. 71, no. 6, pp. 1281–1299. https://doi.org/10.1080/17470218.2017.1322622 (In English)

Rhodes, B. J., Bullock, D., Verwey, W. B. et al. (2004) Learning and production of movement sequences: Behavioral, neurophysiological, and modeling perspectives. Human Movement Science, vol. 23, no. 5, pp. 699–746. https://doi.org/10.1016/j.humov.2004.10.008 (In English)

Schmidt, S., Jo, H. G., Wittmann, M., Hinterberger, T. (2016) “Catching the waves” — slow cortical potentials as moderator of voluntary action. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, vol. 68, pp. 639–650. https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2016.06.023 (In English)

Zama, T., Takahashi, Y., Shimada, S. (2019). Simultaneous EEG-NIRS measurement of the inferior parietal lobule during a reaching task with delayed visual feedback. Frontiers in Human Neuroscience, vol. 13, article 301. https://doi.org/10.3389/fnhum.2019.00301 (In English)

Загрузки

Опубликован

30.10.2024

Выпуск

Том 5 № 2 (2024)

Раздел

Экспериментальные статьи

Лицензия

Copyright (c) 2025 Марина Евгеньевна Курганская, Павел Дмитриевич Бобров, Михаил Романович Исаев

Лицензия Creative Commons

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.

Автор предоставляет материалы на условиях публичной оферты и лицензии CC BY-NC 4.0. Эта лицензия позволяет неограниченному кругу лиц копировать и распространять материал на любом носителе и в любом формате, но с обязательным указанием авторства и только в некоммерческих целях. После публикации все статьи находятся в открытом доступе.

Авторы сохраняют авторские права на статью и могут использовать материалы опубликованной статьи при подготовке других публикаций, а также пользоваться печатными или электронными копиями статьи в научных, образовательных и иных целях. Право на номер журнала как составное произведение принадлежит издателю.