РАЗРАБОТКА ПРОГНОСТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ УСПЕШНОСТИ БИОУПРАВЛЕНИЯ С ОБРАТНОЙ СВЯЗЬЮ НА РАННИХ ЭТАПАХ ТРЕНИНГА НА ОСНОВЕ НЕЙРОФИЗИОЛОГИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.22786151Ключевые слова:
функциональное состояние, модель, прогнозирование, психофизиологические показатели, биологическое управление, ЭЭГЛицензия
Аннотация
Статья посвящена исследованию нейрофизиологических показателей, отражающих успешность достижения положительной динамики изменения функционального состояния в процессе нейробиоуправления. Отобраны оптимальные ЭЭГ-показатели (прирост индивидуальной мощности альфа-ритма, фронтальная альфа-асимметрия с левосторонней локализацией), выступающие в роли маркеров способности к обучению навыкам самостоятельного регулирования, на основании которых предложена модель прогнозирования обучаемости в сессиях БОС-тренинга по альфа-протоколу на ранних этапах.
Скачивания
Библиографические ссылки
1. Gold J.M., Berman K.F., Randolph C. PET validation of a novel prefrontal task: Delayed response alteration // Neuropsychology. – 1996. – No 10(1). – Р. 3–10.
2. Critchley H. D., Melmed R. N., Featherstone E. et al. Brain activity during biofeedback relaxation // Brain. – 2001. – No 124(5). – P. 1003–1012.
3. Горев А. С., Панова Е. Н. Эффективность БОС-тренинга регуляции функционального состояния в зависимости от индивидуальных психофизиологических характеристик // Физиология человека. – 2009. – № 5. – С. 25–32.
4. Черапкина Л.П. Прогнозирование и усточивость навыка нейробиоуправления // Омский научный вестник. – 2006. – №3(36). – С. 226–228.
5. Сороко С. И., Трубачев В. В. Нейрофизиологические и психофизиологические основы адаптивного биоуправления. – СПб. : ИЭФБ РАН, 2010. – 607 с.
6. Рудакова Е. В., Грибанов А. В., Панков М. Н. Возможности БОС-тренинга в коррекции синдрома с гиперактивностью // Вестник Поморского университета. – 2007. – № 4. – С. 86–93.
7. Штарк М. Б. Скок А. Б. Применение электроэнцефалографического биоуправления в клинической практике // Биоуправление-4: теория и практика. – Новосибирск, 2002. – С. 9–17.
8. Jap B.T., Lal S., Fischer P., Bekiaris E. Using EEG spectral components to assess algorithms for detecting fatigue // Expert Systems with Applications. – 2009. – No 36. – Р. 2352 -2359.
9. Cheng Shyh-Yueh, Hsu Hong-Te. Mental Fatigue Measurement Using EEG, Risk Management Trends. – Giancarlo Nota (Ed.), 2011. – 228 p. – DOI:10.5772/16376
10. Демин Д.Б. Нейрофизиологическая характеристика вариантов вегетативного тонуса у подростков, проживающих в условиях европейского сервера: Автореф. дис. … д-ра мед. наук: 11.05.2016. –Архангельск, 2016. – 35 с.
11. Черапкина Л.П., Тристан В.Г. Эффективность ЭЭГ-биоуправления в зависимости от его продолжительности // Бюллетень СО РАМН. – 2004. – №3(113). – С. 98–104.
12. Долецкий А.Н., Исмаил-заде И. К. Сравнительная оценка результативности методик биологической обратной связи с использованием стандартизированных критериев // Вестник ВолгГМУ. – 2013. – № 1(45). – С. 110–114.
13. Веревкин Е.Г., Недорезов Л.В. Об одном методе двумерного статистического оценивания успешности биоуправления // Бюл.СО РАМ. – 1999. – № 1 (91). – С. 9–13.
14. Таламова И.Г. Нейрофизиологические механизмы успешности нейробиоуправления и его психофизиологические эффекты // Омский научный вестник. – 2006. – № 5(39). – С. 237–241.
15. Суворов Н. Б. Функциональное биоуправление ритмом сердца человека: адаптивный модуль // Медицинская техника. – 2005. – № 2. – С. 24–27.
16. Митрофанов А.А., Кичук И.В., Русалова М.Н., Чаусова С.В., Соловьева Н.В. Методика быстрого автоматизированного дискриминантного анализа ээг при различении в два класса // Психология. Журнал Высшей школы экономики. – 2020. – Т. 17, № 2. – С. 223–249.
17. Klimesch W. EEG alpha and theta oscillations reflect cognitive and memory performance: a review and analysis // Brain Research Reviews. – 1999. – No 29(2-3). – P. 169–195.
18. Базанова О. М., Балиоз Н. В., Муравлева К. Б., Cкорая М. В. Влияние тренинга произвольного увеличения альфа-мощности ЭЭГ на вариабельность сердечного ритма // Физиология человека. – 2013. – Т. 39, № 1. – С. 103–116.
19. Sagre E. Frontal Alpha Asymmetry in Emotion Regulation: A Systematic Review of State and Trait Perspectives. – University of Skovde, School of Bioscience. 2025. – 40 p.
REFERENCES
1. Gold, J.M., Berman, K.F., Randolph, C. (1996). PET validation of a novel prefrontal task: Delayed response alteration. Neuropsychology. №10(1), pр. 3-10.
2. Critchley, H.D., Melmed, R.N., Featherstone, E., Mathias, C.J., Dolan, R.J. (2000). Brain activity during biofeedback relaxation. A functional neuroimaging investigation. Brain. 24, pp. 1003–1012.
3. Gorev, A. S., Panova, E. N. (2009). Efficiency of biofeedback training of functional state regulation depending on individual psychophysiological characteristics. Fiziologiya cheloveka [Human Physiology]. 5, pp. 25-32. [in Russian].
4. Cherapkina, L.P. (2006). Forecasting and sustainability of neurobiofeedback skill. Omsk Scientific Bulletin. 3 (36). pp. 226-228. [in Russian].
5. Soroko, S. I., Trubachev, V. V. (2010). Neirofiziologicheskie i psikhofiziologicheskie osnovy adaptivnogo bioupravleniya [Neurophysiological and psychophysiological bases of adaptive biofeedback]. Saint Petersburg, IEFB RAN, 607 p. [in Russian].
6. Rudakova, E.V., Gribanov, A.V., Pankov, M.N. (2007). Opportunities biofeedback training in correction hyperactivity syndrome. Vestnik Pomorskogo universiteta [Pomor University Bulletin]. 4, pp. 86-93. [in Russian].
7. Shtark, M.B., Skok, A.B. (2002). Primenenie elektroentsefalograficheskogo bioupravleniya v klinicheskoi praktike [Application electroencephalographic biofeedback in clinical practice]. In: Bioupravlenie-4: teoriya i praktika [Biofeedback-4: Theory and Practice]. Novosibirsk, pp. 9–17. [in Russian].
8. Jap, B.T., Lal, S., Fischer, P., Bekiaris, E. (2009). Using EEG spectral components to assess algorithms for detecting fatigue. Expert Systems with Applications. 36, pр. 2352–2359.
9. Cheng, Shyh-Yueh, Hsu, Hong-Te. (2011). Mental Fatigue Measurement Using EEG, Risk Management Trends. Giancarlo Nota (Ed.).
10. Demin, D.B. (2016). Neurophysiological characteristics of autonomic tone variants in adolescents living in the conditions of the European server: Abstract of a Doctor of Medicine dissertation: 11.05.2016. Arkhangelsk. 35 p. [in Russian].
11. Cherapkina, L.P., Tristan, V.G. (2004). Efficiency of EEG biofeedback depending on its duration. Bulletin of the Siberian Branch of the Russian Academy of Medical Sciences. 3 (113), pp. 98–104. [in Russian].
12. Doletsky, A.N., Ismail-zade, I.K. (2013). Comparative assessment of the effectiveness of biofeedback techniques using standardized criteria. Bulletin of VolgSMU. 1 (45), pp. 110–114. [in Russian].
13. Verevkin, E.G., Nedorezov, L.V. (1999). On one method of two-dimensional statistical evaluation of the success of biofeedback. Bulletin of the Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences. 1 (91), рp. 9–13. [in Russian].
14. Talamova, I.G. (2006). Neurophysiological mechanisms of the success of neurobiofeedback and its psychophysiological effects. Omsk Scientific Bulletin. 5 (39), pp. 237–241. [in Russian].
15. Suvorov, N. B. (2005). Biofeedback of human heart rate: adaptive module. Meditsinskaya tekhnika [Biomedical Engineering]. 2, pp. 24–27. [in Russian].
16. Mitrofanov, A.A., Kichuk, I.V., Rusalova, M.N., Chausova, S.V., Solovieva, N.V. (2020). Methodology of fast automated discriminant analysis of EEG when distinguishing into two classes. Psychology. Journal of the Higher School of Economics. 17(2), рp. 223–249. [in Russian].
17. Klimesch, W. (1999). EEG alpha and theta oscillations reflect cognitive and memory performance: a review and analysis. Brain Research. Brain Research Reviews. Vol. 29 (2-3), pp. 169–195.
18. Bazanova, O.M., Balioz, N.V., Muravleva, K.B., Skoraya, M.V. (2013). Voluntary alpha-power increasing training impact on the heart rate variability. Fiziologiya cheloveka [Human Physiology]. 39 (1), pp. 103-116. [in Russian].
19. Sagre, E. Frontal Alpha Asymmetry in Emotion Regulation: A Systematic Review of State and Trait Perspectives. University of Skovde, School of Bioscience. 2025. – 40 p.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.
Статьи журнала «Вестник Донецкого университета. Серия 01. Естественные науки» находятся в открытом доступе и распространяются в соответствии с условиями Лицензионного Договора с Донецким Государственным университетом, который бесплатно предоставляет авторам неограниченное распространение и самостоятельное архивирование.
