Нейроинтерфейс с двойной обратной связью от ЭЭГ в коррекции стресс-вызванных расстройств

А.И. Федотчев, А.А. Земляная, Л.В. Савчук, С.А. Полевая

Ключевые слова: нейроинтерфейс; электроэнцефалограмма; ЭЭГ; двойная обратная связь от ЭЭГ; трансформация ЭЭГ в музыкоподобные сигналы; фотостимуляция, управляемая биопотенциалами мозга; коррекция функциональных расстройств.

Цель исследования — сравнительная оценка эффективности нейроинтерфейсов, использующих одинарную (звуковую) и двойную (светозвуковую) обратную связь от ЭЭГ человека при подавлении стресс-индуцированных состояний.

Материалы и методы. В одном из трех обследований 16 испытуемым-добровольцам, находящимся в состоянии стресса, предъявляли классические музыкальные произведения (контроль). В двух других обследованиях использовали либо одинарную обратную связь, при которой испытуемым предъявляли звуковые стимулы, получаемые путем преобразования текущих значений ЭЭГ-осцилляторов в музыкоподобные сигналы, либо двойную обратную связь от ЭЭГ, при которой эти музыкоподобные сигналы дополнялись ритмическими световыми воздействиями, управляемыми суммарной ЭЭГ испытуемого.

Результаты. Наиболее выраженные эффекты — достоверное увеличение мощности альфа-ритма ЭЭГ относительно фона и значимые позитивные сдвиги в субъективных показателях состояния — отмечены при удвоении обратной связи от ЭЭГ-характеристик испытуемых благодаря вовлечению интегративных, адаптационных и резонансных механизмов деятельности центральной нервной системы в процессы нормализации функционального состояния.

Заключение. Использование двойной аудиовизуальной обратной связи от ЭЭГ человека представляется перспективным путем повышения эффективности нейроинтерфейсов при коррекции стресс-вызванных функциональных состояний.

Введение

Технологии нейроинтерфейсов, включая интерфейс мозг–компьютер и нейробиоуправление, в последнее время широко применяются для подавления стресс-индуцированных состояний [1–4]. Однако результативность существующих разработок пока недостаточна и часто подвергается обоснованной критике [5, 6]. Как показывает анализ литературы, для увеличения эффективности нейроинтерфейсов необходима оптимальная организация сигналов обратной связи от биоэлектрических процессов человека [7].

Ранее с этой целью был теоретически обоснован подход, предполагающий применение музыкальных или музыкоподобных сигналов обратной связи от ЭЭГ, что облегчает их восприятие и способствует увеличению эффективности лечебных воздействий [8]. Данный подход был успешно опробован для коррекции стресс-индуцированных расстройств путем музыкальных воздействий, управляемых ЭЭГ-осцилляторами субъекта [9], а также путем трансформации биопотенциалов мозга в музыкоподобные сигналы обратной связи [10].

Еще одним подходом к увеличению эффективности нейроинтерфейсов может быть удвоение обратной связи от ЭЭГ, при котором одни характеристики ЭЭГ преобразуются в звуковые (музыкоподобные), а другие — в световые воздействия. Такое предположение основано на известном факте, что бисенсорная обратная связь от ЭЭГ в большей степени соответствует условиям повседневной жизни, где обычно происходит одновременная обработка разномодальных сигналов [11], и может иметь определенные преимущества.

Цель исследования заключалась в экспериментальной проверке данного предположения путем сравнительного анализа эффектов, наблюдаемых при подавлении стресс-индуцированных состояний с помощью нейроинтерфейсов, использующих одинарную (звуковую) или двойную (светозвуковую) обратную связь от ЭЭГ. В качестве контроля использовали простое прослушивание музыкальных произведений.

Материалы и методы

В исследовании приняли участие 16 испытуемых — сотрудников Пущинского научного центра РАН — в возрасте от 18 до 60 лет, обратившихся в кабинет психологической разгрузки по поводу состояний психоэмоционального напряжения и стресса и добровольно согласившихся на участие в трех обследованиях.

Исследование проведено в соответствии с Хельсинкской декларацией (2013) и одобрено Этическим комитетом Института биофизики клетки РАН. От каждого испытуемого получено информированное согласие.

В начале каждого обследования для оценки психофизиологического состояния участников исследования проводили их начальное тестирование с использованием трех тестов:

«САН», в котором испытуемые дают оценку своему текущему самочувствию, активности и настроению [12];

«УЭД», дающего возможность определять текущий уровень эмоциональной дезадаптации [13];

«УС», представляющего собой модификацию теста «УЭД», которая позволяет оценивать уровень стрессированности человека [14]. В данном тесте вместо прилагательных, характеризующих степень эмоциональной дезадаптации, использованы прилагательные, описывающие уровень стресса.

После начального тестирования на испытуемых устанавливали ЭЭГ-датчики (активный электрод в отведении Cz, референтный и заземляющий — на мочках ушей), стереонаушники (Philips SBC HL140; уровень звука — 0–40 дБ, частота — 100–2000 Гц) и очки, в затемненные линзы которых были вмонтированы красные светодиоды с мощностью, не превышающей 100 мкВт. Испытуемых просили сидеть спокойно с закрытыми глазами в течение всех обследований. Каждый эксперимент начинался с 30-секундной записи фоновой электрической активности при диапазоне фильтрации ЭЭГ 2–32 Гц и частоте дискретизации сигналов 100 Гц.

Дальнейший ход обследования зависел от условий эксперимента, которые для каждого испытуемого чередовались в случайном порядке.

В эксперименте со звуковой обратной связью от ЭЭГ (серия «Звук») во время записи фона определяли доминирующий у данного испытуемого узкочастотный (0,4–0,6 Гц) спектральный компонент в диапазоне альфа-ритма (8–13 Гц) ЭЭГ. Затем на 10 мин включали рабочий режим, где текущая амплитуда выявленного ЭЭГ-осциллятора преобразовывалась в музыкоподобные сигналы, по тембру напоминающие звуки флейты, которые плавно варьировали по высоте тона и интенсивности в соответствии с текущей амплитудой ЭЭГ-осциллятора и сопровождались слабыми щелчками с частотой 1 Гц.

В эксперименте с двойной обратной связью от ЭЭГ (серия «Звук + свет») описанная звуковая стимуляция дополнялась варьирующими по интенсивности светодиодными воздействиями, которые осуществлялись в строгом соответствии с текущими значениями суммарной ЭЭГ испытуемого. Это достигалось путем нормирования оцифрованных значений ЭЭГ, при котором наибольшая отрицательная величина ЭЭГ-сигнала соответствовала минимальному, а наибольшая положительная величина — максимальному свечению светодиодов.

В контрольном эксперименте без обратной связи от ЭЭГ (серия «Контроль») испытуемым предъявляли 10-минутную композицию из популярных классических произведений Чайковского, Моцарта, Баха и Шуберта, заранее записанную на жесткий диск компьютера.

В конце каждого эксперимента регистрацию ЭЭГ продолжали в течение 2 мин для измерения эффектов последействия, а также проводили повторное тестирование и опрос испытуемых об их ощущениях во время лечебных сеансов.

Статистическую обработку результатов выполняли с помощью пакета программ «Сигма-Плот 11.0». Вычисляли средние для групп значения показателей (М) и стандартные ошибки (m). Для определения уровней значимости различий каждого показателя до и после воздействия использовали непараметрический критерий знаковых рангов для малых выборок Вилкоксона–Манна–Уитни.

Результаты

Оценка эффектов воздействий в контрольной (прослушивание музыки без обратной связи) и двух экспериментальных сериях («Звук» и «Звук + свет») проводилась путем сопоставления основных показателей, зарегистрированных перед началом и после воздействий (см. таблицу).

Показатели, зарегистрированные до и после воздействия в трех сериях экспериментов, в баллах (M±m)

Данные таблицы показывают, что под влиянием всех лечебных процедур мощность альфа-активности ЭЭГ увеличивается. Однако достоверный прирост мощности альфа-ритма отмечен только в экспериментальных сериях с наличием обратной связи от ЭЭГ и был более значительным при двойной светозвуковой обратной связи. Можно также видеть, что в результате лечебных процедур с обратной связью от ЭЭГ происходят позитивные изменения в субъективных оценках состояния испытуемых, проявившиеся в достоверном увеличении показателей самочувствия и настроения в тесте «САН». Под влиянием всех трех лечебных процедур отмечено снижение уровней эмоциональной дезадаптации и стрессированности испытуемых. Однако эти изменения достигли уровня значимости только в серии с двойной обратной связью от ЭЭГ.

Расспрос испытуемых о субъективных ощущениях в ходе экспериментов выявил их положительное отношение к проведенным лечебным сеансам, снижение уровня стресса и улучшение эмоционального состояния. Особенно позитивно были оценены эксперименты с двойной обратной связью от ЭЭГ, где музыкоподобные звуковые стимулы дополнялись приятными переливами разноцветного фона, возникающими при восприятии через закрытые глаза световых мельканий, формируемых на основе ЭЭГ.

Обсуждение

Полученные данные демонстрируют, что значимые позитивные сдвиги объективных и субъективных показателей наблюдаются только при наличии обратной связи от ЭЭГ, т.е. когда управление сенсорными воздействиями осуществляется непосредственно регистрируемыми ЭЭГ характеристиками испытуемых. В этих случаях отмечается существенный рост мощности альфа-ритма ЭЭГ относительно фона, сопровождаемый позитивными эмоциональными реакциями и сдвигами функционального состояния испытуемых.

Ранее нами было показано [15], что преобразование текущих значений ЭЭГ-осцилляторов пациента в музыкоподобные сигналы обеспечивает возможность быстрой и эффективной коррекции неблагоприятных сдвигов его функционального состояния. Судя по полученным в настоящем исследовании результатам, удвоение обратной связи от ЭЭГ-характеристик испытуемых путем введения дополнительного контура световой стимуляции, управляемой биопотенциалами мозга, приводит к увеличению эффективности лечебных воздействий за счет резонансного взаимодействия между световыми ритмическими раздражениями и биоэлектрическими процессами мозга человека. Известно, что ритмическая фотостимуляция с частотами эндогенных ЭЭГ-ритмов вызывает резонансные ответы зрительных областей коры по механизму вовлечения (захвата фазы) осцилляций биопотенциалов мозга ритмическими сенсорными раздражениями и сопровождается выраженными поведенческими эффектами [16].

Важно подчеркнуть, что использованная нами двойная обратная связь от ЭЭГ соответствует современным тенденциям в развитии технологий нейроинтерфейсов, предполагающим перспективность создания гибридных или мультисенсорных нейроинтерфейсов [17]. В литературе указывается, что такие нейроинтерфейсы обладают целым рядом преимуществ, включая обогащение обратной связи [18], увеличение количества управляющих команд [19] и более активное вовлечение субъекта в реабилитационные процессы [20].

Заключение

Удвоение обратной связи от ЭЭГ-характеристик испытуемых, при котором преобразование текущих значений ЭЭГ-осцилляторов пациента в музыкоподобные сигналы дополняется ритмическими световыми воздействиями, управляемыми суммарной ЭЭГ, представляется перспективным путем повышения эффективности процедур биоуправления для коррекции стресс-вызванных функциональных нарушений. При таких воздействиях создаются оптимальные условия для вовлечения интеграционных, адаптационных и резонансных механизмов деятельности центральной нервной системы в процессы нормализации функционального состояния.

Финансирование исследования. Работа выполнена при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (гранты №18-013-01225, 18-413-520006, 19-013-00095).

Конфликт интересов. Авторы подтверждают отсутствие финансовых и других конфликтных интересов, способных оказать влияние на их работу.

Литература

Kotozaki Y., Takeuchi H., Sekiguchi A., Yamamoto Y., Shinada T., Araki T., Takahashi K., Taki Y., Ogino T., Kiguchi M., Kawashima R. Biofeedback-based training for stress management in daily hassles: an intervention study. Brain Behav 2014; 4(4): 566–579, https://doi.org/10.1002/brb3.241.
Dillon A., Kelly M., Robertson I.H., Robertson D.A. Smartphone applications utilizing biofeedback can aid stress reduction. Front Psychol 2016; 7: 832, https://doi.org/10.3389/fpsyg.2016.00832.
Phneah S.W., Nisar H. EEG-based alpha neurofeedback training for mood enhancement. Australas Phys Eng Sci Med 2017; 40(2): 325–336, https://doi.org/10.1007/s13246-017-0538-2.
Subhani A.R., Kamel N., Mohamad Saad M.N., Nandagopal N., Kang K., Malik A.S. Mitigation of stress: new treatment alternatives. Cogn Neurodyn 2018; 12(1): 1–20, https://doi.org/10.1007/s11571-017-9460-2.
Thibault R.T., Lifshitz M., Raz A. The self-regulating brain and neurofeedback: experimental science and clinical promise. Cortex 2015; 74: 247–261, https://doi.org/10.1016/j.cortex.2015.10.024.
Slutzky M.W., Flint R.D. Physiological properties of brain-machine interface input signals. J Neurophysiol 2017; 118(2): 1329–1343, https://doi.org/10.1152/jn.00070.2017.
Fedotchev А.I., Parin S.B., Polevaya 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, https://doi.org/10.17691/stm2017.9.1.22.
Федотчев А.И., Радченко Г.С. Музыкальная терапия и «музыка мозга»: состояние, проблемы и перспективы исследований. Успехи физиологических наук 2013; 44(4): 35–50.
Fedotchev A.I., Oh S.J., Semikin G.I. Combination of neurofeedback technique with music therapy for effective correction of stress-induced disorders. Sovremennye tehnologii v medicine 2014; 6(3): 60–63.
Fedotchev A.I., Bondar A.T., Bakhchina A.V., Grigorieva V.N., Katayev A.A., Parin S.B., Radchenko G.S., Polevaya S.A. Transformation of patient’s EEG oscillators into music-like signals for correction of stress-induced functional states. Sovremennye tehnologii v medicine 2016; 8(1): 93, https://doi.org/10.17691/stm2016.8.1.12.
Roy C., Lagarde J., Dotov D., Dalla Bella S. Walking to a multisensory beat. Brain Cogn 2017; 113: 172–183, https://doi.org/10.1016/j.bandc.2017.02.002.
Доскин В.А., Лаврентьева Н.А., Мирошников М.Н., Шарай В.В. Тест дифференцированной самооценки функционального состояния. Вопросы психологии 1973; 19(6): 141–145.
Григорьева В.М., Тхостов А.Ш. Способ оценки эмоционального состояния человека. Патент РФ 2291720 С1. 2007.
Катаев А.А., Бахчина А.В., Полевая С.А., Федотчев А.И. Связь между субъективными и объективными оценками функционального состояния человека (апробация методики экспресс-оценки уровня стрессированности). Вестник психофизиологии 2017; 2: 62–68.
Федотчев А.И., Бондарь А.Т., Бахчина А.В., Парин С.Б., Полевая С.А., Радченко Г.С. Музыкально-акустические воздействия, управляемые биопотенциалами мозга, в коррекции неблагоприятных функциональных состояний. Успехи физиологических наук 2016; 47(1): 69–79.
de Graaf T.A., Gross J., Paterson G., Rusch T., Sack A.T., Thut G. Alpha-band rhythms in visual task performance: phase-locking by rhythmic sensory stimulation. PLoS One 2013; 8(3): e60035, https://doi.org/10.1371/journal.pone.0060035.
Choi I., Rhiu I., Lee Y., Yun M.H., Nam C.S. A systematic review of hybrid brain-computer interfaces: taxonomy and usability perspectives. PLoS One 2017; 12(4): e0176674, https://doi.org/10.1371/journal.pone.0176674.
Sollfrank T., Ramsay A., Perdikis S., Williamson J., Murray-Smith R., Leeb R., Millán J.D.R., Kübler A. The effect of multimodal and enriched feedback on SMR-BCI performance. Clin Neurophysiol 2016; 127(1): 490–498, https://doi.org/10.1016/j.clinph.2015.06.004.
Hong K.S., Khan M.J. Hybrid brain-computer interface techniques for improved classification accuracy and increased number of commands: a review. Front Neurorobot 2017; 11: 35, https://doi.org/10.3389/fnbot.2017.00035.
Gui K., Liu H., Zhang D. Towards multimodal human-robot interaction to enhance active participation of users in gait rehabilitation. IEEE Trans Neural Syst Rehabil Eng 2017; 25(11): 2054–2066, https://doi.org/10.1109/tnsre.2017.2703586.