.jpg)
Трансформация ЭЭГ-осцилляторов пациента в музыкоподобные сигналы при коррекции стресс-индуцированных функциональных состояний
Цель исследования — сравнительная оценка эффективности трех вариантов реализации технологии музыкального нейробиоуправления, предусматривающей преобразования текущих значений ЭЭГ-осцилляторов пациента в музыкоподобные сигналы при коррекции стресс-вызванных функциональных состояний.
Материалы и методы. 15 испытуемым-добровольцам, находящимся в состоянии стресса, провели три обследования. В первом обследовании испытуемым предъявляли музыкоподобные сигналы, по тембру напоминающие звуки флейты, которые плавно варьировали по высоте тона и интенсивности в прямой зависимости от текущей амплитуды доминирующего у субъекта спектрального компонента ЭЭГ — ЭЭГ-осциллятора. В двух других обследованиях такие же преобразования ЭЭГ дополнялись введением музыкальных элементов — ритма и такта. Использовали объективные (сдвиги мощности альфа-ритма ЭЭГ относительно фона) и субъективные (результаты трех тестов до и после воздействия) критерии эффективности.
Результаты. Под влиянием лечебных процедур отмечено увеличение мощности альфа-ритма ЭЭГ относительно фона, сопровождаемое ростом показателей самочувствия и настроения, снижением степени эмоциональной дезадаптации и уровня стрессированности испытуемых. Наиболее выраженные эффекты выявлены при придании структурированности предъявляемым звуковым сигналам, особенно введением в них ритма 1 Гц.
Заключение. Преобразование текущих значений ЭЭГ-осцилляторов пациента в музыкоподобные сигналы представляется перспективным путем повышения эффективности процедур биоуправления при коррекции разнообразных функциональных расстройств.
- Полетаев А.Б., Гринько О.В. Превентивная медицина: введение в проблему. Terra Medica 2012; 4: 4–8. .
- Ушаков И.Б., Бубеев Ю.А., Квасовец С.В., Иванов А.В. Индивидуальные психофизиологические механизмы адаптации при стрессе смертельно опасных ситуаций. Российский физиологический журнал им. И.М. Сеченова 2012; 98(1): 83–94.
- Runova E.V., Grigoreva V.N., Bakhchina А.V., Parin S.B., Shishalov I.S., Kozhevnikov V.V., Nekrasova M.M., Karatushina D.I., Grigoreva K.А., Polevaya S.А. Vegetative correlates оf conscious representation оf emotional stress. Sovremennye tehnologii v medicine 2013; 5(4): 69–77.
- Федотчев А.И. Стресс, его последствия для человека и современные нелекарственные подходы к их устранению. Успехи физиологических наук 2009; 40(1): 102–115.
- Григорьева В.Н. Когнитивная реабилитация — новое направление медицинской помощи больным с очаговыми поражениями головного мозга. Современные технологии в медицине 2010; 2: 95–99.
- Каплан А.Я., Кочетова А.Г., Шишкин С.Л., Басюл И.А., Ганин И.П., Васильев А.Н., Либуркина С.П. Экспериментально-теоретические основания и практические реализации технологии «интерфейс мозг-компьютер». Бюллетень сибирской медицины 2013; 12(2): 21–29.
- Wood G., Kober S.E., Witte M., Neuper C. On the need to better specify the concept of “control” in brain-computer-interfaces/neurofeedback research. Front Syst Neurosci 2014; 8: 171, http://dx.doi.org/10.3389/fnsys.2014.00171.
- Huster R.J., Mokom Z.N., Enriquez-Geppert S., Herrmann C.S. Brain-computer interfaces for EEG neurofeedback: peculiarities and solutions. Int J Psychophysiol 2014; 91(1): 36–45, http://dx.doi.org/10.1016/j.ijpsycho.2013.08.011.
- Gruzelier J.H. EEG-neurofeedback for optimising performance. III: a review of methodological and theoretical considerations. Neurosci Biobehav Rev 2014; 44(2): 159–182, http://dx.doi.org/10.1016/j.neubiorev.2014.03.015.
- 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.
- Müller W., Haffelder G., Schlotmann A., Schaefers A.T., Teuchert-Noodt G. Amelioration of psychiatric symptoms through exposure to music individually adapted to brain rhythm disorders — a randomised clinical trial on the basis of fundamental research. Cogn Neuropsychiatry 2014; 19(5): 399–413, http://dx.doi.org/10.1080/13546805.2013.879054.
- Доскин В.А., Лаврентьева Н.А., Мирошников М.Н., Шарай В.В. Тест дифференцированной самооценки функционального состояния. Вопросы психологии 1973; 6: 141–145.
- Григорьева В.М., Тхостов А.Ш. Способ оценки эмоционального состояния человека. Патент РФ 2291720 С1. 2007.
- Федотчев А.И., Бондарь А.Т., Семенов В.С. Нелекарственная коррекция функциональных расстройств у человека. Принцип двойной обратной связи от ЭЭГ осцилляторов пациента. Saarbrucken: LAP Lamberts Academic Publishing; 2010.
- Bazanova O.M., Vernon D. Interpreting EEG alpha activity. Neurosci Biobehav Rev 2014; 44: 94–110, http://dx.doi.org/10.1016/j.neubiorev.2013.05.007.
- Koelsch S. Brain correlates of music-evoked emotions. Nat Rev Neurosci 2014; 15(3): 170–180, http://dx.doi.org/10.1038/nrn3666.
- Волчек О.Д. Значение музыки и семантика ее звуков. М: Фолиум; 2014.
- Radstaak M., Geurts S.A., Brosschot J.F., Kompier M.A. Music and psychophysiological recovery from stress. Psychosom Med 2014; 76(7): 529–537, http://dx.doi.org/10.1097/PSY.0000000000000094.
- Frederick J.A. Psychophysics of EEG alpha state discrimination. Conscious Cogn 2012; 21(3): 1345–1354, http://dx.doi.org/10.1016/j.concog.2012.06.009.
- Smith R., Rathcke T., Cummins F., Overy K., Scott S. Communicative rhythms in brain and behaviour. Philos Trans R Soc Lond B Biol Sci 2014; 369(1658): 20130389, http://dx.doi.org/10.1098/rstb.2013.0389.
- Алексеева М.В., Балиоз Н.В., Муравлева К.Б., Сапина Е.В., Базанова О.М. Использование тренинга произвольного увеличения мощности ЭЭГ в индивидуальном высокочастотном альфа-диапазоне для улучшения когнитивной деятельности. Физиология человека 2012; 38(1): 51–60.
