DYNAMICS OF THE PARIETAL-OCCIPITAL ALPHA RHYTHM ACTIVITY DURING COMPARISON OF VISUAL STIMULI DURATIONS

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

This research is aimed at studying the dynamics of the parietal-occipital alpha rhythm in its connection with the process of stimuli duration comparison. EEG study was conducted in which participants (n = 48) were asked to compare pairs of visual stimuli of different durations ranging from 3.2 to 6.4 s. The time-frequency analysis of the EEG was carried out in the range of 8–12 Hz. The power of alpha rhythm increases from the stimulus onset to the middle of its presentation, but then its dynamic depends on the stimulus duration: it further increases for short durations (3.2, 3.6, 4.0 s), stays the same for middle durations (4.4, 4.8, 5.2 s) and decreases for long durations (5.6, 6.0, 6.4 s). The relative decrease of alpha power for long stimuli in relation to the short ones was related to subjective perception of time. The results are discussed from the point of view of the “dual klepsydra” model: it is assumed that alpha rhythm acts as an electrophysiological correlate of the functioning of “neural accumulators” associated with the subjective passage of time.

作者简介

A. Rogachev

Institute of Higher Nervous Activity and Neurophysiology of Russian Academy of Sciences; Sirius University of Science and Technology

编辑信件的主要联系方式.
Email: aorogachev@gmail.com
Russia, Moscow; Russia, Sochi

O. Sysoeva

Institute of Higher Nervous Activity and Neurophysiology of Russian Academy of Sciences; Sirius University of Science and Technology

编辑信件的主要联系方式.
Email: olga.v.sysoeva@gmail.com
Russia, Moscow; Russia, Sochi

参考

  1. Безденежных Б.Н., Медынцев А.А., Александров Ю.И. Системная организация поведения, связанного с произвольной и непроизвольной оценкой интервалов времени разной длительности. Экспериментальная психология. 2009. 2 (3): 5–18.
  2. Бушов Ю.В., Светлик М.В., Крутенкова Е.П. Высокочастотная электрическая активность мозга и восприятие времени. 2009.
  3. Сысоева О.В., Вартанов А.В. Отражение длительности стимула в характеристиках вызванного потенциала (часть 1). Психологический журнал. 2004. 25 (1): 101–110.
  4. Фонсова Н.А., Шестова И.А., Шульговский В.В. Особенности воспроизведения интервалов времени и индивидуальная структура ЭЭГ у человека. Журнал высшей нервной деятельности им. И.П. Павлова. 1997. 47 (1): 4–9.
  5. Шестова И.А., Фонсова Н.А., Шульговский В.В. Динамика доминирующей частоты альфа-ритма при восприятии и воспроизведении интервалов времени. Журнал высшей нервной деятельности им. И.П. Павлова. 1996. 46 (2): 253.
  6. Bazanova O.M., Vernon D. Interpreting EEG alpha activity. Neuroscience & Biobehavioral Reviews. 2014. 44: 94–110.
  7. Benedek M., Schickel R.J., Jauk E., Fink A., Neubauer A.C. Alpha power increases in right parietal cortex reflects focused internal attention. Neuropsychologia. 2014. 56: 393–400.
  8. Fabbri M., Cancellieri J., Natale V. The A Theory of Magnitude (ATOM) model in temporal perception and reproduction tasks. Acta Psychologica. 2012. 139 (1): 111–123.
  9. Foster J.J., Sutterer D.W., Serences J.T., Vogel E.K., Awh E. Alpha-Band Oscillations Enable Spatially and Temporally Resolved Tracking of Covert Spatial Attention. Psychological Science. 2017. 28 (7): 929–941.
  10. Glicksohn J., Ohana A.B., Dotan T.B., Goldstein A., Donchin O. Time Production and EEG Alpha Revisited. NeuroQuantology. 2009. 7 (1): Art. 1.
  11. Gramfort A., Luessi M., Larson E., Engemann D., Strohmeier D., Brodbeck C., Goj R., Jas M., Brooks T., Parkkonen L., Hämäläinen M. MEG and EEG data analysis with MNE-Python. Frontiers in Neuroscience. 2013. 7: 267.
  12. Klimesch W., Sauseng P., Hanslmayr S. EEG alpha oscillations: The inhibition–timing hypothesis. Brain Research Reviews. 2007. 53 (1): 63–88.
  13. Kounios J., Beeman M. The cognitive neuroscience of insight. Annual review of psychology. 2014. 65 (1): 71–93.
  14. Kononowicz T.W., van Rijn H. Single trial beta oscillations index time estimation. Neuropsychologia. 2015. 75: 381–389.
  15. Kononowicz T.W., Sander T., van Rijn H. Neuroelectromagnetic signatures of the reproduction of supra-second durations. Neuropsychologia. 2015. 75: 201–213.
  16. Lomas T., Ivtzan I., Fu C.H.Y. A systematic review of the neurophysiology of mindfulness on EEG oscillations. Neuroscience & Biobehavioral Reviews. 2015. 57: 401–410.
  17. Merchant H., Lafuente V.D. Introduction to the neurobiology of interval timing. Neurobiology of interval timing. 2014. 1–13.
  18. Mioni G., Shelp A., Stanfield-Wiswell C.T., Gladhill K.A., Bader F., Wiener M. Modulation of Individual Alpha Frequency with tACS shifts Time Perception. Cerebral Cortex Communications. 2020. 1 (1): tgaa064.
  19. Schlichting N., de Jong R., van Rijn H. Performance-informed EEG analysis reveals mixed evidence for EEG signatures unique to the processing of time. Psychological Research. 2020. 84 (2): 352–369.
  20. Soghoyan G., Ledovsky A., Nekrashevich M., Martynova O., Polikanova I., Portnova G., Rebreikina A., Sysoeva O., Sharaev M. A Toolbox and Crowdsourcing Platform for Automatic Labeling of Independent Components in Electroencephalography. Frontiers in Neuroinformatics. 2021. 15.
  21. Sysoeva O.V., Tonevitsky A.G., Wackermann J. Genetic Determinants of Time Perception Mediated by the Serotonergic System. PLoS One. 2010. 5 (9): e12650.
  22. Sysoeva O., Takegata R., Näätänen R. Pre-attentive representation of sound duration in the human brain. Psychophysiology. 2006. 43 (3): 272–276.
  23. Sysoeva O., Wittmann M., Wackermann J. Neural Representation of Temporal Duration: Coherent Findings Obtained with the “Lossy Integration” Model. Frontiers in Integrative Neuroscience. 2011. 5.
  24. Togoli I., Fornaciai M., Visibelli E., Piazza M., Bueti D. The neural signature of magnitude integration between time and numerosity. bioRxiv. 2022.
  25. Treisman M. Temporal rhythms and cerebral rhythms. Annals of the New York Academy of Sciences. 1984. 423: 542–565.
  26. Van Rijn H., Kononowicz T.W., Meck W.H., Ng K.K., Penney T.B. Contingent negative variation and its relation to time estimation: A theoretical evaluation. Frontiers in Integrative Neuroscience. 2011. 5: 91.
  27. Wackermann J., Ehm W. The dual klepsydra model of internal time representation and time reproduction. Journal of theoretical biology. 2006. 239: 482–493.
  28. Wackermann J. Inner and outer horizons of time experience. The Spanish journal of psychology. 2007. 10 (1): 20–32.
  29. Walsh V. A theory of magnitude: common cortical metrics of time, space and quantity. Trends in cognitive sciences. 2003. 7 (11): 483–488.
  30. Wiener M., Kanai R. Frequency tuning for temporal perception and prediction. Current Opinion in Behavioral Sciences. 2016. 8: 1–6.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载
2.

下载 (2MB)
索引源数据
3.

下载 (65KB)
索引源数据
4.

下载 (88KB)
索引源数据
5.

下载 (240KB)
索引源数据

版权所有 © А.О. Рогачёв, О.В. Сысоева, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».