Гемодинамический ответ в моторной коре на выполнение различных типов движения

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Цель настоящего исследования — изучение особенностей гемодинамического ответа на выполнение различных типов движения (одиночное движение, серия движений, «тэппинг») правой рукой. Методы. В данной работе регистрация гемодинамического ответа осуществлялась с помощью функциональной ближней инфракрасной спектроскопии (прибор NIRScout от NIRx, Германия). Система NIRScout использует 16 оптодов (8 источников и 8 детекторов) для регистрации гемодинамического ответа в коре головного мозга с частотой дискретизации 7.8125 Гц. Оптоды неинвазивно размещаются на коже головы пациента путем установки в гнезда специальной шапочки EASYCAP. Результаты. Показано, что суммарный гемодинамический ответ в моторной коре левого полушария слабо различается между всеми рассматриваемыми видами движения, при этом выраженность контралатеральности демонстрирует существенные различия между типами движений. Сильнее всего контралатеральность выражена при выполнении серии движений, в то время как одиночное сжатие кисти вызывает наименьшую контралатеральность. Заключение. Полученные в работе результаты демонстрируют высокую чувствительность технологии функциональной ближней инфракрасной спектроскопии к выполнению различных типов движений. Здесь особо следует отметить короткие одиночные сжатия кисти, которые хорошо видны на характеристиках оксигенированного и дезоксигенированного гемоглобина, что может быть использовано при разработке и проектировании различных интерфейсов мозг – компьютер, в том числе и мультимодальных.

Об авторах

Артем Александрович Бадарин

Университет Иннополис; Балтийский Федеральный Университет им. И. Канта

420500, г. Иннополис, ул. Университетская, д.1

Вадим Валерьевич Грубов

Университет Иннополис; Балтийский Федеральный Университет им. И. Канта

420500, г. Иннополис, ул. Университетская, д.1

Андрей Викторович Андреев

Университет Иннополис; Балтийский Федеральный Университет им. И. Канта

420500, г. Иннополис, ул. Университетская, д.1

Владимир Михайлович Антипов

Университет Иннополис

420500, г. Иннополис, ул. Университетская, д.1

Семен Андреевич Куркин

Университет Иннополис; Балтийский Федеральный Университет им. И. Канта

420500, г. Иннополис, ул. Университетская, д.1

Список литературы

  1. Bansal K., Garcia J. O., Tompson S. H., Verstynen T., Vettel J. M., Muldoon S. F. Cognitive chimera states in human brain networks // Science Advances. 2019. Vol. 5, no. 4. P. eaau8535. doi: 10.1126/sciadv.aau8535.
  2. Brittin C. A., Cook S. J., Hall D. H., Emmons S. W., Cohen N. A multi-scale brain map derived from whole-brain volumetric reconstructions // Nature. 2021. Vol. 591, no. 7848. P. 105-110. doi: 10.1038/s41586-021-03284-x.
  3. Andreev A. V., Maksimenko V. A., Pisarchik A. N., Hramov A. E. Synchronization of interacted spiking neuronal networks with inhibitory coupling // Chaos, Solitons & Fractals. 2021. Vol. 146. P. 110812. doi: 10.1016/j.chaos.2021.110812.
  4. Hramov A. E., Maksimenko V. A., Pisarchik A. N. Physical principles of brain-computer interfaces and their applications for rehabilitation, robotics and control of human brain states // Physics Reports. 2021. Vol. 918. P. 1-133. doi: 10.1016/j.physrep.2021.03.002.
  5. Karpov O. E., Grubov V. V., Maksimenko V. A., Utaschev N., Semerikov V. E., Andrikov D. A., Hramov A. E. Noise amplification precedes extreme epileptic events on human EEG // Phys. Rev. E. 2021. Vol. 103, no. 2. P. 022310. doi: 10.1103/PhysRevE.103.022310.
  6. Chholak P., Kurkin S. A., Hramov A. E., Pisarchik A. N. Event-related coherence in visual cortex and brain noise: An MEG study // Applied Sciences. 2021. Vol. 11, no. 1. P. 375. doi: 10.3390/app11010375.
  7. Maksimenko V., Kuc A., Frolov N., Kurkin S., Hramov A. Effect of repetition on the behavioral and neuronal responses to ambiguous Necker cube images // Scientific Reports. 2021. Vol. 11, no. 1. P. 3454. doi: 10.1038/s41598-021-82688-1.
  8. Villringer A., Planck J., Hock C., Schleinkofer L., Dirnagl U. Near infrared spectroscopy (NIRS): A new tool to study hemodynamic changes during activation of brain function in human adults // Neuroscience Letters. 1993. Vol. 154, no. 1-2. P. 101-104. doi: 10.1016/0304-3940(93)90181-J.
  9. Abdelnour A. F., Huppert T. Real-time imaging of human brain function by near-infrared spectroscopy using an adaptive general linear model // NeuroImage. 2009. Vol. 46, no. 1. P. 133-143. doi: 10.1016/j.neuroimage.2009.01.033.
  10. Lachert P., Janusek D., Pulawski P., Liebert A., Milej D., Blinowska K. J. Coupling of Oxy- and Deoxyhemoglobin concentrations with EEG rhythms during motor task // Scientific Reports. 2017. Vol. 7, no. 1. P. 15414. doi: 10.1038/s41598-017-15770-2.
  11. Leff D. R., Orihuela-Espina F., Elwell C. E., Athanasiou T., Delpy D. T., Darzi A. W., Yang G.-Z. Assessment of the cerebral cortex during motor task behaviours in adults: A systematic review of functional near infrared spectroscopy (fNIRS) studies // NeuroImage. 2011. Vol. 54, no. 4. P. 2922-2936. doi: 10.1016/j.neuroimage.2010.10.058.
  12. Derosiere G., Mandrick K., Dray G., Ward T. E., Perrey S. NIRS-measured prefrontal cortex activity in neuroergonomics: strengths and weaknesses // Frontiers in Human Neuroscience. 2013. Vol. 7. P. 583. doi: 10.3389/fnhum.2013.00583.
  13. Ayaz H., Shewokis P. A., Bunce S., Izzetoglu K., Willems B., Onaral B. Optical brain monitoring for operator training and mental workload assessment // NeuroImage. 2012. Vol. 59, no. 1. P. 36-47. doi: 10.1016/j.neuroimage.2011.06.023.
  14. Naseer N., Hong K.-S. fNIRS-based brain-computer interfaces: a review // Frontiers in Human Neuroscience. 2015. Vol. 9. P. 3. doi: 10.3389/fnhum.2015.00003.
  15. Badarin A. A., Skazkina V. V., Grubov V. V. Studying of human’s mental state during visual information processing with combined EEG and fNIRS // In: Saratov Fall Meeting 2019: Computations and Data Analysis: from Nanoscale Tools to Brain Functions. Vol. 11459 of Proc. SPIE. VII International Symposium on Optics and Biophotonics, 23-27 September 2019, Saratov, Russian Federation. Bellingham, Washington: SPIE, 2020. P. 114590D. doi: 10.1117/12.2564403.
  16. Hramov A. E., Grubov V., Badarin A., Maksimenko V. A., Pisarchik A. N. Functional near-infrared spectroscopy for the classification of motor-related brain activity on the sensor-level // Sensors. 2020. Vol. 20, no. 8. P. 2362. doi: 10.3390/s20082362.
  17. Talamonti D., Montgomery C. A., Clark D. P. A., Bruno D. Age-related prefrontal cortex activation in associative memory: An fNIRS pilot study // NeuroImage. 2020. Vol. 222. P. 117223. doi: 10.1016/j.neuroimage.2020.117223.
  18. Rahman M. A., Siddik A. B., Ghosh T. K., Khanam F., Ahmad M. A narrative review on clinical applications of fNIRS // Journal of Digital Imaging. 2020. Vol. 33, no. 5. P. 1167-1184. doi: 10.1007/s10278-020-00387-1.
  19. Kurkin S., Badarin A., Grubov V., Maksimenko V., Hramov A. The oxygen saturation in the primary motor cortex during a single hand movement: functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) study // The European Physical Journal Plus. 2021. Vol. 136, no. 5. P. 548. doi: 10.1140/epjp/s13360-021-01516-7.
  20. Baker W. B., Parthasarathy A. B., Busch D. R., Mesquita R. C., Greenberg J. H., Yodh A. G. Modified Beer-Lambert law for blood flow // Biomedical Optics Express. 2014. Vol. 5, no. 11. P. 4053-4075. doi: 10.1364/BOE.5.004053.
  21. Nippert A. R., Biesecker K. R., Newman E. A. Mechanisms mediating functional hyperemia in the brain // The Neuroscientist. 2018. Vol. 24, no. 1. P. 73-83. doi: 10.1177/1073858417703033.
  22. Newton J. M., Sunderland A., Gowland P. A. fMRI signal decreases in ipsilateral primary motor cortex during unilateral hand movements are related to duration and side of movement // NeuroImage. 2005. Vol. 24, no. 4. P. 1080-1087. doi: 10.1016/j.neuroimage.2004.10.003.
  23. Mullinger K. J., Mayhew S. D., Bagshaw A. P., Bowtell R., Francis S. T. Evidence that the negative BOLD response is neuronal in origin: A simultaneous EEG-BOLD-CBF study in humans // NeuroImage. 2014. Vol. 94. P. 263-274. doi: 10.1016/j.neuroimage.2014.02.029.
  24. Mayer A. R., Hanlon F. M., Shaff N. A., Stephenson D. D., Ling J. M., Dodd A. B., Hogeveen J., Quinn D. K., Ryman S. G., Pirio-Richardson S. Evidence for asymmetric inhibitory activity during motor planning phases of sensorimotor synchronization // Cortex. 2020. Vol. 129. P. 314-328. doi: 10.1016/j.cortex.2020.04.028.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).