Mathematical model for controlling brain neuroplasticity during neurofeedback

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The purpose of this work is to apply a model of interaction between thalamocortical system modules to control brain neuroplasticity. Methods. Psychophysiological experiments on neurofeedback are being carried out, which consist of light stimulation of the eyes with monofrequency light pulses in the range of 4...20 Hz and recording the bioelectrical activity of the brain. As a characteristic of maturity, brain rhythms use the combination of the presence or absence in the bioelectrical activity of the brain of a dominant peak frequency in the alpha range of the EEG, the effect of assimilation of the rhythms imposed by stimulation, and the presence of a multiplying effect from the rhythms imposed by stimulation. Solutions to the model of an elementary thalamocortical cell, which is described by a system of differential equations, corresponding to a psychophysiological experiment are considered. The model is implemented using the Python. Results. The model parameters are selected in such a way as to achieve a qualitative correspondence of the spectral characteristics of the obtained solutions with the bioelectrical activity of the subject’s brain. Rhythmic maturity is assessed based on the parameters of the thalamocortical cell model. The brightness and frequency characteristics of light stimuli are selected based on the prediction of the model, the input of which is supplied with various variants of pulse sequences. Conclusion. A method has been developed for digital diagnostics of the level of brain rhythm maturity based on a comparison of modeling results and data from a psychophysiological experiment on neurofeedback. The evolution of model solutions depending on its parameters simulates the process of biocontrol of brain neuroplasticity, taking into account the initial level of rhythmic maturity and stress-induced distortions of neurodynamics. Experiments on the model with different parameters of the model and external signal can be used in the development of new neurofeedback protocols.

About the authors

Irina Vladimirovna Nuidel

Institute of Applied Physics of the Russian Academy of Sciences

ORCID iD: 0000-0003-1743-588X
SPIN-code: 9198-3639
Scopus Author ID: 6508304721
ResearcherId: J-3809-2015
ul. Ul'yanova, 46, Nizhny Novgorod , 603950, Russia

Alexey Vadimovich Kolosov

Institute of Applied Physics of the Russian Academy of Sciences

SPIN-code: 8407-4641
ul. Ul'yanova, 46, Nizhny Novgorod , 603950, Russia

Sergei Alexandrovich Permiakov

Lobachevsky State University of Nizhny Novgorod

603950 Nizhny Novgorod, Gagarin Avenue, 23

Igor S Egorov

Lobachevsky State University of Nizhny Novgorod

ORCID iD: 0009-0000-0235-2964
603950 Nizhny Novgorod, Gagarin Avenue, 23

Sofia Alexandrovna Polevaia

Lobachevsky State University of Nizhny Novgorod

ORCID iD: 0000-0002-3896-787X
Scopus Author ID: 6504648647
ResearcherId: C-7512-2012
603950 Nizhny Novgorod, Gagarin Avenue, 23

Vladimir Grigorevich Yakhno

Institute of Applied Physics of the Russian Academy of Sciences

ORCID iD: 0000-0002-4689-472X
Scopus Author ID: 35554909600
ResearcherId: L-1813-2017
ul. Ul'yanova, 46, Nizhny Novgorod , 603950, Russia

References

  1. Савчук Л. В., Полевая С. А., Парин С. Б., Бондарь А. Т., Федотчев А. И. Резонансное сканирование и анализ электроэнцефалограммы при определении зрелости корковой ритмики у младших школьников // Биофизика. 2022. Т. 67, № 2. С. 354–361. doi: 10.31857/S000630 2922020181.
  2. Shaw C. A., McEachern J. C. Toward a Theory of Neuroplasticity. New York: Psychology Press, 2001. 468 p. doi: 10.4324/9780203759790.
  3. Kaczmarek B. L. Current views on neuroplasticity: what is new and what is old? // Acta Neuropsychologica. 2020. Vol. 18, no. 1. P. 1–14. doi: 10.5604/01.3001.0013.8808.
  4. Kaczmarek B. L., Markiewicz K. Brain plasticity and the idea of the functional system // Lurian Journal. 2021. Vol. 2, no. 2. P. 46–62. doi: 10.15826/Lurian.2021.2.2.3.
  5. Федотчев А. И., Парин С. Б., Громов К. Н., Савчук С. А., Полевая С. А. Комплексная обратная связь от биопотенциалов мозга и сердца в коррекции стресс-индуцированных состояний // Журнал высшей нервной деятельности им. Павлова. 2019. Т. 69, № 2. С. 187–193. doi: 10.1134/S0044467719020059.
  6. Федотчев А. И. Эффекты фотостимуляции, управляемой электроэнцефалограммой человека // Биофизика. 2019. Т. 64, № 2. С. 358–361. doi: 10.1134/S0006302919020157.
  7. Fedotchev A. I., Parin S. B., Polevaya S. A., Zemlianaia A. A. Human body rhythms in the development of non-invasive methods of closed-loop adaptive neurostimulation // J. Pers. Med. 2021. Vol. 11, no. 5. P. 437. doi: 10.3390/jpm11050437.
  8. Федотчев А. И., Земляная А. А., Савчук Л. В., Полевая С. А. Нейроинтерфейс с двойной обратной связью от ЭЭГ в коррекции стресс-вызванных расстройств // Современные технологии в медицине. 2019. Т. 11, № 1. С. 150–154. doi: 10.17691/stm2019.11.1.17.
  9. Федотчев А. И., Парин С. Б., Полевая С. А. Нейроинтерфейсы, управляемые биопотенциалами мозга и сердца, в коррекции стресс-вызванных расстройств // Вестник РФФИ. Общественные и гуманитарные науки. 2019. Т. 94, № 1. С. 144–152. doi: 10.22204/2587- 8956-2019-094-01-144-152.
  10. Федотчев А. И., Парин С. Б., Полевая С. А., Земляная А. А. Эффекты аудио - визуальной стимуляции, автоматически управляемой биопотенциалами мозга и сердца человека // Физиология человека. 2019. Т. 45, № 5. С. 75–79. doi: 10.1134/S0131164619050023.
  11. Coulter D. A. Thalamocortical Anatomy and Physiology. In: Engel Jr. J., Pedley T A. (eds). Epilepsy: A Comprehensive Textbook. Philadelphia: Lippincott-Raven, 1997. P. 341–351.
  12. Miranda R. A., Casebeer W. D., Hein A. M., Judy J. W., Krotkov E. P., Laabs T. L., Manzo J. E., Pankratz K. Z., Pratt G. A., Sanchez J. C., Weber D. J., Wheeler T. L., Ling G. S. F. Darpa-funded efforts in the development of novel brain–computer interface technologies // J. Neurosci. Methods. 2015. Vol. 244. P. 52–67. doi: 10.1016/j.jneumeth.2014.07.019.
  13. Федотчев А. И., Парин С. Б., Полевая С. А., Великова С. Д. Технологии «интерфейс мозг-компьютер» и нейробиоуправление: современное состояние и возможности клинического применения // Современные технологии в медицине. 2017. Т. 9, № 1. С. 175–184. doi: 10.17691/stm2017.9.1.22.
  14. Федотчев А. И., О Сан Джун, Бондарь А. Т., Семенов В. С. Современные возможности и подходы к активизации когнитивной деятельности и процессов обучения у человека: Монография. Пущино: ИБК РАН, 2017. 114 с.
  15. Fedotchev A. I., Parin S. B., Polevaya S. A. Adaptive neurostimulation methods in correcting posttraumatic stress disorder and professional burnout syndrome // Opera Medica et Physiologica. 2021. Vol. 8, no. 2. P. 68–74. doi: 10.24412/2500-2295-2021-2-68-74.
  16. Fedotchev A. I., Parin S. B., Polevaya S. A., Zemlianaia A. A. EG-based musical neurointerfaces in the correction of stress-induced states // Brain Comput Interfaces (Abingdon). 2022.Vol. 9, no. 1. P. 1–6. doi: 10.1080/2326263X.2021.1964874.
  17. Нуйдель И. В., Колосов А. В., Демарева В. А., Яхно В. Г. Применение феноменологической математической модели для воспроизведения эффекта взаимодействия эндогенных и экзогенных осцилляций при нейробиоуправлении // Современные технологии в медицине. 2019. Т. 11, № 1. С. 103–108. doi: 10.17691/stm2019.11.1.12.
  18. Федотчев А. И., Парин С. Б., Полевая С. А. Нейроинтерфейсы на основе эндогенных ритмов организма для оптимизации функционального состояния человека и его когнитивной реабилитации // Успехи физиологических наук. 2021. Т. 52, № 2. С. 83–92. doi: 10.31857/S030117 982102003X.
  19. Zhang Y., Guo D., Xu P., Zhang Y., Yao D. Robust frequency recognition for SSVEP-based BCI with temporally local multivariate synchronization index // Cogn. Neurodyn. 2016. Vol. 10, no. 6. P. 505–511. doi: 10.1007/s11571-016-9398-9.
  20. Кудряшов А. В., Яхно В. Г. Распространение областей повышенной импульсной активности в нейронной сети // Динамика биологических систем. 1978. Т. 2. С. 45–59.
  21. Yakhno Y. G. Basic models of hierarchy neuron-like systems and ways to analyse some of their complex reactions // Optical Memory and Neural Network. 1995. Vol. 4, no. 2. P. 145–155.
  22. Колосов А. В., Нуйдель И. В., Яхно В. Г. Исследование динамических режимов в математической модели элементарной таламокортикальной ячейки // Известия вузов. ПНД. 2016. Т. 24, № 5. С. 72–83. doi: 10.18500/0869-6632-2016-24-5-72-83.

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies