EEG α波频段光刺激对人类感觉–运动活动参数的影响

封面

如何引用文章

全文:

详细

论证。感觉–运动活动的时间特征由个体类型学特性决定，并可在多种外源性刺激，包括光刺激，作用下发生改变。已有研究表明，光刺激对活动结果的方向性影响与个体初始EEG特征相关。与个体α峰一致频率的光刺激对内源性节律影响最大，而高于或低于该频率数赫兹的刺激在某些情况下可产生节律强迫效应，并通过改变神经网络振荡频率影响活动表现。

目的。探讨个体α峰频率光刺激与高出该频率2 Hz光刺激对复杂感觉–运动反应参数影响的个体差异。

方法。65名男性受试者（18–23岁，右利手）完成简单（正常条件下）与复杂运动反应任务。实验包含三种条件：正常条件、个体α峰频率光刺激、个体α峰+2 Hz光刺激。测量平均反应时间及其变异性。在普通条件下，通过简单与复杂反应时间差计算决策时间。将受试者分为决策时间短（1组，16人）与决策时间长（2组，16人）两组。随后在闭眼状态下记录枕–顶导联EEG，计算个体α峰频率与振幅。

结果。在全部受试者总体上，α峰+2 Hz光刺激可降低复杂运动反应时间。决策时间短且α峰振幅高者在α峰光刺激下复杂反应时间增加，而在α峰+2 Hz条件下未见显著变化。决策时间长且α峰振幅低者在α峰光刺激下复杂反应时间未见显著变化，而在α峰+2 Hz光刺激条件下复杂反应时间及其变异性均下降。

结论。研究表明，α峰+2 Hz光刺激在具有特定EEG电生理特征的个体中可降低复杂运动反应时间。因此，在使用α波频段光刺激时必须考虑个体基线EEG特征，尤其是α峰振幅，因为其与光刺激效应方向与强度相关。研究结果表明，这两种α波频段光刺激对感觉–运动活动时间参数具有显著不同的影响。

作者简介

Nikolay A. Karatygin

Federal Research Center for Innovator and Emerging Biomedical and Pharmaceutical Technologies

Email: karatygin_na@academpharm.ru
ORCID iD: 0000-0001-5523-4048
SPIN 代码: 7360-2272

Cand. Sci. (Biology)

俄罗斯联邦, Moscow

Irina I. Korobeinikova

Federal Research Center for Innovator and Emerging Biomedical and Pharmaceutical Technologies

编辑信件的主要联系方式.
Email: korobejnikova_ii@academpharm.ru
ORCID iD: 0000-0001-7570-6321
SPIN 代码: 2829-9765

Cand. Sci. (Biology)

俄罗斯联邦, Moscow

Margarita A. Tsyganova

I.M. Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenovskiy University)

Email: oplatchikova_m_a@staff.sechenov.ru
ORCID iD: 0000-0002-7641-2330
SPIN 代码: 7968-0651
俄罗斯联邦, Moscow

Yana A. Venerina

Institute of Psychology of the Russian Academy of Sciences

Email: y.a.venerina@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-3460-078X
SPIN 代码: 6689-8898

MD, Cand. Sci. (Medicine)

俄罗斯联邦, Moscow

Tamara D. Dzhebrailova

I.M. Sechenov First Moscow State Medical University (Sechenovskiy University)

Email: dzhebrailova@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-1454-9224
SPIN 代码: 6942-3352

Dr. Sci. (Biology), Professor

俄罗斯联邦, Moscow

参考

  1. Meinert EK, Solovyev AV. The effect of tonal acoustic noise with a frequency of 100 Hz on simple human sensorimotor reactions. In: Actual problems of radiophysics APR-2021: Proceedings of the IX International Scientific and Practical Conference. Tomsk; 2021. P. 257–259. (In Russ.) EDN: AEWWCL
  2. Rakhimbekov MS. Тhe impact of electrimagnetic radiation on human. Occupational Hygiene and Medical Ecology. 2017;(3):3–11.
  3. Bagherli J, Vaez M, Mokhtari P. Effects of arousal and activation on simple and discriminative reaction time in a stimulated arousal state. World Applied Sciences Journal. 2011;12(10):1877–1882. EDN: YBLTLZ
  4. Taleeva AI, Madumarova IT, Zvyagina NV. The success of cognitive activity of students of the northern (arctic) federal university with different levels of anxiety in different time conditions. Journal of Ural Medical Academic Science. 2021;18(1):52–59. doi: 10.22138/2500-0918-2021-18-1-52-59 EDN: GQLLHY
  5. Vishnevskaya NL, Plakhova LV, Liskova MYu. Problems of improving working capacity of the operators at high-tech industries. Occupational Safety in Industry. 2021;(8):39–44. doi: 10.24000/0409-2961-2021-8-39-44 EDN: BSZGPT
  6. Papenberg G, Hämmerer D, Müller V, et al. Lower theta inter-trial phase coherence during performance monitoring is related to higher reaction time variability: a lifespan study. Neuroimage. 2013;83:912–920. doi: 10.1016/j.neuroimage.2013.07.032
  7. Zaitsev AV, Lupandin VI, Surnina OE. Reaction time in theoretical and applied research. Psychological Bulletin of the Ural State University. 2002;(3):3–20. (In Russ.) EDN: JSPZCL
  8. Rommelse NN, Geurts HM, Franke B, et al. A review on cognitive and brain endophenotypes that may be common in autism spectrum disorder and attention-deficit/hyperactivity disorder and facilitate the search for pleiotropic genes. Neurosci Biobehav Rev. 2011;35(6):1363–1396. doi: 10.1016/j.neubiorev.2011.02.015
  9. Korobeyinikova II. The correlation of reaction timers properties with psychophysiological characteristics, academic achievement and EEG indices in humans. Psikhologicheskii Zhurnal. 2000;21(3):132–136. EDN: TBVNPF
  10. Terao Y, Ugawa Y, Suzuki M, et al. Shortening of simple reaction time by peripheral electrical and submotor-threshold magnetic cortical stimulation. Exp Brain Res. 1997;115(3):541–545. doi: 10.1007/pl00005724
  11. Henao D, Navarrete M, Valderrama M, Le Van Quyen M. Entrainment and synchronization of brain oscillations to auditory stimulations. Neurosci Res. 2020;156:271–278. doi: 10.1016/j.neures.2020.03.004
  12. Wearden JH, Williams EA, Jones LA. What speeds up the internal clock? Effects of clicks and flicker on duration judgements and reaction time. Q J Exp Psychol. 2017;70(3):488–503. doi: 10.1080/17470218.2015.1135971
  13. Akhrarov NM, Baranova YuA, Vasileva MV, Romanovsky MN. Rhythmic stimulation of human operator throughput. Fundamental Problems of Electronic Instrumentation. 2015;15(5):60–63. (In Russ.) EDN: VOUFTP
  14. Gulbinaite R, van Viegen T, Wieling M, et al. individual alpha peak frequency predicts 10 Hz flicker effects on selective attention. J Neurosci. 2017;37(42):10173–10184. doi: 10.1523/JNEUROSCI.1163-17.2017
  15. Klimovitch G. Startle response and muscular fatigue effects upon fractionated hand grip reaction time. J Mot Behav. 1977;9(4):285–292. doi: 10.1080/00222895.1977.10735120
  16. Hanson C, Lofthus GK. Effects of fatigue and laterality on fractionated reaction time. J Mot Behav. 1978;10(3):177–184. doi: 10.1080/00222895.1978.10735151
  17. Oude Lohuis MN, Pie JL, Marchesi P, et al. Task complexity temporally extends the causal requirement for visual cortex in perception. bioRxiv. Preprint: June 22, 2021. doi: 10.1101/2021.06.22.449366
  18. Neznamov GG, Teleshova ES, Synyakov SA, et al. The effect of Ladasten on the characteristics of the psychophysiological state and cognitive functions in patients with psychogenic asthenic disorders. Psychiatry and Psychopharmacotherapy. 2009;11(2):14–19. (In Russ.) EDN: NDGFVL
  19. Korobeinikova II, Karatygin NA, Pertsov SS. Analysis of endogenous spectral power of electroencephalogram alpha range biopotentials during the mnestic activity under conditions of rhythmically organized optical stimulation. Bulletin of Experimental Biology and Medicine. 2021;171(6):676–680. doi: 10.47056/0365-9615-2021-171-6-676-680
  20. Samuel IBH, Wang C, Hu Z, Ding M. The frequency of alpha oscillations: Task-dependent modulation and its functional significance. Neuroimage. 2018;183:897–906. doi: 10.1016/j.neuroimage.2018.08.063
  21. Balioz NV, Arkhipova EE, Mozolevskaya NV, Krivoshchekov SG. Electroencephalographic markers of CNS functional state in sport. Ulyanovsk Medico-biological Journal. 2023;(3):30–48. doi: 10.34014/2227-1848-2023-3-30-48 EDN: KOTLOG
  22. Karatygin NA, Korobeinikova II, Venerina YаA, et al. Influence of rhythmic optical stimulation on temporal parameters of human sensorimotor response and their relation to the spectral characteristics of the initial EEG. Bulletin of Experimental Biology and Medicine. 2024;178(8):136–140. doi: 10.47056/0365-9615-2024-178-8-136-140 EDN: CRDNJT
  23. Ronconi L, Busch NA, Melcher D. Alpha-band sensory entrainment alters the duration of temporal windows in visual perception. Sci Rep. 2018;8(1):11810. doi: 10.1038/s41598-018-29671-5
  24. Notbohm A, Kurths J, Herrmann CS. Modification of brain oscillations via rhythmic light stimulation provides evidence for entrainment but not for superposition of event-related responses. Front Hum Neurosci. 2016;10:10. doi: 10.3389/fnhum.2016.00010
  25. Gramfort A, Luessi M, Larson E, et al. MEG and EEG data analysis with MNE-Python. Front Neurosci. 2013;7:267. doi: 10.3389/fnins.2013.00267
  26. Katyal S, He S, He B, Engel SA. Frequency of alpha oscillation predicts individual differences in perceptual stability during binocular rivalry. Hum Brain Mapp. 2019;40(8):2422–2433. doi: 10.1002/hbm.24533
  27. Samaha J, Postle BR. The speed of alpha-band oscillations predicts the temporal resolution of visual perception. Curr Biol. 2015;25(22):2985–2990. doi: 10.1016/j.cub.2015.10.007
  28. Hülsdünker T, Mierau A. Visual perception and visuomotor reaction speed are independent of the individual alpha frequency. Front Neurosci. 2021;15:620266. doi: 10.3389/fnins.2021.620266
  29. Trajkovic J, Sack AT, Romei V. EEG-based biomarkers predict individual differences in TMS-induced entrainment of intrinsic brain rhythms. Brain Stimul. 2024;17(2):224–232. doi: 10.1016/j.brs.2024.02.016
  30. Heckhausen H. Motivation and Activity. Saint Petersburg: Piter; 2003. 860 p. (In Russ.) ISBN: 5-94723-389-4
  31. Zhang Y, Zhang Y, Cai P, et al. The causal role of α-oscillations in feature binding. Proc Nat Acad Sci. 2019;116(34):17023–17028. doi: 10.1073/pnas.1904160116
  32. Lebedev AN. Konstanta M.N. Livanov’s constant and psychophysiological regularities of brain functioning (to 100-th anniversary). Psikhologicheskii Zhurnal. 2008;29(1):133–137. EDN: INMIWB

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

版权所有 © Eco-Vector, 2025

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0国际许可协议的许可。
 


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».