Bioelectric brain activity in boys and girls with different scaling of short time intervals

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The article presents data from studies of bioelectric brain activity in boys and girls, differing in the parameters of the subjective scales of short time intervals (STI). The accuracy and deviation of the STI scaling we evaluated by the marks that subjects applied to the electroencephalogram (EEG) during testing, than we normalized the data. Based on them, we divided the subjects into clusters of under-measuring and over-measuring STI using the k-means method. Taking into account cluster membership, we characterized bioelectric brain activity. The detected differences in the EEG parameters suggest a different organization of the rhythmic activity of brain structures associated with the assessment of time in subjects under-measure and over-measure STI. Localization and severity of intercluster EEG differences differ in spatial and frequency parameters in boys and girls.

Full Text

Точность оценки коротких интервалов времени во многом определяет успешность различных видов деятельности [1]. Экспериментальные работы обнаруживают взаимосвязь этого процесса с обработкой моторной и зрительной сенсорной информации [2, 3], формированием обратной связи в поведенческих актах, эмоциональной саморегуляцией, памятью [1]. Работа сложной системы оценки времени включает ритмические процессы в различных структурах мозга [1, 3]. Эти процессы образуют шкалу нервной активности, на которой отображается длительность временного отрезка [3]. В ряде исследований описано, что испытуемые склонны недооценивать либо переоценивать длительность временных отрезков во время экспериментов. Обнаружены отличия электрической активности мозга у испытуемых мужского и женского пола в фоновой активности и при воспроизведении длительности световых и звуковых стимулов [4, 5]. Однако вопрос об ЭЭГ признаках работы временных шкал у испытуемых разного пола без эталонных сигналов внешней среды, остается открытым.

ЦЕЛЬ РАБОТЫ

Определить особенности биоэлектрической активности мозга у юношей и девушек в экспериментальной модели шкалирования коротких интервалов времени.

МЕТОДИКА ИССЛЕДОВАНИЯ

В исследовании на основе добровольного информированного согласия приняли участие 40 практически здоровых испытуемых (22 юноши и 18 девушек, правшей) в возрасте 18–19 лет. Эксперименты проведены в течение одного месяца в одинаковое время суток (11–14 часов). Испытуемые отмеривали интервалы времени длительностью 5 и 15 секунд нажатием левой клавиши компьютерной «мыши», по 5 попыток для каждой пробы. Считать при отмерах не разрешалось. Предварительной тренировки не проводилось. Нажатие клавиши мыши наносилось непосредственно на ЭЭГ в виде метки. Длительность субъективного интервала вычисляли в мс по расстоянию между метками.

ЭЭГ выполнили на электроэнцефалографе «Неокортекс» ООО «Нейроботикс» (г. Зеленоград) монополярно по схеме «10–20» в фронтальных (F3, F4), париетальных (Р3, Р4), височных (Т3, Т4,), центральных (С3, С4) и затылочных (О1, О2) отведениях. ЭЭГ регистрировали с включенным режекторным фильтром (50 Гц) и выключенными фильтрами высоких и низких частот с частотой дискретизации 1 кГц при разрядности АЦП – 16 бит, использовали хлорсеребряные электроды фирмы «MКС» (Россия). Объединённые референтные электроды располагались на мочках ушей. Спектральную плотность мощности (СПМ) сигналов вычисляли в период 3 секунды после отмеривания временного интервала в диапазонах частот θ – тета-ритма (4–7 Гц), α – альфа-ритма (7–14 Гц), нижнего β1 и верхнего β2 бета-ритмов (14–24 и 24–40 Гц соответственно) после классического дискретного преобразования Фурье [6].

Для оценки фоновой активности усредненный спектр ЭЭГ вычисляли по методу Уэлча [6]: период записи 60 секунд разбивали на эпохи (окна) 3 секунды с перекрытием в 1 секунду, всего 60 отрезков, на основе которых строили доверительный интервал и оценивали вариабельность показателей. Точность шкалирования времени определили как разность между объективным интервалом времени длительностью 5 000 и 15 000 мс и субъективно отмеренным временем, а затем нормировали, разделив на величину соответствующего объективного интервала. Показатели кластеризовали методом k-средних, при этом выборка разделилась на 2 кластера. Увеличение числа кластеров приводило к детализации существующего разделения без выявления принципиально новых траекторий. Кластер высоких значений характеризовался меньшей точностью и склонностью недоотмеривать время. Кластер низких значений отличался большей точностью отмеров и склонностью отмеривать КИВ длиннее, чем объективный отрезок времени. Выборки сравнили с использованием критерия Краскела – Уоллиса, эффект множественных сравнений корректировали, используя формулу Бернулли [7]. Различия считали достоверными при р < 0,05. Статобработка выполнена с использованием библиотек Python и программного комплекса Импульс [8].

РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ

При сравнении мощность спектра фоновой ЭЭГ юношей и девушек различалась как при открытых, так и при закрытых глазах на частоте θ-ритма в отведениях О1, О2, на частоте β1и β2-ритмов в большинстве отведений. При этом у девушек отмечался более высокий уровень электрогенеза. Результаты скрининговых обследований свидетельствовали о сходных закономерностях [4, 5]. Принимая это во внимание, можно согласиться с предположением авторов о том, что различия связаны с более интенсивной эмоциональностью женщин по сравнению с мужчинами и определяются, в том числе, более интенсивными межполушарными взаимодействиями, выявляемыми при исследовании структуры фоновой ЭЭГ у испытуемых женского пола. Исследования гемодинамического обеспечения головного мозга согласуются с описанными явлениями. Их результаты описывают перераспределение кровотока в затылочных долях обоих полушарий у испытуемых женского пола, в отличие от правосторонних изменений, наблюдаемых у мужчин [9].

 

Рис. Локализация различий СПМ между кластерами высоких и низких значений у девушек (слева) и юношей (справа) при шкалирования коротких интервалов времени

 

Анализ фоновой ЭЭГ с учетом кластеризации (табл.) показывает, что у юношей, недоотмеривших время (кластер высоких значений), сумма СПМ на частоте бета-ритма в центральных и лобных отведениях справа и слева, затылочном отведении справа была ниже, чем у тех, кто переотмерил время (кластер низких значений).

У операторов женского пола в фоновой биоэлектрической активности не было обнаружено межкластерных различий.

При шкалировании как 5, так и 15 секунд межкластерные различия биоэлектрической активности мозга обнаруживались как у юношей, так и у девушек в широком диапазоне ритмов (тета, альфа, бета), с преимуществом в сторону β2-ритма (рис.). Заметно, что у девушек в большем количестве они обнаруживались справа, в лобной, височной и затылочной долях. Количество межкластерных различий СПМ ЭЭГ у юношей превышало таковое у девушек. Различалась и их локализация: наибольшее количество концентрировалось в области лобных долей с обеих сторон.

 

Сумма СПМ фоновой ЭЭГ у юношей разных кластеров (медиана, среднее значение ± ошибка среднего)

Показатель

Кластер высоких
значений (
n = 9),
СПМ; 3с∙мкВ2/Гц;
Me, M ± m

Кластер низких
значений (
n = 10),
СПМ; 3с∙мкВ2/Гц;
Me, M ± m

Фон, глаза открыты, β1, O2*

24822757

32607282 ± 6209469

36093026

57717672 ± 13318632

Фон, глаза открыты, β2, C3*

4946051

5169917 ± 438456

7181029*

7963500 ± 959033

Фон, глаза открыты, β2, C4*

4207669

5141182 ± 715165

6989021

7876297 ± 931478

Фон, глаза открыты, β2, F4*

10994607

12465958 ± 2500348

16562120

22142891 ± 6268368

Фон, глаза закрыты, β2, C3*

4664989

5090457 ± 532933

7995847

8577546 ± 1151814

Фон, глаза закрыты, β2, F3*

10053267

10804505 ± 1032239

14770815

14758236 ± 1154765

Фон, глаза закрыты, β2, F4*

9550576

11690646 ± 2509538

15948577

600881 ± 1483351

* Различия достоверны, р < 0,05.

 

Как в зарубежной, так и в отечественной научной литературе случаи разделения испытуемых по отклонениям шкалирования временных промежутков описывались неоднократно [10]. Если принимать в качестве отправной точки рассуждений гипотезу о работе СШВ, как о процессе синхронизации ритмических процессов, протекающих в различных структурах мозга [1, 3], то полученные в нашем исследовании данные можно трактовать как признаки различной организации активности мозговых структур, связанных с оценкой времени у испытуемых, недоотмеривающих (кластер высоких значений) и переотмеривающих (кластер низких значений) КИВ. При этом выраженность межкластерных различий имеет гендерные особенности. У юношей различия СПМ ЭЭГ обнаруживаются как при выполнении задач шкалирования коротких интервалов времени, так и в фоновой биоэлектрической активности. У девушек межкластерные различия биоэлектрической активности мозга отмечаются при выполнении задач шкалирования временных промежутков и не обнаруживаются в фоновой записи.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

У юношей, по-разному шкалирующих КИВ в экспериментальной модели, обнаруживаются различия спектральной плотности мощности ЭЭГ между кластером переоценивающих длительность времени и недооценивающих ее. Межкластерные различия у юношей можно обнаружить как в фоновой биоэлектрической активности мозга, так и в процессе выполнения ими задач шкалирования КИВ. У девушек подобные различия обнаруживаются только при выполнении теста шкалирования времени и не проявляются в фоновой активности.

 

***

Конфликт интересов. Авторы декларируют отсутствие явных и потенциальных конфликтов интересов, связанных с публикацией настоящей статьи.

Competing interests. The authors declare that they have no competing interests.

×

About the authors

Yaroslava V. Bulgakova

I.M. Sechenov First Moscow State Medical University

Author for correspondence.
Email: bulgakova_ya_v@staff.sechenov.ru

Candidate of Medical Sciences, Associate Professor of the Department of Normal Physiology, Associate Professor

Russian Federation, Moscow

Dmitry Yu. Bulgakov

“Modern solutions” IT company

Email: dbulgakov7@yandex.ru

Advisor

Russian Federation, Moscow

Yaroslav A. Turovsky

Trapeznikov Institute of Management Problems of the Russian Academy of Sciences

Email: yaroslav_turovsk@mail.ru

Doctor of Technical Sciences, Candidate of Medical Sciences, Associate Professor, Head of the Laboratory of Medical Cybernetics, Senior Researcher

Russian Federation, Moscow

Maxim S. But

I.M. Sechenov First Moscow State Medical University

Email: but_m_s@student.sechenov.ru

Student

Russian Federation, Moscow

Alexandra Yu. Kolesnikova

I.M. Sechenov First Moscow State Medical University

Email: alexakolesnickowa@yandex.ru

Student

Russian Federation, Moscow

References

  1. Shapiro M.L. Time is just a memory. Nature Neuro science. 2019;(22):151–153
  2. Casassus M., Poliakoff E., Gowen E. et al. Time perception and autistic spectrum condition: A systematic review. Autism Research. 2019;10(12):1440–1462
  3. Jura B. A mechanism of synaptic clock underlying subjective time perception. Frontiers in Neuroscience. 2019;JUL(13):1–12.
  4. Bel’skih I.A., Golubev S.A., Kozarenko L.A., Plotnikov D.V. Gender differences of structures of cerebral indexes of the background human EEG. Kurskij Nauchno-Prakticheskij Vestnik Chelovek I Ego Zdorov’e = Kursk scientific and practical bulletin man and his health. 2011;2:5–8. (In Russ.).
  5. Bogomolov A.M., Bulatova O.V., Traskovskij V.V. et al. Sex differences of cortical interactions in connection with the accuracy of short time intervals recognition and individual psychological characteristics. Vestnik Kemerovskogo gosudarstvennogo universiteta = Bulletin of Kemerovo State University. 2015, 2015;5(2):7–16. (In Russ.).
  6. Welch Р. The use of fast Fourier transform for the estimation of power spectra: A method based on time averaging over short, modified periodograms. IEEE Transactions on Audio and Electroacoustics. 1967;15(2):70–73.
  7. Turovskij Ya.A., Borzunov S.V., Vahtin A.A. An algorithm for correction of statistical estimations taking into account the effect of multiple comparisons based on test results grouping. Programnaya inzheneriya = Journal “Software engineering”. 2022;3(13):148–152. (In Russ.).
  8. Bulgakov D.Yu., Bulgakova Ya.V., Karatygin N.A. Up-to-date open-source software for the analysis and processing of electroencephalograms: opportunities and the choices. Programnaya inzheneriya = Journal “Software engineering”. 2020;4(11):205–212. (In Russ.).
  9. Kulagin P.A., Lapkin M.M., Trutneva E.A., Zorin R.A. Sex differences of hemodynamic support of the human brain when performing modulated cognitive activity. Vestnik Volgogradskogo gosudarstvennogo meditsinskogo universiteta = Journal of Volgograd State Medical University. 2022;83(3):34–41. (In Russ.).
  10. Bulgakova Ya. V., Turovsky Ya. A., Bulgakov D. Y. et al. Benefits of subjective time scales for physical stress tolerance rating tests. Teoriya i praktika fizicheskoj kul’tury = Theory and Practice of Physical Culture. 2022;1:36–38. (In Russ.).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. Localization of differences in SPM between clusters of high and low values ​​in girls (left) and boys (right) when scaling short time intervals

Download (184KB)

Copyright (c) 2025 Булгакова Я.V., Булгаков Д.Y., Туровский Я.A., Бут М.S., Колесникова А.Y.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

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».