В связи с увеличением интереса нейрофизиологов к теме нейро-компьютерных интерфейсов и задачам на восприятие и представление моторных актов чрезвычайно актуальной стала проблема исследования и выделения сенсомоторного мю-ритма. В данной работе у пациентов с эпилепсией (19 чел.) и здоровых испытуемых (21 чел.) выделялся сенсомоторный ритм электроэнцефалограммы с помощью метода независимых компонент. В рамках исследования зеркальной системы мозга (ЗСМ) ставилась задача выявить компоненты, соответствующие сенсомоторному ритму из зарегистрированного ЭЭГ сигнала, а также проанализировать характеристики этих компонент при наблюдении и выполнении двигательных актов у пациентов с фокальной симптоматической эпилепсией по сравнению с контрольной группой здоровых испытуемых. Для вычисления независимых компонент использовался алгоритм infomax, отбор компонент, соответствующих сенсомоторному ритму, осуществлялся по совокупности признаков: локализация в области сенсомоторной коры, частотный диапазон 8-13 Гц, снижение мощности при выполнении движения по сравнению с фоновой пробой. Далее оценивалась реактивность компонент мю-ритма в пробах с выполнением и наблюдением движений, отражающая активацию ЗСМ. Был проведен анализ характерных особенностей динамики сенсомоторного ритма двух групп. Также реактивность сенсомоторного мю-ритма оценивалась с помощью анализа сигнала отведений C3, C4, Cz электроэнцефалограммы методом быстрого преобразования Фурье (БПФ). Результаты, полученные двумя методами, сопоставлялись для определения более точного способа выделения мю-ритма. Также была проверена гипотеза о наличии статистических различий уровня десинхронизации сенсомоторного ритма у пациентов с эпилепсией и контрольной группы.
ЭЭГ, анализ независимых компонент, сенсомоторный ритм, эпилепсия, зеркальная система мозга
1. Зенков Л.Р. Клиническая электроэнцефалография (с элементами эпилептологии). Руководство для врачей. 3-е изд. Москва: МЕДпрессинформ, 2004, 368 с. @@Zenkov L.R. Clinical electroencephalography with elements of epileptology. Guidance for clinicians. 3-rd edition. Moscow/ MEDpressinform, 2004, 368 p. (In Russ.)
2. Zhang K., Xu G., Zheng X., Li H., Zhang S., Yu Y., Liang R. Application of Transfer Learning in EEG Decoding Based on Brain-Computer Interfaces: A Review. Sensors, 2020, vol. 20, pp. 6321-6339. doi:https://doi.org/10.3390/s20216321
3. Bimbil M., Festante F., Coudé1 G., Vanderwert R. E., Fox N. A. Simultaneous scalp recorded EEG and local field potentials from monkey ventral premotor cortex during action observation and execution reveals the contribution of mirror and motor neurons to the mu-rhythm. Neuroimage, 2018, vol. 175, no. 22, pp. 22-31. doi:https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2018.03.037
4. Rizzolatti G., Fadiga L., Gallese V., Fogassi L. Premotor cortex and the recognition of motor actions. Cogn. Brain Res, 1996, vol. 3, no. 2, pp. 131-141. doi:https://doi.org/10.1016/0926-6410(95)00038-0
5. Mukamel R., Ekstrom A. D., Kaplan J., Lacoboni M., Fried I. Single-Neuron Responses in Humans during Execution and Observation of Actions. Curr Biol. 2010, vol. 20, no. 8, pp. 750-756. doi:https://doi.org/10.1016/j.cub.2010.02.045
6. Perry A., Bentin S. Mirror activity in the human brain while observing hand movements: a comparison between EEG desynchronization in the mu-range and previous fMRI results. Brain Res, 2009, vol. 1282, pp. 126-132. doi:https://doi.org/10.1016/j.brainres.2009.05.059.
7. Makeig S., Bell A.J., Jung T.P., Sejnowski T.J. Independent component analysis of Electroencephalographic data. Advances in Neural Information Processing Systems, 1996, vol. 8, pp. 145-151.
8. Базанова О.М. Вариабельность и воспроизводимость индивидуальной частоты альфа-ритма ЭЭГ в зависимости от экспериментальных условий. Журнал высшей нервной деятельности, 2011, т. 61, № 1, с. 102-111. @@Bazanova. O.M. Individual Alpha Peak Frequency Variability and Reproducibility in Dependence on the Experimental Conditions. Journal of Higher Nervous Activity, 2011, vol. 61, no. 1, pp. 102-111. (In Russ.)
