Везде
СВОЙСТВА НЕРВНЫХ ПРОЦЕССОВ И ЭФФЕКТИВНОСТЬ БОС-ТРЕНИНГА
Оглавление
Аннотация Оценить Содержание публикации
Библиография Комментарии
Поделиться
QR
Метрика
СВОЙСТВА НЕРВНЫХ ПРОЦЕССОВ И ЭФФЕКТИВНОСТЬ БОС-ТРЕНИНГА
Аннотация
Код статьи
S0205-95920000616-4-1
Тип публикации
Статья
Статус публикации
Опубликовано
Авторы
АСЛАНЯН ЕЛЕНА ВЛАСОВНА  КИРОЙ ВАЛЕРИЙ НИКОЛАЕВИЧ ЛАЗУРЕНКО ДМИТРИЙ МИХАЙЛОВИЧ БАХТИН ОЛЕГ МАРКСОВИЧ
Аннотация
Исследовалась связь свойств нервных процессов человека и эффективность управления мощностью альфа- и бета-2-частот в электроэнцефалограмме (ЭЭГ) симметричных лобных и затылочных областей мозга в рамках четырех сценариев с использованием биологической обратной связи (БОС). Показано, что существует связь между уравновешенностью нервных процессов и скоростью обучения. Установлено, что лица, различающиеся по базовым свойствам нервных процессов, используют разные стратегии управления электрической активностью собственного мозга.
Ключевые слова
электроэнцефалография, биологическая обратная связь, уравновешенность нервных процессов, спектры мощности.
Классификатор
Дата публикации
04.03.2013
Всего подписок
1
Всего просмотров
492
Оценка читателей
0.0 (0 голосов)
Цитировать   Скачать pdf

Библиография



Дополнительные библиографические источники и материалы

    

  1. Асвадурян А.А. Исследование взаимосвязи психологических, надежностных и электроэнцефалографических характеристик человека-оператора: Автореферат дисс. … канд. биол. н. Ростов-на-Дону, 1991.
    2. 

  2. Батуев А.С. Высшие интегративные системы мозга. Л.: Наука, 1981.
    3. 

  3. Беляева Е.Р. Индивидуальные особенности пространственной синхронизации биопотенциалов головного мозга в зависимости от свойства силы нервной системы // Вопросы психологии. 1981. № 6. С. 107-110.
    4. 

  4. Высочин Ю.В. Причины и механизмы перенапряжения и заболевания сердца при разных видах спортивной деятельности // Спорт и здоровье нации. Сборник научных трудов. СПб., 2002. С. 9-36.
    5. 

  5. Высочин Ю.В., Денисенко Ю.П. Физиологические механизмы повышения эффективности подготовки футболистов. Казань: Казанский государственный университет, 2003.
    6. 

  6. Высочин Ю.В., Денисенко Ю.П., Гордеев Ю.В. Повышение функциональных возможностей организма спортсменов с помощью биологической обратной связи // Физиология человека. 2005. Т. 31. № 3. С. 93-99.
    7. 

  7. Голубева Е.А., Изюмова С.А., Трубникова Р.С., Печенков В.В. Связь ритмов электроэнцефалограммы с основными свойствами нервной системы // Проблемы дифференциальной психофизиологии. Электрофизиологические исследования основных свойств нервной системы. М.: Педагогика, 1974. С. 160-174.
    8. 

  8. Горев А.С., Панова Е.Н. Эффективность БОС-тренинга регуляции функционального состояния в зависимости от индивидуальных психологических характеристик // Физиология человека. 2009. Т. 35. № 5. С. 25-31.
    9. 

  9. Кирой В.Н. Электроэнцефалография. Ростов-на-Дону: РГУ, 1998.
    10. 

  10. Кирой В.Н. Интерфейс мозг-компьютер. Ростов-на-Дону, 2011.
    11. 

  11. Кропотов Ю.Д., Пономарев В.А., Гринь-Яценко В.А. Метод ЭЭГ биоуправления в лечении синдрома дефицита внимания и гиперактивности у детей // Физиология человека. 2001. Т. 27. № 3. С. 5.
    12. 

  12. Кучкин С.Н. Биоуправление в медицине и физической культуре. Волгоград: Волгоградская государственная академия физической культуры, 1988. С. 41-44.
    13. 

  13. Макаренко Н.В., Вороновская В.И., Ковтун Т.В., Панченко В.М. Электроэцефалографические корреляты временных характеристик простых сенсорных реакций у людей с разным уровнем функциональной подвижности нервных процессов // Физиология человека. 1992. Т. 18. № 3. С. 33-41.
    14. 

  14. Никишена И.С., Пономарев В.А., Гринь-Яценко В.А., Кропотов Ю.Д. Топография изменений спектральной мощности ЭЭГ в ходе сеанса биологической обратной связи по бета-ритму // Физиология человека. 2004. Т. 30. № 4. С. 19-24.
    15. 

  15. Павлова Л.П., Романенко А.Ф. Системный подход к физиологическому исследованию мозга человека. Л.: Наука, 1988.
    16. 

  16. Теплов Б.М., Небылицын В.Д. Связь между чувствительностью и силой нервной системы // Физиология высшей нервной деятельности: Руководство по физиологии. М.: Наука, 1971. C. 234-243.
    17. 

  17. Федотчев А.И., Бондарь А.Т. Метод двойной обратной связи от ЭЭГ ритмов пациента для коррекции функциональных расстройств, вызванных стрессом // ЖВНД. 2008. Т. 58. № 3. С. 376-381.
    18. 

  18. Birbaumer N., Ghanayim N., Hinterberger T., Iversen I., Kotchoubey B., Kübler A., Perelmouter J., Taub E. & Flor H. A spelling device for the paralysed // Nature. 1999. V. 398. P. 297-298.
    19. 

  19. Birbaumer N., Kubler A., Ghanayim N., Hinterberger T., Perelmouter J., Kaiser J., Iversen I., Kotchoubey B., Neumann N. & Flor H. The thought translation device (TTD) for completely paralyzed patients // IEEE Trans Rehabilitation Engineering. 2000. № 8. P. 190- 192.
    20. 

  20. Curran E.A., Stokes M.J. Learning to control brain activity: A review of the production and control of EEG components for driving brain-computer interface (BCI) systems // Brain Cognition. 2003. V. 51. P. 326-336.
    21. 

  21. Dornhege G., Millán J.R., Hinterberger T., McFarland D. & Müller K.-R. (Eds.) Toward Brain-Computer Interfacing. Cambridge, MA: MIT Press, 2007. P. 43-48.
    22. 

  22. Edlinger G., Harkam W., Niedermayer I., Pfurtscheller G. How many people are able to operate an EEG-based brain-computer interface (BCI)? // Neural Systems and Rehabilitation Engineering. 2003. V.11. I. 2. P. 145-147.
    23. 

  23. Genevieve D. Les therapies de langage // Bull. Audio Phononol: Ann Sci France. 1990. V. 6. № 1. P. 7-9.
    24. 

  24. Ince N.F., Tewfik A.H. & Arica S. Extraction subject-specific motor imagery time-frequency patterns for single trial EEG classification // Computers in Biology and Medicine. 2007. V. 37. I. 4. P. 499-508.
    25. 

  25. Jacobson E. Progressive Relaxation. Chicago: University of Chicago Press, 1938.
    26. 

  26. Kiroy V.N., Warsawskaya L.V. & Voynov V.B. EEG after prolonged mental activity // International Journal of Neuroscience. 1996. V. 85. P. 31-43.
    27. 

  27. Lubar J.F., Swatwood M.O., Swatwood J.N. & Timmermann D.L. Quantitative EEG and auditory event-related potentials in the evaluation of attention-deficit/hyperactivity disorder: effects of methylphenidate and implications for neurofeedback training // Journal of Psychoeducational Assessment. ADHD Special. 1995. P. 143-160.
    28. 

  28. Millán J.R., Mouritio J., Franze M., Cincotti F., Varsta M., Heikkonen J. & Babiloni F. A local neural classifier for the recognition of EEG patterns associated to mental tasks // IEEE Trans Neural Network. 2002. V. 13. P. 678-686.
    29. 

  29. Model D. & Zibulevsky M. Learning subject-specific spatial and temporal filters for single-trial EEG classification // NeuroImage. 2006. V. 32. № 4.1. P. 1631-1641.
    30. 

  30. Neuper C., Müller G., Kübler A., Birbaumer N. & Pfurtscheller G. Clinical application of an EEG-based brain-computer interface: A case study in a patient with severe motor impairment // Clinical Neurophysiology. 2003. V. 114. № 3. P. 399-409.
    31. 

  31. Perelmouter J. & Birbaumer N. A binary spelling interface with random errors // IEEE Trans Rehabilitation Engineering. 2000. V. 8. P. 227-232.
    32. 

  32. Pfurtscheller G., Neuper C., Guger C., Harkam W., Ramoser R., Schlögl A., Obermaier B. & Pregenzer M. Current Trends in Graz Brain-computer Interface (BCI) // IEEE Trans Rehabilitation Engineering. 2000. V. 8. № 2. P. 216-219.
    33. 

  33. Pribram K.H. The far frontal cortex as executive processor: proprieties, priorities and pratical inference / Downward Processes in the Perception Representation Mechanisms. (Eds) Taddei-Ferretti Cl., Musio K. Singapore, New Jersey, London, Hong Kong: World Science, 1998. P. 546-578.
    34. 

  34. Rossiter Th.R. & LaVaque Th.J. A comparison of EEG biofeedback and psychostimulants in treating attention deficit hyperactivity disorders // Journal of Neurotherapy. 1995. V. 1. Is. 1. P. 48-53.
    35. 

  35. Vidal J.J. Towards direct brain-computer communication // Annual Review Biophysics & Bioengineering. 1973. V. 2. P. 157-180.
    36. 

  36. Wolpaw J.R., Birbaumer N., McFarland D.J., Pfurtscheller G. & Vaughan T.M. Brain-computer interfaces for communication and control // EEG & Clinic Neurophysiology. 2002. V. 113. № 6. P. 767-791.
    37. 

  37. Yoon J.W., Roberts St.J., Dyson M. & Gan J.Q. Adaptive classification for Brain Computer Interface systems using Sequential Monte Carlo sampling // Neural Networks. Corrected Proof. 2009. P. 1286- 1294.
    38.

Комментарии

Сообщения не найдены

Написать отзыв
Перевести