Rezumat: Aplicând o metodă de prelucrare a semnalului neliniar datelor experimentale, un nou studiu relevă o legătură între comportamentul motor și activitatea creierului. Descoperirile ar putea ajuta la dezvoltarea de noi interfețe creier-computer și tehnologii de inteligență artificială.

descoperă

Sursă: Institutul American de Fizică

Activitatea creierului legată de motor, în special capacitățile sale precise de detectare, cuantificare și clasificare, prezintă un mare interes pentru cercetători. Ei caută o modalitate mai bună de a ajuta pacienții cu deficiențe cognitive sau motorii sau de a îmbunătăți neurorehabilitarea pentru pacienții cu leziuni ale sistemului nervos.

Există o relație strânsă între activitatea motorie și cognitivă a creierului uman, iar suprimarea activității ritmice specifice a neuronilor din cortexul senzorimotor al creierului - cunoscut sub numele de ritm mu (8-14 hertz) - este un marker biologic al activitatea creierului legată de motor. Studiile indică faptul că această caracteristică a activității cerebrale legate de motor suferă de variabilitate intra și inter-subiect atunci când se utilizează metode tradiționale pentru a o explora, cum ar fi analiza frecvenței de timp, filtrarea spațială și învățarea automată.

În revista Chaos, de la AIP Publishing, Nikita Frolov și colegii de la Universitatea Innopolis din Rusia abordează problema dintr-un unghi diferit pentru a căuta o caracteristică mai robustă a activității creierului asociată cu îndeplinirea sarcinilor motorii.

Am propus ipoteza că suprimarea mu-oscilații va determina o reducere a semnalelor măsurate ale activității creierului și, în consecință, reflectă simplificarea dinamicii neuronale subiacente, a spus Frolov. „Pentru a aborda această problemă, am aplicat analiza cuantificării recurenței, care este o cutie de instrumente puternică, pentru a explora complexitatea sistemelor prin analiza seriilor sale de timp.”

Munca grupului confirmă, pentru prima dată, dinamica neuronală din zona creierului senzorimotor care stă la baza funcțiilor motorii ale creierului uman poate fi simplificată.

„Am demonstrat acest lucru folosind cutia de instrumente RQA, care este fundamental diferită de metodele tradiționale de cuantificare a activității cerebrale legate de motor”, a spus Frolov. "Am demonstrat, de asemenea, că măsurile de complexitate RQA sunt potrivite pentru detectarea și clasificarea sarcinilor motorii."

Aceste rezultate arată potențialul de a dezvolta metode eficiente pentru clasificarea stărilor cerebrale.

„Prin introducerea cu precizie a unui spațiu de stare, puteți considera orice sistem natural ca un sistem dinamic. Pentru creierul uman, puteți crea spațiu de stare luând semnalele măsurate ale activității sale ca variabile de stare ”, a spus Frolov.

„În studiul nostru, considerăm spațiul de stare format din setul de electroencefalograme (semnale de activitate electrică în regiunile corticale ale creierului) înregistrate în cortexul motor. Acest lucru ne permite să introducem „starea” regiunii corticale de interes și să o considerăm ca un sistem dinamic. ”

Una dintre aplicațiile muncii grupului este „implementarea analizei bazate pe RQA a electroencefalogramelor ca nucleu de calcul al interfețelor creier-computer pentru detectarea, cuantificarea și formarea online a funcțiilor motorului creierului”, a spus Frolov.