Известия высших учебных заведений

Прикладная нелинейная динамика

ISSN 0869-6632 (Print)
ISSN 2542-1905 (Online)

Для цитирования:

Бадарин А. А., Грубов В. В., Андреев А. В., Антипов В. М., Куркин С. А. Гемодинамический ответ в моторной коре на выполнение различных типов движения // Известия вузов. ПНД. 2022. Т. 30, вып. 1. С. 96-108. DOI: 10.18500/0869-6632-2022-30-1-96-108

Статья опубликована на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC-BY 4.0).
Полный текст в формате PDF(Ru):
Иконка PDF badarin_et_al.pdf
(загрузок: 763)
Полный текст в формате PDF(En):
Иконка PDF and_2022_1_badarin_et_al_en.pdf
(загрузок: 435)
Язык публикации: 
русский
Рубрика: 
Нелинейная динамика и нейронаука
Тип статьи: 
Научная статья
УДК: 
57.024; 53.047
DOI: 
10.18500/0869-6632-2022-30-1-96-108

Гемодинамический ответ в моторной коре на выполнение различных типов движения

Авторы: 
Бадарин Артем Александрович, Балтийский Федеральный Университет им. И. Канта
Грубов Вадим Валерьевич, Балтийский Федеральный Университет им. И. Канта
Андреев Андрей Викторович, Университет Иннополис
Антипов Владимир Михайлович, Университет Иннополис
Куркин Семен Андреевич, Университет Иннополис
Аннотация: 

Цель настоящего исследования — изучение особенностей гемодинамического ответа на выполнение различных типов движения (одиночное движение, серия движений, «тэппинг») правой рукой. Методы. В данной работе регистрация гемодинамического ответа осуществлялась с помощью функциональной ближней инфракрасной спектроскопии (прибор NIRScout от NIRx, Германия). Система NIRScout использует 16 оптодов (8 источников и 8 детекторов) для регистрации гемодинамического ответа в коре головного мозга с частотой дискретизации 7.8125 Гц. Оптоды неинвазивно размещаются на коже головы пациента путем установки в гнезда специальной шапочки EASYCAP. Результаты. Показано, что суммарный гемодинамический ответ в моторной коре левого полушария слабо различается между всеми рассматриваемыми видами движения, при этом выраженность контралатеральности демонстрирует существенные различия между типами движений. Сильнее всего контралатеральность выражена при выполнении серии движений, в то время как одиночное сжатие кисти вызывает наименьшую контралатеральность. Заключение. Полученные в работе результаты демонстрируют высокую чувствительность технологии функциональной ближней инфракрасной спектроскопии к выполнению различных типов движений. Здесь особо следует отметить короткие одиночные сжатия кисти, которые хорошо видны на характеристиках оксигенированного и дезоксигенированного гемоглобина, что может быть использовано при разработке и проектировании различных интерфейсов мозг – компьютер, в том числе и мультимодальных.

Ключевые слова: 
Гемодинамический ответ
функциональная ближняя инфракрасная спектроскопия
тэппинг
движение руки
активность головного мозга
Благодарности: 
Работа поддержана Министерством науки и высшего образования Российской Федерации (Соглашение № 075-02-2021-1748) в части разработки методов анализа данных. Экспериментальные работы поддержаны Российским фондом фундаментальных исследований (грант 19-52-55001). Куркин С. А. поддержан Советом по грантам Президента Российской Федерации (грант МД-1921.2020.9)
Список источников: 
  1. Bansal K., Garcia J. O., Tompson S. H., Verstynen T., Vettel J. M., Muldoon S. F. Cognitive chimera states in human brain networks // Science Advances. 2019. Vol. 5, no. 4. P. eaau8535. DOI: 10.1126/sciadv.aau8535.
  2. Brittin C. A., Cook S. J., Hall D. H., Emmons S. W., Cohen N. A multi-scale brain map derived from whole-brain volumetric reconstructions // Nature. 2021. Vol. 591, no. 7848. P. 105–110. DOI: 10.1038/s41586-021-03284-x.
  3. Andreev A. V., Maksimenko V. A., Pisarchik A. N., Hramov A. E. Synchronization of interacted spiking neuronal networks with inhibitory coupling // Chaos, Solitons & Fractals. 2021. Vol. 146. P. 110812. DOI: 10.1016/j.chaos.2021.110812.
  4. Hramov A. E., Maksimenko V. A., Pisarchik A. N. Physical principles of brain–computer interfaces and their applications for rehabilitation, robotics and control of human brain states // Physics Reports. 2021. Vol. 918. P. 1–133. DOI: 10.1016/j.physrep.2021.03.002.
  5. Karpov O. E., Grubov V. V., Maksimenko V. A., Utaschev N., Semerikov V. E., Andrikov D. A., Hramov A. E. Noise amplification precedes extreme epileptic events on human EEG // Phys. Rev. E. 2021. Vol. 103, no. 2. P. 022310. DOI: 10.1103/PhysRevE.103.022310.
  6. Chholak P., Kurkin S. A., Hramov A. E., Pisarchik A. N. Event-related coherence in visual cortex and brain noise: An MEG study // Applied Sciences. 2021. Vol. 11, no. 1. P. 375. DOI: 10.3390/app11010375.
  7. Maksimenko V., Kuc A., Frolov N., Kurkin S., Hramov A. Effect of repetition on the behavioral and neuronal responses to ambiguous Necker cube images // Scientific Reports. 2021. Vol. 11, no. 1. P. 3454. DOI: 10.1038/s41598-021-82688-1.
  8. Villringer A., Planck J., Hock C., Schleinkofer L., Dirnagl U. Near infrared spectroscopy (NIRS): A new tool to study hemodynamic changes during activation of brain function in human adults // Neuroscience Letters. 1993. Vol. 154, no. 1–2. P. 101–104. DOI: 10.1016/0304-3940(93)90181-J.
  9. Abdelnour A. F., Huppert T. Real-time imaging of human brain function by near-infrared spectroscopy using an adaptive general linear model // NeuroImage. 2009. Vol. 46, no. 1. P. 133–143. DOI: 10.1016/j.neuroimage.2009.01.033.
  10. Lachert P., Janusek D., Pulawski P., Liebert A., Milej D., Blinowska K. J. Coupling of Oxy- and Deoxyhemoglobin concentrations with EEG rhythms during motor task // Scientific Reports. 2017. Vol. 7, no. 1. P. 15414. DOI: 10.1038/s41598-017-15770-2.
  11. Leff D. R., Orihuela-Espina F., Elwell C. E., Athanasiou T., Delpy D. T., Darzi A. W., Yang G.-Z. Assessment of the cerebral cortex during motor task behaviours in adults: A systematic review of functional near infrared spectroscopy (fNIRS) studies // NeuroImage. 2011. Vol. 54, no. 4. P. 2922–2936. DOI: 10.1016/j.neuroimage.2010.10.058. 
  12. Derosiere G., Mandrick K., Dray G., Ward T. E., Perrey S. NIRS-measured prefrontal cortex activity in neuroergonomics: strengths and weaknesses // Frontiers in Human Neuroscience. 2013. Vol. 7. P. 583. DOI: 10.3389/fnhum.2013.00583.
  13. Ayaz H., Shewokis P. A., Bunce S., Izzetoglu K., Willems B., Onaral B. Optical brain monitoring for operator training and mental workload assessment // NeuroImage. 2012. Vol. 59, no. 1. P. 36–47. DOI: 10.1016/j.neuroimage.2011.06.023.
  14. Naseer N., Hong K.-S. fNIRS-based brain-computer interfaces: a review // Frontiers in Human Neuroscience. 2015. Vol. 9. P. 3. DOI: 10.3389/fnhum.2015.00003.
  15. Badarin A. A., Skazkina V. V., Grubov V. V. Studying of human’s mental state during visual information processing with combined EEG and fNIRS // In: Saratov Fall Meeting 2019: Computations and Data Analysis: from Nanoscale Tools to Brain Functions. Vol. 11459 of Proc. SPIE. VII International Symposium on Optics and Biophotonics, 23–27 September 2019, Saratov, Russian Federation. Bellingham, Washington: SPIE, 2020. P. 114590D. DOI: 10.1117/12.2564403.
  16. Hramov A. E., Grubov V., Badarin A., Maksimenko V. A., Pisarchik A. N. Functional near-infrared spectroscopy for the classification of motor-related brain activity on the sensor-level // Sensors. 2020. Vol. 20, no. 8. P. 2362. DOI: 10.3390/s20082362.
  17. Talamonti D., Montgomery C. A., Clark D. P. A., Bruno D. Age-related prefrontal cortex activation in associative memory: An fNIRS pilot study // NeuroImage. 2020. Vol. 222. P. 117223. DOI: 10.1016/j.neuroimage.2020.117223.
  18. Rahman M. A., Siddik A. B., Ghosh T. K., Khanam F., Ahmad M. A narrative review on clinical applications of fNIRS // Journal of Digital Imaging. 2020. Vol. 33, no. 5. P. 1167–1184. DOI: 10.1007/s10278-020-00387-1.
  19. Kurkin S., Badarin A., Grubov V., Maksimenko V., Hramov A. The oxygen saturation in the primary motor cortex during a single hand movement: functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) study // The European Physical Journal Plus. 2021. Vol. 136, no. 5. P. 548. DOI: 10.1140/epjp/s13360-021-01516-7.
  20. Baker W. B., Parthasarathy A. B., Busch D. R., Mesquita R. C., Greenberg J. H., Yodh A. G. Modified Beer-Lambert law for blood flow // Biomedical Optics Express. 2014. Vol. 5, no. 11. P. 4053–4075. DOI: 10.1364/BOE.5.004053.
  21. Nippert A. R., Biesecker K. R., Newman E. A. Mechanisms mediating functional hyperemia in the brain // The Neuroscientist. 2018. Vol. 24, no. 1. P. 73–83. DOI: 10.1177/1073858417703033.
  22. Newton J. M., Sunderland A., Gowland P. A. fMRI signal decreases in ipsilateral primary motor cortex during unilateral hand movements are related to duration and side of movement // NeuroImage. 2005. Vol. 24, no. 4. P. 1080–1087. DOI: 10.1016/j.neuroimage.2004.10.003.
  23. Mullinger K. J., Mayhew S. D., Bagshaw A. P., Bowtell R., Francis S. T. Evidence that the negative BOLD response is neuronal in origin: A simultaneous EEG–BOLD–CBF study in humans // NeuroImage. 2014. Vol. 94. P. 263–274. DOI: 10.1016/j.neuroimage.2014.02.029.
  24. Mayer A. R., Hanlon F. M., Shaff N. A., Stephenson D. D., Ling J. M., Dodd A. B., Hogeveen J., Quinn D. K., Ryman S. G., Pirio-Richardson S. Evidence for asymmetric inhibitory activity during motor planning phases of sensorimotor synchronization // Cortex. 2020. Vol. 129. P. 314–328. DOI: 10.1016/j.cortex.2020.04.028.
Поступила в редакцию: 
20.07.2021
Принята к публикации: 
28.09.2021
Опубликована: 
31.01.2022
  • 2815 просмотров