Динамика волновых ритмов головного мозга предсказывает скорость выполнения когнитивных задач

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Доступ платный или только для подписчиков

Аннотация

Изучены физиологические и поведенческие характеристики детей в возрасте 9—10 лет во время нейрофизиологического эксперимента, направленного на выполнение заданий, базирующихся на парадигме Штернберга. Был проведен статистический анализ стабильности волновых ритмов, а также корреляционный анализ между ними и средним временем реакции, на основе которых было показано, что индекс стабильности ритмов головного мозга может выступать в качестве биомаркера эффективности выполнения задания на рабочую память.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Н. А. Брусинский

ФГАОУ ВО “Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта”

Автор, ответственный за переписку.
Email: nikita@brusinskii.ru

Балтийский центр нейротехнологий и искусственного интеллекта

Россия, Калининград

А. А. Бадарин

ФГАОУ ВО “Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта”

Email: nikita@brusinskii.ru

Балтийский центр нейротехнологий и искусственного интеллекта

Россия, Калининград

А. В. Андреев

ФГАОУ ВО “Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта”

Email: nikita@brusinskii.ru

Балтийский центр нейротехнологий и искусственного интеллекта

Россия, Калининград

В. М. Антипов

ФГАОУ ВО “Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта”

Email: nikita@brusinskii.ru

Балтийский центр нейротехнологий и искусственного интеллекта

Россия, Калининград

С. А. Куркин

ФГАОУ ВО “Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта”

Email: nikita@brusinskii.ru

Балтийский центр нейротехнологий и искусственного интеллекта

Россия, Калининград

Список литературы

  1. Aragwal R., Andujar M., Canavan S. // Pattern Recogn. Lett. 2022. V. 162. P. 71.
  2. Pappalettera C., Miraglia F., Cotelli M. et al. // GeroSci. 2022. V. 44. No. 3. P. 1599.
  3. Badarin A., Antipov V., Grubov V. et al. // Sensors. 2023. V.23. No. 6. P. 3160.
  4. Grubov V., Badarin A., Schukovsky N. et al. // Cybernet. Phys. 2019. V. 8. No. 4. P. 251.
  5. Hramov A.E., Maksimenko V.A., Pisarchik A.N. // Phys. Rep. 2021. V. 918. P. 1.
  6. Смирнов Н.М., Бадарин А.А., Куркин С.А., Храмов А.Е. // Изв. РАН. Сер. физ. 2023. Т. 87. № 1. С. 129; Smirnov N.M., Badarin A.A., Kurkin S.A., Hramov A.E. // Bull. Russ. Acad. Sci. Phys. 2023. V. 87. No. 1. P. 108.
  7. Klabes J., Babilon S., Zandi B. et al. // Vision. 2021. V. 5. P. 21.
  8. Бослаф С. Статистика для всех. М.: ДМК Пресс, 2015. 586 с.
  9. Гланц С. Медико-биологическая статистика. М.: Практика, 1998. 459 с.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Топографическая карта корреляций между стабильностью альфа-ритмов и средним временем отклика.

Скачать (120KB)
3. Рис. 2. Топографическая карта корреляций между стабильностью дельта-ритмов и средним временем отклика.

Скачать (130KB)

© Российская академия наук, 2024