Динамика волновых ритмов головного мозга предсказывает скорость выполнения когнитивных задач

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт 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