«Ульяновский медико-биологический журнал»

Физиология

Скачать статью

DOI https://doi.org/10.23648/UMBJ.2018.30.14053

УДК 612.821

 

АНАЛИЗ ФУНКЦИОНАЛЬНОГО СОСТОЯНИЯ МОЗГА У СТУДЕНТОВ С ВЫСОКИМИ И НИЗКИМИ ПОКАЗАТЕЛЯМИ УМСТВЕННОЙ РАБОТОСПОСОБНОСТИ

 

М.В. Яценко1, Л.К. Каменек2

1ФГБОУ ВО «Алтайский государственный университет», г. Барнаул, Россия;

2ФГБОУ ВО «Ульяновский государственный университет», г. Ульяновск, Россия

e-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

 

Цель работы – анализ функционального состояния мозга у студентов с высокими и низкими показателями умственной работоспособности.

Материалы и методы. В исследовании добровольно приняло участие 183 студента – девушки в возрасте 19–22 лет. В начале исследования проводилась запись ЭЭГ с помощью прибора «Энцефалан 131-03», затем студентами выполнялась корректурная проба.

Результаты. В ходе проведения исследования были выделены группы испытуемых с высокими и низкими показателями умственной работоспособности, в которых был проведен факторный анализ. У испытуемых, показавших высокий объем умственной работы, исходное состояние нервной системы характеризовалось зависимостью уровня активности коры головного мозга от восходящих влияний на кору таламуса и гиппокампа, сбалансированностью процессов возбуждения и торможения в коре головного мозга; у испытуемых, показавших высокую скорость умственной работы, – связью уровня активности коры головного мозга с согласованными влияниями на кору головного мозга как со стороны гиппокампа, так и со стороны таламуса, сбалансированностью процессов возбуждения и торможения в коре головного мозга. Высокая точность работы обеспечивалась оптимальным уровнем таламокортикальных влияний, которые более значимы, чем механизмы гиппокампа.

Выводы. Сравнительный анализ результатов факторного анализа позволил сделать заключение о том, что низкие и высокие значения умственной работоспособности обусловлены разными функциональными состояниями. Качественные и количественные показатели умственной работоспособности обеспечиваются разными нейрофизиологическими механизмами, основанными на корково-подкорковом взаимодействии и выраженности процессов возбуждения и торможения.

Ключевые слова: электроэнцефалограмма, умственная работоспособность, студенты, факторный анализ.

 

Литература

  1. Данилова Н.Н. Психофизиологическая диагностика функциональных состояний. М.: Изд-во МГУ; 1992. 192.

  2. Котляр Б.И. Пластичность нервной системы. М.: Изд. МГУ; 1986. 240.

  3. Хасанова Л.Б. Индивидуально-типологические особенности синдрома дефицита внимания с гиперактивностью: психофизиологические предикторы: автореф. дис. … канд. психол. наук. Уфа; 2004. 23.

  4. Sherman Exploring the thalamus and its role in cortical function. Cambridge, MA: MIT Press; 2005. 497.

  5. Коробейникова И.И. Связь результативности интеллектуальной тестовой деятельности человека с различными спектральными характеристиками альфа-ритма фоновой ЭЭГ. Тюменский медицинский журнал. 2014; 3 (16): 50–53.

  6. Поликанова И.С., Сергеев А.В. Влияние длительной когнитивной нагрузки на параметры ЭЭГ. Национальный психологический журнал. 2014; 1: 86–94.

  7. Hanslmayr S., Staudigl T. How brain oscillations form memories – a processing based perspective on oscillatory subsequent memory effects.

  8. Klimesch W. Memory processes, brain oscillations and EEG synchronization. Int. J. Psychophysiol. 1996; 24: 61–100.

  9. Klimesch W., Schack B., Sauseng P. The functional significance of theta and upper alpha oscillations. Exp. Psychol. 2005; 2 (52): 99–108.

  10. Козлова И.Ю. Электроэнцефалографические корреляты успешности когнитивной деятельности: автореф. дис. … канд. мед. наук. СПб.; 2010. 23.

  11. Литвинова Н.А. Роль индивидуальных психофизиологических особенностей студентов в адаптации к умственной и мышечной деятельности. Кемерово: Изд-во КемГУ; 2012. 168.

  12. Bosel R. Slow alpha in the EEG power spectrum as an indicator for conceptual arousal. Z. Exp. Angew. Psychol. 1992; 39: 372–395.

  13. Razoumnikova O.M. Functional organization of different brain areas during convergent and divergent thinking: an EEG investigation. Congnitive Brain Research. 2000; 10: 11–18.

  14. Wankowski C.E. Hippocampal show waves distribution and phase relationships in the course of approach leaning. Arch. Neurob. Psychiat. 1973; 3: 74–90.

  15. Yordanova J., Kolev V. Event-related alpha oscillations are functionally associated with P300 during information processing. NeuroReport. 1998; 14: 3159–3164.

  16. Столяренко Л.Д. Основы психологии. Ростов-на-Дону: Феникс; 1996. 736.

  17. Князев Г.Г. Осцилляции мозга и поведение человека: эволюционный подход. Методологические проблемы современной психологии: иллюзии и реальность: материалы Сибирского психологического форума. 16–18 сентября 2004. Томск; 2004: 570–576.

  18. Klimesch W., Sauseng P., Hanslmayr S. EEG alpha oscillations: The inhibition-timing hypothesis. Brain Res. Rev. 2007; 53: 63–88.

  19. Moretti D.V., Miniussi C., Frisoni G.B., Geroldi C., Zanetti O., Binetti G., Rossini P.M. Hippocampal atrophy and EEG markers in subjects with mild cognitive impairment. Clin. Neurophysiol. 2007; 12 (118): 2716–2729.

  20. Herweg N.A., Apitz T., Leicht G. Theta-alpha oscillations bind the hippocampus, prefrontal cortex, and striatum during recollection: evidence from simultaneous EEG-fMRI. J. Neurosci. 2016; 12 (36): 3579–3587.

  21. Николаев А.Р., Иваницкий Г.А., Иваницкий А.М. Воспроизводящиеся паттерны альфа-ритма ЭЭГ при решении психологических задач. Физиология человека. 1998; 3 (24): 5–12.

  22. Hughes S.W., Crunellia V. Just aphase they're going through: The complex interaction of intrinsic high-threshold bursting and gap junctions in the generation of thalamic alpha and teta rhythms. Int. J. Psychophysiol. 2007; 1 (64): 3–17.

  23. Schreckenberger M., Lange-Asschenfeld C., Lochmann M. The thalamus as the generator and modulator of EEG alpha rhythm: a combined PET/EEG study with lorazepam challenge in humans. Neurolmage. 2004; 22: 637–644.

  24. Хомская Е.Д. Нейропсихология. 4-е изд. СПб.: Питер; 2005. 496.

  25. Андрианов В.В., Василюк Н.А., Бирюкова Е.В., Казакова В.В. Физиологические показатели студентов при выполнении учебных тестовых задач. Сеченовский вестник. 2013; 4 (14): 25–30.

  26. Слободский-Плюснин Я.Ю. ЭЭГ-корреляты эксплицитарной и имплицитарной обработки информации: автореф. дис. … канд. биол. наук. Новосибирск; 2011. 21.

  27. Aftanas L.I., Reva N.V., Varlamov A.A., Pavlov S.V., Makhnev V.P. Analysis of evoked EEG synchronization and desynchronization in conditions of emotional activation in humans: temporal and topographic characteristics. Neurosci. Behav. Physiol. 2004; 8 (34): 859–867.

  28. Klimesch W. Alpha-band oscillations, attention, and controlled access to stored information. Trends in cognitive sciences. 2012; 12 (16): 606–617.

  29. Кропотов Ю.Д. Количественная ЭЭГ, вызванные потенциалы мозга человека и нейротерапия. Донецк: Издатель Заславский А.Ю.; 2010. 512.

  30. Jensen O., Goel P., Kopell N., Pohja M., Hari R., Ermentroutf B. On the human sensorimotor-cortex beta rhythm: Sources and modeling. NeuroImage. 2005; 26: 347–355.

 

 

Download  article

DOI https://doi.org/10.23648/UMBJ.2018.30.14053 

ANALYSIS OF BRAIN FUNCTIONAL STATUS IN STUDENTS WITH HIGH AND LOW RATES OF MENTAL ACTIVITY

 

M.V. Yatsenko1, L.K. Kamenek2

1Altai State University, Barnaul, Russia;

2Ulyanovsk State University, Ulyanovsk Russia

e-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

 

The purpose of this paper is to analyze the brain functional status in students with high and low rates of mental activity.

Materials and Methods. The study enrolled 183 volunteers, namely young women aged 19–22. At the baseline, the EEG was recorded using the Electroencephalograph-analyzer EEGA-21/26 “Encephalan-131-03”; then the students underwent a proof-reading test.

Results. During the study, we identified groups of subjects with high and low rates of mental activity on the basis of factor analysis. In subjects who demonstrated a vast amount of mental activity, the initial state of the nervous system was characterized by the dependence of the cerebral cortex activity level on the ascending pathways on the thalamus and hippocampus cortex and the balance between excitation and inhibition in the cerebral cortex. In subjects with a high rate of mental activity the initial state of the nervous system was characterized by the link between the cerebral cortex activity level and the coordinated influence of the hippocampus and the thalamus on the cerebral cortex and by the balance excitation and inhibition in the cerebral cortex. High accuracy was achieved by the optimal level of thalamocortical influence, which was more significant than the hippocampus one.

Conclusion. Comparative analysis of the factor analysis results proved that low and high rates of mental activity are preconditioned by different functional status. Qualitative and quantitative indicators of mental activity are provided by various neurophysiological mechanisms based on cortical-subcortical interaction and the excitation and inhibition processes.

Keywords: electroencephalogram, mental activity, students, factor analysis.

 

References

1.   Danilova N.N. Psikhofiziologicheskaya diagnostika funktsional’nykh sostoyaniy [Psychophysiological diagnostics of functional states]. Moscow: Izd-vo MGU; 1992. 192 (in Russian).

2.   Kotlyar B.I. Plastichnost’ nervnoy sistemy [Plasticity of the nervous system]. Moscow: Izd. Moscow State University; 1986. 240 (in Russian).

3.  Hasanova L.B. Individual’no-tipologicheskie osobennosti sindroma defitsita vnimaniya s giperaktivnostyu psikhofiziologicheskie prediktory [Individual and typological charateristics of attention deficit disorder with hyperactivity: psychophysiological predictors]: avtoref. dis. kand. psikhol. nauk. Ufa; 2004. 23 (in Russian).

4.    Sherman S.M. Exploring the thalamus and its role in cortical function. Cambridge, MA: MIT Press; 2005. 497.

5.    Korobeinikova I.I. Svyaz’ rezul’tativnosti intellektual’noy testovoy deyatel’nosti cheloveka s razlichnymi spektral’nymi kharakteristikami al’fa-ritma fonovoy EEG [Relationship of the effectiveness of intellectual test activity in persons with different spectral characteristics of the EEG alpha-rhythm]. Tyumenskiy meditsinskiy zhurnal. 2014; 3 (16): 50–53 (in Russian).

6.   Polikanova I.S., Sergeev A.V. Vliyanie dlitel’noy kognitivnoy nagruzki na parametry EEG [Effect of a long-term cognitive activity on EEG parameters]. Natsional’nyy psikhologicheskiy zhurnal. 2014; 1: 86–94 (in Russian).

7.    Hanslmayr S., Staudigl T. How brain oscillations form memories – a processing based perspective on oscillatory subsequent memory effects. Neuroimage. 2014; 85: 648–655.

8.    Klimesch W. Memory processes, brain oscillations and EEG synchronization. Int. J. Psychophysiol. 1996; 24: 61–100.

9.    Klimesch W., Schack B., Sauseng P. The functional significance of theta and upper alpha oscillations. Exp. Psychol. 2005; 2 (52): 99–108.

10. Kozlova I.Yu. Elektroentsefalograficheskie korrelyaty uspeshnosti kognitivnoy deyatel’nosti [Electroencephalographic correlates of the cognitive activity success]: avtoref. dis. kand. med. nauk. St. Petersburg; 2010. 23 (in Russian).

11. Litvinova N.A. Rol’ individual’nykh psikhofiziologicheskikh osobennostey studentov v adaptatsii k umstvennoy i myshechnoy deyatel’nosti [The role of students’ individual psychophysiological characteristics while adapting to mental and muscular activity]. Kemerovo: Izd-vo KemGU; 2012. 168 (in Russian).

12. Bosel R. Slow alpha in the EEG power spectrum as an indicator for conceptual arousal. Z. Exp. Angew. Psychol. 1992; 39: 372–395.

13. Razoumnikova O.M. Functional organization of different brain areas during convergent and divergent thinking: an EEG investigation. Congnitive Brain Research. 2000; 10: 11–18.

14. Wankowski C.E. Hippocampal show waves distribution and phase relationships in the course of approach leaning. Arch. Neurob. Psychiat. 1973; 3: 74–90.

15. Yordanova J., Kolev V. Event-related alpha oscillations are functionally associated with P300 during information processing. NeuroReport. 1998; 14: 3159–3164.

16. Stolyarenko L.D. Osnovy psikhologii [Fundamentals of Psychology]. Rostov-on-Don: Phoenix; 1996. 736 (in Russian).

17. Knyazev G.G. Ostsillyatsii mozga i povedenie cheloveka evolyutsionnyy podkhod [Brain oscillations and human behavior: evolutionary approach]. Metodologicheskie problemy sovremennoy psikhologii: illyuzii i real’nost’: materialy sibirskogo psikhologicheskogo foruma [Methodological problems of modern psychology: illusions and reality: Proceedings of the Siberian Psychological Forum]. September 16–18, 2004. Tomsk; 2004: 570–576 (in Russian).

18. Klimesch W., Sauseng P., Hanslmayr S. EEG alpha oscillations: The inhibition-timing hypothesis. Brain Res. Rev. 2007; 53: 63–88.

19. Moretti D.V., Miniussi C., Frisoni G.B., Geroldi C., Zanetti O., Binetti G., Rossini P.M. Hippocampal atrophy and EEG markers in subjects with mild cognitive impairment. Clin. Neurophysiol. 2007; 12 (118): 2716–2729.

20. Herweg N.A., Apitz T., Leicht G. Theta-alpha oscillations bind the hippocampus, prefrontal cortex, and striatum during recollection: evidence from simultaneous EEG-fMRI. J. Neurosci. 2016; 12 (36): 3579–3587.

21. Nikolaev A.R., Ivanitsky G.A., Ivanitsky A.M. Vosproizvodyaschiesya patterny al’fa-ritma EEG pri reshenii psikhologicheskikh zadach [Reproducing patterns of EEG alpha-rhythm in psychological problem solving]. Fiziologiya cheloveka. 1998; 3 (24): 5–12 (in Russian).

22. Hughes S.W., Crunellia V. Just aphase they're going through: The complex interaction of intrinsic high-threshold bursting and gap junctions in the generation of thalamic alpha and teta rhythms. Int. J. Psychophysiol. 2007; 1 (64): 3–17.

23. Schreckenberger M., Lange-Asschenfeld C., Lochmann M. The thalamus as the generator and modulator of EEG alpha rhythm: a combined PET/EEG study with lorazepam challenge in humans. Neurolmage. 2004; 22: 637–644.

24. Khomskaya E.D. Neyropsikhologiya [Neuropsychology]. 4th edition. St. Petersburg: Peter; 2005. 496 (in Russian).

25. Andrianov V.V., Vasilyuk N.A., Biryukova E.V., Kazakova V.V. Fiziologicheskie pokazateli studentov pri vypolnenii uchebnykh testovykh zadach [Students’ physiological indices while performing training tests]. Sechenovskiy vestnik. 2013; 4 (14): 25–30 (in Russian).

26. Slobodsky-Plyusnin Y.Yu. EEG-korrelyaty eksplitsitarnoy i implitsitarnoy obrabotki informatsii [EEG correlates of explicit and implicit information processing]: avtoref. dis. kand. biol. nauk. Novosibirsk; 2011. 21 (in Russian).

27. Aftanas L.I., Reva N.V., Varlamov A.A., Pavlov S.V., Makhnev V.P. Analysis of evoked EEG synchronization and desynchronization in conditions of emotional activation in humans: temporal and topographic characteristics. Neurosci. Behav. Physiol. 2004; 8 (34): 859–867.

28. Klimesch W. Alpha-band oscillations, attention, and controlled access to stored information. Trends in cognitive sciences. 2012; 12 (16): 606–617.

29. Kropotov Yu.D. Kolichestvennaya EEG vyzvannye potentsialy mozga cheloveka i neyroterapiya [Quantitative EEG, human brain evoked potentials and neurotherapy]. Donetsk: Izdatel’ Zaslavsky A.Yu.; 2010. 512 (in Russian).

30. Jensen O., Goel P., Kopell N., Pohja M., Hari R., Ermentroutf B. On the human sensorimotor-cortex beta rhythm: Sources and modeling. NeuroImage. 2005; 26: 347–355