«Ульяновский медико-биологический журнал»

PHYSIOLOGY

Download article

DOI 10.34014/2227-1848-2021-4-143-152

 

CHARACTERISTICS OF Μ-RHYTHM FREQUENCY MODULATION UNDER IMAGINARY MOVEMENTS

Ya.A. Turovskiy1,2, A.S. Davydova2, V.Yu. Alekseev2

1 V.A. Trapeznikov Institute of Control Sciences, Russian Academy of Sciences, Moscow, Russia;

2 Voronezh State University, Voronezh, Russia

 

The aim of the paper is to assess the phenomena of EEG frequency modulation while performing real and imaginary movements necessary for BCI control.

Materials and Methods. The study enrolled a group of 30 volunteers of both sexes, aged 17 to 23. The subjects had to execute four commands and to run them randomly following the program instruction. The experiment was carried out in two ways: physically and mentally. Firstly, each command corresponded to a certain subject’s movement. Secondly, the same commands were not performed, they were only imaginary. The command was considered successfully executed if a volunteer was able to follow the program instruction and to hold the position for 2 seconds.

The analysis of the results was carried out for five frequency ranges: 7–10 Hz, 9–12 Hz, 12–15 Hz, 15–20 Hz, 20–25 Hz.

Results. Correlation analysis and exploratory statistics (namely, correspondence analysis and cluster analysis) were used to process the generated electroencephalographic parameters. The actually performed subjects’ movements were associated with a high number of low-frequency modulations in the 12–20 Hz range in the absence of modulating influences in the range below 12 Hz. Pronounced patterns of high-frequency modulation were peculiar for unexecuted commands.

Conclusion. The results of the correlation analysis demonstrate a positive relationship between the number of cases of high-frequency modulation in the range of 9–12 Hz with the number of cases of low-frequency modulation in all other studied signal ranges in case of successful command execution.

Key words: brain-computer interface, μ-rhythm, frequency modulation, EEG.

Conflict of interest. The authors declare no conflict of interest.

 

References

  1. Yadav D., Yadav S., Veer K. A comprehensive assessment of Brain Computer Interfaces: Recent trends and challenges. Journal of Neuroscience Methods. 2020; 346: 108918.

  2. Qin L., Kamousi B., Liu, ZM., Ding L., He B. Classification of motor imagery tasks by means of time-frequency-spatial analysis for brain-computer interface applications: International IEEE EMBS Conference on Neural Engineering. 2005, March 16–20. Arlington; 2005: 374–376.

  3. McFarland D.J., Wolpaw J.R. EEG-based brain-computer interface. Current opinion in biomedical engineering. 2017; 4: 194–200.

  4. Chang S. Nam, Anton Nijholt, Fabien Lotte. Brain-Computer Interfaces Handbook. Technological and Theoretical Advances. New York: CRC Press; 2018. 814.

  5. Bettina S., Rainer G. Real-time fMRI for brain-computer interfacing. National Center for Biotechnology Information. 2020; 168: 289–302.

  6. Chen C.W., Ju M.S., Sun Y.N., Lin C.C.K. Model analyses of visual biofeedback training for EEG-based brain-computer interface. J. Compt. Neurosci. 2009; 27: 357–368.

  7. Frolov A.A., Gusek D., Bobrov P.D., Mokienko O.A., Chernikova L.A., Konovalov R.N. Lokalizatsiya istochnikov elektricheskoy i fokusov gemodinamicheskoy aktivnosti mozga pri voobrazhenii dvizheniya [Localization of sources of electrical brain function and foci of brain hemodynamic activity under imaginary movements]. Fiziologiya cheloveka. 2014; 40: 45–56 (in Russian).

  8. Turovskiy Ya.A., Borzunov S.V., Alekseev V.Yu., Karpova M.A. Chastotnaya modulyatsiya elektroentsefalogrammy pri fotostimulyatsii [Electroencephalogram frequency modulation under photostimulation]. Biofizika. 2021; 66 (3): 583–589 (in Russian).

  9. Litvin A.A., Kalinin A.L., Trizna N.M. Ispol'zovanie dannykh dokazatel'noy meditsiny v klinicheskoy praktike [Use of evidence-based medicine data in clinical practice]. Problemy zdorov'ya i ekologii. 2008: 4 (in Russian).

Received September 13, 2021; accepted October 08, 2021.

 

Information about the authors

Turovskiy Yaroslav Aleksandrovich, Doctor of Sciences (Engineering), Candidate of Sciences (Medicine), Associate Professor, Chair of Digital Technologies, Head of the Laboratory of Medical Cybernetics, Department of Computer Science, Voronezh State University. 394018, Russia, Voronezh, Universitetskaya Sq., 1; Leading Researcher, V.A. Trapeznikov Institute for Control Sciences, Russian Academy of Sciences. 117997, Russia, Moscow, Profsoyuznaya St., 65; e-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра., ORCID ID: https://orcid.org/0000-0002-5290-885X

Davydova Anastasiya Sergeevna, 4th-year Student, Voronezh State University. 394018, Russia, Voronezh, Universitetskaya Sq., 1; е-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра., ORCID ID: https://orcid.org/0000-0001-8546-0986

Alekseev Viktor Yur'evich, 2nd-year MSc Student, Voronezh State University. 394018, Russia, Voronezh, Universitetskaya Sq., 1; е-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра., ORCID ID: https://orcid.org/0000-0002-4541-9978

 

For citation

Turovskiy Ya.A., Davydova A.S., Alekseev V.Yu. Osobennosti chastotnoy modulyatsii μ-ritma pri vypolnenii voobrazhaemykh dvizheniy [Characteristics of μ-rhythm frequency modulation under imaginary movements]. Ul'yanovskiy mediko-biologicheskiy zhurnal. 2021; 4: 143–152. DOI: 10.34014/2227-1848-2021-4-143-152 (in Russian).

 

Скачать статью

УДК 612.82

DOI 10.34014/2227-1848-2021-4-143-152

 

ОСОБЕННОСТИ ЧАСТОТНОЙ МОДУЛЯЦИИ μ-РИТМА ПРИ ВЫПОЛНЕНИИ ВООБРАЖАЕМЫХ ДВИЖЕНИЙ

Я.А. Туровский1,2, А.С. Давыдова2, В.Ю. Алексеев2

1 ФГБУН Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова Российской академии наук, г. Москва, Россия;

2 ФГБОУ ВО «Воронежский государственный университет», г. Воронеж, Россия

 

Цель – оценка феноменов частотной модуляции ЭЭГ в условиях выполнения реальных и воображаемых движений, необходимых для управления ИМК.

Материалы и методы. Для получения данных была сформирована группа из 30 добровольцев обоих полов в возрасте от 17 до 23 лет. Участники эксперимента должны были выполнить четыре команды и повторить их в неизвестном для них порядке, заданном программой. Эксперимент проводился двумя способами: физически и мысленно. То есть при первом способе каждая команда соответствовала определенному движению человека, при втором те же команды выполнялись воображаемо, движение представлялось мысленно. Команда считалась успешно исполненной, если добровольцу удавалось повторить и удержать заданное программой положение в течение 2 с.

Анализ результатов проводился для пяти частотных диапазонов: 7–10 Гц, 9–12 Гц, 12–15 Гц, 15–20 Гц, 20–25 Гц.

Результаты. Сгенерированные электроэнцефалографические показатели обрабатывались методом корреляционного анализа и методами разведочной статистики, такими как анализ соответствий и кластерный анализ. Реально выполняемые движения испытуемых связаны с высоким количеством низкочастотных модуляций в диапазоне 12–20 Гц при отсутствии модулирующих влияний в диапазоне ниже 12 Гц. Для случаев невыполнения команд характерны выраженные паттерны высокочастотной модуляции.

Выводы. Результаты корреляционного анализа демонстрируют положительную связь между числом случаев высокочастотной модуляции в диапазоне 9–12 Гц с числом случаев низкочастотной модуляции во всех других исследуемых диапазонах сигнала в случае успешного выполнения команд.

Ключевые слова: интерфейс «мозг – компьютер», μ-ритм, частотная модуляция, ЭЭГ.

 

Литература

  1. Yadav D., Yadav S., Veer K. A comprehensive assessment of Brain Computer Interfaces: Recent trends and challenges. Journal of Neuroscience Methods. 2020; 346: 108918.

  2. Qin L., Kamousi B., Liu, ZM., Ding L., He B. Classification of motor imagery tasks by means of time-frequency-spatial analysis for brain-computer interface applications: International IEEE EMBS Conference on Neural Engineering. 2005, March 16–20. Arlington; 2005: 374–376.

  3. McFarland D.J., Wolpaw J.R. EEG-based brain-computer interface. Current opinion in biomedical engineering. 2017; 4: 194–200.

  4. Chang S. Nam, Anton Nijholt, Fabien Lotte. Brain-Computer Interfaces Handbook. Technological and Theoretical Advances. New York: CRC Press; 2018. 814.

  5. Bettina S., Rainer G. Real-time fMRI for brain-computer interfacing. National Center for Biotechnology Information. 2020; 168: 289–302.

  6. Chen C.W., Ju M.S., Sun Y.N., Lin C.C.K. Model analyses of visual biofeedback training for EEG-based brain-computer interface. J. Compt. Neurosci. 2009; 27: 357–368.

  7. Фролов А.А., Гусек Д., Бобров П.Д., Мокиенко О.А., Черникова Л.А., Коновалов Р.Н. Локализация источников электрической и фокусов гемодинамической активности мозга при воображении движения. Физиология человека. 2014; 40: 45–56.

  8. Туровский Я.А., Борзунов С.В., Алексеев В.Ю., Карпова М.А. Частотная модуляция электроэнцефалограммы при фотостимуляции. Биофизика. 2021; 66 (3): 583–589.

  9. Литвин А.А., Калинин А.Л., Тризна Н.М. Использование данных доказательной медицины в клинической практике. Проблемы здоровья и экологии. 2008: 4.

Поступила в редакцию 13.09.2021; принята 08.10.2021.

 

Авторский коллектив

Туровский Ярослав Александрович – доктор технических наук, кандидат медицинских наук, доцент кафедры цифровых технологий, заведующий лабораторией медицинской кибернетики факультета компьютерных наук, ФГБОУ ВО «Воронежский государственный университет». 394018, Россия, г. Воронеж, Университетская площадь, 1; ведущий научный сотрудник, ФГБУН Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова Российской академии наук. 117997, Россия, г. Москва, ул. Профсоюзная, 65; е-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра., ORCID ID: https://orcid.org/0000-0002-5290-885X

Давыдова Анастасия Сергеевна – студентка 4 курса, ФГБОУ ВО «Воронежский государственный университет». 394018, Россия, г. Воронеж, Университетская площадь, 1; е-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра., ORCID ID: https://orcid.org/0000-0001-8546-0986

Алексеев Виктор Юрьевич – студент 2 курса магистратуры, ФГБОУ ВО «Воронежский государственный университет». 394018, Россия, г. Воронеж, Университетская площадь, 1; е-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра., ORCID ID: https://orcid.org/0000-0002-4541-9978

 

Образец цитирования

Туровский Я.А., Давыдова А.С., Алексеев В.Ю. Особенности частотной модуляции μ-ритма при выполнении воображаемых движений. Ульяновский медико-биологический журнал. 2021; 4: 143–152. DOI: 10.34014/2227-1848-2021-4-143-152.