TGViewer
Лебедев про мозг Лебедев про мозг @augmented_brain · 6.14K subscribers
Post #16445 274
Из рубрики «Листая старые страницы»

В эксперименте участвовали 32 праворуких пациента с фармакорезистентной эпилепсией, которым стереоэнцефалографические электроды были имплантированы для предхирургической оценки очага приступов; среди них было 12 женщин и 20 мужчин, средний возраст около 26 лет.

Во время записи они лежали на кровати и смотрели на ЖК-экран, на котором предъявлялись зрительные подсказки. Каждая проба длилась 10 секунд и состояла из 4 секунд отдыха, затем 1 секунды предупреждающего знака в виде креста, после чего на 5 секунд появлялась статичная картинка, изображающая одно из трёх движений руки: «ножницы» (M1), «камень» (M2) или «большой палец» (M3).

Увидев подсказку, участники должны были многократно, примерно 4–5 раз, выполнить соответствующее движение рукой и продолжать его до исчезновения изображения. Всего было 60 проб, при этом каждое из трёх движений предъявлялось случайно по 20 раз, а движение выполнялось рукой, контралатеральной тому полушарию, где было имплантировано большинство электродов: левой рукой двигали 14 участников, правой — 18.

Дополнительно с поверхностных электродов регистрировали электромиографию мышцы extensor carpi radialis, а момент появления двигательной подсказки считался временем 0 секунд; во время эксперимента у пациентов не было эпилептических приступов.

Для декодирования использовали спектральные признаки, извлечённые из предварительно обработанных сигналов стереоэнцефалографии. Спектральную плотность мощности вычисляли с помощью авторегрессионной модели 40-го порядка в скользящих временных окнах длиной 500 мс с шагом 250 мс на интервале задачи от 0 до 5 секунд.

Использовались десять частотных полос: 0,5–4 Гц, 4–8 Гц, 8–15 Гц, 15–30 Гц, 60–75 Гц, 75–95 Гц, 105–125 Гц, 125–145 Гц, 155–195 Гц и 205–245 Гц. Эти признаки по выбранным каналам объединяли в общий вектор для каждого временного окна, после чего классификатор на основе машины опорных векторов с радиальным базисным ядром предсказывал тип выполняемого движения.

Отдельно проверяли декодирование по каждой из этих десяти полос, а также по их комбинациям: по всем полосам сразу и по сочетанию низкочастотной полосы 0,5–4 Гц с высокочастотными полосами 60–75, 75–95 и 105–125 Гц.

В качестве контроля случайным образом выбирали четыре полосы из десяти и усредняли результат по всем возможным таким комбинациям.

Наиболее информативными для реконструкции движений руки оказались высокий гамма-диапазон и дельта-диапазон, а сила фазово-амплитудной связи между дельта-фазой и высоким гамма-диапазоном положительно коррелировала с точностью декодирования.

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1053811922000982

#листаястарыестраницы
  • ❤ 1
More from @augmented_brain
  1. Sep 23, 2026Михаил Лебедев — профессор МГУ, который много лет работал в разных научных учреждениях. Он…
  2. Sep 23, 2026Из рубрики «Философские притчи» Однажды квадроберов запретили, потому что это было опасное…
  3. Sep 22, 2026Здесь, видимо, ошибка
  4. Sep 22, 2026В эпоху цифровой перегрузки и стремительного темпа жизни стоит задуматься о том, насколько…
  5. Sep 22, 2026В мозге, или в мозгу? Оба варианта нормативны, но можно найти утверждение, что выбор связа…
  6. Sep 22, 2026Что такое мозг
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →