Il lato sinistro dell'illustrazione mostra lo studio sperimentale e il compito del gruppo. I partecipanti stringono la mano a pugno dopo un comando audio (zero secondi) e la tengono stretta finché non riceve un secondo comando audio (circa cinque secondi). I segnali dell'elettroencefalografia (EEG) e dell'elettromiografia (EMG) vengono registrati per mettere in relazione l'attività cerebrale e muscolare. Il lato destro dell'illustrazione mostra i risultati della classificazione dei movimenti eseguiti. http://nctech-lab.ru/en Credito:Nikita Frolov/Innopolis University
Attività cerebrale correlata al motore, in particolare il suo rilevamento accurato, capacità di quantificazione e classificazione, è di grande interesse per i ricercatori. Stanno cercando un modo migliore per aiutare i pazienti con disabilità cognitive o motorie o per migliorare la neuroriabilitazione per i pazienti con lesioni del sistema nervoso.
Esiste una stretta relazione tra attività motoria e cognitiva del cervello umano, e la soppressione dell'attività ritmica specifica dei neuroni all'interno della corteccia sensomotoria del cervello, nota come mu-ritmo (da 8 a 14 hertz), è un marker biologico dell'attività cerebrale correlata al motore. Gli studi indicano che questa caratteristica dell'attività cerebrale correlata al motore soffre di variabilità intra e intersoggettiva quando si utilizzano metodi tradizionali per esplorarla, come l'analisi tempo-frequenza, filtraggio spaziale e apprendimento automatico.
Nel diario Caos , Nikita Frolov e i colleghi dell'Università di Innopolis in Russia stanno affrontando il problema da una prospettiva diversa per cercare una caratteristica più robusta dell'attività cerebrale associata all'esecuzione di compiti motori.
"Abbiamo avanzato l'ipotesi che la soppressione delle oscillazioni mu causerà una riduzione dei segnali di attività cerebrale misurati e, di conseguenza, riflette la semplificazione delle dinamiche neuronali sottostanti, " ha detto Frolov. "Per affrontare questo problema, abbiamo applicato l'analisi di quantificazione della ricorrenza, che è una potente cassetta degli attrezzi, esplorare la complessità dei sistemi attraverso l'analisi delle sue serie temporali."
Il lavoro del gruppo conferma, per la prima volta, la dinamica neuronale all'interno dell'area cerebrale sensomotoria sottostante le funzioni motorie del cervello umano può essere semplificata.
"Lo abbiamo dimostrato utilizzando il toolbox RQA, che è fondamentalmente diverso dai metodi tradizionali per la quantificazione dell'attività cerebrale correlata al motore, " Ha detto Frolov. "Abbiamo anche dimostrato che le misure di complessità RQA sono adatte a rilevare e classificare le attività motorie".
Questi risultati mostrano il potenziale per lo sviluppo di metodi efficienti per classificare gli stati cerebrali.
"Introducendo accuratamente uno spazio degli stati, puoi considerare qualsiasi sistema naturale come un sistema dinamico. Per il cervello umano, puoi creare lo spazio degli stati prendendo i segnali misurati della sua attività come variabili di stato, " Disse Frolov.
"Nel nostro studio, consideriamo lo spazio degli stati formato dall'insieme degli elettroencefalogrammi (segnali di attività elettrica all'interno delle regioni corticali del cervello) registrati all'interno della corteccia motoria. Questo ci permette di introdurre lo 'stato' della regione corticale di interesse e di considerarla come un sistema dinamico".
Una delle applicazioni del lavoro del gruppo è "l'implementazione dell'analisi basata su RQA degli elettroencefalogrammi come nucleo computazionale delle interfacce cervello-computer per il rilevamento online, quantificazione, e l'allenamento delle funzioni motorie cerebrali, " Disse Frolov.
"Questo è rilevante non solo per lo sviluppo di interfacce a circuito chiuso per l'allenamento delle abilità motorie durante la neuroriabilitazione, ma anche per la diagnosi di disturbi cognitivi e motori, nonché dei cambiamenti legati all'età".
