Вплив зорових дисфункцій на вікові зміни складності нейродинаміки головного мозку
DOI:
https://doi.org/10.29038/2617-4723-2015-302-193-199Ключові слова:
електроенцефалографія, ентропія Колмогорова-Сіная, зорові дисфункціїАнотація
Значно збільшено відомості щодо нелінійної природи ЕЕГ-сигналу. У цьому контексті доцільно засто-сувати нові алгоритми аналізу ЕЕГ-сигналів для кращого розуміння закономірностей нормального і ано-мального розвитку мозку. У дослідженні використано ентропійний підхід для аналізу складності ЕЕГ-сигналу людей з нормальним зором і вродженими зоровими дисфункциями в період від 8 до 20 років у стані спокою з заплющеними очима. Виявлено вікове зниження складності ЕЕГ-сигналу (на підставі ентропії Колмогорова-Сіная). Найбільш вираженим це зниження було в підлітковому віці у чоловіків, і юнацькому віці у жінок. По-казано, що вікове зниження значень ентропії не залежить від наявності зорової дисфункції. Висловлено при-пущення, що візуальна дисфункція лише віддаляє в часі та уповільнює вікове зниження складності нейродинаміки головного мозку.
Посилання
1. Майоров О. Ю. Реализация метода смещения с помощью оценки размеров осей аттрактора дина-мической системы мозга // Кибернетика и вычислительная техника / О. Ю. Майоров, А. Б. Глухов, В. Н. Фенченко. – 2007. – Вып. 153. – С. 3–11.
2. Блинникова И. В. Роль зрительного опыта в развитии психических функций / И. В. Блинникова. – М. : Изд-во ИПРАН, 2003. – 142 с.
3. Рожкова Л. А. Использование электроэнцефалографии для оценки функционального состояния мозга детей и подростков при сенсорных нарушениях и их коррекция / Л. А. Рожкова // Дети с проблемами в развитии (комплексная диагностика и коррекция) / под редакцией Л. П. Григорьевой. – М. : ИКЦ «Академкнига». – 2002. – С. 158–207.
4. Anokhin A. P. Complexity of electrocortical dynamics in children: developmental aspects / A. P. Anokhin, W. Lutzenberger, A. Nikolaev, N. Birbaumer // Dev. Psychobiol. – 2000. – Vol. 36 (1). – P. 9–22. 5. Costa M. Multiscale entropy analysis of physiologic time series / M. Costa, A. L. Goldberger, C.-K. Peng // Phys. Rev. Lett. – 2002. – Vol. 89, e068102.
6. Giedd J. N. Brain development during childhood and adolescence: a longitudinal MRI study / J. N. Giedd аnd et. // Nat Neurosci. – 1999. – Vol. 2. – P. 861–863. 7. Hubel D. H. The period of susceptibility to the physiological effects of unilateral eye closure in kittens / D. H. Hubel, T. N. Wiesel // J. Physiol. – 1970. – Vol. 206 (2). – P. 419–436.
8. Jeavons P. M. The electro-encephalogram in blind children / P. M. Jeavons // Brit. J. Ophthal. – 1964. – Vol. 48. – P. 83–101.
9. Fingelkurts A.A. EEG Oscillatory States: Universality, Uniqueness and Specificity across Healthy-Normal, Altered and Pathological Brain Conditions / A. A. Fingelkurts, A. A. Fingelkurts // PLoS One. – 2014. – Vol. 9 (2): e87507. – 20 p.
10. Kantz H. T. Schreiber Nonlinear Time Series Analysis / H. T. Kantz. – Cambridge, United Kingdom : Cambridge University Press, 2003. – 2 edition. – 388 p. 11. Lee G. M. H., Fattinger S., Mouthon A.-L., Noirhomme Q., Huber R. Electroencephalogram approximate entropy influenced by both age and sleep / G. M. H. Lee, S. Fattinger, A.-L. Mouthon, Q. Noirhomme, R. Huber // Front Neuroinform. – 2013. – Vol. 7, article 33. – 7 p.
12. Meyer-Lindenberg A. The evolution of complexity in human brain development: an EEG study / A. Meyer-Lindenberg // Electroencephalogr. Clin. Neurophysiol. – 1996. – Vol. 99 (5). – P. 405–411. 13. Mountcastle V. B. The columnar organization of the neocortex / V. B. Mountcastle // Brain. – 1997. – Vol. 120 (Pt. 4). – P. 701 – 722.
14. Paus T. Mapping brain maturation and cognitive development during adolescence / T. Paus // Trends Cogn Sci. – 2005. – Vol. 9. – P. 60–68. 15. Pinkus S. M. Approximate entropy as a measure of system complexity / S. M. Pinkus // Proc. Natl. Acad. Sci. USA. – 1991. – Vol. 88 (6). – P. 2297–2301.
16. Smit D. J. A. Scale-Free Modulation of Resting-State Neuronal Oscillations Reflects Prolonged Brain Maturation in Humans / D. J. A.Smit and et. // J. Neurosci. – 2011. – Vol. 31 (37). – P. 13128 –13136.
17. Stam C. J. Nonlinear dynamical analysis of EEG and MEG: Review of an emerging field / C. J. Stam // Clinical Neurophysiology. – 2005. – Vol. 116. – P. 2266–2301.
18. Stepien R. A. Testing for non-linearity in EEG signal of healthy subjects / R. A. Stepien //Acta Neurobiol. Exp. – 2002. – Vol. 62 (4). – P. 277–281.
19. Vakorin V. A. Variability of brain signals processed locally transforms into higher connectivity with brain development / V. A. Vakorin, S. Lippé, A. R. McIntosh // J. Neurosci. – 2011. – Vol. 31 (17). – P. 6405–6413.
20. Van de Ville D., Britz J., Michel C. M. EEG microstate sequences in healthy humans at rest reveal scale-free dynamics / D. Van de Ville, J. Britz, C. M. Michel // Proc. Natl. Acad. Sci. U S A. – 2010. – Vol. 107 (42). – P. 18179–18184.
2. Блинникова И. В. Роль зрительного опыта в развитии психических функций / И. В. Блинникова. – М. : Изд-во ИПРАН, 2003. – 142 с.
3. Рожкова Л. А. Использование электроэнцефалографии для оценки функционального состояния мозга детей и подростков при сенсорных нарушениях и их коррекция / Л. А. Рожкова // Дети с проблемами в развитии (комплексная диагностика и коррекция) / под редакцией Л. П. Григорьевой. – М. : ИКЦ «Академкнига». – 2002. – С. 158–207.
4. Anokhin A. P. Complexity of electrocortical dynamics in children: developmental aspects / A. P. Anokhin, W. Lutzenberger, A. Nikolaev, N. Birbaumer // Dev. Psychobiol. – 2000. – Vol. 36 (1). – P. 9–22. 5. Costa M. Multiscale entropy analysis of physiologic time series / M. Costa, A. L. Goldberger, C.-K. Peng // Phys. Rev. Lett. – 2002. – Vol. 89, e068102.
6. Giedd J. N. Brain development during childhood and adolescence: a longitudinal MRI study / J. N. Giedd аnd et. // Nat Neurosci. – 1999. – Vol. 2. – P. 861–863. 7. Hubel D. H. The period of susceptibility to the physiological effects of unilateral eye closure in kittens / D. H. Hubel, T. N. Wiesel // J. Physiol. – 1970. – Vol. 206 (2). – P. 419–436.
8. Jeavons P. M. The electro-encephalogram in blind children / P. M. Jeavons // Brit. J. Ophthal. – 1964. – Vol. 48. – P. 83–101.
9. Fingelkurts A.A. EEG Oscillatory States: Universality, Uniqueness and Specificity across Healthy-Normal, Altered and Pathological Brain Conditions / A. A. Fingelkurts, A. A. Fingelkurts // PLoS One. – 2014. – Vol. 9 (2): e87507. – 20 p.
10. Kantz H. T. Schreiber Nonlinear Time Series Analysis / H. T. Kantz. – Cambridge, United Kingdom : Cambridge University Press, 2003. – 2 edition. – 388 p. 11. Lee G. M. H., Fattinger S., Mouthon A.-L., Noirhomme Q., Huber R. Electroencephalogram approximate entropy influenced by both age and sleep / G. M. H. Lee, S. Fattinger, A.-L. Mouthon, Q. Noirhomme, R. Huber // Front Neuroinform. – 2013. – Vol. 7, article 33. – 7 p.
12. Meyer-Lindenberg A. The evolution of complexity in human brain development: an EEG study / A. Meyer-Lindenberg // Electroencephalogr. Clin. Neurophysiol. – 1996. – Vol. 99 (5). – P. 405–411. 13. Mountcastle V. B. The columnar organization of the neocortex / V. B. Mountcastle // Brain. – 1997. – Vol. 120 (Pt. 4). – P. 701 – 722.
14. Paus T. Mapping brain maturation and cognitive development during adolescence / T. Paus // Trends Cogn Sci. – 2005. – Vol. 9. – P. 60–68. 15. Pinkus S. M. Approximate entropy as a measure of system complexity / S. M. Pinkus // Proc. Natl. Acad. Sci. USA. – 1991. – Vol. 88 (6). – P. 2297–2301.
16. Smit D. J. A. Scale-Free Modulation of Resting-State Neuronal Oscillations Reflects Prolonged Brain Maturation in Humans / D. J. A.Smit and et. // J. Neurosci. – 2011. – Vol. 31 (37). – P. 13128 –13136.
17. Stam C. J. Nonlinear dynamical analysis of EEG and MEG: Review of an emerging field / C. J. Stam // Clinical Neurophysiology. – 2005. – Vol. 116. – P. 2266–2301.
18. Stepien R. A. Testing for non-linearity in EEG signal of healthy subjects / R. A. Stepien //Acta Neurobiol. Exp. – 2002. – Vol. 62 (4). – P. 277–281.
19. Vakorin V. A. Variability of brain signals processed locally transforms into higher connectivity with brain development / V. A. Vakorin, S. Lippé, A. R. McIntosh // J. Neurosci. – 2011. – Vol. 31 (17). – P. 6405–6413.
20. Van de Ville D., Britz J., Michel C. M. EEG microstate sequences in healthy humans at rest reveal scale-free dynamics / D. Van de Ville, J. Britz, C. M. Michel // Proc. Natl. Acad. Sci. U S A. – 2010. – Vol. 107 (42). – P. 18179–18184.
Завантаження
Опубліковано
2015-05-27
Номер
Розділ
Фізіологія людини і тварин
Як цитувати
Вплив зорових дисфункцій на вікові зміни складності нейродинаміки головного мозку. (2015). Нотатки сучасної біології, 2(302), 193-199. https://doi.org/10.29038/2617-4723-2015-302-193-199
