#ЭЭГ

Медитация полезна, но не всем легко дается. Современные технологии — ЭЭГ-гарнитуры, датчики сердечного ритма и VR-приложения — помогают не просто отслеживать состояние мозга, а сознательно управлять им. Разбираемся, как нейроинтерфейсы ускоряют обучение медитации и кому они подойдут.

Чтобы понять, как именно мозг объединяет разные сенсорные сигналы, ученые проверили реакцию добровольцев на простые визуальные и слуховые стимулы, отслеживая изменения в движении точек на экране и в звуковых сигналах с помощью ЭЭГ. Результаты показали, что за обработку информации ответственны разные процессы, которые «сходятся» в едином механизме в решающий момент.

Исследователи Лаборатории социальной и когнитивной информатики НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург доказали, что частота моргания может служить индикатором предвзятости в восприятии информации.

Команда ученых из РТУ МИРЭА создала методику, позволяющую оценить пригодность кандидатов для работы в Арктической зоне с помощью нейрокомпьютерного интерфейса. Основой методики стал нейроинтерфейс, работающий на базе электроэнцефалографии. Использование такого интерфейса в арктических экспедициях позволит контролировать когнитивное состояние и эмоции участников, а также оценивать их психофизиологическое приспособление к жестким северным условиям.

Современная нейронаука охватывает широкий спектр методов и подходов к изучению мозга. Помимо активно используемых технологий, существуют направления, которые могут дополнить наше понимание работы нервной системы. О них рассказала Дария Клеева, научный сотрудник Центра биоэлектрических интерфейсов НИУ ВШЭ, автор научно-популярного канала «Голубь Скиннера» и участник проекта «Я пошел в науку».

Ученые разработали алгоритм, который в разы лучше выявляет эпилепсию на записях ЭЭГ, чем другие автоматизированные методы. Для этого авторы скомбинировали два подхода к анализу сигналов активности мозга — классификатор, не требующий обучения, и обучаемую нейронную сеть. Разработка позволит автоматизировать анализ ЭЭГ и тем самым упростит процесс выявления эпилепсии.

Помните, как школьный учитель по русскому говорил, чтобы вы писали без ошибок от руки? Как ни странно, он оказался прав, доказали норвежские ученые. Письмо от руки активнее задействует различные структуры мозга, что приводит к большей мозговой связности и лучшему обучению по сравнению с печатью на клавиатуре.

Ученые ТюмГУ и Тюменского высшего военно-инженерного командного училища имени А. И. Прошлякова (ТВВИКУ) с помощью ЭЭГ выявили ряд особенностей биоэлектрической активности мозга у молодых людей с интернет-зависимостью.

Укороченный череп у брахицефальных пород собак связан с ухудшением морфологии мозга, проблемами с дыханием и сном. Новое исследование венгерских ученых показало, что апноэ, свойственное плоскомордым псам вроде пекинесов и бульдогов, усиливает дневную сонливость у этих животных. Фаза быстрого сна у них длится дольше, чем глубокого, а в результатах ЭЭГ сна видны признаки потери белого вещества.

Во время небольшого эксперимента исследователям удалось установить контакт со спящими людьми. Воспроизводя определенные слова или набор звуков, не имеющих смысла, ученые смогли заставить их улыбаться либо хмуриться.

Команда исследователей из НИУ ВШЭ и Института AIRI доказала эффективность разработанного ими ранее метода PSIICOS при построении карты нейронных сетей головного мозга. В отличие от других методов, он ищет не отдельные нейрональные источники, а сразу сети и делает это максимально быстро и точно.

В Сколтехе прошло официальное открытие лаборатории искусственного интеллекта в биомедицинских исследованиях, созданной в сотрудничестве с Университетом Шарджи. Совместная работа ученых из двух университетов над искусственным интеллектом в сфере биомедицины началась еще в 2021 году. Новая лаборатория станет частью биомедицинской инициативы Сколтеха и будет играть ведущую роль в развитии искусственного интеллекта и машинного обучения и их применении в биомедицине.

Ученые НИУ ВШЭ и AIRI сократили в 50 раз задержку между изменением активности мозга и предъявлением сигнала обратной связи для задач нейробиоуправления. Таких результатов удалось достичь за счет использования нейронной сети, обученной решать задачу фильтрации с минимальной задержкой на данных электрической активности мозга людей. Это открывает новые возможности в лечении синдрома дефицита внимания и эпилепсии.

Ученые из НИУ ВШЭ и МИФИ проанализировали, какие физиологические показатели, зафиксированные при просмотре фильма, могут предсказать оценку зрителей. Больше всего о зрительских впечатлениях можно узнать по активности большой скуловой мышцы, вариабельности сердечного ритма и показателям ЭЭГ.

Нейробиологи из НИУ ВШЭ раскритиковали знаменитые исследования, которые ставят под сомнение свободу наших решений. Переложить ответственность за собственные поступки на мозг не получится.

Первые образцы прибора «НейроОптима» уже используются в федеральных клиниках Нижегородской области для когнитивной реабилитации взрослых с последствиями инсульта и при синдроме дефицита внимания с гиперактивностью у детей.

Российские исследователи запантентовали метод предварительной диагностики на наличие синдрома Мартина-Белл по данным анализа электроэнцефалограммы. Этот наследственный синдром характеризуется стойким интеллектуальным снижением, расстройствами аутистического спектра и специфическими фенотипическими особенностями. Новый метод диагностики основан на анализе электрической активности мозга и позволяет определить риск наличия синдрома у пациента. Это может помочь в более раннем выявлении синдрома и разработке последующего маршрута сопровождения.

Ученые Института когнитивных нейронаук НИУ ВШЭ выяснили, что анализ электрической активности мозга в сочетании с изучением зрительного внимания небольшой группы людей позволяет предсказать эффект рекламной онлайн-кампании на 300 тысяч потребителей.

Исследователи Московского психолого-педагогического университета получили важные результаты, подтверждающие возможность использования феномена квазидвижений в разработке интерфейсов мозг-компьютер.

Ученые НИУ ВШЭ и МГМСУ имени Евдокимова разработали модель машинного обучения, которая предсказывает произнесенное слово на основе активности мозга, записанной небольшим количеством инвазивных электродов.