Локализация источников десинхронизации мю-ритма ЭЭГ при тактильном воображении

Тактильное воображение до сих пор остается малоизученным феноменом в области исследований способности человека к формированию мысленных образов. В то же время наряду с воображением движений эта техника может стать эффективным инструментом сенсомоторной реабилитации после инсульта и травм спинного мозга. В настоящем исследовании, проведенном на 22 здоровых добровольцах, была изучена локализация источников десинхронизации (подавления) мю-ритма электроэнцефалограммы с использованием многоканальной регистрации и последующим решением обратной задачи методом sLORETA. У всех участников исследования наблюдалась десинхронизация мюритма при выполнении задачи на тактильное воображение, а также под воздействием вибротактильной стимуляции. Было показано, что десинхронизация при вибротактильной стимуляции, равно как и при тактильном воображении, локализована в сенсомоторных областях коры больших полушарий. В пространстве источников было показано, что десинхронизация в постцентральной извилине была значимо выше по сравнению с прецентральной извилиной. Полученные результаты указывают на то, что тактильное воображение, подобно восприятию реальных тактильных стимулов, приводит к устойчивой активации сенсомоторных отделов коры больших полушарий, что согласуется с общими представлениями об общей активации нейрональных структур головного мозга при воображении и восприятии.

1. Каплан А.Я. Нейроинтерфейсные технологии: ожидания, достижения, перспективы. Технологии восстановления и расширения ресурсов мозга человека. Публичный аналитический доклад. Москва, Сколково: Лайм; 2020:152–171.

2. Syrov N.V, Vasilyev A.N, Kaplan A. Sensorimotor EEG rhythms during action observation and passive mirror-box illusion. International Conference on Human-Computer Interaction. Cham: Springer International Publishing; 2021:101–106.

3. Syrov N., Yakovlev L., Nikolaeva V., Kaplan A., Lebedev M. Mental strategies in a P300-BCI: Visuomotor transformation is an option. Diagnostics. 2022;12(11):2607.

4. Vasilyev A.N., Nuzhdin Y.O., Kaplan A.Y. Does real-time feedback affect sensorimotor EEG patterns in routine motor imagery practice? Brain Sci. 2021;11(9):1234.

5. Yakovlev L.V., Syrov N.V., Morozova E.Y., Kaplan A.Y. Corticospinal excitability in humans during motor imagery coupled with functional electrical stimulation. Moscow Univ. Biol. Sci. Bull. 2019;74:183–187.

6. Yakovlev L., Syrov N., Kaplan A. Investigating the influence of functional electrical stimulation on motor imagery related μ-rhythm suppression. Front. Neurosci. 2023;17:1202951.

7. Yakovlev L., Syrov N., Miroshnikov A., Lebedev M., Kaplan A. Event-related desynchronization induced by tactile imagery: An EEG study. eNeuro. 2023;10(6):ENEURO.0455-22.2023.

8. Каплан А.Я. Нейрофизиологические основания и практические реализации технологии мозгмашинных интерфейсов в неврологической реабилитации. Физиол. чел. 2016;42(1):118–127.

9. Pfurtscheller G. Spatiotemporal ERD/ERS patterns during voluntary movement and motor imagery. Suppl. Clin. Neurophysiol. 2000;53:196–198.

10. Neuper C., Wörtz M., Pfurtscheller G. ERD/ERS patterns reflecting sensorimotor activation and deactivation. Prog. Brain Res. 2006;159:211–222.

11. McNorgan C. A meta-analytic review of multisensory imagery identifies the neural correlates of modality-specific and modality-general imagery. Front. Hum. Neurosci. 2012;6:285.

12. Pearson J. The human imagination: the cognitive neuroscience of visual mental imagery. Nat. Rev. Neurosci. 2019;20(10):624–634.

13. Neuper C., Scherer R., Reiner M., Pfurtscheller G. Imagery of motor actions: Differential effects of kinesthetic and visual–motor mode of imagery in single-trial EEG. Cogn. Brain Res. 2005;25(3):668–677.

14. Stinear C. M., Byblow W.D., Steyvers M., Levin O., Swinnen S.P. Kinesthetic, but not visual, motor imagery modulates corticomotor excitability. Exp. Brain Res. 2006;168:157–164.

15. Keogh R., Pearson J. Mental imagery and visual working memory. PloS One. 2011;6(12):e29221.

16. Keogh R., Pearson J. The sensory strength of voluntary visual imagery predicts visual working memory capacity. J. Vis. 2014;14(12);7.

17. Palmiero M., Cardi V., Belardinelli M.O. The role of vividness of visual mental imagery on different dimensions of creativity. Creat. Res. J. 2011;23(4):372–375.

18. Amit E., Greene J.D. You see, the ends don’t justify the means: Visual imagery and moral judgment. Psychol. Sci. 2012;23(8):861–868.

19. Sparing R., Mottaghy F.M., Ganis G., Thompson W.L., Töpper R., Kosslyn S.M., Pascual-Leone A. Visual cortex excitability increases during visual mental imagery—a TMS study in healthy human subjects. Brain Res. 2002;938(1–2):92–97.

20. Kosslyn S.M., Thompson W.L. When is early visual cortex activated during visual mental imagery? Psychol. Bull. 2003;129(5):723.

21. Slotnick S.D., Thompson W.L., Kosslyn S.M. Visual mental imagery induces retinotopically organized activation of early visual areas. Cereb. Cortex. 2005;15(10):1570–1583.

22. Wolpaw J.R., Birbaumer N., McFarland D.J., Pfurtscheller G., Vaughan T.M. Brain–computer interfaces for communication and control. Clin. Neurophysiol. 2002;113(6):767–791.

23. Ruffino C., Papaxanthis C., Lebon F. Neural plasticity during motor learning with motor imagery practice: Review and perspectives. Neuroscience. 2017;341:61–78.

24. Khan M.A., Das R., Iversen H.K., Puthusserypady S. Review on motor imagery based BCI systems for upper limb post-stroke neurorehabilitation: From designing to application. Comput. Biol. Med. 2020;123:103843.

25. Mane R., Chouhan T., Guan C. BCI for stroke rehabilitation: motor and beyond. J. Neural. Eng. 2020;17(4):041001.

26. Ladda A.M., Lebon F., Lotze M. Using motor imagery practice for improving motor performance–a review. Brain Cogn. 2021;150:105705.

27. Lotze M., Halsband U. Motor imagery. J. Physiol. Paris. 2006;99(4–6):386–395.

28. Yoo S.S., Freeman D.K., McCarthy III J.J., Jolesz F.A. Neural substrates of tactile imagery: a functional MRI study. Neuroreport. 2003;14(4):581–585.

29. Schmidt T.Т., Ostwald D., Blankenburg F. Imaging tactile imagery: changes in brain connectivity support perceptual grounding of mental images in primary sensory cortices. Neuroimage. 2014;98:216–224.

30. Schmidt T.T., Blankenburg F. The somatotopy of mental tactile imagery. Front. Hum. Neurosci. 2019;13:10.

31. Nierhaus T., Wesolek S., Pach D., Witt C.M., Blankenburg F., Schmidt T.T. Content representation of tactile mental imagery in primary somatosensory cortex. eNeuro. 2023:10(6):ENEURO.0408-22.2023.

32. Salmelin R., Hari R. Spatiotemporal characteristics of sensorimotor neuromagnetic rhythms related to thumb movement. Neuroscience. 1994;60(2):537–550.

33. Frolov A.A., Husek D., Bobrov P.D., Mokienko O.A., Chernikova L.A., Konovalov R.N. Localization of brain electrical activity sources and hemodynamic activity foci during motor imagery. Hum. Physiol. 2014;40(3):273–283.

34. Peirce J.W. PsychoPy—psychophysics software in Python. J. Neurosci. Methods. 2007;162(1–2):8–13.

35. Gramfort A., Luessi M., Larson E., Engemann D.A., Strohmeier D., Brodbeck C., Goj R., Jas M., Brooks T., Parkkonen L., Hämäläinen M. MEG and EEG data analysis with MNE-Python. Front. Neurosci. 2013;7:70133.

36. McFarland D.J., McCane L.M., David S.V., Wolpaw J.R. Spatial filter selection for EEG-based communication. Electroencephalogr. Clin. Neurophysiol. 1997;103(3);386–394.

37. Perrin F., Pernier J., Bertrand O., Echallier J.F. Spherical splines for scalp potential and current density mapping. Electroencephalogr. Clin. Neurophysiol. 1989;72(2);184–187.

38. Maris E., Oostenveld R. Nonparametric statistical testing of EEG-and MEG-data. J. Neurosci. Methods. 2007;164(1):177–190.

39. Dale A.M., Sereno M.I. Improved localization of cortical activity by combining EEG and MEG with MRI cortical surface reconstruction: a linear approach. J. Cogn. Neurosci. 1993;5(2):162–176.

40. Fischl B., Van Der Kouwe A., Destrieux C., Halgren E., Ségonne F., Salat D.H., Busa E., Seidman L.J., Goldstein J., Kennedy D., Caviness V., Makris N., Rosen B., Dale A.M. Automatically parcellating the human cerebral cortex. Cereb. Cortex. 2004;14(1):11–22.

41. Desikan R.S., Ségonne F., Fischl B., Quinn B.T., Dickerson B.C., Blacker D., Buckner R.L., Dale A.M., Maguire R.P., Hyman B.T., Albert M.S., Killiany R.J. An automated labeling system for subdividing the human cerebral cortex on MRI scans into gyral based regions of interest. Neuroimage. 2006;31(3):968–980.

42. Pascual-Marqui R.D. Standardized low-resolution brain electromagnetic tomography (sLORETA): technical details. Methods Find Exp. Clin. Pharmacol. 2002;24(Suppl. D):5–12.

43. Pearson J., Naselaris T., Holmes E.A., Kosslyn S.M. Mental imagery: functional mechanisms and clinical applications. Trends Cogn. Sci. 2015;19(10):590–602.

44. Yoo S.S., Lee C.U., Choi B.G. Human brain mapping of auditory imagery: event-related functional MRI study. Neuroreport. 2001;12(14):3045–3049.

45. Djordjevic J., Zatorre R.J., Petrides M., Boyle J.A., Jones-Gotman M. Functional neuroimaging of odor imagery. Neuroimage. 2005;24(3):791–801.

46. Kobayashi M., Takeda M., Hattori N., Fukunaga M., Sasabe T., Inoue N., Nagai Y., Sawada T., Sadato N., Watanabe Y. Functional imaging of gustatory perception and imagery: “top-down” processing of gustatory signals. Neuroimage. 2004;23(4):1271–1282.

47. Morozova M., Nasibullina A., Yakovlev L., Syrov N., Kaplan A., Lebedev M. Tactile versus motor imagery: differences in corticospinal excitability assessed with single-pulse TMS. Sci. Rep. 2024. DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-64665-6

48. Kaplan A., Vasilyev A., Liburkina S., Yakovlev L. Poor BCI performers still could benefit from motor imagery training. Foundations of Augmented Cognition: Neuroergonomics and Operational Neuroscience: 10th International Conference, AC 2016, Held as Part of HCI International 2016, Toronto, ON, Canada, July 17–22, 2016, Proceedings, Part I 10. Springer International Publishing; 2016:46–56.

49. Vasilyev A., Liburkina S., Yakovlev L., Perepelkina O., Kaplan A. Assessing motor imagery in brain-computer interface training: psychological and neurophysiological correlates. Neuropsychologia. 2017;97:56–65.