Preview

Вестник Московского университета. Серия 16. Биология

Расширенный поиск

O СВЯЗИ ИНДИВИДУАЛЬНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК ЭЛЕКТРОЭНЦЕФАЛОГРАММЫ С УРОВНЕМ ИНТЕЛЛЕКТА

Полный текст:

Аннотация

Работа посвящена изучению связи между индивидуальными особенностями электроэнцефалограммы (ЭЭГ), зарегистрированной в состоянии спокойного бодрствования, и уровнем невербального интеллекта. В исследовании приняли участие 77 студентов Ярославского государственного университета имени П.Г. Демидова. При анализе связей IQ со спектральными характеристиками тета-, альфа- и двух диапазонов бета-ритмов ЭЭГ выявлено, что амплитуда и мощность альфаи низкочастотного бета-ритмов положительно связаны с успешностью решения теста невербальных интеллектуальных способностей. Разнообразие периодических режимов мозга оценивали с помощью корреляционной размерности ЭЭГ (CD). Корреляционная размерность является количественной характеристикой аттрактора нелинейно-динамической системы, дающей информацию о степени сложности ее поведения. Нами установлено, что величина корреляционной размерности положительно связана с уровнем интеллекта. Для изучения периодичности сигнала ЭЭГ использовали автокорреляционный анализ. Показано, что длительность автокоррелограммы имеет отрицательную связь с IQ, а размах графика автокорреляционной функции положительно связан с коэффициентом интеллекта. Получено регрессионное уравнение, позволяющее прогнозировать уровень невербального интеллекта на основе мощности тета- и бета-ритмов, индексов альфа-ритма, амплитуды и автокорреляционных характеристик сигнала ЭЭГ. 

Об авторах

Е. П. Станкова
Ярославский государственный университет имени П.Г. Демидова, Ярославль
Россия
Станкова Екатерина Петровна — аспирант кафедры физиологии человека и животных факультета биологии и экологии Ярославского государственного университета имени П.Г. Демидова


И. Ю. Мышкин
Ярославский государственный университет имени П.Г. Демидова, Ярославль
Россия
Мышкин Иван Юрьевич — доктор биологических наук, профессор кафедры физиологии человека и животных факультета биологии и экологии


Список литературы

1. Айзенк Г.Ю. Интеллект: Новый взгляд // Вопр. психологии. 1995. № 1. С. 111–129.

2. Марютина Т.М. Промежуточные фенотипы интеллекта в контексте генетической психофизиологии // Психология. Журн. Высш. шк. экономики. 2007. Т. 4. № 2. С. 22–47.

3. Новикова С.И. Ритмы ЭЭГ и когнитивные процессы // Соврем. зарубеж. психология. 2015. Т. 4. № 1. С. 91–108.

4. Anokhin A., Vogel F. EEG alpha rhythm frequency and intelligence in normal adults // Intelligence. 1996. Vol. 23. N 1. С. 1–14.

5. Thatchera R.W., Northa D., Bivera C. EEG and intelligence: Relations between EEG coherence, EEG phase delay and power // Clin. Neurophysiol. 2005. Vol. 116. N 9. P. 2129–2141.

6. Воробьёва Е.В. Интеллект и мотивация достижения: психофизиологические и психогенетические предикторы: Автореф. дисс. … докт. психол. наук. Ростовна-Дону, 2007. 47 с.

7. Ahmed S.A., Rani D.E., Sattar S.A. Alpha activity in EEG and intelligence // IJAIT. 2012 Vol. 2. N 1. P. 27–36.

8. Кочубейков Б.К., Сорокина М.А., Пашев В.И. Особенности нелинейной динамики ЭЭГ в различных возрастных группах // Междунар. журн. эксперим. образования. 2013. № 4. С. 1–14.

9. Papo D. Why should cognitive neuroscientists study the brain’s resting state? // Front. Hum. Neurosci. 2013. Vol. 7. P. 45.

10. Grassberger P., Procaccia I. Measuring the strangeness of strange attractors // Physica D: Nonlinear Phenomena. 1983. Vol. 9. N 1 P. 189–208.

11. Zoefel B., Huster R.J., Herrmann C.S. Neurofeedback training of the upper alpha frequency band in EEG improves cognitive performance // NeuroImage. 2011. Vol. 54. N 2 P. 1427–1431.

12. Doppelmayr M., Klimesch W., Stadler W., Heine C. EEG alpha power and intelligence // Intelligence. 2002. Vol. 3. N 30. P. 289–302.

13. Van der Meer M.L., Tewarie P., Schoonheim M.M., Douw L., Barkhof F., Polman C.H., Stam C.J., Hillebrand A. Cognition in MS correlates with resting-state oscillatory brain activity: An explorative MEG source-space study // Neuroimage Clin. 2013. Vol. 2. P. 727–734.

14. Sadaghiani S.1, Scheeringa R., Lehongre K., Morillon B., Giraud A.L., Kleinschmidt A. Intrinsic connectivity networks, alpha oscillations, and tonic alertness: a simultaneous electroencephalography / functional magnetic resonance imaging study // J. Neurosci. 2010. Vol. 30. N 30. P. 10243–10250.

15. Hermens D.F., Soei E.X.,Clarke S.D., Kohn M.R., Gordon E.,Williams L.M. Resting EEG theta activity predicts cognitive performance in attention-deficit hyperactivity disorder // Pediatr. Neurol. 2005. Vol. 32. N 4. Р. 248–256.

16. Hanslmayr S., Sauseng P., Doppelmayr M., Schabus M, Klimesch W. Increasing individual upper alpha power by neurofeedback improves cognitive performance in human subjects // Appl. Psychophysiol. Biofeedback. 2005. Vol. 30. N 1. P. 1–10.

17. Меклер А.А. Применение аппарата нелинейного анализа динамических систем для обработки сигналов ЭЭГ // Вестн. новых мед. технологий. 2007. Т. 14. № 1. С. 73–77.


Для цитирования:


Станкова Е.П., Мышкин И.Ю. O СВЯЗИ ИНДИВИДУАЛЬНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК ЭЛЕКТРОЭНЦЕФАЛОГРАММЫ С УРОВНЕМ ИНТЕЛЛЕКТА. Вестник Московского университета. Серия 16. Биология. 2016;(4):83-88.

For citation:


Stankova E.P., Myshkin I.Y. ASSOCIATION BETWEEN INDIVIDUAL EEG CHARACTERISTICS AND LEVEL OF INTELLIGENCE. Vestnik Moskovskogo universiteta. Seriya 16. Biologiya. 2016;(4):83-88. (In Russ.)

Просмотров: 254


ISSN 0137-0952 (Print)