Стимулирование мозговой деятельности

 Каждый день мы тратим огромное количество энергии на осуществление своей жизнедеятельности. Однако большинство сил у нас уходит на учебу или работу. Наш мозг ежедневно получает гигабайты информации, которые ему приходится принимать и обрабатывать. Как и сердце, этот орган никогда не перестает работать, даже во сне и именно поэтому ему необходимо большое количество энергии. А как известно, ее количество напрямую зависит от того, что и сколько мы едим. Наверняка, вы слышали такой факт, что сахар (даже скорее глюкоза) способствует активизации мозговой активности. Именно поэтому, поедая в огромных количествах сладости, некоторые списывают это на необходимость, ради поддержания мозговой деятельности на должном уровне. Однако сахар быстро распространяется по организму и его поглощает инсулин, именно поэтому эффект от потребления глюкозы непродолжительный. Помимо всего прочего жиры, содержащиеся во многих пирожных, дополнительно препятствуют поглощению сахара.

Таким образом, получается, что для питания активной мозговой деятельности идеально подойдут белки, углеводы и вода. Для улучшения всех мозговых процессов, таких как память, концентрация, внимание и скорость мышления надо грамотно подобрать продукты питания, которые обязательно стоит включить в свой рацион.

Начнем мы с отличного источника быстроусваиваемого белка, магния и марганца – орехов. Арахис и грецкий орех станут идеальным дополнением к вашей еде, но стоит помнить, что это калорийные продукты и поэтому не рекомендуется потреблять больше 100г. в день. Миндаль и арахис кладезь фосфора, а также он улучшает память, а фисташки делают человека более восприимчивым.

Следующий кандидат на попадание в наш рацион питания – сухофрукты. Помимо глюкозы, в них можно найти калий и натрий, а в сушеной дыне много селена, калия, кальция, фруктозы и большое количество витаминов. Также во многих сухофруктах есть железо, аскорбиновая кислота. Именно поэтому рекомендуется употреблять сухофрукты в моменты активной мозговой деятельности – так вы лучше справитесь с нагрузками.

Как бы это было не удивительно, но следующий продукт – жирная рыба. Полезные вещества именно из нее усваиваются лучше, чем из мяса. Именно поэтому раз-два в неделю позволяйте себе немного лосося, форели, тунца или сардины. Жирные кислоты Омега-3, множество витаминов, железо, магний и много всего другого – вот, что даст вам рыба. Помимо всего прочего, это послужит для вас отличной профилактикой различных болезней связанных с сердечно сосудистой и нервной системой, а также стимуляцией таких процессов, как память и острота ума.

Для поддержания своего мозга длительное время в отличном состоянии вам не обойтись без яиц. Благодаря холину, содержащемуся в желтке – они являются отличным средством для профилактики болезни Альцгеймера. Благодаря употреблению яиц, человек начинает лучше концентрироваться и анализировать поступающую информацию.

Это только некоторые из продуктов, которые могут стать вашими помощниками в поддержании активности вашего мозга. Например, зелень, приправа Карри, многие ягоды и даже обыкновенный чай. Кушайте с пользой для себя и своего организма!

мозговая деятельность — это… Что такое мозговая деятельность?

мозговая деятельность

Special term: cerebration

Универсальный русско-английский словарь. Академик.ру. 2011.

• мозговая грыжа
• мозговая дизритмия

Смотреть что такое «мозговая деятельность» в других словарях:

• деятельность — сущ., ж., употр. часто Морфология: (нет) чего? деятельности, чему? деятельности, (вижу) что? деятельность, чем? деятельностью, о чём? о деятельности 1. Деятельностью называют работу, занятие в какой либо области. Научная, общественная,… …   Толковый словарь Дмитриева

• Черепно-мозговая травма

  — I Черепно мозговая травма Черепно мозговая травма механическое повреждение черепа и (или) внутричерепных образований (головного мозга, мозговых оболочек, сосудов, черепных нервов). Составляет 25 30% всех травм, а среди летальных исходов при… …   Медицинская энциклопедия

• Высшая нервная деятельность (ВНД) —     наука о механизмах деятельности мозга, разработанная И.П. Павловым на основе представлений И.М. Сеченова об её рефлекторной природе. ВНД базируется на принципах детерминизма, соответствия структуры и функции и сочетания процессов анализа и… …   Педагогический терминологический словарь

• Черепно-мозговая травма — Черепно мозговая травма  механическое повреждение черепа, головного мозга и его оболочек. Различают закрытую Ч. м. т., при которой отсутствуют условия для инфицирования мозга и его оболочек, и открытую, которая часто приводит к развитию… …   Первая медицинская помощь — популярная энциклопедия

• мозгово́й — ая, ое. 1. прил. к мозг (в 1 знач.). Мозговые сосуды. Мозговые извилины. Мозговое заболевание. Мозговая деятельность. 2. Содержащий костный мозг. Мозговая кость. 3. перен. Связанный с деятельностью мозга, умственный. Я уже чувствую утомление от… …   Малый академический словарь

• Кипр — (Cyprus) Кипр остров в Средиземном море Общие сведения о Кипре, путевки и визы, отели и достопримечательности, погода и развлечения Содержание >>>>>>>>>>>>> Кипр это, определение это третий по размеру остров в Средиз …   Энциклопедия инвестора

• Тролли (Плоский мир) — У этого термина существуют и другие значения, см. Тролль (значения). Тролли Плоского Мира (англ. Troll) вымышленная раса в серии книг «Плоский мир» Терри Пратчетта. Тролли кремниевая гуманоидная форма жизни. Содержание …   Википедия

• Биологические циклы

  — Циклические колебания проявлений, интенсивности и характера биологических процессов и явлений. Одни Б. ц. относительно самостоятельны и обусловлены режимом жизнедеятельности индивида (частота сердечных сокращений, мозговая деятельность и др.),… …   Адаптивная физическая культура. Краткий энциклопедический словарь

• ГОЛОВНОЙ МОЗГ — ГОЛОВНОЙ МОЗГ. Содержание: Методы изучения головного мозга ….. . . 485 Филогенетическое и онтогенетическое развитие головного мозга…………. 489 Bee головного мозга…………..502 Анатомия головного мозга Макроскопическое и… …   Большая медицинская энциклопедия

• Головно́й мозг — (encephalon) передний отдел центральной нервной системы, расположенный в полости черепа. Эмбриология и анатомия У четырехнедельного эмбриона человека в головной части нервной трубки появляются 3 первичных мозговых пузырька передний… …   Медицинская энциклопедия

• СПИНЕЛЛИ — (Pier Giuseppe Spinelli, 1862 1929), видный итальянский гинеколог, блестящий хирург, один из пионеров оперативной гинекологии, б. ассистент известного Морисани. Медицинское образование Сгошелли получил спинной мозг в Неаполе, где с 1900 г. и до… …   Большая медицинская энциклопедия

Действительно ли активная мозговая деятельность требует больше калорий

Уже с первых занятий фридайвингом мы узнаем, что мозг — это основной потребитель кислорода и в дальнейшем учимся его успокаивать, пытаемся «выключать» мысли, осваиваем различные психотехники и т.д., чтобы снизить свой метаболизм и увеличить время задержки. Ниже наш перевод научной статьи с www.scientificamerican.com, которая подробно исследует эту тему. В статье используется оценка количества сожженных калорий, но надо понимать, что между калориями и потреблением кислорода есть прямая зависимость. Очень интересны результаты исследования, которые утверждают, что потребление калорий/кислорода мозгом примерно постоянно и не зависит от активности умственной деятельности. Так что, наше умение успокаиваться или впадать в медитационное состояние во время подготовки к погружению или самого погружения не влияет на потребление кислорода мозгом. А вот на что влияет, так это на общее напряжение в теле и на работу гармональной системы.

Но не будем забегать вперед и предоставим слово ученым.

Умственное утомление – явление, хорошо известное каждому. Практически любой выпускник школы хорошо помнит ощущение полнейшего измождения после выпускных экзаменов, а взрослым наверняка знакомо опустошение после напряженного собеседования или сдачи проекта за пять минут до (или после) окончания дедлайна. При этом состояние «выжатого лимона» достигается не за счёт напряженной физической активности.

Временное умственное переутомление распространено довольно широко и, в отличие от хронической усталости не связано с недосыпом или рядом медицинских расстройств. Интуитивно очевидно, что сложные мыслительные процессы и глубокая концентрация требуют больше энергии, чем работа мозга в обычном режиме. Так же как энергичные упражнения утомляют наше тело, интеллектуальные нагрузки должны истощать наш мозг. Последние научные данные, однако, указывают на то, что такое представление об умственной усталости является слишком упрощённым. Для своих размеров мозг поглощает просто гигантское количество энергии вне зависимости от того, решаем мы дифференциальное уравнение или листаем страницы Вконтакте с котиками.

Несмотря на то, что интеллектуальная деятельность вызывает дополнительный приток крови, кислорода и глюкозы, любые местные увеличения потребления энергии ничтожны по сравнению с тем, сколько нужно мозгу просто для поддержания базовой деятельности. Это значит, что, в большинстве случаев, короткие периоды дополнительных умственных усилий требуют лишь немногим больше калорий, чем обычно. Правда, большинство лабораторных экспериментов, посвященных этой теме, были достаточно гуманны и не подвергали добровольцев перегрузкам наподобие многочасовой сдачи экзаменов. Тем не менее, что-то должно объяснить ощущение психического истощения, даже если его физиология отличается от физической усталости. В принципе, даже простой веры в то, что наш мозг приложил много усилий, может быть достаточно, чтобы заставить почувствовать себя вялым.

Сила мозга

Хотя средний мозг взрослого человека весит около 1.4 кг, лишь 2 процента от общего веса тела, он отъедает примерно 20 процентов от нашего уровня обмена веществ в состоянии покоя (англ. RMR resting metabolic rate) — общего объема энергии, которую наши тела тратят за день полнейшего безделья. RMR варьируется от человека к человеку в зависимости от возраста, пола, размера и состояния здоровья. Если мы возьмём за среднее значение RMR 1300 калорий, то окажется, что мозгу необходимо 260 калорий просто для поддержания себя в форме. Это 10,8 калорий в час или 0,18 калорий в минуту. (Для сравнения можно посмотреть Гарвардскую таблицу калорий, сжигаемых во время разных занятий). С помощью несложных преобразований мы можем получить мощность:

RMR: 1300 ккал
1300 ккал/сутки = 54.16 ккал/час = 15.04 кал/сек
15.04 кал/сек = 62.93 Дж/сек = около 63 Вт
20 процентов от 63 Вт = 12,6 Ватт

Таким образом, мощность среднестатистического мозга взрослого человека равна 12 Вт, что всего в пять раз меньше мощности стандартной электрической лампочки в 60 Вт. Если сравнить мозг с другими органами, он окажется очень прожорливым, но, тем не менее, он работает гораздо эффективней всякой электроники, созданной человеческими руками. Например, работа IBM Watson, суперкомпьютера, победившего чемпионов американского аналога телевикторины «Своя игра», основана на взаимодействии девяноста серверов IBM Power 750, каждый из которых требует около 1000 ватт.

Энергия поступает в мозг через кровеносные сосуды в виде глюкозы, которая проходит через гематоэнцефалический барьер и используется для производства аденозинтрифосфата (АТФ), основной энергетической валюты в клетках. Эксперименты с участием животных и людей подтверждают, что при возбуждении нейронов в определенной области мозга, местные капилляры расширяются, чтобы доставить больше крови, а вместе с ней дополнительные глюкозу и кислород. Именно это делает возможными нейровизуализационные исследования: функциональная магнитно-резонансная томография (фМРТ) зависит от уникальных магнитных свойств крови и активности нейронов. Исследования также подтвердили, что после того, как расширенные кровеносные сосуды обеспечивают приток глюкозы, клетки головного мозга начинают её активно всасывать.

Следуя этой логике дальше, некоторые ученые предложили следующее: если возбуждение нейронов требуют дополнительной глюкозы, то особенно сложные психические задачи должны снизить уровень глюкозы в крови, а поедание сладкого должно улучшить производительность при решении таких задач. Хотя некоторые исследования подтверждают эти прогнозы, доказательств в целом недостаточно и большинство изменений уровня глюкозы колеблется в очень небольших пределах. Например, в одном из исследований в Нортумбрийском университете добровольцы, выполнившие ряд устных и вычислительных задач, показали большее снижение уровня глюкозы в крови, чем те, кто просто нажал несколько раз на клавишу. В том же исследовании употребление сладкого напитка улучшило производительность на одной из задач, но этот эффект не распространялся на другие задачи.

В Ливерпульском Университете им. Джона Мурса добровольцев заставили выполнять две версии теста Струпа, в ходе которого они должны были определить цвет чернил, которым было напечатано слово, а не читать его. В простой версии слово синий и синий цвет совпадали, а в усложнённом варианте слово синий было напечатано красным или зелёным. Различия в уровне глюкозы были больше у тех, кто выполнял усложнённый вариант, что было интерпретировано исследователями как прямое следствие больших мысленных усилий. Некоторые исследования показали, что когда люди не очень хорошо справляются с поставленной задачей, им приходится сильнее шевелить мозгами и использовать больше глюкозы, тогда как по мере накопления опыта мозг начинает работать более эффективно и требует меньше глюкозы. Ну и наконец, есть по-крайней мере одно исследование, результаты которого говорят против того, что выполнение сложных умственных задач требует большего количества энергии.

Не просто сахар

Неудовлетворительные и противоречивые результаты исследований глюкозы подчёркивают, что потребление энергии мозгом — это не просто вопрос большего количества умственных усилий, требующих больше доступной энергии. Клод Мессер из Оттавского университета провёл обзор многих таких исследований. Он по-прежнему не убежден в том, что какие-либо когнитивные задачи в значительной степени влияют на уровень глюкозы в крови или в мозгу. «В теории, да, более сложная психическая задача требует больше энергии, потому что повышена нервная активность» — говорит он, «но когда люди решают в голове задачку, вы не увидите значительной прибавки потребления глюкозы. Базовый уровень потребления энергии мозгом, даже в медленную фазу сна при минимальной активности, очень и очень высок.» Большинство органов не требуют такого количества энергии для базового метаболизма. Но мозг должен активно поддерживать соответствующие концентрации заряженных частиц по обе стороны от мембран миллиардов нейронов даже когда клетки не возбуждены. Из-за этого дорогого и непрерывного техобслуживания мозг, как правило, и располагает некоторым запасом энергии, который можно потратить на небольшую дополнительную работу.

Авторы других обзоров пришли к аналогичным выводам. Robert Kurzban из университета Пенсильвании указывает на исследования, демонстрирующие улучшение способности людей сосредоточиться после умеренных физических нагрузок. В одном из них дети, которые ходили 20 минут по беговой дорожке выполняли тест академической успеваемости лучше, чем те, кто сидел и тихонько читал до экзамена. Если способности мозга к работе были бы просто вопросом доступности глюкозы, то дети, которые бегали и сожгли больше энергии, должны были показать худшие результаты, чем те, кто читал.

Влияние трудности задачи на количество потребляемой энергии «представляется неочевидным и возможно зависит от необходимых усилий и имеющихся ресурсов, которые могут быть связаны с такими индивидуальными переменными, как возраст, личность и регуляция сахарного метаболизма», — написал Ли Гибсон из университета Рохемптона в обзоре, посвященном связи углеводов и психических функций.

И Гибсон и Мессер заключили, что, если кто-то имеет проблемы регулирования глюкозы или постится долгое время, сладкий напиток или еда могут улучшить их последующие результаты при выполнении определенных заданий на память. Но, в случае большинства людей, тело легко предоставляет мозгу ту небольшую добавку глюкозы, которая ему необходима для дополнительной работы.

Тело и разум

Если сложные познавательные задачи потребляют только немного больше топлива, чем обычно, что же тогда объясняет чувство умственного истощения после экзамена или аналогичного изнурительного психического марафона? Один из ответов заключается в том, что поддержание внимания в фокусе или напряженная умственная работа в течение нескольких часов действительно сжигает достаточно энергии, чтобы оставить чувство изнурения, но исследователи не подтвердили это потому, что они просто не были достаточно жестоки по отношению к добровольцам. В большинстве экспериментов участники выполняют одну задачу средней сложности и редко дольше, чем час или два. «Может быть, если мы придумаем тест пожёстче и заставим людей делать то, что они не очень хорошо умеют, мы увидим более четкие результаты», — предполагает Мессер.

Помимо продолжительности психических нагрузок также важно отношение к ним. Просмотр захватывающего кино со запутанным сюжетом заставляет мозг работать добрых два часа, но люди обычно не выползают из кинотеатров еле живыми и с жалобами на психическую усталость. Некоторые люди регулярно проводят приятнейшие вечера в компании толстых сложных книг, которые другие от отчаяния могут швырнуть в стенку. Решение сложных кроссвордов или судоку в воскресенье утром тоже обычно не ведёт к потере концентрации на весь оставшийся день; некоторые даже утверждают, что это обостряет их ум. Всё это говорит о том, что люди регулярно занимаются активнейшей умственной деятельностью без особых при этом страданий.

Появление усталости гораздо вероятней в случае устойчивых умственных усилий, которых хочется избежать, – обязательного экзамена или собеседования, – и при этом ожидается что это испытание нас измотает. Если мы считаем, что экзамен или головоломка будет трудной, истощение может наступить раньше. Исследования показали, что нечто похожее происходит, когда люди тренируются и занимаются спортом: большая часть физической усталости находится в наших головах. В соответствующих исследованиях добровольцы, которые катались на велосипеде после 90-минутного компьютерного теста, требующего постоянного внимания, сдыхали раньше, чем участники, которые до этого смотрели эмоционально нейтральные документальные фильмы. Даже если выполнение теста не потребляет значительно больше энергии, чем просмотр фильмов, добровольцы сообщили, что чувствуют себя всё равно более уставшими. Это чувство было достаточно мощным, чтобы ограничить их физическую работоспособность.

В конкретном случае экзаменов или собеседования есть кое-что ещё, что способствует ступору после прохождения: стресс. В конце концов, мозг не работает в вакууме. Другие органы тоже сжигают энергию. Сдача экзамена, который частично определяет, где ты проведёшь следующие несколько лет, достаточно волнительна, чтобы выпустить в кровь гормоны стресса, вызвать потоотделение, увеличить частоту сердцебиения и заставить ёрзать или сидеть зажатым в неудобной позе. Экзамены и аналогичные испытания являются не только психически, но и физически изнурительными.

Небольшое, но показательное исследование показывает, что даже небольшое умственное напряжение изменяет наши эмоциональное состояние и поведение, даже если оно не сильно влияет на метаболизм мозга. В ходе эксперимента участники либо ничего не делали, либо читали, либо выполняли серию головоломных компьютерных тестов на память и внимание, а потом все отправлялись на обед. Учёные подсчитали количество съеденного и увидели, что после тестов люди съедали примерно на 200 калорий больше, чем после отдыха.

Уровень глюкозы в крови также колебался в первом случае больше, но без очевидных зависимостей. Ну и уровень гормона стресса кортизола был значительно выше у тех, чьи мозги были заняты, также как и их сердечный ритм, кровяное давление и самоощущение тревожности. По всей вероятности эти студенты ели больше не потому, что их изможденные мозги отчаянно нуждались в топливе, а просто заедали стресс.

Сходным образом Мессер объясняет повседневную умственную утомляемость. «Суть моей гипотезы заключается в том, что мозг это ленивый бездельник», – говорит он. «Ему сложно сосредоточиться на чём-либо одном в течение продолжительного времени и не отвлекаться. Вполне возможно, что постоянное внимание создает некоторые изменения в мозге, которые способствуют выходу из этого состояния. Можно сравнить это с таймером, который говорит: «Отлично, а теперь закончим.» Может быть, мозг просто не любит работать так тяжело и так долго.»

Источник на английском языке

Ученые доказали пользу яблок для мозга

https://ria.ru/20210211/yabloki-1597062620.html

Ученые доказали пользу яблок для мозга

Ученые доказали пользу яблок для мозга — РИА Новости, 11.02.2021

Ученые доказали пользу яблок для мозга

Согласно результатам нового исследования, проведенного на мышах, природные соединения фитонутриенты, содержащиеся в яблоках и других фруктах, стимулируют… РИА Новости, 11.02.2021

2021-02-11T19:00

2021-02-11T19:00

2021-02-11T19:00

наука

яблоки

австралия

германия

здоровье

биология

нейрофизиология

/html/head/meta[@name=’og:title’]/@content

/html/head/meta[@name=’og:description’]/@content

https://cdn24.img.ria.ru/images/155765/04/1557650483_0:105:2000:1230_1920x0_80_0_0_032afab1a2f1ac4ff00057036983cbbf.jpg

МОСКВА, 11 фев — РИА Новости. Согласно результатам нового исследования, проведенного на мышах, природные соединения фитонутриенты, содержащиеся в яблоках и других фруктах, стимулируют производство новых клеток мозга, что, по мнению ученых, должно способствовать улучшению памяти и когнитивных функций. Статья опубликована в журнале Stem Cell Reports.Ранее уже было известно, что химические вещества, содержащиеся в растениях — так называемые фитонутриенты, такие как ресвератрол в красном винограде или эпигаллокатехин-3-галлат (EGCG) в зеленом чае, оказывают положительное воздействие на различные органы, включая мозг.Австралийские ученые из Университет Квинсленда вместе с коллегами из Немецкого центра нейродегенеративных заболеваний в Дрездене обнаружили, что высокие концентрации некоторых фитонутриентов стимулируют нейрогенез — процесс генерации новых нейронов головного мозга.Результаты проведенного ими эксперимента показали, что выращенные в лаборатории стволовые клетки мозга взрослых мышей генерировали больше нейронов и были лучше защищены от гибели, если в клеточные культуры добавляли кверцетин или дигидроксибезойную кислоту (DHBA) — фитонутриенты, содержащиеся в яблоках.В последующих тестах на мышах исследователи обнаружили, что при этом особенно активно размножались и генерировали больше нейронов определенные стволовые клетки — клетки-предшественники гиппокампа в структурах мозга взрослых животных, связанных с обучением и памятью. Воздействие кверцетина и DHBA на генерацию новых нейронов было сопоставимо с эффектами, наблюдаемыми после физических упражнений — известного стимула нейрогенеза.Авторы предполагают, что и другие натуральные соединения фруктов при их введении в высоких концентрациях оказывают благотворное влияние на мозговую деятельность и этот эффект, скорее всего, будет усиливаться при их совместном применении.В то же время, ученые отмечают, что наблюдаемые улучшения когнитивных функций после приема «яблочных» соединений пока подтверждены только у животных. В будущем исследователи планируют проверить, могут ли эти или другие фитонутриенты улучшить мозговые функции у людей.

https://ria.ru/20210120/omolozhenie-1593870887.html

https://ria.ru/20201218/mozg-1589864095.html

австралия

германия

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

2021

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

Новости

ru-RU

https://ria.ru/docs/about/copyright.html

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

https://cdn25.img.ria.ru/images/155765/04/1557650483_112:0:1889:1333_1920x0_80_0_0_cc7fcd78b37c077a59f2b1cdb2605d35.jpg

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

РИА Новости

[email protected]

7 495 645-6601

ФГУП МИА «Россия сегодня»

https://xn--c1acbl2abdlkab1og.xn--p1ai/awards/

яблоки, австралия, германия, здоровье, биология, нейрофизиология

МОСКВА, 11 фев — РИА Новости. Согласно результатам нового исследования, проведенного на мышах, природные соединения фитонутриенты, содержащиеся в яблоках и других фруктах, стимулируют производство новых клеток мозга, что, по мнению ученых, должно способствовать улучшению памяти и когнитивных функций. Статья опубликована в журнале Stem Cell Reports.

Ранее уже было известно, что химические вещества, содержащиеся в растениях — так называемые фитонутриенты, такие как ресвератрол в красном винограде или эпигаллокатехин-3-галлат (EGCG) в зеленом чае, оказывают положительное воздействие на различные органы, включая мозг.

Австралийские ученые из Университет Квинсленда вместе с коллегами из Немецкого центра нейродегенеративных заболеваний в Дрездене обнаружили, что высокие концентрации некоторых фитонутриентов стимулируют нейрогенез — процесс генерации новых нейронов головного мозга.

Результаты проведенного ими эксперимента показали, что выращенные в лаборатории стволовые клетки мозга взрослых мышей генерировали больше нейронов и были лучше защищены от гибели, если в клеточные культуры добавляли кверцетин или дигидроксибезойную кислоту (DHBA) — фитонутриенты, содержащиеся в яблоках.

20 января, 19:00НаукаНайден способ омоложения мозга

В последующих тестах на мышах исследователи обнаружили, что при этом особенно активно размножались и генерировали больше нейронов определенные стволовые клетки — клетки-предшественники гиппокампа в структурах мозга взрослых животных, связанных с обучением и памятью.

Воздействие кверцетина и DHBA на генерацию новых нейронов было сопоставимо с эффектами, наблюдаемыми после физических упражнений — известного стимула нейрогенеза.

Авторы предполагают, что и другие натуральные соединения фруктов при их введении в высоких концентрациях оказывают благотворное влияние на мозговую деятельность и этот эффект, скорее всего, будет усиливаться при их совместном применении.

В то же время, ученые отмечают, что наблюдаемые улучшения когнитивных функций после приема «яблочных» соединений пока подтверждены только у животных. В будущем исследователи планируют проверить, могут ли эти или другие фитонутриенты улучшить мозговые функции у людей.

18 декабря 2020, 12:00НаукаУченые выяснили, с чем связаны повреждения мозга при COVID-19

Центр мозговых дисфункций и эпилепсии — деятельность направления и специалисты

В клинике «УГМК-Здоровье» представлен широкий  спектр обследований центральной и периферической нервной системы.

Исследование головного мозга

Безопасные и высокоинформативные методы ультразвукового исследования (НСГ, УЗДГ) позволяют увидеть особенности развития головного мозга с первых дней жизни ребенка, исключить кровоизлияния, последствия родовой травмы, нарушение кровообращения и внутричерепную гипертензию.  «УГМК-Здоровье» располагает   аппаратами эксперт-класса, обеспечивающими максимально точное изображение.

Исследование функции головного мозга осуществляется с помощью электроэнцефалографического исследования во время бодрствования (ЭЭГ),  а также дневного и ночного сна (ЭЭГ-видеомониторинг). Ребенок находится на исследовании совместно с родителями в условиях комфортных спален, где теряет ощущение пребывания в медицинском учреждении. С помощью данного исследования удается выявить причины нарушения поведения, внимания,   школьной дезадаптации, исключить эпилептические приступы и связанные со сном заболевания.

Вызванные потенциалы (зрительные, слуховые, когнитивные) – позволяют определить степень нарушения работы различных структур головного мозга, отвечающие за восприятие информации со стороны различных анализаторов и выявить причину нарушений развития и оценить динамику на фоне терапии.

Генетические методы исследований (кариотипирование, хромосомный микроматричный анализ, секенирование по панелям, полноэкзомное, полногеномное секвенирование) позволяют выявить   генетическую причину задержки развития ребенка, нарушения поведения и эпилепсии для определения дальнейшего прогноза заболевания, маршрута реабилитации и в ряде случаев способствует быстрому подбору корректирующей терапии.

Нейровизуализция (МРТ, КТ головного мозга) позволяет выявить изменения структуры центральной и периферической нервной системы, верифицировать причины задержки развития, эпилептических приступов для точной диагностики  и выбора дальнейшей тактики лечения.

Электронейромиография – исследование скорости  проведения и передачи   импульса по периферическим нервам. Используется для диагностики нервно-мышечных заболеваний  — при нарушениях движений в конечностях, задержке моторного развития, снижением переносимости физической нагрузки.

Лечение патологии нервной системы

Детские неврологи клиники занимаются диагностикой и  лечением различной патологии нервной системы у детей —  головные боли, нарушения сна, последствия черепно-мозговых травм и перинатального поражения нервной системы, родовой травмы, а так же нарушения школьной успеваемости и поведения. Специализация детских неврологов имеет широкую разнонаправленность. В нашем штате представлены эпилептологи, сомнологи, которые в структуре центра пароксизмальных состояний и эпилепсии,  занимаются  диагностикой  и лечением различных форм эпилепсий, генетической патологии, нарушений сна, обмороков. В центре осуществляется ведение пациентов со стимулятором блуждающего нерва. В формате  круглосуточного стационарного наблюдения осуществляется ввод кетогенной диеты и дальнейшее амбулаторное сопровождение. 

Реабилитация

Также детскими неврологами клиники осуществляется реабилитация детей раннего возраста, в том числе пациентов, группы перинатального риска (недоношенные дети и младенцы, перенесшие опасные состояния в первые месяцы жизни, дети с ДЦП, последствия травм, нейроинфекций). В своей работе они применяют подходы «раннего вмешательства», проводя занятия по нейроразвивающей терапии для детей в возрасте до 2 лет (терапия направлена на формирование и закрепление новых двигательных навыков),   разрабатывают реабилитационный маршрут для детей с задержкой и  нарушением двигательного развития. В работе используются различные методы нейрореабилитации, основанные на принципах доказательной медицины. Активно используется метод кинезиотейпирования — наложение эластичных лент на тело с целью корректировки мышечного тонуса, формирования функционально выгодного положения конечности, снятия отека. Проводится лечение спастичности методом ботулинотерапии (Диспорт).

Как физические нагрузки влияют на работу мозга :: Здоровье :: РБК Стиль

Промо

© Shutterstock

Автор Варя Бородина

26 апреля 2019

Чем на самом деле отличаются активное и пассивное поведение, что ученые говорят о сидячем образе жизни и стоячих рабочих местах, а также какой спорт помогает улучшить работу мозга и при этом не навредить здоровью.

Все знают, что сидячий образ жизни плохо сказывается на здоровье, но как именно, почему и что с этим делать, понятно далеко не всем. На все эти важные вопросы отвечает сайт проекта Homo Sedens . Например, на нем можно узнать, что понятия сидячего образа жизни в науке и медицине не существует — есть термин «пассивное поведение». Именно оно может ухудшать работу разных систем организма, в том числе мозговую деятельность. Вместе с Homo Sedens мы решили разобраться, как стать более активным в условиях офисной жизни, какие физические нагрузки нужны нашему мозгу, можно ли с ними переборщить и как помочь телу войти в спортивный режим.

Мозг и пассивное потребление

Не всякое сидение и лежание можно отнести к пассивному поведению. Мы пассивны только в том случае, когда тратим очень мало энергии: например, смотрим телевизор, листаем ленту инстаграма, занимаемся какой-то монотонной работой. В общем, буквально не двигаемся. Уровень активности любой деятельности измеряется в МЕТ – метаболическом эквиваленте, который, грубо говоря, показывает разницу нашего расхода энергии в состоянии покоя и при физических нагрузках. Если вы тратите на что-то меньше 1,5 МЕТ (чтение книги или сидение на лавочке) — вы в данный момент пассивны. А вот игра в приставку или просмотр какого-то ужастика, когда вы каждую минуту подпрыгиваете и вжимаетесь в кресло, расходует больше энергии — до 4,5 МЕТ.

Для нашего мозга, конечно, полезней состояние активности и вовлеченности в процесс. Пассивное потребление контента ухудшает память, концентрацию, способность переключаться между задачами, планировать и рассуждать логически. Поэтому, если уж вы сидите в социальных сетях, старайтесь быть буквально более активными: создавайте посты, оставляйте комментарии и общайтесь. Это отличная тренировка для мозга. Сериалы смотрите во время уборки, а на прогулках слушайте подкасты и аудиокниги.

Мозг и сидячий стресс

Возможно, вы слышали об «активных рабочих станциях» или даже пробовали работать за одной из них. Столы, за которыми можно стоять, ходить и даже бегать, появились в офисах как панацея от сидячего образа жизни и его негативного влияния на работоспособность сотрудников. Исследования показали, что такие станции могут быть полезными для здоровья, но при этом не снижают профессионального выгорания и не повышают продуктивность. Потому что проблема с офисной работой не столько в том, что мы сидим, сколько в ее продолжительности и стрессе, который она может вызывать.

На самом деле, сидеть все восемь часов рабочего дня необязательно — встать со стула нам мешают загруженность, попытки сделать больше за короткое время и гонка за результатом. Такая приверженность делу может выйти боком — и работодателю, и сотруднику. Потому что высокий уровень кортизола (который активно вырабатывается во время стресса) снижает когнитивные способности, мешает сосредоточиться и качественно выполнить работу.

Старайтесь как можно чаще двигаться в рабочее время: не пропускайте ланч (высококалорийные перекусы — верный путь к ожирению), общайтесь с коллегами лично, а не по телефону, хотя бы раз в день устраивайте себе 10-минутную прогулку на улице или даже внутри офиса, разминайте спину и ноги. Постарайтесь не засиживаться допоздна и включите в свое расписание регулярные тренировки. Потому что нет лучше профилактики пассивного поведения, чем умеренный спорт.

Мозг и разумный спорт

Регулярные тренировки невероятно полезны для всего организма и мозга в том числе. Они помогают нормализовать сон (во время которого образуются новые нейронные связи), притупляют реакцию на стресс, улучшают память и когнитивные способности. Необязательно каждый день тягать веса и бегать марафоны. Главное — заниматься спортом регулярно и постараться не перегружать себя. Особенно если есть проблемы с сосудами и заболевания вен. Невероятно, но наиболее подвержены варикозу не только люди, ведущие малоподвижный образ жизни, но также профессиональные спортсмены или, например, грузчики — то есть те, кто испытывает интенсивные физические нагрузки.

Чтобы улучшить когнитивные способности, нивелировать последствия сидения в офисе и при этом не навредить здоровью, стоит выбирать тренировки средней интенсивности с небольшой нагрузкой на ноги. Идеально подойдет гимнастика, легкая йога, упражнения, которые делаются лежа и сидя, долгие прогулки и плаванье. 

Как кофе влияет на сосуды и мозг?

“Стоит отведать кофе, как все словно вспыхивает, а мысли теснятся как батальоны на поле сражения” – слова Оноре де Бальзака, известного ценителя напитка. Говорят, что его дневная доза доходила до 50 чашек крепкого кофе. За всю историю этого напитка сложилось впечатление, что он идет рука об руку с музой многих гениев. Связано ли это с действием кофеина на умственную деятельность? И как кофе влияет на сосуды головного мозга?

КОФЕ И УМСТВЕННЫЕ СПОСОБНОСТИ. ЕСТЬ ЛИ СВЯЗЬ?

Ответим на вопрос сразу – связи никакой нет. Но есть прямое влияние на производительность. Все потому, что кофеин стимулирует частоту сердечных сокращений, а значит, усиливает кровоснабжение в том числе и головного мозга.

После выпитой чашки большинство отмечает не только повышение концентрации внимания, но и скорости простых физических действий. По этой причине многие посетители фитнес залов выпивают за час до тренировки чашку эспрессо или американо. Физическая нагрузка дается легче, движения становятся более четкими, а энергии хватает до конца занятия.

Но скорость работы и качество – разные вещи, поэтому искать взаимосвязь между гениальностью и любовью к кофе не стоит.

КАК КОФЕ ВЛИЯЕТ НА СОСУДЫ ГОЛОВНОГО МОЗГА?

Частый вопрос у тех, кто задумывается о своем здоровье. Известно, что кофеин сужает сосуды головного мозга. Этим объясняется эффект “таблетки”, когда после крепкого кофе головная боль становится меньше или вовсе проходит. При этом сосуды периферийной системы под влиянием кофеина расширяются. Отсюда на какое-то время у гипотоников повышается артериальное давление.

Схожее действие на сосуды оказывает любая еда и напитки – организм вырабатывает адреналин, кровь и кислород быстрее поступают в ткани. Поэтому для здорового человека умеренное употребление ароматного напитка дает только положительный эффект.

Полезные качества кофе до сих пор до конца не изучены. К примеру, сейчас ученые изучают связь между потреблением кофе и снижением риска болезней Альцгеймера и Паркинсона.

КАК ПРАВИЛЬНО ПИТЬ КОФЕ

Перечислим простые правила, соблюдая которые, вы сможете наслаждаться великолепным вкусом без вреда для здоровья:

• пейте кофе небольшими порциями. Небольшой чашки крепкого эспрессо достаточно, чтобы подзарядить “батареи” своей производительности.
• не превышайте 3-5 порций кофе в день. В них содержится примерно 400 мг. кофеина – рекомендуемая дневная норма этого вещества для взрослого.
• выбирайте только качественный кофе, растворимый или в зернах. Это напрямую влияет на вкус, пользу и ваше удовольствие от напитка. могут быть уверены в качестве приобретаемого продукта для кофемашин. Все этапы производства соответствуют мировым стандартам, а сырьем служат только отборные кофейные зерна.

Покупатели NESCAFÉ® Alegria могут быть уверены в качестве приобретаемого продукта для кофемашин. Все этапы производства соответствуют мировым стандартам, а сырьем служат только отборные кофейные зерна.

Мы предлагаем взять кофемашину в аренду бесплатно!

Подробнее

Как измерить активность мозга у людей — Квинслендский институт мозга

Мозг трудно изучать не только из-за присущей ему сложности; миллиарды нейронов, сотни или тысячи типов нейронов, триллионы связей. Мозг также работает в нескольких различных масштабах, как в физическом смысле, так и во временной области.

Чтобы понять электрическую активность мозга в этих масштабах, одной технологии недостаточно. В результате нейробиологи получают в свое распоряжение набор инструментов.Некоторые из них, такие как фМРТ и ЭЭГ, могут использоваться у людей, потому что они неинвазивны; они работают, глядя в череп.

Но эти инструменты страдают недостатком деталей. Чтобы получить более микроскопическую картину активности нейронов, исследователи обращаются к моделям на животных. Это позволяет гораздо более детально анализировать поведение отдельных нейронов или небольших групп нейронов.

Функциональная магнитно-резонансная томография (фМРТ)

Функциональная магнитно-резонансная томография, или фМРТ, может быть наиболее широко известной технологией для регистрации нейронной активности, но на самом деле она не регистрирует активность нейронов — вместо этого, многоцветные изображения, которые вы видите, отдельных подсвечиваемых областей мозга отражают кровоток в мозгу .Точнее, сигнал, который вы видите, отражает относительное присутствие оксигенированной и деоксигенированной крови; активные области требуют более насыщенной кислородом крови, и поэтому, несмотря на то, что фМРТ является непрямым, ученые могут сделать выводы о характере активности нейронов.

фМРТ стала основным продуктом современных нейробиологических исследований, поскольку она позволяет коррелировать анатомию мозга (полученную с помощью структурного, а не функционального сканирования МРТ) и функции у людей. Но у него есть ограничения. Как пространственное (~ 1 мм ^3, относительно местоположения), так и временное (~ 1-2 секунды, относительно времени) разрешение плохие по сравнению с тем, что мы хотели бы; кубический миллиметр содержит около 60 000 нейронов — этого достаточно, чтобы поддерживать всю жизнь плодовой мушки или омара, — а сложные решения по восприятию занимают всего сотни миллисекунд, но фМРТ не обеспечивает доступа к этой информации.

Тем не менее, фМРТ позволяет непревзойденно взглянуть на то, где и в какой степени различные функции могут быть локализованы в человеческом мозге, и исследователи продолжают разрабатывать способы улучшения его пространственного и временного разрешения, например, делая методику чувствительной к нейронным изменениям, а не к нейронным изменениям. изменения кровотока. Ни один из современных методов не может сравниться с фМРТ по ее способности «отображать» или определять вероятный источник когнитивной функции в человеческом мозге.

Электроэнцефалография (ЭЭГ)

Электроэнцефалография, или ЭЭГ, вероятно, является вторым наиболее известным методом регистрации нервной активности.В то время как фМРТ регистрирует кровоток, показатель активации нейронов, ЭЭГ напрямую регистрирует электрическую активность мозга через электроды, помещенные на кожу головы пациента.

Однако ЭЭГ не регистрирует потенциалы действия, электрические события, которые нейроны используют для связи друг с другом. Вместо этого он исследует суммарную активность сотен тысяч или миллионов нейронов в форме колебательной активности. В отличие от потенциалов действия, неизвестно, какую информацию на самом деле несут эти колебания, но разные частоты колебаний действительно коррелируют с разными поведенческими состояниями.

ЭЭГ

имеет «временное разрешение», намного превосходящее фМРТ (~ 1 мс против 1 секунды). Из-за этого ЭЭГ можно использовать для более точного отслеживания нейронной динамики у бодрствующих людей и часто используется для определения электрического ответа мозга на стимул или состояние.

Основным ограничением ЭЭГ является ее плохое пространственное разрешение, намного худшее, чем у фМРТ. Хотя известно, что сигналы ЭЭГ поступают только из коры головного мозга, по-прежнему чрезвычайно сложно определить, где именно в коре возникают сигналы.

Кроме того, его кортикальный сдвиг означает, что мы не можем использовать его для измерения того, что происходит в гиппокампе, где создается и сохраняется множество воспоминаний, или в черной субстанции или полосатом теле, регионах, пораженных болезнью Паркинсона. Таким образом, в отличие от фМРТ, картирование активности с помощью ЭЭГ невозможно.

Электрокортикография (ЭКоГ)

Электрокортикография похожа на ЭЭГ тем, что измеряет совокупную активность миллионов нейронов, часто в форме колебательных волн.Но есть два основных отличия. Во-первых, ЭКоГ требует введения массива электродов под кожи головы, а значит, требует хирургического вмешательства. По этой причине ЭКоГ подходит только для пациентов, которым уже назначена медицинская операция, предполагающая вскрытие кожи головы.

Во-вторых, ЭКоГ позволяет значительно улучшить локализацию источника активности, а также регистрацию электрической активности более высокой частоты. Обе эти характеристики помогают во время операции по поводу эпилепсии, но чисто для исследовательских целей этот метод слишком инвазивен, чтобы его можно было использовать у людей, которым еще не требуется операция на головном мозге.

Сводка

Нейробиологи обоснованно ограничены в подходах, которые они могут использовать для изучения активности человеческого мозга. Однако до сих пор не существует технологии, позволяющей детально регистрировать активность нейронов через человеческий череп, а это означает, что меры, которые мы может предпринять, дают довольно грубую информацию о том, как работает наш мозг. Эти пределы пространственного и временного разрешения, несомненно, будут улучшены в ближайшем будущем, что позволит более точным измерениям и более глубокому пониманию активности человеческого мозга.Кроме того, дополнительные подходы, которые допускают временное нарушение обработки нейронов, помогут нам понять, какие виды региональной дисфункции мозга могут привести к когнитивным нарушениям, связанным с психическими расстройствами.

Лаборатории QBI с использованием фМРТ

QBI Laboratories с использованием ЭЭГ

Функция мозга — обзор

BFT — это компьютерная программа, разработанная Мукунданом [43] в отделении клинической нейропсихологии Национального института психического здоровья и нейронаук, Бангалор, с помощью Axxonet System Technologies, в период с 1995 по 1997 г.Он был разработан для предоставления компьютеризированной программы когнитивной переподготовки пациентов с ЧМТ, другими поражениями головного мозга и заболеваниями головного мозга. Случаи были исследованы автором в отделении клинической нейропсихологии НИМХАНС в 1996–2003 гг. Программа BFT состоит из девяти основных функциональных модулей, которые представлены следующим образом:

1.

Переобучение внимания с использованием числовых и алфавитных представлений : на мониторе компьютера отображаются от одной до четырех цифр или букв в заранее заданных размерах и продолжительности. .Пациенту дается указание реагировать на числа или буквы, вызывая их, набирая их с клавиатуры или указывая на те же числа в таблице. Стимулы выставляются в течение заранее установленного времени или до тех пор, пока субъект на них не ответит. Цифры или буквы представлены из файла данных, подготовленного исследователем с заранее установленным временем воздействия. Время экспозиции каждой презентации обычно уменьшается на 10–50 мс в каждом сеансе. Программа автоматически сохраняет время воздействия, ответы и время отклика (при использовании клавиатуры) для каждой презентации.

2.

Переобучение внимания с помощью обнаружения слов : Трех- или четырехбуквенные слова отображаются одно за другим на мониторе компьютера. И размер, и продолжительность экспозиции слова и интервалы между испытаниями изменяются в соответствии с заданными значениями. Пациенту предлагается наблюдать за целевым словом и идентифицировать его либо при прямом сравнении, либо при вспоминании и идентифицировать слово из массива из четырех слов, представленного позже. Шрифт, используемый в целевом слове, отличается от шрифтов слов в массиве, чтобы не было удобного визуального сравнения.Список слов выводится на монитор из заранее подготовленного файла данных стимула в случайном порядке. Программа сохраняет время экспозиции, интервалы между испытаниями и время отклика.

3.

Скорость чтения : слова или предложения из файла данных отображаются и прокручиваются по горизонтали. Скорость прокрутки можно регулировать из расчета одна буква за 100 мс на 10 см по горизонтали или более медленными шагами. Испытуемому предлагается зачитать слова или непрерывный текст.Скорость прокрутки сохраняется для каждой презентации. Испытуемому предлагается прочитать и вспомнить текст сразу или после задержки.

4.

Визуально-пространственное распознавание : Пациенту дается инструкция внимательно наблюдать за целевой фигурой и идентифицировать ее по ряду из четырех фигур. Цифры для сравнения представлены в равных, меньших или больших размерах, чем целевые. Идентификация должна производиться прямым сравнением или по памяти. Время экспозиции мишени, а также интервалы между испытаниями и испытаниями можно варьировать, а фактические значения сохраняются программой вместе с вариантами реакции испытуемого.

5.

Рабочая память : Задача пациента состоит в том, чтобы идентифицировать одно- или двузначные целевые числа и числа, непосредственно предшествующие и следующие за ними, из матрицы из восьми чисел при прямом сравнении или из памяти, с различными интервалами между испытаниями. Продолжительность воздействия целевых чисел уменьшается, а интервал между испытаниями увеличивается между сеансами, а детали сохраняются вместе с ответами, выбранными субъектом.

6.

Непрерывная работа : Это типичный тест n -back с использованием цифр с различными шаблонами. Пациент должен реагировать на повторение фигуры. Скорость изменения рисунков и продолжительность воздействия каждого рисунка могут быть изменены, а также сохранены программой.

7.

Временное секвенирование : Программа представляет три однозначных числа одно за другим с использованием предварительно установленного времени экспозиции и интервалов между испытаниями.По истечении заданного интервала два других числа отображаются одно за другим. Пациент должен сообщить, находятся ли последние два числа в той же последовательности, что и два из трех предыдущих чисел, представленных первыми. Цифры представлены из файла данных стимула. Скорость изменения чисел и продолжительность воздействия каждого числа можно варьировать, а ответы сохраняются программой.

8.

Алфавитно-цифровая последовательность : Пациент должен научиться вспоминать от трех до шести целевых цифр (цифр или букв), представленных на мониторе, и после заданного интервала упорядочивать их, выбирая их из массива чисел. или буквы, представленные на другом экране.Испытуемый должен расположить числа в порядке возрастания или убывания, выбирая каждое из массива цифр или букв.

9.

Подавление ответа : здесь используется программа с парадигмой «идти – нет», которая помогает пациенту научиться подавлять импульсивные и принудительные реакции и научиться откладывать ответ, а также выбирать ответ согласно стратегии реагирования, а не по привычке. Программа хранит подробную информацию обо всех правильных и неправильных ответах, включая время отклика и использованные интервалы между испытаниями.

Активность мозга во время сна

Хотя сон кажется пассивным и спокойным, на самом деле он включает в себя очень активное и хорошо спланированное взаимодействие мозговых цепей, приводящее к различным стадиям сна.

На этой диаграмме показаны мозговые волны молодого взрослого человека, зарегистрированные с помощью электроэнцефалограммы (ЭЭГ) во время ночного сна. По мере того, как взрослый человек переходит в более глубокие стадии сна, мозговые волны замедляются и становятся больше.В течение ночи человек проходит эти стадии несколько раз с короткими периодами быстрого сна, во время которых ЭЭГ похожа на бодрствование.

Иллюстрация Лидии В. Кибюк, Балтимор, Мэриленд

Эти стадии были обнаружены в 1950-х годах в результате экспериментов с использованием электроэнцефалографии (ЭЭГ) для изучения волн человеческого мозга. Исследователи также измерили движения глаз и конечностей.

Результаты этих экспериментов были красноречивыми. Исследователи обнаружили, что каждую ночь в течение первого часа сна мозг проходит ряд этапов, во время которых мозговые волны замедляются.Этот период медленного сна сопровождается расслаблением мышц и глаз. Пульс, артериальное давление и температура тела падают. Если проснуться в это время, большинство людей вспоминают только фрагментарные мысли, а не активные сны.

В течение следующих получаса активность мозга резко меняется — от глубокого медленного сна до быстрого сна с движениями глаз (REM), характеризующегося неокортикальными волнами ЭЭГ, аналогичными тем, которые наблюдаются во время бодрствования. Как ни парадоксально, быстрая активность ЭЭГ, напоминающая бодрствование, сопровождается атонией или параличом мышц тела.Только мышцы, которые позволяют дышать и контролировать движения глаз, остаются активными. Во время быстрого сна происходят активные сновидения. Частота сердечных сокращений, артериальное давление и температура тела становятся более вариабельными. На этой стадии у мужчин часто бывают эрекции. Первый период REM обычно длится от 10 до 15 минут.

В течение ночи эти циклы медленного и быстрого сна чередуются, при этом медленный сон становится менее глубоким, а периоды быстрого сна становятся более продолжительными, пока не наступит пробуждение. В течение жизни характер циклов сна меняется.Младенцы спят до 18 часов в сутки и гораздо больше времени проводят в глубоком медленном сне. По мере взросления дети проводят меньше времени во сне и меньше — в глубоком медленном сне. Пожилые люди могут спать всего шесть-семь часов в сутки. Более того, взрослые часто жалуются на раннее пробуждение, которого они не могут избежать, и очень мало времени проводят в медленном сне.

Спонтанные колебания активности мозга, наблюдаемые при функциональной магнитно-резонансной томографии

1

Hubel, D.Х. и Визель, Т. Н. Рецептивные поля, бинокулярное взаимодействие и функциональная архитектура зрительной коры головного мозга кошки. J. Physiol. (Лондон) 160 , 106–154 (1962).

Артикул CAS Google Scholar

2

Познер М.И. и Райхл М.Э. Образы разума (W.H. Freeman & Company, Нью-Йорк, 1994).

Google Scholar

3

Бузаки, Г.& Драгун, А. Нейронные колебания в корковых сетях. Наука 304 , 1926–1929 (2004). Отличное введение в роль колебаний в широком диапазоне частот в поддержке структуры кортикальной сети.

Артикул CAS PubMed Google Scholar

4

Варелла Ф., Лашо Ж.-П., Родригес Э. и Мартинери Дж. Мозговая сеть: фазовая синхронизация и крупномасштабная интеграция. Nature Rev. Neurosci. 2 , 229–239 (2001).

Артикул CAS Google Scholar

5

Шульман, Р. Г., Ротман, Д. Л., Бехар, К. Л. и Хайдер, Ф. Энергетическая основа активности мозга: значение для нейровизуализации. Trends Neurosci. 27 , 489–495 (2004).

Артикул CAS PubMed Google Scholar

6

Аттуэлл, Д.И Лафлин, С. Б. Энергетический баланс для передачи сигналов в сером веществе мозга. J. Cereb. Blood Flow Metab. 21 , 1133–1145 (2001).

Артикул CAS PubMed Google Scholar

7

Эймс, А. И. Энергетический метаболизм ЦНС как связанный с функцией. Brain Res. Ред. 34 , 42–68 (2000).

Артикул CAS PubMed Google Scholar

8

Ленни П.Стоимость корковых вычислений. Curr. Биол. 13 , 493–497 (2003).

Артикул CAS PubMed Google Scholar

9

Райхл, М. Э. и Минтун, М. А. Работа мозга и визуализация мозга. Annu. Rev. Neurosci. 29 , 449–76 (2006). Всесторонний обзор мозгового кровообращения и метаболизма, его связь с нейрофизиологией и сигналами функциональной визуализации мозга.

Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

10

Кордес, Д.и другие. Картирование функционально связанных областей мозга с помощью МР-томографии функциональной связи. Am. J. Neuroradiol. 21 , 1636–1644 (2000).

CAS PubMed Google Scholar

11

Лоу, М. Дж., Мок, Б. Дж. И Соренсон, Дж. А. Функциональная связность в одно- и многосрезовой эхопланарной визуализации с использованием флуктуаций состояния покоя. Neuroimage 7 , 119–132 (1998).

Артикул CAS PubMed Google Scholar

12

Кордес, Д.и другие. Частоты, способствующие функциональной связности в коре головного мозга в данных «состояния покоя». Am. J. Neuroradiol. 22 , 1326–1333 (2001).

CAS PubMed Google Scholar

13

Сюн, Дж., Парсонс, Л. М., Гао, Дж. Х. и Фокс, П. Т. Межрегиональная связь с первичной моторной корой головного мозга, выявленная с помощью изображений состояния покоя МРТ. Гум. Brain Mapp. 8 , 151–156 (1999).

Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

14

Фокс, М. Д., Снайдер, А. З., Закс, Дж. М. и Райхл, М. Е. Когерентная спонтанная активность объясняет изменчивость вызванных человеческих реакций мозга от испытания к исследованию. Nature Neurosci. 9 , 23–25 (2006).

Артикул CAS PubMed Google Scholar

15

Де Лука, М., Смит, С. М., Де Стефано, Н., Федерико, А. и Мэтьюз, П. М. Контрастные сети состояния покоя, зависящие от уровня оксигенации крови, имеют отношение к функциональной активности в неокортикальной сенсомоторной системе. Exp. Brain Res. 167 , 587–594 (2005).

Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

16

Заран, Э., Агирре, Г. К. и Д’Эспозито, М. Эмпирический анализ статистики BOLD фМРТ.I. Пространственно несглаженные данные, собранные в условиях нулевой гипотезы. Neuroimage 5 , 179–197 (1997).

Артикул CAS PubMed Google Scholar

17

Wise, R. J. S., Ide, K., Poulin, M. J. & Tracey, I. Колебания в состоянии покоя артериального углекислого газа вызывают значительные низкочастотные вариации BOLD-сигнала. Neuroimage 21 , 1652–1664 (2004).

Артикул PubMed Google Scholar

18

Бирн, Р.М., Даймонд, Дж. Б., Смит, М. А. и Бандеттини, П. А. Разделение колебаний, связанных с респираторными вариациями, от колебаний фМРТ, связанных с активностью нейронов. Neuroimage 31 , 1536–1548 (2006).

Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

19

Лунд, Т. Э., Мадсен, К. Х., Сидарос, К., Луо, В. и Николс, Т. Е. Небелый шум в фМРТ: влияет ли моделирование? Neuroimage 29 , 54–66 (2006).

Артикул PubMed Google Scholar

20

Гловер, Г. Х., Ли, Т. К. и Ресс, Д. Метод на основе изображений для ретроспективной коррекции физиологических артефактов движения в фМРТ: RETROICOR. Magn. Res. Med. 44 , 162–167 (2000).

Артикул CAS Google Scholar

21

Бисвал, Б., Йеткин, Ф., Хотон, В. и Хайд, Дж. Функциональная связь в моторной коре головного мозга человека в состоянии покоя с использованием эхопланарной МРТ. Magn. Res. Med. 34 , 537–541 (1995). Первая статья, в которой отмечается наличие спонтанной пространственно когерентной активности в сигнале fMRI BOLD.

Артикул CAS Google Scholar

22

Де Лука, М., Бекманн, К. Ф., Де Стефано, Н., Мэтьюз, П. М. и Смит, С. М. Сети состояния покоя фМРТ определяют различные режимы взаимодействия на большом расстоянии в человеческом мозге. Neuroimage 29 , 1359–1367 (2006).

Артикул CAS PubMed Google Scholar

23

Deshpande, G., LaConte, S., Peltier, S. & Hu, X. Тканевая специфичность нелинейной динамики в исходной фМРТ. Magn. Res. Med. 55 , 626–632 (2006).

Артикул Google Scholar

24

Rombouts, S. A., Stam, C. J., Kuijer, J. P., Scheltens, P. & Barkhof, F. Выявление препятствий для повышения специфичности во время «отсутствия задачи».Доказательства связи гиппокампа с помощью фМРТ. Neuroimage 20 , 1236–1245 (2003).

Артикул CAS PubMed Google Scholar

25

Bartels, A. & Zeki, S. Хроноархитектура человеческого мозга — естественные условия просмотра раскрывают анатомию мозга, основанную на времени. Neuroimage 22 , 419–433 (2004).

Артикул PubMed Google Scholar

26

Бекманн, К.Ф., ДеЛука, М., Девлин, Дж. Т. и Смит, С. М. Исследования связности в состоянии покоя с использованием анализа независимых компонентов. Philos. Trans R. Soc.Lond. Biol Sci. 360 , 1001–1013 (2005).

Артикул Google Scholar

27

Кивиниеми В., Кантола Дж. Х., Яухиайнен Дж., Хиваринен А. и Тервонен О. Независимый компонентный анализ недетерминированных источников сигналов фМРТ. Neuroimage 19 , 253–260 (2003).

Артикул PubMed Google Scholar

28

Мейси, П. М., Мейси, К. Э., Кумар, Р. и Харпер, Р. М. Метод удаления глобальных эффектов из временных рядов фМРТ. Neuroimage 22 , 360–366 (2004).

Артикул PubMed Google Scholar

29

Fox, M. D. et al. Человеческий мозг по своей сути организован в динамические антикоррелированные функциональные сети. Proc. Natl Acad. Sci. США 102 , 9673–9678 (2005).

Артикул CAS PubMed Google Scholar

30

Грейсиус, М. Д., Краснов, Б., Рейсс, А. Л. и Менон, В. Функциональная связность в состоянии покоя: сетевой анализ гипотезы режима по умолчанию. Proc. Natl Acad. Sci. США 100 , 253–258 (2003).

Артикул CAS PubMed Google Scholar

31

Fransson, P.Спонтанные низкочастотные колебания BOLD сигнала: исследование с помощью фМРТ режима покоя по умолчанию гипотезы функции мозга. Гум. Brain Mapp. 26 , 15–29 (2005).

Артикул PubMed Google Scholar

32

Laufs, H. et al. Электроэнцефалографические характеристики режимов внимания и когнитивных функций по умолчанию при спонтанных колебаниях активности мозга в состоянии покоя. Proc. Natl Acad. Sci. США 100 , 11053–11058 (2003). Одновременное исследование BOLD / EEG, связывающее изменения мощности разных частотных диапазонов EEG со спонтанными BOLD-флуктуациями в разных системах.

Артикул CAS PubMed Google Scholar

33

Винсент, Дж. Л. и др. Согласованная спонтанная активность идентифицирует гиппокампально-теменную мнемоническую сеть. J. Neurophysiol. 96 , 3517–3531 (2006).

Артикул PubMed Google Scholar

34

Хэмпсон, М., Петерсон, Б.С., Скудларски, П., Гейтенби, Дж. К. и Гор, Дж. С. Обнаружение функциональной связности с использованием временных корреляций в МР-изображениях. Гум. Brain Mapp. 15 , 247–262 (2002).

Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

35

Фокс, М. Д., Корбетта, М., Снайдер, А. З., Винсент, Дж. Л. и Райхл, М. Е. Спонтанная нейронная активность различает дорсальную и вентральную системы внимания человека. Proc. Natl Acad. Sci. США 103 , 10046–10051 (2006).

Артикул CAS PubMed Google Scholar

36

Винсент, Дж. Л. и др. Внутренняя функциональная архитектура анестезированного мозга обезьяны. Nature 447 , 83–86 (2007).

Артикул CAS PubMed Google Scholar

37

Кордес, Д., Хотон, В.М., Карью, Дж. Д., Арфанакис, К. и Маравилла, К. Иерахическая кластеризация для измерения связности в данных состояния покоя фМРТ. Magn. Резон. Imaging 20 , 305–317 (2002).

Артикул PubMed Google Scholar

38

Salvador, R. et al. Нейрофизиологическая архитектура функциональных магнитно-резонансных изображений человеческого мозга. Cereb. Cortex 15 , 1332–1342 (2005).

PubMed PubMed Central Google Scholar

39

Ахард, С., Сальвадор, Р., Уитчер, Б., Саклинг, Дж. И Буллмор, Э. Устойчивая низкочастотная функциональная сеть человеческого мозга в небольшом мире с тесно связанными корковыми узлами ассоциаций. J. Neurosci. 26 , 63–72 (2006).

Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

40

Dosenbach, N.U. et al. Четкие сети мозга для адаптивного и стабильного управления задачами у людей. Proc. Natl Acad.Sci. США 104 , 11073–11078 (2007).

CAS PubMed Google Scholar

41

Бартельс А. и Зеки С. Хроноархитектура коры головного мозга. Philos. Trans R. Soc. Лондон. Biol Sci. 360 , 733–750 (2005).

Артикул Google Scholar

42

Ван де Вен, В. Г., Формизано, Э., Првулович, Д., Рёдер, К.Х. и Линден, Д. Э. Дж. Функциональная связность, выявленная с помощью пространственно-независимого компонентного анализа измерений фМРТ во время отдыха. Гум. Brain Mapp. 22 , 165–178 (2004).

Артикул PubMed Google Scholar

43

Damoiseaux, J. S. et al. Согласованные сети состояния покоя у здоровых субъектов. Proc. Natl Acad. Sci. США 103 , 13848–13853 (2006).

Артикул CAS PubMed Google Scholar

44

Грейциус, М.Д., Сривастава, Г., Рейсс, А. Л. и Менон, В. Сетевая активность в режиме по умолчанию отличает болезнь Альцгеймера от здорового старения: данные функциональной МРТ. Proc. Natl Acad. Sci. США 101 , 4637–4642 (2004).

Артикул CAS PubMed Google Scholar

45

Кивиниеми В., Кантола Дж. Х., Яухиайнен Дж. И Тервонен О. Сравнение методов обнаружения недетерминированных BOLD-флуктуаций в фМРТ. Magn. Резон. Визуализация 22 , 197–203 (2004).

Артикул PubMed Google Scholar

46

Ма, Л., Ван, Б., Чен, X. и Сюн, Дж. Обнаружение функциональной связи в мозгу в состоянии покоя: сравнение ICA и CCA. Magn. Резон. Imaging 25 , 47–56 (2007).

Артикул PubMed Google Scholar

47

Пельтье, С.Дж., Полк, Т. А. и Нолл, Д. А. Обнаружение низкочастотной функциональной связности в фМРТ с использованием алгоритма самоорганизующейся карты (SOM). Гум. Brain Mapp. 20 , 220–226 (2003).

Артикул PubMed Google Scholar

48

Роджерс, Б. П., Морган, В. Л., Ньютон, А. Т. и Гор, Дж. С. Оценка функциональной связи в человеческом мозге с помощью фМРТ. Magn. Резон. Imaging 10 мая 2007 г. [epub перед печатью].

49

Salvador, R. et al. Измерение взаимной информации на основе частоты между кластерами областей мозга при функциональной магнитно-резонансной томографии. Neuroimage 35 , 83–88 (2007).

Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

50

Seeley, W. W. et al. Разобщенные внутренние сети связи для обработки значимости и исполнительного контроля. J. Neurosci. 27 , 2349–2356 (2007). Хорошая демонстрация того, что индивидуальные различия в моделях корреляции в состоянии покоя связаны с индивидуальной изменчивостью в поведении.

Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

51

Корбетта М. и Шульман Г. Л. Контроль целенаправленного и стимулируемого внимания в мозге. Nature Rev. Neurosci. 3 , 201–215 (2002).

CAS Google Scholar

52

Шульман, Г. Л. и др. Общие изменения кровотока при выполнении зрительных задач: II. Снижение коры головного мозга. J. Cogn. Neurosci. 9 , 648–663 (1997).

Артикул CAS PubMed Google Scholar

53

Магуайр, Э. А. Нейровизуальные исследования памяти автобиографических событий. Philos. Trans R. Soc.Лондон. Biol Sci. 356 , 1441–1451 (2001).

Артикул CAS Google Scholar

54

Cabeza, R. et al. Активность мозга во время эпизодического извлечения автобиографических и лабораторных событий: исследование фМРТ с использованием новой парадигмы фотографии. J. Cogn. Neurosci. 16 , 1583–1594 (2004).

Артикул PubMed Google Scholar

55

Хэмпсон, М., Дризен, Н. Р., Скудлярски, П., Гор, Дж. К. и Констебль, Р. Т. Связь мозга, связанная с производительностью рабочей памяти. J. Neurosci. 26 , 13338–13343 (2006).

Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

56

He, B.J. et al. Нарушение функциональной связи в лобно-теменных сетях лежит в основе поведенческих дефицитов при пространственном пренебрежении. Нейрон 53 , 905–918 (2007).

Артикул CAS PubMed Google Scholar

57

Fox, M.D., Snyder, A.Z., Vincent, J.L. & Raichle, M.E. Внутренние колебания в корковых системах объясняют изменчивость поведения человека между испытаниями. Neuron (в печати).

58

Линкенкаер-Хансен, К., Никулин, В. В., Палва, Дж. М. и Ллмониеми, Р. Дж. Долгосрочные временные корреляции и масштабное поведение в колебаниях человеческого мозга. J. Neurosci. 21 , 1370–1377 (2001).

Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

59

Стам, К. Дж. И де Бруин, Э. А. Безмасштабная динамика глобальной функциональной связности в человеческом мозге. Гум. Brain Mapp. 22 , 97–109 (2004).

Артикул PubMed Google Scholar

60

Леопольд Д.А., Мураяма Ю. и Логотетис Н. К. Очень медленные колебания активности зрительной коры головного мозга обезьян: значение для функциональной визуализации мозга. Cereb. Cortex 13 , 423–433 (2003). Новаторская работа в области нейрофизиологии медленных корковых колебаний и их потенциального значения для функциональной визуализации мозга.

Артикул Google Scholar

61

Гилден Д. Л. Когнитивное излучение 1 / f-шума. Psychol. Ред. 108 , 33–56 (2001).

Артикул CAS PubMed Google Scholar

62

Гилден Д. Л., Торнтон Т. и Мэллон М. В. 1 / f-шум в человеческом познании. Наука 267 , 1837–1839 (1995).

Артикул CAS PubMed Google Scholar

63

Wagenmakers, E.-J., Farrell, S. & Ratcliff, R.Оценка и интерпретация шума 1 / f ^α в познании человека. Психон. Бык. Ред. 11 , 579–615 (2004).

Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

64

Сан, Ф. Т., Миллер, Л. М. и Д’Эспозито, М. Измерение временной динамики функциональных сетей с использованием фазового спектра данных фМРТ. Neuroimage 28 , 227–237 (2005).

Артикул PubMed Google Scholar

65

Нир, Ю., Hasson, U., Levy, I., Yeshurun, Y. & Malach, R. Широко распространенная функциональная связность и флуктуации фМРТ в зрительной коре головного мозга человека в отсутствие зрительной стимуляции. Neuroimage 30 , 1313–1324 (2006).

Артикул PubMed Google Scholar

66

Бисвал, Б., Худец, А. Г., Йеткин, Ф. З., Хотон, В. М. и Хайд, Дж. С. Гиперкапния обратимо подавляет низкочастотные колебания в моторной коре человека во время покоя с помощью эхопланарной МРТ. J. Cereb. Blood Flow Metab. 17 , 301–308 (1997).

Артикул CAS PubMed Google Scholar

67

Li, S. et al. Прием кокаина снижает функциональную связность в первичной зрительной и моторной коре головного мозга человека, что определяется с помощью МРТ. Magn. Резон. Med. 43 , 45–51 (2000).

Артикул CAS PubMed Google Scholar

68

Пельтье, С.J. et al. Функциональная связь изменяется с концентрацией севофлурановой анестезии. Нейроотчет 16 , 285–288 (2005).

Артикул CAS PubMed Google Scholar

69

Kiviniemi, V. et al. Седативный эффект мидазолама увеличивает колебания и синхронизацию BOLD-сигнала в состоянии покоя. Magn. Резон. Визуализация 23 , 531–537 (2005).

Артикул CAS PubMed Google Scholar

70

Ян Х.и другие. Амплитуда низкочастотных колебаний в визуальных областях, выявленных с помощью функциональной МРТ в состоянии покоя. Neuroimage 36 , 144–152 (2007).

Артикул PubMed Google Scholar

71

Грейсиус, М. Д. и Менон, В. Активность по умолчанию во время пассивной сенсорной задачи: не связана с деактивацией, но влияет на активацию. J. Cogn. Neurosci. 16 , 1484–1492 (2004).

Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

72

Арфанакис, К.и другие. Сочетание независимого компонентного анализа и корреляционного анализа для проверки межрегиональной связи в наборах данных активации задач фМРТ. Magn. Резон. Визуализация 18 , 921–930 (2000).

Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

73

Fransson, P. Какой по умолчанию режим работы мозга по умолчанию? Дополнительное свидетельство внутренних колебаний ЖИВОГО сигнала. Neuropsychologia 44 , 2836–2845 (2006).

Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

74

Ариэли А., Стеркин А., Гринвальд А. и Аэрцент А. Динамика текущей активности: объяснение большой вариабельности вызванных корковых ответов. Наука 273 , 1868–1871 (1996).

Артикул CAS Google Scholar

75

Цодыкс, М., Кенет, Т., Гринвальд, А.И Ариэли, А. Связывание спонтанной активности отдельных нейронов коры и лежащей в основе функциональной архитектуры. Наука 286 , 1943–1946 (1999).

Артикул CAS PubMed Google Scholar

76

Ресс, Д. и Хигер, Д. Дж. Нейронные корреляты восприятия в ранней зрительной коре. Nature Neurosci. 6 , 414–420 (2003).

Артикул CAS PubMed Google Scholar

77

Пессоа, Л.И Падмала, С. Количественное прогнозирование перцептивных решений во время обнаружения страха, близкого к пороговому. Proc. Natl Acad. Sci. США 102 , 5612–5617 (2005).

Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

78

Wagner, A. D. et al. Создание воспоминаний: запоминание и забывание вербальных переживаний, предсказываемых активностью мозга. Наука 281 , 1188–1191 (1998).

Артикул CAS Google Scholar

79

Пессоа, Л., Гутьеррес, Э., Бандеттини, П. А. и Унгерлейдер, Л. Г. Нейронные корреляты зрительной рабочей памяти: амплитуда фМРТ предсказывает выполнение задачи. Нейрон 35 , 975–987 (2002).

Артикул CAS PubMed Google Scholar

80

Ресс, Д., Бэкус, Б. Т. и Хигер, Д. Дж.Активность в первичной зрительной коре определяет выполнение задачи визуального обнаружения. Nature Neurosci. 3 , 940–945 (2000).

Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

81

Гриль-Спектор, К., Кнуф, Н. и Канвишер, Н. Веретенообразная область лица подчиняет восприятие лица, а не общую идентификацию внутри категории. Nature Neurosci. 7 , 555–562 (2004).

Артикул CAS PubMed Google Scholar

82

Сапир, А., Д’Авосса, Г., МакЭвой, М., Шульман, Г. И. и Корбетта, М. Жирные сигналы для пространственного внимания предсказывают эффективность в задаче распознавания движения. Proc. Natl Acad. Sci. СОЕДИНЕННЫЕ ШТАТЫ АМЕРИКИ. 102 , 17810–17815 (2005).

Артикул CAS PubMed Google Scholar

83

Мардер, Э.И Вейманн, Дж. М. Нейробиология выбора моторной программы: новые подходы к механизмам выбора поведения, (ред. Кин, Дж., МакКрохан, К. и Уинлоу, Б.) 3–19 (Manchester University Press, Manchester, UK, 1991 ).

Google Scholar

84

Энгель А.К., Фрайс П. и Сингер У. Динамические предсказания: колебания и синхронность в нисходящей обработке. Nature Rev. Neurosci. 2 , 704–716 (2001).

Артикул CAS Google Scholar

85

Hampson, M., Olson, I.R., Leung, H.-C., Skudlarski, P. & Gore, J.C. Изменения функциональной связи человеческого MT / V5 с визуальным движением. Нейроотчет 15 , 1315–1319 (2004).

Артикул PubMed Google Scholar

86

Лоу, М. Дж., Джемидзич, М., Лурито, Дж. Т., Мэтьюз, В.П. и Филлипс, М. Д. Корреляции низкочастотных BOLD-колебаний отражают кортико-корковые связи. Neuroimage 12 , 582–587 (2000).

Артикул CAS PubMed Google Scholar

87

Морган, В. Л. и Прайс, Р. Р. Влияние сенсомоторной активации на картирование функциональной связности с фМРТ. Magn. Резон. Med. 22 , 1069–1075 (2004).

Google Scholar

88

Цзян Т., He, Y., Zang, Y. & Weng, X. Модуляция функциональной связности во время состояния покоя и двигательной задачи. Гум. Brain Mapp. 22 , 63–71 (2004).

Артикул PubMed Google Scholar

89

Бартельс, А. и Зеки, С. Динамика мозга в естественных условиях просмотра. Новое руководство по отображению подключения in vivo . Neuroimage 24 , 339–349 (2005).

Артикул PubMed Google Scholar

90

Вс, Ф.Т., Миллер, Л. М., Рао, А. А. и Д’Эспозито, М. Функциональная связность корковых сетей, участвующих в бимануальном обучении двигательной последовательности. Cereb. Cortex 17 , 1227–1234 (2006).

Артикул PubMed Google Scholar

91

Уэйтс, А. Б., Станиславский, А., Эбботт, Д. Ф. и Джексон, Г. Д. Влияние предшествующего когнитивного состояния на сети состояния покоя, измеренное с помощью функциональной связности. Гум.Brain Mapp. 24 , 59–68 (2005).

Артикул PubMed Google Scholar

92

Peltier, S.J. et al. Снижение функциональной связности межполушарной моторной коры после мышечной усталости. Brain Res. 1057 , 10–16 (2005).

Артикул CAS PubMed Google Scholar

93

Fair, D. A. et al. Метод использования заблокированных и связанных с событиями данных фМРТ для изучения функциональной связи в состоянии покоя. Neuroimage 35 , 396–405 (2007).

Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

94

Фостер, Д. Дж. И Уилсон, М. А. Обратное воспроизведение поведенческих последовательностей в клетках места гиппокампа во время бодрствования. Природа 440 , 680–683 (2006).

Артикул CAS PubMed Google Scholar

95

Куигли, М.A. et al. Роль мозолистого тела в функциональной связности. Am. J. Neuroradiol. 24 , 208–212 (2003).

PubMed Google Scholar

96

Кох, М. А., Норрис, Д. Г. и Хунд-Георгиадис, М. Исследование функциональной и анатомической связи с использованием магнитно-резонансной томографии. Neuroimage 16 , 241–250 (2002).

Артикул PubMed Google Scholar

97

Старк, К.Э. Л. и Сквайр, Л. Р. Когда ноль не равен нулю: проблема неоднозначных исходных условий в фМРТ. Proc. Natl Acad. Sci. США 98 , 12760–12766 (2001).

Артикул CAS PubMed Google Scholar

98

Horovitz, S.G. et al. Низкочастотные колебания во время бодрствования в состоянии покоя и легкого сна: одновременное исследование ЭЭГ-фМРТ. Гум. Brain Mapp. 27 июня 2007 г. (epub перед печатью)

99

Фукунага, М.и другие. Большие амплитуды, пространственно коррелированные флуктуации BOLD-сигналов фМРТ во время длительного отдыха и легкого сна. Magn. Резон. Imaging 24 , 979–992 (2006).

Артикул PubMed Google Scholar

100

Raichle, M. E. et al. Режим работы мозга по умолчанию. Proc. Natl Acad. Sci. США 98 , 676–682 (2001).

Артикул CAS PubMed Google Scholar

101

Моосманн, М.и другие. Корреляты альфа-ритма в функциональной магнитно-резонансной томографии и ближней инфракрасной спектроскопии. Neuroimage 20 , 145–158 (2003).

Артикул PubMed Google Scholar

102

Голдман, Р. И., Стерн, Дж. М., Энгель, Дж. Дж. И Коэн, М. С. Одновременная ЭЭГ и фМРТ альфа-ритма. NeuroReport 13 , 2487–2492 (2002).

Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

103

Лауфс, Х.и другие. ЭЭГ-коррелированная фМРТ альфа-активности человека. Neuroimage 19 , 1463–1476 (2003).

Артикул CAS PubMed Google Scholar

104

Laufs, H. et al. Куда идет ЖЕЛТЫЙ сигнал, когда уходит альфа-ЭЭГ. Neuroimage 31 , 1408–1418 (2006).

Артикул CAS PubMed Google Scholar

105

Шмуэль, А., Augath, M., Oeltermann, A. & Logothetis, N.K. Спонтанные колебания функционального сигнала МРТ отражают колебания основной нейрональной активности. Neuroimage: 13-е ежегодное собрание организации по картированию мозга человека 36 , S58 (2007).

Google Scholar

106

Vanhatalo, S. et al. Сверхмедленные колебания модулируют возбудимость и межприступную эпилептическую активность коры головного мозга человека во время сна. Proc. Natl Acad. Sci. США 101 , 5053–5057 (2004). Важная статья, в которой рассматривается роль инфра-медленных колебаний мозга с точки зрения ЭЭГ.

Артикул CAS PubMed Google Scholar

107

Брунс, А., Экхорн, Р., Джокейт, Х. и Эбнер, А. Корреляция огибающей амплитуды обнаруживает связь между некогерентными сигналами мозга. Нейроотчет 11 , 1509–1514 (2000). Хорошее обсуждение роли амплитудной модуляции (мощности) в установлении паттернов пространственно когерентной активности мозга.

Артикул CAS PubMed Google Scholar

108

Steriade, M. Влияние сетевой активности на свойства нейронов в кортикоталамических системах. J. Neurophysiol. 86 , 1–39 (2001).

Артикул CAS PubMed Google Scholar

109

Маклин, Дж.Н., Уотсон, Б. О., Аарон, Г. Б. и Юсте, Р. Внутренняя динамика определяет корковый ответ на таламическую стимуляцию. Нейрон 48 , 811–823 (2005).

Артикул CAS PubMed Google Scholar

110

Логотетис, Н. К. и Ванделл, Б. А. Интерпретация жирного сигнала. Annu. Rev. Physiol. 66 , 735–769 (2004).

Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

111

Голанов, Э.В., Ямамото, С. и Рейс, Д. Дж. Спонтанные волны мозгового кровотока, связанные с паттерном электрокортикальной активности. Am. J. Physiol. 266 , R204 – R214 (1994).

CAS PubMed Google Scholar

112

Hua, S. Y., Raciborska, D. A., Trimble, W. S. & Charlton, M. P. Различные комплексы VAMP / синаптобревин для спонтанного и вызванного высвобождения медиатора в нервно-мышечном соединении раков. J. Neurophysiol. 80 , 3233–3246 (1998).

Артикул CAS PubMed Google Scholar

113

Deitcher, D. L. et al. Отчетливые потребности в вызванном и спонтанном высвобождении нейротрансмиттера выявляются мутациями в нейрональном синаптобревине гена Drosphila . J. Neurosci. 18 , 2028–2039 (1998).

Артикул CAS PubMed Google Scholar

114

Пельтье, С.J. & Noll, D. T2 ^* зависимость функциональной связи низкой частоты. Neuroimage 16 , 985–992 (2002).

Артикул CAS PubMed Google Scholar

115

Fiser, J., Chiu, C. & Weliky, M. Небольшая модуляция текущей корковой динамики посредством сенсорного ввода во время естественного зрения. Nature 431 , 573–578 (2004).

Артикул CAS PubMed Google Scholar

116

Юсте Р., Маклин, Дж. Н., Смит, Дж. И Лансер, А. Кора головного мозга как центральный генератор патерна. Nature Rev. Neurosci. 6 , 477–483 (2005).

Артикул CAS Google Scholar

117

Ллинас, Р. Внутренние электрофизиологические свойства нейронов млекопитающих: понимание функции центральной нервной системы. Наука 242 , 1654–1664 (1988). Ранняя статья одного из давних защитников важности внутренней активности для работы мозга.

Артикул CAS PubMed Google Scholar

118

Berger, H. Uber das elektrenkephalogramm des menschen. Арх. Психиатр. Нервенкр. 87 , 527–580 (1929).

Артикул Google Scholar

119

Гринвальд А., Ариэли А., Цодыкс М. и Кенет Т. Нейронные сборки: отдельные нейроны коры являются послушными членами огромного оркестра. Биополимеры 68 , 422–436 (2003).

Артикул CAS PubMed Google Scholar

120

Кенет Т., Бибичков Д., Цодыкс М., Гринвальд А. и Ариэли А. Спонтанно возникающие корковые репрезентации визуальных атрибутов. Nature 425 , 954–956 (2003).

Артикул CAS PubMed Google Scholar

121

Ван, Л.и другие. Изменения связности гиппокампа на ранних стадиях болезни Альцгеймера: данные фМРТ в состоянии покоя. Neuroimage 31 , 496–504 (2006).

Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

122

Wang, K. et al. Дискриминационный анализ ранней болезни Альцгеймера на основе двух внутренне антикоррелированных сетей с фМРТ в состоянии покоя. Med. Image Comput. Comput.Ассистент. Интерв. Int. Конф. Med. Image Comput. Comput. Ассистент. Интерв. 9 , 340–347 (2006).

Google Scholar

123

Wang, K. et al. Измененная функциональная связь при ранней болезни Альцгеймера: исследование фМРТ в состоянии покоя. Гум. Brain Mapp. 28 ноября 2006 г. (epub перед печатью).

124

Lowe, M. J. et al. Рассеянный склероз: низкочастотные временные колебания, зависящие от уровня кислорода в крови, указывают на снижение функциональной связности — первоначальные результаты. Радиология 224 , 184–192 (2002).

Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

125

Ананд А. и др. Активность и связь цепи регуляции настроения мозга при депрессии: исследование функционального магнитного резонанса. Biol. Психиатрия 57 , 1079–1088 (2005).

Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

126

Ананд, А.и другие. Антидепрессивный эффект на подключение цепи регулирования настроения: исследование фМРТ. Нейропсихофармакология 30 , 1334–1344 (2005).

Артикул CAS PubMed Google Scholar

127

Greicius, M. D. et al. Функциональная связь в состоянии покоя при большой депрессии: аномально повышенный вклад субгенуальной поясной коры и таламуса. Biol. Психиатрия 8 января 2007 г. [epub перед печатью].

128

Лю, Х. и др. Снижение региональной однородности при шизофрении: исследование функциональной магнитно-резонансной томографии в состоянии покоя. Нейроотчет 17 , 19–22 (2006).

Артикул CAS PubMed Google Scholar

129

Liang, M. et al. Широко распространенное функциональное отключение при шизофрении с помощью функциональной магнитно-резонансной томографии в состоянии покоя. Нейроотчет 17 , 209–213 (2006).

Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

130

Zhou, Y. et al. Функциональная несвязность дорсолатеральной префронтальной коры при первом эпизоде ​​шизофрении с использованием фМРТ в состоянии покоя. Neurosci. Lett. 417 , 297–302 (2007).

Артикул CAS PubMed Google Scholar

131

Bluhm, R. L. et al. Спонтанные низкочастотные колебания BOLD-сигнала у больных шизофренией: аномалии в сети по умолчанию. Schizophr. Бык. 33 , 1004–1012 (2007).

Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

132

Tian, ​​L. et al. Измененные паттерны функциональной связности в состоянии покоя передней поясной коры у подростков с синдромом дефицита внимания и гиперактивности. Neurosci. Lett. 400 , 39–43 (2006).

Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

133

Cao, Q.и другие. Аномальная нервная активность у детей с синдромом дефицита внимания и гиперактивности: исследование функциональной магнитно-резонансной томографии в состоянии покоя. Нейроотчет 17 , 1033–1036 (2006).

Артикул PubMed Google Scholar

134

Черкасский, В. Л., Кана, Р. К., Келлер, Т. А. и Джаст, М. А. Функциональная связность в базовой сети состояния покоя при аутизме. Нейроотчет 17 , 1687–1690 (2006).

Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

135

Уэйтс, А. Б., Бриеллман, Р. С., Салинг, М. М., Эбботт, Д. Ф. и Джексон, Г. Д. Функциональные сети связи нарушаются при эпилепсии левой височной доли. Ann. Neurol. 59 , 335–343 (2006).

Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

136

Лю Ю.и другие. Функциональная связь всего мозга у ранних слепых. Мозг 130 , 2085–2096 (2007).

Артикул PubMed PubMed Central Google Scholar

137

Oakes, T. R. et al. Интеграция VBM в общую линейную модель с воксельными анатомическими ковариатами. Neuroimage 34 , 500–508 (2007).

Артикул PubMed Google Scholar

138

Ярмарка, Д.A. et al. Развитие отдельных сетей управления задачами посредством разделения и интеграции. Proc. Natl Acad. Sci. USA (в печати).

139

Ахард, С. & Буллмор, Э. Эффективность и стоимость экономичных функциональных сетей мозга. PLoS Comput. Биол. 3 , e17 (2007).

Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

140

Фокс, доктор медицины, Маркус, Д.М., Снайдер А.З. & Raichle, M.E. BrainSCAPE: интерактивная среда обработки спонтанного корреляционного анализа для данных fMRI BOLD. Neuroimage: 13-е ежегодное собрание Организации по картированию мозга человека 36 , S43 (2007).

Google Scholar

141

Шац, К. Дж. Возникновение порядка в развитии зрительной системы. Proc. Natl Acad. Sci. США 93 , 602–608 (1996).

Артикул CAS PubMed Google Scholar

142

Салинас, Э.& Sejnowski, T. J. Коррелированная активность нейронов и поток нейронной информации. Nature Rev. Neurosci. 2 , 539–550 (2001).

Артикул CAS Google Scholar

143

Ольсхаузен, Б. А. Визуальные нейронауки (ред. Чалупа, Л. М. и Вернер, Дж. С.) 1603–1615 (MIT Press, Cambridge, Massachusetts, 2003).

Google Scholar

144

Пуже, А., Даян, П. и Земель, Р. С. Вывод и вычисления с использованием кодов совокупности. Annu. Rev. Neurosci. 26 , 381–410 (2003).

Артикул CAS PubMed Google Scholar

145

Кординг, К. П. и Вольперт, Д. М. Байесовская теория принятия решений в сенсомоторном управлении. Trends Cogn. Sci. 10 , 319–326 (2006).

Артикул PubMed Google Scholar

146

Фристон, К.Дж., Фрит, К. Д., Лиддл, П. Ф. и Фраковяк, Р. С. Дж. Функциональная связность: анализ основных компонентов больших (ПЭТ) наборов данных. J. Cereb. Blood Flow Metab. 13 , 5–14 (1993).

Артикул CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

147

Хорвиц Б. Неуловимая концепция взаимодействия мозга. Neuroimage 19 , 466–470 (2003).

Артикул PubMed Google Scholar

148

Ранганет, К., Heller, A., Cohen, M. X., Brozinsky, C. J. & Rissman, J. Функциональная связь с гиппокампом во время успешного формирования памяти. Гиппокамп 15 , 997–1005 (2005).

Артикул Google Scholar

149

Hampson, M. et al. Анализ связности и поведения показывает, что функциональная связь между левым BA39 и областью Брока зависит от способности читать. Neuroimage 31 , 513–519 (2006).

Артикул PubMed Google Scholar

150

Pezawas, L. et al. Полиморфизм F-HTTLPR влияет на взаимодействия поясной извилины и миндалины человека: механизм генетической предрасположенности к депрессии. Nature Neurosci. 8 , 828–834 (2005).

Артикул CAS PubMed Google Scholar

151

Кларк, Л. К., Мишрей, Г. и Фокс, Р. П. Хронически имплантированные полярографические электроды. J. Appl. Physiol. 13 , 85–91 (1958).

Артикул CAS PubMed Google Scholar

152

Купер Р., Кроу Х. Дж., Уолтер У. Г. и Винтер А. Л. Региональный контроль сосудистой реактивности головного мозга и снабжения кислородом у человека. Brain Res. 3 , 174–191 (1966).

Артикул CAS PubMed Google Scholar

153

Манил, Дж.и другие. Свойства спонтанных колебаний коркового давления кислорода. Adv. Exp. Med. Биол. 169 , 231–239 (1984).

Артикул CAS PubMed Google Scholar

154

Дора Э. и Ковач А. Г. Колебания метаболизма и объема сосудов в коре головного мозга кошек. Acta Physiol. Акад. Sci. Повесили. 57 , 261–275 (1981).

CAS PubMed Google Scholar

155

Верн, Б.A., Schuette, W.H., Leheta, B., Juel, V.C. и Radulovacki, M. Низкочастотные колебания коркового окислительного метаболизма в бодрствовании и сне. J. Cereb. Blood Flow Metab. 8 , 215–226 (1988).

Артикул CAS PubMed Google Scholar

156

Vern, B.A. et al. Межполушарная синхронность медленных колебаний объема корковой крови и окислительно-восстановительного состояния цитохрома аа3 у ненанестезированных кроликов. Brain Res. 775 , 233–239 (1997). Полезный документ, в котором рассматриваются медленные когерентные колебания в кровеносных сосудах и обмене веществ и предоставляет исчерпывающий источник ссылок на ранние работы.

Артикул CAS PubMed Google Scholar

157

Obrig, H. et al. Спонтанные низкочастотные колебания церебральной гемодинамики и метаболизма у взрослых людей. NeuroImage 12 , 623–639 (2000).

Артикул CAS PubMed Google Scholar

158

Бисвал, Б. Б., ван Килен, Дж. И Хайд, Дж. С. Одновременная оценка потоковых и жирных сигналов в функциональной связности в состоянии покоя. ЯМР Биомед. 10 , 165–170 (1997).

Артикул CAS PubMed Google Scholar

159

Катура, Т., Танака, Н., Обата, А., Сато, Х.& Маки, А. Количественная оценка взаимосвязи между спонтанными малоподвижными колебаниями церебральной гемодинамики и системной сердечно-сосудистой динамикой. Neuroimage 31 , 1592–1600 (2006).

Артикул PubMed Google Scholar

160

Бурон А. Модуляция спонтанного квантового высвобождения нейромедиаторов в гиппокампе. Прог. Neuorobiol. 63 , 613–635 (2001).

Артикул CAS Google Scholar

161

Лоуэн, С. Б., Кэш, С. С., Пу, М. и Тейч, М. С. Скорость секреции квантового нейротрансмиттера демонстрирует фрактальное поведение. J. Neurosci. 17 , 5666–5677 (1997).

Артикул CAS PubMed Google Scholar

Активность мозга во время сна

Хотя исторически считалось, что сон является пассивным, но необходимым процессом для здоровых функций организма, теперь известно, что активность мозга продолжается во время сна.Фактически, считается, что эта мозговая активность играет несколько важных ролей в поддержании физического, эмоционального и психического здоровья.

Как сон влияет на ваш мозг Играть

Технологии мониторинга сна

Исследования сна значительно продвинулись после внедрения технологии, которая позволяет наблюдать и контролировать активность мозга во время сна. Это включает позитронно-эмиссионную томографию (ПЭТ), функциональную магнитно-резонансную томографию (фМРТ) и электроэнцефалограмму (ЭЭГ).

В частности, ЭЭГ может отслеживать мозговые волны во время сна, что показало, что существуют разные стадии сна, каждая из которых характеризуется уникальной мозговой активностью.

Мозговые волны в стадиях сна

Различные стадии сна известны как стадия 1, стадия 2, стадия 3 и сон с быстрым движением глаз (REM), и их можно различить по мозговым волнам на каждой из этих стадий.

Стадия 1 сна — это самая легкая стадия сна, которая возникает, когда человек засыпает.Наблюдается медленное движение глаз и снижение активности произвольных мышц тела. Мозговые волны на стадии 1 сна меньше и более однородны, чем в состоянии бодрствования, которое называется альфа- и тета-волнами.

Во время сна стадии 2 движение глаз прекращается, и мозговые волны становятся медленнее, чем на стадии 1. Также иногда случаются более быстрые всплески волн, которые называются веретенами сна.

Стадия 3 сна характеризуется медленными ритмическими мозговыми волнами, называемыми дельта-волнами.Эта стадия сна очень тяжелая, без движения глаз и произвольных мышц. Кроме того, на этой стадии сна часто бывает трудно разбудить человека.

Во время быстрого сна человек обычно дышит быстрее, и есть быстрые движения глаз, которые характеризуют это состояние. На этом этапе активность мозга по данным ЭЭГ очень похожа на активность бодрствующего человека, что позволяет предположить, что в центральной нервной системе (ЦНС) происходят важные процессы.

Быстрая активность мозга

Считается, что сновидения происходят не менее 2 часов каждую ночь во время быстрого сна и что эта активность играет важную роль в обработке информации и создании памяти. Во время этой фазы сна частота сердечных сокращений и артериальное давление повышаются, а деятельность мозга заметно более динамична.

Исследование сна с мониторингом ЭЭГ показало, что младенцы проводят большую часть своего времени во сне (до 50%) по сравнению со взрослыми, что приводит к гипотезе о том, что активность мозга во время сна помогает в развитии памяти и обучения.

Сигналы инициируются у основания мозга, в области, называемой мостом, а затем распространяются на таламус и кору головного мозга. Кора головного мозга отвечает за процессы обучения, мышления и организации информации.

Циклы стадий сна

Со временем человек проходит различные стадии сна, и активность мозга изменяется соответствующим образом. Он начинается с этапа 1 примерно 5-10 минут, за которым следуют этапы 2 и 3 в течение примерно 10 и 30 минут соответственно.Наконец, человек переходит в фазу быстрого сна более чем через час после первого засыпания.

Вскоре после этого человек возвращается в стадию 2 сна, затем в стадию 3 сна и в конечном итоге снова переходит в фазу быстрого сна, причем этот цикл повторяется приблизительно пять раз перед пробуждением.

Непонятно, почему эта цикличность фаз сна и постоянные изменения активности мозга необходимы для здорового функционирования человека и других млекопитающих. В настоящее время проводятся дальнейшие исследования в этой области для более полного понимания этой области, особенно в отношении функции мозговой активности.

Список литературы

Дополнительная литература

Сканирование мозга

Арон А., Фишер Х., Машек Д. Дж., Стронг Г., Ли Х., Браун Л. Л. (2005). Системы вознаграждения, мотивации и эмоций, связанные с интенсивной романтической любовью на ранней стадии. Журнал нейрофизиологии , 94 (1), 327–337.

Брейер, Дж. И., Симос, П. Г., Флетчер, Дж. М., Кастильо, Э. М., Чжан, В. и Папаниколау, А. С. (2003). Аномальная активация височно-теменных языковых областей при фонетическом анализе у детей с дислексией. Нейропсихология , 17 , 610–621.

Cacioppo, J. T., Berntson, G. G., and Nusbaum, H. C. (2008). Нейровизуализация как новый инструмент в арсенале психологической науки. Текущие направления психологической науки , 17 (2), 62–67.

Дэвидсон, М. К., Томас, К. М., и Кейси, Б. Дж. (2003). Визуализация развивающегося мозга с помощью фМРТ. Умственная отсталость и нарушения развития , 9 (3), 161–167.

Вентилятор, Дж., Фломбаум, Дж. И., МакКэндлисс, Б. Д., Томас, К. М., и Познер, М. И. (2003). Когнитивные и мозговые последствия конфликта. Нейроизображение , 18 (1), 42–57.

Хэссон, У., и Хани, К. Дж. (2012). Будущие тенденции в нейровизуализации: нейронные процессы, выраженные в реальных условиях. NeuroImage , 62 , 1272–1278.

ЛаБар, К. С. и Кабеза, Р. (2006, январь). Когнитивная нейробиология эмоциональной памяти. Nature Reviews Neuroscience , 7 , 54–64

Линдквист, К.А., Вейджер, Т. Д., Кобер, Х., Блисс-Моро, Э., и Барретт, Л. Ф. (2012). Мозговая основа эмоций: метааналитический обзор. Поведенческие и мозговые науки , 35 , 121–202.

Моран, Дж. М., и Заки, Дж. (2013). Функциональная нейровизуализация и психология: что вы сделали для меня за последнее время? Журнал когнитивной неврологии , 25 (6), 834–842.

Окснер, К. Н. и Либерман, М. Д. (2001). Возникновение социальной когнитивной нейробиологии. Американский психолог , 56 (9), 717–734.

Фелпс, Э.А., О’Коннор, К.Дж., Каннингем, В.А., Фунаяма, Э.С., Гатенби, Дж. К., Гор, Дж. К., и Банаджи, М. Р. (2000). Результаты косвенных оценок расы позволяют прогнозировать активацию миндалины. Журнал когнитивной неврологии , 12 (5), 729–738.

Симос, П. Г., Флетчер, Дж. М., Саркари, С., Биллингсли, Р. Л., Кастильо, Э. М., Патарайя, Э., Фрэнсис, Д. Дж., Дентон, К., Папаниколауо, А.С. (2005). Раннее развитие нейрофизиологических процессов, связанных с нормальным чтением и нарушениями чтения: исследование с использованием магнитных изображений. Нейропсихология , 19 (6), 787–798.

Спелке, Э. С. (2002). Возрастная нейровизуализация: психолог развития смотрит в будущее. Наука о развитии , 5 (3), 392–396.

Инициатива мозга (2014). Получено 11 июля 2014 г. с сайта http://www.nih.gov/science/brain/index.htm

Томас, К. М. (2003). Оценка развития мозга с использованием нейрофизиологических и поведенческих показателей. Педиатрический журнал , 143 , S46 – S53.

Чжан, Л., Томас, К. М., Дэвидсон, М. К., Кейси, Б. Дж., Хейер, Л. А., и Улуг, А. М. (2005). Распространение и изменение объема во время развития мозга. Американский журнал нейрорадиологии , 26 , 45–49.

Explainer: Как читать активность мозга

Нейробиологи изучают внутреннюю работу человеческого мозга.Для этого они могут слушать, как крошечные нервные клетки или нейроны общаются друг с другом. Их болтовня состоит из крошечных разрядов электричества. Эти электрические сигналы формируют мысли и чувства. Они также контролируют тело.

Один нейрон запускает разряд электричества в ответ на очень специфический триггер. Ученые называют каждый толчок потенциалом действия .

Например, некоторые нервные клетки, участвующие в зрении, срабатывают только тогда, когда человеческий глаз видит определенные цвета.Другие срабатывают, когда глаз обнаруживает основные формы или края объектов.

Учителя и родители, подпишитесь на шпаргалку

Еженедельные обновления, которые помогут вам использовать Science News для студентов в учебной среде

Спасибо за регистрацию!

При регистрации возникла проблема.

Многие потенциалы действия объединяются, чтобы сформировать более крупные паттерны мозговой активности. Эти шаблоны становятся мыслями, движениями и многим другим.Представьте себе, что эти нейроны зрения обнаруживают смесь цветов и краев, например, похожую на бейсбольный мяч. Другие сети нейронов могут приказать руке протянуть руку и поднять ее. Тем не менее, другие сети могут сформировать мысли об игре в улов.

Эти модели мышления и движения вместе образуют мозговых волн . Это общие закономерности электрической активности, происходящей в головном мозге в любой момент времени.

Наблюдение за электрической активностью мозга может помочь ученым лучше понять, как работает мозг.Ученые используют различные инструменты для измерения потенциалов действия, моделей активности и мозговых волн.

Шлемы и повязки на голову

Самый простой способ изучить мозговую деятельность — прикрыть голову шлемом, кепкой или повязкой, усеянной плоскими металлическими датчиками . Эти датчики могут улавливать электричество внутри мозга. Устройство, которое отображает эту активность, называется ЭЭГ, сокращенно от электроэнцефалографа (Ee-LEK-tro-en-SEF-uh-lo-graf).

ЭЭГ может выявить, бодрствует ли кто-то, спит или даже спит.Проснувшись, мозговые волны будут выглядеть как пучок острых всплесков. Когда кто-то засыпает, эти шипы переходят в волнистые холмы.

Эта женщина носит кепку, покрытую электрическими датчиками. Этот колпачок может записывать данные ЭЭГ. Гарнитуры ЭЭГ Бингемтонского университета / Джонатана Коэна

также могут дать кому-то базовый контроль над компьютерной программой. Для этого компьютерной программе необходимо распознать общую картину мозговых волн нескольких конкретных мыслей. Каждая мысль может соответствовать действию, например, нажатию, касанию или смахиванию.Каждый раз, когда человек представляет себе одно из этих действий, гарнитура воспринимает эту мысль как команду.

Одна такая гарнитура позволяет людям использовать свои мысли, чтобы играть в простые компьютерные игры, управлять игрушечной машинкой или просматривать фотографии. Тан Ле, возглавляющая компанию Emotiv, продемонстрировала эту технологию в 2010 году. Она дала волонтеру по имени Эван одну из гарнитур для испытания. Он записывал мозговую активность Эвана, когда он смотрел на парящий куб на экране компьютера. Эван представил, как тянет за куб.Сначала ничего не произошло. Компьютерная программа должна была изучить образцы мозговых волн Эвана для тяги. Позже Эван снова вообразил, что будет тянуть. На этот раз куб прыгнул вперед.

Электроды в мозг

К сожалению, наушники для ЭЭГ не могут предоставить очень подробную информацию. Для нейробиолога использование одного из них для обнаружения мозговой активности похоже на попытку услышать игру оркестра за пределами концертного зала. Вам нужно стать ближе к музыкантам, чтобы понять, как складывается музыка.В мозге, чем ближе детектор к отдельным нейронам, тем лучше он транслирует их электрические сигналы.

У одного типа детекторов есть датчики, которые расположены рядом с самими нейронами. Чтобы получить их, хирург должен имплантировать крошечные металлические датчики в мозг.

В мозгу миллиарды нейронов. Было бы слишком опасно имплантировать достаточно датчиков, чтобы их все регистрировать. Но запись всего лишь небольшого количества в одной части мозга может предоставить полезные данные.Представьте, что вы бросаете крошечный микрофон в концертный зал, чтобы записывать ноты, сыгранные всего несколькими инструментами. Этого может быть достаточно, чтобы идентифицировать песню.

Например, в 2012 году хирурги имплантировали два крошечных детектора в область мозга, контролирующую движение. Используя собранные данные, Эндрю Шварц и группа исследователей из Университета Питтсбурга смогли преобразовать паттерны потенциалов действия в определенные движения. Затем они создали компьютерную программу для отслеживания этих закономерностей.Программа была подключена к роботизированной руке, которая двигалась в соответствии с обнаруженной мозговой активностью. Это позволило обезьяне или человеку управлять роботизированной рукой с помощью одной мысли.

Датчики всего мозга

Электроды внутри мозга дают невероятно подробное изображение электрической активности. Но мало кто из добровольцев согласился бы открыть свой мозг и установить сенсоры.

Однако у некоторых людей с редкими заболеваниями головного мозга сеть электрических датчиков уже имплантирована под череп на поверхность мозга.Эти датчики считывают активность мозга с помощью технологии, называемой электрокортикографией (Ee-LEK-tro-KOR-tih-KOG-rah-fee) или ЭКоГ.

Каждый датчик ЭКоГ перехватывает сотни тысяч нейронов одновременно. Это все равно, что слушать концерт из глубины зала. Мелодию легко услышать. Но сложнее различить, какие ноты исходят от каких инструментов.

Магниты для картирования мозга

У ученых есть еще один способ следить за мозговой активностью.Он не требует хирургического вмешательства, но дает более подробные данные, чем ЭЭГ. В отличие от трех других методов, этот не регистрирует электрическую активность напрямую. Вместо этого он отслеживает кровоток в головном мозге.

Представьте, что вы вообще не можете слышать концерт. Вы можете смотреть только немое видео музыкантов. Даже без звука движение рук и пальцев музыкантов даст вам представление о музыке, которую они играют. Аналогичным образом, функциональная магнитно-резонансная томография — или фМРТ — отображает, какие клетки мозга особенно активны.

Добровольцы ложатся на стол, который скользит внутри большой машины в форме пончика. Там магниты измеряют кровоток, который доставляет химическую пищу к нейронам. Активно возбужденные нейроны поглощают больше всего пищи. Таким образом, картирование, где кровоток является максимальным, указывает на то, где мозг наиболее активен.

No related posts.