Анализ функционального состояния мозга у студентов с высокими и низкими показателями умственной работоспособности

Анализ функционального состояния мозга у студентов с высокими и низкими показателями умственной работоспособности

Автор: Яценко Михаил Владимирович, Каменек Людмила Кирилловна

Журнал: Ульяновский медико-биологический журнал @medbio-ulsu

Рубрика: Физиология

Статья в выпуске: 2, 2018 года.

Бесплатный доступ

Цель работы - анализ функционального состояния мозга у студентов с высокими и низкими показателями умственной работоспособности. Материалы и методы. В исследовании добровольно приняло участие 183 студента - девушки в возрасте 19-22 лет. В начале исследования проводилась запись ЭЭГ с помощью прибора «Энцефалан 131-03», затем студентами выполнялась корректурная проба. Результаты. В ходе проведения исследования были выделены группы испытуемых с высокими и низкими показателями умственной работоспособности, в которых был проведен факторный анализ. У испытуемых, показавших высокий объем умственной работы, исходное состояние нервной системы характеризовалось зависимостью уровня активности коры головного мозга от восходящих влияний на кору таламуса и гиппокампа, сбалансированностью процессов возбуждения и торможения в коре головного мозга; у испытуемых, показавших высокую скорость умственной работы, - связью уровня активности коры головного мозга с согласованными влияниями на кору головного мозга как со стороны гиппокампа, так и со стороны таламуса, сбалансированностью процессов возбуждения и торможения в коре головного мозга...

Еще

Электроэнцефалограмма, умственная работоспособность, студенты, факторный анализ

Короткий адрес: https://sciup.org/14113346

IDR: 14113346   |   DOI: 10.23648/UMBJ.2018.30.14053

Список литературы Анализ функционального состояния мозга у студентов с высокими и низкими показателями умственной работоспособности

  • Данилова Н.Н. Психофизиологическая диагностика функциональных состояний. М.: Изд-во МГУ; 1992. 192.
  • Котляр Б.И. Пластичность нервной системы. М.: Изд. МГУ; 1986. 240.
  • Хасанова Л.Б. Индивидуально-типологические особенности синдрома дефицита внимания с гиперактивностью: психофизиологические предикторы: автореф. дис. … канд. психол. наук. Уфа; 2004. 23.
  • Sherman Exploring the thalamus and its role in cortical function. Cambridge, MA: MIT Press; 2005. 497.
  • Коробейникова И.И. Связь результативности интеллектуальной тестовой деятельности человека с различными спектральными характеристиками альфа-ритма фоновой ЭЭГ. Тюменский медицинский журнал. 2014; 3 (16): 50–53.
  • Поликанова И.С., Сергеев А.В. Влияние длительной когнитивной нагрузки на параметры ЭЭГ. Национальный психологический журнал. 2014; 1: 86–94.
  • Hanslmayr S., Staudigl T. How brain oscillations form memories – a processing based perspective on oscillatory subsequent memory effects.
  • Klimesch W. Memory processes, brain oscillations and EEG synchronization. Int. J. Psychophysiol. 1996; 24: 61–100.
  • Klimesch W., Schack B., Sauseng P. The functional significance of theta and upper alpha oscillations. Exp. Psychol. 2005; 2 (52): 99–108.
  • Козлова И.Ю. Электроэнцефалографические корреляты успешности когнитивной деятельности: автореф. дис. … канд. мед. наук. СПб.; 2010. 23.
  • Литвинова Н.А. Роль индивидуальных психофизиологических особенностей студентов в адаптации к умственной и мышечной деятельности. Кемерово: Изд-во КемГУ; 2012. 168.
  • Bosel R. Slow alpha in the EEG power spectrum as an indicator for conceptual arousal. Z. Exp. Angew. Psychol. 1992; 39: 372–395.
  • Razoumnikova O.M. Functional organization of different brain areas during convergent and divergent thinking: an EEG investigation. Congnitive Brain Research. 2000; 10: 11–18.
  • Wankowski C.E. Hippocampal show waves distribution and phase relationships in the course of approach leaning. Arch. Neurob. Psychiat. 1973; 3: 74–90.
  • Yordanova J., Kolev V. Event-related alpha oscillations are functionally associated with P300 during information processing. NeuroReport. 1998; 14: 3159–3164.
  • Столяренко Л.Д. Основы психологии. Ростов-на-Дону: Феникс; 1996. 736.
  • Князев Г.Г. Осцилляции мозга и поведение человека: эволюционный подход. Методологические проблемы современной психологии: иллюзии и реальность: материалы Сибирского психологического форума. 16–18 сентября 2004. Томск; 2004: 570–576.
  • Klimesch W., Sauseng P., Hanslmayr S. EEG alpha oscillations: The inhibition-timing hypothesis. Brain Res. Rev. 2007; 53: 63–88.
  • Moretti D.V., Miniussi C., Frisoni G.B., Geroldi C., Zanetti O., Binetti G., Rossini P.M. Hippocampal atrophy and EEG markers in subjects with mild cognitive impairment. Clin. Neurophysiol. 2007; 12 (118): 2716–2729.
  • Herweg N.A., Apitz T., Leicht G. Theta-alpha oscillations bind the hippocampus, prefrontal cortex, and striatum during recollection: evidence from simultaneous EEG-fMRI. J. Neurosci. 2016; 12 (36): 3579–3587.
  • Николаев А.Р., Иваницкий Г.А., Иваницкий А.М. Воспроизводящиеся паттерны альфа-ритма ЭЭГ при решении психологических задач. Физиология человека. 1998; 3 (24): 5–12.
  • Hughes S.W., Crunellia V. Just aphase they're going through: The complex interaction of intrinsic high-threshold bursting and gap junctions in the generation of thalamic alpha and teta rhythms. Int. J. Psychophysiol. 2007; 1 (64): 3–17.
  • Schreckenberger M., Lange-Asschenfeld C., Lochmann M. The thalamus as the generator and modulator of EEG alpha rhythm: a combined PET/EEG study with lorazepam challenge in humans. Neurolmage. 2004; 22: 637–644.
  • Хомская Е.Д. Нейропсихология. 4-е изд. СПб.: Питер; 2005. 496.
  • Андрианов В.В., Василюк Н.А., Бирюкова Е.В., Казакова В.В. Физиологические показатели студентов при выполнении учебных тестовых задач. Сеченовский вестник. 2013; 4 (14): 25–30.
  • Слободский-Плюснин Я.Ю. ЭЭГ-корреляты эксплицитарной и имплицитарной обработки информации: автореф. дис. … канд. биол. наук. Новосибирск; 2011. 21.
  • Aftanas L.I., Reva N.V., Varlamov A.A., Pavlov S.V., Makhnev V.P. Analysis of evoked EEG synchronization and desynchronization in conditions of emotional activation in humans: temporal and topographic characteristics. Neurosci. Behav. Physiol. 2004; 8 (34): 859–867.
  • Klimesch W. Alpha-band oscillations, attention, and controlled access to stored information. Trends in cognitive sciences. 2012; 12 (16): 606–617.
  • Кропотов Ю.Д. Количественная ЭЭГ, вызванные потенциалы мозга человека и нейротерапия. Донецк: Издатель Заславский А.Ю.; 2010. 512.
  • Jensen O., Goel P., Kopell N., Pohja M., Hari R., Ermentroutf B. On the human sensorimotor-cortex beta rhythm: Sources and modeling. NeuroImage. 2005; 26: 347–355.
Еще
Статья научная
QR-код для установки приложения SciUp Наведите камеру и скачайте бесплатное приложение SciUp