Прогностическая ценность модификаций показателей ЭЭГ после курса нейробиоуправления у спортсменов

В настоящее время ни у кого не возникает сомнений в том, что в спорте высших достижений одним из ключевых является умение спортсмена достигать состояния оптимального функционирования [1, 2]. Проблема заключается в достаточной вариативности психофизиологических реакций, касающихся работоспособности, и уникальности состояния оптимального функционирования каждого отдельного спортсмена на соревновании [3, 4]. Проявление отдельных показателей оптимального физического и психологического состояния спортсменов на уровне физиологического функционирования может быть неуловимым и слабо определяемым, что создает определенные трудности и требует использования особенного подхода, позволяющего понять, что именно лежит в основе способности достигать состояния оптимального функционирования [5]. В этом плане наиболее перспективным и экологичным является нейробиоуправление [6, 7]. Многочисленные научные работы демонстрируют активное внедрение нейробиоуправления в процесс подготовки спортсменов [8, 9]. Однако основное внимание исследователей сосредоточено на протоколах проведения сеансов биоуправления и фиксации конечного полезного результата (улучшении функционального состояния, результативности соревновательной деятельности и др.) [10, 11], в то время как преобразования в управлении центральными механизмами регуляции остаются недостаточно изученными.

Цель. Изучить прогностическую значимость нейродинамических перестроек показателей ЭЭГ после курса нейробиоуправления у спортсменов высокой квалификации.

Материалы и методы

В исследовании приняли участие 40 спортсменов высокой квалификации, занимающихся различными видами спорта. Средний возраст обследуемых – 18,4 ± 0,1 года. Все спортсмены давали письменное согласие на участие в исследовании. Лица, имеющие звание кандидата в мастера спорта, составили первую группу (n = 18), имеющие звание мастера спорта и мастера спорта международного класса составили вторую группу (n = 22). Со всеми спортсменами с помощью программноаппаратного комплекса «БОСЛАБ-АЛЬФА» был проведен 15-дневный курс нейробиоуправления, направленный на повышение спектральной мощности ЭЭГ в альфа-диапазоне. Сеансы нейробиоуправления проводились раз в сутки (до тренировки). Длительность одного сеанса составляла 25–30 минут. Для проведения тренингов использовался биполярный монтаж электродов в лобной и теменной области (F1 и P3) согласно международной схеме «10–20». Критерием успешности нейробиоуправления было выбрано увеличение спектральной мощности в альфа-диапазоне за сеанс не менее чем на 10 % по сравнению с мощностью в альфа-диапазоне, зарегистрированной во время первого сеанса. У каждого обследуемого подсчитывался процент успешных и неуспешных сеансов тренинга. У всех спортсменов после курса нейробиоуправления оценивалась результативность соревновательной деятельности, которая считалась успешной, если превышала результат, полученный на предыдущих соревнованиях такого же ранга. До курса нейробиоуправления и после его окончания у спортсменов в стандартных условиях (лежа при закрытых глазах) регистрировалась ЭЭГ с помощью 19-канального электроэнцефалографа «Нейрон-спектр 3», электроды располагались в соответствии со схемой «10-20» (монтаж монополярный, референтные элек- троды – ушные). Анализировался сегмент из 8 перекрывающихся на 50 % эпох, величиной 1024 такта. Изучаемые характеристики биопотенциалов мозга вычислялись для 16 отведений в четырех частотных диапазонах: дельта (0,4–3,9 Гц), тета (4,3–7,8 Гц), альфа (8,2– 12,9 Гц), бета (13,3–19,9 Гц) активности. В выделенных частотных диапазонах анализировались показатели спектральной мощности, относительной спектральной мощности, средней частоты, когерентности (для всех возможных пар отведений), интегрального и возрастного индексов1.

Статистический анализ полученных данных осуществлялся с помощью программного продукта SPSS v. 13.0. Нормальность распределения изучаемых показателей определялась по критериям асимметрии и эксцесса. Описательный анализ данных включал в себя при нормальном распределении данных определение среднего арифметического значения М, ошибки среднего m, при ненормально распределенных количественных данных – медиану Me, интерквартильный размах в виде 25-го и 75-го перцентилей (Q1; Q3). В зависимости от характера распределения переменных использовались параметрические и непараметрические методы математической статистики для зависимых и независимых выборок. Для определения прогностической значимости посттренинговых нейродинамических перестроек показателей ЭЭГ был проведен дискриминантный анализ с пошаговым методом Уилкса. В качестве переменных-предикторов использовался набор признаков биоэлектрической активности головного мозга, отличавший спортсменов от группы «нормы» [12], а также их дельт. При интерпретации статистических данных максимальной вероятностью ошибки (минимальный уровень значимости) считали значение р < 0,05.

Все первичные материалы статьи были рассмотрены и одобрены ЛЭК СибГУФК (протокол № 2 от 20.05.2019).

Результаты

Анализ полученных результатов показал, что спортсмены обеих групп не имели стати-

Таблица 1

Table 1

Коэффициенты канонической дискриминантной функции успешности соревновательной деятельности у спортсменов первой группы*

Canonical discriminant function analysis for successful performance in the first group*

Показатель Indicator	Диапазон и отведение Range and lead	Функция f
Абсолютная мощность (мкВ2) Absolute power (μV2)	δ (Т 5 )	–0,006
	β (Fр 2 )	0,283
Относительная мощность (%) Relative power (%)	α(O 1 )	–57,035
Значение когерентности колебаний ЭЭГ (усл. ед.) EEG oscillation coherence (relative unit)	F 4 –T 6	1051,756
Величина изменения (дельта) абсолютной мощности (мкВ2) Change (delta) of absolute power (μV2)	θ(Т 5 )	0,01
	α(Р 3 )	0,18
	β (Fр 2 )	–0,516
Величина изменения (дельта) когерентности колебаний ЭЭГ (усл. ед.) Change (delta) of EEG oscillation coherence (relative unit)	С 4 –Р 3	88,031
	F 8 –P 4	87,376
	Fр 1 – Р 3	–962,541
Константа Invariable		–133,959

Примечание . *Ненормированные коэффициенты.

Note . * Non-standardized coefficients.

стически значимых различий по успешности курса нейробиоуправления. В первой группе успешность тренинга составила 26,5 % (5,3; 57,3), а во второй – 44,0 ± 5,5%. При этом следует отметить, что вариационный размах в первой группе оказался значительно больше, чем во второй.

С помощью коэффициента ранговой корреляции Кенделла было установлено, что вероятность «совпадения» успешности соревновательной деятельности и успешности тренинга во второй группе составила 71 % (r = 0,42; при p = 0,024), в то время как в первой группе никакой взаимосвязи между успешностью соревновательной деятельности и успешностью курса нейробиоуправления установить не удалось.

Изменения «фоновых» показателей биоэлектрической активности головного мозга в обеих группах имели значительный межиндивидуальный разброс, что, по всей вероятности, объясняется уникальностью достигнутого каждым отдельным спортсменом в процессе нейробиоуправления функционального состояния. С помощью дискриминантного анализа выявлено, что успешность соревновательной деятельности в первой группе спортсменов определялась посттренинговыми величинами абсолютной спектральной мощности в дельта-диапазоне в левой задневисочной области (отведение Т 5 ), в бета-диапазоне в правой переднелобной области (отведение

Fp 2 ), величиной относительной мощности в альфа-диапазоне в левой затылочной области (отведение О₁), значением когерентности колебаний ЭЭГ в отведениях F 4 -T 6 , изменением величины (дельтой) мощности в тета-, альфаи бета-диапазонах (отведения Т 5 , P 3 , Fp 2 соответственно) и величины когерентности в С₄-Р 3 , F 8 -Р 4 , Fp 1 -Р 3 (табл. 1).

Полученная в результате расчета одна дискриминантная функция объясняла 100 % дисперсии ( χ ²= 70,6; p < 0,001), коэффициент канонической корреляции (r) составил 0,999. Точность прогнозирования составила 100 %. Координаты центроидов групп успешности соревновательной деятельности представлены в табл. 2.

Таблица 2

Table 2

Функции в центроидах групп успешности соревновательной деятельности у спортсменов первой группы*

Functions in centroids of competitive performance in athletes of the first group*

Соревновательная деятельность Competitive performance	Центроид Centroid
Неуспешная Unsuccessful	43,620
Успешная Successful	–12,463

Примечание . *Ненормированные канонические дискриминантные функции вычислены в центроидах групп.

Note . * Non-standardized canonical discriminant functions are calculated in centroids of groups.

Таблица 3

Table 3

Коэффициенты канонической дискриминантной функции успешности соревновательной деятельности у спортсменов второй группы*

Coefficients of canonical discriminant function of competitive performance in the second group *

Показатель Indicator	Диапазон и отведение Range and lead	Функция f
Абсолютная мощность (мкВ2) Absolute power (μV2)	δ (Fp 1 )	0,007
Значение когерентности колебаний ЭЭГ (усл. ед.) EEG oscillation coherence (relative unit)	C 3 –F 3	531,109
	C 4 –Т 6	162,243
	Fp 1 –Fp 2	–72,932
	О 1 –Р 3	–101,477
	О 1 –Т 5	–218,804
Величина интегрального индекса (усл. ед.) Integral index (relative unit)	Р 3	–7,953
Величина изменения (дельта) когерентности колебаний ЭЭГ (усл. ед.) Change (delta) of EEG oscillation coherence (relative unit)	C 3 –Fр 1	744,419
	О 2 –Т 6	–293,194
Величина изменения (дельта) абсолютной мощности (мкВ2) Change (delta) of absolute power (μV2)	δ (F 7 )	0,011
	δ (Fp 1 )	–0,004
	δ (Т 3 )	–0,002
Константа Invariable		–24,377

Примечание . * Ненормированные коэффициенты. Note . * Non-standardized coefficients.

Успешность соревновательной деятельности во второй группе спортсменов определялась посттренинговыми величинами показателей ЭЭГ преимущественно левого полушария: значениями абсолютной спектральной мощности в дельта-диапазоне в переднелобной области (отведение Fp 1 ); значением когерентности в отведениях C₃–F₃, O₁–P₃, O₁–T₅; величиной интегрального индекса в теменной области (отведение P 3 ), а также дельтами значений мощности в дельта-диапазоне в переднелобной, передневисочной и средневисочной областях (отведения F 7 , Fp 1 , T 3 ) и когерентности в отведениях C 3 –Fp 1 (табл. 3).

Вклад правого полушария в пул показателей, выступающих предикторами успешности соревновательной деятельности спортсменов, ограничился значением когерентности в отведениях C₄–T₆, дельтой значения когерентности в отведениях O 2 –T 6 , а также величиной межполушарной когерентности в переднее-лобных областях (Fp₁–Fp₂). Полученная в результате расчета одна дискриминантная функция также объясняла 100 % дисперсии ( χ ² = 98,4; p < 0,001), коэффициент канонической корреляции (r) составил 1,000. Точность прогнозирования составила 100 %. Координаты центроидов групп успешности соревновательной деятельности представлены в табл. 4.

Обсуждение

Исследования, проведенные в рамках настоящей работы, позволили выявить достаточную интериндивидуальную вариативность показателя успешности нейробиоуправления в группе кандидатов в мастера спорта и относительную однородность этого показателя в группе мастеров спорта и мастеров спорта международного класса. Опираясь на ранее проведенные работы, показавшие взаимосвязь способности контролировать альфа-ритм с

Таблица 4

Table 4

Функции в центроидах групп успешности соревновательной деятельности у спортсменов второй группы*

Functions in centroids of competitive performance in athletes of the second group*

Соревновательная деятельность Competitive performance	Центроид Centroid
Неуспешная Unsuccessful	–46,904
Успешная Successful	21,889

Примечание . *Ненормированные канонические дискриминантные функции вычислены в центроидах групп.

Note . * Non-standardized canonical discriminant functions are calculated in centroids of groups.

помощью биологической обратной связи с индивидуальной пластичностью нейродина-мических процессов [13, 14], можно предположить, что малая вариативность данного показателя в группе мастеров спорта является результатом более жесткого естественного отбора в процессе многолетней спортивной тренировки. При этом наши результаты согласуются с данными других авторов, показавших, что успешная регуляция ЭЭГ в заданном направлении достигается примерно в 50 % сеансов биоуправления [7], а успешность курса нейробиоуправления связана с результативностью соревновательной деятельности [15, 16]. Однако полученные в ходе исследования данные свидетельствуют о том, что такая взаимосвязь наблюдается только у спортсменов высшей квалификации (мастеров спорта и мастеров спорта международного класса).

Механизмы, с помощью которых человек пытается регулировать мощность ритмов своей ЭЭГ, пока остаются непонятными [17, 18], вместе с тем выделенные в каждой группе пулы посттренинговых показателей ЭЭГ, позволяющие достаточно точно прогнозировать успешность соревновательной деятельности спортсменов, можно рассматривать с позиции теории Р.Д. Хайера с соавторами (1988) как проявления нейронной эффективности головного мозга [19].

Заключение

Полученные результаты свидетельствуют о разной взаимосвязи успешности курса нейробиоуправления с успешностью соревновательной деятельности у кандидатов в мастера спорта и мастеров спорта. Для каждой группы характерен свой пул посттренинговых показателей ЭЭГ, позволяющий достаточно точно прогнозировать успешность соревновательной деятельности спортсменов.