ХАРАКТЕРИСТИКИ БИОЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ АКТИВНОСТИ ГОЛОВНОГО МОЗГА ПРИ ТРЕНИРОВКЕ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ АППАРАТОВ С ФУНКЦИЕЙ ОБРАТНОЙ СВЯЗИ

PDF

DOI: https://doi.org/10.14529/hsm19s101

Аннотация

Цель: изучить влияние тренингов с использованием аппаратов с функцией обратной связи на характеристики биоэлектрической активности головного мозга. Материалы и методы. В исследовании приняли участие 60 девушек в возрасте 18–20 лет, не занимающихся спортом. Проводились спортивные тренировки на развитие вестибулярного анализатора и проприоцептивной чувствительности; а также на тренажерах с использованием обратной связи по параметру «положение проекции центра тяжести» и по параметру «прилагаемые усилия». Запись ЭЭГ осуществлялась при проведении проб Ромберга и Бирюк до и после курса тренировок. Результаты. Показано, что специфика физиологических механизмов различных видов тренировок, направленных на развитие вестибулярного анализатора и проприоцептивной чувствительности, находит свое отражение в формировании специфических паттернов биоэлектрической активности коры головного мозга. Традиционные способы тренировки слабее всего отражаются на характеристиках ЭЭГ, в то время как тренировки с БОС характеризуются более выраженным влиянием. Наряду со сходными эффектами (усиление медленной активности тета- и дельта-диапазона преимущественно во фронтальной области коры и активация высокочастотной бета-активности в затылочных отведениях) регистрируются и различия. Если тренировка с использованием в качестве канала БОС параметра «положение проекции центра тяжести» сопровождалась угнетением активности альфа-диапазона, то тренировка с использованием в качестве канала БОС параметра «прилагаемые усилия», напротив, способствовала росту средней мощности альфа-активности в затылочной области коры. Заключение. Параметры биоэлектрической активности коры головного мозга являются информативными при проведении тренировок с БОС и могут использоваться для контроля их эффективности и оценки физиологических аспектов.

Литература

1. Попадюха, Ю.А. Перспективы использования компьютерных систем Huber в оздоровлении, профилактике повреждений и физической реабилитации / Ю.А. Попадюха, Г.В. Коробейников // Педагогика, психология и медико-биологические проблемы физического воспитания и спорта. – 2012. – № 1. – C. 88–93.
2. Слива, А.С. Стабилографический тренажер / А.С. Слива, Г.Ю. Джуплина // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2009. – № 9. – С. 242–244.
3. Barbado, D. How much trunk control is affected in adults with moderate-to-severe cerebral palsy? / D. Barbado, R. Reina, A. Roldan et al. // Journal of Biomechanics. – 2019. – Vol. 82. – P. 368–374.
4. Cheron, G. Brain oscillations in sport: Toward EEG biomarkers of performance / G. Cheron, G. Petit, J. Cheron et al. // Frontiers in Psychology. – 2016. – Vol. 7 (FEB).
5. Düking, P. Necessary steps to accelerate the integration of wearable sensors into recreation and competitive sports / P. Düking, C. Stammel, B. Sperlich et al. // Current Sports Medicine Reports. – 2018. – Vol. 17 (6). – P. 178–182.
6. Düking, P. The potential usefulness of virtual reality systems for athletes: A short SWOT analysis / P. Düking, H.-C. Holmberg, B. Sperlich // Frontiers in Physiology. – 2018. – Vol. 9 (MAR). – P. 128.
7. Ericksen, H.M. Immediate effects of real-time feedback on jump-landing kinematics / H.M. Ericksen, A.C. Thomas, P.A. Gribble et al. // Journal of Orthopaedic and Sports Physical Therapy. – 2015. – Vol. 45 (2). – P. 112–118.
8. Gong, A. Characteristic differences between the brain networks of high-level shooting athletes and non-athletes calculated using the phase-locking value algorithm / A. Gong, J. Liu, L. Lua et al. // Biomedical Signal Processing and Control. – 2019. – Vol. 51. – P. 128–137.
9. Illarionova, A.V. Distinctive features of intramuscular and intermuscular coordination at power graduation in the context of balance training / A.V. Illarionova, L.V. Kapilevich // Teoriya i Praktika Fizicheskoy Kultury. – 2014. – Vol. 12. – P. 44–46.
10. Ji, L. Correlation analysis of EEG alpha rhythm is related to golf putting performance / L. Ji, H. Wang, T.Q. Zheng et al. // Biomedical Signal Processing and Control. – 2019. – Vol. 49. – P. 124–136.
11. Jo, E. Validation of biofeedback wearables for photoplethysmographic heart rate tracking / E. Jo, K. Lewis, D. Directo et al. // Journal of Sports Science and Medicine. – 2016. – Vol. 15 (3). – P. 540–547.
12. Kapilevich, L.V. Physiological basis of the improvement of movement accuracy on the basis of stabilographic training with biological feedback / L.V. Kapilevich, E.V. Koshelskaya, S.G. Krivoschekov // Human Physiology. – 2015. – Vol. 41 (4). – P. 404–411.
13. Kapilevich, L.V. Physiological mechanisms to ensure accuracy and coordination of movements under conditions of unstable equilibrium and moving target (the case of strikes in sports karate) / L.V. Kapilevich, F.A. Guzhov, Yu. P.Bredikhina, A.A. Il'in // Teoriya i Praktika Fizicheskoy Kultury. – 2014. – Vol. 12. – С. 22–24.
14. Kos, A. Challenges in wireless communication for connected sensors and wearable devices used in sport biofeedback applications / A. Kos, V. Milutinović, A. Umek // Future Generation Computer Systems. – 2019. – Vol. 92. – P. 582–592.
15. Park, J.L. The case for mobile cognition: EEG and sports performance / J.L. Park, M.M. Fairweather, D.I. Donaldson // Neuroscience and Biobehavioral Reviews. – 2015. – Vol. 52. – P. 117–130.
16. Peake, J.M. A critical review of consumer wearables, mobile applications, and equipment for providing biofeedback, monitoring stress, and sleep in physically active populations / J.M. Peake, G. Kerr, J.P. Sullivan // Frontiers in Physiology. – 2018. – Vol. 9 (JUN). – P. 743.
17. Zhang, X. Wearables, biomechanical feedback, and human motor-skills' learning & optimization / X. Zhang, G. Shan, Y. Wang et al. // Applied Sciences (Switzerland). – 2019. – Vol. 9 (2). – P. 226.