ბავშვები/თინეიჯერები/ ასაკობრივი განვითარება/ ტვინი / EEG / ჩრდილოეთი / ადაპტაცია / ბავშვები / მოზარდები / ტვინის განვითარება / EEG / ჩრდილოეთი / ადაპტაცია

ანოტაცია სამეცნიერო სტატია სამედიცინო ტექნოლოგიებზე, სამეცნიერო ნაშრომის ავტორი - სოროკო ს.ი., როჟკოვი ვლადიმერ პავლოვიჩი, ბექშაევი ს.ს.

EEG კომპონენტების (ტალღების) ურთიერთქმედების სტრუქტურის შეფასების ორიგინალური მეთოდის გამოყენებით შესწავლილი იქნა ნიმუშის ფორმირების დინამიკა. ბიოელექტრული აქტივობატვინი და ასაკთან დაკავშირებული ცვლილებებიურთიერთობები EEG-ის ძირითად სიხშირის კომპონენტებს შორის, რომლებიც ახასიათებს ცენტრალური ნერვული სისტემის განვითარებას ბავშვებსა და მოზარდებში, რომლებიც ცხოვრობენ ჩრდილოეთის რთულ გარემო პირობებში. რუსეთის ფედერაცია. დადგენილია, რომ ეეგ კომპონენტების ურთიერთქმედების სტატისტიკური სტრუქტურა ასაკთან ერთად მნიშვნელოვან ცვლილებებს განიცდის და აქვს საკუთარი ტოპოგრაფიული და გენდერული განსხვავებები. 7-დან 18 წლამდე პერიოდში, EEG რიტმების ყველა სიხშირის დიაპაზონის ტალღების ურთიერთქმედების ალბათობა დელტა და თეტა დიაპაზონის ტალღებთან მცირდება, ბეტა და ალფა2 დიაპაზონის ტალღებთან ურთიერთქმედების ერთდროული მატებით. ყველაზე მეტად, გაანალიზებული EEG ინდიკატორების დინამიკა ვლინდება ცერებრალური ქერქის პარიეტალურ, დროებით და კეფის მიდამოებში. ყველაზე დიდი გენდერული განსხვავებები გაანალიზებულ EEG პარამეტრებში გვხვდება სქესობრივი მომწიფება. 16-17 წლის ასაკში გოგონებს აქვთ ტალღის კომპონენტებს შორის ურთიერთქმედების ფუნქციური ბირთვი, რომელიც მხარს უჭერს სტრუქტურას. EEG ნიმუში, ყალიბდება ალფა2-ბეტა1 დიაპაზონში, ხოლო ბიჭებში ალფა2-ალფა1 დიაპაზონშია. ასაკთან დაკავშირებული ცვლილებების სიმძიმე EEG ნიმუშში ასახავს ელექტროგენეზის თანდათანობით ფორმირებას სხვადასხვა სტრუქტურებიტვინი და აქვს ინდივიდუალური მახასიათებლები, რომლებიც განისაზღვრება როგორც გენეტიკური, ასევე გარემო ფაქტორებით. ასაკთან ერთად ძირითადი რიტმების დინამიური ურთიერთობების ფორმირების მიღებული რაოდენობრივი მაჩვენებლები შესაძლებელს ხდის ცენტრალური ნერვული სისტემის დაქვეითებული ან დაგვიანებული განვითარების მქონე ბავშვების იდენტიფიცირებას.

დაკავშირებული თემები სამეცნიერო ნაშრომები სამედიცინო ტექნოლოგიებზე, სამეცნიერო ნაშრომის ავტორი - სოროკო ს.ი., როჟკოვი ვლადიმერ პავლოვიჩი, ბექშაევი ს.ს.

ტვინის ბიოელექტრული აქტივობა 9-10 წლის ჩრდილოელ ბავშვებში დღის სხვადასხვა საათებში
2014 / იოს იულია სერგეევნა, გრიბანოვი ა.ვ., ბაგრეცოვა ტ.ვ.
სქესის განსხვავებები ფონური EEG-ის სპექტრულ მახასიათებლებში დაწყებითი სკოლის ასაკის ბავშვებში
2016 / Gribanov A.V., Jos Yu.S.
ფოტოპერიოდიზმის გავლენა ჩრდილოეთ სკოლის მოსწავლეების ელექტროენცეფალოგრამის სპექტრულ მახასიათებლებზე 13-14 წლის ასაკში
2015 / ჯოს იულია სერგეევნა
ცერებრალური ქერქის ფუნქციური ორგანიზაციის ასაკობრივი თავისებურებები 5, 6 და 7 წლის ბავშვებში ვიზუალური აღქმის განვითარების სხვადასხვა დონით
2013 / Terebova N. N., Bezrukikh M. M.
ელექტროენცეფალოგრამის მახასიათებლები და ტვინის მუდმივი პოტენციალის დონის განაწილება დაწყებითი სკოლის ასაკის ჩრდილოეთ ბავშვებში
2014 / იოს იულია სერგეევნა, ნეხოროშკოვა ა.ნ., გრიბანოვი ა.ვ.
ტვინის ინტელექტი და ბიოელექტრული აქტივობა ბავშვებში: ასაკობრივი დინამიკა ნორმალურ პირობებში და ყურადღების დეფიციტის ჰიპერაქტიურობის სინდრომში
2010 / Polunina A.G., Brun E.A.
თავის ტვინის ბიოელექტრული აქტივობის თავისებურებები ხანდაზმულ ქალებში პირადი შფოთვის მაღალი დონით
2014 / იოს იულია სერგეევნა, დერიაბინა ირინა ნიკოლაევნა, ემელიანოვა ტატიანა ვალერიევნა, ბირიუკოვი ივან სერგეევიჩი
ნეიროფიზიოლოგიური სტატუსის თავისებურებები ბავშვებში და მოზარდებში (ლიტერატურის მიმოხილვა)
2017 / დემინ დენის ბორისოვიჩი
ნეიროდინამიკური პროცესების ბუნება დაწყებითი სკოლის ასაკის ბავშვებში ყურადღების დარღვევით
2016 / Belova E.I., Troshina V.S.
შემოქმედებითი და არაკრეატიული ხასიათის მოძრაობების წარმოდგენის ფსიქოფიზიოლოგიური კორელაცია ცეკვის უნარის სხვადასხვა დონის მქონე სუბიექტებში
2016 / ნაუმოვა მარია იგორევნა, დიკაია ლუდმილა ალექსანდროვნა, ნაუმოვი იგორ ვლადიმროვიჩი, კულკინი ევგენი სერგეევიჩი

ცენტრალური ნერვული სისტემის განვითარების თავისებურებები გამოკვლეულია რუსეთის ჩრდილოეთით მძიმე ეკოლოგიურ პირობებში მცხოვრებ ბავშვებსა და მოზარდებში. EEG სიხშირის კომპონენტების ურთიერთდამოკიდებულების დროის სტრუქტურის შეფასების ორიგინალური მეთოდი გამოიყენებოდა ტვინის ბიოელექტრული აქტივობის ნიმუშის მომწიფების დინამიკის შესასწავლად და ეეგ-ს ძირითად რითმებს შორის ურთიერთქმედების ასაკთან დაკავშირებული ცვლილებების შესასწავლად. აღმოჩნდა, რომ ეეგ-ის სიხშირის კომპონენტების ურთიერთქმედების სტატისტიკური სტრუქტურა ასაკთან ერთად განიცდის მნიშვნელოვან რესტრუქტურიზაციას და აქვს გარკვეული ტოპოგრაფია და გენდერული განსხვავებები. 7-დან 18 წლამდე პერიოდი აღინიშნება ძირითადი EEG სიხშირის ზოლების ტალღის კომპონენტების ურთიერთქმედების ალბათობის შემცირებით დელტა და თეტა ზოლების კომპონენტებთან, ხოლო ერთდროულად იზრდება ურთიერთქმედება ბეტა და ალფა2 სიხშირის ზოლების კომპონენტებთან. შესწავლილი EEG ინდექსების დინამიკა ყველაზე მეტად ვლინდება თავის ტვინის ქერქის პარიეტალურ, დროებით და კეფის მიდამოებში. სქესთან დაკავშირებული ყველაზე დიდი განსხვავებები EEG პარამეტრებში ხდება პუბერტატში. ტალღის კომპონენტების ურთიერთქმედების ფუნქციური ბირთვი, რომელიც ინარჩუნებს სიხშირე-დროებითი EEG ნიმუშის სტრუქტურას, ყალიბდება 16-18 წლამდე გოგონებში ალფა2-ბეტა1 დიაპაზონში, ხოლო ბიჭებში ალფა1-ალფა2 დიაპაზონში. EEG ნიმუშის ასაკთან დაკავშირებული გადაკეთების ინტენსივობა ასახავს ელექტროგენეზის თანდათანობით მომწიფებას ტვინის სხვადასხვა სტრუქტურებში და აქვს ინდივიდუალური მახასიათებლები როგორც გენეტიკური, ასევე გარემო ფაქტორების გამო. ასაკთან ერთად ფორმირების მიღებული რაოდენობრივი ინდიკატორები ძირითადი EEG რითმებს შორის დინამიური ურთიერთობების საშუალებას იძლევა გამოავლინოს ბავშვები ცენტრალური ნერვული სისტემის დარღვეული ან დაგვიანებული განვითარების მქონე.

სამეცნიერო ნაშრომის ტექსტი თემაზე "ეეგ-ის ნიმუშის დრო-სიხშირის ორგანიზების თავისებურებები ჩრდილოეთში ბავშვებსა და მოზარდებში სხვადასხვა ასაკობრივ პერიოდში"

UDC 612.821-053.4/.7 (470.1/.2)

EEG შაბლონის დროებით-სიხშირის ორგანიზების თავისებურებები ჩრდილოეთის ბავშვებსა და მოზარდებში სხვადასხვა ასაკობრივ პერიოდში

ევოლუციური ფიზიოლოგიისა და ბიოქიმიის ინსტიტუტის სახელობის. ი.მ.სეჩენოვა რუსეთის აკადემიამეცნიერებები,

სანქტ-პეტერბურგი

EEG კომპონენტების (ტალღების) ურთიერთქმედების სტრუქტურის შეფასების ორიგინალური მეთოდის გამოყენებით, ტვინის ბიოელექტრული აქტივობის შაბლონების ფორმირების დინამიკა და ასაკთან დაკავშირებული ცვლილებები EEG-ის ძირითად სიხშირის კომპონენტებს შორის ურთიერთობებში, რაც ახასიათებს შესწავლილი იქნა ცენტრალური ნერვული სისტემის განვითარების თავისებურებები რუსეთის ფედერაციის ჩრდილოეთით რთულ გარემო პირობებში მცხოვრებ ბავშვებსა და მოზარდებში. დადგენილია, რომ ეეგ კომპონენტების ურთიერთქმედების სტატისტიკური სტრუქტურა ასაკთან ერთად მნიშვნელოვან ცვლილებებს განიცდის და აქვს საკუთარი ტოპოგრაფიული და გენდერული განსხვავებები. 7-დან 18 წლამდე პერიოდში, EEG რიტმების ყველა სიხშირის დიაპაზონის ტალღების ურთიერთქმედების ალბათობა დელტა და თეტა დიაპაზონის ტალღებთან მცირდება, ბეტა და ალფა2 დიაპაზონის ტალღებთან ურთიერთქმედების ერთდროული მატებით. გაანალიზებული EEG ინდიკატორების დინამიკა ყველაზე მეტად ვლინდება თავის ტვინის ქერქის პარიეტალურ, დროებით და კეფის რეგიონებში. ყველაზე დიდი გენდერული განსხვავება გაანალიზებულ EEG პარამეტრებში ხდება პუბერტატის პერიოდში. 16-17 წლის ასაკში გოგონებში ტალღის კომპონენტების ურთიერთქმედების ფუნქციური ბირთვი, რომელიც მხარს უჭერს ეეგ-ს ნიმუშის სტრუქტურას, ყალიბდება ალფა2-ბეტა1 დიაპაზონში, ხოლო ბიჭებში - ალფა2-ალფა1 დიაპაზონში. ასაკთან დაკავშირებული ცვლილებების სიმძიმე EEG ნიმუშში ასახავს ტვინის სხვადასხვა სტრუქტურების ელექტროგენეზის თანდათანობით ფორმირებას და აქვს ინდივიდუალური მახასიათებლები, რომლებიც განისაზღვრება როგორც გენეტიკური, ასევე გარემო ფაქტორებით. ასაკთან ერთად ძირითადი რიტმების დინამიური ურთიერთობების ფორმირების მიღებული რაოდენობრივი მაჩვენებლები შესაძლებელს ხდის ცენტრალური ნერვული სისტემის დაქვეითებული ან დაგვიანებული განვითარების მქონე ბავშვების იდენტიფიცირებას.

საკვანძო სიტყვები: ბავშვები, მოზარდები, ასაკთან დაკავშირებული განვითარება, ტვინი, EEG, ჩრდილოეთი, ადაპტაცია

დროისა და სიხშირის EEG ნიმუშის მახასიათებლები ჩრდილოეთში მცხოვრებ ბავშვებსა და მოზარდებში სხვადასხვა ასაკობრივ პერიოდში

ს.ი.სოროკო, ვ.პ., როჟკოვი, ს.ს.ბეკშაევი

ი.მ. სეჩენოვის სახელობის რუსეთის მეცნიერებათა აკადემიის ევოლუციური ფიზიოლოგიისა და ბიოქიმიის ინსტიტუტი,

წმ. პეტერბურგი, რუსეთი

ცენტრალური ნერვული სისტემის განვითარების თავისებურებები გამოკვლეულია რუსეთის ჩრდილოეთით მძიმე ეკოლოგიურ პირობებში მცხოვრებ ბავშვებსა და მოზარდებში. EEG სიხშირის კომპონენტების ურთიერთდამოკიდებულების დროის სტრუქტურის შეფასების ორიგინალური მეთოდი გამოიყენებოდა ტვინის ბიოელექტრული აქტივობის ნიმუშის მომწიფების დინამიკის შესასწავლად და ეეგ-ს ძირითად რითმებს შორის ურთიერთქმედების ასაკთან დაკავშირებული ცვლილებების შესასწავლად. აღმოჩნდა, რომ ეეგ-ის სიხშირის კომპონენტების ურთიერთქმედების სტატისტიკური სტრუქტურა ასაკთან ერთად განიცდის მნიშვნელოვან რესტრუქტურიზაციას და აქვს გარკვეული ტოპოგრაფია და გენდერული განსხვავებები. 7-დან 18 წლამდე პერიოდი აღინიშნება ძირითადი EEG სიხშირის ზოლების ტალღის კომპონენტების ურთიერთქმედების ალბათობის შემცირებით დელტა და თეტა ზოლების კომპონენტებთან, ხოლო ერთდროულად იზრდება ურთიერთქმედება ბეტა და ალფა2 სიხშირის ზოლების კომპონენტებთან. შესწავლილი EEG ინდექსების დინამიკა ყველაზე მეტად ვლინდება თავის ტვინის ქერქის პარიეტალურ, დროებით და კეფის მიდამოებში. სქესთან დაკავშირებული ყველაზე დიდი განსხვავებები EEG პარამეტრებში ხდება პუბერტატში. ტალღის კომპონენტების ურთიერთქმედების ფუნქციური ბირთვი, რომელიც ინარჩუნებს სიხშირე-დროებითი EEG ნიმუშის სტრუქტურას, ყალიბდება 16-18 წლამდე გოგონებში ალფა2-ბეტა1 დიაპაზონში, ხოლო ბიჭებში - ალფა1-ალფა2 დიაპაზონში. EEG ნიმუშის ასაკთან დაკავშირებული გადაკეთების ინტენსივობა ასახავს ელექტროგენეზის თანდათანობით მომწიფებას ტვინის სხვადასხვა სტრუქტურებში და აქვს ინდივიდუალური მახასიათებლები როგორც გენეტიკური, ასევე გარემო ფაქტორების გამო. ასაკთან ერთად ფორმირების მიღებული რაოდენობრივი ინდიკატორები ძირითადი EEG რითმებს შორის დინამიური ურთიერთობების საშუალებას იძლევა გამოავლინოს ბავშვები ცენტრალური ნერვული სისტემის დარღვეული ან დაგვიანებული განვითარების მქონე.

საკვანძო სიტყვები: ბავშვები, მოზარდები, ტვინის განვითარება, EEG, ჩრდილოეთი, ადაპტაცია

სოროკო ს.ი., როჟკოვი ვ.პ., ბექშაევი ს. ასაკობრივი პერიოდები// ადამიანის ეკოლოგია. 2016. No 5. გვ 36-43.

Soroko S. I., Rozhkov V. P., Bekshaev S. S. დროისა და სიხშირის EEG ნიმუშის მახასიათებლები ჩრდილოეთში მცხოვრებ ბავშვებსა და მოზარდებში სხვადასხვა ასაკობრივ პერიოდში. ეკოლოგია ჩელოვეკა. 2016, 5, გვ. 36-43.

არქტიკული ზონის სოციალურ-ეკონომიკური განვითარება განისაზღვრება, როგორც ერთ-ერთი პრიორიტეტული სფეროებირუსეთის ფედერაციის სახელმწიფო პოლიტიკა. ამ მხრივ ძალზე აქტუალურია ჩრდილოეთის მოსახლეობის სამედიცინო და სოციალურ-ეკონომიკური პრობლემების, ჯანმრთელობის დაცვისა და ცხოვრების ხარისხის ამაღლების ყოვლისმომცველი შესწავლა.

ცნობილია, რომ კომპლექსი ექსტრემალური ფაქტორები გარე გარემოჩრდილოეთი (ბუნებრივი, ადამიანის მიერ შექმნილი,

სოციალური) აქვს გამოხატული სტრესის გამომწვევი ეფექტი ადამიანის სხეულზე, ყველაზე დიდი სტრესით, რომელსაც განიცდის ბავშვთა მოსახლეობა. გაზრდილი დატვირთვები on ფიზიოლოგიური სისტემებიდა ძაბვა ცენტრალური მექანიზმებიჩრდილოეთის არახელსაყრელ კლიმატურ პირობებში მცხოვრებ ბავშვებში ფუნქციების რეგულირება განაპირობებს ორი ტიპის უარყოფითი რეაქციის განვითარებას: სარეზერვო შესაძლებლობების შემცირებას და შეფერხებებს.

ტემპი ასაკობრივი განვითარება. ამ უარყოფითი რეაქციების საფუძველია გაზრდილი დონებიოენერგეტიკული სუბსტრატის დეფიციტის წარმოქმნით ჰომეოსტატიკური რეგულირებისა და მეტაბოლიზმის უზრუნველყოფის ხარჯები. გარდა ამისა, უფრო მაღალი დონის გენების მეშვეობით, რომლებიც აკონტროლებენ ასაკთან დაკავშირებულ განვითარებას, არახელსაყრელი გარემო ფაქტორები შეიძლება ჰქონდეს ეპიგენეტიკური გავლენა ასაკთან დაკავშირებული განვითარების ტემპზე განვითარების ამა თუ იმ ეტაპის დროებით შეჩერებით ან გადაადგილებით. ანომალიები, რომლებიც არ არის გამოვლენილი ბავშვობაში ნორმალური განვითარებაშემდგომში შეიძლება გამოიწვიოს გარკვეული ფუნქციების დარღვევა ან გამოხატული დეფექტები უკვე ზრდასრულ ასაკში, რაც მნიშვნელოვნად ამცირებს ადამიანის ცხოვრების ხარისხს.

ლიტერატურაში არის უამრავი ნაშრომი, რომელიც ეძღვნება ბავშვთა და მოზარდთა ცენტრალური ნერვული სისტემის ასაკთან დაკავშირებული განვითარების შესწავლას, განვითარების დარღვევების ნოზოლოგიურ ფორმებს. ჩრდილოეთის პირობებში ზემოქმედება რთული ბუნებრივი და სოციალური ფაქტორებიშეუძლია განსაზღვროს ბავშვებში ასაკთან დაკავშირებული EEG მომწიფების მახასიათებლები. თუმცა, არსებობს საკმარისი საიმედო მეთოდები ადრეული გამოვლენადარღვევები ტვინის განვითარებაში სხვადასხვა ეტაპებიპოსტნატალური ონტოგენეზი ჯერ კიდევ არ არის. სიღრმისეულად მოითხოვს ძირითადი კვლევალოკალური და სივრცითი EEG მარკერების ძიების მიზნით, რომლებიც საშუალებას გაძლევთ აკონტროლოთ ტვინის ინდივიდუალური მორფო-ფუნქციური განვითარება სხვადასხვა ასაკობრივ პერიოდში კონკრეტულ საცხოვრებელ პირობებში.

მიზანი ამ კვლევასიყო ბიოელექტრული აქტივობის რიტმული შაბლონების ფორმირების დინამიკის და ასაკთან დაკავშირებული ცვლილებების შესწავლა EEG-ის ძირითად სიხშირის კომპონენტებს შორის ურთიერთობებში, რაც ახასიათებს როგორც ინდივიდუალური კორტიკალური, ისე სუბკორტიკალური სტრუქტურების მომწიფებას და მარეგულირებელ სუბკორტიკალურ-კორტიკალურ ურთიერთქმედებებს ჯანმრთელ ბავშვებში. ცხოვრობს რუსეთის ევროპულ ჩრდილოეთში.

საგნების კონტინგენტი. თავის ტვინის ბიოელექტრული აქტივობის ასაკთან დაკავშირებული ფორმირების კვლევაში მონაწილეობდა 7-დან 17 წლამდე 44 ბიჭი და 42 გოგონა - 1-11 კლასის მოსწავლეები სოფლად. საშუალო სკოლაკონოშას რაიონი, არხანგელსკის ოლქი. კვლევები ჩატარდა ჰელსინკის დეკლარაციის მოთხოვნების დაცვით, რომელიც დამტკიცებულია ევოლუციური ფიზიოლოგიისა და ბიოქიმიის ინსტიტუტის ბიოსამედიცინო კვლევის ეთიკის კომიტეტის მიერ. ი.მ.სეჩენოვი რუსი მეცნიერებათა აკადემიაოქმი. მოსწავლეთა მშობლებს ეცნობათ გამოკითხვის მიზანი და მისცეს თანხმობა მის ჩატარებაზე. კვლევაში სკოლის მოსწავლეები ნებაყოფლობით მონაწილეობდნენ.

EEG კვლევის პროცედურა. EEG დაფიქსირდა კომპიუტერულ ელექტროენცეფალოგრაფზე EEGA 21/26 "Encephalan-131-03" (NPKF "Medicom" MTD, რუსეთი) 21 ლიდერში საერთაშორისო მონაცემებით

სისტემა "10-20" ზოლში 0.5-70 ჰც, შერჩევის სიხშირით 250 ჰც. მონოპოლარული ტყვია გამოყენებული იქნა კომბინირებული საცნობარო ელექტროდით ყურის ბიბილოებზე. EEG ჩანაწერები გაკეთდა მჯდომარე მდგომარეობაში. შედეგები წარმოდგენილია მშვიდი სიფხიზლის მდგომარეობისთვის დახუჭული თვალებით.

EEG ანალიზი. ციფრული ფილტრაცია ადრე გამოიყენებოდა EEG სიხშირის დიაპაზონის შესაზღუდად 1,6-დან 30 ჰც-მდე. EEG ფრაგმენტები, რომლებიც შეიცავდა ოკულომოტორულ და კუნთების არტეფაქტებს, გამოირიცხა. EEG-ის ანალიზისთვის გამოყენებული იქნა ორიგინალური მეთოდები EEG ტალღების დროის თანმიმდევრობის დინამიური სტრუქტურის შესასწავლად. EEG გადაკეთდა პერიოდების თანმიმდევრობად (EEG ტალღები), რომელთაგან თითოეული, ხანგრძლივობიდან გამომდინარე, ეკუთვნის EEG სიხშირის ექვსი დიაპაზონიდან ერთს (P2: 17.5-30 Hz; P1: 12.5-17.5 Hz; a2: 9. , 5-12,5 ჰც; a1: 7-9,5 ჰც; 0: 4-7 ჰც და 5: 1,5-4 ჰც). ჩვენ შევაფასეთ EEG-ის ნებისმიერი სიხშირის კომპონენტის გამოჩენის პირობითი ალბათობა, იმ პირობით, რომ მას დაუყოვნებლივ უძღოდა წინ მეორე; ეს ალბათობა უდრის წინა სიხშირის კომპონენტიდან მომდევნოზე გადასვლის ალბათობას. მიერ რიცხვითი მნიშვნელობებიგადასვლის ალბათობა ყველა მითითებულ სიხშირის დიაპაზონს შორის შეადგენდა გარდამავალი ალბათობების მატრიცას ზომით 6 x 6. გარდამავალი ალბათობის მატრიცების ვიზუალური წარმოდგენისთვის აშენდა ორიენტირებული ალბათობის გრაფიკები. წვეროები არის EEG-ის ზემოაღნიშნული სიხშირის კომპონენტები, გრაფიკის კიდეები აკავშირებს სხვადასხვა სიხშირის დიაპაზონის EEG კომპონენტებს, კიდის სისქე შესაბამისი გადასვლის ალბათობის პროპორციულია.

სტატისტიკური მონაცემების ანალიზი. ასაკთან ერთად EEG პარამეტრების ცვლილებებს შორის კავშირის დასადგენად, გამოითვალა პირსონის კორელაციის კოეფიციენტები და გამოყენებული იქნა მრავალჯერადი წრფივი რეგრესიის ანალიზი რეგრესიის პარამეტრების ქედის შეფასებით, პროგნოზირების ეტაპობრივი ჩართვით. EEG პარამეტრებში ასაკთან დაკავშირებული ცვლილებების აქტუალური მახასიათებლების გაანალიზებისას, პროგნოზირებს წარმოადგენდა გადასვლის ალბათობის შეფასება 6 სიხშირის დიაპაზონს შორის (36 პარამეტრი თითოეული EEG წამყვანისთვის). გაანალიზდა მრავალჯერადი კორელაციის კოეფიციენტები r, რეგრესიის კოეფიციენტები და განსაზღვრის კოეფიციენტები (r2).

EEG ნიმუშის ფორმირების ასაკთან დაკავშირებული შაბლონების შესაფასებლად, ყველა სკოლის მოსწავლე (86 ადამიანი) დაიყო სამად ასაკობრივი ჯგუფები: ყველაზე ახალგაზრდა - 7-დან 10,9 წლამდე (n = 24), საშუალო - 11-დან 13,9 წლამდე (n = 25), ყველაზე უფროსი - 14-დან 17,9 წლამდე (n = 37). ორფაქტორიანი ვარიაციის ანალიზის (ANOVA) გამოყენებით შევაფასეთ ფაქტორების „სქესი“ (2 გრადაცია), „ასაკი“ (3 გრადაცია), ასევე მათი ურთიერთქმედების გავლენა. EEG ინდიკატორები. ეფექტები (F-ტესტის მნიშვნელობები) გაანალიზებული იყო მნიშვნელოვნების დონით p< 0,01. Для оценки возможности возрастной классификации детей по описанным выше матрицам вероятностей переходов в 21-м отведении использовали классический дискриминантный анализ

პროგნოზირების ნაბიჯ-ნაბიჯ ჩართვით. მიღებული მონაცემების სტატისტიკური დამუშავება განხორციელდა $1a პროგრამული პაკეტის გამოყენებით<лз1лса-Ш.

შედეგები

86 მოსწავლისთვის გამოითვალა გადასვლის ალბათობების მატრიცები ეეგ სიხშირის ერთი კომპონენტიდან მეორეზე, საიდანაც აშენდა შესაბამისი გარდამავალი გრაფიკები 21 EEG ბადეში. ასეთი გრაფიკების მაგალითები 7 და 16 წლის სკოლის მოსწავლეებისთვის ნაჩვენებია ნახ. 1. გრაფიკებზე ნაჩვენებია გადასვლების სტრუქტურა, რომელიც მეორდება ბევრ დენში, რაც ახასიათებს გარკვეულ ალგორითმს EEG სიხშირის ერთი კომპონენტის მეორეთი დროის თანმიმდევრობით ჩანაცვლებისთვის. ხაზები (კიდეები) თითოეულ გრაფიკზე, რომელიც წარმოიქმნება წვეროების უმეტესი ნაწილიდან (წვეროები შეესაბამება EEG სიხშირის მთავარ დიაპაზონს) გრაფის მარცხენა სვეტის მარჯვენა სვეტზე 2-3 წვერომდე (EEG დიაპაზონი). ხაზების ეს კონვერგენცია ცალკეულ დიაპაზონებთან ასახავს EEG ტალღის კომპონენტების ურთიერთქმედების „ფუნქციური ბირთვის“ ფორმირებას, რომელიც მთავარ როლს ასრულებს ბიოელექტრული აქტივობის ნიმუშის ამ სტრუქტურის შენარჩუნებაში. ასეთი ურთიერთქმედების საფუძველი დაბალი კლასების ბავშვებში (7-10 წლის) არის თეტა და ალფა1 სიხშირის დიაპაზონი, უფროსი კლასების მოზარდებში (14-17 წლის) - ალფა1 და ალფა2 სიხშირის დიაპაზონი, ანუ დაბალი სიხშირის (თეტა) დიაპაზონის ფუნქციური ბირთვების "ცვლილება" მაღალსიხშირეზე (ალფა1 და ალფა2).

დაწყებითი სკოლის მოსწავლეებისთვის დამახასიათებელია გარდამავალი ალბათობების სტაბილური სტრუქტურა

კეფის, პარიეტალური და ცენტრალური მილები. 14-17 წლის მოზარდების უმეტესობისთვის, ალბათური გადასვლები უკვე კარგად არის სტრუქტურირებული არა მხოლოდ კეფის პარიეტალურ და ცენტრალურ, არამედ დროებით (T5, T6, T3, T4) რეგიონებში.

კორელაციური ანალიზი შესაძლებელს ხდის განვსაზღვროთ სიხშირეთაშორისი გადასვლების ალბათობათა ცვლილებების დამოკიდებულება მოსწავლის ასაკზე. ნახ. 2 მატრიცების უჯრედებში (აშენებულია გარდამავალი ალბათობის მატრიცების მსგავსად, თითოეული მატრიცა შეესაბამება სპეციფიკურ EEG სიგნალს), სამკუთხედები აჩვენებს მხოლოდ კორელაციის მნიშვნელოვან კოეფიციენტებს: სამკუთხედის წვერო ახასიათებს ალბათობის ზრდას, წვერო ქვემოთ ახასიათებს მოცემული გადასვლის ალბათობის შემცირება. რეგულარული სტრუქტურის არსებობა მატრიცებში ყველა EEG მიწოდებისთვის ყურადღებას იპყრობს. ამრიგად, მე-9 და მე-5 სვეტებში არის მხოლოდ ხატები, რომელთა ზედა მიმართულია ქვემოთ, რაც ასახავს ასაკთან ერთად დელტასა და თეტას ტალღებზე გადასვლას ნებისმიერი დიაპაზონის (მატრიცაში ვერტიკალურად მითითებული) ტალღის ალბათობის შემცირებას. EEG-ის დიაპაზონი. a2, p1, p2 დანიშნულ სვეტებში არის მხოლოდ ხატები, რომელთა ზედა მიმართულია ზემოთ, რაც ასახავს ასაკის მატებასთან ერთად ნებისმიერი დიაპაზონის ტალღის გადასვლის ალბათობას EEG-ის ბეტა1, ბეტა2 და განსაკუთრებით ალფა2 დიაპაზონში ტალღებზე. სიხშირეები. ჩანს, რომ ასაკთან დაკავშირებული ყველაზე გამოხატული ცვლილებები, საპირისპირო მიმართულებით, დაკავშირებულია ალფა2 და თეტა დიაპაზონში გადასვლასთან. განსაკუთრებული ადგილი უკავია ალფა 1 სიხშირის დიაპაზონს. ამ დიაპაზონში გადასვლის ალბათობა ყველა EEG მიწოდებაში აჩვენებს ასაკობრივ დამოკიდებულებას

ნახ.1. სხვადასხვა EEG სიხშირის დიაპაზონის ტალღების ურთიერთგადასვლის სტრუქტურის აქტუალური მახასიათებლები 7 (I) და 16 (II) წლის მოსწავლეში p1, p2 - ბეტა, a1, a2 - ალფა, 9 - თეტა, 5 - დელტა კომპონენტები ( ტალღები) EEG. ნაჩვენებია გადასვლები, რომელთა პირობითი ალბათობა აღემატება 0,2-ს. Fp1 ... 02 - EEG მიდის.

8 0 a1 a.2 P1 p2

B e a1 oh p2

e ¥ ¥ A D D

p2 y ¥ V A A

50 ა! a2 P1 (52

P1 ¥ ¥ A D D

8 0 a1 a2 P1 P2

B 0 a1 a2 p2

ოჰ ¥ ¥ D A

80 ა! a.2 P1 P2

a.2 ¥ ¥ A D

¡1 У ¥ A A A

B 0 a1 oh (51 ¡52

0 ¥ ¥ ა დ ა

B 0 a1 a2 P1 P2

(52 ¥ ¥ D A A

8 0 «1 a2 r] R2 B 0 a1 OH r2

0 ¥ A D e ¥ D

ა! ¥ ¥ a1 ¥ A

a.2 ¥ ¥ A a2 ¥ D

P1 ¥ P1 ¥ დ

(52 U D R2 ¥

8 0 a1 a2 p2 B 0 a1 oe2 P1 P2

e ¥ ¥ D O ¥ ¥

ა! ¥ ¥ L A a! U ¥ D D

a2 ¥ A oa U ¥ D

Р1 У ¥ Д Р1 ¥

(52 ¥ d p2 y ¥ A

8 0 a1 a2 P1 p2 v 0 a! ss2 P1 (52

8 У У ¥ В ¥

e ¥ ¥ A A A 0 ¥ ¥ A D A

ა! ¥ ¥ A A D a1 ¥ ¥ A

a.2 ¥ A A a2 ¥ ¥ A

P1 ¥ ¥ D A P1 ¥ A

p2 ¥ ¥ D A P2 U ¥ ¥ A d A

B 0 sch a2 P1 (52 V 0 a1 012 P1 p2

B ¥ ¥ 8 ¥ ¥ D

B ¥ ¥ A 0 ¥ ¥ A

a1 ¥ ¥ A D a1 ¥ ¥ A

a.2 ¥ ¥ A a2 ¥ ¥ A

P1 ¥ ¥ A A D P1 ¥ ¥ A D

p2 U ¥ D A D (52 ¥ ¥ ¥ A d A

8 0 a1 a2 P1 p2 B 0 «1 a.2 P1 p2

0 ¥ ¥ D 0 ¥ A

a1 ¥ a! ¥A

a2 ¥ ¥ A a.2 ¥ ¥ A

P1 ¥ ¥ A P1 ¥ A

р2 ¥ р2 ¥ ¥ А А

B 0 a1 oh P1 p2

p2 U ¥ L D D

B 0 a1 a.2 P1 (52

P1 ¥ ¥ A d D

p2 ¥ ¥ A A A

ბრინჯი. 2. ძირითადი EEG რიტმების ტალღურ კომპონენტებს შორის გადასვლის ალბათობების ცვლილებები ასაკთან ერთად სხვადასხვა მიდგომებში სკოლის მოსწავლეებში (86 ადამიანი)

5 ... p2 - EEG სიხშირის დიაპაზონი, Fp1 ... 02 - EEG მიდის. სამკუთხედი უჯრედში: მწვერვალით ქვემოთ - კლება, მწვერვალით მაღლა - ასაკთან ერთად იზრდება სხვადასხვა სიხშირის დიაპაზონის EEG კომპონენტებს შორის გადასვლის ალბათობა. მნიშვნელოვნების დონე: გვ< 0,05 - светлый треугольник, р < 0,01 - темный треугольник.

მხოლოდ იზოლირებულ შემთხვევებში. თუმცა, თუ თვალყურს ადევნებთ ხაზების შევსებას, მაშინ ეეგ სიხშირეების ალფა 1 დიაპაზონი ასაკთან ერთად სკოლის მოსწავლეებში ამცირებს კავშირს ნელი ტალღის დიაპაზონთან და ზრდის კავშირს ალფა2 დიაპაზონთან, რითაც მოქმედებს როგორც მარეგულირებელი ფაქტორი. EEG ტალღის ნიმუშის სტაბილურობა

ბავშვების ასაკს შორის კავშირის ხარისხისა და ტალღის ნიმუშის ცვლილებების შედარებითი შესაფასებლად EEG-ის თითოეულ სიგნალში, ჩვენ გამოვიყენეთ მრავალჯერადი რეგრესიის მეთოდი, რამაც შესაძლებელი გახადა შეფასდეს ყველა EEG სიხშირის კომპონენტებს შორის ურთიერთგადასვლის კომბინირებული გადანაწილების ეფექტი. დიაპაზონები, მათი ურთიერთკორელაციის გათვალისწინებით (პრედიქტორების სიჭარბის შესამცირებლად, გამოვიყენეთ ქედის რეგრესია). შესწავლილი ცვალებადობის წილის დამახასიათებელი განსაზღვრის კოეფიციენტები

EEG ინდიკატორები, რომლებიც შეიძლება აიხსნას ასაკის ფაქტორის გავლენით, განსხვავდება სხვადასხვა მიდგომებში 0.20-დან 0.49-მდე (ცხრილი 1). ასაკთან ერთად გადასვლების სტრუქტურის ცვლილებას აქვს გარკვეული აქტუალური მახასიათებლები. ამრიგად, გაანალიზებულ პარამეტრებსა და ასაკს შორის განსაზღვრის ყველაზე მაღალი კოეფიციენტები ვლინდება კეფის (01, 02), პარიეტალურ (P3, Rg, P4) და უკანა დროებით (T6, T5) მიდამოებში, მცირდება ცენტრალურ და დროებით (T4). , T3) მილები, და ასევე F8 და F3, მიაღწია ყველაზე დაბალ მნიშვნელობებს შუბლის არხებში Fp1, Fpz, Fp2, F7, F4, Fz). განსაზღვრის კოეფიციენტების აბსოლუტურ მნიშვნელობებზე დაყრდნობით, შეიძლება ვივარაუდოთ, რომ სკოლის ასაკში ყველაზე დინამიურად ვითარდება კეფის, დროებითი და პარიეტალური რეგიონების ნეირონული სტრუქტურები. ამავდროულად, ცვლილებები ხდება პარიეტოტემპორალურ მიდამოებში გადასვლების სტრუქტურაში

მარჯვენა ნახევარსფერო (P4, T6, T4) უფრო მჭიდროდ არის დაკავშირებული ასაკთან, ვიდრე მარცხენა (P3, T5, T3).

ცხრილი 1

მრავალჯერადი რეგრესიის შედეგები „მოსწავლის ასაკს“ ცვლადსა და გადასვლის ალბათობებს შორის

EEG-ის ყველა სიხშირის კომპონენტს შორის (36 ცვლადი) ცალ-ცალკე თითოეული წამყვანისთვის

EEG წამყვანი r F df r2

Fp1 0.504 5.47* 5.80 0.208

Fpz 0.532 5.55* 5.70 0.232

Fp2 0.264 4.73* 6.79 0.208

F7 0.224 7.91* 3.82 0.196

F3 0.383 6.91** 7.78 0.327

Fz 0,596 5,90** 7,75 0,295

F4 0.524 4.23* 7.78 0.210

F8 0.635 5.72** 9.76 0.333

T3 0.632 5.01** 10.75 0.320

C3 0.703 7.32** 10.75 0.426

Cz 0,625 6,90** 7,75 0,335

C4 0.674 9.29** 7.78 0.405

T4 0.671 10.83** 6.79 0.409

T5 0.689 10.07** 7.78 0.427

P3 0.692 12.15** 6.79 0.440

Pz 0.682 13.40** 5.77 0.430

P4 0.712 11.46** 7.78 0.462

T6 0.723 9.26** 9.76 0.466

O1 0.732 12.88** 7.78 0.494

ოზი 0,675 6,14** 9,66 0,381

O2 0.723 9.27** 9.76 0.466

Შენიშვნა. r - მრავალჯერადი კორელაციის კოეფიციენტი

ცვლადს „სტუდენტის ასაკი“ და დამოუკიდებელ ცვლადებს შორის, F - F- კრიტერიუმის შესაბამისი მნიშვნელობა, მნიშვნელოვნების დონეები: * p< 0,0005, ** p < 0,0001; r2 - скорректированный на число степеней свободы (df) коэффициент детерминации.

მრავალჯერადი კორელაციის კოეფიციენტი სკოლის მოსწავლეების ასაკსა და გარდამავალი ალბათობების მნიშვნელობებს შორის, გამოთვლილი ლიდერების მთელი ნაკრებისთვის (ამავდროულად, სრული სიიდან გამოირიცხა გადასვლები, რომელთა ასაკთან კორელაცია არ აღწევდა მნიშვნელოვნების დონეს 0,05). გადასვლების წინასწარ) იყო 0,89, დარეგულირებული r2 = 0, 72 (F (21,64) = 11,3, p< 0,0001). То есть 72 % от исходной изменчивости зависимой переменной (возраст) могут быть объяснены в рамках модели множественной линейной регрессии, где предикторами являются вероятности переходов в определенном наборе отведений ЭЭГ. В числе предикторов оказались: P3 (t/t) = -0,21; O2 (b2/t) = -0,18; C3 (b 1 /t) = -0,16; F7 (a1/t) = 0,25; T6 (d/t) = -0,20; P4 (b2/a1) = -0,21; O1 (t/ t) = -0,21; T5 (a1/a2) = -0,20; F8 (t/d) = -0,18; O1 (d/t) = -0,08; F8 (t/t) = 0,22; T6 (a1/t) = -0,26; C3 (d/t) = -0,19; C3 (b2/b1) = 0,16; F8 (b2/t) = 0,19; Fp1 (a1/a2) = -0,17; P4 (t/t) = -0,15; P3 (a2/d) = 0,11; C4 (a2/a2) = 0,16;

Fp2 (b2/b1) = 0.11; 02 (1/a2) = -0.11 (ფრჩხილებში 1/ არის გადასვლა კომპონენტი 1-დან კომპონენტზე ]). რეგრესიის კოეფიციენტის ნიშანი ახასიათებს ცვლადებს შორის ურთიერთობის მიმართულებას: თუ ნიშანი დადებითია, ასაკთან ერთად ამ გადასვლის ალბათობა იზრდება, თუ ნიშანი უარყოფითია, ამ გადასვლის ალბათობა ასაკთან ერთად მცირდება.

დისკრიმინაციული ანალიზის გამოყენებით EEG გადასვლის ალბათობაზე დაყრდნობით, სკოლის მოსწავლეები დაყვეს ასაკობრივ ჯგუფებად. გარდამავალი ალბათობების მთლიანი ნაკრებიდან მხოლოდ 26 პარამეტრი იქნა გამოყენებული კლასიფიკაციისთვის - მრავლობითი წრფივი რეგრესიის ანალიზის შედეგებით მიღებული პროგნოზირების რაოდენობის მიხედვით რეგრესიის პარამეტრების ქედის შეფასებით. გამოყოფის შედეგები წარმოდგენილია ნახ. 3. ჩანს, რომ სხვადასხვა ასაკობრივი ჯგუფისთვის მიღებული კომპლექტები ოდნავ ემთხვევა ერთმანეთს. კონკრეტული სკოლის მოსწავლის კლასტერის ცენტრიდან გადახრის ხარისხით ან სხვა ასაკობრივ ჯგუფში მისი მოთავსებით, შეიძლება ვიმსჯელოთ, დაგვიანებულია თუ მოწინავე EEG ტალღის ნიმუშის ფორმირების სიჩქარე.

° az A p O<к о о

OfP® O ° d„ °o e A o o

6 -4 -2 0 2 46 Canonical re/foam 1

ბრინჯი. სურ. 3. სხვადასხვა ასაკობრივი ჯგუფის (უმცროსი - უმცროსი, საშუალო - საშუალო, უფროსი - უფროსი) მოსწავლეთა განაწილება დისკრიმინაციულ ველზე შეირჩა EEG კომპონენტების (ტალღების) გადასვლის ალბათობები, მნიშვნელოვანი მრავალჯერადი რეგრესიის შედეგების მიხედვით. როგორც დისკრიმინაციული ანალიზის პროგნოზირებულები.

გამოვლინდა გოგონებსა და ბიჭებში EEG ტალღის ნიმუშის ფორმირების ასაკთან დაკავშირებული დინამიკის თავისებურებები (ცხრილი 2). დისპერსიის ანალიზის მიხედვით, გენდერის ფაქტორის ძირითადი ეფექტი უფრო გამოხატულია პარიეტოტემპორალურ რეგიონებში, ვიდრე ფრონტოცენტრალურ რეგიონებში და ხაზგასმულია მარჯვენა ნახევარსფეროს მიდამოებში. სქესის ფაქტორის გავლენა არის ის, რომ ბიჭებში კავშირი ალფა2- და დაბალი სიხშირის ალფა 1 ზოლს შორის უფრო გამოხატულია, ხოლო გოგონებში კავშირი ალფა2- და მაღალი სიხშირის ბეტა სიხშირის დიაპაზონებს შორის უფრო გამოხატულია.

ასაკობრივ დინამიკასთან დაკავშირებული ფაქტორების ურთიერთქმედების ეფექტი უკეთესად ვლინდება ფრონტალური და დროებითი (ასევე უპირატესად მარჯვნივ) უბნების EEG პარამეტრებში. იგი ძირითადად დაკავშირებულია ალბათობის შემცირებასთან

მაგიდა 2

EEG სიხშირის კომპონენტებს შორის გადასვლის ალბათობა და მათი ასაკობრივი დინამიკა გოგონებში და ბიჭებში (ANOVA მონაცემები EEG ლიდერებისთვის)

გადასვლა EEG სიხშირის კომპონენტებს შორის

EEG ტყვია ფაქტორის მთავარი ეფექტი სქესი ფაქტორების ურთიერთქმედების ეფექტი სქესი*ასაკი

Fp1 ß1-0 a1- 5 0-0

Fp2 ß2-0 a1-0 0-ß1

T4 ß2-a1 0-a1 ß2-0 a2-0 a1-0 a1-5

T6 a2-a1 a2- ß1 a1-ß1 a2-0 a1-0

P4 a2-a1 ß2-a1 a1-0 a1-5

O2 a2-a1 a2-ß1 a1-ß2 a1-a1 0-0

Შენიშვნა. p2 ... 5 - EEG კომპონენტები.< 0,01. Отведения Fpz, F7, F8, F3, F4, Т3, С2, 02 в таблице не представлены из-за отсутствия значимых эффектов влияния фактора Пол и взаимодействия факторов.

ალფა და ბეტა სიხშირის დიაპაზონიდან თეტა დიაპაზონში გადასვლის სიხშირე. ამავდროულად, ბიჭებში ბეტა და ალფა დიაპაზონიდან თეტა სიხშირის დიაპაზონში გადასვლის ალბათობის უფრო სწრაფი შემცირება შეინიშნება უმცროს და საშუალო სკოლის ასაკობრივ ჯგუფებს შორის, ხოლო გოგონებში - საშუალო და უფროსი ასაკის ჯგუფებს შორის.

შედეგების განხილვა

ამრიგად, ანალიზის საფუძველზე, გამოვლინდა EEG-ის სიხშირის კომპონენტები, რომლებიც განსაზღვრავენ ასაკთან დაკავშირებულ რეორგანიზაციას და ტვინის ბიოელექტრული აქტივობის ნიმუშების სპეციფიკას ჩრდილოეთ სკოლის მოსწავლეებში. მიღებულ იქნა ბავშვებში და მოზარდებში ძირითადი EEG რითმების დინამიური ურთიერთობების ფორმირების რაოდენობრივი ინდიკატორები, გენდერული მახასიათებლების გათვალისწინებით, რაც შესაძლებელს ხდის აკონტროლოს ასაკთან დაკავშირებული განვითარების ტემპი და განვითარების დინამიკაში შესაძლო გადახრები. .

ამრიგად, დაწყებითი სკოლის მოსწავლეებში, EEG რითმების დროებითი ორგანიზაციის სტაბილური სტრუქტურა აღმოაჩინეს კეფის, პარიეტალურ და ცენტრალურ მიდამოებში. 14-17 წლის მოზარდების უმეტესობაში, EEG ნიმუში კარგად არის სტრუქტურირებული არა მხოლოდ კეფის პარიეტალურ და ცენტრალურ, არამედ დროებით რეგიონებშიც. მიღებული მონაცემები ადასტურებს ტვინის სტრუქტურების თანმიმდევრული განვითარების იდეას და ტვინის შესაბამისი რეგიონების რიტმოგენეზის და ინტეგრაციული ფუნქციების ეტაპობრივ ფორმირებას. ცნობილია, რომ ქერქის სენსორული და მოტორული უბნები

მწიფდება დაწყებითი სკოლის პერიოდისთვის, მოგვიანებით მწიფდება მულტიმოდალური და ასოციაციური ზონები და შუბლის ქერქის ფორმირება გრძელდება ზრდასრულობამდე. ახალგაზრდა ასაკში, EEG ნიმუშის ტალღური სტრუქტურა ნაკლებად ორგანიზებული (დიფუზური) ხასიათისაა. თანდათან, ასაკთან ერთად, ეეგ ნიმუშის სტრუქტურა იწყებს ორგანიზებულ ხასიათს და 17-18 წლის ასაკში უახლოვდება მოზრდილებს.

EEG ტალღის კომპონენტების ფუნქციური ურთიერთქმედების ბირთვი დაწყებითი სკოლის ასაკის ბავშვებში არის თეტა და ალფა1 სიხშირის დიაპაზონი, უფროს სკოლის ასაკში - ალფა1 და ალფა2 სიხშირის დიაპაზონი. 7-დან 18 წლამდე პერიოდში, EEG რიტმების ყველა სიხშირის დიაპაზონის ტალღების ურთიერთქმედების ალბათობა დელტა და თეტა დიაპაზონის ტალღებთან მცირდება, ბეტა და ალფა2 დიაპაზონის ტალღებთან ურთიერთქმედების ერთდროული მატებით. გაანალიზებული EEG ინდიკატორების დინამიკა ყველაზე მეტად ვლინდება ცერებრალური ქერქის პარიეტალურ და დროებით-კეფის რეგიონებში. ყველაზე დიდი გენდერული განსხვავება გაანალიზებულ EEG პარამეტრებში ხდება პუბერტატის პერიოდში. 16-17 წლის ასაკში გოგონებში ტალღის კომპონენტების ურთიერთქმედების ფუნქციური ბირთვი, რომელიც მხარს უჭერს ეეგ-ს ნიმუშის სტრუქტურას, ყალიბდება ალფა2-ბეტა1 დიაპაზონში, ხოლო ბიჭებში - ალფა2-ალფა1 დიაპაზონში. თუმცა, უნდა აღინიშნოს, რომ ასაკთან დაკავშირებული EEG ნიმუშის ფორმირება ცერებრალური ქერქის სხვადასხვა უბანში მიმდინარეობს ჰეტეროქრონულად, განიცდის გარკვეულ დეზორგანიზაციას თეტა აქტივობის ზრდით პუბერტატის პერიოდში. ეს გადახრები ზოგადი დინამიკიდან ყველაზე მეტად ვლინდება სქესობრივი მომწიფების პერიოდში გოგონებში.

კვლევებმა აჩვენა, რომ არხანგელსკის რეგიონში ბავშვებს, მოსკოვის რეგიონში მცხოვრებ ბავშვებთან შედარებით, სქესობრივი მომწიფების შეფერხება ერთიდან ორ წლამდე აქვთ. ეს შეიძლება გამოწვეული იყოს გარემოს კლიმატური და გეოგრაფიული პირობების გავლენით, რაც განსაზღვრავს ჩრდილოეთ რეგიონებში ბავშვების ჰორმონალური განვითარების მახასიათებლებს.

ჩრდილოეთში ადამიანის ჰაბიტატის ეკოლოგიური არახელსაყრელი ფაქტორი არის ნიადაგსა და წყალში ქიმიური ელემენტების ნაკლებობა ან სიჭარბე. არხანგელსკის რეგიონის მცხოვრებლებს აქვთ კალციუმის, მაგნიუმის, ფოსფორის, იოდის, ფტორის, რკინის, სელენის, კობალტის, სპილენძის და სხვა ელემენტების დეფიციტი. მიკრო და მაკროელემენტების ბალანსის დარღვევები ასევე გამოვლინდა ბავშვებსა და მოზარდებში, რომელთა EEG მონაცემები წარმოდგენილია ამ ნაშრომში. ამან ასევე შეიძლება გავლენა მოახდინოს სხეულის სხვადასხვა სისტემების, მათ შორის ცენტრალური ნერვული სისტემის, ასაკთან დაკავშირებული მორფოფუნქციური განვითარების ბუნებაზე, რადგან არსებითი და სხვა ქიმიური ელემენტები მრავალი ცილის განუყოფელი ნაწილია და მონაწილეობენ ყველაზე მნიშვნელოვან მოლეკულურ ბიოქიმიურ პროცესებში, და ზოგიერთი ისინი ტოქსიკურია.

ადაპტაციური ცვლილებების ბუნება და ხარისხი

მათი სიმძიმე დიდწილად განისაზღვრება სხეულის ადაპტაციური შესაძლებლობებით, რაც დამოკიდებულია ინდივიდუალურ ტიპოლოგიურ მახასიათებლებზე, მგრძნობელობაზე და გარკვეული გავლენისადმი წინააღმდეგობის გაწევაზე. ბავშვის სხეულის განვითარების თავისებურებების შესწავლა და EEG სტრუქტურის ფორმირება მნიშვნელოვანი საფუძველია ონტოგენეზის სხვადასხვა ეტაპებზე იდეების ჩამოყალიბებისთვის, დარღვევების ადრეული გამოვლენისა და მათი გამოსწორების შესაძლო მეთოდების შემუშავებისთვის.

მუშაობა განხორციელდა რუსეთის მეცნიერებათა აკადემიის პრეზიდიუმის No18 საბაზისო კვლევის პროგრამის ფარგლებში.

ბიბლიოგრაფია

1. Boyko E. R. ადამიანის ცხოვრების ფიზიოლოგიური და ბიოქიმიური საფუძვლები ჩრდილოეთში. ეკატერინბურგი: რუსეთის მეცნიერებათა აკადემიის ურალის ფილიალი, 2005 წ. 190 გვ.

2. გორბაჩოვი A.L., Dobrodeeva L.K., Tedder Yu.R., Shatsova E.N. ჩრდილოეთ რეგიონების ბიოგეოქიმიური მახასიათებლები. არხანგელსკის რეგიონის მოსახლეობის მიკროელემენტური სტატუსი და ენდემური დაავადებების განვითარების პროგნოზი // ადამიანის ეკოლოგია. 2007. No 1. გვ 4-11.

3. Gudkov A. B., Lukmanova I. B., Ramenskaya E. B. კაცი ევროპის ჩრდილოეთის სუბპოლარულ რეგიონში. ეკოლოგიური და ფიზიოლოგიური ასპექტები. არხანგელსკი: IPC NARFU, 2013. 184 გვ.

4. Demin D. B., Poskotinova L. V., Krivonogova E. V. მოზარდების EEG სტრუქტურის ასაკთან დაკავშირებული ფორმირების ვარიანტები ევროპის ჩრდილოეთის სუბპოლარული და პოლარული რეგიონებში // ჩრდილოეთ (არქტიკის) ფედერალური უნივერსიტეტის ბიულეტენი. სერია "სამედიცინო და ბიოლოგიური მეცნიერებები". 2013. No 1. გვ 41-45.

5. Jos Yu. S., Nekhoroshkova A. N., Gribanov A. V. ელექტროენცეფალოგრამის მახასიათებლები და მუდმივი ტვინის პოტენციალის დონის განაწილება დაწყებითი სკოლის ასაკის ჩრდილოეთ ბავშვებში // ადამიანის ეკოლოგია. 2014. No 12. გვ 15-20.

6. Kubasov R.V., Demin D.B., Tipisova E.V., Tkachev A.V. ჰორმონალური უზრუნველყოფა ჰიპოფიზის ჯირკვლის - ფარისებრი ჯირკვლის - სასქესო ჯირკვლის სისტემის მიერ ბიჭებში სქესობრივი მომწიფების პერიოდში, რომლებიც ცხოვრობენ არხანგელსკის რეგიონის კონოშას რაიონში // ეკოლოგიური პირი. 2004. აპ. T. 1, No 4. გვ 265-268.

7. Kudrin A.V., Gromova O.A. მიკროელემენტები ნევროლოგიაში. M.: GEOTAR-Media, 2006. 304 გვ.

8. ლუკმანოვა N. B., Volokitina T. V., Gudkov A. B., Safonova O. A. 7 - 9 წლის ბავშვების ფსიქომოტორული განვითარების პარამეტრების დინამიკა // ადამიანის ეკოლოგია. 2014. No 8. გვ.13-19.

9. Nifontova O. L., Gudkov A. B., Shcherbakova A. E. გულისცემის პარამეტრების მახასიათებლები ხანტი-მანსის ავტონომიური ოკრუგის მკვიდრი მოსახლეობის ბავშვებში // ადამიანის ეკოლოგია. 2007. No 11. გვ 41-44.

10. Novikova L. A., Farber D. A. ქერქისა და სუბკორტიკალური სტრუქტურების ფუნქციური მომწიფება სხვადასხვა პერიოდში ელექტროენცეფალოგრაფიული კვლევების მიხედვით // ფიზიოლოგიის სახელმძღვანელო / რედ. ჩერნიგოვსკი V. N. L.: Nauka, 1975. გვ. 491-522.

11. რუსეთის ფედერაციის მთავრობის 2014 წლის 21 აპრილის No366 დადგენილება „რუსეთის ფედერაციის სახელმწიფო პროგრამის „რუსეთის ფედერაციის არქტიკული ზონის სოციალურ-ეკონომიკური განვითარება 2020 წლამდე“ დამტკიცების შესახებ. წვდომა იურიდიული საცნობარო სისტემიდან "ConsultantPlus".

12. სოროკო ს.ი., ბურიხ ე.ა., ბექშაევი ს.ს., სიდო-

რენკო გ.ვ., სერგეევა ე.გ., ხოვანსკიხი ა.ე., კორმილიცინი ბ. სახელობის ფიზიოლოგიური ჟურნალი. ი.მ.სეჩენოვი. 2006. T. 92, No 8. P. 905-929.

13. Soroko S. I., Maksimova I. A., Protasova O. V. მაკრო და მიკროელემენტების შემცველობის ასაკობრივი და გენდერული მახასიათებლები ევროპის ჩრდილოეთში ბავშვების სხეულებში // ადამიანის ფიზიოლოგია. 2014. T. 40. No 6. გვ 23-33.

14. Tkachev A.V. ჩრდილოეთის ბუნებრივი ფაქტორების გავლენა ადამიანის ენდოკრინულ სისტემაზე // ადამიანის ეკოლოგიის პრობლემები. არხანგელსკი, 2000. გვ 209-224.

15. Tsitseroshin M. N., Shepovalnikov A. N. ტვინის ინტეგრაციული ფუნქციის ფორმირება. პეტერბურგი : ნაუკა, 2009. 250 გვ.

16. Baars, B. J. ცნობიერი წვდომის ჰიპოთეზა: წარმოშობა და უახლესი მტკიცებულებები // ტენდენციები კოგნიტურ მეცნიერებებში. 2002. ტ. 6, N 1. გვ 47-52.

17. Clarke A. R., Barry R. J., Dupuy F. E., McCarthy R., Selikowitz M., Heaven P. C. L. Childhood EEG, როგორც ზრდასრულთა ყურადღების დეფიციტის/ჰიპერაქტიურობის აშლილობის პროგნოზირებადი // კლინიკური ნეიროფიზიოლოგია. 2011. ტ. 122. გვ 73-80.

18. Loo S. K., Makeig S. EEG-ის კლინიკური სარგებლობა ყურადღების დეფიციტის/ჰიპერაქტიურობის აშლილობაში: კვლევის განახლება // ნეიროთერაპია. 2012. ტ. 9, N 3. გვ 569-587.

19. SowellE. R., Trauner D. A., Gamst A., Jernigan T. L. ტვინის კორტიკალური და სუბკორტიკალური სტრუქტურების განვითარება ბავშვობაში და მოზარდობაში: სტრუქტურული MRI კვლევა // განვითარების მედიცინა და ბავშვთა ნევროლოგია. 2002. ტ. 44, N 1. გვ 4-16.

1. Bojko E. R. Fiziologo-biochimicheskie osnovy zhiznedeyatelnosti cheloveka na Severe. ეკატერინბურგი, 2005. 190 გვ.

2. გორბაჩოვი ა.ლ., დობროდეევა ლ.კ., ტედერ იუ. R., Shacova E. N. ჩრდილოეთ რეგიონების ბიოგეოქიმიური მახასიათებლები. არხანგელსკის რეგიონის მოსახლეობის მიკროელემენტების სტატუსი და ენდემური დაავადებების პროგნოზი. ეკოლოგია ჩელოვეკა. 2007, 1, გვ. 4-11.

3. გუდკოვი A. B., Lukmanova I. B., Ramenskaya E. B. Chelovek v Pripolyarnom regione Evropejskogo Severa. ეკოლოგიურ-ფიზიოლოგიური ასპექტი. არხანგელსკი, 2013, 184 გვ.

4. Demin D. B., Poskotinova L. V., Krivonogova E. V. EEG ფორმირების ვარიანტები მოზარდებში, რომლებიც ცხოვრობენ ჩრდილოეთ რუსეთის სუბპოლარულ და პოლარულ რეგიონებში. Vestnik Severnogo (Arkticheskogo) federalnogo universiteta, სერია "Mediko-biologicheskie nauki" . 2013, 1, გვ. 41-45.

5. ჯოშ იუ. ს., ნეხოროშკოვა ა. ეკოლოგია ჩელოვეკა. 2014, 12, გვ. 15-20.

6. Kubasov R. V., Demin D. B., Tipisova E. V., Tkachev A. V. ჰიპოფიზურ-ფარისებრი ჯირკვლის სისტემის ჰორმონალური უზრუნველყოფა ბიჭებში პუბერტატის პერიოდში, რომლებიც ცხოვრობენ არხანგელსკის რეგიონის კონოშას ოლქში. ეკოლოგია ჩელოვეკა. 2004, 1 (4), გვ. 265-268 წწ.

7. Kudrin A. V., Gromova O. A. Mikroelementyi v nevro-logii. მოსკოვი, 2006, 304 გვ.

8. ლუკმანოვა N. B., Volokitina T. V., Gudkov A. B., Safonova O. A. ფსიქომოტორული განვითარების პარამეტრების ცვლილებები 7-9 წელიწადში. ო. ბავშვები. ეკოლოგია ჩელოვეკა. 2014, 8, გვ. 13-19.

9. Nifontova O. L., Gudkov A. B., Shherbakova A. Je. გულის რიტმის პარამეტრების აღწერა ხანტი-მანსიისკის ავტონომიურ რეგიონში მკვიდრ ბავშვებში. ეკოლოგია ჩელოვეკა. 2007, 1 1, გვ. 41-44.

10. Novikova L. A., Farber D. A. Funkcionalnoe sozrevanie kory i podkorkovych struktur v razlichnye periody po dannym elektroencefalograficheskich issledovanij. Rukovodstvo po fiziologii. რედ. V.N. ჩერნიგოვსკი. ლენინგრადი, 1975, გვ. 491-522 წწ.

11. Postanovlenie Pravitelstva RF 21/04/2014 გ. No 366 “Ob utverzhdenii Gosudarstvennoj programmy Rossijskoj Federacii “Social-ekonomicheskoe razvitie Arkticheskoj Zony Rossijskoj Federacii na period do 2020 goda” Dostup iz sprav.- pravovoj sistemy “KonsultantPlyus”.

12. სოროკო ს.ი., ბურიხ ე.ა., ბექშაევი ს. მცირეწლოვან ბავშვებში ევროპის ჩრდილოეთის პირობები (პრობლემური კვლევა). Rossiiskii fiziologicheskii jurnal imeni I. M. Sechenova / Rossiiskaia akademiia nauk. 2006, 92 (8), გვ. 905-929 წწ.

13. Soroko S. I., Maksimova I. A., Protasova O. V, მაკრო და მიკროელემენტების შემცველობის ასაკობრივი და გენდერული მახასიათებლები ევროპული ჩრდილოეთის ბავშვების ორგანიზმებში. ფიზიოლოგია ჩელოვეკა. 2014, 40 (6), გვ. 23-33.

14. Tkachev A. V. Vliyanie prirodnych faktorov Severa na endokrinnuyu sistemu cheloveka. პრობლემური ეკოლოგიური ჩელოვეკა. არხანგელსკი. 2000, გვ. 209-224 წწ.

15. Ciceroshin M. N., Shepovalnikov A. N. Stanovlenie integrativnojfunkcii mozga. წმ. პეტერბურგი, 2009, 250 გვ.

16. Baars B. J. ცნობიერი წვდომის ჰიპოთეზა: წარმოშობა და ბოლო მტკიცებულებები. ტენდენციები კოგნიტურ მეცნიერებებში. 2002, 6 (1), გვ. 47-52.

17. Clarke A. R., Barry R. J., Dupuy F. E., McCarthy R., Selikowitz M., Heaven P. C. L. Childhood EEG, როგორც ზრდასრულთა ყურადღების დეფიციტის/ჰიპერაქტიურობის აშლილობის პროგნოზირებადი. კლინიკური ნეიროფიზიოლოგია. 2011, 122, გვ. 73-80 წწ.

18. Loo S. K., Makeig S. EEG-ის კლინიკური სარგებლობა ყურადღების დეფიციტის/ჰიპერაქტიურობის აშლილობაში: კვლევის განახლება. ნეიროთერაპიული საშუალებები. 2012, 9 (3), გვ. 569-587 წწ.

19. Sowell E. R., Trauner D. A., Gamst A., Jernigan T. L. ტვინის კორტიკალური და სუბკორტიკალური სტრუქტურების განვითარება ბავშვობაში და მოზარდობაში: სტრუქტურული MRI კვლევა. განვითარების მედიცინა და ბავშვთა ნევროლოგია. 2002, 44 (1), გვ. 4-16.

Საკონტაქტო ინფორმაცია:

როჟკოვი ვლადიმერ პავლოვიჩი - ბიოლოგიურ მეცნიერებათა კანდიდატი, ევოლუციური ფიზიოლოგიისა და ბიოქიმიის ინსტიტუტის წამყვანი მკვლევარი. ი.მ.სეჩენოვის რუსეთის მეცნიერებათა აკადემია"

მისამართი: 194223, სანკტ-პეტერბურგი, თორეზის გამზ., 44

EEG-ის მთავარი მახასიათებელი, რაც მას განვითარების ფსიქოფიზიოლოგიის შეუცვლელ ინსტრუმენტად აქცევს, არის მისი სპონტანური, ავტონომიური ბუნება. ტვინის რეგულარული ელექტრული აქტივობა უკვე ნაყოფში შეიძლება გამოვლინდეს და ჩერდება მხოლოდ სიკვდილის დაწყებისთანავე. ამავდროულად, თავის ტვინის ბიოელექტრული აქტივობის ასაკთან დაკავშირებული ცვლილებები მოიცავს ონტოგენეზის მთელ პერიოდს მისი წარმოქმნის მომენტიდან ინტრაუტერიული ტვინის განვითარების გარკვეულ (და ჯერ არ არის ზუსტად დადგენილი) ეტაპზე ადამიანის სიკვდილამდე. კიდევ ერთი მნიშვნელოვანი გარემოება, რომელიც საშუალებას იძლევა EEG-ის პროდუქტიული გამოყენება ტვინის ონტოგენეზის შესწავლაში, არის მომხდარი ცვლილებების რაოდენობრივი შეფასების შესაძლებლობა.

EEG-ის ონტოგენეტიკური გარდაქმნების კვლევები ძალიან მრავალრიცხოვანია. ეეგ-ის ასაკთან დაკავშირებული დინამიკა შესწავლილია დასვენების დროს, სხვა ფუნქციურ მდგომარეობებში (ძილი, აქტიური სიფხიზლე და ა.შ.), ასევე სხვადასხვა სტიმულის (ვიზუალური, სმენითი, ტაქტილური) გავლენის ქვეშ. მრავალი დაკვირვების საფუძველზე, გამოვლინდა ინდიკატორები, რომლებითაც ასაკთან დაკავშირებული ტრანსფორმაციები ფასდება ონტოგენეზის განმავლობაში, როგორც მომწიფების პროცესში (იხ. თავი 12.1.1.) და დაბერების დროს. უპირველეს ყოვლისა, ეს არის ადგილობრივი ეეგ-ის სიხშირე-ამპლიტუდის სპექტრის მახასიათებლები, ე.ი. აქტივობა დაფიქსირებულია ცერებრალური ქერქის ცალკეულ წერტილებზე. ქერქის სხვადასხვა წერტილიდან დაფიქსირებული ბიოელექტრული აქტივობის ურთიერთკავშირის შესასწავლად გამოიყენება სპექტრულ-კორელაციური ანალიზი (იხ. თავი 2.1.1) ცალკეული რიტმული კომპონენტების თანმიმდევრული ფუნქციების შეფასებით.

ასაკთან დაკავშირებული ცვლილებები EEG-ის რიტმულ შემადგენლობაში.ამ მხრივ ყველაზე შესწავლილი არის ასაკთან დაკავშირებული ცვლილებები EEG-ის სიხშირე-ამპლიტუდის სპექტრში ცერებრალური ქერქის სხვადასხვა უბანში. EEG-ის ვიზუალური ანალიზი აჩვენებს, რომ გაღვიძებულ ახალშობილებში EEG-ში დომინირებს ნელი არარეგულარული რხევები 1-3 ჰც სიხშირით და 20 μV ამპლიტუდით. თუმცა, მათი EEG სიხშირის სპექტრი შეიცავს სიხშირეებს 0,5-დან 15 ჰც-მდე. რიტმული მოწესრიგების პირველი გამოვლინებები ჩნდება ცენტრალურ ზონებში, სიცოცხლის მესამე თვიდან. სიცოცხლის პირველი წლის განმავლობაში შეინიშნება ბავშვის ელექტროენცეფალოგრამის ძირითადი რიტმის სიხშირის ზრდა და სტაბილიზაცია. დომინანტური სიხშირის ზრდის ტენდენცია გრძელდება განვითარების შემდგომ ეტაპებზე. 3 წლისთვის ეს უკვე არის რიტმი 7-8 ჰც სიხშირით, 6 წლისთვის - 9-10 ჰც (Farber, Alferova, 1972).

ერთ-ერთი ყველაზე საკამათო არის საკითხი, თუ როგორ უნდა მოხდეს მცირეწლოვანი ბავშვების ეეგ-ის რიტმული კომპონენტების კვალიფიკაცია, ე.ი. როგორ გავაერთიანოთ რიტმების კლასიფიკაცია მოზრდილებისთვის მიღებული სიხშირის დიაპაზონის მიხედვით (იხ. თავი 2.1.1) იმ რიტმულ კომპონენტებთან, რომლებიც გვხვდება სიცოცხლის პირველ წლებში ბავშვების ეეგ-ში. ამ პრობლემის მოგვარების ორი ალტერნატიული მიდგომა არსებობს.

პირველი ვარაუდობს, რომ დელტა, თეტა, ალფა და ბეტა სიხშირის დიაპაზონებს განსხვავებული წარმოშობა და ფუნქციური მნიშვნელობა აქვთ. ჩვილ ასაკში ნელი აქტივობა უფრო ძლიერი ხდება და შემდგომ ონტოგენეზში ხდება აქტივობის დომინირების ცვლილება ნელი სიხშირის რიტმული კომპონენტებიდან სწრაფ სიხშირემდე. სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, თითოეული EEG სიხშირის დიაპაზონი დომინირებს ონტოგენეზში ერთმანეთის მიყოლებით (გარშე, 1954). ამ ლოგიკით, თავის ტვინის ბიოელექტრული აქტივობის ფორმირებაში გამოვლინდა 4 პერიოდი: 1 პერიოდი (18 თვემდე) – დელტა აქტივობის დომინირება, ძირითადად, ცენტრალურ-პარიეტალურ მიდამოებში; მე-2 პერიოდი (1,5 წელი – 5 წელი) – თეტა აქტივობის დომინირება; მე-3 პერიოდი (6 – 10 წელი) – ალფა აქტივობის დომინირება (ლაბილური ფაზა); მე-4 პერიოდი (ცხოვრებიდან 10 წლის შემდეგ) ალფა აქტივობის დომინირება (სტაბილური ფაზა). ბოლო ორ პერიოდში მაქსიმალური აქტივობა აღინიშნება კეფის მიდამოებში. ამის საფუძველზე შემოთავაზებული იყო ალფა და თეტა აქტივობის თანაფარდობის განხილვა, როგორც ტვინის სიმწიფის ინდიკატორი (ინდექსი) (Matousek, Petersen, 1973).

სხვა მიდგომა განიხილავს ძირითადს, ე.ი. დომინანტური რიტმი ელექტროენცეფალოგრამაში, მიუხედავად მისი სიხშირის პარამეტრებისა, როგორც ალფა რიტმის ონტოგენეტიკური ანალოგი. ასეთი ინტერპრეტაციის საფუძველს შეიცავს ეეგ-ში დომინანტური რიტმის ფუნქციური მახასიათებლები. ისინი გამოხატულია „ფუნქციური ტოპოგრაფიის პრინციპში“ (Kuhlman, 1980). ამ პრინციპის შესაბამისად, სიხშირის კომპონენტის (რიტმის) იდენტიფიკაცია ხორციელდება სამი კრიტერიუმის საფუძველზე: 1) რიტმული კომპონენტის სიხშირე; 2) მისი მაქსიმალური სივრცითი მდებარეობა თავის ტვინის ქერქის გარკვეულ უბნებში; 3) EEG რეაქტიულობა ფუნქციურ დატვირთვებზე.

ამ პრინციპის გამოყენებით ჩვილების ეეგ-ის ანალიზზე, ტ.ა. სტროგანოვამ აჩვენა, რომ კეფის მიდამოში დაფიქსირებული 6-7 ჰც სიხშირის კომპონენტი შეიძლება ჩაითვალოს ალფა რიტმის ფუნქციურ ანალოგად ან თავად ალფა რიტმად. ვინაიდან ამ სიხშირის კომპონენტს აქვს მცირე სპექტრული სიმკვრივე ვიზუალური ყურადღების მდგომარეობაში, მაგრამ დომინანტი ხდება მხედველობის ერთგვაროვან ბნელ ველში, რომელიც, როგორც ცნობილია, ახასიათებს ზრდასრული ადამიანის ალფა რიტმს (Stroganova et al., 1999).

ჩამოყალიბებული პოზიცია დამაჯერებლად არგუმენტირებული ჩანს. მიუხედავად ამისა, პრობლემა მთლიანობაში გადაუჭრელი რჩება, რადგან ჩვილების EEG-ის დარჩენილი რიტმული კომპონენტების ფუნქციური მნიშვნელობა და მათი ურთიერთობა ზრდასრული ადამიანის ეეგ რითმებთან: დელტა, თეტა და ბეტა არ არის ნათელი.

ზემოაღნიშნულიდან ირკვევა, თუ რატომ არის კამათის საგანი ონტოგენეზში თეტა და ალფა რითმების ურთიერთობის პრობლემა. თეტა რიტმი ჯერ კიდევ ხშირად განიხილება, როგორც ალფა რიტმის ფუნქციური წინამორბედი და, ამრიგად, აღიარებულია, რომ ალფა რიტმი პრაქტიკულად არ არსებობს მცირეწლოვან ბავშვებში EEG-ში. მკვლევარები, რომლებიც იცავენ ამ პოზიციას, არ მიიჩნევენ შესაძლებლად, რომ მცირეწლოვან ბავშვებში ეეგ-ში დომინანტური რიტმული აქტივობა ალფა რიტმად ჩაითვალოს (შეპოვალნიკოვი და სხვ., 1979).

თუმცა, მიუხედავად იმისა, თუ როგორ არის ინტერპრეტირებული EEG-ის ეს სიხშირის კომპონენტები, ასაკთან დაკავშირებული დინამიკა, რომელიც მიუთითებს დომინანტური რიტმის სიხშირის თანდათანობით გადასვლაზე უფრო მაღალი მნიშვნელობებისკენ თეტა რიტმიდან მაღალი სიხშირის ალფა რიტმამდე დიაპაზონში. უდავო ფაქტია (მაგალითად, სურ. 13.1).

ალფა რიტმის ჰეტეროგენულობა.დადგინდა, რომ ალფა დიაპაზონი ჰეტეროგენულია და სიხშირიდან გამომდინარე, შეიძლება გამოიყოს რამდენიმე ქვეკომპონენტი, რომელსაც აშკარად განსხვავებული ფუნქციონალური მნიშვნელობა აქვს. მნიშვნელოვანი არგუმენტი ვიწროზოლიანი ალფა ქვეზოლების იდენტიფიცირების სასარგებლოდ არის მათი მომწიფების ონტოგენეტიკური დინამიკა. სამი ქვეჯგუფი მოიცავს: ალფა 1 – 7,7 – 8,9 ჰც; ალფა 2 – 9,3 – 10,5 ჰც; ალფა 3 – 10,9 – 12,5 ჰც (Alferova, Farber, 1990). 4-დან 8 წლამდე დომინირებს ალფა 1, 10 წლის შემდეგ დომინირებს ალფა 2, ხოლო 16-დან 17 წლამდე სპექტრში ჭარბობს ალფა 3.

ალფა რიტმის კომპონენტებსაც განსხვავებული ტოპოგრაფია აქვთ: ალფა-1 რიტმი უფრო გამოხატულია ქერქის უკანა ნაწილებში, ძირითადად პარიეტულებში. იგი ითვლება ლოკალურად ალფა 2-ისგან განსხვავებით, რომელიც ფართოდ არის გავრცელებული ქერქში, პიკს აღწევს კეფის მიდამოში. მესამე ალფა კომპონენტი, ე.წ. მას ასევე აქვს ადგილობრივი ხასიათი, რადგან მისი სიმძლავრე მკვეთრად მცირდება ცენტრალური ზონებიდან დაშორებით.

ძირითადი რიტმული კომპონენტების ცვლილებების ზოგადი ტენდენცია გამოიხატება ასაკთან ერთად ნელი კომპონენტის ალფა-1-ის სიმძიმის დაქვეითებით. ალფა რიტმის ეს კომპონენტი იქცევა თეტა და დელტა დიაპაზონის მსგავსად, რომელთა ძალა ასაკთან ერთად მცირდება და ალფა 2 და ალფა 3 კომპონენტების ძალა, ბეტა დიაპაზონის მსგავსად, იზრდება. თუმცა, ნორმალურ ჯანმრთელ ბავშვებში ბეტა აქტივობა დაბალია ამპლიტუდისა და სიმძლავრის მიხედვით და ზოგიერთ კვლევაში ამ სიხშირის დიაპაზონის მანიპულირებაც კი არ ხდება ნორმალურ ნიმუშებში მისი შედარებით იშვიათი შემთხვევების გამო.

EEG-ის მახასიათებლები პუბერტატში. EEG სიხშირის მახასიათებლების პროგრესული დინამიკა ქრება მოზარდობის ასაკში. პუბერტატის საწყის ეტაპებზე, როდესაც ტვინის ღრმა სტრუქტურებში ჰიპოთალამურ-ჰიპოფიზის რეგიონის აქტივობა იზრდება, თავის ტვინის ქერქის ბიოელექტრული აქტივობა მნიშვნელოვნად იცვლება. EEG-ში იზრდება ნელი ტალღის კომპონენტების, მათ შორის ალფა-1-ის სიმძლავრე, ხოლო ალფა-2-ისა და ალფა-3-ის სიმძლავრე მცირდება.

სქესობრივი მომწიფების პერიოდში შესამჩნევი ხდება ბიოლოგიური ასაკის განსხვავება, განსაკუთრებით სქესებს შორის. მაგალითად, 12-13 წლის გოგონებში (სქესობრივი მომწიფების II და III სტადიები) EEG ხასიათდება თეტა რიტმის და ალფა 1 კომპონენტის უფრო დიდი ინტენსივობით ბიჭებთან შედარებით. 14-15 წლის ასაკში საპირისპირო სურათი შეინიშნება. გოგონები ფინალს ასრულებენ ( TU დაფ) პუბერტატის სტადია, როდესაც ჰიპოთალამურ-ჰიპოფიზის რეგიონის აქტივობა მცირდება და ეეგ-ში უარყოფითი ტენდენციები თანდათან ქრება. ბიჭებში ამ ასაკში ჭარბობს სქესობრივი მომწიფების II და III სტადიები და აღინიშნება რეგრესიის ზემოთ ჩამოთვლილი ნიშნები.

16 წლისთვის ეს განსხვავებები სქესებს შორის პრაქტიკულად ქრება, ვინაიდან მოზარდების უმეტესობა პუბერტატის ბოლო სტადიაში შედის. აღდგება განვითარების პროგრესული მიმართულება. ძირითადი EEG რიტმის სიხშირე კვლავ იზრდება და იძენს მნიშვნელობებს ზრდასრულ ტიპთან ახლოს.

EEG-ის თვისებები სიბერეში.დაბერების პროცესში მნიშვნელოვანი ცვლილებები ხდება თავის ტვინში ელექტრული აქტივობის ნიმუშში. დადგენილია, რომ 60 წლის შემდეგ შეინიშნება ძირითადი EEG რითმების სიხშირის შენელება, უპირველეს ყოვლისა, ალფა რიტმის დიაპაზონში. 17-19 წლის და 40-59 წლის ადამიანებში ალფა რიტმის სიხშირე იგივეა და არის დაახლოებით 10 ჰც. 90 წლისთვის ის 8,6 ჰც-მდე ეცემა. ალფა რიტმის სიხშირის შენელებას ტვინის დაბერების ყველაზე სტაბილურ „EEG სიმპტომს“ უწოდებენ (Frolkis, 1991). ამასთან ერთად, ნელი აქტივობა (დელტა და თეტა რიტმები) იზრდება და თეტა ტალღების რაოდენობა უფრო მეტია სისხლძარღვთა ფსიქოლოგიის განვითარების რისკის ქვეშ მყოფ პირებში.

ამასთან ერთად, 100 წელზე მეტი ასაკის ადამიანებში - ხანგრძლივი ღვიძლში ჯანმრთელობის დამაკმაყოფილებელი მდგომარეობით და შენარჩუნებული გონებრივი ფუნქციებით - კეფის მიდამოში დომინანტური რიტმი 8 - 12 ჰც-ის ფარგლებშია.

მომწიფების რეგიონალური დინამიკა.აქამდე EEG-ის ასაკთან დაკავშირებული დინამიკის განხილვისას ჩვენ კონკრეტულად არ გაგვიანალიზებია რეგიონალური განსხვავებების პრობლემა, ე.ი. განსხვავებები ორივე ნახევარსფეროში სხვადასხვა კორტიკალური ზონის EEG ინდიკატორებს შორის. თუმცა, ასეთი განსხვავებები არსებობს და შესაძლებელია ცალკეული კორტიკალური ზონების მომწიფების გარკვეული თანმიმდევრობის იდენტიფიცირება EEG ინდიკატორების საფუძველზე.

ამას მოწმობს, მაგალითად, ამერიკელი ფიზიოლოგების ჰადსპეტისა და პრიბრამის მონაცემები, რომლებიც აკვირდებოდნენ ადამიანის ტვინის სხვადასხვა უბნის EEG სიხშირის სპექტრის მომწიფების ტრაექტორიებს (1-დან 21 წლამდე). EEG ინდიკატორებზე დაყრდნობით, მათ გამოავლინეს მომწიფების რამდენიმე ეტაპი. მაგალითად, პირველი მოიცავს 1-დან 6 წლამდე პერიოდს და ხასიათდება ქერქის ყველა ზონის მომწიფების სწრაფი და სინქრონული სიჩქარით. მეორე ეტაპი გრძელდება 6-დან 10,5 წლამდე, ხოლო მომწიფების პიკი მიიღწევა ქერქის უკანა მონაკვეთებში 7,5 წლის ასაკში, რის შემდეგაც ქერქის წინა მონაკვეთები იწყებს სწრაფად განვითარებას, რაც დაკავშირებულია ნებაყოფლობითი რეგულაციის განხორციელებასთან. და ქცევის კონტროლი.

10,5 წლის შემდეგ ირღვევა მომწიფების სინქრონიზაცია და გამოიყოფა 4 დამოუკიდებელი მომწიფების ტრაექტორია. EEG ინდიკატორების მიხედვით, ცერებრალური ქერქის ცენტრალური უბნები ონტოგენეტიკურად ყველაზე ადრეული მომწიფების ზონაა, ხოლო მარცხენა ფრონტალური, პირიქით, ყველაზე გვიან მწიფდება; მისი მომწიფება დაკავშირებულია მარცხენა წინა ნაწილების წამყვანი როლის ფორმირებასთან. ნახევარსფერო ინფორმაციის დამუშავების პროცესების ორგანიზებაში (Hudspeth, Pribram, 1992). ქერქის მარცხენა შუბლის ზონის მომწიფების შედარებით გვიანი პერიოდები ასევე არაერთხელ აღინიშნა D.A. Farber-ისა და კოლეგების ნაშრომებში.

თავის ტვინის ბიოელექტრული აქტივობის ასაკთან დაკავშირებული ცვლილებები მოიცავს ონტოგენეზის მნიშვნელოვან პერიოდს დაბადებიდან მოზარდობამდე. მრავალი დაკვირვების საფუძველზე, გამოვლინდა ნიშნები, რომლითაც შეიძლება ვიმსჯელოთ ტვინის ბიოელექტრული აქტივობის სიმწიფეზე. ეს მოიცავს: 1) EEG-ის სიხშირე-ამპლიტუდის სპექტრის თავისებურებებს; 2) სტაბილური რიტმული აქტივობის არსებობა; 3) დომინანტური ტალღების საშუალო სიხშირე; 4) EEG მახასიათებლები თავის ტვინის სხვადასხვა უბანში; 5) განზოგადებული და ლოკალური გამოწვეული ტვინის აქტივობის თავისებურებები; 6) თავის ტვინის ბიოპოტენციალების სივრცით-დროითი ორგანიზაციის თავისებურებები.

ამ მხრივ ყველაზე შესწავლილი არის ასაკთან დაკავშირებული ცვლილებები EEG-ის სიხშირე-ამპლიტუდის სპექტრში ცერებრალური ქერქის სხვადასხვა უბანში. ახალშობილებს ახასიათებთ არარეგულარული აქტივობა დაახლოებით 20 ამპლიტუდით μVდა სიხშირე 1-6 ჰცრიტმული მოწესრიგების პირველი ნიშნები ჩნდება ცენტრალურ ზონებში სიცოცხლის მესამე თვიდან. სიცოცხლის პირველი წლის განმავლობაში შეინიშნება ბავშვის ეეგ-ის ძირითადი რიტმის სიხშირის ზრდა და სტაბილიზაცია. დომინანტური სიხშირის ზრდის ტენდენცია გრძელდება განვითარების შემდგომ ეტაპებზე. 3 წლის ასაკში ეს უკვე რიტმია 7-8 სიხშირით ჰც, 6 წლისთვის - 9-10 ჰცდა ა.შ. . ერთ დროს ითვლებოდა, რომ თითოეული EEG სიხშირის დიაპაზონი დომინირებს ონტოგენეზში ერთმანეთის მიყოლებით. ამ ლოგიკით, თავის ტვინის ბიოელექტრული აქტივობის ფორმირებაში გამოიყოფა 4 პერიოდი: 1-ლი პერიოდი (18 თვემდე) - დელტა აქტივობის დომინირება, ძირითადად, ცენტრალურ-პარიეტალურ მიდამოებში; მე-2 პერიოდი (1,5 წელი - 5 წელი) - თეტა აქტივობის დომინირება; მე-3 პერიოდი (6-10 წელი) - ალფა აქტივობის დომინირება (ლაბილური

ფაზა); მე-4 პერიოდი (სიცოცხლის 10 წლის შემდეგ) - ალფა აქტივობის დომინირება (სტაბილური ფაზა). ბოლო ორ პერიოდში მაქსიმალური აქტივობა აღინიშნება კეფის მიდამოებში. ამის საფუძველზე შემოთავაზებული იყო ალფა და თეტა აქტივობის თანაფარდობის გათვალისწინება, როგორც ტვინის სიმწიფის ინდიკატორი (ინდექსი).

თუმცა, ონტოგენეზში თეტასა და ალფა რიტმებს შორის ურთიერთობის პრობლემა განხილვის საგანია. ერთი მოსაზრების თანახმად, თეტა რიტმი განიხილება, როგორც ალფა რიტმის ფუნქციური წინამორბედი და, ამრიგად, აღიარებულია, რომ მცირეწლოვან ბავშვებში ეეგ-ში ალფა რიტმი პრაქტიკულად არ არსებობს. მკვლევარები, რომლებიც იცავენ ამ პოზიციას, მიუღებლად მიიჩნევენ მცირეწლოვან ბავშვებში ეეგ-ში დომინანტური რიტმული აქტივობის ალფა რიტმად განხილვას; სხვების გადმოსახედიდან ჩვილების რიტმული აქტივობა 6-8-ის ფარგლებშია ჰცთავისი ფუნქციური თვისებებით იგი ალფა რიტმის ანალოგია.

ბოლო წლებში დადგინდა, რომ ალფა დიაპაზონი ჰეტეროგენულია და მასში, სიხშირიდან გამომდინარე, შეიძლება გამოიყოს მთელი რიგი ქვეკომპონენტები, რომლებსაც აშკარად განსხვავებული ფუნქციონალური მნიშვნელობა აქვთ. მნიშვნელოვანი არგუმენტი ვიწროზოლიანი ალფა ქვეზოლების იდენტიფიცირების სასარგებლოდ არის მათი მომწიფების ონტოგენეტიკური დინამიკა. სამი ქვეჯგუფი მოიცავს: ალფა 1 - 7,7-8,9 ჰც; ალფა 2 - 9,3-10,5 ჰც; ალფა 3 - 10,9-12,5 ჰც. 4-დან 8 წლამდე დომინირებს ალფა 1, 10 წლის შემდეგ დომინირებს ალფა 2, ხოლო 16-17 წლისთვის სპექტრში ჭარბობს ალფა 3.

ასაკთან დაკავშირებული EEG დინამიკის კვლევები ტარდება დასვენების დროს, სხვა ფუნქციურ მდგომარეობებში (სოია, აქტიური სიფხიზლე და ა.

ტვინის სენსორული სპეციფიკური რეაქციების შესწავლა სხვადასხვა მოდალობის სტიმულებზე, ე.ი. EP გვიჩვენებს, რომ ტვინის ადგილობრივი რეაქციები ქერქის საპროექციო ზონებში ფიქსირდება ბავშვის დაბადების მომენტიდან. თუმცა, მათი კონფიგურაცია და პარამეტრები მიუთითებს სიმწიფის განსხვავებულ ხარისხზე და შეუსაბამობებზე ზრდასრული ადამიანების პარამეტრებთან სხვადასხვა მოდალობაში. მაგალითად, დაბადების დროს ფუნქციურად უფრო მნიშვნელოვანი და მორფოლოგიურად უფრო მომწიფებული სომატოსენსორული ანალიზატორის საპროექციო ზონაში, EP შეიცავს იგივე კომპონენტებს, როგორც მოზრდილებში და მათი პარამეტრები აღწევს სიმწიფეს სიცოცხლის პირველ კვირებში. ამავდროულად, ვიზუალური და სმენითი EP-ები გაცილებით ნაკლებად მომწიფებულია ახალშობილებსა და ჩვილებში.

ახალშობილთა ვიზუალური EP არის დადებით-უარყოფითი რხევა დაფიქსირებული პროექციის კეფის რეგიონში. ასეთი VP-ების კონფიგურაციასა და პარამეტრებში ყველაზე მნიშვნელოვანი ცვლილებები ხდება სიცოცხლის პირველ ორ წელიწადში. ამ პერიოდის განმავლობაში, EP-ები თითო შუქზე გარდაიქმნება დადებით-უარყოფითი რხევიდან 150-190 ლატენტურობით. ქალბატონიმრავალკომპონენტიან რეაქციაში, რომელიც ზოგადად გრძელდება შემდგომ ონტოგენეზში. ასეთი VP-ების კომპონენტის შემადგენლობის საბოლოო სტაბილიზაცია

ჩნდება 5-6 წლის ასაკში, როდესაც ვიზუალური EP-ის ყველა კომპონენტის ძირითადი პარამეტრები ელვისებურ საზღვრებშია, როგორც მოზრდილებში. EP-ების ასაკთან დაკავშირებული დინამიკა სივრცით სტრუქტურირებულ სტიმულებზე (ჭადრაკის ველები, ბადეები) განსხვავდება ციმციმის პასუხებისგან. ამ VP-ების კომპონენტის შემადგენლობის საბოლოო დიზაინი ხდება 11-12 წლამდე.

EP-ის ენდოგენური, ან „შემეცნებითი“ კომპონენტები, რომლებიც ასახავს შემეცნებითი აქტივობის უფრო რთული ასპექტების უზრუნველყოფას, შეიძლება ჩაიწეროს ყველა ასაკის ბავშვებში, ჩვილობიდან დაწყებული, მაგრამ თითოეულ ასაკში მათ აქვთ საკუთარი სპეციფიკა. ყველაზე სისტემატური ფაქტები იქნა მიღებული გადაწყვეტილების მიღების სიტუაციებში P3 კომპონენტის ასაკთან დაკავშირებული ცვლილებების შესწავლისას. დადგენილია, რომ 5-6 წლიდან სრულწლოვანებამდე ასაკობრივ დიაპაზონში აღინიშნება ლატენტური პერიოდის დაქვეითება და ამ კომპონენტის ამპლიტუდის დაქვეითება. ვარაუდობენ, რომ ამ პარამეტრების ცვლილებების უწყვეტი ბუნება განპირობებულია იმით, რომ ელექტრული აქტივობის საერთო გენერატორები მუშაობენ ყველა ასაკში.

ამრიგად, EP ონტოგენეზის შესწავლა ხსნის შესაძლებლობებს ასაკთან დაკავშირებული ცვლილებების ხასიათისა და აღქმის აქტივობის ტვინის მექანიზმების ფუნქციონირების უწყვეტობის შესასწავლად.

EEG და EP პარამეტრების ონტოგენეტიკური სტაბილურობა

თავის ტვინის ბიოელექტრული აქტივობის ცვალებადობას, ისევე როგორც სხვა ინდივიდუალურ მახასიათებლებს, აქვს ორი კომპონენტი: ინტრაინდივიდუალური და ინტერინდივიდუალური. ინტრაინდივიდუალური ცვალებადობა ახასიათებს EEG და EP პარამეტრების განმეორებადობას (ტესტი-ხელახალი ტესტირების სანდოობას) განმეორებით კვლევებში. მუდმივ პირობებში, EEG და EP-ის განმეორებადობა მოზრდილებში საკმაოდ მაღალია. ბავშვებში ერთი და იგივე პარამეტრების განმეორებადობა უფრო დაბალია, ე.ი. ისინი გამოირჩევიან ეეგ-სა და EP-ის მნიშვნელოვნად დიდი ინტრაინდივიდუალური ცვალებადობით.

ზრდასრულ სუბიექტებს შორის ინდივიდუალური განსხვავებები (ინტერინდივიდუალური ცვალებადობა) ასახავს სტაბილური ნერვული წარმონაქმნების მუშაობას და დიდწილად განისაზღვრება გენოტიპური ფაქტორებით. ბავშვებში, ინდივიდთაშორისი ცვალებადობა განპირობებულია არა მხოლოდ ინდივიდუალური განსხვავებებით უკვე ჩამოყალიბებული ნერვული სტრუქტურების ფუნქციონირებაში, არამედ ინდივიდუალური განსხვავებებით ცენტრალური ნერვული სისტემის მომწიფების სიჩქარეში. ამიტომ, ბავშვებში ეს მჭიდრო კავშირშია ონტოგენეტიკური სტაბილურობის კონცეფციასთან. ეს კონცეფცია არ გულისხმობს მომწიფების ინდიკატორების აბსოლუტურ მნიშვნელობებში ცვლილებების არარსებობას, არამედ ასაკთან დაკავშირებული ტრანსფორმაციების სიჩქარის შედარებით მუდმივობას. კონკრეტული ინდიკატორის ონტოგენეტიკური სტაბილურობის ხარისხი შეიძლება შეფასდეს მხოლოდ გრძივი კვლევებით, რომლებიც ადარებენ ერთსა და იმავე მაჩვენებლებს ერთსა და იმავე ბავშვებში ონტოგენეზის სხვადასხვა სტადიაზე. ონტოგენეტიკური სტაბილურობის მტკიცებულება

ნიშნის სიძლიერე შეიძლება განისაზღვროს იმ რეიტინგის ადგილის მუდმივობით, რომელსაც ბავშვი იკავებს ჯგუფში განმეორებითი გამოკვლევების დროს. ონტოგენეტიკური სტაბილურობის შესაფასებლად ხშირად გამოიყენება Spearman-ის რანგის კორელაციის კოეფიციენტი, სასურველია ასაკის მიხედვით მორგებული. მისი მნიშვნელობა არ მიუთითებს კონკრეტული მახასიათებლის აბსოლუტური მნიშვნელობების მუდმივობაზე, არამედ იმაზე, რომ სუბიექტი ინარჩუნებს თავის ადგილს ჯგუფში.

ამრიგად, ბავშვებში და მოზარდებში EEG და EP პარამეტრებში ინდივიდუალურ განსხვავებებს მოზრდილებში ინდივიდუალურ განსხვავებებთან შედარებით, შედარებით რომ ვთქვათ, "ორმაგი" ბუნებაა. ისინი ასახავს, პირველ რიგში, ნერვული წარმონაქმნების ფუნქციონირების ინდივიდუალურად სტაბილურ მახასიათებლებს და, მეორეც, განსხვავებებს ტვინის სუბსტრატის მომწიფების სიჩქარესა და ფსიქოფიზიოლოგიურ ფუნქციებში.

მცირე ექსპერიმენტული მონაცემები არსებობს EEG-ის ონტოგენეტიკური სტაბილურობის შესახებ. თუმცა, ამის შესახებ გარკვეული ინფორმაციის მიღება შესაძლებელია ეეგ-ში ასაკთან დაკავშირებული ცვლილებების შესწავლაზე მიძღვნილი სამუშაოებიდან. ლინდსლის ცნობილ ნაშრომში [ციტ. მიხედვით: 33] ბავშვი 3 თვიდან 16 წლამდე იყო შესწავლილი და თითოეული ბავშვის EEG მონიტორინგი სამი წლის განმავლობაში. მიუხედავად იმისა, რომ ინდივიდუალური მახასიათებლების სტაბილურობა კონკრეტულად არ იყო შეფასებული, მონაცემთა ანალიზი საშუალებას გვაძლევს დავასკვნათ, რომ ასაკთან დაკავშირებული ბუნებრივი ცვლილებების მიუხედავად, სუბიექტის რეიტინგული პოზიცია დაახლოებით შენარჩუნებულია.

ნაჩვენებია, რომ ზოგიერთი EEG მახასიათებელი სტაბილურია ხანგრძლივი დროის განმავლობაში, მიუხედავად EEG-ის მომწიფების პროცესისა. ბავშვების იმავე ჯგუფში (13 ადამიანი) EEG და მისი ცვლილებები ინდიკატური და განპირობებული რეფლექსური რეაქციების დროს ალფა რიტმის დეპრესიის სახით დაფიქსირდა ორჯერ, 8 წლის ინტერვალით. პირველი რეგისტრაციის დროს ჯგუფში სუბიექტების საშუალო ასაკი 8,5 წელი იყო; მეორე - 16,5 წლის განმავლობაში ჯამური ენერგიების რანგის კორელაციის კოეფიციენტები იყო: დელტა და თეტა რიტმის ზოლებში - 0,59 და 0,56; ალფა რიტმის ჯგუფში -0,36, ბეტა რიტმის ჯგუფში -0,78. სიხშირეებისთვის მსგავსი კორელაციები არ იყო დაბალი, მაგრამ ყველაზე მაღალი სტაბილურობა დაფიქსირდა ალფა რიტმის სიხშირეზე (R = 0.84).

ბავშვების სხვა ჯგუფმა შეაფასა იგივე მაჩვენებლების ონტოგენეტიკური სტაბილურობა ფონის EEGჩატარდა 6 წლის შესვენებით - 15 წლისა და 21 წლის ასაკში. ამ შემთხვევაში, ყველაზე სტაბილური იყო ნელი რიტმების (დელტა და თეტა) და ალფა რითმების ჯამური ენერგია (კორელაციის კოეფიციენტები ყველასთვის - დაახლოებით 0,6). სიხშირის თვალსაზრისით, ალფა რიტმმა კვლავ აჩვენა მაქსიმალური სტაბილურობა (R = 0.47).

ამრიგად, ამ კვლევებში მიღებულ მონაცემთა ორ სერიას შორის (1-ლი და მე-2 გამოკვლევები) რანგის კორელაციის კოეფიციენტებით ვიმსჯელებთ, შეიძლება ითქვას, რომ ისეთი პარამეტრები, როგორიცაა ალფა რიტმის სიხშირე, დელტა და თეტა რითმების ჯამური ენერგია და სხვა EEG ინდიკატორები. ინდივიდუალურად სტაბილური აღმოჩნდება.

EP-ის ინტერინდივიდუალური და ინტრაინდივიდუალური ცვალებადობა ონტოგენეზში შედარებით ცოტაა შესწავლილი. თუმცა ერთი ფაქტი ეჭვგარეშეა: ასაკთან ერთად ამ რეაქციების ცვალებადობა მცირდება.

იზრდება და იზრდება VP-ის კონფიგურაციისა და პარამეტრების ინდივიდუალური სპეციფიკა. ვიზუალური EP-ების ამპლიტუდების და ლატენტური პერიოდების ტესტის ხელახალი ტესტირების სანდოობის ხელმისაწვდომი შეფასებები, ენდოგენური P3 კომპონენტი, ისევე როგორც მოძრაობასთან დაკავშირებული ტვინის პოტენციალი, ზოგადად მიუთითებს ამ რეაქციების პარამეტრების შედარებით დაბალ დონეზე ბავშვებში უფროსებთან შედარებით. შესაბამისი კორელაციის კოეფიციენტები განსხვავდება ფართო დიაპაზონში, მაგრამ არ აჭარბებს 0,5-0,6-ს. ეს გარემოება მნიშვნელოვნად ზრდის გაზომვის შეცდომას, რაც, თავის მხრივ, შეიძლება გავლენა იქონიოს გენეტიკური სტატისტიკური ანალიზის შედეგებზე; როგორც აღინიშნა, გაზომვის შეცდომა შედის ინდივიდუალური გარემოს შეფასებაში. მიუხედავად ამისა, გარკვეული სტატისტიკური ტექნიკის გამოყენება ასეთ შემთხვევებში საშუალებას იძლევა შემოიღონ საჭირო კორექტივები და გაიზარდოს შედეგების სანდოობა.

2.1.3. თავის ტვინში ელექტრული აქტივობის ტოპოგრაფიული რუკა

2.1.4. CT სკანირება

2.1.5. ნერვული აქტივობა

2.1.6. ტვინზე ზემოქმედების მეთოდები

2.2. კანის ელექტრული აქტივობა

2.3. გულ-სისხლძარღვთა სისტემის ინდიკატორები

2.4. კუნთოვანი სისტემის აქტივობის ინდიკატორები

2.5. სასუნთქი სისტემის აქტივობის ინდიკატორები (პნევმოგრაფია)

2.6. თვალის რეაქციები

2.7. Სიცრუის დეტექტორი

2.8. მეთოდებისა და ინდიკატორების შერჩევა

დასკვნა

რეკომენდებული საკითხავი

სექცია IIi. ფუნქციური მდგომარეობისა და ემოციების ფსიქოფიზიოლოგია თავი. 3. ფუნქციური მდგომარეობების ფსიქოფიზიოლოგია

3.1. ფუნქციური მდგომარეობების განსაზღვრის პრობლემები

3.1.1. fs-ის განსაზღვრის სხვადასხვა მიდგომა

3.1.2. სიფხიზლის რეგულირების ნეიროფიზიოლოგიური მექანიზმები

ძირითადი განსხვავებები ტვინის ღეროსა და თალამუსის გააქტიურების ეფექტებში

3.1.3. ფუნქციური მდგომარეობის დიაგნოსტიკის მეთოდები

სიმპათიკური და პარასიმპათიკური სისტემების ეფექტები

3.2. ძილის ფსიქოფიზიოლოგია

3.2.1. ძილის ფიზიოლოგიური მახასიათებლები

3.2.2. ოცნების თეორიები

3.3. სტრესის ფსიქოფიზიოლოგია

3.3.1. სტრესის პირობები

3.3.2. ზოგადი ადაპტაციის სინდრომი

3.4. ტკივილი და მისი ფიზიოლოგიური მექანიზმები

3.5. უკუკავშირი ფუნქციონალური მდგომარეობების რეგულირებაში

3.5.1. ხელოვნური უკუკავშირის სახეები ფსიქოფიზიოლოგიაში

3.5.2. უკუკავშირის მნიშვნელობა ქცევის ორგანიზებაში

თავი 4. ემოციური მოთხოვნილების სფეროს ფსიქოფიზიოლოგია

4.1. საჭიროებების ფსიქოფიზიოლოგია

4.1.1. საჭიროებების განსაზღვრა და კლასიფიკაცია

4.1.2. საჭიროებების გაჩენის ფსიქოფიზიოლოგიური მექანიზმები

4.2. მოტივაცია, როგორც ქცევის ორგანიზების ფაქტორი

4.3. ემოციების ფსიქოფიზიოლოგია

4.3.1. ემოციების მორფოფუნქციური სუბსტრატი

4.3.2. ემოციების თეორიები

4.3.3. ემოციების შესწავლისა და დიაგნოსტიკის მეთოდები

რეკომენდებული საკითხავი

ნაწილი III. კოგნიტური სფეროს ფსიქოფიზიოლოგია თავი 5. აღქმის ფსიქოფიზიოლოგია

5.1. ინფორმაციის კოდირება ნერვულ სისტემაში

5.2. აღქმის ნერვული მოდელები

5.3. აღქმის ელექტროენცეფალოგრაფიული კვლევები

5.4. აღქმის ტოპოგრაფიული ასპექტები

განსხვავებები ნახევარსფეროებს შორის ვიზუალურ აღქმაში (L. Ileushina et al., 1982)

თავი 6. ყურადღების ფსიქოფიზიოლოგია

6.1. სავარაუდო რეაქცია

6.2. ყურადღების ნეიროფიზიოლოგიური მექანიზმები

6.3. ყურადღების შესწავლისა და დიაგნოსტიკის მეთოდები

თავი 7. მეხსიერების ფსიქოფიზიოლოგია

7.1. მეხსიერების ტიპების კლასიფიკაცია

7.1.1. მეხსიერების და სწავლის ელემენტარული ტიპები

7.1.2. მეხსიერების სპეციფიკური ტიპები

7.1.3. მეხსიერების დროებითი ორგანიზაცია

7.1.4. ბეჭდვის მექანიზმები

7.2. მეხსიერების ფიზიოლოგიური თეორიები

7.3. მეხსიერების ბიოქიმიური კვლევები

თავი 8. მეტყველების პროცესების ფსიქოფიზიოლოგია

8.1. კომუნიკაციის არამეტყველების ფორმები

8.2. მეტყველება, როგორც სიგნალების სისტემა

8.3. პერიფერიული მეტყველების სისტემები

8.4. ტვინის მეტყველების ცენტრები

8.5. მეტყველება და ნახევარსფეროთაშორისი ასიმეტრია

8.6. მეტყველების განვითარება და ნახევარსფეროების სპეციალიზაცია ონტოგენეზში

8.7. მეტყველების პროცესების ელექტროფიზიოლოგიური კორელაციები

თავი 9. გონებრივი აქტივობის ფსიქოფიზიოლოგია

9.1. აზროვნების ელექტროფიზიოლოგიური კორელაციები

9.1.1. აზროვნების ნერვული კორელაციები

9.1.2. აზროვნების ელექტროენცეფალოგრაფიული კორელაციები

9.2. გადაწყვეტილების მიღების ფსიქოფიზიოლოგიური ასპექტები

9.3. ფსიქოფიზიოლოგიური მიდგომა ინტელექტისადმი

თავი 10. ცნობიერება, როგორც ფსიქოფიზიოლოგიური ფენომენი

10.1. ფსიქოფიზიოლოგიური მიდგომა ცნობიერების განსაზღვრისადმი

10.2. ფიზიოლოგიური პირობები სტიმულის ცნობიერებისთვის

10.3. ტვინის ცენტრები და ცნობიერება

10.4. ცნობიერების შეცვლილი მდგომარეობა

10.5. ინფორმაციული მიდგომა ცნობიერების პრობლემისადმი

თავი 11. მოტორული აქტივობის ფსიქოფიზიოლოგია

11.1. საავტომობილო სისტემის სტრუქტურა

11.2. მოძრაობების კლასიფიკაცია

11.3. ნებაყოფლობითი მოძრაობის ფუნქციური ორგანიზაცია

11.4. მოძრაობის ორგანიზაციის ელექტროფიზიოლოგიური კორელაციები

11.5. მოძრაობებთან დაკავშირებული ტვინის პოტენციალების კომპლექსი

11.6. ნერვული აქტივობა

რეკომენდებული საკითხავი

განყოფილება Iy. განვითარების ფსიქოფიზიოლოგია თავი 12. ძირითადი ცნებები, იდეები და პრობლემები

12.1. მომწიფების ზოგადი კონცეფცია

12.1.1. მომწიფების კრიტერიუმები

12.1.2. ასაკობრივი ნორმა

12.1.3. განვითარების პერიოდიზაციის პრობლემა

12.1.4. მომწიფების პროცესების უწყვეტობა

12.2. ცენტრალური ნერვული სისტემის პლასტიურობა და მგრძნობელობა ონტოგენეზში

12.2.1. გარემოს გამდიდრებისა და გაფუჭების ეფექტი

12.2.2. განვითარების კრიტიკული და მგრძნობიარე პერიოდები

თავი 13. კვლევის ძირითადი მეთოდები და მიმართულებები

13.1. ასაკობრივი ეფექტების შეფასება

13.2. გონებრივი განვითარების დინამიკის შესწავლის ელექტროფიზიოლოგიური მეთოდები

13.2.1. ცვლილებები ელექტროენცეფალოგრამაში ონტოგენეზის დროს

13.2.2. ასაკთან დაკავშირებული ცვლილებები გამოწვეულ პოტენციალებში

13.3. თვალის რეაქციები, როგორც კოგნიტური აქტივობის შესწავლის მეთოდი ადრეულ ონტოგენეზში

13.4. განვითარების ფსიქოფიზიოლოგიაში ემპირიული კვლევის ძირითადი ტიპები

თავი 14. ტვინის მომწიფება და გონებრივი განვითარება

14.1. ნერვული სისტემის მომწიფება ემბრიოგენეზში

14.2. თავის ტვინის ძირითადი ბლოკების მომწიფება პოსტნატალურ ონტოგენეზში

14.2.1.ევოლუციური მიდგომა ტვინის მომწიფების ანალიზისადმი

14.2.2. ონტოგენეზში ფუნქციების კორტიკოლიზაცია

14.2.3. ფუნქციების ლატერალიზაცია ონტოგენეზში

14.3. ტვინის მომწიფება, როგორც გონებრივი განვითარების პირობა

თავი 15. სხეულის დაბერება და გონებრივი ინვოლუცია

15.1. ბიოლოგიური ასაკი და დაბერება

15.2. ორგანიზმში ცვლილებები დაბერების დროს

15.3. დაბერების თეორიები

15.4. ვიტაუკტი

რეკომენდებული საკითხავი

ციტირებული ლიტერატურა

შინაარსი

13.2. გონებრივი განვითარების დინამიკის შესწავლის ელექტროფიზიოლოგიური მეთოდები

განვითარების ფსიქოფიზიოლოგიაში გამოიყენება თითქმის ყველა მეთოდი, რომელიც გამოიყენება ზრდასრული სუბიექტების კონტიგენტთან მუშაობისას (იხ. თავი 2). თუმცა ტრადიციული მეთოდების გამოყენებისას არსებობს ასაკობრივი თავისებურებები, რაც განისაზღვრება მთელი რიგი გარემოებებით. ჯერ ერთი, ამ მეთოდების გამოყენებით მიღებულ მაჩვენებლებს დიდი ასაკობრივი განსხვავებები აქვთ. მაგალითად, ელექტროენცეფალოგრამა და, შესაბამისად, მისი დახმარებით მიღებული მაჩვენებლები მნიშვნელოვნად იცვლება ონტოგენეზის დროს. მეორეც, ეს ცვლილებები (მათი თვისებრივი და რაოდენობრივი გამოხატულებით) შეიძლება პარალელურად იმოქმედოს როგორც კვლევის საგანმა, ასევე ტვინის მომწიფების დინამიკის შეფასების საშუალებად და ფიზიოლოგიური პირობების გაჩენისა და ფუნქციონირების შესასწავლად. გონებრივი განვითარების. უფრო მეტიც, ეს უკანასკნელი არის ყველაზე დიდი ინტერესი განვითარების ფსიქოფიზიოლოგიისთვის.

ონტოგენეზში EEG-ის შესწავლის სამივე ასპექტი, რა თქმა უნდა, შეესაბამება ერთმანეთს და ავსებს ერთმანეთს, მაგრამ შინაარსის თვალსაზრისით ისინი ძალიან მნიშვნელოვნად განსხვავდებიან და, შესაბამისად, ისინი შეიძლება განიხილებოდეს ერთმანეთისგან დამოუკიდებლად. ამ მიზეზით, როგორც კონკრეტულ სამეცნიერო კვლევაში, ასევე პრაქტიკაში, აქცენტი ხშირად კეთდება მხოლოდ ერთ ან ორ ასპექტზე. თუმცა, მიუხედავად იმისა, რომ განვითარების ფსიქოფიზიოლოგიისთვის ყველაზე დიდი მნიშვნელობა აქვს მესამე ასპექტს, ე.ი. როგორ შეიძლება EEG ინდიკატორების გამოყენება გონებრივი განვითარების ფიზიოლოგიური წინაპირობების და/ან პირობების შესაფასებლად, ამ პრობლემის შესწავლის სიღრმე და გაგება გადამწყვეტად დამოკიდებულია EEG კვლევის პირველი ორი ასპექტის დამუშავების ხარისხზე.

13.2.1. ცვლილებები ელექტროენცეფალოგრამაში ონტოგენეზის დროს

მომწიფების დინამიკის რაოდენობრივი შეფასება ინდიკატორების მიხედვით

EEG.განმეორებითი მცდელობები გაკეთდა ეეგ პარამეტრების რაოდენობრივი ანალიზის მიზნით მათი ონტოგენეტიკური დინამიკის მათემატიკურად გამოხატული შაბლონების იდენტიფიცირების მიზნით. როგორც წესი, სხვადასხვა ტიპის რეგრესიული ანალიზები (წრფივი, არაწრფივი და მრავალჯერადი რეგრესია) გამოიყენება ცალკეული სპექტრული ზოლების სიმძლავრის სიმკვრივის სპექტრების ასაკთან დაკავშირებული დინამიკის შესაფასებლად (მაგ., Gasser et al., 1988). მიღებული შედეგები ზოგადად მიუთითებს, რომ სპექტრების ფარდობითი და აბსოლუტური სიმძლავრის და ინდივიდუალური EEG რიტმების სიმძიმის ცვლილებები ონტოგენეზში არაწრფივია. ექსპერიმენტული მონაცემების ყველაზე ადეკვატური აღწერა მიიღება რეგრესიის ანალიზში მეორე-მეხუთე ხარისხის მრავალწევრების გამოყენებისას.

მრავალგანზომილებიანი სკალირების გამოყენება პერსპექტიული ჩანს. მაგალითად, ერთმა ბოლო კვლევამ სცადა გაეუმჯობესებინა მეთოდი EEG-ში ასაკთან დაკავშირებული ცვლილებების რაოდენობრივი განსაზღვრისთვის 0,7-დან 78 წლამდე დიაპაზონში. სპექტრული მონაცემების მრავალგანზომილებიანმა სკალირებამ 40 კორტიკალური წერტილიდან შესაძლებელი გახადა სპეციალური „ასაკობრივი ფაქტორის“ არსებობის გამოვლენა, რომელიც აღმოჩნდა არაწრფივი დაკავშირებული ქრონოლოგიურ ასაკთან. ეეგ-ს სპექტრულ შემადგენლობაში ასაკთან დაკავშირებული ცვლილებების ანალიზის შედეგად, შემოთავაზებული იქნა ტვინის ელექტრული აქტივობის მომწიფების სკალა, რომელიც განისაზღვრა ეეგ-ის მონაცემებისა და ქრონოლოგიური ასაკის მიხედვით პროგნოზირებული ასაკის თანაფარდობის ლოგარითმის საფუძველზე (ვაკერმანი მატოუსეკი, 1998).

ზოგადად, ქერქისა და ტვინის სხვა სტრუქტურების სიმწიფის დონის შეფასებას EEG მეთოდით აქვს ძალიან მნიშვნელოვანი კლინიკური და დიაგნოსტიკური ასპექტი და ამაში განსაკუთრებულ როლს თამაშობს ინდივიდუალური EEG ჩანაწერების ვიზუალური ანალიზი, რომელიც სტატისტიკური მეთოდებით ვერ შეივსება. . ბავშვებში ეეგ-ის სტანდარტიზებული და ერთიანი შეფასების მიზნით, შემუშავდა ეეგ ანალიზის სპეციალური მეთოდი, რომელიც ეფუძნება ვიზუალური ანალიზის სფეროში საექსპერტო ცოდნის სტრუქტურირებას (Machinskaya et al., 1995).

სურათი 13.2 გვიჩვენებს ზოგად დიაგრამას, რომელიც აჩვენებს ძირითად კომპონენტებს. შექმნილია სპეციალისტ ექსპერტების ცოდნის სტრუქტურული ორგანიზაციის საფუძველზე, EEG-ის აღწერის ეს სქემა შეიძლება

შეიძლება გამოყენებულ იქნას ბავშვების ცენტრალური ნერვული სისტემის მდგომარეობის ინდივიდუალური დიაგნოსტიკისთვის, აგრეთვე კვლევის მიზნებისთვის, სუბიექტების სხვადასხვა ჯგუფის EEG-ს დამახასიათებელი ნიშნების დასადგენად.

EEG-ის სივრცითი ორგანიზაციის ასაკობრივი თავისებურებები.ეს მახასიათებლები ნაკლებად არის შესწავლილი, ვიდრე ინდივიდუალური EEG რიტმების ასაკთან დაკავშირებული დინამიკა. იმავდროულად, ბიოდინებების სივრცითი ორგანიზაციის კვლევის მნიშვნელობა ძალიან დიდია შემდეგი მიზეზების გამო.

ჯერ კიდევ 70-იან წლებში გამოჩენილმა რუსმა ფიზიოლოგმა მ.ნ. ლივანოვმა ჩამოაყალიბა თავის ტვინის ბიოპოტენციალების რხევების მაღალი დონის სინქრონულობის (და თანმიმდევრულობის) პოზიცია, როგორც მდგომარეობა, რომელიც ხელს უწყობს ტვინის სტრუქტურებს შორის ფუნქციური კავშირის გაჩენას, რომლებიც უშუალოდ მონაწილეობენ სისტემურ ურთიერთქმედებაში. . ცერებრალური ქერქის ბიოპოტენციალების სივრცითი სინქრონიზაციის თავისებურებების შესწავლამ მოზრდილებში სხვადასხვა ტიპის აქტივობის დროს აჩვენა, რომ აქტივობის პირობებში იზრდება ქერქის სხვადასხვა ზონის ბიოპოტენციალების დისტანციური სინქრონიზაციის ხარისხი, მაგრამ საკმაოდ შერჩევითად. იზრდება იმ კორტიკალური ზონების ბიოპოტენციალების სინქრონულობა, რომლებიც ქმნიან ფუნქციურ ასოციაციებს, რომლებიც მონაწილეობენ კონკრეტული აქტივობების უზრუნველსაყოფად.

შესაბამისად, დისტანციური სინქრონიზაციის ინდიკატორების შესწავლა, რომელიც ასახავს ონტოგენეზში ინტერზონალური ურთიერთქმედების ასაკობრივ მახასიათებლებს, შეუძლია ახალი საფუძველი შექმნას ტვინის ფუნქციონირების სისტემური მექანიზმების გასაგებად, რაც უდავოდ დიდ როლს თამაშობს ფსიქიკურ განვითარებაში ონტოგენეზის თითოეულ ეტაპზე.

სივრცითი სინქრონიზაციის რაოდენობრივი შეფასება, ე.ი. ქერქის სხვადასხვა ზონაში დაფიქსირებული ტვინის ბიოდინებების დინამიკის დამთხვევის ხარისხი (წყვილებში აღებული) საშუალებას გვაძლევს ვიმსჯელოთ, თუ როგორ ხდება ამ ზონებს შორის ურთიერთქმედება. ახალშობილებში და ახალშობილებში ტვინის ბიოპოტენციალების სივრცითი სინქრონიზაციის (და თანმიმდევრულობის) კვლევამ აჩვენა, რომ ამ ასაკში ინტერზონალური ურთიერთქმედების დონე ძალიან დაბალია. ვარაუდობენ, რომ მექანიზმი, რომელიც უზრუნველყოფს მცირეწლოვან ბავშვებში ბიოპოტენციალების ველის სივრცით ორგანიზებას, ჯერ არ არის განვითარებული და თანდათან ყალიბდება ტვინის მომწიფებისას (შეპოვალნიკოვი და სხვ., 1979). აქედან გამომდინარეობს, რომ ადრეულ ასაკში ცერებრალური ქერქის სისტემური გაერთიანების შესაძლებლობები შედარებით მცირეა და თანდათან იზრდება ასაკის მატებასთან ერთად.

ამჟამად ბიოპოტენციალების ინტერზონალური სინქრონიზაციის ხარისხი ფასდება ქერქის შესაბამისი ზონების ბიოპოტენციალების თანმიმდევრული ფუნქციების გამოთვლით და შეფასება ხდება, როგორც წესი, თითოეული სიხშირის დიაპაზონისთვის ცალკე. მაგალითად, 5 წლის ბავშვებში, თანმიმდევრულობა გამოითვლება თეტა ჯგუფში, ვინაიდან თეტა რიტმი არის დომინანტური EEG რიტმი ამ ასაკში. სასკოლო ასაკში და უფროს ასაკში, თანმიმდევრულობა გამოითვლება ალფა რიტმის ჯგუფში მთლიანად ან ცალ-ცალკე მისი თითოეული კომპონენტისთვის. როგორც ინტერზონალური ურთიერთქმედება ყალიბდება, მანძილის ზოგადი წესი აშკარად ჩნდება: თანმიმდევრობის დონე შედარებით მაღალია ქერქის ახლო წერტილებს შორის და მცირდება ზონებს შორის მანძილის გაზრდით.

თუმცა, ამ ზოგადი ფონზე არის გარკვეული თავისებურებები. თანმიმდევრულობის საშუალო დონე ასაკთან ერთად იზრდება, მაგრამ არათანაბრად. ამ ცვლილებების არაწრფივი ბუნება ილუსტრირებულია შემდეგი მონაცემებით: ქერქის წინა ნაწილებში თანმიმდევრულობის დონე იზრდება 6-დან 9-10 წლამდე, შემდეგ აღინიშნება კლება 12-14 წლით (პუბერტატის პერიოდში) და მატება. ისევ 16-17 წლისთვის (ალფეროვა, ფარბერი, 1990). ამასთან, ეს არ ამოწურავს ონტოგენეზში ინტერზონალური ურთიერთქმედების ფორმირების ყველა მახასიათებელს.

ონტოგენეზში დისტანციური სინქრონიზაციისა და თანმიმდევრული ფუნქციების შესწავლას ბევრი პრობლემა აქვს, ერთ-ერთი მათგანია ის, რომ ტვინის პოტენციალების სინქრონიზაცია (და თანმიმდევრობის დონე) დამოკიდებულია არა მხოლოდ ასაკზე, არამედ უამრავ სხვა ფაქტორზეც: 1) ფუნქციონალურზე. საგნის მდგომარეობა; 2) შესრულებული საქმიანობის ხასიათი; 3) ბავშვისა და მოზრდილის ინტერჰემისფერული ასიმეტრიის ინდივიდუალური მახასიათებლები (გვერდითი ორგანიზაციის პროფილი). ამ მიმართულებით კვლევა მწირია და ჯერჯერობით არ არსებობს ნათელი სურათი, რომელიც აღწერს ასაკთან დაკავშირებულ დინამიკას ცერებრალური ქერქის ზონების დისტანციური სინქრონიზაციისა და ინტერცენტრული ურთიერთქმედების ფორმირებაში ამა თუ იმ საქმიანობის პროცესში. თუმცა, არსებული მონაცემები საკმარისია იმის დასამტკიცებლად, რომ ინტერცენტრული ურთიერთქმედების სისტემური მექანიზმები, რომლებიც აუცილებელია ნებისმიერი გონებრივი აქტივობის უზრუნველსაყოფად, გადის ფორმირების ხანგრძლივ პროცესს ონტოგენეზში. მისი ზოგადი ხაზია გადასვლა აქტივობის შედარებით ცუდად კოორდინირებული რეგიონალური გამოვლინებიდან, რომლებიც ტვინის გამტარი სისტემების მოუმწიფებლობის გამო, დამახასიათებელია 7-8 წლის ასაკის ბავშვებისთვის, სინქრონიზაციის მზარდ ხარისხზე და სპეციფიკაზე (დამოკიდებულია ამოცანის ბუნებაზე) თანმიმდევრულობა მოზარდობის ცერებრალური ქერქის ზონების ინტერცენტრულ ურთიერთქმედებაში.

ნეიროფიზიოლოგიური პროცესების შესწავლისას

გამოიყენება შემდეგი მეთოდები:

პირობითი რეფლექსური მეთოდი

ტვინის წარმონაქმნების აქტივობის აღრიცხვის მეთოდი (EEG),

გამოწვეული პოტენციალი: ოპტიკური და ელექტროფიზიოლოგიური

ნეირონების ჯგუფების მრავალუჯრედული აქტივობის ჩაწერის მეთოდები.

ტვინის პროცესების შესწავლა, რომელიც უზრუნველყოფს

გონებრივი პროცესების ქცევა გამოყენებით

ელექტრონული გამოთვლითი ტექნოლოგია.

განსაზღვრის ნეიროქიმიური მეთოდები

ნეიროჰორმონების ფორმირებისა და რაოდენობის ცვლილებები,

სისხლში შეყვანა.

1. ელექტროდების ჩანერგვის მეთოდი,

2. ტვინის გაყოფის მეთოდი,

3. ადამიანებზე დაკვირვების მეთოდი

ცენტრალური ნერვული სისტემის ორგანული დაზიანებები,

4. ტესტირება,

5. დაკვირვება.

ამჟამად გამოიყენება კვლევის მეთოდი

ფუნქციონალური სისტემების საქმიანობა, რაც უზრუნველყოფს

სისტემატური მიდგომა GNI-ის შესწავლისადმი. ამრიგად შინაარსი

VND - განპირობებული რეფლექსური აქტივობის შესწავლა

+ და - განპირობებული რეფლექსების ერთმანეთთან ურთიერთქმედებისას

ამისთვის პირობების დადგენისას

ურთიერთქმედება ნორმალურიდან გადადის

ნერვული სისტემის ფუნქციების პათოლოგიურ მდგომარეობამდე:

ნერვულ პროცესებს შორის ბალანსი ირღვევა და შემდეგ

გავლენებზე ადეკვატური რეაგირების უნარი დაქვეითებულია

ხელშემწყობი გარემო ან შიდა პროცესები, რომლებიც პროვოცირებს

გონებრივი დამოკიდებულება და ქცევა.

ასაკობრივი მახასიათებლები EEG.

ნაყოფის ტვინის ელექტრული აქტივობა

ჩნდება 2 თვის ასაკში, დაბალი ამპლიტუდისაა,

აქვს წყვეტილი, არარეგულარული ხასიათი.

შეინიშნება ნახევარსფეროშიდა EEG ასიმეტრია.

ასევე არის ახალშობილის EEG

არითმული რყევები, რეაქცია შეინიშნება

გააქტიურება საკმაოდ ძლიერ გაღიზიანებაზე - ხმა, სინათლე.

ჩვილებისა და პატარების ეეგ-ს ახასიათებს

ფი რითმების, გამა რითმების არსებობა.

ტალღების ამპლიტუდა აღწევს 80 μV.

სკოლამდელი ასაკის ბავშვების EEG დომინირებს

ტალღების ორი ტიპი: ალფა და ფი რიტმი, ეს უკანასკნელი ჩაწერილია

მაღალი ამპლიტუდის რხევების ჯგუფების სახით.

7-დან 12 წლამდე სკოლის მოსწავლეების ეეგ. სტაბილიზაცია და გაზრდა

ძირითადი EEG რიტმი, ალფა რიტმის სტაბილურობა.

16-18 წლის ასაკში ბავშვების ეეგ იდენტურია მოზრდილების ეეგ-ს No31. Medulla oblongata და pons: სტრუქტურა, ფუნქციები, ასაკობრივი მახასიათებლები.

medulla oblongata არის ზურგის ტვინის პირდაპირი გაგრძელება. მისი ქვედა საზღვარი ითვლება 1-ლი ცერვიკალური ზურგის ნერვის ფესვების გასასვლელად ან პირამიდების განლაგების ადგილად, ზედა საზღვარი არის ხიდის უკანა კიდე. მედულას სიგრძე დაახლოებით 25 მმ-ია, მისი ფორმა უახლოვდება შეჭრილ კონუსს, რომლის ფუძე ზევითაა მიმართული. medulla oblongata აგებულია თეთრი და ნაცრისფერი მატერიისგან, ნაცრისფერი მატერია წარმოდგენილია IX, X, XI, XII წყვილი კრანიალური ნერვების, ზეთისხილის, რეტიკულური წარმონაქმნების, სუნთქვისა და ცირკულაციის ცენტრების ბირთვებით. თეთრი ნივთიერება იქმნება ნერვული ბოჭკოებით, რომლებიც ქმნიან შესაბამის ბილიკებს. საავტომობილო გზები (დაღმავალი) განლაგებულია medulla oblongata-ს წინა ნაწილებში, სენსორული (აღმავალი) გზები უფრო დორსალურად დევს. რეტიკულური წარმონაქმნი არის უჯრედების, უჯრედების მტევნისა და ნერვული ბოჭკოების ერთობლიობა, რომლებიც ქმნიან ქსელს, რომელიც მდებარეობს თავის ტვინის ღეროში (მედულა oblongata, პონსი და შუა ტვინი). რეტიკულური წარმონაქმნი დაკავშირებულია ყველა გრძნობის ორგანოსთან, ცერებრალური ქერქის მოტორულ და სენსორულ უბნებთან, თალამუსთან და ჰიპოთალამუსთან და ზურგის ტვინთან. ის არეგულირებს ნერვული სისტემის სხვადასხვა ნაწილის აგზნებადობის დონეს და ტონუსს, მათ შორის ცერებრალური ქერქის და მონაწილეობს ცნობიერების დონის, ემოციების, ძილისა და სიფხიზლის, ავტონომიური ფუნქციების და მიზანმიმართული მოძრაობების რეგულირებაში. medulla oblongata ზემოთ არის პონსი, ხოლო მის უკან არის ცერებრუმი. ხიდი (Varoliev pons) აქვს განივი გასქელებული ქედის გარეგნობა, რომლის გვერდითი მხრიდან შუა ცერებრული ღეროები ვრცელდება მარჯვნივ და მარცხნივ. პონსის უკანა ზედაპირი, რომელიც დაფარულია ცერებრუმით, მონაწილეობს რომბოიდური ფოსოს წარმოქმნაში. ხიდის უკანა ნაწილში (tegmentum) არის რეტიკულური წარმონაქმნი, სადაც დევს კრანიალური ნერვების V, VI, VII, VIII წყვილის ბირთვები და გადის ხიდის აღმავალი გზები. ხიდის წინა ნაწილი შედგება ნერვული ბოჭკოებისგან, რომლებიც ქმნიან ბილიკებს, რომელთა შორის არის ნაცრისფერი მატერიის ბირთვები. გუდის წინა ნაწილის გზები აკავშირებს თავის ტვინის ქერქს ზურგის ტვინთან, კრანიალური ნერვების საავტომობილო ბირთვებთან და ცერებრალური ქერქთან, ყველაზე მნიშვნელოვან ფუნქციებს ასრულებენ ტვინი და ღრძილები. თავის ტვინის ამ ნაწილებში მდებარე კრანიალური ნერვების მგრძნობიარე ბირთვები იღებენ ნერვულ იმპულსებს სკალპიდან, პირის ღრუს ლორწოვანი გარსებიდან და ცხვირის ღრუდან, ფარინქსიდან და ხორხიდან, საჭმლის მომნელებელი და სასუნთქი ორგანოებიდან, მხედველობის ორგანოდან და ორგანოდან. სმენა, ვესტიბულური აპარატიდან, გული და სისხლძარღვები. მედულას მოგრძო და პონსის საავტომობილო და ვეგეტატიური (პარასიმპათიკური) ბირთვების უჯრედების აქსონების გასწვრივ, იმპულსები მიჰყვება არა მხოლოდ თავის ჩონჩხის კუნთებს (საღეჭი, სახის, ენა და ფარინქსი), არამედ გლუვ კუნთებსაც. საჭმლის მომნელებელი, სასუნთქი და გულ-სისხლძარღვთა სისტემები, სანერწყვე და სხვა მრავალრიცხოვანი ჯირკვლები. მრავალი რეფლექსური მოქმედება ხორციელდება მედულას მოგრძო ბირთვების მეშვეობით, მათ შორის დამცავი (ხველა, მოციმციმე, ცრემლდენა, ცემინება). მოგრძო მედულას ნერვული ცენტრები (ბირთვები) ჩართულია გადაყლაპვის რეფლექსურ აქტებში და საჭმლის მომნელებელი ჯირკვლების სეკრეტორულ ფუნქციაში. ვესტიბულური (ვესტიბულური) ბირთვები, რომლებშიც სათავეს იღებს ვესტიბულურ-ზურგის ტრაქტი, ახორციელებს ჩონჩხის კუნთების ტონუსის, წონასწორობის გადანაწილების კომპლექსურ რეფლექსურ აქტებს და უზრუნველყოფს „ფეხის დგომას“. ამ რეფლექსებს უწოდებენ დაყენების რეფლექსებს. ყველაზე მნიშვნელოვანი რესპირატორული და ვაზომოტორული (გულ-სისხლძარღვთა) ცენტრები, რომლებიც განლაგებულია მედულას გრძივი ნაწლავში, მონაწილეობს რესპირატორული ფუნქციის რეგულირებაში (ფილტვის ვენტილაცია), გულის და სისხლძარღვების მოქმედებაში. ამ ცენტრების დაზიანება იწვევს სიკვდილს. მედულას მოგრძო დაზიანებით აღინიშნება სუნთქვის დარღვევა, გულის აქტივობა, სისხლძარღვთა ტონუსი, ყლაპვის დარღვევა - ბულბარული დარღვევები, რამაც შეიძლება გამოიწვიოს სიკვდილი. მედულას მოგრძო ტვინი სრულად არის განვითარებული და ფუნქციურად მომწიფებულია. დაბადების დრო. მისი მასა ახალშობილში ხიდთან ერთად არის 8 გ, რაც ტვინის მასის 2℅ა. ახალშობილის ნერვულ უჯრედებს აქვთ ხანგრძლივი პროცესები და მათი ციტოპლაზმა შეიცავს ტიგროიდულ ნივთიერებას. უჯრედების პიგმენტაცია ძლიერდება 3-დან 4 წლამდე და იზრდება პუბერტატამდე. ბავშვის სიცოცხლის ერთი და ნახევარი წლისთვის საშოს ნერვის ცენტრში უჯრედების რაოდენობა იზრდება და მედულას გრძივი უჯრედები კარგად დიფერენცირებულია. ნეირონების პროცესების ხანგრძლივობა მნიშვნელოვნად იზრდება. 7 წლის ასაკში საშოს ნერვის ბირთვები ყალიბდება ისევე, როგორც მოზრდილებში.
ახალშობილში ხიდი უფრო მაღლა დგას, ვიდრე მოზრდილებში, ხოლო 5 წლის ასაკში ის იმავე დონეზეა, როგორც მოზრდილებში. პონსის განვითარება დაკავშირებულია ცერებრალური პედუნკულების წარმოქმნასთან და ცერებრალურ და ცენტრალური ნერვული სისტემის სხვა ნაწილებს შორის კავშირების დამყარებასთან. ბავშვში ხიდის შიდა სტრუქტურას არ აქვს გამორჩეული თვისებები მოზრდილებში მის სტრუქტურასთან შედარებით. მასში მდებარე ნერვების ბირთვები წარმოიქმნება დაბადების პერიოდის მიხედვით.