Выделение и локализация источников электрической активности мозга, наиболее значимых для управления интерфейсом мозг-компьютер, основанным на воображении движений тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 03.03.01, кандидат биологических наук Бобров, Павел Дмитриевич

• Бобров, Павел Дмитриевич
• кандидат биологических наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат биологических наук Бобров, Павел Дмитриевич

Оглавление

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ИНТЕРФЕЙС МОЗГ-КОМПЬЮТЕР: ТЕХНИЧЕСКИЕ И ФИЗИОЛОГИЧЕСКИЕ ПРЕДПОСЫЛКИ СОЗДАНИЯ. МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ АКТИВНОСТИ МОЗГА, СВЯЗАННОЙ С

УПРАВЛЕНИЕМ ИМК

1.1. Интерфейс мозг-компыотер

1.2. Природа электроэнцефалограммы и ее регистрация

1.3. Физиологические предпосылки создания ИМК, основанных на регистрации электроэнцефалограммы

1.4. Локализация источников активности мозга. Обратная задача электроэнцефалографии

1.4.1. Формулировка и методы решения прямой задачи ЭЭГ

1.4.2. Принцип взаимности (reciprocity principle) для прямой задачи ЭЭГ

1.4.3. Формулировка и методы решения обратной задачи ЭЭГ

1.5. Метод независимых компонент для выделения источников электрической активности мозга

ГЛАВА 2. МЕТОДИКА

2.1. Методы классификации паттернов ЭЭГ 39 2.1.1 Байесовский классификатор 39 2.1.2. Метод Multi-class Common Spatial Patterns

2.2. Оценка качества работы ИМК

2.2.1 Матрица ошибок.

2.2.2. Количественные показатели

44

45

2.3. Экспериментальная методика

2.3.1. Первая серия экспериментов

2.3.2. Вторая серия экспериментов

2.3.3. Третья серия экспериментов

2.4. Обработка экспериментальных данных

2.4.1. Первая серия экспериментов

2.4.2. Вторая серия экспериментов

2.4.3. Третья серия экспериментов

ГЛАВА 3. РЕЗУЛЬТАТЫ

3.1. Первая серия экспериментов

3.2. Вторая серия экспериментов

3.3. Третья серия экспериментов

3.3.1. Данные ЭЭГ

3.3.2. Анализ произвольного управления

3.3.3. Анализ данных фМРТ

3.3.4. Локализация источников электрической активности мозга, наиболее значимых для управления ИМК

ГЛАВА 4. ОБСУЖДЕНИЕ

ВЫВОДЫ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Выделение и локализация источников электрической активности мозга, наиболее значимых для управления интерфейсом мозг-компьютер, основанным на воображении движений»

Введение

В настоящее время интенсивное развитие получила технология прямого сопряжения мозга человека или животного с внешним устройством. Система, обеспечивающая сопряжение, называется интерфейсом мозг-компьютер (ИМК), или интерфейсом мозг-машина, а иногда и прямым нейрональным интерфейсом или нейроинтерфейсом. Такая система позволяет человеку или животному взаимодействовать с окружением, минуя мышечную активность, и может служить для передачи информации как от мозга к устройству, так и в обратном направлении. В основе прямого управления устройством через ИМК лежит преобразование различных сигналов мозга в команды устройству. Практически всегда такое преобразование осуществляет компьютер, что дало название методу. Отличительной чертой ИМК является наличие обратной связи - тот, кто управляет устройством через интерфейс, видит результаты исполнения своих намерений в реальном времени или с очень небольшой задержкой.

Интерфейс такого типа был создан и в лаборатории математической нейробиологии обучения(ЛМНО) Института Высшей Нервной Деятельности и Нейрофизиологии РАН. В его основе лежит преобразование электрических сигналов, регистрируемых при помощи электроэнцефалографа, отражающих интегральную активность мозга при воображении различных движений. Подобный ИМК может также использоваться для управления движениями внешнего устройства, так как вполне естественно ассоциировать эти движения с движениями самого оператора. Таким образом, технология предоставляет возможность самостоятельного перемещения для парализованных людей.

Система ИМК ЛМНО относится к классу тех ИМК, в которых определенная задача ставится в соответствие выполнению определенной

ментальной задачи из фиксированного набора задач. Применение такого ИМК кажется целесообразным и при нейрофизиологических экспериментах. Успех в управлении зависит от того, насколько повторяемы и стабильны паттерны активности мозга, соответствующие выполнению той или иной ментальной задачи. Чем более эти паттерны стабильны, тем легче их легче выделить и исследовать. Однако следует отметить, что исследование выполнения ментальных задач требует применения многочисленных дополнительных методов анализа и, таким образом, не ограничивается проведением экспериментов с использованием ИМК.

Наиболее широко в настоящий момент обсуждается возможное применение ИМК для клинической реабилитации больных с двигательными нарушениями, вызванными инсультом или травмой головы. Поскольку было установлено, что при воображении движений активируются области мозга, которые участвуют в планировании и выполнении реального движения, ожидается, что реабилитация, подкрепленная обратной связью, позволяющей человеку понять, насколько хорошо он сконцентрировался на представлении движения, может увеличить эффективность реабилитационных процедур для пациентов, у которых имеется полная парализация конечности. Для таких людей нельзя интенсифицировать использование парализованной конечности, а значит, во многих случаях, запустить реабилитационный процесс.

С другой стороны, использование ИМК в реабилитационных целях должно подкрепляться исследованием механизмов воображения движения и соотнесением их с данными, касающимися совершения реальных движений. Также необходимо иметь представление о том, как изменяется активность мозга здоровых испытуемых при управлении ИМК. В связи с этим, цель и задачи работы можно сформулировать следующим образом.

Цель исследования. Изучить изменения в активности мозга, специфичные для воображения разнличных движений при управлении

интерфейсом мозг-компьютер и локализовать источники, активность которых отражает данные изменения. Задачи исследования.

1. Оценить эффективность классификатора, используемого в ИМК ЛМНО, на достаточно широкой группе испытуемых.

2. Выяснить, как на функционирование ИМК ЛМНО влияют артефакты ЭЭГ, связанные с движениями глаз и морганиями.

3. Выделить источники электрической активности мозга, значимые для управления ИМК ЛМНО

4. Локализовать значимые для управления источники путем решения обратной задачи ЭЭГ с учетом индивидуальной геометрии головы каждого испытуемого. Сопоставить результаты локализации с данными фМРТ-исследования.

Научная новизна исследования. Для выделения источников электрической активности мозга, значимых для управления ИМК, основанного на представлении движений, предложен метод, использующий анализ независимых компонент совместно с оценкой качества классификации.

Показано, что выделенные источники обеспечивают произвольное управление движением объекта при помощи ИМК, несмотря на то, что человек обучался работе с ИМК по обратной связи, основанной на совокупной активности мозга при представлении различных движений.

При помощи решения обратной задачи ЭЭГ, учитывающего индивидуальную геометрию головы каждого испытуемого, были получены новые данные о локализации источников электрической активности мозга, значимых для управления ИМК.

Научная и методологическая значимость работы. Обучение людей выполнению воображения движений с биологической обратной связью, обеспечиваемой интерфейсом мозг-компьютер, позволяет им стабилизировать паттерны электроэнцефалограммы, соответствующие выполнению указанных ментальных задач. Объединение обучения управлению ИМК с предложенной в работе процедурой выделения и локализации источников, обеспечивающих контроль интерфейса, дает эффективный инструмент для физиологических исследований. Его применение в данной работе позволило выделить паттерны электроэцефалограммы, соответсвующие представлению различных движений и произвести пространствнную локализацию их источников у здоровых испытуемых.

Предложенная методика анализа ЭЭГ может применяться в клинических исследованиях ИМК как технологии для реабилитации пост-инсультных больных. Сравнение временных и пространственных характеристик паттернов ЭЭГ, соответствующих воображению движений у этих больных и здоровых испытуемых, может дать дополнительные сведения о том, какие области мозга вовлечены в процесс восстановления после инсульта.

Следует отметить, что экспериментальная методика, включающая обучение управлению ИМК и выделение значимых источников, может быть применена к исследованию выполнения человеком ментальных задач, отличных от воображения движений.

Основные положения, выносимые на защиту: 1. Наиболее значимые для работы классификатора источники электрической активности мозга, связанной с представлением движений при управлении ИМК ЛМНО, можно выделить при помощи метода независимых компонент и перекрестной проверки. Данные источники отражают реакции десинхронизации и синхронизации мю-ритма в представительстве конечности, движение которой воображается.

2. Источники электрической активности мозга, наиболее значимые для управления ИМК ЛМНО, были локализованы в глубине центральной борозды (поле ЗА по Бродману) в первичной соматосенсорной коре.

3. Представление движения во время управления ИМК ЛМНО обеспечивается обширной нейронной сетью, включающей области первичной моторной и соматосенсорной коры, мозжечек, дополнительную моторную кору, правое вентролатерального ядро таламуса, островоки в левом и правом полушариях, цингулярную кору, хвостатое ядро и верхний височный полюс.

Заключение диссертации по теме «Физиология», Бобров, Павел Дмитриевич

Выводы

Результаты, полученные в данной работе, позволили нам сделать следующие выводы.

1. По эффективности Байесовский классификатор ИМК ЛМНО значимо не отличается от классификатора, основанного на использовании метода МСБР.

2. Большинство испытуемых оказалось в состоянии овладеть управлением ИМК ЛМНО после 5-10 дней обучения. 75% испытуемых достигли точности распознавания трех выполняемых ментальных задач выше 60% при уровне случайного распознавания 33%.

3. Артефакты ЭЭГ, связанные с движениями глаз и морганиями, не влияют на точность классификации паттернов ЭЭГ, соответствующих воображению движения левой и правой кисти при управлении ИМК. Таким образом, частота морганий, а также направление и амплитуда движений глаз не зависят от выполняемой ментальной задачи.

4. Разработан метод выделения и локализации источников электрической активности мозга, наиболее значимых для управления ИМК, основанного на воображении движений. Локализация источников основана на решении обратной задачи ЭЭГ с учетом индивидуальной геометрии головы.

5. Источники электрической активности мозга, значимые для управления ИМК, локализованы в глубине центральной борозды (поле ЗА по Бродману) в первичной соматосенсорной коре близко к фокусам гемодинамической активности при воображении движения соответствующей кисти. Их активность отражает реакции десинхронизации и синхронизации мю-ритма в представительстве кисти, движение которой воображается.

6. Выделение трех значимых источников позволяет значительно увеличить точность классификации воображения движений при управлении ИМК.

7. Реакция десинхронизации мю-ритма в представительстве конечности, движение которой воображается, проявляется практически у всех испытуемых, которые достигли неплохих показателей при управлении ИМК (более 60% правильных распознаваний трех состояний). Реакция синхронизации мю-ритма при представлении движения другой конечности проявляется гораздо реже. 8. Групповой анализ данных фМРТ-исследований выявил обширную нейронную сеть, вовлеченную в воображение движения, которая включает области первичной моторной и соматосенсорной коры, мозжечок, дополнительную моторную кору, правое вентролатерального ядро таламуса, островки в левом и правом полушариях, цингулярную кору, хвостатое ядро и верхний височный полюс.

Список литературы диссертационного исследования кандидат биологических наук Бобров, Павел Дмитриевич, 2013 год

Список литературы

Alliez P. Rineau L., Tayeb S., Tournois J., Yvinec M., 3D Mesh Generation. In CGAL User and Reference Manual. CGAL Editorial Board, 3.9 edition [B Интернете] //

http://www.cgal.org/Manual/latest/doc_html/cgal_manual/Mesh_3/Chapter_main.ht ml.-2011 г..

Allison B.Z. Wolpaw E.W., Wolpaw J.R. Brain-computer interface systems: progress and prospects [Журнал] // Expert Rev. Med. Devices. - 2007 г.. - T. 4. - стр. 463^174.

Andersen P. Andersson S.A. Physiological Basis of the Alpha Rhythm [Книга]. -[б.м.] : Appleton-Century-Crofts, 1968 . - стр. 235.

Bai О Lin P, Vorbach S, Floeter MK, Hattori N, Hallett M. A high performance sensorimotor beta rhythm-based brain-computer interface associated with human natural motor behavior [Журнал] // J Neural Eng. - 2008 г.. - 1 : T. 5. - стр. 24-35.

Bal T. von Krosigk M. McCormick D.A. Synaptic and membrane mechanisms underlying syncronised oscillations in the ferret LGNd in vitro [Журнал] // J. Physiol. - 1995 г.. - 483. - стр. 641-663.

Bell A.J. Sejnowski T.J. An Information-Maximization Approach to Blind Separation and Blind Deconvolution [Журнал] //Neural Computation. - 1995 г.. - Т. 7.-стр. 1129-1159.

Berg P. Scherg M Dipole modelling of eye activity and its application to the removal of eye artefacts from the EEG and MEG [Журнал] // Clin. Phys. Physiol. Meas. -1992 г.. - Т. 12. - стр. 49-54.

Berger H. Uber das Elektrenkephalogramm des Menschen И. [Журнал] // J. Psychol. Neurol.. - 1930 г.. - 40. - стр. 160-179.

Besserve M. Jerbi К., Laurent F., Baillet S., Martinerie J., Garnero L. 2007.

Classification methods for ongoing EEG and MEG signals. [Журнал] // Biol Res. -2007 г..-40.-стр. 415-437.

Beurze S.M de Lange F.P, Toni I., Medendorp W.P. Integration of target and effector information in the human brain during reach planning. [Журнал] // J Neurophysiol.. - 2007 г.. - 97 : Т. 1. - стр. 188-199.

Blankertz В. Losch F., Krauledat M., Dornhege G., Curio G., Muller K.R. IEEE Trans. Biomed. Eng [Конференция] // The Berlin brain-computer interface: Accurate performance from first-session in BCI-Naive subjects. - 2008. - стр. 24522462.

Bobrov P. Frolov A., Cantor C., Fedulova I., Bakhnyan M., Zhavoronkov A.

Brain-Computer Interface Based on Generation of Visual Images [Журнал] // PIos One. - 2011 г.. - 6 : T. 6. - стр. e20674., DOI: 10.1371/journal.pone.0020674.

Brovelli A. Ding M., Ledberg A., Chen Y., Nakamura R., Bressler S.L. Beta oscillations in a large-scale sensorimotor cortical network: directional influences revealed by Granger causality [Журнал] // Proc Natl Acad Sci USA. - 2004 г.. - Т. 101.-стр. 9849-9854.

Brovelli A. Ding M., Ledberg A., Chen Y., Nakamura R., Bressler S.L. Beta oscillations in a large-scale sensorimotor cortical network: directional influences revealed by Granger causality [Журнал] // Proc Natl Acad Sci USA. - 2004 г.. -101.-стр. 9849-9854.

Brunia C.H.M. Mocks J., Van Den Berg-Lenssen M. Correctingocular artifacts - a comparison of several methods [Журнал] // J Psychophysiol. - 1989 г.. - 1 : T. 3. -стр.1-50.

Buchner H. Knoll G., Fuchs M., Rienacker A., Beckmann R., Wagner M., Silny J., Pesch J. Inverse localization of electric dipole current sources in finite element models of the human head [Журнал] // Electroencephalogr.Clin. Neurophysiol. -1997 г.. - 102 : Т. 4. - стр. 267-278.

Carmena V.J. Lebedev M.A., Crist R.E., O'Doherty J.E., Santucci M.D., Dimitrov F.D., Patil G.P., Henriquez C.S., Nicolelis M.A.L. Learning to Control a Brain-Machine Interface for Reaching and Grasping by Primates [Статья] // PLoS Biology. - 2003 г.. - 2 : Т. 1. - doi:10.1371/journal.pbio.0000042.

Chatrian G.E. Petersen M.C. Lazarte J.A. he blocking of the rolandic wicket rhythm and some central changes related to movement [Журнал] // Electroencephalogr. Clin. Neurophysiol. - 1959 г.. - стр. 497-510.

Chichocki A. Zdunek R., Phan A.H., Shun-ichi A. Nonnegative Matrix And Tensor Factorizations [Книга]. - [б.м.] : WIELEY, 2009. - 500 стр.

Christmann С. Ruf M., Braus D.F., Flor H. Simultaneous electroencephalography and functional magnetic resonance imaging of primary and secondary somatosensory cortex in humans after electric stimulation [Журнал] // Neuroscience Letters. - 2002 г.. - 333. - стр. 69-73.

Collins A.T. Chatrian G.E. EEG rhythms of alpha frequency in 22-months-old child after strangulation [Журнал] //Neurology. - 1980 г.. - Т. 30. - стр. 1316-1319.

Contreras D. Steriade M. Cellular basis of EEG slow rhythms: a study of dynamic corticothalamic relationships [Журнал] // J Neurosci. - 1995 г.. - 15. - стр. 604-622.

Croft R.J. Barry R.J. Removal of ocular artifact from the EEG: a review [Журнал] //Neurophysiol Clin. - 2000 г.. - 30. - стр. 5-19.

da Silva F.H.L Vos J.E., Mooibroek J., Van Rotterdam A. Relative contributions of intracortical and thalamocortical processes in the generation of alpha rhythms, revealed by partial coherence analysis [Журнал] // EEG Clin. Neuroph. - 1980 г.. -449-456 : Т. 50.

da Silva F.H.L. Neural mechanisms underlying brain waves: from neural membranes to networks [Журнал] // EEG Clin. Neuroph. - 1991 г.. - 79. - стр. 81-93.

de Munck J. Van Dijk В., Spekreijse H. IEEE Transactions on Biomedical Engineering [Конференция] // Mathematical Dipoles are Adequate to Describe Realistic Generators of Human Brain. - 1988. - Т. 11. - стр. 960-965.

Decety J. Perani D, Jeannerod M., Bettinardi V., Tadary В., Woods R., Mazziotta J., Fazio F. Mapping motor representations with positron emission tomography [Журнал] //Nature. - 1994 г.. - 371. - стр. 600-602.

Dechent P. Merboldt K-D., Frahm J. Is the human primary motor cortex involved in motor imagery? [Журнал] // Cognitive Brain Research. - 2004 г.. - 19 : T. 2. - стр. 138-144.

Del Grattaf C. Delia Penna S., Ferretti A., Franciotti R., Pizzella V., Tartaro A., Torquati K., Bonomo L., Romani G.L., Rossini P.M., Topographic organization of the human primary and secondary somatosensory cortices: comparison of fMRI and MEG findings [Журнал] //Neuroimage. - 2002 г.. - 17 : Т. 3. - стр. 1373-1383.

Delorme A. Makeig S. EEGLAB: an open source toolbox for analysis of single-trial EEG dynamics [Журнал] // Journal of Neuroscience Methods. - 2004 г.. - 134. - стр. 9-21.

Delorme A. Palmer J., Onton J., Oostenveld R., Makeig S. Independent EEG Sources Are Dipolar [Журнал] // PLoS ONE . - 2012 г.. - 2 : Т. 7. - стр. e30135. doi:10.1371/journal.pone.0030135.

Destexhe A. Sejnowski T.J. Synchronized oscillation in thalamic networks: Insight from modeling studies [Раздел книги] // Thalamus / авт. книги Sterriad M. Jones E.G., McCormick D.A.. - [б.м.] : Elsevier, 1997.

Dornhege G. Blankertz В., Curio G. Speeding up classification of multi-channel brain-computer interfaces: common spatial patterns for slow cortical potentials [Конференция].

Eden L. Algorithms for the regularization of ill-conditioned least squares problems [Журнал] // BIT Numerical Mathematics. - 1977 г.. - 17 : Т. 2. - стр. 134-145 .

Ersland L. Rosen G., Lundervold A., Smievoll A.I., Tillung Т., Sundberg H., Hugdahl K. Phantom limb imaginary fingertapping causes primary motor cortex activation: an fMRI study [Журнал] // NeuroReport. - 1996 г.. - 8 : Т. 1. - стр. 207210.

Flugel K.A. Alphakoma, Pseudoalphakoma and Alpha-Pseudokoma [Журнал] // Fortschr. Neurol. Psychiatr.. - 1982 г.. - 50. - стр. 371-386.

Formaggio E. Storti S. F., Cerini R., Fiaschi A., Manganotti P. Brain oscillatory activity during motor imagery in EEG-fMRI coregistration [Журнал] // Magnetic Resonance Imaging. - 2010 г.. - 28 : T. 10. - стр. 1403-1412.

Frolov A. Husek D., Bobrov P. Comparison of four classificacion methods for brain-computer interface [Журнал] // Neural Network World. - 2011 г.. - 21 : Т. 2. -стр. 101-115.

Frolov A. Husek D., Bobrov P., Korshakov A., Chernikova L., Konovalov R., Mokienko O. Sources of EEG activity most relevant to performance of brain-computer interface based on motor imagery [Журнал] // Neural Network World. -2012 г.. - 22 : Т. 1. - стр. 21-37.

Gaetz W. Cheyne D. Localization of sensorimotor cortical rhythms induced by tactile stimulation using spatially filtered MEG [Журнал] //Neuroimage. - 2006 г.. -30. - стр. 899-908.

Gastaut H.J. Bert J. EEG changes during cinematographic presentation (Moving picture activation of the EEG) [Статья] // Next »Electroencephalography and Clinical Neurophysiology. - 1954 г.. - Т. 6. - стр. 433-444.

Geselowitz D.B. On Bioelectric Potentials in an Inhomogeneous Volume Conductor [Журнал] // Biophysics Jounal. - 1967 г.. - 7. - стр. 1-11.

Gretch R. Cassar Т., Muscat J., Camilleri K.P. Farbi S.G., Zervakis M., Xanthopoulos P., Sakkalis V., Vanrumste B. Review on solving the inverse problem in EEG source analysis [Журнал] // Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation. - 2008 г.. - 25 : Т. 5. - стр. doi: 10.1186/1743-0003-5-25.

Guger С. Edlinger G., Harkam W., Niedermayer I., Pfurtscheller G. How many people are able to operate an EEG-based brain-computer interface (ВС1)? [Журнал] // IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering. -2003 г.. - 2 : Т. 11. - стр. 145-147.

Hallett V. Fieldman J., Cohen L. G., Sadato N., Pacual-Leone A. Involvement of primary motor cortex in motor imagery and mental practice [Журнал] // Behav. Brain Sci.. - 1994 г.. - 17. - стр. 210.

Hallez H. Vanrumste В., Grech R., Muscat J., De Clercq W., Vergult A., D'Asseler Y., Camilleri K.P., Fabri S.G., Van Huffel S., Lemahieu I. Review on solving the forward problem in EEG source analysis [Журнал] // Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation. - 2007 г.. - 46 : T. 4.

Hari R Salmelin R. Human cortical oscillations: a neuromagnetic view through the skull [Журнал] // Trends Neurosci. - 1997 г.. - 20. - стр. 44^19.

Haufe S. Tomioka R., Dickhaus T., Sannelli C, Blankertz В., Nolte G., Muller KR. 32nd Annual International Conference of the IEEE EMBS [Конференция] // Localization of class-related mu-rhythm desynchronization in motor imagery based Brain-Computer Interface sessions. - 2010. - стр. 5137-5140.

Hermes D. Vansteensel M.J., Albers A.M., Bleichner M.G., Benedictus M.R., Mendez Orellana C., Aarnoutse E.J., Ramsey N.F. Functional MRI-based identification of brain areas involved in motor imagery for implantable brain-computer interfaces [Журнал] // Journal of Neural Engineering. - 2011 г.. - 8 : T. 2. -стр. doi: 10.1088/1741 -2560/8/2/025007.

Hinterberger T. Schmidt S., Neumann N., Mellinger J., Blankertz В., Curio G., Birbaumer N. Biomedical Engineering, IEEE Transactions on [Конференция] // Brain-computer communication and slow cortical potentials. - 2004. - T. 51. - стр. 1011 - 1018.

Hochberg R.L. Serruya M.D, Friehs M.G., Mukand A.J., Saleh M., Caplan A.H., Branner A., Chen D., Penn R.D., Donoghue J.P. Neuronal ensemble control of prosthetic devices by a human with tetraplegia [Журнал] // Nature. - 2006 г.. -442.-стр. 164-171.

Hoffmann S. Falkenstein M. The Correction of Eye Blink Artefacts in the EEG: A Comparison of Two Prominent Methods [Журнал] // PLoS ONE. - 2008 г.. - 3. - doi: 10.1371/journal.pone.0003004.

Hughes S.W. Crunelli V. Thalamic mechanisms of EEG alpha rhythms and their pathological implications [Журнал] //Neuroscientist. - 2005 г.. - 11.- стр. 357-372.

Iragui У. J. McCutchen C., Physiological and prognostic significance of alpha coma [Журнал] // J. Neurol. Neurosurg. Psychiat.. - 1983 г.. - 46. - стр. 632-638.

Jasper H.H. Andrew H.L., Electro-encephalography III. Normal differentiation of occipital and precentral regions in man. [Журнал] // Arch. Neurol. Psychiat. - 1938 г..-39.-стр. 96-115.

Jeannerod M. Neural simulation of action: a unifying mechanism for motor cognition [Журнал] //Neuroimage. - 2001 г.. - 14 : Т. 1. - стр. 103-109.

Johnson C.R. Numerical methods for bio-electric field problems [Раздел книги] // The biomedical engineering handbook / авт. книги Bronzino J.D.. - [б.м.] : CRC press, IEEE press, 1995.

Jones S.R. Dominique L., Pritchett D.L., Sikora M.A., Stufflebeam S.M., Hamalainen M., Christopher I., Moore C.I. Quantitative Analysis and Biophysically Realistic Neural Modeling of the MEG Mu Rhythm: Rhythmogenesis and Modulation of Sensory-Evoked Responses [Журнал] // J Neurophysiol. - 2009 г..-102.-стр. 3554-3572.

Jutten С. Herault J. Blind separation of sources, part I: An adaptive algorithm based on neuromimetic architecture. [Журнал] // Signal Processing,. - 1991 г.. - 24. - стр. 1-10.

Kachenoura A. Albera L., Senhadji L., Comon P. CA: a potential tool for BCI systems. [Журнал] // IEEE Signal Processing Magazine. - 2008 г.. - 25 : Т. 1. - стр. 57-68.

Kellis S. Miller K., Thomson K., Brown R., House P., Greger B. Decoding spoken words using local field potentials recorded from the cortical surface [Статья] // Journal of Neoural Engineering. - 2007 г.. - 5 : Т. 7.

Kim T.S. Zhou Y., Kim S., Singh M. IEEE Trans Nucl Sci [Конференция]. - EEG distributed source imaging with a realistic finite-element head model: [б.н.], 2002. -Т. 49. - стр. 745-752.

Klass S.G. Bickford R.G., Observations on the rolandic arceau rhythm [Журнал] // Electroencephalogr. Clin. Neurophysiol. - 1957 г.. - стр. 570.

Klonowski W Duch W, Perovic A, Jovanovic A. Some Computational Aspects of the Brain Computer Interfaces Based on Inner Music [Статья] // Computational Intelligence Neuroscience. - 2009 г..

Konrad P. Shanks T. Implantable brain computer interface: Challenges to neurotechnology translation [Журнал] //Neurobiol. Dis. - 2010 г.. - 38. - стр. 369375.

Kopell N. Ermentrout G.B., Whittington M.A., Traub R.D. Gamma rhythms and beta rhythms have different synchronization properties [Журнал] // Proc Natl Acad Sci USA. - 2000 г.. - 97. - стр. 1867-1872.

Kramer M.A. Roopun A.K., Carracedo L.M., Traub R.D., Whittington M.A., Kopell N.J. Rhythm generation through period concatenation in rat somatosensory cortex [Журнал] // PLoS Comput Biol. - 2008 г.. - 4.

Krepki R. Berlin Brain-Computer Interface. The HCI communication channel discovery. [Журнал] // Int J Human-computer Studies. - 2006 г.. - 65. - стр. 460-477.

Kybic J. Clerc M., Abboud Т., Faugeras O., Keriven R., Papadopoulo T. Medical Imaging, IEEE Transactions on [Конференция] // A common formalism for the Integral formulations of the forward EEG problem. - 2005. - T. 24. - стр. 12-28.

Kybic J. Clerc M., Fraugeras O., Keriven R, Papadopoulo T. Generalized head models for MEG/EEG: boundary element method beyond nested volumes [Журнал] // Phys. Med. Biol.. - 2006 г.. - T. 51. - стр. 1333-1346.

Lalor E.C. Kelly S.P., Finucane C., Burke R., Smith R., Reilly R.B., McDarby G.

Steady-state VEP-based brain computer interface control in an immersive 3-D

gaming environment [Журнал] //J. Appl. Signal Process. - 2005 г.. - 19. - стр. 31563164.

Laufs H. Kleinschmidt A., Beyerle A., Eger E., Salek-Haddadi A., Preibisch C., Krakow K. EEG-correlated fMRI of human alpha activity [Журнал] // Neuroimage. - 2003 г.. - 19. - стр. 1463-1476.

Lee P. Hsieh J., Wu C., Shyu K., Wu, Y. Brain computer interface using flash onset and offset visual evoked potentials [Журнал] // Clin. Neurophysiol. - 2008 г.. -119.стр. 605-616.

Lee W.H. Liu Z., Mueller B.A., Lim К., He B. Influence of white matter anisotropic conductivity on EEG source localization: comparison to fMRI in human primary visual cortex. [Журнал] // Clin Neurophysiol. - 2009 г.. - 120 : Т. 12. - стр. 2071-2081.

Leonardo M. Fieldman J., Sadato N., Campbell G., Ibanez V., Cohen L., Deiber M.-P., Jezzard P., Pons Т., Turner R., Le Bihan D., Hallett M., A functional magnetic resonance imaging study of cortical regions associated with motor task execution and motor ideationin humans [Журнал] // Hum. Brain. Mapp.. - 1995 г.. -З.-стр. 135-141.

Lins G.O. Picton T.W., Berg P., Scherg M. Ocular Artifacts in EEG and Event-Related Potentials I: Scalp Topography [Журнал] // Brain Topography. - 1993 г.. -1 : Т. 6.-стр. 51-63.

Lorey В. Pilgramm S., Bischoff M., Stark R., Vaitl D., Kindermann S., Munzert J., Zentgraf K. Activation of the Parieto-Premotor Network Is Associated with Vivid Motor Imagery—A Parametric fMRI Study [Журнал] // Plos One. - 2011 г.. - 5 : Т. 6. - стр. e20368. doi: 10.137l/journal.pone.0020368.

Lorrin A. Riggs John P. Kelly, Karen A. Manning, and Robert K. Moore Blink-Related Eye Movements [Журнал] // INVESTIGATIVE OPHTHALMOLOGY & VISUAL SCIENCE. - 1987 г.. - 28. - стр. 334-342.

McAuIiffe M.J. Lalonde F.M., McGarry D., Gandler W. IEEE COMPUTER-BASED MEDICAL SYSTEMS (CBMS) [Конференция] // Medical Image Processing, Analysis & Visualization In Clinical Research. - 2001. - стр. 381-386.

McFarland D.J. Sarnacki W.A., Wolpaw J.R. Electroencephalographic (EEG) control of three-dimensional movement [Журнал] // Journal of Neurla Engineering. -2010 г..-3 :T. 7.

Millan J. Mourino J., Marciani M.G., Babiloni F., Topani F., Canale I., Heikkonen J., Kaski K., 2nd Annual Int.Conf. of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Science [Конференция] // Adaptive Brain Interfaces for Physically-Disabled People. - Hong Kong : [б.н.], 1998. - стр. 2008-2011.

Mugler E.M. Ruf, C.A., Haider S., Benseh M., Kubler A. Neural Systems and Rehabilitation Engineering, IEEE Transactions on [Конференция] // Design and implementation of a РЗОО-based brain-computer interface for controlling an internet browser. - 2010. - T. 18. - стр. 599 - 609.

Mulder T. Motor imagery and action observation: cognitive tools for rehabilitation [Журнал] // J. Neural. Transm. - 2007 г.. - 114 : Т. 10. - стр. 1265-1278.

Mulert С. Lemieux L. EEG - fMRI: Physiological Basis, Technique, and Applications [Книга]. - [б.м.] : Springer, 2010. - стр. 539.

Muller K.-R. Krusienski D.J., Schalk G., Wolpaw J.R., Schlogl A., Pfurtscheller G., Millan Jd.R., Schroder M., Birbaumer N. The BCI competition III: validating alternative approaches to actual BCI problems [Журнал] // Neural Systems and Rehabilitation Engineering, IEEE Transactions on. - 2006 г.. - 14 : Т. 2. - стр. 153 -159.

Neuper С. Scherer R., Reiner M., Pfurtscheller G. Imagery of motor actions: differential effects of kinesthetic and visual-motor mode of imagery in single-trial EEG [Журнал] //Brain. Res. Cogn. Brain. Res.. - 2005 г.. - 25 : Т. 3. - стр. 668-677.

Neuper С. Pfurtscheller G. Motor imagery and ERD [Раздел книги] // Handbook of Electroenceph. And Clin. Neurophysiol / авт. книги Pfurtscheller G. da Silva F.H.L,. - 1999.

Nicolas-Alonso L.F. Gomez-Gil J., Brain Computer Interfaces, a Review [Статья] // Sensors. - 2012 г.. - 12. - стр. 1211-1279.

Niedermeyer E. da Silva F.H.L, Electroencephalography , 5th Edition [Книга]. -[б.м.] : Lippincott Williams & Wilkins, 2005.

Nijholt A. Lecture Notes in Computer Science [Конференция] // BCI for games: A 'state of the art'survey. - 2009. - T. 5309. - стр. 225-228.

Nunez P.L. Wingeier B.M., Silberstein R.B. Spatial-temporal structures of human alpha rhythms: theory, microcurrent sources, multiscale measurements, and global binding of local networks [Журнал] // Hum. Brain Mapp. - 2001 г.. - 13. - стр. 125164.

O'Doherty J.E. Lebedev A.M., Ifft J.P., Zhuang K.Z., Shokur S., Bleuler H., Nicolelis M.A.L Active tactile exploration using a brain-machine-brain interface [Журнал] //Nature. - 2011 г.. - 479. - стр. 228-231.

Oberman L.M. Hubbard E.M., McCIeery J.P., Altschuler E.L., Ramachandran V.S., Pineda J.A. EEG evidence for mirror neuron dysfunction in autism spectrum disorders [Журнал] // Cogn. Brain Res.. - 2005 г.. - 24 : Т. 2. - стр. 190-198.

Ohara S. Ikeda A., Kunieda Т., Yazawa S., Baba K., Nagamine Т., Taki W., Hashimoto N., Mihara Т., Shibasaki H. Movement-related changes of electrocorticographic activity in human supplementary motor are proper [Журнал] // Brain. - 2000 г.. - 123. - стр. 1203-1215.

Pascual-Marqui R.D. Michael C.M., Lehmann D. Low Resolution electromagnetic Tomography: A New Method for Localizing Electrical Activity in the Brain [Журнал] // Internationl Journal of Psysiology. - 1994 г.. - 18. - стр. 49-65.

Pascual-Marqui R.D. Review of methods for solving the EEG inverse problem [Журнал] // International Journal of Bioelectromagnetism. - 1999 г.. - 1. - стр. 75-86.

Pascual-Marqui R.D. Standardized low resolution brain electromagnetic tomography (sLORETA): technical [Журнал] // Methods & Findings in Experimental & Clinical Pharmacology. - 2002 г.. - 24. - стр. 5-12.

Pfurtscheller G. Neuper C. Motor imagery and direct brain-computer communication [Журнал] // Proceedings of the IEEE. - 2001 г.. - 82 : Т. 7. - стр. 1123-1134.

Pfurtscheller G. Neuper C., Brunner C., da Silva F.H.L. Beta rebound after different types of motor imagery in man [Журнал] // Neurosci. Lett. - 2005 г.. -378.-стр. 156-159.

Pfurtscheller G. Neuper C., Event-related synchronization of mu rhythm in the EEG over the cortical hand area in man [Журнал] // Neurosci. Lett.. - 1994 г.. -174.-стр. 93-96.

Pfurtscheller G. Neuper C., Krausz G. Functional dissociation of lower and upper frequency mu rhythms in relation to voluntary limb movement [Журнал] // Clin. Neurophysiol. - 2000 г.. - 111. - стр. 1873-1879.

Pfurtscheller G. Neuper C., Muller G.R., Obermaier В., Krausz G., Schlogl A., Scherer,R., Graimann, В., Keinrath, C., Skliris D. IEEE Trans. Neural Sys. Rehabil. Eng [Конференция] // Graz-BCI: State of the art and clinical applications.. -2003.-T. 11.-стр. 1-4.

Pfurtscheller G. Stancak A. Jr., Neuper C. Event-related synchronization (ERS) in the alpha band—An electrophysiological correlate of cortical idling: a review [Журнал] // Int. J. Psychophysiol. - 1996 г.. - 24 : Т. 3. - стр. 39—46.

Pineda J.A. The functional significance of mu rhythm: Translating "seeing" and "hearing" into "doing" [Журнал] // Brain Research Reviews. - 2005 г.. - 50. - стр. 57-68.

Pinto D.J. Jones S.R., Kaper T.J., Kopell N. Analysis of state-dependent transitions in frequency and long-distance coordination in a model oscillatory cortical circuit [Журнал] // J Comput Neurosci. - 2003 г.. - 15. - стр. 283-298.

Plonsey R. Heppner D.B. Considerations of quasistationarity in electrophysiological systems [Журнал] // Bulletin of Mathematical Biophysics. - 1967 г.. - 29 : Т. 4. - стр. 657-664.

Porro C.A. Francescato M.P., Cettolo V., Diamond M.E., Baraldi P., Zuiani C., Bazzocchi M., di Prampero P.E. Primary motor and sensory cortex activation during motor performance and motor imagery: a functional magnetic resonance imaging study [Журнал] // J Neurosci.. - 1996 г.. - 23 : Т. 16. - стр. 7688-7698.

Rao S. M Binder J.R, Bandettini P. A., Hammeke T. A., Yetkin F. Z., Jesmanowicz A., Lisk L. M., Morris G. L., Mueller W. M., Estkowski L. D., Wong E. C., Haughton V. M., Hyde J. S. Functional magnetic resonance imaging of complex human movements [Журнал] // Neurology. - 1993 г.. - 43. - стр. 23112318.

Rao S.M. Binder J.R., Bandettini P.A., Hammeke T.A., Yetkin F.Z., Jesmanowicz A., Lisk L.M., Morris G.L., Mueller W.M., Estkowski L.D., Wong E.C., Haughton V.M., Hyde J.S. Functional magnetic resonance imaging of complex human movements [Журнал] // Neurology. - 1993 г.. - 43. - стр. 23112318.

Roopun A.K. Kramer M.A., Carracedo L.M., Kaiser M., Davies C.H., Traub R.D., Kopell N.J., Whittington M.A. Period concatenation underlies interactions between gamma and beta rhythms in neocortex [Журнал] // Front Cell Neurosci. -2008 г.. - Т. 2. - стр. 1.

Rosas-Cholula G. Ramirez-Cortes J.M., Alarcon-Aquino V., Martinez-Carballido J., Gomez-Gil P. Electronics, Robotics and Automotive Mechanics Conference [Конференция] // On Signal P-300 Detection for BCI Applications Based on Wavelet Analysis and ICA Preprocessing. - 2010. - стр. 360 - 365 .

Rougeul-Buser A. Buser P. Rhythms in the alpha band in cats and their behavioural correlates [Журнал]. - 1997 г.. - 26. - стр. 191-203.

Rouse A.G. Engineering in Medicine and Biology Society, 2009. Annual International Conference of the IEEE [Конференция] // Neural adaptation of

epidural electrocorticographic (EECoG) signals during closed-loop brain computer interface (BCI) tasks. - 2009. - стр. 5514 - 5517.

Rush S. Driscoll D.A. EEG Electrode Sensitivity - An Application of Reciprocity [Журнал] // Biomedical Engineering, IEEE Transactions on. - 1969 г.. - 16 : Т. 1. -стр. 15-22.

Saleheen H. Kwong T. IEEE Transactions on Biomedical Engineering [Конференция] // New Finite Difference Formulations for General Inhomogeneous Anisotropic Bioelectric Problems. - 1997. - T. 44. - стр. 800-809.

Sarvas J. Basic Mathematical and Electromagnetic Concepts of the Biomagnetic Inverse Problem [Журнал] // Phys Med Biol. - 1987 г.. - 32 : Т. 1. - стр. 11-22.

Scherg M. Ille N., Bornfleth H., Berg P. Advanced tools for digital EEG review: virtual source montages, whole-head mapping, correlation, and phase analysis [Журнал] // J Clin Neurophysiol. - 2002 г.. - 19.

Scherg M. Von Cramon D. Evoked dipole source potentials of the human [Журнал] // Electroencephalogr Clin Neurophysiol. - 1986 г.. - 65. - стр. 344-360.

Schimpf P. Ramon C., Haueisen J., IEEE Transactions on Biomedical Engineering [Конференция] // Dipole models for the EEG and MEG. - 2002. - T. 49. - стр. 409418.

Sepulveda F. Dyson M., Gan J.Q., Tsui C.L. Engineering in Medicine and Biology Society, 2007. 29th Annual International Conference of the IEEE [Конференция] // A Comparison of Mental Task Combinations for Asynchronous EEG-Based BCIs. -2007. - стр. 5055 - 5058 .

Sharma N. Jones P.S., Carpenter T.A., Baron J.C. Mapping the involvement of В A 4a and 4p during Motor Imagery. [Журнал] // Neuroimage. - 2008 г.. - 41 : Т. l.-стр. 92-99.

Sharma N. Pomeroy V. M., Baron J. C. Motor imagery: a backdoor to the motor system after stroke? [Журнал] // Stroke. - 2006 г.. - 37 : Т. 7. - стр. 1941-1952.

Shishkin S.L. Ganin I.P., Kaplan A.Y. Event-related potentials in a moving matrix modification of the P300 brain-computer interface paradigm [Статья] // Neoruscience letters. - 2011 г.. - 496 : T. 2. - стр. 95-99.

Solodkin A. Hlustik P., Chen E.E., Small S.L. Fine Modulation in Network Activation during Motor Execution and Motor Imagery [Журнал] // Cerebral Cortex. - 2004 г.. - 14 : T. 11. - стр. 1246-1255.

Steriade M. Deschenes M. Intrathalamic and brainstem-thalamic networks involved in resting and alert states [Раздел книги] // Cellular Thalamic Mechanisms / авт. книги Bentivoglio V. Spreafico R.. - [б.м.] : Elsevier, 1988.

Steriade M. Deschenes M. The thalamus as a neuronal oscillator [Журнал] // Brain Res. Rev. - 1984 г.. - 8. - стр. 1-63.

Steriade M. Llinas R.R. The functional states of the thalamus and the associated neuronal interplay [Журнал] // Physiol. Rev.. - 1988 г.. - 68. - стр. 649-742.

Storm Leeuwen W. Arntz A., Spoelstra P., Wieneke G.H. The use of computer analysis for diagnosis in routine electroencephalography [Журнал] // Rev. EEG Neurophysiol. - 1976 г.. - T. 2. - стр. 318-327.

Suffczynski P. Kalitzin S., Pfurtscsheller G., Lopes da Silva F.H. Computantional model of thalamocortical networks: dynamical control of alpha rhythms in relation to focal attention [Журнал] // International Journal of Psychophysiology. - 2001 г.. -43. - стр. 25-40.

Szurhaj W. Derambure P., Labyt E., Cassim F., Bourriez J.L., Isnard J., Guieu J.D., Mauguiere F. Basic mechanisms of central rhythms reactivity to preparation and execution of a voluntary movement: a stereoelectroencephalographic study [Журнал] // Clin Neurophysiol. - 2003 г.. - 114. - стр. 107-119.

Traub R.D. Contreras D., Cunningham M.O., Murray H., LeBeau F.E., Roopun A., Bibbig A., Wilent W.B., Higley M.J., Whittington M.A. Single-column thalamocortical network model exhibiting gamma oscillations, sleep spindles, and epileptogenic bursts [Журнал] // J Neurophysiol. - 2005 г.. - 93. - стр. 2194-2232.

Ulloa E. Pineda J.A. Recognition of point-light biological motions: Mu rhythm and mirror neuron activity [Журнал] // Behavioural Brain Reserch. - 2007 г.. - 183. - стр. 188-194.

Velliste M. Perel S., Spalding M.C., Andrew S. Whitford A.S, Schwartz A.B.

Cortical control of a prosthetic arm for self-feeding [Статья] // Nature. - 2008 г.. -453.-стр. 1098-1101.

Vidal J. Real-time detection of brain events in EEG [Журнал] // IEEE Proc. - 1977 г.. - 65. - стр. 633-664. - Special issue on Biological Signal Processing and Analysis.

Vidal J. Towards direct brain-computer communication [Журнал] // Annu Rev Biophys Bioeng. - 1973 г.. - Т. 2. - стр. 157-180.

Von Krosigk M. Bal Т., McCormick D.A. Cellular mechanisms of a synchronized oscillation in the thalamus [Журнал] // Science. - 1993 г.. - 261. - стр. 361-364.

Von Stein A. Chiang C., Konig P. Top-down processing mediated by interareal synchronization [Журнал] // Proc Natl Acad Sci USA. - 2000 г.. - 97. - стр. 1474814753.

Witham C.L. Baker S.N. Network oscillations and intrinsic spiking rhythmicity do not covary in monkey sensorimotor areas [Журнал] // J Physiol. - 2007 г.. - 580. -стр. 801-814.

Wolpaw J.R. Birbaumer N., Heetderks W.J., McFarland D.J., Peckham P.H., Schalk G., Donchin E., Quatrano L.A., Robinson C.J., Vaughan T.M. Brain-computer interface technology: a review of the first international meeting [Журнал] // IEEE Trans Rehabil Eng.. - 2000 г.. - Т. 8. - стр. 161-163.

Wolpaw J.R. McFarland D. Control of a two-dimensional movement signal by a noninvasive brain-computer interface in humans [Статья] // Proc Natl Acad Sci USA. - 2004 г.. - 101 : Т. 51. - стр. 17849-17854.

Wolters C.H. Anwander A., Tricoche X., Weinstein D., Koch M.A., MacLeod

R.S. Influence of tissue conductivity anisotropy on EEG/MEG field and return current computation in a realistic head model: a simulation and visualization study

using high-resolution finite element modeling. [Журнал] //Neurolmage. - 2006 г.. -30.-стр. 813-826.

Yanagisawa Т. Hirata M., Saitoh Y., Kishima H., Matsushita K., Goto Т., Fukuma R., Yokoi H., Kamitani Y., Yoshimine T. Electrocorticographic control of a prosthetic arm in paralyzed patients [Статья] // Annals of Neurology. - 2012 г.. -71.-стр. 353-361.

Yao D He В. A self-coherence enhancement algorithm and its application to enhancing three-dimensional source estimation from EEGs [Журнал] // Annals of Biomedical Engineering. - 2001 г.. - 29. - стр. 1019-1027.

Zapparoli L. Invernizzi P., Gandola M., Verardi M., Berlingeri M., Sberna M., Santis A., Zerbi A., Banfi G., Bottini G., Paulesu E. Mental images across the adult lifespan: a behavioural and fMRI investigation of motor execution and motor imagery [Журнал] // Experimental Brain Research. - 2012 г.. - стр. 1-22.

Zhao Q. Zhang L., Cichocki A. Acoustics, Speech and Signal Processing, ICASSP. IEEE International Conference on [Конференция] // Multilinear generalization of Common Spatial Pattern. - 2009. - стр. 525 - 528.

A.H. Тихонов О приближенных системах линейных алгебраических уравнений [Журнал] // Журн. вычисл. матем. и математической физ.. - 1980 г.. - 20 : Т. 6. -стр. 1373-1383.

Бахвалов Н.С. Жидков Н.П., Кобельков Г.М Чиленные методы [Книга]. -[б.м.] : Лаборатория Базовых Знаний , 2003. - стр. 632.

Бобров П.Д. Коршаков А.В., Рощин В.Ю., Фролов А.А. Байесовский подход к реализации интерфейса мозг-компьютер, основанного на представлении движений [Журнал] // Журнал высшей нервной деятельности. - 2012 г.. - 62 : Т. 1. - стр. 89-99.

Введенский В.Л. Ожогин В.И. Сверхчувствительная магнитометрия и биомагнетизм [Книга]. - [б.м.] : М. Наука, 1986. - стр. 199.