Движения верхних конечностей могут быть декодированы по временной области низкочастотной ЭЭГ

Представление нейронных коррелятов движений в головном мозге человека остается актуальным предметом исследований и изучается с помощью инвазивных и неинвазивных методов. В настоящем исследовании мы проанализировали кодирование отдельных движений верхних конечностей во временной области низкочастотных сигналов электроэнцефалографии (ЭЭГ). Пятнадцать здоровых испытуемых выполняли и мысленно представляли шесть различных длительных движений верхних конечностей. Мы классифицировали эти шесть движений и класс покоя и получили статистически значимые средние точности классификации 55% (движение по сравнению с движением) и 87% (движение по сравнению с покоем) для выполняемых движений, а для мысленно представляемых движений — 27% и 73% соответственно. Кроме того, мы проанализировали шаблоны классификатора в пространстве источников и локализовали области головного мозга, передающие дискриминативную информацию о движениях. Согласно шаблонам классификатора, такую информацию передают главным образом премоторные области, первичная моторная кора, соматосенсорная кора и задняя теменная кора. Декодирование отдельных движений верхних конечностей представляет особый интерес в контексте более естественного неинвазивного управления, например, моторным нейропротезом или роботизированной рукой у лиц с тяжелыми двигательными нарушениями.