stringtranslate.com

Мю-волна

Считывание ЭЭГ в одном отведении
Одна секунда выборки альфа-колебаний ЭЭГ . Этот ритм возникает на частотах, схожих с мю-ритмом, хотя альфа-колебания обнаруживаются в другой части мозга.
Левая моторная кора , или BA4 , выделена зеленым на этом левом боковом виде мозга. Это область, в которой билатерально обнаруживаются мю-ритмы.

Сенсомоторный мю-ритм , также известный как мю-волна , гребенчатый или калиточный ритм или дугообразные ритмы, представляют собой синхронизированные паттерны электрической активности, включающие большое количество нейронов , вероятно, пирамидального типа, в той части мозга, которая контролирует произвольные движения. [1] Эти паттерны, измеренные с помощью электроэнцефалографии (ЭЭГ), магнитоэнцефалографии (МЭГ) или электрокортикографии (ЭКоГ), повторяются с частотой 7,5–12,5 (и в первую очередь 9–11) Гц и наиболее заметны, когда тело находится в состоянии физического покоя. [1] В отличие от альфа-волны , которая возникает с аналогичной частотой над покоящейся зрительной корой в задней части черепа, мю-ритм обнаруживается над моторной корой , в полосе примерно от уха до уха. Люди подавляют мю-ритмы, когда выполняют двигательные действия или, с практикой, когда визуализируют выполнение двигательных действий. Это подавление называется десинхронизацией волны, потому что формы волн ЭЭГ вызваны большим количеством нейронов, срабатывающих синхронно. Мю-ритм подавляется даже тогда, когда кто-то наблюдает за другим человеком, выполняющим двигательное действие или абстрактное движение с биологическими характеристиками. Такие исследователи, как В.С. Рамачандран и его коллеги, предположили, что это признак того, что система зеркальных нейронов участвует в подавлении мю-ритма, [2] [3], хотя другие не согласны. [4]

Ритм мю представляет интерес для различных ученых. Ученые, изучающие развитие нервной системы , интересуются подробностями развития ритма мю в младенчестве и детстве и его ролью в обучении. [5] Поскольку группа исследователей считает, что расстройство аутистического спектра (РАС) находится под сильным влиянием измененной системы зеркальных нейронов [2] [6] [7] и что подавление ритма мю является нисходящим показателем активности зеркальных нейронов, [3] многие из этих ученых разожгли более популярный интерес к исследованию мю-волн у людей с РАС. Различные исследователи также находятся в процессе использования ритмов мю для разработки новой технологии: интерфейса мозг-компьютер (ИМК). С появлением систем ИМК врачи надеются предоставить людям с тяжелыми физическими недостатками новые методы общения и средства для манипулирования и навигации в окружающей среде. [8]

Зеркальные нейроны

Система зеркальных нейронов состоит из класса нейронов , который впервые был изучен в 1990-х годах на обезьянах-макаках . [7] Исследования обнаружили наборы нейронов, которые активируются, когда эти обезьяны выполняют простые задачи, а также когда обезьяны видят, как другие выполняют те же простые задачи. [9] Это говорит о том, что они играют роль в отображении движений других в мозге без фактического физического выполнения движений. Эти наборы нейронов называются зеркальными нейронами и вместе составляют систему зеркальных нейронов. Мю-волны подавляются, когда эти нейроны активируются, явление, которое позволяет исследователям изучать активность зеркальных нейронов у людей. [10] Существуют доказательства того, что зеркальные нейроны существуют как у людей, так и у нечеловеческих животных. Правая веретенообразная извилина , левая нижняя теменная долька , правая передняя теменная кора и левая нижняя лобная извилина представляют особый интерес. [7] [11] [12] Некоторые исследователи полагают, что подавление мю-волн может быть следствием активности зеркальных нейронов во всем мозге и представляет собой более высокий уровень интегративной обработки активности зеркальных нейронов. [3] Тесты как на обезьянах (с использованием инвазивных методов измерения), так и на людях (с использованием ЭЭГ и фМРТ ) показали, что эти зеркальные нейроны не только активизируются во время основных двигательных задач, но также имеют компоненты, которые имеют дело с намерением. [13] Существуют доказательства важной роли зеркальных нейронов у людей, и мю-волны могут представлять собой высокий уровень координации этих зеркальных нейронов. [3]

Разработка

Плодотворная концептуализация мю-волн в педиатрии заключается в том, что подавление мю-волн является представлением активности, происходящей в мире, и обнаруживается в лобных и теменных сетях. [3] Покоящееся колебание подавляется во время наблюдения за сенсорной информацией, такой как звуки или образы, обычно в лобно-теменной (моторной) области коры. [3] Мю-волна обнаруживается в младенчестве уже в возрасте от четырех до шести месяцев, когда пиковая частота, которой достигает волна, может быть всего лишь 5,4 Гц . [5] [14] Наблюдается быстрое увеличение пиковой частоты в первый год жизни, [14] и к двум годам частота обычно достигает 7,5 Гц. [11] Пиковая частота мю-волн увеличивается с возрастом до созревания во взрослом возрасте, когда она достигает своей окончательной и стабильной частоты 8–13 Гц. [5] [11] [14] Эти изменяющиеся частоты измеряются как активность вокруг центральной борозды в роландической коре. [3]

Считается, что мю-волны указывают на развивающуюся способность младенца к подражанию . Это важно, поскольку способность к подражанию играет жизненно важную роль в развитии двигательных навыков , использовании инструментов и понимании причинно-следственной информации через социальное взаимодействие. [11] Подражание является неотъемлемой частью развития социальных навыков и понимания невербальных сигналов. [5] Причинно-следственные связи могут быть установлены посредством социального обучения без необходимости личного опыта. При выполнении действия мю-волны присутствуют как у младенцев, так и у взрослых до и после выполнения двигательной задачи и сопровождающей ее десинхронизации. Однако при выполнении целенаправленного действия младенцы демонстрируют более высокую степень десинхронизации, чем взрослые. Так же, как и при выполнении действия, во время наблюдения за действием мю-волны младенцев не только показывают десинхронизацию, но и показывают десинхронизацию в большей степени, чем та, которая наблюдается у взрослых. [5] Эта тенденция к изменению степени десинхронизации, а не фактические изменения частоты, становится мерой развития мю-волн на протяжении всей взрослой жизни, хотя большинство изменений происходит в течение первого года жизни. [14] Понимание механизмов, которые являются общими для восприятия и выполнения действия в самые ранние годы жизни, имеет значение для развития языка . Обучение и понимание посредством социального взаимодействия происходит путем имитации движений, а также гласных звуков. Разделение опыта внимания к объекту или событию с другим человеком может быть мощной силой в развитии языка. [15]

аутизм

Аутизм — это расстройство, связанное с социальными и коммуникативными дефицитами. Единая причина аутизма не была выявлена, но система мю-волн и зеркальных нейронов изучалась специально на предмет их роли в расстройстве. У типично развивающегося человека система зеркальных нейронов реагирует, когда он либо наблюдает за тем, как кто-то выполняет задачу, либо выполняет ее сам. У людей с аутизмом зеркальные нейроны активизируются (и, следовательно, мю-волны подавляются) только тогда, когда человек выполняет задачу сам. [6] [16] Это открытие привело некоторых ученых, в частности В. С. Рамачандрана и коллег, к рассмотрению аутизма как нарушенного понимания намерений и целей других людей из-за проблем с системой зеркальных нейронов. [7] Этот дефицит мог бы объяснить трудности, с которыми сталкиваются люди с аутизмом в общении и понимании других. Хотя большинство исследований системы зеркальных нейронов и мю-волн у людей с аутизмом были сосредоточены на простых двигательных задачах, некоторые ученые предполагают, что эти тесты можно расширить, чтобы показать, что проблемы с системой зеркальных нейронов лежат в основе всеобъемлющих когнитивных и социальных дефицитов. [2] [6]

Величины активации фМРТ в нижней лобной извилине увеличиваются с возрастом у людей с аутизмом, но не у типично развивающихся людей. Кроме того, большая активация была связана с большим количеством зрительного контакта и лучшим социальным функционированием . [17] Ученые полагают, что нижняя лобная извилина является одним из основных нейронных коррелятов с системой зеркальных нейронов у людей и часто связана с дефицитами, связанными с аутизмом. [12] Эти результаты свидетельствуют о том, что система зеркальных нейронов может быть не нефункциональной у людей с аутизмом, а просто ненормальной в своем развитии. Эта информация важна для настоящего обсуждения, поскольку мю-волны могут интегрировать различные области активности зеркальных нейронов в мозге. [3] Другие исследования оценивали попытки сознательно стимулировать систему зеркальных нейронов и подавлять мю-волны с помощью нейрофидбэка (тип биологической обратной связи, осуществляемой через компьютеры, которые анализируют записи мозговой активности в реальном времени, в данном случае ЭЭГ мю-волн). Этот тип терапии все еще находится на ранних стадиях внедрения для людей с аутизмом и имеет противоречивые прогнозы относительно успеха. [18] [19]

Интерфейсы мозг-компьютер

Интерфейсы мозг-компьютер (BCI) — это развивающаяся технология, которая, как надеются врачи, однажды принесет больше независимости и полномочий людям с тяжелыми физическими недостатками. Эта технология может помочь включить людей с почти полным или полным параличом, например, с тетраплегией (квадриплегией) или прогрессирующим боковым амиотрофическим склерозом (БАС); BCI предназначены для того, чтобы помочь им общаться или даже перемещать предметы, такие как моторизованные инвалидные коляски, нейропротезы или роботизированные инструменты для захвата. [8] [20] Немногие из этих технологий в настоящее время регулярно используются людьми с ограниченными возможностями, но разнообразные наборы находятся в разработке на экспериментальном уровне. [8] [21] [22] Один из типов BCI использует десинхронизацию, связанную с событиями (ERD) мю-волны для управления компьютером. [8] Этот метод мониторинга активности мозга использует тот факт, что когда группа нейронов находится в состоянии покоя, они имеют тенденцию активироваться синхронно друг с другом. Когда участник получает сигнал представить движение («событие»), результирующая десинхронизация (группа нейронов, которая активировалась синхронными волнами, теперь активируется сложными и индивидуальными паттернами) может быть надежно обнаружена и проанализирована компьютером. Пользователи такого интерфейса обучаются визуализировать движения, как правило, стопы, руки и/или языка, которые находятся в разных местах на кортикальном гомункулюсе и , таким образом, различаются с помощью электроэнцефалографа (ЭЭГ) или электрокортикографа (ЭКоГ), регистрирующего электрическую активность над моторной корой . [8] [21] В этом методе компьютеры отслеживают типичный паттерн мю-волны ERD, контралатеральный визуализированному движению, в сочетании с синхронизацией, связанной с событием (ERS) в окружающей ткани. [21] Этот парный паттерн усиливается с обучением, [8] [21] [22] [23] и обучение все чаще принимает форму игр, некоторые из которых используют виртуальную реальность . [8] [21] [23] Некоторые исследователи обнаружили, что обратная связь от игр виртуальной реальности особенно эффективна в предоставлении пользователю инструментов для улучшения контроля его или ее паттернов мю-волн. [8] [23] Метод ERD можно комбинировать с одним или несколькими другими методами мониторинга электрической активности мозга для создания гибридных BCI, которые часто предлагают большую гибкость, чем BCI, использующий какой-либо один метод мониторинга. [8] [21]

История

Мю-волны изучаются с 1930-х годов и называются ритмом калитки, потому что округлые волны ЭЭГ напоминают калитки для крокета . В 1950 году Анри Гасто и его коллеги сообщили о десинхронизации этих волн не только во время активных движений своих испытуемых, но и во время наблюдения за действиями, выполняемыми кем-то другим. [24] [25] Эти результаты были позже подтверждены дополнительными исследовательскими группами, [26] [27] [28] [29] включая исследование с использованием субдуральных электродных сеток у пациентов с эпилепсией . [30] Последнее исследование показало подавление мю, когда пациенты наблюдали движущиеся части тела в соматических областях коры, которые соответствовали части тела, двигаемой актером. Дальнейшие исследования показали, что мю-волны также могут быть десинхронизированы при воображении действий [31] [32] и при пассивном наблюдении за точечным биологическим движением . [33]

Смотрите также

Мозговые волны

Ссылки

  1. ^ ab Amzica, Florin; Fernando Lopes da Silva (2010). «Клеточные субстраты ритмов мозга». В Schomer, Donald L.; Fernando Lopes da Silva (ред.). Электроэнцефалография Нидермейера: основные принципы, клиническое применение и смежные области (6-е изд.). Филадельфия, Пенсильвания: Lippincott Williams & Wilkins. стр. 33–63. ISBN 978-0-7817-8942-4.
  2. ^ abc Oberman, Lindsay M.; Edward M. Hubbarda; Eric L. Altschulera; Vilayanur S. Ramachandran; Jaime A. Pineda (июль 2005 г.). «ЭЭГ-доказательства дисфункции зеркальных нейронов при расстройствах аутистического спектра». Cognitive Brain Research . 24 (2): 190–198. doi :10.1016/j.cogbrainres.2005.01.014. PMID  15993757.
  3. ^ abcdefgh Пинеда, Хайме А. (1 декабря 2005 г.). «Функциональное значение мю-ритмов: перевод «видения» и «слышания» в «делания»". Обзоры исследований мозга . 50 (1): 57–68. doi :10.1016/j.brainresrev.2005.04.005. PMID  15925412. S2CID  16278949.
  4. ^ Черчленд, Патрисия (2011). Braintrust: Что нейронаука говорит нам о морали . Принстон, Нью-Джерси: Princeton University Press. стр. 156. ISBN 978-0-691-13703-2.
  5. ^ abcde Нистрем, Пер; Юнгхаммар, Тереза; Розандер, Керстин; Фон Хофстен, Клаас (2011). «Использование десинхронизации мю-ритма для измерения активности зеркальных нейронов у младенцев». Наука развития . 14 (2): 327–335. дои : 10.1111/j.1467-7687.2010.00979.x. ПМИД  22213903.
  6. ^ abc Бернье, Р.; Доусон, Г.; Уэбб, С.; Муриас, М. (2007). «Нарушения ритма мю ЭЭГ и имитации у лиц с расстройством аутистического спектра». Мозг и познание . 64 (3): 228–237. doi : 10.1016 /j.bandc.2007.03.004. PMC 2709976. PMID  17451856. 
  7. ^ abcd Williams, Justin HG; Waiter, Gordon D.; Gilchrist, Anne; Perrett, David I.; Murray, Alison D.; Whiten, Andrew (1 января 2006 г.). "Нейронные механизмы имитации и функционирование "зеркальных нейронов" при расстройствах аутистического спектра" (PDF) . Neuropsychologia . 44 (4): 610–621. doi :10.1016/j.neuropsychologia.2005.06.010. PMID  16140346. S2CID  39014561. Архивировано из оригинала (PDF) 11 июня 2012 г. . Получено 6 января 2013 г. .
  8. ^ abcdefghi Pfurtscheller, Gert; Christa Neuper (2010). "EEG-Based Brain–Computer Interfaces". В Schomer, Donald L.; Fernando H. Lopes da Silva (ред.). Niedermeyer's Electroencephalography: Basic Principles, Clinical Applications, and Related Fields (6-е изд.). Филадельфия, Пенсильвания: Lippincott Williams & Wilkins. стр. 1227–1236. ISBN 978-0-7817-8942-4.
  9. ^ Ди Пеллегрино, Дж.; Фадига, Л.; Фогасси, Л.; Галлезе, Ф.; Риццолатти, Дж. (1992). «Понимание моторных событий: нейрофизиологическое исследование». Experimental Brain Research . 91 (1): 176–180. doi :10.1007/bf00230027. PMID  1301372. S2CID  206772150.
  10. ^ Риццолатти, Г.; Фогасси, Л.; Галлезе, В. (сентябрь 2001 г.). «Нейрофизиологические механизмы, лежащие в основе понимания и имитации действия». Nature Reviews. Neuroscience . 2 (9): 661–70. doi :10.1038/35090060. PMID  11533734. S2CID  6792943.
  11. ^ abcd Маршалл, Питер Дж.; Мельцофф, Эндрю Н. (2011). «Нейронные зеркальные системы: исследование мю-ритма ЭЭГ в младенчестве человека». Developmental Cognitive Neuroscience . 1 (2): 110–123. doi :10.1016/j.dcn.2010.09.001. PMC 3081582 . PMID  21528008. 
  12. ^ ab Keuken, MC; Hardie, A.; Dorn, BT; Dev, S.; Paulus, MP; Jonas, KJ; Den Wildenberg, WP; Pineda, JA (апрель 2011 г.). «Роль левой нижней лобной извилины в социальном восприятии: исследование rTMS». Brain Research . 1383 : 196–205. doi : 10.1016/j.brainres.2011.01.073. PMID  21281612. S2CID  16125324.
  13. ^ Синигалья, К; Риццолатти, Г (март 2011). «Сквозь зеркало: я и другие». Сознание и познание . 20 (1): 64–74. doi :10.1016/j.concog.2010.11.012. PMID  21220203. S2CID  21955734.
  14. ^ abcd Berchicci, M.; Zhang, T.; Romero, L.; Peters, A.; Annett, R.; Teuscher, U.; Bertollo, M.; Okada, Y.; Stephen, J.; Comani, S. (21 июля 2011 г.). «Развитие ритма мю у младенцев и детей дошкольного возраста». Developmental Neuroscience . 33 (2): 130–143. doi :10.1159/000329095. PMC 3221274 . PMID  21778699. 
  15. ^ Мельцофф, AN; Куль, PK; Мовеллан, J.; Сейновски, TJ (17 июля 2009 г.). «Основы новой науки обучения». Science . 325 (5938): 284–288. Bibcode :2009Sci...325..284M. doi :10.1126/science.1175626. PMC 2776823 . PMID  19608908. 
  16. ^ Оберман, Л. М.; Пинеда, Дж. А.; Рамачандран, В. С. (2006). «Система зеркальных нейронов человека: связь между наблюдением за действием и социальными навыками». Социальная когнитивная и аффективная нейронаука . 2 (1): 62–66. doi :10.1093/scan/nsl022. PMC 2555434. PMID  18985120 . 
  17. ^ Bastiaansen, JA; Thioux, M; Nanetti, L; van der Gaag, C; Ketelaars, C; Minderaa, R; Keysers, C (1 мая 2011 г.). «Возрастное увеличение активности нижней лобной извилины и социальное функционирование при расстройствах аутистического спектра». Biological Psychiatry . 69 (9): 832–838. doi :10.1016/j.biopsych.2010.11.007. PMID  21310395. S2CID  32646657.
  18. ^ Хольтманн, Мартин; Штайнер, Сабина; Хоманн, Сара; Пустка, Луиза; Банашевски, Тобиас; Бёльте, Свен (ноябрь 2011 г.) [14 июля 2011 г.]. «Нейрообратная связь при расстройствах аутистического спектра». Медицина развития и детская неврология . 53 (11): 986–993. дои : 10.1111/j.1469-8749.2011.04043.x . PMID  21752020. S2CID  40250064.
  19. ^ Кобен, Роберт; Линден, Майкл; Майерс, Томас Э. (март 2010 г.) [24 октября 2009 г.]. «Нейроуправление при расстройствах аутистического спектра: обзор литературы». Прикладная психофизиология и биологическая обратная связь . 35 (1): 83–105. doi :10.1007/s10484-009-9117-y. PMID  19856096. S2CID  8425504.
  20. ^ Machado, S; Araújo, F; Paes, F; Velasques, B; Cunha, M; Budde, H; Basile, LF; Anghinah, R; Arias-Carrión, O; Cagy, M; Piedade, R; de Graaf, TA; Sack, AT; Ribeiro, P (2010). «Интерфейсы мозг–компьютер на основе ЭЭГ: обзор основных концепций и клинических приложений в нейрореабилитации». Обзоры в Neurosciences . 21 (6): 451–68. doi :10.1515/REVNEURO.2010.21.6.451. PMID  21438193. S2CID  24562098.
  21. ^ abcdef Пфуртшеллер, Герт; Макфарланд, Деннис Дж. (2012). «BCI, использующие сенсомоторные ритмы». В Wolpaw, Джонатан Р.; Wolpaw, Элизабет Винтер (ред.). Интерфейсы мозг–компьютер: принципы и практика . Оксфорд: Oxford University Press. стр. 227–240. ISBN 9780195388855.
  22. ^ ab Leuthardt, Eric C.; Schalk, Gerwin; Roland, Jarod; Rouse, Adam; Moran, Daniel W. (2009). «Эволюция интерфейсов мозг–компьютер: выход за рамки классической двигательной физиологии». Neurosurgical Focus . 27 (1): E4. doi :10.3171/2009.4.FOCUS0979. PMC 2920041 . PMID  19569892. 
  23. ^ abc Allison, BZ; Leeb, R; Brunner, C; Müller-Putz, GR; Bauernfeind, G; Kelly, JW; Neuper, C (февраль 2012 г.) [7 декабря 2011 г.]. "К более умным BCI: расширение BCI посредством гибридизации и интеллектуального управления". Journal of Neural Engineering . 9 (1): 013001. Bibcode :2012JNEng...9a3001A. doi :10.1088/1741-2560/9/1/013001. PMID  22156029. S2CID  15704259.
  24. ^ Коэн-Сит, Г.; Гасто, Х.; Фор, Дж. и Хойер, Г. (1954). «Экспериментальные этюды нервной деятельности с подвеской в ​​виде кинематографической проекции». Преподобный Межд. Фильмология . 5 :7–64.
  25. ^ Гасто, Х. Дж. и Берт, Дж. (1954). «Изменения ЭЭГ во время кинематографического представления». Electroencephalogr. Clin. Neurophysiol . 6 (3): 433–444. doi :10.1016/0013-4694(54)90058-9. PMID  13200415.
  26. ^ Cochin, S.; Barthelemy, C.; Lejeune, B.; Roux, S. & Martineau, J. (1998). «Восприятие движения и активность qEEG у взрослых людей». Electroencephalogr Clin Neurophysiol . 107 (4): 287–295. doi :10.1016/S0013-4694(98)00071-6. PMID  9872446.
  27. ^ Cochin, S.; Barthelemy, C.; Roux, S. & Martineau, J. (1999). «Наблюдение и выполнение движения: сходства, продемонстрированные с помощью количественной электроэнцефалографии». Eur J Neurosci . 11 (5): 1839–1842. doi :10.1046/j.1460-9568.1999.00598.x. PMID  10215938. S2CID  5825692.
  28. ^ Muthukumaraswamy, SD; Johnson, BW & McNair, NA (2004). «Модуляция мю-ритма во время наблюдения за объектно-направленным захватом». Brain Res Cogn Brain Res . 19 (2): 195–201. doi :10.1016/j.cogbrainres.2003.12.001. PMID  15019715.
  29. ^ Арройо, С.; Лессер, РП; Гордон, Б.; Уэмацу, С.; Джексон, Д. и Веббер, Р. (1993). «Функциональное значение мю-ритма коры головного мозга человека: электрофизиологическое исследование с субдуральными электродами». Электроэнцефалография и клиническая нейрофизиология . 87 (3): 76–87. doi : 10.1016/0013-4694(93)90114-B . PMID  7691544.
  30. ^ Пфуртшеллер, Г.; Бруннер, К.; Шлогль, А. и Лопес да Силва, Ф. Х. (2006). «(Де)синхронизация мю-ритма и классификация отдельных проб ЭЭГ для различных задач на воображение движений». NeuroImage . 31 (1): 153–159. doi :10.1016/j.neuroimage.2005.12.003. PMID  16443377. S2CID  21387597.
  31. ^ Пинеда, JA; Эллисон, BZ и Ванков, A. (2000). «Влияние самостоятельного движения, наблюдения и воображения на мю-ритмы и потенциалы готовности (РП): к интерфейсу мозг–компьютер (BCI)». IEEE Trans Rehabil Eng . 8 (2): 219–222. doi :10.1109/86.847822. PMID  10896193. S2CID  17015946.
  32. ^ Ulloa, ER & Pineda, JA (2007). «Распознавание биологического движения точечного света: мю-ритмы и активность зеркальных нейронов». Behav Brain Res . 183 (2): 188–194. doi :10.1016/j.bbr.2007.06.007. PMID  17658625. S2CID  13428201.
  33. ^ Уокер, Питер (1999). Словарь науки и техники Чемберса . Эдинбург: Чемберс. С. 312. ISBN 0-550-14110-3.
  34. ^ Foster, JJ; Sutterer, DW; Serences, JT; Vogel, EK; Awh, E (июль 2017 г.). «Осцилляции альфа-диапазона позволяют пространственно и временно разрешать отслеживание скрытого пространственного внимания». Psychological Science . 28 (7): 929–941. doi :10.1177/0956797617699167. PMC 5675530 . PMID  28537480. 
  35. ^ Хобсон, Х. М.; Бишоп, Д. В. (март 2017 г.). «Интерпретация подавления мю как индекса активности зеркальных нейронов: прошлое, настоящее и будущее». Royal Society Open Science . 4 (3): 160662. Bibcode :2017RSOS....460662H. doi :10.1098/rsos.160662. PMC 5383811 . PMID  28405354. 
  36. ^ Арройо, С.; Лессер, РП.; Гордон, Б.; Уэмацу, С.; Джексон, Д.; Веббер, Р. (1993). «Функциональное значение мю-ритма коры головного мозга человека: электрофизиологическое исследование с субдуральными электродами». Электроэнцефалография и клиническая нейрофизиология . 87 (3): 76–87. doi : 10.1016/0013-4694(93)90114-B . PMID  7691544.
  37. ^ Рангасвами, Мадхави; Поржеш, Бернис; Чорлиан, Дэвид Б.; Ван, Конгминг; Джонс, Кевин А.; Бауэр, Лэнс О.; Рорбо, Джон; О'Коннор, Шон Дж.; Куперман, Сэмюэл (15.10.2002). «Мощность бета-волн в ЭЭГ алкоголиков». Биологическая психиатрия . 52 (8): 831–842. doi :10.1016/s0006-3223(02)01362-8. ISSN  0006-3223. PMID  12372655. S2CID  26052409.
  38. ^ Макдермотт Б., Портер Э., Хьюз Д., Макгинли Б., Лэнг М., О'Халлоран М., Джонс М. (2018). «Гамма-диапазонная нейронная стимуляция у людей и перспективы нового метода профилактики и лечения болезни Альцгеймера». Журнал болезни Альцгеймера . 65 (2): 363–392. doi :10.3233/JAD-180391. PMC 6130417. PMID  30040729 . {{cite journal}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )