Forming neurofeedback signal based on adaptive model of brain activity
- 1 аспирант, математико-механический факультет, Санкт-Петербургский государственный университет
- 2 ст. преподаватель, кафедра «Высшая нервная деятельность и психофизиология», биолого-почвенный факультет, Санкт-Петербургский государственный университет; науч. сотрудник, Институт проблем машиноведения РАН (ИПМаш РАН)
- 3 студент, биолого-почвенный факультет, Санкт-Петербургский государственный университет
- 4 д.т.н., профессор, кафедра «Теоретическая кибернетика», математико-механический факультет, Санкт-Петербургский государственный университет; зав. лабораторией «Управление сложными системами», Учреждение Российской академии наук, Институт проблем машиноведения РАН (ИПМаш РАН)
Abstract
A method for forming the neurofeedback signal is suggested. The approach utilizes the vector autoregressive (VAR) model characterizing spatial-temporal dynamics of EEG. The presented approach enables a more efficient neurofeedback training aiming towards normalization of subjects EEG during neurofeedback therapy
How to cite
Овод И.В., Осадчий А.Е., Пупышев А.А., Фрадков А.Л. Формирование нейрообратной связи на основе адаптивной модели активности головного мозга // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2012. № 2. С. 36–41.
References
- Павлов И. П. Полное собрание трудов. Т. 3. М. - Л., 1949.
- Skinner B.F. Science and human behavior. New York: Macmillan. 1953.
- Paul L. Brown and Herbert M. Jenkins, Auto-shaping of the pigeon's key-peck // Journal of Experimental Analysis of Behavior. 1968 January. 11(1). 1-8.
- Timberlake W. Rats' responses to a moving object related to food or water: A behavior-systems analysis // Animal Learning & Behavior. 1983. 11(3). 309-320.
- Kamiya J. Conscious control of brain waves // Psychology Today. 1968. 1. 56-60.
- Holten V. Bio and neurofeedback applications in stress regulation // Neuroscience & Cognition, track Behavioural Neuroscience. July 2009.
- Кропотов Ю.Д. Количественная ЭЭГ. Донецк: Изд-во «Заславский». 2010.
- Мирошник И.В., Никифоров В.О., Фрадков А.Л. Нелинейное и адаптивное управление сложными динамическими системами. СПб.: Наука. 2000.
- Фомин В.Н., Фрадков А.Л., Якубович В.А. Адаптивное управление динамическими объектами. М.: Наука. Физматлит. 1981.
- Новиков Д.А. Закономерности итеративного научения. М.: Институт проблем управления РАН. 1998.
- Franaszczuk P.J., Bergey G.K. An autoregressive method for the measurement of synchronization of interictal and ictal EEG signals // Biological Cybernetics. 1999. 81(1). 3-9.
- Jolliffe I.T. Principal Component Analysis. New York: Springer. 2002.