Сетевое издание
Современные проблемы науки и образования
ISSN 2070-7428
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 0,940

ИЗУЧЕНИЕ БИОЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ АКТИВНОСТИ ГОЛОВНОГО МОЗГА ЧЕЛОВЕКА ПРИ КОМПЬЮТЕРНОЙ АДДИКЦИИ

Галимова П.М. 1 Рабаданова А.И. 1 Гасанова Х.Н. 1
1 ФГБОУ ВПО «Дагестанский государственный университет»
Статья посвящена изучению пространственно-временного распределения частотно-амплитудных характеристик волн ЭЭГ при компьютерной зависимости. Для выявления изменений в деятельности головного мозга применен наиболее информативный неинвазийный метод электроэнцефалографии. Проведен анализ спектральных характеристик основных ритмов ЭЭГ (альфа, бета, дельта, тета), исследована реакция на функциональные пробы, а также исследована межполушарная асимметрия функциональной активности головного мозга. Полученные дан¬ные свидетельствуют о дезорганизации биоэлектрической активности мозга у интернет-зависимых в состоянии фи¬зиологического покоя и при предъявлении функциональных проб, что указыва¬ют на дисфункцию и повышенную активацию мозговых регулирующих систем. Об этом свидетельствует также снижение индекса выраженности альфа-волн, повышение медленноволновой активности, ослабле¬ние реакции десинхронизации в ответ на слабую сенсорную стимуляцию (реакция на открывание глаз), усиление синхронизации в ответ на гипервентиляци¬онную пробу, а также левополушарной латерализацией волн.
электроэнцефалограмма
мозг
аддикция
интернет-зависимость
1. Афтанас Л.И. Эмоциональное пространство человека: психо¬физиологический анализ. – Новосибирск, 2000. – С. 126.
2. Дрепа М.И. Психологическая профилактика интернет-зависимости у студентов : дис. … канд. пси- хол. наук : 19.00.07 / М. И. Дрепа; Северо-Кавказ. соц. ин-т. Ставрополь, 2009.
3. Братусь Б.С. Аномалии личности. – М.: Мысль,1988. – 301 с.
4. Бухановский А.О. Зависимое поведение: клиника, динамика, систематика, лечение, профилактика. – Ростов-на-Дону: Изд-во ЛРНЦ Феникс, 2002. – 360 с.
5. Войскунский А.Е. Актуальные проблемы зависимости от Интернета // Психологический журнал. – 2004. – Т. 25, № 1. – C. 90–100.
6. Давидович Н., Глебов В. Психосоциальные особенности учащихся и студентов, зависимых от Интернета и компьютерных игр // Материалы V городской научно-практической конференции молодых ученых и студентов учреждений высшего и среднегообразования городского подчинения. – М.: МГППУ, 2006.
7. Егоров А.Ю. Нехимические (поведенческие) аддикции (обзор) // Аддиктология. – 2005. – № 1. – С. 65–77.
8. Менделевич В.Д. Расстройства зависимого поведения (к постановке проблемы) // Российский психиатрический журнал. – 2003. – № 1. – С. 5–9.
9. Янг К.С. Диагноз – Интернет-зависимость // Мир Интернет. – 2000. – № 2. – С. 24–29.
10. Griffiths M. Exercise addiction: a case study // Addiction Research, 1997. – Vol. 5(2). – P. 161–168.
11. Griffiths M.D. Internet addiction – time to be taken seriously? // Addiction Research. – 2000. – Oct. – Vol. 8. – № 5. – P. 413–419.

Компьютер является неотъемлемой частью жизни современного человека, в особенности студентов, у которых повышенная чувствительность психики обуславливает функционирование ее по типу дезадаптации и формирования аддиктивного поведения. Интерес к проблеме компьютерной зависимости сейчас актуален в психологии, что обусловлено наличием многочисленных эмпирических исследований данного феномена. С этой точки зрения интернет-зависимость анализируют как нарушенную форму поведения и познают ее по внешним социально-психологическим критериям – ограниченность в общении, отсутствие познавательного интереса, нарушение когнитивного уровня функционирования, неадекватная реакция на критику, ложь или скрывание количества времени, проведенного в киберпространстве [1,2,6,9,11]. На формирование интернет-зависимости у молодых людей может оказывать влияние также индивидуально-типические свойства его личности. Однако мало исследований, касающихся рассмотрения физиологического аспекта данного феномена.

Проблема компьютерной зависимости, несмотря на достаточную теоретическую разработанность, не теряет своей актуальности, поскольку в обществе наблюдается все более негативные последствия вовлеченностью интернетом [6,10].

Длительное и неконтролируемое времяпрепровождение за компьютером вызывает изменения в сознании и в функциональном состоянии головного мозга, постепенно теряется способность обучаться и глубоко мыслить. При этом проявляются нарушения и со стороны психического статуса: развивается общая усталость, повышается чувствительность к стрессовым факторам, формируются невротические расстройства. Могут возникнуть физические и функциональные отклонения в различных органах и системах организма: ухудшается острота зрения, появляется туннельный синдром запястья, заболевания позвоночника и суставов, сердечно-сосудистые заболевания, заболевания желудочно-кишечного тракта и ряд других заболеваний. Все это указывает на необходимость диагностики риска возникновения и своевременной профилактики развития компьютерной зависимости [3,4,5]. Изучение особенностей формирования и динамики аддиктивного процесса, а также электрофизиологическое обеспечение коррекции компьютерной зависимости представляются весьма актуальным. Более того, коррекция компьютерной зависимости у студентов, помимо актуальности, имеет огромное социальное значение.

Известно, что в основе формирования любой формы зависимости лежат изменения в функционировании головного мозга [7,8].

В этой связи целью нашего исследования явилось изучение пространственно-временного распределения частотно-амплитудных характеристик волн ЭЭГ при компьютерной зависимости.

Материал и методы исследования. В исследовании приняли участие 70 испытуемых – студентов Дагестанского государственного университета биологического факультета в возрасте от 18 – до 22 лет. На основании тестирования [9] испытуемые были разделены на 2 группы. В контрольную группу вошли студенты, не страдающие интернет-зависимостью, в опытную – интернет-зависимые студенты.

Регистрацию ЭЭГ проводили стандартно на 16-канальном электроэнцефалографе с использованием неполяризующихся электродов, которые фиксировались на голове в соответствии с международной схемой «10–20». Испытуемые находились в спокойном расслабленном положении в свето- и звукоизолированном помещении с закрытыми глазами. При записи ЭЭГ применялись проба активации (с открыванием и закрыванием глаз) для выявления уровня сознания пациента и оценки реактивности ЭЭГ. Открывание/закрывание глаз проводили с интервалом 2 минуты. Для выявления реакции мозга на внешние воздействия применяли фотостимуляцию. Управление ритма раздражения осуществлялось через специальное устройство обратной связи путем подачи на него колебаний потенциала и превращения их в управляющий сигнал для фотостимулятора. Стимуляцию осуществляли сериями с длительностью 10–15 с. Гипервентиляция легких осуществлялась путем глубокого дыхания с частотой 20 дыханий в минуту в течение трех минут (т.е. в течение 180 с, что составляет 18 кадров ЭЭГ по 10 с).

При экспресс-обработке данных используется преобразование Фурье. Для детальной обработки всего массива данных и проведения статистических расчетов использовался специально созданный пакет программ. Расчеты и хранение программ и данных производились на IBMPS.

Результаты исследования и их обсуждение. Результаты наших исследований по изучению электрической активности головного мозга при компьютерной зависимости представлены в табл. 1,2 и на рис. 1,2.

У здоровых лиц ЭЭГ характеризуется преобладанием значительно дезорганизованной альфа-активности в виде групп волн высокой амплитуды, среднего индекса, с преобладанием острых волн и наибольшей выраженностью в правой задневисочной области. Бета-активность представлена группами волн высокого индекса, очень высокой амплитуды, низкой частоты, наиболее выраженная в правой затылочно-теменной области (O2 P4). Альфа-активность представлена волнами с амплитудой до 62 мкВ, индексом 66 % и разбросом частот 8.6-11.9 Гц; имеется незначительная амплитудная (больше справа на 48 %) асимметрия. Бета1-активность с амплитудой до 62 мкВ, индексом до 15 %; имеется значительная амплитудная (больше справа на 58 %) асимметрия. Бета2-активность с амплитудой до 11 мкВ, индексом до 12 % и разбросом частот 24-31.2 Гц; имеется значительная амплитудная (больше справа на 52 %) асимметрия.

Таблица 1

Волны ЭЭГ

Альфа

Бета1

Бета2

Дельта

Тета

Здоровые лица

66,0±1,2

15,2±0,5

12,2±0,5

3,1±0,2

4,2±0,5

12,6±0,9

16,5±0,8

Интернет-зависимость

50,0±0,6

P<0,01

22,0±0,7

P<0,001

21,0±0,7

P<0,001

2,0±0,4 P<0,1

8,4±0,6

P>0,2

9,3±0,8

P>0,2

5,9±0,4

P<0,01

Индекс выраженности (%) и соотношение ритмов ЭЭГ

при формировании компьютерной зависимости

Р- степень достоверности результатов по отношению к контролю

Рис. 1. Индекс выраженности ритмов ЭЭГ у здоровых и интернет-зависимых студентов

ЭЭГ при интернет-зависимости характеризуется доминированием значительно дезорганизованной альфа-активности в виде нерегулярного ритма очень высокой амплитуды, среднего индекса с наибольшей выраженностью в левой теменной области (P3). Модуляции по амплитуде беспорядочные, зональные различия отчетливые.

Бета-активность в виде групп волн среднего индекса, очень высокой амплитуды, низкой частоты, наиболее выраженная в правой теменной области (P4). Медленная активность среднего индекса с амплитудой до 19 мкВ в виде групп волн.

Для альфа-активности характерна амплитуда до 106 мкВ, индекс 50 % и разброс частот 8.6-11.9 Гц; имеется значительная амплитудная (больше слева на 54 %) асимметрия. Бета1-активность представлена ритмами с амплитудой до 110 мкВ, индексом до 22 % и разбросом частот 13-15.2 Гц; имеется значительная амплитудная (больше слева на 65 %) асимметрия. Бета2-активность характеризуется амплитудой до 90 мкВ, индексом до 21 %, отмечается значительная амплитудная (больше слева на 84 %) асимметрия.

Как следует из анализа ЭЭГ, преобладающим ритмом покоя здорового человека является альфа-ритм (66,8 %). В группе интернет-зависимых индекс выраженности данного ритма составляет 50 %.

Быстрая форма волн здоровых лиц и аддиктов представлена на ЭЭГ бета-ритмом во всех областях диффузно, частотой 15–35 Гц, амплитудой 10–15 мкВ.

У здорового человека, находящегося в состоянии пассивного бодрствования, регистрируется небольшой процент медленноволновой активности (дельта и тета–ритмы). Характерной особенностью ЭЭГ покоя аддиктов является повышение относительной мощности медленноволной активности, которая представлена диффузно в теменно-центрально-височных и затылочных отведениях в виде отдельных волн и групп волн, амплитудой до 15 мкВ, а также кратковременными вспышками амплитудой, до 35 мкВ, частотой 6–7 Гц.

Для определения степени нарушения стабилизации корковой электрической активности использовали интегральные индексы ЭЭГ: соотношения или . Исходя из наших данных (табл. 1), при компьютерной зависимости отмечается дестабилизация корковой активности, о чем свидетельствует снижение индексов до 9,3 и 5,9 соответственно.

Характер изменений биоэлектрической активности головного мозга на ритмическую фотостимуляцию оценивали в баллах: 0 – отсутствие реакции усвоения ритма, 1 – неотчетливое усвоение, 2 – достаточно отчетливое усвоение в диапазоне от 8 до 22 Гц, 3 – отчетливое усвоение в диапазоне 4-25 Гц, 4 – выраженное усвоение ритма в расширенном диапазоне.

Таблица 2

Реакция ЭЭГ аддиктов на функциональные пробы

Функциональные пробы

 

Группы аддиктов

Открывание-закрывание глаз

Фотостимуляция

(усвоение ритма в баллах)

Гипервентиляция

Здоровые лица

+

4

+

Интернет-зависимость

+

3

+

возрастание тета- и дельта-диапазона частот

Знаком «+» отмечена десинхронизация альфа-ритма, знаком «-» – отсутствие ответной реакции. Реакция на фотостимуляцию: 0 – отсутствие реакции усвоения ритма, 1 – неотчетливое усвоение, 2 – достаточно отчетливое усвоение, 3 – отчетливое усвоение, 4 – выраженное усвоение ритма в расширенном диапазоне.

 

На ритмическую фотостимуляцию (РФС) десинхронизация альфа-ритма и замена ее высокочастотным низкоамплитудным бета-ритмом отмечалась на частоте от 4 до 20 Гц в обеих исследуемых группах.

Анализ реактивности центральной нервной системы на гипервентиляцию показал в обеих группах усиление спектральной мощности медленноволновой активнос­ти, но появление дельта-активности в виде вспышек или диффузного ритма было чаще у интернет-зависимых, что отражалось в резком возрастании спектров мощности дельта-, тета-диапазонов частот. Обнаружено также различие в длительности восстано­вительного периода после пробы с гипервентиляцией с увеличением его у интернет-зависимых студентов.

При реакции на открывание глаз в группе здоровых студентов наблюдается десинхронизация ритмики ЭЭГ по всем зонам, с большей выраженностью в задней коре. У интернет-зависимых выявлено уменьшение величины реакции десинхронизации по сравнению со здоровыми в альфа-диапазоне в передней коре. Такое снижение реак­ции десинхронизации в условиях слабой сенсорной стимуляции у аддиктов является компенсаторной реакцией и может указывать на преобладание активности системы торможения.

По данным спектров мощности ЭЭГ в условиях физиоло­гического покоя биоэлектрическая картина здоровых студентов характеризовалась нормальными гармоничными профилями во всех диапазонах и классически выра­женным передне-задним градиентом распределения мощности альфа-диапазона частот (рис. 2). Спектр мощности бета-волн более выражен в передне- и задне-лобных отведениях. Спектральная мощность дельта-волн более выражена в задне-лобном отведении, тогда как распределение тета-волн имеет диффузный характер.

альфа

бета

 

дельта

тета

http://golovnoy-mozg.ru/wp-content/uploads/2013/10/elektroencefalogramma_4.jpg

http://golovnoy-mozg.ru/wp-content/uploads/2013/10/elektroencefalogramma_4.jpg

http://golovnoy-mozg.ru/wp-content/uploads/2013/10/elektroencefalogramma_4.jpg

http://golovnoy-mozg.ru/wp-content/uploads/2013/10/elektroencefalogramma_4.jpg

Интернет-независимые

http://golovnoy-mozg.ru/wp-content/uploads/2013/10/elektroencefalogramma_4.jpg

http://golovnoy-mozg.ru/wp-content/uploads/2013/10/elektroencefalogramma_4.jpg

http://golovnoy-mozg.ru/wp-content/uploads/2013/10/elektroencefalogramma_4.jpg

http://golovnoy-mozg.ru/wp-content/uploads/2013/10/elektroencefalogramma_4.jpg

Интернет-зависимые

Высокий спектр мощности ритма,

Средний спектр мощности ритма,

Низкий спектр мощности ритма

Рис. 2. Зональное распределение спектров мощности волн ЭЭГ у интернет-независимых и интернет-зависимых студентов

В группе интернет-зависимых обращает внимание перераспределение спектров быстрых (бета-) и медленных (дельта- и тета-) волн в задне-теменном направлении.

При этом, если у здоровых лиц отмечалось преимущественно левополушарное распределение спектров ритмов ЭЭГ, то у интернет-зависимых профиль межполушарной асимметрии смещается в правую гемисферу.

Таким образом, полученные нами дан­ные о дезорганизации биоэлектрической активности мозга у интернет-зависимых в состоянии фи­зиологического покоя и функциональных проб указыва­ют на дисфункцию и повышенную активацию мозговых регулирующих систем [1]. Это подтверждается снижением индекса выраженности альфа-волн, повышением медленноволновой активности, ослабле­нием реакции десинхронизации в ответ на слабую сенсорную стимуляцию (реакция на открывание глаз), усилением синхронизации в ответ на гипервентиляци­онную пробу, а также левополушарной латерализацией волн.


Библиографическая ссылка

Галимова П.М., Рабаданова А.И., Гасанова Х.Н. ИЗУЧЕНИЕ БИОЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ АКТИВНОСТИ ГОЛОВНОГО МОЗГА ЧЕЛОВЕКА ПРИ КОМПЬЮТЕРНОЙ АДДИКЦИИ // Современные проблемы науки и образования. – 2016. – № 3. ;
URL: https://science-education.ru/ru/article/view?id=24554 (дата обращения: 25.10.2021).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.074