Регуляция аффекта на основе интерфейса мозг-компьютер для лечения депрессии

В этом проекте мы будем использовать местную технологию BCI на основе электроэнцефалографа (ЭЭГ) для расшифровки аффективных состояний мозга и, таким образом, разработаем замкнутый механизм восприятия и стимуляции. Технология использует передовые вычисления нейронных сигналов на ЭЭГ в режиме реального времени и звуковую обратную связь с использованием модели машинного обучения, которая связывает характеристики ЭЭГ отдельного пользователя с особенностями музыки и эмоций. Система является портативной и позволит с легкостью проводить обучение регуляции эмоций за пределами больницы, что потенциально устранит пробелы в лечении БДР у пожилых людей.

Это рандомизированное исследование с двумя группами. Одна группа подвергнется вмешательству, которое представляет собой 24 сеанса обучения регулированию эмоций BCI (т.е. прослушивание музыки со звуковой обратной связью, чтобы регулировать эмоции в сторону положительного аффекта) в течение 8-недельного периода. Контрольная группа пройдёт 8 недель музыкальных занятий без каких-либо тренировок по регулированию эмоций. Обе группы пройдут предварительную и постпсихометрическую оценку с точки зрения познания, качества жизни, функционирования и эмоционального состояния. В этом исследовании также будет проведена функциональная МРТ головного мозга до и после 8 недель либо тренировки (вмешательство), либо сеанса музыкальной музыки (контроль), чтобы изучить изменения, связанные с аффективной тренировкой BCI. Результаты исследований, полученные на основе психометрических оценок, анализа ЭЭГ и нейровизуализации, предоставят доказательства эффективности и удобства использования этой технологии.