通过脑网络交互的神经反馈改善视觉感知和视觉运动学习。 (NF-BrainNet)
神经科学长期以来一直专注于理解任务执行过程中的大脑活动。 因此,当前的训练方法旨在在训练任务期间最大限度地激活大脑。 然而,新的证据表明这可能不是一种有效的方法。 只有当大脑网络在训练前处于大脑区域之间高度自发的互动和交流状态,或者换句话说,处于高度“网络交流”状态时,人类受试者才能达到最佳表现。 在这种情况下,在任务期间只需要最少的努力。 这需要新的学习策略,旨在在任务执行之前诱导更高的网络通信。 研究人员之前已经表明,当健康人收到有关其当前活动的实时反馈时,他们可以学会增加运动区域(即控制运动的区域)的网络通信,这被称为神经反馈。 在神经反馈中,受试者会收到关于他们当前大脑活动状态的持续反馈。 通过这种反馈,他们可以学会改变自己的大脑活动。
本研究的目的是验证神经反馈作为一种新的治疗方法,用于在休息时(即,当参与者不从事任务时)诱导高度网络交流,并测试这种增强的网络交流是否可以增强视觉感知和运动学习.
研究概览
详细说明
正如研究人员在一项试点研究中看到的那样,当用眼睛感知反馈时,参与者无法通过神经反馈改善视觉大脑区域(即处理光刺激的区域)的网络通信。 因此,实验 1 的目标是找到一种替代形式的反馈,参与者可以通过这种形式有效地增加网络交流。 具体来说,参与者将以声音、皮肤振动或两者的形式接收神经反馈。 对于作为声音的神经反馈,研究人员将使用放松的声音,这些声音以前被发现可以增强网络交流。 对于像振动这样的神经反馈,电刺激器或振动触觉刺激器会刺激双手和双脚,因为之前的研究已经发现对大脑网络通信有积极影响。 感官刺激强度将根据目标大脑区域与大脑其余部分之间的当前网络通信水平进行调制。 因此,更多的沟通会导致反馈强度降低。 这个想法是受试者学会在没有感官反馈的情况下保持高度沟通的状态。 受试者将收到降低反馈水平的指示,而不会指示任何特定的心理意象策略,因为研究人员之前观察到,没有任何特定的心理意象任务能够在没有反馈的情况下增强 alpha 波段 FC。 最后,为了探索对行为水平的影响,研究人员还将在每次会议开始和结束时评估视觉感知,这与之前的研究类似。
在实验 2 中,采用实验 1 中的神经反馈模式来测试通过神经反馈增加网络通信是否可以改善视觉运动学习。 视觉运动学习将通过镜像绘制任务进行测量,因为研究人员从之前的研究中获得了可行性证据,并且因为它代表了临床需要的重新学习的良好模型。
在这两个实验中,参与者将接受磁共振成像 (MRI)。 这种 MRI 将提高神经反馈的精确度。
研究类型
注册 (实际的)
阶段
- 不适用
联系人和位置
学习地点
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Bern、瑞士、3010
- Division of Neurorehabilitation, Department of Neurology, Inselspital, Bern University Hospital, University of Bern, Switzerland.
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参与标准
资格标准
适合学习的年龄
接受健康志愿者
描述
纳入标准:
- 签署知情同意书
- 年满 18 岁
- 正常或矫正视力正常
- 无神经或精神疾病
- 不经常服用苯二氮卓类药物或抗精神病药
排除标准:
- 任何对大脑的外科手术
- 吸毒或酗酒
- 体内存在非 MRI 安全金属
学习计划
研究是如何设计的?
设计细节
- 主要用途:治疗
- 分配:随机化
- 介入模型:阶乘赋值
- 屏蔽:单身的
武器和干预
参与者组/臂 |
干预/治疗 |
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实验性的:实验一
参与者将参加三个不同的会议。
在每个会话中,视觉区域的网络通信将与声音、触觉刺激或两者的强度相结合。
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在视觉区域用脑电图测量的网络交互将与声音的强度相结合。
在视觉区域用脑电图测量的网络交互将与触觉刺激的强度相结合(即,应用于手脚的电刺激器或振动触觉刺激器)。
在视觉区域用脑电图测量的网络交互将与声音和触觉刺激的强度相结合。
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实验性的:实验二(A组)
参与者接受目标大脑区域(即左上顶叶区域)与大脑其余部分之间网络通信的神经反馈训练,持续约 20 分钟(具体时间将根据实验 1 的经验来定义),使用感觉反馈实验 1 中定义的模态。
然后,他们执行镜像绘制任务。
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参与者训练以降低与特定大脑区域的网络交互相结合的感官刺激(在实验 1 中定义)的强度。
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有源比较器:实验二(B组)
参与者将使用神经反馈来训练另一个(右)半球的控制大脑区域的网络通信,该区域与视觉运动处理或学习没有直接联系,否则使用相同的持续时间和反馈设置。
这种控制条件允许获得类似的反馈体验,从而实现真正的致盲。
此外,它还可以评估反馈训练的空间特异性。
在神经反馈之后,他们执行镜像绘制任务。
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参与者训练以降低与特定大脑区域的网络交互相结合的感官刺激(在实验 1 中定义)的强度。
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无干预:实验二(C组)
参与者不会收到神经反馈,而是直接训练镜像绘制任务。
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研究衡量的是什么?
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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网络通信的变化
大体时间:在神经反馈之前,将使用 EEG 测量 10 分钟 (min) 的 Alpha 波段 FC,大约。神经反馈期间 20 分钟,神经反馈后 10 分钟。
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两个实验的主要结果测量将是使用脑电图 (EEG) 测量的神经反馈期间网络通信的变化。
如研究人员的验证文件中所述,网络通信将计算为 alpha 波段功能连接 (FC)。
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在神经反馈之前,将使用 EEG 测量 10 分钟 (min) 的 Alpha 波段 FC,大约。神经反馈期间 20 分钟,神经反馈后 10 分钟。
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次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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视觉感知
大体时间:视觉感知任务将在每节课开始时给出。然后,经过 10 分钟脑电图,ca。 20 分钟的神经反馈和 10 分钟的脑电图将重复该任务。
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实验 1 的次要结果测量将是视觉感知中的行为表现。
更好的视觉性能会导致在屏幕的左半部分或右半部分检测到更高百分比的刺激,如研究人员的验证文件所示。
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视觉感知任务将在每节课开始时给出。然后,经过 10 分钟脑电图,ca。 20 分钟的神经反馈和 10 分钟的脑电图将重复该任务。
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视觉运动学习
大体时间:在 10 分钟脑电图和 20 分钟神经反馈后,将获得镜像绘图任务中 5 分钟的预测试。然后,在任务训练 20 分钟后,将进行 5 分钟的后测。
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实验 2 的次要结果测量将是视觉运动学习任务中的学习增益。
具体来说,将使用的视觉运动学习任务是镜像绘制任务。
与验证文件一样,感兴趣的两个变量是错误数量和完成时间。
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在 10 分钟脑电图和 20 分钟神经反馈后,将获得镜像绘图任务中 5 分钟的预测试。然后,在任务训练 20 分钟后,将进行 5 分钟的后测。
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合作者和调查者
调查人员
- 首席研究员:Adrian Guggisberg, Prof. Dr.、Division of Neurorehabilitation, Department of Neurology, Inselspital, Bern University Hospital, University of Bern, Switzerland.
出版物和有用的链接
一般刊物
- Mottaz A, Solca M, Magnin C, Corbet T, Schnider A, Guggisberg AG. Neurofeedback training of alpha-band coherence enhances motor performance. Clin Neurophysiol. 2015 Sep;126(9):1754-60. doi: 10.1016/j.clinph.2014.11.023. Epub 2014 Dec 6.
- Guggisberg AG, Honma SM, Findlay AM, Dalal SS, Kirsch HE, Berger MS, Nagarajan SS. Mapping functional connectivity in patients with brain lesions. Ann Neurol. 2008 Feb;63(2):193-203. doi: 10.1002/ana.21224.
- Guggisberg AG, Dalal SS, Zumer JM, Wong DD, Dubovik S, Michel CM, Schnider A. Localization of cortico-peripheral coherence with electroencephalography. Neuroimage. 2011 Aug 15;57(4):1348-57. doi: 10.1016/j.neuroimage.2011.05.076. Epub 2011 Jun 7.
- Dubovik S, Pignat JM, Ptak R, Aboulafia T, Allet L, Gillabert N, Magnin C, Albert F, Momjian-Mayor I, Nahum L, Lascano AM, Michel CM, Schnider A, Guggisberg AG. The behavioral significance of coherent resting-state oscillations after stroke. Neuroimage. 2012 May 15;61(1):249-57. doi: 10.1016/j.neuroimage.2012.03.024. Epub 2012 Mar 13.
- Paszkiel S, Dobrakowski P, Lysiak A. The Impact of Different Sounds on Stress Level in the Context of EEG, Cardiac Measures and Subjective Stress Level: A Pilot Study. Brain Sci. 2020 Oct 13;10(10):728. doi: 10.3390/brainsci10100728.
- Freyer F, Reinacher M, Nolte G, Dinse HR, Ritter P. Repetitive tactile stimulation changes resting-state functional connectivity-implications for treatment of sensorimotor decline. Front Hum Neurosci. 2012 May 23;6:144. doi: 10.3389/fnhum.2012.00144. eCollection 2012.
- Allaman L, Mottaz A, Guggisberg AG. Disrupted resting-state EEG alpha-band interactions as a novel marker for the severity of visual field deficits after brain lesion. Clin Neurophysiol. 2021 Sep;132(9):2101-2109. doi: 10.1016/j.clinph.2021.05.029. Epub 2021 Jun 28.
- Allaman L, Mottaz A, Kleinschmidt A, Guggisberg AG. Spontaneous Network Coupling Enables Efficient Task Performance without Local Task-Induced Activations. J Neurosci. 2020 Dec 9;40(50):9663-9675. doi: 10.1523/JNEUROSCI.1166-20.2020. Epub 2020 Nov 6.
- Manuel AL, Guggisberg AG, Theze R, Turri F, Schnider A. Resting-state connectivity predicts visuo-motor skill learning. Neuroimage. 2018 Aug 1;176:446-453. doi: 10.1016/j.neuroimage.2018.05.003. Epub 2018 May 4.
研究记录日期
研究主要日期
学习开始 (实际的)
初级完成 (实际的)
研究完成 (实际的)
研究注册日期
首次提交
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上次提交的符合 QC 标准的更新
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