УДК

612.821+612.789

DOI

10.37482/2542-1298-Z001

Сведения об авторах

О.М. Бахтин* ORCID: 0000-0003-2164-7885
Е.М. Кривко** ORCID: 0000-0001-9003-4690
В.Н. Кирой* ORCID: 0000-0003-3560-9935
*Научно-исследовательский технологический центр нейротехнологий Южного федерального университета (г. Ростов-на-Дону)
**Академия биологии и биотехнологии им. Д.И. Ивановского Южного федерального университета (г. Ростов-на-Дону)
Ответственный за переписку: Кривко Елена Михайловна, адрес: 344090, г. Ростов-на-Дону, просп. Стачки, д. 194/1; e-mail: ele5484@mail.ru

Аннотация

Известно, что внутренняя речь сопровождается непроизвольной активацией артикуляционной мускулатуры, что может приводить к появлению артефактов, регистрируемых на электроэнцефалограмме (ЭЭГ). Последнее важно учитывать при разработке систем коммуникации и управления, основанных на технологии интерфейса «мозг–компьютер» и ЭЭГ. С целью изучения электромиографических (ЭМГ-) коррелятов внутренней речи исследовалась многоканально регистрируемая ЭЭГ в рамках методических подходов, разработанных ранее (Kamavuako E.N. et al., 2018; Кирой В.Н. и др., 2015). Оценка наличия и выраженности ЭМГ-артефактов в параллельно регистрируемой ЭЭГ осуществлялась с использованием методов корреляционного и кросскорреляционного анализа. Показано, что корреляция ЭМГ- и ЭЭГ-активности выше при реализации внутренней речи (по сравнению с внешней) – об этом свидетельствуют более высокие значения коэффициентов корреляции и максимумов кросскорреляционных функций. Вместе с тем во всех случаях корреляция находится в области низких и очень низких значений, существенно не влияя на характеристики ЭЭГ-паттернов, собственно связанных с механизмами мысленной или голосовой речи. Таким образом, выявленные различия не имеют особенного значения для идентификации и анализа специфических паттернов активности, связанных с перцептивными или когнитивными процессами мозга, однако они могут быть полезны в практическом плане для оценки как минимум наличия или отсутствия внутренней речи, а также указывают на существование более глубокой связи периферических электромиографических проявлений внутренней (мысленной) речи с сугубо мозговыми процессами.
Для цитирования: Бахтин О.М., Кривко Е.М., Кирой В.Н. Электромиографические компоненты, ассоциированные с внутренней речью // Журн. мед.-биол. исследований. 2020. Т. 8, № 2. С. 111–120. DOI: 10.37482/2542-1298-Z001

Ключевые слова

ЭЭГ-активность, ЭМГ-активность, гамма-диапазон, корреляционный анализ, кросскорреляционный анализ, внутренняя речь

Список литературы

1. Kiroi V.N., Vladimirskii B.M., Aslanyan E.V., Bakhtin O.M., Minyaeva N.R. Electrographic Correlates of Actual and Imagined Movements: Spectral Analysis // Neurosci. Behav. Physiol. 2012. Vol. 42, № 1. Р. 21–27.
2. Pasley B.N., David S.V., Mesgarani N., Flinker A., Shamma S.A., Crone N.E., Knight R.T., Chang E.F. Reconstructing Speech from Human Auditory Cortex // PLoS Biol. 2012. Vol. 10, № 1. Art. № e1001251.
3. Kamavuako E.N., Sheikh U.A., Gilani S.O., Jamil M., Niazi I.K. Classification of Overt and Covert Speech for Near-Infrared Spectroscopy-Based Brain Computer Interface // Sensors. 2018. Vol. 18. P. 2989. DOI: 10.3390/s18092989
4. Cooney C., Folli R., Coyle D. Mel Frequency Cepstral Coefficients Enhance Imagined Speech Decoding Accuracy from EEG // 2018 29th Irish Signals and Systems Conference (Belfast, UK, 21–22 June 2018). Belfast, UK, 2018. DOI: 10.1109/ISSC.2018.8585291
5. Cooney C., Folli R., Coyle D. Neurolinguistics Research Advancing Development of a Direct-Speech BrainComputer Interface // iScience. 2018. Vol. 8. P. 103–125.
6. Brigham K., Kumar B.V.K. Imagined Speech Classification with EEG Signals for Silent Communication: A Preliminary Investigation into Synthetic Telepathy // IEEE. 2010. Р. 1–4. URL: http://ieeexplore.ieee.org/lpdocs/epic03/ wrapper.htm?arnumber=5515807 (дата обращения: 12.05.2019).
7. Кирой В.Н., Бахтин О.М., Миняева Н.Р., Лазуренко Д.М., Асланян Е.В., Кирой Р.И. Электрографические корреляты внутренней речи // Журн. высш. нерв. деятельности. 2015. Т. 65, № 5. С. 616–625.
8. Martin S., Brunner P., Iturrate I., Millán J.R., Schalk G., Knight R.T., Pasley B.N. Word Pair Classification During Imagined Speеch Using Direct Brain Recordings // Sci. Rep. 2016. Vol. 6. Art. № 25803.
9. Herff C., de Pesters A., Heger D., Brunner P., Schalk G., Schultz T. Towards Continuous Speech Recognition for BCI // Brain-Computer Interface Research: A State-of-the-Art Summary 5 / ed. by C. Guger, B. Allison, J. Ushiba. Springer International Publishing, 2017. Р. 1–9.
10. Chen X., Wang Y., Nakanishi M., Gao X., Jung T.-P., Gao S. High-Speed Spelling with a Noninvasive Brain–Computer Interface // Proc. Natl. Acad. Sci. 2015. Vol. 112, № 44. Р. E6058–E6067.
11. Iljina O., Derix J., Schirrmeister R.T., Schulze-Bonhage A., Auer P., Aertsen A., Ball T. Neurolinguistic and Machine-Learning Perspectives on Direct Speech BCIs for Restoration of Naturalistic Communication // Brain-Comput. Interfaces. 2017. Vol. 4, № 3. Р. 186–199.
12. Towle V.L., Yoon H.A., Castelle M., Edgar J.C., Biassou N.M., Frim D.M., Spire J.P., Kohrman M.H. ECoG Gamma Activity During a Language Task: Differentiating Expressive and Receptive Speech Areas // Brain. 2008. Vol. 131, Pt. 8. P. 2013–2027.
13. Llorens A., Trébuchon A., Liégeois-Chauvel C., Alario F.-X. Intra-Cranial Recordings of Brain Activity During Language Production // Front. Psychol. 2011. Vol. 2. Art. № 375. DOI: 10.3389/fpsyg.2011.00375
14. Pei X., Leuthardt E.C., Gaona C.M., Brunner P., Wolpaw J.R., Schalk G. Spatiotemporal Dynamics of Electrocorticographic High Gamma Activity During Overt and Covert Word Repetition // NeuroImage. 2011. Vol. 54, № 4. P. 2960–2972.
15. Pei X., Barbour D.L., Leuthardt E.C., Schalk G. Decoding Vowels and Consonants in Spoken and Imagined Words Using Electrocorticographic Signals in Humans // J. Neural Eng. 2011. Vol. 8, № 4. Art. № 046028. DOI: 10.1088/1741-2560/8/4/046028
16. Sinai A., Bowers C.W., Crainiceanu C.M., Boatman D., Gordon B., Lesser R.P., Lenz F.A., Crone N.E. Electrocorticographic High Gamma Activity Versus Electrical Cortical Stimulation Mapping of Naming // Brain. 2005. Vol. 128, Pt. 7. P. 1556–1570.
17. Cervenka M.C., Corines J., Boatman-Reich D.F., Eloyan A., Sheng X., Franaszczuk P.J., Crone N.E. Electrocorticographic Functional Mapping Identifies Human Cortex Critical for Auditory and Visual Naming // NeuroImage. 2013. Vol. 69. P. 267–276.
18. Crone N.E., Sinai A., Korzeniewska A. High Frequency Gamma Oscillations and Human Brain Mapping with Electrocorticography // Prog. Brain Res. 2006. Vol. 159. P. 275–295.
19. Crone N.E., Hao L., Hart J. Jr., Boatman D., Lesser R.P., Irizarry R., Gordon B. Electrocorticographic Gamma Activity During Word Production in Spoken and Sign Language // Neurology. 2001. Vol. 57, № 11. P. 2045–2053.
20. Demandt E., Mehring C., Vogt K., Schulze-Bonhage A., Aertsen A., Ball T. Reaching Movement Onset- and EndRelated Characteristics of EEG Spectral Power Modulations // Front. Neurosci. 2012. Vol. 6. Art. № 65. DOI: 10.3389/fnins.2012.00065
21. Muthukumaraswamy S.D. High-Frequency Brain Activity and Muscle Artifacts in MEG/EEG: A Review and Recommendations // Front. Hum. Neurosci. 2013. Vol. 7. Art. № 138. DOI: 10.3389/fnhum.2013.00138
22. Petersen S.E., Fox P.T., Posner M.I., Mintun M., Raichle M.E. Positron Emission Tomographic Studies of the Processing of Single Words // J. Cogn. Neurosci. 1989. Vol. 1, № 2. P. 153–170.
23. Price C.J. A Review and Synthesis of the First 20 Years of PET and fMRI Studies of Heard Speech, Spoken Language and Reading // NeuroImage. 2012. Vol. 62, № 2. P. 816–847.
24. Berwick R.C., Friederici A.D., Chomsky N., Bolhuis J.J. Evolution, Brain, and the Nature of Language // Trends Cogn. Sci. 2013. Vol. 17, № 2. P. 89–98.
25. Гельфанд С.А. Слух. Введение в психологическую и физиологическую акустику: пер. с англ. О.К. Федоровой, О.П. Токарева. М.: Медицина, 1984. 350 с.
26. Cram’s Introduction to Surface Electromyography / ed. by E. Criswell. London: Jones and Bartlett Publishers, 2011. 412 р.