Tiedot

Kuinka verrata aivojen aaltoja?

Kuinka verrata aivojen aaltoja?


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Olen Java -kehittäjä, joka on täysin naiivi aivojen aalloista ja vastaavista. Osaisiko joku kertoa miten niitä voisi verrata?

Miten voin esimerkiksi verrata:

ja tämä:

Mihin opintoaloihin minun pitäisi keskittyä? Ymmärrän, että siihen liittyy joitakin kuvioiden tunnistamista. Mitä muuta, mitä muuta? Aiheeseen liittyviä kysymyksiä:


Tutkimusala, johon sinun tulisi keskittyä, on se, jonka olet jo tunnistanut yllä olevassa kappaleessasi ja joka on EEG-pohjainen "aivotietokoneen rajapinta".

EEG -signaaleja verrataan niiden "ominaisuuksien" perusteella. Jokaisella yllä antamallasi signaalilla on erilaisia ​​ominaisuuksia. Näitä ominaisuuksia voivat olla keskiarvo, varianssit, taajuus, kurtosis, kunkin signaalin vinous (tilastolliset parametrit, jotka sisältävät myös fraktaaliulottuvuuden, Hjorth -parametrit, yhteisen tilakuvion, fanokertoimen ...) tai teho laskettuna taajuusavaruuden algoritmien, kuten nopean Fourierin, avulla muuttaa.

Kehittyneempien tekniikoiden, kuten sokean lähteen erottamisen, empiirisen tilan hajoamisen ja aaltojohtavuuden (vaihealue -lähestymistapa), pitäisi antaa lisätietoa, mutta ne on varattu enemmän tutkimustarkoituksiin.

Yleisin jälkikäsittelyn algoritmi on aaltomuunnos, joka piirtää energian sekä ajan että taajuuden funktiona.

Kouristuksen aikana aaltomuotomuunnos näyttää selkeän suuren energian jaksollisen signaalin alemmalla taajuudella. Vaikka wavelet -muunnos on erittäin tehokas osoittamaan tarkasti, missä ja miten takavarikko tapahtuu, se on erittäin edistynyt (haastava toteuttaa) ja kulkee kohdassa O (n^2) naiivin toteutuksen ja O (nlogn) nopean toteutuksen vuoksi. Se on melko laskennallisesti kallista.

Sinun on toteutettava reaaliaikainen kohtausten havaitseminen EEG -ominaisuuksien perusteella.

(offline) Tämä tehdään ensin tarttumalla EEG -signaaliin, kun hänellä on kohtaus käyttämällä EEG -kuulokkeita tai arvioimalla tutkimuksia, mitkä ovat tämän tyyppisten kohtausten ominaisuudet. (tämä voidaan tehdä myös yhdellä elektrodilla).

(reaaliaikainen) Kun tämä on tehty, kytke potilas EEG -kuulokkeisiin ja laske kouristussignaalin ominaisuudet joka toinen näytteen arvo, kun ne virtaavat tietokonealustaan. Ominaisuuksia verrataan jatkuvasti kynnysominaisuuksiin. Kun kaikilla näillä ominaisuuksilla on oma kynnys (A ja B ja C ja D kaikki täyttävät kynnyksen). Lähetä varoitus takavarikoinnista.

Kynnyslähestymistapa on peruslähestymistapa, mutta koska aivomme muuttuvat jatkuvasti ja EEG riippuu monista monista ulkoisista muuttujista, käytännössä yleisesti käytettyjä ovat kohtausten havaitseminen keinotekoisten hermoverkkojen (ANN) kautta - se ei vain kerro sinulle, milloin kohtaus tapahtuu, mutta voisi itse asiassa ENNUSTAA, milloin kohtaus tapahtuu! (*)

Yksi haaste, jonka näen yrittämälläsi, on se, että potilas kytketään jatkuvasti kuulokkeisiin, jotta voidaan ennustaa kohtausten reaaliaikainen ennustaminen. USB: n ja kuulokkeiden välinen etäisyys on kova rajoitus. Kuulokkeet on ladattava usein. Emotiv EPOC (yksi suosittu kuulokemikrofoni) sisältää 16 elektrodia, jotka voivat olla melko raskaita käytettäessä. Märät elektrodit tarjoavat parempia tietoja, mutta vaativat herkkää valmistelua, joka voi kestää kauan. Jos sitä käytetään jatkuvasti, valitsisin kuulokkeet, jotka sisältävät muutamia elektrodeja avainpaikoista, kuten etunapaisesta lohkosta (koska kohtaus on helpompi havaita kuin muut EEG-kuviot, emme tarvitse monia elektrodeja) ja valitsisin esteettisen miellyttävä (yksi Neuroskylta tai jokin äskettäin kuulokkeista Emotivilta eli oivallus) ja sillä on pitkä akunkesto

Onnea

(*) Kouristusten alkamisen ennustaminen epilepsian in-in-hippocampal-siipimallissa käyttäen Gauss-pohjaisia ​​ja wavelet-pohjaisia ​​keinotekoisia hermoverkkoja. - A. Chiu


Missä mielemme vaeltaa? Aivojen aallot voivat osoittaa tien

Jokainen, joka on yrittänyt ja epäonnistunut meditoimaan, tietää, että mielemme on harvoin paikallaan. Mutta missä he vaeltavat? UC Berkeleyn johtama uusi tutkimus on keksinyt tavan seurata sisäisten ajatusprosessiemme kulkua ja ilmoittaa, onko mielemme keskittynyt, kiinteä vai vaeltava.

Käyttämällä elektroenkefalogrammia (EEG) aivotoiminnan mittaamiseen, kun ihmiset suorittivat arkisia tarkkailutehtäviä, tutkijat tunnistivat aivosignaalit, jotka paljastavat, kun mieli ei ole keskittynyt käsillä olevaan tehtävään tai vaeltavat tarkoituksetta, varsinkin kun on keskittynyt tehtävään.

Erityisesti lisääntyneet alfa -aivoaallot havaittiin yli kahden tusinan tutkimushenkilön prefrontaalisessa kuorissa, kun heidän ajatuksensa hyppäsivät aiheesta toiseen, mikä tarjosi elektrofysiologisen allekirjoituksen rajoittamattomalle, spontaanille ajattelulle. Alfa -aallot ovat hitaita aivorytmejä, joiden taajuus on 9–14 sykliä sekunnissa.

Samaan aikaan parietaalisessa aivokuoressa havaittiin heikompia aivosignaaleja, jotka tunnetaan nimellä P3.

"Meillä on ensimmäistä kertaa neurofysiologista näyttöä, joka erottaa erilaiset sisäisen ajattelun mallit ja antaa meille mahdollisuuden ymmärtää ihmisen kognitiossa keskeisiä ajatusmuotoja ja verrata terveellistä ja häiriintynyttä ajattelua", sanoo tutkimuksen vanhempi kirjailija Robert Knight, UC Berkeley psykologian ja neurotieteen professori.

Tulokset, jotka julkaistiin tällä viikolla Kansallisen tiedeakatemian julkaisut päiväkirja, ehdottaa, että ulkoisen ympäristön virittäminen ja sisäisten ajatustemme liikkuminen vapaasti ja luovasti ovat välttämätön aivotoiminto ja voivat edistää rentoutumista ja tutkimista.

Lisäksi EEG -merkit siitä, miten ajatuksemme kulkevat, kun aivomme ovat levossa, voivat auttaa tutkijoita ja lääkäreitä havaitsemaan tiettyjä ajattelumalleja jo ennen kuin potilaat ovat tietoisia siitä, missä heidän mielensä vaeltaa.

"Tämä voisi auttaa havaitsemaan ajatusmalleja, jotka liittyvät moniin psykiatrisiin ja tarkkaavaisuushäiriöihin, ja voi auttaa diagnosoimaan niitä", sanoi tutkimuksen johtava kirjailija Julia Kam, apulaisprofessori Calgaryn yliopistosta. Hän käynnisti tutkimuksen jatkotutkijana Knightin kognitiivisessa neurotieteen laboratoriossa UC Berkeleyssä.

Toinen paperin kirjoittaja on Zachary Irving, Virginian yliopiston filosofian apulaisprofessori, joka tutki mielen vaeltamisen psykologisia ja filosofisia perusteita UC Berkeleyn tutkijatohtorina.

”Jos keskityt koko ajan tavoitteisiisi, voit menettää tärkeitä tietoja. Ja niin, vapaa ajatteluprosessi, joka luo satunnaisesti muistoja ja mielikuvituksellisia kokemuksia, voi johtaa sinut uusiin ideoihin ja oivalluksiin ”, sanoi Irving, jonka filosofinen ajatteluteoria muotoili tutkimuksen metodologiaa.

Irving työskenteli Alison Gopnikin, UC Berkeleyn kehityspsykologin ja filosofian tutkijan kanssa, joka on myös tutkimuksen yhteiskirjoittaja.

"Vauvojen ja pienten lasten mieli näyttää vaeltavan jatkuvasti, ja siksi ihmettelimme, mitä toimintoja se voisi palvella", Gopnik sanoi. "Lehtemme ehdottaa, että mielen vaelto on yhtä positiivinen kognitiivinen piirre kuin seikka ja selittää kaiken, mitä me kaikki koemme."

Kuinka he suorittivat tutkimuksen

Valmistautuakseen tutkimukseen 39 aikuiselle opetettiin eroa neljän eri ajatteluluokan välillä: tehtäviin liittyvä, vapaasti liikkuva, tarkoituksellisesti rajoitettu ja automaattisesti rajoitettu.

Seuraavaksi, kun he käyttivät päänsä elektrodeja, jotka mittaivat aivotoimintaa, he istuivat tietokoneen näytön ääressä ja napauttivat vasenta tai oikeaa nuolinäppäintä vastaamaan vasenta ja oikeaa nuolta, jotka näkyvät satunnaisissa sarjoissa näytöllä.

Kun he olivat suorittaneet sarjan, heitä pyydettiin arvioimaan asteikolla yhdestä seitsemään - oliko heidän ajatuksensa tehtävän aikana liittynyt tehtävään, liikkuvatko vapaasti, tarkoituksellisesti vai automaattisesti.

Yksi esimerkki ajatuksista, jotka eivät liity tehtävään ja jotka liikkuvat vapaasti, olisi se, että jos oppilas ei opiskele tulevaa tenttiä varten, hän joutuu miettimään, oliko hän saanut hyvän arvosanan tehtävästä, ja ymmärsi sitten, ettei ollut vielä valmistanut illallista, ja mietti sitten, pitäisikö hänen liikkua enemmän, ja päätyi muistelemaan viimeistä lomaansa, Kam sanoi.

Vastaukset ajatteluprosesseja koskeviin kysymyksiin jaettiin sitten neljään ryhmään ja vastattiin tallennettuun aivotoimintaan.

Kun tutkimuksen osallistujat kertoivat ajatuksiaan, jotka siirtyivät vapaasti aiheesta toiseen, he osoittivat lisääntynyttä alfa -aaltoaktiivisuutta aivojen etupuolella, joka on malli, joka liittyy luovien ideoiden luomiseen. Tutkijat löysivät myös todisteita pienemmistä P3-aivosignaaleista tehtävien ulkopuolisten ajatusten aikana.

"Kyky havaita ajatusmallimme aivotoiminnan kautta on tärkeä askel kohti potentiaalisten strategioiden luomista ajatusten kehittymisen säätelemiseksi ajan myötä. Tämä strategia on hyödyllinen sekä terveille että häiriöisille miehille", Kam sanoi.

Kamin, Knightin, Irvingin ja Gopnikin lisäksi tutkimuksen kirjoittajia ovat Shawn Patel UC Berkeleyssä ja Caitlin Mills Hampshiren yliopistossa.


Missä mielemme vaeltaa? Aivojen aallot voivat osoittaa tien

Jokainen, joka on yrittänyt ja epäonnistunut meditoimaan, tietää, että mielemme on harvoin paikallaan. Mutta missä he vaeltavat? UC Berkeleyn johtama uusi tutkimus on keksinyt tavan seurata sisäisten ajatusprosessiemme kulkua ja ilmoittaa, onko mielemme keskittynyt, kiinteä vai vaeltava.

Käyttämällä elektroenkefalogrammia (EEG) aivotoiminnan mittaamiseen, kun ihmiset suorittivat arkisia tarkkailutehtäviä, tutkijat tunnistivat aivosignaalit, jotka paljastavat, kun mieli ei ole keskittynyt käsillä olevaan tehtävään tai vaeltavat tarkoituksetta, varsinkin kun on keskittynyt tehtävään.

Erityisesti lisääntyneet alfa -aivoaallot havaittiin yli kahden tusinan tutkimushenkilön prefrontaalisessa kuorissa, kun heidän ajatuksensa hyppäsivät aiheesta toiseen, mikä tarjosi elektrofysiologisen allekirjoituksen rajoittamattomalle, spontaanille ajattelulle. Alfa -aallot ovat hitaita aivorytmejä, joiden taajuus on 9–14 sykliä sekunnissa.

Samaan aikaan parietaalisessa aivokuoressa havaittiin heikompia aivosignaaleja, jotka tunnetaan nimellä P3.

"Meillä on ensimmäistä kertaa neurofysiologista näyttöä, joka erottaa erilaiset sisäisen ajattelun mallit, jolloin voimme ymmärtää ihmisen kognitiossa keskeisiä ajatusmuotoja ja verrata terveellistä ja häiriintynyttä ajattelua", sanoo tutkimuksen vanhempi kirjailija Robert Knight, UC Berkeley psykologian ja neurotieteen professori.

Tulokset, jotka julkaistiin tällä viikolla Kansallisen tiedeakatemian julkaisut päiväkirja, ehdottaa, että ulkoisen ympäristön virittäminen ja sisäisten ajatustemme liikkuminen vapaasti ja luovasti ovat välttämätön aivotoiminto ja voivat edistää rentoutumista ja tutkimista.

Lisäksi EEG -merkit siitä, miten ajatuksemme kulkevat, kun aivomme ovat levossa, voivat auttaa tutkijoita ja lääkäreitä havaitsemaan tiettyjä ajattelumalleja jo ennen kuin potilaat ovat tietoisia siitä, missä heidän mielensä vaeltaa.

"Tämä voisi auttaa havaitsemaan ajatusmalleja, jotka liittyvät moniin psykiatrisiin ja tarkkaavaisuushäiriöihin, ja voi auttaa diagnosoimaan niitä", sanoi tutkimuksen johtava kirjailija Julia Kam, apulaisprofessori Calgaryn yliopistosta. Hän käynnisti tutkimuksen jatkotutkijana Knightin kognitiivisessa neurotieteen laboratoriossa UC Berkeleyssä.

Toinen paperin kirjoittaja on Zachary Irving, Virginian yliopiston filosofian apulaisprofessori, joka tutki mielen vaeltamisen psykologisia ja filosofisia perusteita UC Berkeleyn tutkijatohtorina.

"Jos keskityt koko ajan tavoitteisiisi, voit menettää tärkeitä tietoja. Ja niin, vapaa ajattelutapa, joka luo satunnaisesti muistoja ja mielikuvituksellisia kokemuksia, voi johtaa sinut uusiin ideoihin ja näkemyksiin", sanoi Irving, jonka filosofinen teoria mielen harhailu muodosti tutkimuksen metodologian.

Irving työskenteli Alison Gopnikin, UC Berkeleyn kehityspsykologin ja filosofian tutkijan kanssa, joka on myös tutkimuksen yhteiskirjoittaja.

"Vauvojen ja pienten lasten mielet näyttävät vaeltavan jatkuvasti, ja siksi ihmettelimme, mitä toimintoja ne voisivat palvella", Gopnik sanoi. "Lehtemme ehdottaa, että mielen vaeltaminen on yhtä positiivinen kognitiivinen piirre kuin outo ja selittää jotain, mitä me kaikki koemme."

Valmistautuakseen tutkimukseen 39 aikuiselle opetettiin eroa neljän eri ajatteluluokan välillä: tehtäviin liittyvä, vapaasti liikkuva, tarkoituksellisesti rajoitettu ja automaattisesti rajoitettu.

Seuraavaksi, kun he käyttivät päänsä elektrodeja, jotka mittaivat aivotoimintaa, he istuivat tietokoneen näytön ääressä ja napauttivat vasenta tai oikeaa nuolinäppäintä vastaamaan vasenta ja oikeaa nuolta, jotka näkyvät satunnaisissa sarjoissa näytöllä.

Kun he olivat suorittaneet sarjan, heitä pyydettiin arvioimaan asteikolla yhdestä seitsemään - oliko heidän ajatuksensa tehtävän aikana liittynyt tehtävään, liikkuvatko vapaasti, tarkoituksellisesti vai automaattisesti.

Yksi esimerkki ajatuksista, jotka eivät liity tehtävään ja jotka liikkuvat vapaasti, olisi se, että jos oppilas ei opiskele tulevaa tenttiä varten, hän joutuu miettimään, oliko hän saanut hyvän arvosanan tehtävästä, ja ymmärsi sitten, ettei ollut vielä valmistanut illallista, ja mietti sitten, pitäisikö hänen liikkua enemmän, ja päätyi muistelemaan viimeistä lomaansa, Kam sanoi.

Vastaukset ajatteluprosesseja koskeviin kysymyksiin jaettiin sitten neljään ryhmään ja vastattiin tallennettuun aivotoimintaan.

Kun tutkimuksen osallistujat kertoivat ajatuksiaan, jotka siirtyivät vapaasti aiheesta toiseen, he osoittivat lisääntynyttä alfa -aaltoaktiivisuutta aivojen etupuolessa, joka liittyy luovien ideoiden luomiseen. Tutkijat löysivät myös todisteita pienemmistä P3-aivosignaaleista tehtävien ulkopuolisten ajatusten aikana.

"Kyky havaita ajatusmallimme aivotoiminnan kautta on tärkeä askel kohti potentiaalisten strategioiden luomista ajatusten kehittymisen säätelemiseksi ajan myötä. Tämä strategia on hyödyllinen sekä terveille että häiriöisille miehille", Kam sanoi.

Kamin, Knightin, Irvingin ja Gopnikin lisäksi tutkimuksen kirjoittajia ovat Shawn Patel UC Berkeleyssä ja Caitlin Mills Hampshiren yliopistossa.

Vastuuvapauslauseke: AAAS ja EurekAlert! eivät ole vastuussa EurekAlertiin lähetettyjen tiedotteiden oikeellisuudesta! avustavien laitosten toimesta tai tietojen käytöstä EurekAlert -järjestelmän kautta.


5.2 Aallot ja aallonpituudet

Visuaaliset ja kuulo -ärsykkeet esiintyvät aaltojen muodossa. Vaikka nämä kaksi ärsykettä ovat koostumukseltaan hyvin erilaisia, aaltomuodoilla on samanlaisia ​​ominaisuuksia, jotka ovat erityisen tärkeitä visuaalisille ja kuuloisille käsityksillemme. Tässä osassa kuvataan aaltojen fyysisiä ominaisuuksia sekä niihin liittyviä havaintokokemuksia.

Amplitudi ja aallonpituus

Aallon kaksi fyysistä ominaisuutta ovat amplitudi ja aallonpituus (kuva 5.5). Aallon amplitudi on etäisyys keskiviivasta harjanteen yläpisteeseen tai kourun alakohtaan. Aallonpituudella tarkoitetaan aallon pituutta huipusta toiseen.

Aallonpituus liittyy suoraan tietyn aaltomuodon taajuuteen. Taajuus viittaa tiettyjen pisteiden läpi kulkevien aaltojen lukumäärään tiettynä ajanjaksona ja ilmaistaan ​​usein hertseinä (Hz) tai sykleinä sekunnissa. Pidemmillä aallonpituuksilla on matalammat taajuudet ja lyhyemmillä aallonpituuksilla korkeammat taajuudet (Kuva 5.6).

Kevyet aallot

Näkyvä spektri on osa suurempaa sähkömagneettista spektriä, jonka voimme nähdä. Kuten kuva 5.7 osoittaa, sähkömagneettinen spektri kattaa kaiken ympäristössämme esiintyvän sähkömagneettisen säteilyn ja sisältää gammasäteitä, röntgensäteitä, ultraviolettivaloa, näkyvää valoa, infrapunavaloa, mikroaaltoja ja radioaaltoja. Näkyvä spektri ihmisillä liittyy aallonpituuksiin, jotka vaihtelevat 380 - 740 nm - hyvin pieni etäisyys, koska nanometri (nm) on miljardi metriä. Muut lajit voivat havaita muita sähkömagneettisen spektrin osia. Esimerkiksi mehiläiset voivat nähdä valoa ultraviolettialueella (Wakakuwa, Stavenga ja amp Arikawa, 2007), ja jotkut käärmeet voivat havaita infrapunasäteilyä perinteisempien visuaalisten valovihjeiden lisäksi (Chen, Deng, Brauth, Ding ja amp Tang, 2012) Hartline, Kass & amp Loop, 1978).

Ihmisillä valon aallonpituus liittyy värin havaitsemiseen (kuva 5.8). Näkyvässä spektrissä punaisen kokemuksemme liittyy pidempiin aallonpituuksiin, vihreät ovat keskitasoa ja siniset ja violetit ovat aallonpituudeltaan lyhyempiä. (Helppo tapa muistaa tämä on mnemoninen ROYGBIV: red, oalue, yellow, green, blue, indigo, vIolet.) Valoaaltojen amplitudi liittyy kokemukseemme kirkkaudesta tai värin voimakkuudesta, ja suuret amplitudit näyttävät kirkkaammilta.

Ääniaallot

Valoaaltojen tavoin myös ääniaaltojen fysikaaliset ominaisuudet liittyvät erilaisiin näkökohtiimme äänen havaitsemisessa. Ääniaallon taajuus liittyy käsitykseemme äänen äänenkorkeudesta. Korkeataajuiset ääniaallot koetaan korkeiksi, kun taas matalataajuiset ääniaallot koetaan matalaäänisiksi. Äänitaajuuksien kuultava alue on välillä 20 ja 20 000 Hz, ja herkkyys on suurin niille taajuuksille, jotka kuuluvat tämän alueen keskelle.

Kuten näkyvän spektrin tapauksessa, muiden lajien kuuloalueilla on eroja. Esimerkiksi kanojen äänialue on hyvin rajallinen, 125–2000 Hz. Hiirien äänialue on 1000–91 000 Hz, ja beluga -valaan kuuluvuusalue on 1000–123 000 Hz. Lemmikkikoiriemme ja kissojen äänialueet ovat noin 70–45000 Hz ja 45–64000 Hz, vastaavasti (Strain, 2003).

Tietyn äänen voimakkuus liittyy läheisesti ääniaallon amplitudiin. Suuremmat amplitudit liittyvät kovempiin ääniin. Äänenvoimakkuus mitataan desibeleinä (dB), joka on äänen voimakkuuden logaritminen yksikkö. Tyypillinen keskustelu korreloi 60 dB: n kanssa, jolloin rock -konsertti voi kirjautua 120 dB: n taajuudelle (kuva 5.9). Kuiskaus 5 metrin päässä tai kahisevat lehdet ovat kuuloalueemme alaosassa kuulostaa ikkunan ilmastointilaitteelta, normaalilta keskustelulta ja jopa raskas liikenne tai pölynimuri ovat siedettävän alueen sisällä. Kuulovaurioita voi kuitenkin esiintyä noin 80 dB - 130 dB: Nämä ovat monitoimikoneen, ruohonleikkurin, raskaan kuorma -auton (25 metrin päässä), metrojunan (20 metrin päässä), elävän rock -musiikin ja jackhammer. Noin kolmannes kaikesta kuulon heikkenemisestä johtuu melulle altistumisesta, ja mitä kovempi ääni, sitä lyhyempi altistuminen tarvitaan kuulovaurioiden aiheuttamiseen (Le, Straatman, Lea ja & amp; Westerberg, 2017). Musiikin kuunteleminen kuulokkeilla suurimmalla äänenvoimakkuudella (noin 100–105 desibeliä) voi aiheuttaa melun aiheuttamaa kuulon heikkenemistä 15 minuutin valotuksen jälkeen. Vaikka musiikin kuunteleminen suurimmalla äänenvoimakkuudella ei ehkä näytä aiheuttavan vahinkoa, se lisää ikään liittyvän kuulon menetyksen riskiä (Kujawa & amp; Liberman, 2006). Kivun kynnys on noin 130 dB, suihkukoneen nousu tai revolverin ampuminen lähietäisyydeltä (Dunkle, 1982).

Vaikka aallon amplitudi liittyy yleensä äänenvoimakkuuteen, taajuuden ja amplitudin välillä on jonkin verran vuorovaikutusta käsityksessämme äänenvoimakkuudesta kuuluvalla alueella. Esimerkiksi 10 Hz: n ääniaalto ei ole kuultavissa aallon amplitudista riippumatta. Toisaalta 1000 Hz: n ääniaalto vaihtelee dramaattisesti koetun äänen voimakkuuden suhteen aallon amplitudin kasvaessa.

Linkki oppimiseen

Tietysti eri soittimet voivat soittaa samaa nuottia samalla äänenvoimakkuudella, mutta silti ne kuulostavat aivan erilaisilta. Tätä kutsutaan äänen timbriksi. Timbre viittaa äänen puhtauteen, ja siihen vaikuttavat ääniaaltojen taajuuden, amplitudin ja ajoituksen monimutkainen vuorovaikutus.

Amazon -yhteistyökumppanina ansaitsemme oikeutetuista ostoista.

Haluatko lainata, jakaa tai muokata tätä kirjaa? Tämä kirja on Creative Commons Attribution License 4.0, ja sinun on määritettävä OpenStax.

    Jos jaat tämän kirjan kokonaan tai osittain uudelleen painetussa muodossa, sinun on sisällytettävä jokaiselle fyysiselle sivulle seuraava merkintä:

  • Käytä alla olevia tietoja lainauksen luomiseen. Suosittelemme käyttämään tämänkaltaista lainaustyökalua.
    • Tekijät: Rose M.Spielman, William J.Jenkins, Marilyn D.Lovett
    • Julkaisija/verkkosivusto: OpenStax
    • Kirjan nimi: Psykologia 2e
    • Julkaisupäivä: 22.4.2020
    • Sijainti: Houston, Texas
    • Kirjan URL-osoite: https://openstax.org/books/psychology-2e/pages/1-introduction
    • Osion URL-osoite: https://openstax.org/books/psychology-2e/pages/5-2-waves-and-wavelengths

    © 7. tammikuuta 2021 OpenStax. OpenStaxin tuottama oppikirjasisältö on lisensoitu Creative Commons Attribution License 4.0 -lisenssillä. OpenStax -nimi, OpenStax -logo, OpenStax -kirjan kannet, OpenStax CNX -nimi ja OpenStax CNX -logo eivät ole Creative Commons -lisenssin alaisia, eikä niitä saa kopioida ilman Rice Universityn kirjallista suostumusta.


    Valheen tunnistus

    Valheen tunnistus on käytäntö määrittää, harjoittaako joku petosta. Kehon toimintaa, jota tietoinen mieli ei helposti hallitse, verrataan eri olosuhteissa. Yleensä tämä tarkoittaa sitä, että kysytään kontrollikysymyksiä, joissa tutkija tietää vastaukset, ja verrataan niitä kysymyksiin, joihin vastauksia ei tiedetä.

    Valheen havaitsemiseen liittyy yleensä polygrafia, mutta puhejännitysanalyysi voi olla yleisempi, koska sitä voidaan soveltaa peitellysti ja äänitallenteisiin.

    Polygraph havaitsee kehon toimintojen muutokset, joita tietoinen mieli ei voi helposti hallita, kuten ihon johtavuus.

    FMRI: tä voidaan käyttää vertaamaan aivotoiminnan eroja.

    Elektroenkefalografiaa käytetään havaitsemaan aivojen aaltojen muutokset.

    Toinen järjestelmä mittaa infrapunavalon heijastuksen kohteen otsan läpi.

    Aivojen sormenjälkien ottaminen käyttää elektroenkefalografiaa sen määrittämiseen, onko kuva tuttu kohteelle. Tämä voi havaita petoksen epäsuorasti, mutta ei tekniikka valheen havaitsemiseksi.


    Brain Wave -tallenteet paljastavat mahdollisuuksia yksilöllisiin Parkinsonin hoitoihin

    UC San Franciscon tutkijoiden uraauurtavat hermotallenteet Parkinsonin tautia sairastavilla potilailla luovat perustan yksilölliselle aivostimulaatiolle Parkinsonin ja muiden neurologisten häiriöiden hoitoon.

    Tutkimuksessa, joka julkaistiin 3. toukokuuta vuonna Luonnon biotekniikka, UCSF Weill Institute for Neurosciences -tutkijat istuttivat uusia neurostimulaatiolaitteita, jotka tarkkailevat aivotoimintaa monien kuukausien ajan, syvän aivostimulaatiohoidon kanssa tai ilman sitä. Yhdistämällä aivotallenteet puettaviin liikkeenvalvojiin, he tunnistivat aivotoiminnan malleja, jotka vastaavat Parkinsonin tautiin liittyviä erityisiä liikehäiriöitä. Heidän tutkimuksensa antaa ensimmäisen todistuksen normaalin päivittäisen elämän aikana pitkäaikaiselle hypoteesille, jonka mukaan Parkinsonin oireet liittyvät epäsäännöllisiin aaltokuvioihin, ja osoittavat, kuinka DBS palauttaa järjestyksen potilaan aivoaaltoihin.

    "Voimme tallentaa satoja tunteja aivoaaltotoimintaa langattomasti, kun potilaat harjoittavat normaalia toimintaa", sanoi Philip Starr, tohtori, tohtori, Dolores Cakebread -neurologisen kirurgian professori UCSF: stä ja tutkimuksen vanhempi kirjoittaja. "Sen avulla voimme todella ensimmäistä kertaa ymmärtää aivotoimintaa tiettyjen neurologisten ongelmien takana sellaisina kuin ne esiintyvät todellisessa maailmassa."

    Parkinsonin tauti on rappeuttava neurologinen sairaus, joka aiheuttaa hitaita liikkeitä (bradykinesia), kävelyvaikeuksia ja vapinaa sekä oireita, jotka eivät liity liikkeeseen. Parkinsonin säätiön mukaan noin 60 000 amerikkalaisella diagnosoidaan Parkinsonin tauti vuosittain. Parkinsonin taudin tarkkaa syytä ei tiedetä, mutta kaikilla potilailla on vähentynyt dopamiinipitoisuus - välittäjäaine, joka säätelee motivaatiota aivoissa.

    On pitkään epäilty, että epäsäännölliset aivoaaltomallit vaikuttavat myös Parkinsonin oireisiin. Aiempi tutkimus Parkinsonin potilaiden aivojen aktiivisuuden seurannasta on rajoitettu lyhyisiin jaksoihin kliinisissä olosuhteissa. Tämä rajoittaa suuresti analysoitavien tietojen määrää - tarjoaa rajoitetun katsauksen potilaan aivotoimintaan, joka kiertää ja muuttuu koko päivän.

    Starr ja tutkimuksen pääkirjailija Ro’ee Gilron, tohtori, neurologisen kirurgian laitoksen tutkijatohtori, pyrkivät saamaan täydellisemmän kuvan. He istuttivat pieniä antureita, jotka mittaavat sähköistä aktiivisuutta viiden Parkinsonin tautia sairastavan potilaan subthalamuksen ja motorisen kuoren aivojen alueille. Nämä anturit oli kytketty pulssigeneraattoreihin, jotka pystyivät havaitsemaan aivotoiminnan. Tämä mahdollisti aivotoiminnan jatkuvan tallennuksen, kun potilaat jatkoivat päivittäistä rutiiniaan.

    Kuukausien tallenteet tuottivat valtavan määrän dataa. Kaiken selvittämiseksi tutkijat kehittivät algoritmin, jolla verrattiin aivojen aaltoaktiviteettia liiketunnistuslaitteista tallennettuihin tietoihin, joita potilaat pitivät ranteissaan. He havaitsivat, että dyskinesian (lääkkeiden aiheuttama liiallinen liike) ja bradykinesian ajanjaksot vastasivat liioiteltuja aivoaaltoja tietyillä taajuuskaistoilla sekä subtalamuksessa että motorisessa aivokuoressa.

    Kuukausien tallennuksen ja analyysin jälkeen tutkijat menivät pidemmälle ja mitasivat DBS: n vaikutuksen potilaisiin. DBS toimittaa sähköisiä impulsseja aivoihin ja sitä on pitkään käytetty Parkinsonin taudin oireiden lievittämiseen, mutta miksi se toimi, ei aiemmin ymmärretty. Tämä tutkimus osoitti, että aivojen syvästimulaatio näyttää parantavan Parkinsonin oireita säätelemällä potilaiden epäsäännöllisiä aaltokuvioita, osittain tukahduttamalla liikkumista estäviä alemman taajuuden aaltoja ja säätelemällä liikkeitä edistäviä korkeamman taajuuden aaltoja.

    Aikaisemmat tutkimukset, joissa käytettiin istutettuja tallennusjärjestelmiä, eivät voineet tallentaa aktiivisen stimulaation vaikutuksia aivojen aaltoaktiviteettiin, koska stimulaation aiheuttamat sähköiset signaalit aiheuttivat tallennushäiriöitä. Uudessa tutkimuksessa Gilron ja hänen kollegansa kehittivät kiertotavan käyttämällä samaa periaatetta, jota käytetään melunvaimennuskuulokkeissa. Tasaamalla stimulaation synnyttämät sähköaallot, tutkijat voivat saada signaalit kumoamaan toisensa, mikä mahdollistaa aivojen aaltojen tarkan tallennuksen tallennusjohdolla.

    "Tämä on ensimmäinen kerta, kun olemme pystyneet mittaamaan jatkuvan stimulaation vaikutuksen aivojen aaltoihin", sanoi Gilron. ”Olemme tehneet syvää aivostimulaatiota satoille tuhansille potilaille aiemmin ilman mitään keinoja seurata välittömiä vaikutuksia. Se oli kuin yrittäisi hoitaa verenpainetta mittaamatta sitä. ”

    Nämä laajat havainnot auttavat selventämään joitakin Parkinsonin taudin taustalla olevia tekijöitä, mutta jokaisella Parkinsonin potilaalla on todennäköisesti omat ainutlaatuiset aivojen aaltojen vaihtelunsa. Tutkijat sanovat, että juuri siksi jatkuva hermoston tallennus on niin tärkeää onnistuneen hoidon kannalta. Potilastallenteista kerätty massiivinen tietokokonaisuus auttaa paljastamaan pisimmät aivoaaltomallit, jotka korreloivat Parkinsonin oireiden kanssa. Asianmukaisella analyysillä Parkinsonin oireiden puhkeamista voitaisiin ennakoida ja aivoaaltomallit korjata, kun oireet ilmenevät.

    "Se on kuin Hubble -avaruusteleskooppi", sanoi Gilron. ”Voimme katsella yötaivasta ennen sitä, mutta Hubble antoi meille mahdollisuuden nähdä paljon enemmän yksityiskohtia ja äänenvoimakkuutta, ja se johti ainutlaatuisiin löytöihin. Toivon, että tämä tekniikka sopii myös. ”

    Seuraava vaihe tutkijoille on satunnaistettu kliininen tutkimus, johon kuuluu 10 potilasta. Tutkijat uskovat, että tämä nopeuttaa suuresti yksilöllisiä Parkinsonin taudin hoitoja, koska uusia oireiden havaitsemisen algoritmeja voidaan testata välittömästi, toisin kuin vuosia ja joskus vuosikymmeniä uusien lääkkeiden kehittämisessä.

    Tuloksilla on myös mahdollisuuksia Parkinsonin taudin lisäksi, tutkijat sanovat. Lukuisia neurologisia häiriöitä, jotka liittyvät epäsäännölliseen aivoaaltoaktiviteettiin, kuten epilepsia, krooninen masennus ja krooninen kipu, voitaisiin todennäköisesti hoitaa samalla tavalla-seuraamalla reaaliajassa aivotoimintaa ja yksilöllistä neuromodulaatiota.

    "Tarkastelemme Parkinsonin väestöä keinona kehittää tätä alustaa", Starr sanoi. "Toivottavasti tätä hyödynnetään häiriöissä, joissa meillä ei tällä hetkellä ole tehokkaita stimulaatiohoitoja."

    Tekijät: Philip A.Starr oli tutkimuksen vanhempi kirjailija. Ro’ee Gilron oli tutkimuksen pääkirjailija. Täydellinen luettelo tekijöistä on tutkittu verkossa.

    Rahoitus: NIH/NINDS UH3 NS100544 (BRAIN -aloite)

    Ilmoitukset: Istutetut tutkimuslaitteet toimitettiin maksutta Medtronic Inc: n kanssa tehdyn sopimuksen mukaisesti.


    Aivoaallotallenteet paljastavat mahdollisuuksia yksilöllisiin Parkinsonin hoitoihin ja#8212 ScienceDaily

    UC San Franciscon tutkijoiden uraauurtavat hermotallenteet Parkinsonin tautia sairastavilla potilailla luovat perustan yksilölliselle aivostimulaatiolle Parkinsonin ja muiden neurologisten häiriöiden hoitoon.

    Tutkimuksessa, joka julkaistiin 3. toukokuuta vuonna Luonnon biotekniikka, UCSF Weill Institute for Neurosciences -tutkijat istuttivat uusia neurostimulaatiolaitteita, jotka tarkkailevat aivotoimintaa monien kuukausien ajan, syvän aivostimulaatiohoidon kanssa tai ilman sitä. Yhdistämällä aivotallenteet puettavien liikkeenvalvojien kanssa, he tunnistivat aivotoiminnan malleja, jotka vastaavat Parkinsonin ja#8217: n erityisiä liikehäiriöitä. Heidän tutkimuksensa antaa ensimmäisen todistuksen normaalin päivittäisen elämän aikana pitkäaikaiselle hypoteesille, jonka mukaan Parkinsonin oireet liittyvät epäsäännöllisiin aaltokuvioihin, ja osoittavat, kuinka DBS palauttaa järjestyksen potilaan aivoaaltoihin.

    “Voimme tallentaa satoja tunteja aivojen aaltoaktiviteettia langattomasti, kun potilaat harjoittavat normaalia toimintaa. “Sen avulla voimme todella ensimmäistä kertaa ymmärtää aivotoimintaa tiettyjen neurologisten ongelmien takana sellaisina kuin niitä esiintyy todellisessa maailmassa. ”

    Parkinsonin tauti on rappeuttava neurologinen sairaus, joka aiheuttaa hidasta liikettä (bradykinesiaa), kävelyvaikeuksia ja vapinaa sekä oireita, jotka eivät liity liikkeeseen. Parkinsonin säätiön mukaan noin 60 000 amerikkalaisella diagnosoidaan vuosittain Parkinsonin tauti. Tarkkaa syytä Parkinsonin tautiin ei tunneta, mutta kaikilla potilailla on vähentynyt dopamiinipitoisuus ja aivojen motivaatiota säätelevä välittäjäaine.

    On pitkään epäilty, että epäsäännölliset aivoaaltomallit vaikuttavat myös Parkinsonin oireiden aiheuttamiseen. Aiempi tutkimus Parkinsonin potilaiden aivojen aaltoaktiivisuuden seurannasta on rajoitettu lyhyisiin jaksoihin kliinisissä olosuhteissa. Tämä rajoittaa suuresti analysoitavien tietojen määrää ja tarjoaa rajoitetun katsauksen potilaan aivotoimintaan, joka kiertää ja muuttuu koko päivän.

    Starr ja tutkimuspäällikkö Ro ’ee Gilron, tohtori, neurologisen kirurgian laitoksen tutkijatohtori, pyrkivät saamaan täydellisemmän kuvan. He istuttivat pieniä antureita, jotka mittaavat sähköistä aktiivisuutta subthalamuksen ja motorisen kuoren aivojen alueille viidellä Parkinsonin tautia sairastavalla potilaalla. Nämä anturit oli kytketty pulssigeneraattoreihin, jotka pystyivät havaitsemaan aivotoiminnan. Tämä mahdollisti aivotoiminnan jatkuvan tallennuksen, kun potilaat jatkoivat päivittäistä rutiiniaan.

    Kuukausien tallenteet tuottivat valtavan määrän dataa. Kaiken selvittämiseksi tutkijat kehittivät algoritmin, jolla verrattiin aivojen aaltoaktiviteettia liiketunnistuslaitteista tallennettuihin tietoihin, joita potilaat pitivät ranteissaan. He havaitsivat, että dyskinesian (lääkkeiden aiheuttama liiallinen liike) ja bradykinesian ajanjaksot vastasivat liioiteltuja aivoaaltoja tietyillä taajuuskaistoilla sekä subtalamuksessa että motorisessa aivokuoressa.

    Kuukausien tallennuksen ja analyysin jälkeen tutkijat menivät pidemmälle ja mitasivat DBS: n vaikutuksen potilaisiin. DBS lähettää sähköisiä impulsseja aivoihin, ja sitä on pitkään käytetty Parkinsonin taudin oireiden lievittämiseen, mutta miksi se toimi, ei aiemmin ymmärretty. Tämä tutkimus osoitti, että aivojen syvä stimulaatio näyttää parantavan Parkinsonin oireita säätelemällä potilaiden epäsäännöllisiä aaltoaaltoja, osittain tukahduttamalla alempia taajuuksia, jotka estävät liikettä, ja säätelemällä korkeamman taajuuden aaltoja, jotka edistävät liikettä.

    Aikaisemmat tutkimukset, joissa käytettiin istutettuja tallennusjärjestelmiä, eivät voineet tallentaa aktiivisen stimulaation vaikutuksia aivojen aaltoaktiviteettiin, koska stimulaation aiheuttamat sähköiset signaalit aiheuttivat tallennushäiriöitä. Uudessa tutkimuksessa Gilron ja hänen kollegansa kehittivät kiertotavan käyttämällä samaa periaatetta, jota käytetään melunvaimennuskuulokkeissa. Tasaamalla stimulaation synnyttämät sähköaallot, tutkijat voivat saada signaalit kumoamaan toisensa, mikä mahdollistaa aivojen aaltojen tarkan tallennuksen tallennusjohdolla.

    “Tämä on ensimmäinen kerta, kun olemme pystyneet mittaamaan jatkuvan stimulaation vaikutuksen aivojen aaltoihin, ” sanoi Gilron. “Olemme tehneet aivojen syvää stimulaatiota sadoille tuhansille potilaille ennen ilman mitään vaikutusta välittömään vaikutukseen. Se oli kuin yrittäisi hoitaa verenpainetta mittaamatta sitä. ”

    Nämä laajat havainnot auttavat selventämään joitakin Parkinsonin taudin taustalla olevia tekijöitä, mutta jokaisella Parkinsonin tautia sairastavalla potilaalla on todennäköisesti omat ainutlaatuiset aivojen aaltojen vaihtelunsa. Tutkijat sanovat, että juuri siksi jatkuva hermoston tallennus on niin tärkeää onnistuneen hoidon kannalta. Potilastallenteista kerätty massiivinen tietokokonaisuus auttaa paljastamaan pisimmät aivoaaltomallit, jotka korreloivat Parkinsonin oireiden kanssa. Asianmukaisella analyysillä Parkinsonin oireiden puhkeamista voitaisiin ennakoida ja aivoaaltomallit korjata, kun oireet ilmenevät.

    “Se ’s kuin Hubble -avaruusteleskooppi, ” sanoi Gilron. “Voimme katsella yötaivasta ennen sitä, mutta Hubble antoi meille mahdollisuuden nähdä paljon enemmän yksityiskohtia ja äänenvoimakkuutta, ja se johti ainutlaatuisiin löytöihin. Toivon, että tämä tekniikka myös. ”

    Seuraava vaihe tutkijoille on satunnaistettu kliininen tutkimus, johon kuuluu 10 potilasta. Tutkijat uskovat, että tämä nopeuttaa merkittävästi Parkinsonin taudin yksilöllisiä hoitoja, koska uusia oireiden havaitsemisen algoritmeja voidaan testata välittömästi, toisin kuin vuosia ja joskus vuosikymmeniä uusien lääkkeiden kehittämisessä.

    Tuloksilla on myös mahdollisuuksia Parkinsonin ja#8217 -taudin lisäksi, tutkijat sanovat. Lukuisia neurologisia häiriöitä, jotka liittyvät epäsäännölliseen aivoaaltoaktiviteettiin, kuten epilepsia, krooninen masennus ja krooninen kipu, voitaisiin todennäköisesti hoitaa samalla tavalla — seuraamalla reaaliajassa aivotoimintaa ja yksilöllistä neuromodulaatiota.

    “Katsoimme Parkinsonin väestöä keinona kehittää tätä alusta, ” sanoi Starr. “Toivottavasti tätä hyödynnetään häiriöissä, joissa meillä ei tällä hetkellä ole tehokkaita stimulaatiohoitoja. ”

    Rahoitus: NIH/NINDS UH3 NS100544 (BRAIN Initiative)

    Ilmoitukset: Istutetut tutkimuslaitteet toimitettiin maksutta Medtronic, Inc: n kanssa tehdyn sopimuksen mukaisesti.


    Profiili

    Takaisin I 'm A Scientist - Pysy kotona 20 vuoden kuluttua.

    Ansioluettelo

    Koulutus

    Bramford VCP Gorselands Primary Friends ’ School Saffron Walden (paras opettaja: Martin J Hugall)

    Pätevyysvaatimukset

    BSc Life Sciences (Keski -Lontoon ammattikorkeakoulu, nyt Westminsterin yliopiston huippuopettaja: David Groome).

    Työhistoria

    Ennen tutkintoani: talouspäällikkö, vakuutus tutkintoni aikana: säveltänyt taustamusiikkia elokuville ja videoille tutkinnon jälkeen: terveydenhuollon assistentti, St.Audry ’s Hospital PhD Psychology, University College London Research Assistant, Walesin yliopisto, Bangor Research Fellow/ Vanhempi tutkija, University College London.

    Nykyinen työ

    Kognitiivinen neurotieteilijä ja psykologian ylilehtori

    Työnantaja

    Olen viisikymppinen isä, jolla on kaksi 17- ja 19 -vuotiasta tytärtä. Olen neurotieteilijä. Tänä vuonna työskentelen uuden kehitetyn Alzheimerin ja#8217 -taudin testin parissa.

    Osallistuin I ’m A Scientist -kilpailuun (yleensä se on vähän samanlainen kilpailu kuin minä ’m A Celebrity …) kymmenen vuotta sitten, toiseksi professori Steven Curryn jälkeen. Palaan I ’m A Scientist, Stay At Home 2020 -tapahtumaan ja voin mielelläni puhua työstäni (neurotiede ja psykologia, mukaan lukien VR, aivojen skannaus ja muistitestaus) tai kaikesta muusta, joka kiinnostaa minua tai tiedettä . Harrastuksiani ovat musiikki (soitan kitaraa, laulan ja minulla on kotitallennusstudio) ja videopelit (joita käytän myös työssäni). Tykkään myös kokata ja ohjelmoida tietokoneita.

    Työni

    Tutkin, miten aivot havaitsevat, ymmärtävät, oppivat, muistavat, ajattelevat ja hallitsevat toimintaamme, ja opetan yliopisto -opiskelijoita näistä aiheista.

    Olen erityisen kiinnostunut siitä, kuinka tunnemme paikat, miten löydämme tien maailmassa ja miksi joskus eksymme. Jotkut aivojen osista, jotka ovat kriittisimpiä tienhakuun, ovat myös tärkeitä uusien muistojen muodostamisessa. Nämä alueet alkavat toimia väärin Alzheimerin taudin alkuvaiheessa, ja kuten saatat odottaa, potilailla on muistihäiriöitä ja he eksyvät joskus tuttuihin paikkoihin. Ymmärtämällä, miten järjestelmä toimii, voimme ehkä osallistua uusien menetelmien kehittämiseen tämän sairauden diagnosoimiseksi ja hoitamiseksi, sillä se vaikuttaa tällä hetkellä yli 850 000 ihmiseen Yhdistyneessä kuningaskunnassa.
    Mutta miten voimme katsoa aivojen sisälle selvittääksemme, mitä tapahtuu? Tämä oli kerran hyvin vaikeaa, ja tutkijoiden oli luotettava aivovammojen vaikutusten tutkimiseen ja huolellisiin kokeisiin aivoleikkauksen kohteena olevien potilaiden ja eläinten kanssa. Mutta viimeisten 30 vuoden aikana kehitetyt uudet kuvantamistekniikat ovat mahdollistaneet terveiden ihmisten aivotoimintojen mittaamisen.

    Yksi hyödyllisimmistä tekniikoista on magneettikuvaus (MRI). MRI-skanneri käyttää vahvaa ja tarkasti ohjattua magneettikenttää yhdessä radioaaltojen kanssa luodakseen aivoista yksityiskohtaisen 3D-kuvan, joka on havainnollistettu tässä viipaleella oman pään skannauksen kautta. Jos haluat nähdä hieman kauheamman 3D -version, pääni "leikattu auki", napsauta tätä.
    MRI -skannaukset ovat itsessään erittäin hyödyllisiä (esim. Lääkärit käyttävät niitä sairauksien ja aivovammojen diagnosointiin ja hoitoon), mutta toiminnallinen magneettikuvaus (fMRI) vie magneettikuvauksen toiselle tasolle. Se on tapa virittää skanneri herkäksi pienille verenkierron muutoksille, joita tapahtuu, kun aivosolut lähettävät signaaleja toisilleen. Tiedot voidaan kerätä hyvin nopeasti: uusi kuva koko aivoista voidaan tehdä 2-3 sekunnin välein. Skannerin sisällä olevan henkilön on pysyttävä rauhallisena, mutta hän voi tehdä monimutkaisia ​​tehtäviä (esimerkiksi tietokoneen näytön ja painikkeiden avulla). Vertaamalla toimintaa, jota näemme eri huolellisesti suunniteltujen tehtävien aikana, voimme selvittää, kuinka jokainen aivojen osa vaikuttaa jokaiseen. Esimerkiksi vertailin muokattua videopeliä (Quake 2 - katso alla oleva kuva) vertaamaan aivotoimintaa, joka havaittiin, kun ihmiset löysivät tiensä virtuaalikaupungissa, ja toimintaa, kun he seurasivat kiinteää, tuttua reittiä - vaikka pinnalla nämä tehtävät ovat hyvin samankaltaisia, ne näyttävät tukeutuvan eri aivojärjestelmiin. Tässä esimerkissä esitetään alueet (keltaisilla), jotka ovat aktiivisempia tarkempien navigoijien etsiessä uusia suoria reittejä.

    Tyypillinen päiväni:

    Kokeileminen, tietojenkäsittely, lukeminen, kirjoittaminen, opettaminen ja oppiminen, puhuminen, kuunteleminen ja todisteiden punnitseminen.

    Itse asiassa työpäiväni ovat hyvin vaihtelevia. Joka päivä teen jonkin verran seuraavista: ihmisten aivojen skannaaminen, aivojen skannausten tarkastelu ja aivojen kuvantamistietojen analysointi, uusien ihmisten tekemien asioiden kehittäminen aivotoiminnan tietokonemallien ohjelmoinnissa ja juoksusimulaatioiden suorittaminen tohtori- ja maisteriopiskelijoiden valvonnassa sekä niiden auttaminen uusien kokeiden suunnittelussa ja tekemisessä heidän tuloksensa ajattelu uusien kokeilujen kautta, joissa kollegat ja yhteistyökumppanit lukevat ja kirjoittavat tieteellisiä artikkeleita, tarkastavat muiden tutkijoiden työtä ja hakevat rahaa tukemaan lisätutkimusta, joka tarjoaa esityksiä, luentoja ja seminaareja opiskelijoille ja muille tutkijoille, jotka osallistuvat muiden tutkijoiden esityksiin työskennellä ja kirjoittaa viitteitä heille yliopiston hallintoon, esimerkiksi päättää, mitkä hakijat voivat liittyä MSc -kurssillemme.


    Beta Brain Waves: Mitä he tekevät?

    Useimmat ihmiset ajattelevat beeta -aivoaaltojen olevan osallisena kriittiseen ajatteluun. Ne liittyvät valppauteen, keskittymiseen, energiaan ja keskittymiseen. Kun heräät, aivosi kokevat beeta -aktiivisuuden lisääntymistä. Useimpien ihmisten hallitseva aivoaalto koko päivän on jossain beta -alueella.

    Stressaantuneilla tai kroonista ahdistusta käsittelevillä henkilöillä oletetaan olevan liian paljon beeta- tai beeta -aktiivisuutta aivojen väärissä osissa. Erilaiset beta -aktiviteetit ovat hyödyllisiä auttamaan ihmisiä sekä aistinvaraisessa palautteessa että moottorin ohjauksessa. ADHD -potilailla uskotaan olevan epänormaalin alhainen beeta -aktiivisuus, ja tämä on teoria, joka tukee neurofeedbackin käyttöä tarkkaavaisuuden/hyperaktiivisuuden häiriön hoitoon.

    • Riippuvuus: Monet riippuvuuksista kärsivät ihmiset tuottavat beeta -aktiivisuuden liikaa. Heistä tulee riippuvaisia ​​asioista, jotka auttavat heitä joko rauhoittamaan nämä aivojen aallot tai lisäävät jännitystä. Esimerkiksi paljon stressaantunut voi kääntyä alkoholin puoleen estääkseen tämän toiminnan tilapäisesti. Muut ihmiset voivat kääntyä rahapelien puoleen, koska he ovat riippuvaisia ​​jännityksestä.
    • Suututtaa: Oletko koskaan nähnyt jonkun räjähtävän vihasta? Oletko itse hyvin vihainen lyhyen sulakkeen takia? Kun ihmiset suuttuvat, heidän beta -aktiivisuutensa kasvaa ja he eivät voi rauhoittua. Beta -aktiivisuuden piikki estää heitä ajattelemasta rauhallisesti. He voivat olla stressaantuneita ja kokea monia vihaisia ​​ajatuksia.
    • Masennuslääke: Joissakin masennustapauksissa aivojen aaltoaktiivisuutta hallitsevat hitaammat alfa- ja teetaallot. Lisäämällä beeta -aktiivisuutta – erityisesti aivojen vasemmassa pallonpuoliskossa se voi auttaa masennukseen. On kuitenkin huomattava, että kaikilla masennuksesta kärsivillä henkilöillä ei ole riittävästi beetaa. Joillakin ihmisillä on itse asiassa beetan aiheuttama masennus (esim. Liikaa oikealla aivopuoliskolla/aivokuorella tai muilla alueilla).
    • Ahdistus: Jos henkilö on jumissa korkean beeta-aktiivisuuden alueella, hän voi kokea erittäin voimakasta ahdistusta. Tämä ahdistus voi olla niin äärimmäistä, että henkilö on taistele tai pakene -tilassa. He voivat myös kokea adrenaliinia, jos ne ovat erittäin korkealla alueella. Jopa matalan ja keskitason beeta voivat tuottaa ahdistusta.
    • Valppautta: Kun olet “hälytyksen ” mielentilassa, tämä on seurausta beeta -aivoaaltoaktiivisuudesta. Tämä tarkoittaa, että aivosi ovat valmiita ja olet keskittynyt ympärilläsi oleviin asioihin ympäristössäsi.
    • Huomio: Yksilöillä, jotka kykenevät helposti kiinnittämään huomiota, on yleensä paljon beeta -aktiivisuutta. Beta osallistuu sekä kuuntelemiseen, ajatteluun että puhumiseen. Uskotaan, että yksilöillä, joilla on riittämätön beeta, voi olla vaikeuksia kiinnittää huomiota, joten yhteys epänormaalin beetan ja ADHD: n välillä.
    • Hereillä: Beetatoiminta liittyy täysin hereilläoloon. Jos silmäsi ovat auki lukiessasi tätä artikkelia, sinulla on todennäköisesti hallitseva aktiivisuus beta -alueella. Useimmat aikuiset siirtyvät beetaversioon heti heräämisen jälkeen. Kupillinen kahvia lisää merkittävästi beeta -aktiivisuutta.
    • Energia: Yksilöt, joilla on paljon henkistä ja fyysistä energiaa, voivat jäädä korkealle beeta -alueelle. Kun ihmiset ovat taistele tai pakene -tilassa, heillä on yleensä ylimääräistä energiaa, joka voidaan käyttää selviytymiseen. Tässä tapauksessa taistele tai pakene -vastaus laukaisee nopean beeta-aktiviteetin, joka auttaa käyttämään energiavarastoja ja lisää henkistä energiaa.
    • Jännitystä: Oletko koskaan ollut niin innoissasi, ettet voisi nukkua? Monet ihmiset kokevat jännitystä. Tämä jännitys johtuu liiallisesta keski- tai korkean alueen beeta -aktiivisuudesta. Kunnes beeta -aktiivisuus vähenee, jännitys on ylivoimainen.
    • Keskity: Aina kun keskityt lukemiseen, kirjoittamiseen tai ongelmanratkaisuun, aivosi käyttävät beeta -aivoaaltoaktiivisuutta. Kun keskityt kouluprojektiin tai tehtävään, joka on suoritettava työssä, käytät beeta -aaltoja.
    • Unettomuus: Kyvyttömyys nukahtaa yöllä voi johtua useista eri syistä. Liian paljon beetaa ennen nukkumaanmenoa tarkoittaa, että aivosi eivät voi rauhoittua. Ellei tämä liiallinen beeta -aktiivisuus vähene, yksilö voi kamppailla kroonisen unettomuuden kanssa. Kaikki mikä aiheuttaa stressiä, ahdistusta tai jännitystä, voi johtaa beeta -aktiivisuuteen ja#8211, joka voi estää yksilöitä nukahtamasta.
    • IQ -korotus: On olemassa joitakin todisteita siitä, että keskitason beeta voi nostaa älykkyysosamäärääsi. Tämä ei todellakaan muuta ihmisen raakaa älykkyysosamäärää, mutta se muuttaa aivotoimintaa suorituskyvyn parantamiseksi. Useimmat nootrooppiset lääkkeet tai älykkäät lääkkeet parantavat beeta -aivoaaltoaktiviteettia ja osa siitä, miksi ihmiset kokevat parantuneen henkisen suorituskyvyn.
    • Muisti: On havaittu, että beeta -aallot ovat hyödyllisiä auttamaan meitä muistamaan asioita. He osallistuvat pitkäaikaisten muistojen hakemiseen ja tietojen käsittelyyn.
    • Lihasjännitys: Monet ihmiset kokevat huomattavaa lihasjännitystä beeta -aaltojen kasvaessa. Ajattele ihmisiä, jotka saavat lihaskipuja ja päänsärkyä, kun he stressaavat. Tämä on seurausta lihasten jäykkyydestä, joka on yleistä, koska keho herää ja stimuloi aivojen aaltojen nopeutuessa.
    • Negatiivinen ajattelu: Ei ole harvinaista, että joku, jolla on paljon beeta -aaltoja, kokee sekä ahdistusta että masentavaa ajattelua. Ajatukset voivat olla pakkomielteisiä tai ne voivat olla vain hyvin negatiivisia. Henkilöllä voi olla korkea beeta-aktiivisuus ja hän voi kärsiä masennuksesta, koska oikea aivopuolisko on juuttunut ylikuormitukseen.
    • Vainoharhaisuus: Yksilöt, joilla on beeta -aktiivisuuden liiallinen määrä, voivat tulla vainoharhaisiksi. Onko tämä sama kokemus kuin paranoidisella skitsofrenialla? Ei aivan, mutta joku voi tulla vainoharhaiseksi tai erittäin ahdistuneeksi, jos heidän aivojaan hallitsee beeta -alue.
    • Positiivinen ajattelu: Joissakin tapauksissa beeta -aallot saavat ihmiset ajattelemaan ja käyttäytymään erittäin positiivisesti. Nämä ihmiset voivat ajatella myönteisesti ja heitä voidaan pitää energian optimismeina. Ajattele tapaa, jolla kahvi saa jotkut piristymään ja parantamaan mielialaa, ja#8211 beeta -aallot voivat tehdä saman. Monet yksilöt voivat tulla yhä positiivisemmiksi ylimääräisellä beeta -aktiivisuudella.
    • Nopea ajattelu tai “ nopea nokkeluus ”: Ihmiset, joita pidetään “ nopeasti älykkäinä ”, ovat “ nopeita ”, koska heidän aivonsa tuottavat ylimääräisiä beeta -aaltoja. Ajattele, että Adderallin kaltaisia ​​piristeitä käytetään lisäämään ajattelunopeutta ja#8211 niillä on taipumus johtaa ylimääräiseen beeta -aktiivisuuteen. Tämä voi johtaa nopeaan ajatteluun. Ihmisillä, joilla on sekä mania että hypomania, uskotaan olevan hallitseva beeta -alue.
    • Stressi: Aina kun koet kaikenlaista stressiä, beetatoimintasi kasvaa. Yksilöt, jotka työskentelevät korkeapaineisissa töissä tai ammateissa, jotka vaativat pitkiä työpäiviä ja korkeaa suorituskykyä, voivat pitää ihmiset stressaantuneina. Tämä johtuu siitä, että stressi saa aivosi tuottamaan ylimääräistä beeta -aktiivisuutta.

    Beta Brain Waves Yhteenveto

    Beeta -aivoaaltoja esiintyy yleensä ihmisillä, jotka ovat valppaita ja keskittyneitä. Aina kun keskityt ulkoisiin ärsykkeisiin tai käytät jonkinlaista henkistä työtä, beetarytmiä esiintyy. Liian paljon betaa käytettäessä voimme kohdata ongelmia, kuten stressata itseämme. Jokaiselle tärkeimmälle aivoaallolle on oma aikansa ja paikkansa. Beeta -aallot ovat hyödyllisimpiä, kun työskentelemme, ja meidän on ajateltava kriittisesti tai ongelmanratkaisu. Beeta -aaltojen tarkoitus on lisätä kortikaalisen kiihottumisen tasoa.

    Suurin hyöty beetasarjasta liittyy siihen, että se antaa meille lisää henkistä energiaa. Jos pystymme käyttämään tätä energiaa kriittiseen ajatteluun tai ongelmanratkaisuun liittyvän tehtävän suorittamiseen, alue on täyttänyt tehtävänsä. Jos pystyt keskittymään, sinulla on hyvä muisti ja pystyt keskittymään, beetatoimintosi on todennäköisesti paikallaan.

    Liiallisen beetatoiminnan suurimpia haittoja ovat ahdistus ja stressi. Kun olemme liian ahdistuneita, aivomme eivät pysty hidastamaan toimintaansa. Tämä voi johtaa vaivoihin, unettomuuteen ja pakkomielteiseen tai negatiiviseen ajatteluun.

    Lihaksemme voivat myös jännittyä ja siitä voi aiheutua fyysistä epämukavuutta. Jos sinusta tuntuu liian stressaantuneelta, aivosi yrittävät selvittää liiallisen beeta -aktiivisuuden. Tässä tapauksessa saatat hyötyä rentoutumisharjoituksista.