Библиографическая карточка
Библиографическая карточка |< Первая   < Предыдущая   Список   Запись   Следующая >   Последняя >|   На главную

ЦОБ по ФКиС
ч. з.

Антифеев, И.Е.
    Мысленная имитация движения как возможная основа для создания системы биологической обратной связи, используемой в процессе подготовки спортсменов = Mental imitation of the motion as possible basis for creating biofeedback used in the training of athletes / Антифеев И.Е., Крысюк О.Б., Гальперина Е.И.
    // Учен. зап. ун-та им. П.Ф. Лесгафта. - 2013. - № 7 (101). - С. 7-13. - Библиогр. (8 назв.).

URL HTTP://lesgaft-notes.spb.ru/files/7-101-2013/p7-13.pdf

    -- 1. #Мысленная имитация. 2. #ЭЭГ. 3. #Мозго-машинный интерфейс. 4. #Классификация функциональных состояний. 5. Реабилитация. 6. #Идеомоторные тренировки. 7. #Mental simulation. 8. #EEG. 9. #Brain-machine interface. 10. #Classification of functional states. 11. Rehabilitation. 12. #Ideomotortraining.

    ГРНТИ 77.

    Из классических работ (И. Келси, 1961; Дымерский, 1965; А.В. Алексеев, 1968; А.А. Белкин, 1969; Г. Тивальд, 1973) известно, что идеомоторные тренировки могут повышать эффективность тренировочного процесса, что проявляется в повышении технического мастерства спортсменов (за счет многократного мысленного представления какого- либо технического элемента происходит ускорение процесса обучения выполнению данного технического элемента вживую), мышечной выносливости и спортивной работоспособности. Данные эффекты возникают за счет постоянных микросокращений мышц во время идеомоторного акта. Кроме того, в ситуации невозможности проведении реальных тренировок, идеомоторная тренировка может выполнять роль частичной компенсации. В данной статье рассматривается возможность создания системы биологической обратной связи, основанной на классификации регистрируемой электроэнцефалограммы (ЭЭГ) в периоды выполнения мысленно имитированных движений, при помощи таксонометрического метода (на основе метрики Махаланобиса). На примере 23 взрослых добровольцев показана высокая степень различения на основе ковариационных матриц, построенных на данных регистрируемой ЭЭГ (в среднем 80%) мысленно имитированных движений, как от фонового состояния, так и от состояния реального выполнения движений. Показано, что высокий уровень правильной классификации исследуемых состояний мысленной имитации движений по данным ЭЭГ позволяет использовать регистрируемую ЭЭГ как основу для создания биологической обратной связи в составе реабилитационных систем.

    It is known based on the classical works (I. Kelsey, 1961; VJ Dymersky, 1965; A. Alexeev, 1968; A. Belkin, 1969; G. Tivald, 1973), that the ideomotor training can improve the efficiency of the training process, manifesting by increase in the technical skills of the athletes (due to multiple mental representation of any technical element, the learning process of implementation of the technical elements alive is accelerated), muscular endurance and athletic performance. These effects appear due to permanent micro muscle contraction during the ideomotor act. In addition, in situation when the real workout is impossible to take, the ideomotor training may serve as a partial compensation. This article discusses the possibility of creating the biofeedback-based classification of EEG recorded during the periods of the mentally simulated movements by using the taxon metric method (based on the Mahalanobis metric). By the example of 23 adult volunteers, high degree of distinguishing has been shown on the basis of the covariance matrix based on the data of the recorded EEG (average 80%) mentally simulated movements of both the background condition and the condition of the real movements. It has been shown that a high level of correct classification of the studied states of mental simulation of movements according to the EEG allows the use of EEG registrable as a basis for the creation of biofeedback as part of the rehabilitation systems.


Новый запрос


Вы можете оформить заявку на электронную доставку данного материала
или запросить условия по электронной почте:
sportlib@umail.ru