Упражнения для развитие кинестетического праксиса и для переключения. упражнения для рук - скачать Ежедневно уделяя всего 5 минут легким упражнениям, вы сможете поддерживать свой мозг и не дадите ему стареть раньше времени. Упражнения простые, их легко выполнять вместе с детьми. На занятиях мы всегда уделяем 5 минут этому комплексу. Кинестетическая основа движений — ощущения, дающие субъекту информацию о положении его тела, возникающие при раздражении кожных рецепторов и проприоцепторов, расположенных в мышцах, сухожилиях, суставах и связках. Кинестетическая информация играет важнейшую роль как на начальной стадии организации двигательного акта, так и на конечной, осуществляя контроль над правильностью выполнения движения. Ниже немного информации для профессионалов (лонгрид): Факторы в нейропсихологии: - помогают нам определить, что сломано и - что мы чиним заднелобные отделы мозга (премоторные) 6 и 8 поля по Бродману Фактор – плавность моторных переключений (кинетика) Созревают – 7 лет Задания – графические серии, перебор пальцев, кулак – ребро – ладонь, реципрокная координация рук, оральные переключения нижнетеменные отделы мозга – нижнетеменная конвекситальная кора Фактор – дифференцированность отдельных движений (кинестетика) Созревают – 3 – 4 года Задания – воспроизведение поз пальцев, отдельных оральных поз, проведение пробы на воспроизведение поз пальцев, с экранированием, без экранирования
верхнетеменные отделы мозга – постцентральные отделы головного мозга 1,2,3 поля Фактор – образ собственного тела, осязание Созревают - 5 лет Задания - соматогнозис, исследование схемы тела, пробы Хэда – пространственный праксис.
Теперь немного информации о том, почему так важно делать простые упражнения и уметь переключаться между ними (а иногда и не очень простые): Чем выше интеллект, тем быстрее человек может переключаться Авторы нового исследования пришли к выводу, что чем выше уровень интеллекта человека, тем легче ему переключаться между состоянием покоя и выполнением задач. Эта способность основана на определенных нейронных сетях и их коммуникационных структурах. Результаты научной работы опубликованы в журнале Cerebral Cortex. https://academic.oup.com/cercor/advance-article-abstract/doi/10.1093/cercor/bhab473/6523266 Чем умнее человек, тем лучше сетевая архитектура его мозга подходит для выполнения различных когнитивных задач. Поэтому проявляйте когнитивную гибкость и будьте открыты новому - тогда всегда сможете легко переключаться и мозг будет оставаться молодым и здоровым. Теперь немного информации о том, почему такие упражнения используются к коррекции и на что они влияют: Американские исследователи нашли доказательства существования двух систем для контроля движений, которые сменяют друг друга. Первая отвечает за точные движения (пальцы, язык) и имеет меньше функциональных связей с другими областями, а вторая ответственна за менее точные движения всего тела в целом и участвует в планировании действий. Результаты анализа данных фМРТ около 50000 новорожденных, подростков и взрослых опубликованы в Nature. Моторная (двигательная) кора головного мозга расположена в средне-задней части прецентральной извилины и отвечает за планирование, контроль и выполнение произвольных движений от ног до лица. В качестве относительной схемы областей, которые отвечают за движение конкретных частей тела, ученые используют представление о кортикальном гомункулусе. Однако современные исследования с методами нейровизуализации открывают все больше различий между предположительной топографией и реальной активацией моторной коры. Например, некоторые исследователи рассматривают идею о том, что двигательная система может быть представлена в мозге не только в виде четкой карты.
Новые методы изучения мозга предоставляют все больше доказательств того, что есть функциональные зоны, которые отвечают за комплексные движения. Однако точного понимания как работает моторная система еще нет. Авторы обнаружили две системы в моторной коре, которые сменяют друг друга. Первая включает в себя уже известные области, которые отвечают за движение ног, рук и рта, а вторая, ранее не описанная, — смежную цепочку из трех областей, расположенную на прецентральной извилине между областями первой системы. Оказалось, что вторая система также функционально связана со многими областями сети, отвечающей за познавательные и эмоциональные функции (cingulo-opercular network).
Сравнение старой и новой модели контроля движений а) модель гомункулуса; b) новая модель двух систем Penfield et al., 1948; Gordon et al., 2023
Анализ подтвердил связь областей моторной коры, ответственных за ноги, руки и рот, с сенсорной корой, а вот связь второй системы моторной коры с сенсорной корой была значительно слабее. Вместо этого, авторы выявили, что функциональная связность второй системы распространяется на зону, которая отвечает за проприоцепцию — ощущение положения тела в пространстве. Далее авторы посмотрели на активацию мозга во время задания на планирование и выполнения действий. Если прошлая теория кортикального гомункулуса верна, то движения вызывали бы активацию с пиком только в одной области моторной коры. Анализ показал, что некоторые менее точные движения (например, поднимание брови) вызывали совместную активацию областей второй системы и сети, отвечающей за познавательные и эмоциональные функции, а более точные движения (рукой или ногой) активировали только соответствующие области. Кроме того, вторая система была более активна в период планирования действия, чем при его выполнении, в отличие от первой системы.
Таким образом, авторы показали, что вместо конкретной схемы тела моторная кора использует две системы, которые сменяют друг друга: одна изолированная, отвечающая за более точные движения, а другая целостная, отвечающая за комплексные движения тела. При этом, вторая система, совместно с сетью познавательных и эмоциональных функций, выполняет роль контроля действий, то есть координирует целые группы мышц и положение тела, а также планирует действия. источник - https://nplus1.ru/news/2023/04/20/movement-control-network Моторную кору человеческого мозга часто рассматривают как линейную карту с четко очерченными участками, каждый из которых контролирует определенные части тела. Открытие других функций у областей моторной коры заставляет пересмотреть эту карту.
Каким образом головной мозг контролирует наши повседневные действия: будь то поднятие со стола чашки кофе или речевую артикуляцию, рассказывая анекдот? Охватывая взглядом сто лет экспериментов в сфере неврологии можно заключить, что тонкая полоса двигательной коры, расположенная по внешней (латеральной) поверхности мозга, преобразует произвольные действия (например, решение выпить воды) в мышечную активность. Обычно эту полоску коры представляют в виде целостной карты человеческого тела, состоящей из отдельных участков, каждый из которых содержит нейроны, контактирующие со спинным мозгом для осуществления контроля определенной группы мышц. Высшие области мозга выполняют функцию менеджера, организуя движения, создавая соответствующие пространственно-временные последовательности активности нейронов на карте моторной коры.
В своей статье в Nature Гордон с соавт. [1] представили обновленную схему организации моторной коры человека, продемонстрировав, что она состоит из двух отдельных и чередующихся в пространственном отношении систем. При этом непосредственно с движениями тела связана лишь одна из них.
В 1930-е гг. нейрохирург Уайлдер Пенфилд провел серию экспериментов, в которых стимулировал электрическим током области моторной коры у людей в состоянии бодрствования [2]. Он обнаружил, что место приложения стимулов определяет, какая часть тела приходит в движение. Это подтолкнуло его к созданию карты организации моторной коры, которую сегодня знают все люди, изучавшие анатомию: карикатурного гомункула со странными пропорциями частей тела, наложенного на поверхность коры (рис. 1а).
Рисунок 1 | Две модели моторной коры. А — в обычных моделях человеческого мозга отдельные участки моторной коры посылают нейронные проекции в определенные области ствола или спинного мозга для управления определенными частями тела (цветовая маркировка областей моторной коры, контролирующих разные части тела, для удобства восприятия). В результате моторную кору можно рассматривать как непрерывную карту контролируемых ею областей, что часто изображается в виде гомункула (изображен слева от моторной коры). B — Гордон с соавт.[1] предлагают альтернативную модель. Здесь карта наших движений состоит из трех эффекторных областей (на рисунке — разноцветные сегменты), каждая из которых имеет концентрическую организацию (так, например, в области кисти нейроны, контролирующие пальцы, зажаты между нейронами, контролирующими запястье, а затем локоть). Эффекторные области чередуются с т.н. «интерэффекторными» областями, участвующими в координации движений. Этим интерэффекторным областям не свойственна специфичность эффекторных областей к частям тела человека; они взаимосвязаны с цингуло-оперкулярной сетью (которая контролирует инициации действия) и способны регулировать ряд функций нашего организма, помимо моторики скелетной мускулатуры.
Многие годы эта модель гомункула подвергалась сомнению — отчасти потому, что мозг каждого отдельно взятого человека характеризуется определенными индивидуальными отличиями, а также из-за опасений, что точность и масштабы моторной карты были переоценены [3]. В 2020 году в ходе крупномасштабного исследования удалось повторить результаты Пенфилда; это вселило некоторую уверенность [4]. Но любопытно, что стимуляция более половины зон карты не приводила к каким-либо телесным движениям. Это позволяет предполагать, что некоторые области моторной коры выполняют другие роли.
В поддержку этой идеи выступают несколько фактов, которые приводят к неминуемому выводу: моторная кора приматов совсем не похожа на «единую целостную карту», управляющую движениями тела. Во-первых, некоторые части тела контролируются двумя различными областями моторной коры, одна из которых действует в обход рефлекторных дуг спинного мозга, обеспечивая непосредственный контроль коры над отдельными мышцами [5]. Эволюция этого прямого пути в значительной степени способствовала улучшению координации тонких движений (например, ловких движений рук у людей и других приматов). Во-вторых, моторная кора обезьяны характеризуется не линейной, а концентрической структурой (например, область кисти на «карте» с обеих сторон окружена областями, контролирующими запястье, локоть и плечо) [6,7].
В-третьих, некоторые области моторной коры вовлечены явно не в двигательную активность — например, в регуляции возбуждающих сигналов для осуществления поведения по типу «бей или беги» [8]. В-четвертых, иногда стимуляция из одной точки моторной коры может вызывать сложные, стереотипные последовательности движений, в которые вовлечены несколько частей тела (к примеру, жестикуляция, имитирующая прием пищи) [9].
Гордон с соавт. провели новое изучение организации моторной коры у людей, с помощью метода визуализации головного мозга — функциональной магнитно-резонансной томографией (фМРТ), суть которого заключается в опосредованном измерении нервной активности посредством изменений регионарного кровотока. Авторы визуализировали спонтанную активность в мозге людей, лежащих неподвижно в состоянии покоя. Также, были проанализированы лица, выполняющие некоторые движения (например, определенным образом сгибая конечности или издавая определенные звуки в ответ на сигнал); при этом ученые тщательно сопоставляли топографию движений тела с активностью коры головного мозга. Их выводы согласовываются с более ранними наблюдениями и дополняют их.
Главное открытие авторов заключается в том, что, в отличие от общепринятого изображения гомункула, моторная кора разделена на чередующиеся друг с другом области, выполняющие разные функции (рис. 1б). Из них наиболее узнаваемы три «эффекторные» двигательные области, отражающие движения ноги, руки и мимических мышц рта. Гордон с соавт. предоставляют некоторые доказательства того, что у человека, как и у обезьян, эти области характеризуются концентрическим расположением. Между ними находятся три «интерэффекторные» области, которые в значительной степени отличаются от эффекторных областей.
В отличие от эффекторных областей, интерэффекторные области взаимосвязаны, формируя единую функциональную систему. Их активность связана с определенными областями мозга, называемыми цингуло-оперкулярной сетью (от лат. cingulum — поясная кора, operculum — покрышка), которые участвуют в когнитивном контроле, направленном на целеустремленность. Во время действий, инициируемых субъектом, интерэффекторные области реагировали на движения различных частей тела, особенно, эта связь была выражена при висцеральных функциях (например, глотания) и при изменении всего тела или его части в пространстве. Эти области мозга отреагировали даже на планирование перемещений, которые не осуществлялись. Ни одной из перечисленных особенностей в эффекторных областях не наблюдалось.
На основании этих результатов Гордон с соавт. выдвинули гипотезу о том, что интерэффекторные области подготавливают и реализуют программу действий, а эффекторные области — непосредственно их осуществляют. Авторы называют интерэффекторные области сомато-когнитивной сетью действия (SCAN, от англ. somato-cognitive action network).
Эта гипотеза вызывает удивление у ученого сообщества и может привести к коренному пересмотру модели гомункула. Некоторые исследователи задаются вопросом: должны ли результаты, основанные на фМРТ — методе измерения гемодинамических реакций в сосудах головного мозга, вызванных нейронной активностью (по-прежнему не ясна природа данных регистрируемых изменений) — превалировать над моделью моторной коры, которая основана на непосредственной стимуляции последней. Этот вопрос возникает закономерно. Однако Гордон и соавт. отвечают на эту критику, приводя различные доказательства.
Например, авторы повторно проанализировали данные исследования электростимуляции 2020 года [4] и обнаружили, что значительная часть моторной коры, которая не вызывала движений тела, соответствовала одной из их интерэффекторных областей. Они нашли отражение своим основным выводам в больших наборах данных фМРТ, находящихся в открытом доступе. Также они обнаружили доказательства наличия интерэффекторных областей у новорожденных, что указывает на раннее происхождение этих зон в онтогенезе у человека. Помимо этого, признаки существования таких зон в мозге обнаруживают и у макак, что указывает на некий эволюционный консерватизм у приматов. Наконец, в электрофизиологическом исследовании, опубликованном на сервере препринтов bioRxiv10 была описана область человеческой моторной коры, где реакции нейронов на движения тела сходны с такими же, что и в интерэффекторных областях, о чем сообщали Гордон с соавт.
У работы также имеется и иное значение, выходящее за рамки необходимости пересмотра функциональной схемы моторной коры. В отличие от лабораторных экспериментов, где исследования двигательных актов часто заключаются в простом сгибании отдельных суставов, действия в реальном мире включают тщательно спланированные движения, с учетом силы тяжести, общей энергетики движения, социальный контекст и т.п. Интересно предположить, что связи, которые расширяют контроль приматов над их двигательной системой [5,11], сопровождаются параллельным ростом проекционных связей из интерэффекторных областей, которые контролируют постуральные и висцеральные функции во время сложных поведенческих актов.
Возможно, несколько иронично, что интерпретация принципов управления естественными сложными движениями проводится среди неподвижно лежащих на спине испытуемых. Однако Гордон с соавт. добились именно этого. Открытие ими SCAN и ее избирательной связи с цингуло-оперкулярной сетью — новая глава фундаментальной неврологии о том, как рефлекторные цепи мозга хранят проект всего нашего тела во время осуществления привычных повседневных действий. Источник: https://medach.pro/post/3011 https://www.nature.com/articles/d41586-023-01350-0 И немного топики про пальцы: полезная информация из современных исследований для практикующих нейропсихологов - на картинке ярко представлены зоны проекции пальцев рук.
Рисунок 7. (A) Пузырьковая диаграмма десинхронизации/синхронизации, связанной с событием (ERD/S), для всех движений пальцев субъекта S2 на основе особенностей бета-диапазона частот (13–25 Гц). Каждый палец представляет свой цвет: большой палец (красный), указательный (оранжевый), средний (зеленый), безымянный (бирюзовый) и мизинец (синий). Пузырьки масштабируются в соответствии со средним значением ERD/S, рассчитанным через 1–2 секунды после сигнала для среднего испытания в дБ. Для каждого пальца было выбрано ~6 каналов с наибольшей ЭПД (подробнее см. раздел «2.4.3»). Для каждого положения электрода пузырьки имели цветовую маркировку в соответствии с пальцем с наибольшим ERD. Радиус пузырьков отражает величину ERD. (B) Пузыри с панели (A) были заменены схемами от руки. Пальцы на каждой схеме окрашивались, если электрод входил в подгруппу, показавшую наибольшее ERD соответствующего пальца. Для электрода № 125 (см. стрелку) это имело место на всех пальцах. (C) Карты частоты и времени, показывающие среднее испытание для электрода № 125 и всех разгибаний пальцев субъекта S2. Электроды, показанные на рисунке 7А, представляют собой фокальное пятно, покрывающее сенсомоторную кору ( Ejaz et al., 2015 ). На пяти пальцах можно наблюдать перекрытие электродов, которые показали наибольшую бета-ЭРД. Это согласуется с исследованиями фМРТ, в которых сообщалось о перекрывающихся областях в области руки первичной моторной коры (M1) ( Sanes et al., 1995 ; Schieber, 1999 ; Ejaz et al., 2015 ), что, вероятно, связано с сосуществованием соматотопических нарушений. - и карты действий ( Грациано и Афлало, 2007 ; Хубер и др., 2020 ). Обратите внимание, что это не относится к первичной соматосенсорной коре (S1), которая имеет более четкую соматотопическую организацию ( Schweisfurth et al., 2014 ; Huber et al., 2020 ; O'Neill et al., 2020 ). Однако, поскольку точное расположение центральной борозды испытуемых в этой работе неизвестно, мы не смогли определить, какие электроды расположены над M1 или S1. Кроме того, текущая работа сосредоточена на низкочастотных диапазонах (мю и бета), тогда как для картирования коры используются высокочастотные компоненты [например, Kapeller et al. (2018) ]. Электроды, показанные на рисунке 7А, представляют собой фокальное пятно, покрывающее сенсомоторную кору ( Ejaz et al., 2015 ). На пяти пальцах можно наблюдать перекрытие электродов, которые показали наибольшую бета-ЭРД. Это согласуется с исследованиями фМРТ, в которых сообщалось о перекрывающихся областях в области руки первичной моторной коры (M1) ( Sanes et al., 1995 ; Schieber, 1999 ; Ejaz et al., 2015 ), что, вероятно, связано с сосуществованием соматотопических нарушений. - и карты действий ( Грациано и Афлало, 2007 ; Хубер и др., 2020 ). Обратите внимание, что это не относится к первичной соматосенсорной коре (S1), которая имеет более четкую соматотопическую организацию ( Schweisfurth et al., 2014 ; Huber et al., 2020 ; O'Neill et al., 2020 ). Однако, поскольку точное расположение центральной борозды испытуемых в этой работе неизвестно, мы не смогли определить, какие электроды расположены над M1 или S1. Кроме того, текущая работа сосредоточена на низкочастотных диапазонах (мю и бета), тогда как для картирования коры используются высокочастотные компоненты [например, Kapeller et al. (2018) ]. Мы смогли показать, что с помощью системы ЭЭГ UHD можно различить отдельные пальцы. Пиковая точность варьировалась от 85,4(S1), 79,2(S2), 69,4(S3), 71,5(S4) до 66,2(S5). Средняя точность 70,7(S1), 65,3(S2), 63,7(S3), 63,7(S4) и 60,6(S5) находится в диапазоне других исследований двигательных движений без обратной связи ( Quandt et al., 2012 ; Bera et al . ., 2019 ). Разница в том, что теперь мы классифицируем отдельные пальцы, а не двигательные образы левой/правой стороны. Как указано в разделе «1», возможность различения движений пальцев была в достаточной степени показана исследованиями ЭКоГ ( Kubánek et al., 2009 ; Hotson et al., 2016 ; Gruenwald et al., 2019 ), но мало для ЭЭГ с ограниченными характеристиками. ( Ляо и др., 2014 ; Станкевич и др., 2016 ; Бера и др., 2019 ). Чтобы еще больше повысить точность классификации, необходимо включить обратную связь, которая будет сделана в последующем исследовании.
Наблюдение за тем, что пары пальцев, включающие безымянный палец, имеют более высокую точность классификации, чем другие, может быть связано с тем, что разгибание безымянного пальца требует больше усилий, чем разгибание других пальцев. Разумно ожидать, что точность классификации большого пальца и мизинца будет лучшей, поскольку соматотопическое расстояние между двумя пальцами велико, согласно данным фМРТ (например, Berlot et al., 2019 ) и исследований ECoG (например, Miller et al., 2012 ). Напротив, мы наблюдали более низкую производительность для этой пары пальцев с точностью классификации 61,8 (3,4)% среди испытуемых. Однако этот феномен можно объяснить тем фактом, что для соматотопических исследований обычно используются изображения, зависящие от уровня оксигенации крови (ЖИРНЫЙ шрифт) или высокая гамма-активность. Важно отметить, что BOLD и высокая гамма-активность связаны ( Logothetis et al., 2001 ; Mukamel et al., 2005 ; Niessing et al., 2005 ; Engell et al., 2012 ) и имеют лучшие соматотопические характеристики, чем низкочастотные (т.е. , мю и бета) мощность диапазона ( Miller et al., 2007 , 2012 ). Это может объяснить, что соматотопическое расстояние между пальцами не оказало положительного влияния на наблюдаемую точность классификации.
Полученные точности классификации [64,8 (6,3)% в среднем] можно лишь косвенно сравнить с данными Bera et al. (2019) и Ляо и др. (2014) . Хотя они также выполняли парную классификацию движений пальцев, они использовали разные функции и модели классификации. В частности, Бера и др. (2019) выполнял задачи по разгибанию пальцев, включая большой, указательный и средний пальцы, но для классификации использовали CSP, LDA и классификаторы дополнительных деревьев, достигнув общей средней точности 60,3% за два предшествующих дня обучения. Ляо и др. (2014) выполнили два повторяющихся задания на сгибание и разгибание пальцев в течение 2 с. Они использовали SVM с радиальной базовой функцией ядра и достигли средней точности классификации 58,6 и 57,7% с использованием характеристик мощности мю- и бета-диапазона соответственно. Обратите внимание: поскольку точный протокол эксперимента (например, движения пальцев, количество попыток) и процедуры анализа различаются, результаты не следует сравнивать напрямую.
Модели классификации, основанные на системе ЭЭГ uHD, превосходили модели, основанные на подмножествах электродов, отражающих систему 10–10 и расширенную систему 10–10, примерно на 6 и 7% точности классификации по медиане по всем субъектам и парной классификации. Источник: https://www.frontiersin.org/journals/neuroscience/articles/10.3389/fnins.2022.1009878/full#F7 Если материал полезен, подписывайтесь на наши социальные сети, следите за новостями, вступайте в группу в телеграме: https://t.me/+VG0Ns138OKbzQayA