Summary
توضح هذه المخطوطة كيفية استخدام مؤشر الإنتروبيا المويجات لتحليل بيانات كهربية الدماغ عالية الكثافة (إيغ) وبيانات تخطيط القلب الكهربائي (إسغ). وتبين لنا أن عدم انتظام الأنشطة الدماغية والقلبية أصبحت أكثر تنسيقا أثناء ممارسة الحد من الإجهاد القائم على الذهن.
Abstract
في كل من الشرق والغرب، وتقول التعاليم التقليدية أن العقل والقلب ترتبط بطريقة أو بأخرى ارتباطا وثيقا، وخاصة أثناء الممارسة الروحية. إحدى الصعوبات في إثبات ذلك بموضوعية هي أن طبيعة أنشطة الدماغ والقلب مختلفة تماما. في هذه الورقة، نقترح منهجية تستخدم الانتروبيا المويجة لقياس مستويات الفوضى في كل من تخطيط كهربية الدماغ (إيغ) والبيانات الكهربائي (إسغ) وتظهر كيف يمكن أن تستخدم هذه لاستكشاف التنسيق المحتمل بين العقل والقلب في ظل ظروف تجريبية مختلفة . وعلاوة على ذلك، تم استخدام رسم الخرائط الإحصائية البارز (سيم) لتحديد مناطق الدماغ التي كان فيها الإنتروبيا الموجة إيغ الأكثر تضررا من الظروف التجريبية. وكمثال على ذلك، تم تسجيل التخطيط الدماغي وتخطيط القلب تحت اثنين من ظروف مختلفة (الراحة العادية والتنفس الذهن) في بداية 8 أسابيع القياسية مقرها الإجهاد الحد من الإجهاد (مبسر) دورة تدريبية (الاختبار القبلي) وبعد جأورس (بوستتست). باستخدام الطريقة المقترحة، وأظهرت النتائج باستمرار أن الكون المويجة من الدماغ إيغ انخفضت خلال حالة التنفس مبسر الذهن بالمقارنة مع ذلك خلال الدولة يستريح العين مغلقة. وبالمثل، تم العثور على الإنتروبيا المويجة أقل من هيرتريت خلال مبسر التنفس مدرك. ومع ذلك، لم يكن هناك فرق في الانتروبيا المويجة خلال مبسر التفكير الذهن بين الاختبار القبلي والبعدي. لم يلاحظ وجود ارتباط بين الانتروبيا من موجات المخ وانتروبيا من هارتريت خلال الراحة العادية في جميع المشاركين، في حين لوحظ وجود ارتباط كبير خلال مبسر التنفس الذهن. بالإضافة إلى ذلك، كانت مناطق الدماغ الأكثر ارتباطا جيدا تقع في المناطق الوسطى من الدماغ. توفر هذه الدراسة منهجية لتحديد الأدلة على أن ممارسة الذهن ( أي التفكير في التفكير) قد تزيد من التنسيق بين العقل والقلب الأنشطة.
Introduction
مع التقدم في علم الأعصاب والطب 1 ، ونحن في وضع أفضل بكثير لفهم الفوائد غير الدوائية من الذهن والتأمل في الأمراض النفسية والجسدية. وقد أظهرت العديد من الدراسات أن التدريب على الإجهاد الحد من الإجهاد القائم على (مبسر) كنوع من ممارسة العقلية يمكن أن تقلل بنشاط الإجهاد لا لزوم لها في العقل والجسم 2 . خلال ممارسة التأمل، الجسم والعقل قد تصبح أكثر إنترايند. وقد جذبت هذه القضايا اهتمام كل من المجتمع الأكاديمي وعامة الناس ودفعتنا إلى تصميم منهجية لاستكشاف التنسيق المحتمل بين العقل والجسم (أو على وجه التحديد، بين الدماغ والقلب) في ظل ظروف مختلفة لتقييم تأثير من التدريب والممارسة مبسر.
عادة ما يعتبر عدم انتظام تخطيط كهربية الدماغ (إيغ) ضجيجا في تحليل طيف إيغ التقليدي، بفإنه قد يحتوي على معلومات مفيدة ويمكن قياسها عن طريق الإنتروبيا إشارة. وقد تم استخدام الكهربية المختبرية إيغ كمؤشر للظروف السريرية مثل الصرع ومرض الزهايمر والتخدير، وتشير بعض الأدلة إلى أن الإنتروبيا من إيغ قد يكون مقياسا أكثر حساسية لمراقبة حالات الدماغ من تحليل الطيف إيغ التقليدية 3 ، 4 . وقد استخدم الانتروبي منذ فترة طويلة في الديناميكا الحرارية كمؤشر لوصف الحالة الفوضوية للنظام. ومن المعروف أن موجات الدماغ التي يقاسها إيغ لنشاطهم الديناميكي بسبب شبكات الدماغ العاملة بين النظام والفوضى 5 . بين أنواع مختلفة من الانتروبيا، الكون المويجات يقدم طريقة لحساب الانتروبيا من الطاقات تحت مختلف جداول المراقبة، وهو مناسب تماما لتحليل إشارات إيغ مع ميزات متنوعة للغاية في مختلف المقاييس. للحصول على إشارة عشوائية تماما، والطاقات النسبية على مستويات القرار المختلفة ستكوننفس، وسوف الإنتروبيا تصل إلى أقصى حد لها. وبالتالي، فإن الكون المويجات بمثابة مقياس للأنشطة الفوضوية في التخطيط الدماغي ويمكن استخدامها كمؤشر للتمييز بين دول العقل المختلفة 6 .
قدمت الدراسات السابقة الكهربائي (إسغ) أدلة ثابتة للتغيرات المتعلقة بالتأمل في تقلب القلب عند مقارنة ما قبل التأمل الدول 7 . وينظم نبضات القلب من قبل الجهاز العصبي اللاإرادي (بما في ذلك متعاطفة والسمبتاوي). يتم تشكيل نغمة اللاإرادي من خلال التفاعلات بين العقدة. العقدة الصينية الأذينية. الأعصاب المبهم. وهياكل الدماغ أعلى ترتيب، مثل النخاع المستطيل، والعزل، والنظام الحوفي. هذه الهياكل تشكل نظام هرمي، ويمكن قياس نشاطها غير الخطية من خلال الإنتروبيا 8 . على سبيل المثال، يمكن للرشقات العصبية في هياكل الدماغ أعلى ترتيب تؤثر على إيقاع القلب 9 .في الحالات السريرية، اضطرابات الدماغ مثل نوبات الصرع تعطل إيقاع القلب 10 . وتشير أبحاث علم الأعصاب أيضا إلى تفاعل وثيق بين القلب والدماغ 11 .
إحدى الصعوبات في فحص العلاقة بين إشارات الدماغ والقلب هي أنها مختلفة تماما في محتوى الإشارة والمقياس الزمني. وبالتالي، فإن التحدي الرئيسي هو تحديد مقياس مشترك لا ينطبق فقط على كل من الدماغ والقلب إشارات، ولكن أيضا ذات مغزى للتفسير في سياق التنسيق العقل والجسم. في هذه الورقة، نقترح استخدام الانتروبيا المويجة للكشف عن التنسيق الممكن بين المخالفات في الدماغ والقلب الأنشطة من خلال ربط الإنتروبيا من إيغ وإشارات نبض القلب، والتي يمكن بعد ذلك يتم تقييمها عن طريق تجربة مبسر.
لأن مبسر ينطوي على ممارسة الذهن في كل من الجسم والعقل، ونحن نفترض أن مبسر التفكير مدرك بيأرأكتيس قد تؤثر ليس فقط نشاط الدماغ، ولكن أيضا ضربات القلب. الدراسات السابقة بحثت أساسا تأثير التدريب الذهن و / أو الممارسة على الدماغ أو القلب بشكل منفصل، واستنادا إلى جوانب مختلفة؛ فإن التغيرات المتزامنة في هذين النظامين المتصلين ارتباطا وثيقا لا تزال غير مستكشفة إلى حد كبير. فقط عدد قليل من الدراسات ذكرت تنسيق أفضل من الجسم والعقل بعد الذهن التدريب 12 . وباستخدام المنهجية المقترحة، أظهرت نتائج الدراسة ودراسة سابقة 13 أن التدريب الذهن مبسر قد يزيد من التنسيق بين الجسم والعقل من حيث أنشطتهم الفوضوية، والتي قد تقدم نظرة ثاقبة جديدة لتأثير التدريب الذهن على المركزية والطرفية الجهاز العصبي.
Protocol
تمت الموافقة على هذه الدراسة البحثية من قبل مجلس مراجعة المؤسسات جامعة هونغ كونغ. وقدم جميع المشاركين موافقتهم الخطية المسبقة قبل المشاركة في هذه الدراسة.
1. التصميم التجريبي
جدول 1. مبسر نظرة عامة على الدورة. دورة التدريب مبسر 8 أسابيع التي اتخذتها المشاركين.
- تجنيد المشاركين.
ملاحظة: شارك أحد عشر شخصا صحيا البالغين (خمس إناث) من دورة مبسر المحلية في هذه الدراسة إيغ وكانوا تتراوح أعمارهم بين 28 و 52 عاما. تم استبعاد المشاركين مع الاكتئاب على أساس الجرد بيك الاكتئاب من الدراسة. اتبعت الدورة التدريبية القياسية مبسر ( الجدول 1 )، وكان على المشاركين الالتزام بنية التدريب. - نظام تسجيل إيغ.
- إجراء تسجيل إيغ في غرفة هادئة باستخدام 128 قناة إيغ sيستم تتكون من غطاء إيغ، مكبر للصوت، هيدبوكس، وجهاز كمبيوتر سطح المكتب.
2. إيغ و إسغ الحصول على البيانات
ملاحظة: جمع البيانات إيغ يتبع إجراء قياسي مماثل للطريقة المذكورة سابقا 14 . اطلب من كل مشارك أن يغسل شعره وفروة الرأس نظيفة قبل المجيء إلى الموقع التجريبي. إبلاغ المشاركين عن الإجراءات التجريبية، وذلك أساسا أنه / انها سوف راحة عادة لمدة 10 دقيقة والقيام التنفس مدركة لمدة 10 دقيقة أخرى في حين يجري تسجيلها مع أجهزة تخطيط القلب وتخطيط القلب.
- تنظيف منطقة الوجه والخشاء من المشاركين مع مسحات الكحول.
- باستخدام شريط قياس، وقياس محيط الرأس المشارك ثم اختيار غطاء مناسب الحجم. أخذ قياس واحد من ناسيون إلى إينيون وقياس آخر عبر الجزء العلوي من الأذنين وفروة الرأس. بمناسبة قمة الرأس (النقطة عند منتصف المسافة بين ناسيون لد البصل ومتوسط المسافة بين الأذنين) مع قلم علامة لينة.
- تعيين مواقف القطب وفقا لأنظمة القطب 10-5 15 . وضع الغطاء في مثل هذه الطريقة أن القطب تشيكوسلوفاكيا فوق قمة الرأس، القطب نز هو في ناسيون، القطب لز هو في البصل، القطب آرإم في الخشاء الصحيح، و القطب لم هو في الخشاء الأيسر .
- وضع أقطاب إسغ في كل من اليسار واليمين الحفرة تحت الترقوة.
- ملء حاملي الكهربائي مع هلام باستخدام حقنة نقطة حادة.
- الحفاظ على مقاومة تحت 20 كيلوواط لكل القطب. تقليل مقاومة عن طريق ضبط التنسيب الكهربائي لزيادة الاتصال مع فروة الرأس؛ إضافة المزيد من هلام إذا لزم الأمر.
- تشديد شينستراب ونطلب من المشارك أن يبقى لا يزال.
- تعيين معدل أخذ العينات من جهاز إيغ إلى 1000 هرتز. استخدام الخشاء الأيسر كنقطة مرجعية الأصلية.
- سجل البيانات إيغ (الخطوة 1.2.1) في بداية دورة مبسر (في غضون 2 أسابيع).
- يكون المشاركين إجراء مسح الجسم القصير للاسترخاء الجسم كله. اطلب من المشارك الانتباه إلى أنفاسه أثناء التنفس والتنفس. يكون كل مشارك أداء 10 دقيقة من مبسر تنبه مدروس (مبسر حالة الذهن) و 10 دقيقة من الراحة العادية (شرط السيطرة) خلال جمع البيانات إيغ. وهذا يولد مجموعة بيانات التدريب قبل مبسر مع شرطين.
ملاحظة: موازنة تسلسل التنفس مدرك والراحة الطبيعية بين المشاركين.
- يكون المشاركين إجراء مسح الجسم القصير للاسترخاء الجسم كله. اطلب من المشارك الانتباه إلى أنفاسه أثناء التنفس والتنفس. يكون كل مشارك أداء 10 دقيقة من مبسر تنبه مدروس (مبسر حالة الذهن) و 10 دقيقة من الراحة العادية (شرط السيطرة) خلال جمع البيانات إيغ. وهذا يولد مجموعة بيانات التدريب قبل مبسر مع شرطين.
- سجل البيانات إيغ مرة أخرى حوالي 1 شهر بعد المشاركين استكمال دورة مبسر.
- اسأل كل مشارك لأداء 10 دقيقة من التنفس مدروس و 10 دقيقة من الراحة العادية أثناء جمع البيانات إيغ. وهذا يولد مجموعة بيانات التدريب ما بعد مبسر مع شرطين.
3. إيغ و إسغ تحليل البيانات
ملاحظة: الخطوات الأربع الأولى هيللمعالجة المسبقة للبيانات، والخطوات المتبقية هي لحساب الإنتروبيا المويجات وتحليل الارتباط. هنا، تم استخدام برنامج مفتوح المصدر يدعى إيغلاب 16 لتحليل إيغ، ولكن يجب أن تكون العمليات مماثلة عبر برامج مختلفة. في ما يلي، سيتم توفير العمليات التي تقوم على إيغلاب كمثال. ارجع إلى دليل إيغلاب للحصول على التفاصيل (https://sccn.ucsd.edu/wiki/EEGLAB_Wiki#EEGLAB_Tutorial).
- استخدم برنامج إيغ لإعادة تمثيل البيانات عند 250 هرتز من خلال تحديد أدوات> تغيير معدل أخذ العينات. استخدم مرشح الرد النبضي المحدود (فير) لتصفية النطاق التمرير مع نطاق مرور من 0.5 إلى 100 هرتز عن طريق تحديد أدوات> تصفية البيانات> فلتر فير الأساسي.
- للحد من الضوضاء بسبب التيار المتردد التيار الكهربائي الذي هو بلد معين، استخدم قصيرة، غير الخطية، إنفينيت الاندفاع استجابة (إير) تصفية لتصفية الشق مع 47 - 53 هرتز ستوباند عن طريق اختيار أدوات> تصفية البيانات> قصيرة غير الخطيةفلتر إير. ويشمل ذلك جميع الترددات ذات الصلة في تحليل الطيف مع إزالة الضوضاء غير الضرورية.
- استخدام برنامج إيغ للتمرير بصريا من خلال وتفتيش إشارة إيغ عن طريق اختيار مؤامرة> بيانات القناة (التمرير).
- تحديد وحذف شرائح إيغ التي تحتوي على ضوضاء العضلات واضحة وأية أحداث غريبة أخرى. انقر بزر الماوس الأيسر واسحب الماوس فوق الشرائح السيئة لتمييزها ثم "حذف" أو "رفض" الشرائح باستخدام برنامج إيغ.
ملاحظة: أنشطة العضلات مثل البلع أو تعبيرات الوجه غالبا ما تولد إشارات متقطعة وغير منتظمة. تحدث الأحداث الغريبة عادة عن طريق حركات الرأس أو الجسم، والتي غالبا ما تؤدي إلى تحولات كبيرة (عند الترددات المنخفضة) لإشارة إيغ. - تحديد ما إذا كان هناك أي قناة سيئة. إعادة بناء كل قناة سيئة باستخدام طريقة الاستيفاء كروية عن طريق اختيار أدوات> قناة إنتيربولات.
- تحديد وحذف شرائح إيغ التي تحتوي على ضوضاء العضلات واضحة وأية أحداث غريبة أخرى. انقر بزر الماوس الأيسر واسحب الماوس فوق الشرائح السيئة لتمييزها ثم "حذف" أو "رفض" الشرائح باستخدام برنامج إيغ.
- استخدام برنامج إيغ لأداء في(إيكا) على البيانات عن طريق تحديد أدوات> تشغيل إيكا. هل لديك مشغل إيغ من ذوي الخبرة تحديد بصريا وتجاهل مكونات حركة العين وامض، وحركات العضلات، ومكونات الضوضاء المحتملة الأخرى عن طريق اختيار أدوات> رفض البيانات باستخدام إيكا> رفض المكونات حسب الخريطة. أدوات> إزالة المكونات. سوف برنامج التخطيط الدماغي إعادة بناء البيانات تلقائيا باستخدام المكونات الاحتفاظ بها.
- استخدام برنامج إيغ لإعادة توجيه البيانات إلى متوسط جميع القنوات قبل مزيد من التحليل عن طريق تحديد أدوات> إعادة مرجع.
- تحليل الطيف.
- استخدام إيغ البرمجيات سطر الأوامر وظيفة "سبيكوبو" لحساب أطياف إيغ باستخدام الطاقة ويلش الطاقة تقدير الكثافة الطيفية 18 والحصول على صلاحيات سجل (ديسيبل) من دلتا (1 - 4 هرتز)، ثيتا (4 - 8 هرتز)، ألفا (ألفا 8 - 12 هرتز)، بيتا (12-30 هرتز)، و غاما (30 - 80 هرتز) موجات.
- حساب بو النسبيةلكل موجة من الموجات 18 ( أي نسبة القدرة في نطاق التردد المعني بالنسبة إلى إجمالي قدرة الطيف).
- إجراء تحليل مصدر التخطيط الدماغي باستخدام نهج رسم الخرائط الإحصائية (سيم).
- استخدام الحد الأدنى من تقدير القاعدة 19 لتحويل إشارات التخطيط الدماغي لأقطاب فروة الرأس إلى إشارات مصدر الدماغ 3D.
ملاحظة: هنا، كان رقم القناة الأصلي 122، وتحولت إلى 8966 قنوات موزعة في نموذج الدماغ ثلاثي الأبعاد. تم تحديد مستوى الدلالة عند p = 0.01. يرجى الرجوع إلى تحليل المصدر في دليل إدارة الحماية الاجتماعية (www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/doc/spm8_manual.pdf).
- استخدام الحد الأدنى من تقدير القاعدة 19 لتحويل إشارات التخطيط الدماغي لأقطاب فروة الرأس إلى إشارات مصدر الدماغ 3D.
- حساب الانتروبيا المويجة لكل قناة إيغ (وكذلك للإشارة ثلاثية الأبعاد مصدر الدماغ المقدرة) باستخدام الإجراء التالي:
- نظرا لإشارة
،حساب معاملات المويجات كما 
، أين 
هو أساس أورثونورمال من عائلة المويجة هار و 
يمثل مستويات التحلل ( N = 10 في هذه الدراسة). - تحديد الطاقة النسبية كما
، مع 
. - حساب الكون المويجة كما
. متوسط الانتروبيا المويجة لجميع القنوات للحصول على الكهربية ميج إيغ لكل مشارك.
- نظرا لإشارة
- استخدام حزمة البرامج لإجراء تحليل الذروة على بيانات تخطيط القلب للحصول على إشارة ضربات القلب، والذي يتكون من عدد قمم موجة إسغ والفاصل الزمني بين القمم.
ملاحظة: افترضمعدل ضربات القلب الطبيعي من 60-100 نبضة / دقيقة في كل من بقية طبيعية وحالات التنفس مدركة، وعدد من حالات ضربات القلب N لمدة 10 دقيقة ينبغي أن تكون صغيرة نسبيا، مرضية 600 < N <1،000.- للحصول على انتروبيات المويجات موثوقة من إشارة ضربات القلب، استخدم نافذة انزلاق من 500 نقطة وزيادة خطوة من 10 نقطة لحساب سلسلة من الانتروبيا المويجات باستخدام نفس الإجراء كما إيغ، وضعت في القسم 3.7. استخدام القيمة المتوسطة كما الانتروبيا المويجة النهائية.
- تحليل ارتباط الدماغ والقلب عبر المواضيع بين الانتروبيا المويجة من تخطيط القلب و إيغ في كل قناة من فروة الرأس باستخدام أي برنامج إحصائي لديه وظيفة ارتباط بيرسون.
- استخدام وظيفة برنامج سطر الأوامر إيغ "توبوبلوت" لبناء خريطة فروة الرأس الإحصائية للارتباط. رسم الرسم البياني ارتباط خطي مع الكون معدل ضربات القلب ومتوسط الكهربية إيغ فقط تلك تشانيلز التي ترتبط بشكل كبير مع إنتروبي القلب (انظر قسم النتائج ممثل).
،حساب معاملات المويجات كما 
، أين 
هو أساس أورثونورمال من عائلة المويجة هار و 
يمثل مستويات التحلل ( N = 10 في هذه الدراسة). 
، مع 
. 
. متوسط الانتروبيا المويجة لجميع القنوات للحصول على الكهربية ميج إيغ لكل مشارك. Representative Results
تحليل الطيف
في تحليل الطيف من بيانات التخطيط الدماغي، بالمقارنة مع بقية طبيعية، كانت هناك تعزيز ألفا (8-12 هرتز) وبيتا (12-30 هرتز) وانخفاض دلتا (1 - 4 هرتز) موجات خلال مبسر التفكير مدروس. كانت الزيادة في موجات ألفا كبيرة على الصعيد العالمي، وخاصة في الفص الجبهي والقذالي، في حين أن زيادة موجات بيتا كانت أساسا في الفص الجبهي. وقد لوحظ انخفاض موجات دلتا في المناطق الجدارية الوسطى ( الشكل 1 ). ومع ذلك، لم نجد تغييرا كبيرا بين التدريب قبل وبعد مبسر.
الشكل 1. تحليل الطيف من مبسر تنبه التنفس وظروف الراحة العادية. ويظهر تحليل الطيف أن الممارسة مبسر يمكن أن تغير أنشطة الدماغ، كما هو مبين من قبل مختلف أطياف إيغ. المصدر الأصلي: المرجع 13 . الرجاء انقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.
الشكل 2 يوضح المنطقة المحددة من الفائدة: الفص القذالي (القنوات N19 - 21، N41 - 46، N67 - 72، N96 - 100، و N119)، الفص الجبهي الأوسط (القنوات N53 - 61 و N79 - 83) الفص الجداري الأوسط (القنوات N48 - 50، N64 - 66، و N74 - 76). ويبين الجدول 2 قوة كل طيف والإنتروبيا تحت مبسر تنبه العقل والظروف الراحة العادية، جنبا إلى جنب مع p- قيمة t -test الفرق بين الشرطين لكل منطقة من المناطق ذات الاهتمام. قمنا بتجميع بيانات التخطيط الدماغي قبل وبعد مرحلة مبسر نظرا لعدم وجود فرق بين المرحلتين.
> 
الشكل 2 - منطقة الاهتمام المحددة. مناطق محددة من قنوات التخطيط الدماغي التي تمثل الفص الجبهي الأوسط، الفص الجداري الأوسط، والفص القذالي. الرجاء انقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.
| دلتا | ثيتا | ألفا | بيتا | غاما | غير قادر علي | ||
| ميدل، جبهي، لوب | MBSR | 18.96 ± 3.10 | 22.29 ± 5.86 | 30.90 ± 7.76 | 0.12 ± 43.77 | -467.25 ± 79.48 | 0.753 ± 0.060 | </ tr>
| راحة | 22.40 ± 6.56 | 22.76 ± 5.98 | 26.91 ± 7.14 | -7.11 ± 42.27 | -449.76 ± 102.92 | 0.785 ± 0.066 | |
| ف قيمة | 0.0243 | 0.6555 | 0.0085 | 0.0114 | 0.4419 | 0.0084 | |
| الفص القذالي | MBSR | 15.39 ± 3.30 | 17.91 ± 6.53 | 33.38 ± 6.50 | -8.03 ± 40.72 | -466.23 ± 61.46 | 0.719 ± 0.048 |
| راحة | 19.82 ± 6.32 | 20.38 ± 8.11 | 29.73 ± 5.30 | -11.62 ± 40.22 | -439.03 ± 102.81 | 0.763 ± 0.055 | |
| ف قيمة | 0.0134 | 0.1213 0.0125 | 0.0796 | 0.8936 | 0.0098 | ||
| الفص الجداري | MBSR | 17.95 ± 3.60 | 19.46 ± 6.54 | 32.84 ± 6.68 | 2.68 ± 38.23 | -487.72 ± 104.13 | 0.738 ± 0.072 |
| راحة | 21.24 ± 6.37 | 21.16 ± 8.00 | 29.79 ± 6.60 | -1.27 ± 34.42 | -490.01 ± 123.83 | 0.764 ± 0.075 | |
| ف قيمة | 0.0157 | 0.0963 | 0.0177 | 0.1507 | 0.2878 | 0.0368 |
الجدول 2. الطيف والانتروبيا عبر مناطق الدماغ. مبسر التنفس مدركة وظروف الراحة العاديةمقارنة بين مناطق المصالح الثلاث المحددة سلفا (روي).
الموجة تحليل الانتروبيا
تحليل الانتروبيا المويجة من إيغ أظهرت انخفاض الكهربية التخطيط الدماغي خلال مبسر التنفس مدرك مقارنة مع الراحة العادية، سواء بالنسبة للتدريب قبل وبعد مبسر. لأنه لم يكن هناك فرق كبير بين المرحلتين، تم دمجها لإنتاج خريطة المتوسط (كما هو مبين في الصف الثالث من الشكل 3 ). وكانت المناطق الرئيسية مع انخفاض الانتروبيا في الفص الجبهي والفص الجداري القذالي.
الشكل 3. تحليل الإنتروبيا المويجات. بقية 1 و مبسر 1 تدل على التدريب قبل مبسر، في حين بقية 2 و مبسر 2 تدل على التدريب بعد مبسر. ويظهر تحليل الانتروبيا المويجات أن الممارسة مبسر يمكن أن تقلل من عدم انتظامالدماغ الأنشطة الإلكترونية. المصدر الأصلي: المرجع 13 . الرجاء انقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.
تحليل مصدر المويجة إنتروبي
تحليل مصدر إشارات إيغ يمكن أن يحسن القرار المكاني عن طريق ديكونفولفينغ إيغ فروة الرأس في الأنشطة الكهربائية على سطح القشرية 20 . ويظهر التحليل أن مناطق الدماغ الرئيسية المتضررة من التدريب الذهن مبسر كانت في الفص القذالي الأيسر الأوسط، بريكونيوس، الفص الصدغي متفوقة، وغادر مغزلي ( الشكل 4 ). في الجدول 3 ، للحصول على التسميات التشريحية الأربعة التي تم الحصول عليها من تحليل المصدر، ونحن نقدم t -test نتائج الفرق في الانتروبيا من دولتين مختلفتين، مبسر الذهن الدولةمقابل الراحة العادية.
الشكل 4 - تحليل المصدر. ويظهر تحليل المصدر أن الانتروبيا من مناطق الدماغ المختلفة (أبرز باللون الأحمر) تنخفض خلال حالة التنفس مبسر الذهن. الرجاء انقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.
| التسمية التشريحية | voxels | x، y، z | تي قيمة |
| الأوسط، تيمبورال، التلفيف، L | 1728 | -44 -60 16 | 3.77 |
| بريكونيوس R | 1324 | 2 -56 28 | 3.63 |
| القذالي L | 749 | -2 -102 -12 | 3.61 |
| مغزلي L | 142 | -102 | 3.51 |
الجدول 3. تقرير تحليل المصدر. مناطق الدماغ التشريحية مع اختلافات كبيرة في الإنتروبيا بين مبسر التفكير مدرك وظروف الراحة العادية. L، الجانب الأيسر من الدماغ. R، الجانب الأيمن من الدماغ ( p <0.001، t -test، غير مصححة).
معدل ضربات القلب المويجة إنتروبي
لم يكشف التحليل عن وجود فرق معنوي في متوسط معدل القلب، ولكن إنتروبي القلب كان أقل أثناء التنفس مبسر الذهن، سواء قبل وبعد-مبسر التدريب ( الجدول 4 ).
| Rest1 | MBSR1 | Rest2 | MBSR2 | |
| معدل ضربات القلب (نبضة في الدقيقة) | 68.2 ± 9.5 | 67.7 ± 9.3 | 71.8 ± 8.1 | 70.7 ± 8.4 |
| معدل ضربات القلب المويجة إنتروبي | 0.89 ± 0.05 | 0.79 ± 0.11 * | 0.89 ± 0.07 | 0.80 ± 0.12 # |
الجدول 4. هيرتريت و هيرتريت المويجة إنتروبي من مبسر مراعاة وظروف الراحة العادية. تتم مقارنة الشرطين في كل من التدريب قبل وبعد مبسر. * فرق معنوي ( p <0.05) بين الباقي 1 و مبسر 1. فرق معنوي ( p <0.05) بين الراحة 2 و مبسر 2.
علاقه مترابطه بين القلب والدماغ الأنشطة
وبالنظر إلى الصلة المحتملة بين الدماغ والقلب، قمنا بتحليل الارتباط بين الكون الدماغ كله إيغ ( أي متوسط الكهوف إيغ على جميع قنوات التخطيط الدماغي لموضوع واحد) و إنتروبيات القلب أثناء مبسر التفكير الذهن والراحة الطبيعية يستريح . كانت الانتروبيا من الدماغ والقلب مرتبطة بشكل كبير خلال مبسر التفكير مدرك ولكن ليس خلال الراحة العادية. كما هو مبين في الجزء العلوي من الشكل 5 ، أهمية الارتباط بين الانتروبيا من التخطيط الدماغي في كل قناة و إنتروبي القلب هو الأكثر بروزا في الجزء الأوسط من الدماغ. وتظهر المؤامرة السفلية العلاقة بين الانتروبيا في الدماغ في المناطق الوسطى (متوسط تلك القنوات المنقطية التي ترتبط ارتباطا كبيرا مع الإنتروبيا القلب) و إنتروبي القلب.
"1"> 
الشكل 5. الارتباط بين الانتروبيا المويجة من الأنشطة الإلكترونية للقلب والدماغ. إن الانتروبيا المويجة لنشاط الدماغ هي متوسط القنوات المهمة في المنطقة الوسطى، كما هو مبين في الشكل العلوي الأيمن. ويستند الانتروبيا المويجة للقلب على الفاصل الزمني دقات القلب. يتم احتساب الارتباط (اللوحة السفلى) في جميع المواد الدراسية لكل من نتائج التدريب قبل وبعد مبسر. المصدر الأصلي: المرجع 13 . الرجاء انقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.
Discussion
توفر هذه الدراسة إيغ أدلة ملموسة على أنه، بالمقارنة مع الراحة العادية، مبسر التفكير مدرك يعزز موجات ألفا في الفص الجبهي والقذالي. وهذا يتماشى مع غالبية التقارير عن زيادة موجات ألفا أثناء التأمل، وخاصة في المبتدئين 21 . موجات ألفا تشير عادة إلى حالة من الإثارة واليقظة والتحرر من أي مهمة محددة. هذه الحالة العقلية هي واحدة من أهداف التأمل. وهذا هو، والحفاظ على العقل نظيفة وحادة، وخالية من أي رحلات من الهوى أو من النوم. كما يمكن أن تؤدي زيادة متزامنة موجة ألفا أثناء ممارسة مبسر إلى تعزيز التنسيق بين العقل والجسم 22 .
الأنشطة الإلكترونية لعدد كبير من الخلايا العصبية في الدماغ تشكل نظام الهرمي غير الخطية، وعدم انتظامها يمكن أن تقاس بشكل جيد من قبل الإنتروبيا 8 . لقد وجدنا أنه خلال الممارسة مبسر، وعدم انتظام الدماغ إليكترانخفضت أنشطة أونيك عبر جزء كبير من إيغ فروة الرأس، وخاصة في القطب الأمامي والمناطق الدماغية القذالي الثنائي. وأظهر تحليل مصدر آخر من الإنتروبيا المويجة أن عدم انتظام الأنشطة القذالي و بريسونيوس تم تخفيض خلال ممارسة مبسر. وتشمل المناطق الأخرى المعنية الحزامية الوسطى الوسطى والفص الصدغي العلوي. وهذا يتماشى مع دراسة أخرى تشير إلى أن المادة الرمادية تزداد في بريكونيوس بعد التدريب مبسر 23 . المتقدمين التأمل المتقدم عادة ما يكون أعلى باريتو-أوبيتبيتال إيغ موجات غاما خلال غير السريعة حركة العين النوم 1 . إحدى السمات الهامة للتدريب مبسر هو أن يكون عدم الحكم من العقل / الدماغ تدفق المعلومات. وهذا قد يقلل من عدم انتظام أنشطة الدماغ. لأن مصدر المعلومات الرئيسي في الدماغ هو القشرة البصرية، فمن المعقول أن المناطق الدماغية ذات الصلة البصرية أكثر تأثرا بممارسة مبسر من هي منطقة أخرىنانو ثانية. وهذا يتيح للعقل لتصبح أقل استجابة للمعلومات غير ذات الصلة، وإيلاء المزيد من الاهتمام للتنفس مدروس.
أظهر تحليل الانتروبيا المويجة عدم انتظام أقل في القلب أثناء التنفس الذهن بالمقارنة مع حالة الراحة الطبيعية، مما يعني وجود توازن أكثر دقة في الجهاز العصبي اللاإرادي بسبب التفاعلات التي لا تتزعزع نسبيا بين نغمات السمبتاوية و الودي. قد يؤثر التنبه في التفكير أيضا على القلب لأن الرئة أفيرنتس الحسية ترسل إسقاطات المثبطة إلى الخلايا العصبية الحركية المبهم القلب في منتصف الدماغ، والتي تمنع القلب عن طريق العصب المبهم 24 . التفاعل بوساطة القلب التنفسي هو بوساطة الدماغ و نظام الحوفي في الدماغ 25 . وبالنظر إلى الصلة بين الجهاز العصبي المركزي والنشاط القلبي، فمن المعقول أنه من خلال تدريب العقل، مبسر أو غيرها من الممارسات التأمل يمكن أيضا أن تؤثر على وظائف الجسم الأخرى، مثلإعادة تعيين حساسية باروريفلكس، وتحسين كفاءة تبادل الغاز في الرئتين، وتحقيق التوازن بين الجهاز العصبي اللاإرادي 26 .
يتم التأكيد على اتصال العقل والجسم في العديد من التقاليد الشرقية. في هذا الصدد، توفر دراستنا الدليل الموضوعي الأول من حيث الانتروبيا. وأصبحت مخالفات أنشطة الدماغ والقلب أكثر تنسيقا خلال ممارسة مبسر، وكان التنسيق الأكبر في المناطق الحسية الجسدية الثنائية. هذه المنطقة هي المسؤولة مباشرة عن المدخلات والحسية الحسية في الجسم، وهذا زيادة التنسيق يعني زيادة الوعي الجسم أثناء ممارسة مبسر. تم العثور على التدريب الذهن لزيادة أنشطة المناطق فيسيروسوسوماتيك في دراسة التصوير بالرنين المغناطيسي وظيفية، والتي لديها قرار مكاني أفضل من إيغ 27 . نتائجنا تشير إلى أن الدماغ والقلب قد تصبح أكثر إنترايند خلال ممارسة مبسر، وتفريغ الانتروبيا لا لزوم لها في النظام
واحدة من الخطوات الهامة في دراسة مثل بلدنا هو اختيار مؤشر الانتروبي الصحيح لقياس عدم انتظام إيغ و إسغ. على عكس رينو مادفي وآخرون ، الذين استخدموا الإنتروبيا التقريبي 29 ، اخترنا استخدام الانتروبيا المويجة للتركيز على التعقيد بين الطاقات في مختلف المقاييس. لأن الأنشطة الإلكترونية الدماغ تنشأ من عدد كبير من الخلايا العصبية التي لها خصائص مختلفة في مختلف المقاييس والأطياف، وينبغي أن يكون الإنتروبيا المويجات أكثر ملاءمة لقياس عدم انتظام إيغ> 30. وبالمثل، لديه هارتريت لحظية أيضا ميزات مختلفة تحت جداول زمنية مختلفة، لذلك فمن المعقول لتطبيق الإنتروبيا المويجات إلى تخطيط القلب 31 . وعلاوة على ذلك، الكون شانون والإنتروبيا التقريبي حساسة لتردد أخذ العينات، والتقريب الكون يتطلب فترات حسابية كبيرة التي تزيد أضعافا مضاعفة مع طول البيانات، وهذا بالإضافة إلى حساب في مساحة المصدر.
وهناك عدة قيود على الدراسة الحالية جديرة بالذكر. أولا، القرار المكاني من إيغ فروة الرأس ضعيفة نسبيا، على الرغم من قرارها الزماني العالي. لمعالجة هذا، تم تطبيق تحليل المصدر في دراستنا. إعادة بناء مصدر التخطيط الدماغي هو مشكلة سيئة طرح، وهناك نهج بديل هو أن يكون أوليات مكانية من الوظائف السابقة التصوير بالرنين المغناطيسي (فمري) الدراسات، والتي يمكن أن تساعد على تحسين دقة إعادة الإعمار 32 ، 33 . وثمة قيد آخر هو tتم تقييم التنسيق بين أنشطة الدماغ والقلب بين المواضيع؛ يتم ترك التنسيق داخل الموضوع للدراسات المستقبلية. بالإضافة إلى ذلك، لا يتم اشتقاق الانتروبيا من إسغ مباشرة من إشارة تخطيط القلب، ولكن بدلا من الفاصل الزمني هيرتريت، وذلك لأن اتساع إسغ يمكن أن تتأثر إلى حد كبير من موقف القطب ومقاومة الجلد، وبالتالي لا يمكن مقارنتها بين الموضوعات.
أجريت الدراسات السابقة عادة تحليل الطيف للإشارة إيغ، ورفض عدم انتظام في التخطيط الدماغي كضوضاء. في المقابل، نقترح استخدام الإنتروبيا المويجة كمؤشر أكثر حساسية لقياس الأنشطة الإلكترونية الفوضوية للدماغ باعتبارها انعكاسا لحالة العقل. وتوفر المنهجية المقترحة دليلا موضوعيا على الافتراض التقليدي بأن العقل والقلب أكثر تنسيقا أثناء التأمل.
لأن الإنتروبيا المويجة يمكن رصد التأمل الدولة بحساسية جدا، فإنه يمكن استخدامها في تريني العقليةنغ، تماما كما يستخدم الإنتروبي في الممارسة السريرية لقياس مستوى التخدير أثناء الجراحة. وباستخدام فهرس مشابه للإنتروبيا المويجة، يمكن استخدام أجهزة إيغ اللاسلكية لمراقبة مريحة لممارسة التأمل اليومية للأفراد أو التدريب العقلي الآخر لأغراض تعليمية. ومع ذلك، لأن إيغ لاسلكية يمكن عادة فقط قياس مستقر القنوات في الجبهة، ونحن بحاجة لاستكشاف ما إذا كانت هذه القنوات حساسة بما فيه الكفاية لرصد حالة ذهنية.
الخطوات الحاسمة لهذا الإجراء تشمل الحفاظ على مقاومة الجلد لكل القطب منخفضة للحصول على جودة إشارة أفضل وأقل ضوضاء. بشكل مناسب وبشكل صحيح إجراء التدريب مبسر؛ وضمان جيدة، وعدم التعب الدولة الذهنية قبل التجربة، والتأمل يتطلب طاقة كبيرة، اختيار مؤشر الإنتروبي السليم (المويجة إنتروبي)؛ والتعرف على تحليل مصدر سيم لبيانات التخطيط الدماغي.
Disclosures
ويعلن المؤلفون أنه ليس لديهم مصالح مالية متنافسة.
Acknowledgments
وقد تم دعم هذه الدراسة من قبل صندوق سف-201209176152 في جامعة هونغ كونغ. نشكر الدكتور هيلين ما لتدريس الدورة وتجنيد المشاركين مبسر.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Synamps 2/RT 128-channel EEG/EP/ERP | Compumedics NeuroScan | Model 8050 | Amplifiers and EEG acquisition |
| Quik-CapEEG 128 electrodes | Compumedics NeuroScan | EEG caps | |
| Quik-Gel | Compumedics NeuroScan | conductive electrode gel | |
| EEGLAB | Swartz Center for Computational Neuroscience | EEG analysis software | |
| Matlab R2011a | MathWorks | EEGLAB is based on Matlab | |
| SPM | Wellcome Trust Centre for Neuroimaging | EEG source analysis software |
References
- Ferrarelli, F., et al. Experienced mindfulness meditators exhibit higher parietal-occipital EEG gamma activity during NREM sleep. Plos One. 8 (8), e73417 (2013).
- Grossman, P., Niemann, L., Schmidt, S., Walach, H. Mindfulness-based stress reduction and health benefits: a meta-analysis. J. Psychosom. Res. 57 (1), 35-43 (2004).
- Abasolo, D., et al. Analysis of regularity in the EEG background activity of Alzheimer's disease patients with approximate entropy. Clin. Neurophysiol. 116 (8), 1826-1834 (2005).
- An approach to absence epileptic seizures detection using approximate entropy. Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Giannakakis, G., et al. , Conference proceedings 413-416 (2013).
- Kitzbichler, M. G., Smith, M. L., Christensen, S. R., Bullmore, E. T. Broadband criticality of human brain network synchronization. Plos Comput. Biol. 5 (3), e1000314 (2009).
- Quiroga, R. Q., Rosso, O. A., Basar, E., Schurmann, M. Wavelet entropy in event-related potentials: a new method shows ordering of EEG oscillations. Biol. Cybern. 84 (4), 291-299 (2001).
- Peng, C. K., et al. Exaggerated heart rate oscillations during two meditation techniques. International J. Cardiology. 70 (2), 101-107 (1999).
- Vadigepalli, R., Doyle, F. J., Schwaber , J. S. Analysis and neuronal modeling of the nonlinear characteristics of a local cardiac reflex in the rat. Neural Comput. 13 (10), 2239-2271 (2001).
- Pokrovskii, V. M. Integration of the heart rhythmogenesis levels: heart rhythm generator in the brain. J. Integr. Neurosci. 4 (2), 161-168 (2005).
- Wolber, T., Namdar, M., Duru, F. Heart obeys the brain: seizure ceases cardiac rhythm. PACE. 33 (8), e72-e75 (2010).
- van der Wall, E. E., van Gilst, W. H. Neurocardiology: close interaction between heart and brain. Neth. Heart J. 21 (2), 51-52 (2013).
- Tang, Y. Y., et al. Central and autonomic nervous system interaction is altered by short-term meditation. Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 106 (22), 8865-8870 (2009).
- Gao, J. L., et al. Entrainment of chaotic activities in brain and heart during MBSR mindfulness training. Neurosci. Lett. 616, 218-223 (2016).
- Slotnick, S. D. High density event-related potential data acquisition in cognitive neuroscience. J. Vis. Exp. (38), (2010).
- Jurcak, V., Tsuzuki, D., Dan, I. 10/20, 10/10, and 10/5 systems revisited: their validity as relative head-surface-based positioning systems. Neuroimage. 34 (4), 1600-1611 (2007).
- Delorme, A., Makeig, S. EEGLAB: an open source toolbox for analysis of single-trial EEG dynamics including independent component analysis. J. Neurosci. Methods. 134 (1), 9-21 (2004).
- Hyvarinen, A., Oja, E. Independent component analysis: algorithms and applications. Neural Netw. 13 (4-5), 411-430 (2000).
- Welch, P. D. The use of fast Fourier transform for the estimation of power spectra: a method based on time averaging over short, modified periodograms. IEEE Transactions on Audio and Electroacoustics. 15 (2), 70-73 (1967).
- Hamalainen, M. S., Ilmoniemi, R. J. Interpreting magnetic-fields of the brain: minimum norm estimates. Med. Biol. Eng. Comput. 32 (1), 35-42 (1994).
- Lee, T. M., et al. Distinct neural activity associated with focused-attention meditation and loving-kindness meditation. Plos One. 7 (8), e40054 (2012).
- Kim, D. K., Rhee, J. H., Kang, S. W. Reorganization of the brain and heart rhythm during autogenic meditation. Front. Integr. Neurosci. 7, 109 (2014).
- Hebert, R., Lehmann, D., Tan, G., Travis, F., Arenander, A. Enhanced EEG alpha time-domain phase synchrony during transcendental meditation: implications for cortical integration theory. Signal Process. 85 (11), 2213-2232 (2005).
- Kurth, F., Luders, E., Wu, B., Black, D. S. Brain gray matter changes associated with mindfulness meditation in older adults: an exploratory pilot study using voxel-based morphometry. Neuro. 1 (1), 23-26 (2014).
- West, J. B., West, J. B. Pulmonary pathophysiology--the essentials. , 5th edn, Williams & Wilkins. (1998).
- Clark, M. T., et al. Breath-by-breath analysis of cardiorespiratory interaction for quantifying developmental maturity in premature infants. J. Appl. Physiol. 112 (5), 859-867 (2012).
- Phongsuphapa, S., Pongsupap, Y., Chandanamattha, P., Lursinsap, C. Changes in heart rate variability during concentration meditation. Int. J. of Cardiol. 130 (3), 481-484 (2008).
- Farb, N. A. S., et al. Attending to the present: mindfulness meditation reveals distinct neural modes of self-reference. Soc. Cogn. Affect. Neur. 2 (4), 313-322 (2007).
- Fingelkurts, A. A., Fingelkurts, A. A., Neves, C. E. H. Natural world physical, brain operational, and mind phenomenal space-time. Phys. Life Rev. 7 (2), 195-249 (2010).
- Renu Madhavi, C., Ananth, A. G. Estimation of approximate entropy of heart rate variability of healthy subjects and investigation of the effect of meditation on it. International Conference on Signal Acquisition and Processing: ICSAP 2010, Proceedings. , 304-306 (2010).
- Ocak, H. Automatic detection of epileptic seizures in EEG using discrete wavelet transform and approximate entropy. Expert Syst. Appl. 36 (2), 2027-2036 (2009).
- Alcaraz, R., Rieta, J. J. Application of wavelet entropy to predict atrial fibrillation progression from the surface ECG. Comput. Math Method M. , (2012).
- Sun, D. L., Lee, T. M. C., Wang, Z. X., Chan, C. C. H. Unfolding the spatial and temporal neural processing of making dishonest choices. Plos One. 11 (4), (2016).
- Sun, D. L., Lee, T. M. C., Chan, C. C. H. Unfolding the spatial and temporal neural processing of lying about face familiarity. Cereb. Cortex. 25 (4), 927-936 (2015).
