Sponsorzy
Generic selectors
Exact matches only
Search in title
Search in content
Search in posts
Search in pages
Filter by Categories
Aktualności
Artykuły
Czasopismo Neuropedia
Kontakt
Ludzie i instytucje
Neuro-rynek
Neurofeedback
Neuroplastyczność
Ośrodki neuronaukowe w Polsce
Przepisy prawne dotyczące badań naukowych
Słownik
Układy zmysłowe
Wielcy polscy neurofizjolodzy
Zegar biologiczny
Zwierzęce modele w neuronauce

Neurofeedback – wprowadzenie


Autorka: mgr Katarzyna Paluch


Print Friendly, PDF & Email

Neurofeedback (NFB) jest formą treningu, mającego na celu wykształcenie zdolności wolicjonalnego kontrolowania wybranego aspektu aktywności mózgu. Należy on do szerszej grupy technik biofeedbacku (biologicznego sprzężenia zwrotnego), przeznaczonych do trenowania różnych parametrów fizjologicznych, które zazwyczaj pozostają poza wpływem świadomej kontroli takich, jak: tętno (EKG-feedback), napięcie mięśniowe (EMG-feedback) etc.

Trening NFB wykorzystuje sprzężenie zwrotne (ang. feedback) pomiędzy bodźcem zmysłowym a aktywnością mózgu. Aktywność ta jest rejestrowana na bieżąco podczas treningu przy pomocy EEG lub fMRI i przedstawiana osobie badanej w postaci zmieniających się obrazów na ekranie komputera i/lub, rzadziej, w postaci sygnałów dźwiękowych. Zmiany tych obrazów i/lub dźwięków są skorelowane, w sposób umowny, ze zmianami aktualnej aktywności mózgu (konkretnie – określonego jej parametru; zob. niżej), przez co osoba podlegająca treningowi ma możliwość śledzenia tych zmian. Znając aktualną wartość trenowanego parametru, osoba poddawana treningowi usiłuje za pomocą ‘wysiłku własnego umysłu’ tak ją zmienić, aby była zgodna z przyjętym kryterium. Osoby badane mogą, ale nie muszą, być informowane o efektywnych strategiach manipulowania trenowanym parametrem (np. koncentrowanie uwagi, relaksacja, sterowanie grą komputerową). Uczestnicy są nagradzani za każdym razem, kiedy trenowany parametr przekroczy ustaloną wartość progową parametru. Nagrodą mogą być punkty pojawiające się na ekranie, miłe dźwięki lub właściwe przemieszczanie się elementów gry komputerowej. Zgodnie z zasadami warunkowania instrumentalnego w miarę treningu oczekiwany jest wzrost częstotliwości pojawiania się nagradzanych reakcji. W konsekwencji NFB ma umożliwiać wolicjonalną kontrolę trenowanego parametru, a w przypadku długotrwałego treningu, także trwałe zmiany wzorca aktywności mózgu.

W zależności od zastosowanej techniki rejestracji aktywności mózgu trenowane mogą być różne parametry. W przypadku NFB wykorzystującego EEG rejestrowana jest amplituda/moc potencjału elektrycznego na powierzchni skóry czaszki (odzwierciedlająca aktywność bioelektryczną kory mózgowej). Elektrodę, z której zapis jest wykorzystywany podczas treningu, najczęściej umieszcza się w okolicy środkowo-centralnej czaszki (elektroda Cz). Zarejestrowany sygnał można opisać poprzez pomiar różnych parametrów, m.in.: amplitudy wolnych potencjałów korowych (<2Hz; ang. slow cortical potentials, SCP; Birbaumer i wsp., 1990; Heinrich i wsp., 2004; Leins i wsp., 2007; Strehl i wsp., 2006;) oraz amplitudy/mocy szybkich oscylacji o wyższych częstotliwościach: theta (5-8 Hz; de Zambotti i wsp., 2012; Egner i wsp., 2002; Raymond i wsp., 2005), alfa (8-11 Hz; Egner i wsp., 2002; Gruzelier i wsp., 2013; Raymond i wsp., 2005; Zoefel i wsp., 2011), SMR (12-15 Hz; de Zambotti i wsp., 2012; Egner i wsp., 2001; Wyrwicka i wsp., 1968), beta (13-30 Hz; Cannon i wsp., 2009; Egner i wsp., 2001; Egner i wsp., 2004) i gamma (30-90 Hz; Engelhard i wsp., 2012; Staufenbiel i wsp., 2013). W treningach NFB z wykorzystaniem techniki funkcjonalnego rezonansu magnetycznego (fMRI) mierzy się wielkość reakcji hemodynamicznej (wzrost przepływu natlenowanej krwi) w badanym regionie mózgu (Berman et al., 2013; Rota i wsp., 2009; Weiskopf i wsp., 2004; Yoo i wsp., 2008; Yoo i wsp., 2006;). Wybór protokołu treningu NFB jest uwarunkowany rodzajem zmiany, którą ma on wywołać (np. poprawa koncentracji uwagi, spadek impulsywności, umiejętność zrelaksowania się, zapobieganie występowaniu napadów padaczkowych etc.). Do najpopularniejszych protokołów treningowych należą (Gruzelier, 2013): zwiększanie amplitudy pasma czuciowo-ruchowego (ang. sensorimotor rhythm, SMR, rejestrowane znad okolicy ruchowej ( de Zambotti i wsp., 2012; Egner i wsp., 2001; Egner i wsp., 2004; Wyrwicka i wsp., 1968), zmniejszanie/zwiększanie amplitudy pasma theta (de Zambotti i wsp., 2012; Egner i wsp., 2002), zwiększanie amplitudy pasma niskiej bety (15-18 Hz; Cannon i wsp., 2009; Egner et al., 2001; Egner i wsp., 2004) oraz zwiększanie/zmniejszanie amplitudy pasma alfa (Egner i wsp., 2002; Nan i wsp., 2012).

Trening NFB znajduje zastosowanie w terapii zaburzeń, do których obrazu klinicznego należą anomalie wzorca aktywacji mózgu m.in. w terapii epilepsji (Tan i wsp., 2009; Kotchoubey i wsp., 2001; Monderer i wsp., 2002; Wyrwicka i wsp., 1968), ADHD (Fuchs i wsp., 2003; Kaiser i wsp. 2000; Kropotov i wsp., 2007), schizofrenii (Gruzelier i wsp., 1999; Schneider i wsp., 1992). W zastosowaniach technologii interfejsów mózg-komputer (ang. brain computer interface, BCI) NFB pozwala na obsługę urządzeń zewnętrznych (np. komputera) za pomocą zmian aktywności mózgu (Hinterberger i wsp., 2004; Nijboer i wsp., 2008). U osób zdrowych NFB stosowany jest w celu optymalizacji funkcjonowania (Gruzelier, 2013) np. u sportowców (Arns i wsp., 2008), tancerzy (Gruzelier i wsp., 2013), muzyków (Gruzelier i wsp., 2013; Gruzelier i wsp., 2013), osób starszych (Becerra i wsp., 2012; Staufenbiel i wsp., 2013).

Mimo wzrastającej popularności oraz szerokiego spektrum zastosowań (Gruzelier, 2013) wiele aspektów oddziaływania treningu NFB jest niewyjaśnionych. Wyniki badań dotyczących wpływu, nawet bardzo zbliżonych procedur treningowych na funkcjonowanie poznawcze (np. uwagę), przynoszą nierzadko rozbieżne wyniki (Egner i wsp., 2001; Egner i wsp., 2004). Dodatkową trudność funkcjonalnej interpretacji uzyskanych wyników powoduje fakt, że wiele badań odbywa się z udziałem populacji klinicznej (najczęściej dzieci cierpiących na ADHD; Fuchs i wsp., 2003; Kaiser i wsp., 2000; Kropotov i wsp., 2007; Leins i wsp., 2007).

Część przeprowadzonych badań nie wykazała różnic pomiędzy osobami z grupy poddanej treningowi NFB, a tymi z grupy kontrolnej (Lecomte i wsp., 2011; Logemann i wsp., 2010; Vernon, 2005), poddając w wątpliwość efektywność tej techniki oraz akcentując możliwy wpływ niespecyficznych aspektów treningu (wykonywanie zadania poznawczego, wzrost motywacji, wpływ kontaktu z trenerem). Wpływ takich niespecyficznych czynników w przypadku badań nieuwzględniających grupy kontrolnej lub posiadających grupę kontrolną nieadekwatnie dobraną, może być, szczególnie we wcześniej przeprowadzanych badaniach, mylnie przypisywany technice NFB. Trudności teoretyczne powoduje również brak precyzyjnej lokalizacji oddziaływania NFB, którego efekty rozchodzą się po całej sieci połączonych ze sobą struktur mózgowia (Cannon i wsp., 2009; Egner i wsp., 2004). Podobne trudności wywołuje również interpretacja związków funkcjonalnych pomiędzy różnym pasmami częstotliwości trenowanymi w NFB u ludzi – w niektórych badaniach wykazano zmiany w pasmach o częstotliwości innej niż trenowana (Cannon i wsp., 2009; Egner i wsp., 2004), podczas gdy w badaniu prowadzonym na małpach wykazano dużą specyfikę częstotliwościową (Engelhard i wsp., 2012). Jednym z możliwych wyjaśnień dla zaistniałej rozbieżności mogą być znaczące różnice metodologiczne m.in. rejestracja ze skóry głowy (EEG) vs. wewnątrzczaszkowe EEG (ang. intracranial EEG (iEEG), zakres i wzajemne relacje trenowanych pasm, itp. W niektórych badaniach stwierdzono, że w wyniku treningu wymuszającego wzrost amplitudy określonego pasma EEG nastąpił jej spadek w stanie spoczynku (de Zambotti i wsp., 2012). W kilku doswiadczeniach zaobserwowano również, że istnieje grupa osób, które nie poddają się treningowi NFB (nie są one w stanie efektywnie kontrolować parametrów aktywności mózgu; ang. non-reponders Weber i wsp., 2010). W chwili obecnej nie wiadomo, jakie czynniki odróżniają tą podgrupę od populacji ogólnej. Wymienione kwestie są szczególnie istotne w obliczu najnowszych doniesień wykazujących długotrwałe zmiany plastyczne mózgu, wywołane treningiem NFB (Ros i wsp., 2010; Ros i wsp., 2013), jak również rosnącej popularności NFB, szczególnie w terapii osób chorych.

Przypisy:
Arns, M., Kleinnijenhuis, M., Fallahpour, K., & Breteler, R. (2008). Golf Performance Enhancement and Real-Life Neurofeedback Training Using Personalized Event-Locked EEG Profiles. Journal of Neurotherapy, 11(4), 11–18. doi:10.1080/10874200802149656
Babiloni, C., Del Percio, C., Iacoboni, M., Infarinato, F., Lizio, R., Marzano, N., … Eusebi, F. (2007). Golf putt outcomes are predicted by sensorimotor cerebral EEG rhythms. The Journal of Physiology, 586(1), 131–139. doi:10.1113/jphysiol.2007.141630
Barnea, A., Rassis, A., & Zaidel, E. (2005). Effect of neurofeedback on hemispheric word recognition. Brain and Cognition, 59(3), 314–321. doi:10.1016/j.bandc.2004.05.008
Becerra, J., Fernández, T., Roca-Stappung, M., Díaz-Comas, L., Galán, L., Bosch, J., … Harmony, T. (2012). Neurofeedback in healthy elderly human subjects with electroencephalographic risk for cognitive disorder. Journal of Alzheimer’s Disease, 28(2), 357–367. doi: 10.3233/JAD-2011-111055
Berman, B. D., Horovitz, S. G., & Hallett, M. (2013). Modulation of functionally localized right insular cortex activity using real-time fMRI-based neurofeedback. Frontiers in Human Neuroscience, 7. doi:10.3389/fnhum.2013.00638
Berner, I., Schabus, M., Wienerroither, T., & Klimesch, W. (2006). The Significance of Sigma Neurofeedback Training on Sleep Spindles and Aspects of Declarative Memory. Applied Psychophysiology and Biofeedback, 31(2), 97–114. doi:10.1007/s10484-006-9013-7
Birbaumer N, Elbert T, Canavan A. G, Rockstroh B. (1990): Slow potentials of the cerebral cortex and behavior. Physiol Rev January 1990 70:(1) 1-41. Bird, B. L., Newton, F. A., Sheer, D. E., & Ford, M. (1978). Biofeedback training of 40-Hz EEG in humans. Biofeedback and Self-Regulation, 3(1), 1–11.doi: 10.1007/BF00998559
Cannon R., Congedo M., Lubar J., Hutchens T. (2009). Differentiating a network of executive attention: LORETA neurofeedback in anterior cingulated cortex and dorsolateral prefrontal corticies. International Journal of Neuroscience 119(3), 404-441. doi: 10.1080/00207450802480325
Chiew, M., LaConte, S. M., & Graham, S. J. (2012). Investigation of fMRI neurofeedback of differential primary motor cortex activity using kinesthetic motor imagery. NeuroImage, 61(1), 21–31. doi:10.1016/j.neuroimage.2012.02.053
De Zambotti, M., Bianchin, M., Magazzini, L., Gnesato, G., & Angrilli, A. (2012). The efficacy of EEG neurofeedback aimed at enhancing sensory-motor rhythm theta ratio in healthy subjects. Experimental Brain Research, 221(1), 69–74. doi:10.1007/s00221-012-3148-y
Egner, T., & Gruzelier, J. H. (2001). Learned self-regulation of EEG frequency components affects attention and event-related brain potentials in humans. Neuroreport, 12(18), 4155–4159.doi: 10.1097/00001756-200112210-00058
Egner, T., & Gruzelier, J. H. (2004). EEG Biofeedback of low beta band components: frequency-specific effects on variables of attention and event-related brain potentials. Clinical Neurophysiology, 115(1), 131–139. doi:10.1016/S1388-2457(03)00353-5
Egner, T., Strawson, E., & Gruzelier, J. H. (2002). EEG signature and phenomenology of alpha/theta neurofeedback training versus mock feedback. Applied Psychophysiology and Biofeedback, 27(4), 261–270. doi: 10.1023/A:1021063416558
Egner, T., Zech, T. F., & Gruzelier, J. H. (2004). The effects of neurofeedback training on the spectral topography of the electroencephalogram. Clinical Neurophysiology, 115(11), 2452–2460. doi:10.1016/j.clinph.2004.05.033
Engelhard B., Ozeri N., Israel Z., Bergman H., Vaadia E., (2012). Inducing gamma oscillations and precise spike synchrony by operant conditioning via brain-machine interface. Neuron 77: 361-375. doi: 10.1016/j.neuron.2012.11.015
Enriquez-Geppert, S., Huster, R. J., Scharfenort, R., Mokom, Z. N., Zimmermann, J., & Herrmann, C. S. (2013). Modulation of frontal-midline theta by neurofeedback. Biological Psychology. doi:10.1016/j.biopsycho.2013.02.019
Fuchs, T., Birbaumer, N., Lutzenberger, W., Gruzelier, J. H., & Kaiser, J. (2003). Neurofeedback treatment for attention-deficit/hyperactivity disorder in children: a comparison with methylphenidate. Applied Psychophysiology and Biofeedback, 28(1), 1–12. doi: 10.1023/A:1022353731579
Gruzelier J., Hardman E., Wild J., Zaman R. (1999). Learned control of slow potential interhemispheric asymmetry in schizophrenia. International Journal of Psychophysiology 34(3): 341-348. DOI: 10.1016/S0167-8760(99)00091-4
Gruzelier, J. H. (2013). EEG-neurofeedback for optimising performance. I: A review of cognitive and affective outcome in healthy participants. Neuroscience & Biobehavioral Reviews. doi:10.1016/j.neubiorev.2013.09.015
Gruzelier, J. H., Foks, M., Steffert, T., Chen, M. J.-L., & Ros, T. (2013). Beneficial outcome from EEG-neurofeedback on creative music performance, attention and well-being in school children. Biological Psychology. doi:10.1016/j.biopsycho.2013.04.005
Gruzelier, J. H., Holmes, P., Hirst, L., Bulpin, K., Rahman, S., van Run, C., & Leach, J. (2013). Replication of elite music performance enhancement following alpha/theta neurofeedback and application to novice performance and improvisation with SMR benefits. Biological Psychology. doi:10.1016/j.biopsycho.2013.11.001
Gruzelier, J. H., Thompson, T., Redding, E., Brandt, R., & Steffert, T. (2013). Application of alpha/theta neurofeedback and heart rate variability training to young contemporary dancers: State anxiety and creativity. International Journal of Psychophysiology. doi:10.1016/j.ijpsycho.2013.05.004
Hanslmayr, S., Sauseng, P., Doppelmayr, M., Schabus, M., & Klimesch, W. (2005). Increasing Individual Upper Alpha Power by Neurofeedback Improves Cognitive Performance in Human Subjects. Applied Psychophysiology and Biofeedback, 30(1), 1–10. doi:10.1007/s10484-005-2169-8
Heinrich, H., Gevensleben, H., Freisleder, F. J., Moll, G. H., & Rothenberger, A. (2004). Training of slow cortical potentials in attention-deficit/hyperactivity disorder: evidence for positive behavioral and neurophysiological effects. Biological Psychiatry, 55(7), 772–775. doi:10.1016/j.biopsych.2003.11.013
Hinterberger, T., Neumann, N., Pham, M., Kubler, A., Grether, A., Hofmayer, N., Birbaumer, N. (2004). A multimodal brain-based feedback and communication system. Experimental Brain Research, 154(4), 521–526. doi:10.1007/s00221-003-1690-3
Kaiser, D. A., & Othmer, S. (2000). Effect of Neurofeedback on Variables of Attention in a Large Multi-Center Trial. Journal of Neurotherapy, 4(1), 5–15. doi:10.1300/J184v04n01_02
Kotchoubey, B., Strehl, U., Uhlmann, C., Holzapfel, S., König, M., Fröscher, W., … Birbaumer, N. (2001). Modification of slow cortical potentials in patients with refractory epilepsy: a controlled outcome study. Epilepsia, 42(3), 406–416. doi:  10.1046/j.1528-1157.2001.22200.x
Kropotov, J. D., Grin-Yatsenko, V. A., Ponomarev, V. A., Chutko, L. S., Yakovenko, E. A., & Nikishena, I. S. (2007). Changes in EEG Spectrograms, Event-Related Potentials and Event-Related Desynchronization Induced by Relative Beta Training in ADHD Children. Journal of Neurotherapy, 11(2), 3–11. doi:10.1300/J184v11n02_02
Lecomte, G. & Juhel J. (2011). The Effects of Neurofeedback Training on Memory Performance in Elderly Subjects. Psychology, 02(08), 846–852. doi:10.4236/psych.2011.28129
Leins, U., Goth, G., Hinterberger, T., Klinger, C., Rumpf, N., & Strehl, U. (2007). Neurofeedback for Children with ADHD: A Comparison of SCP and Theta/Beta Protocols. Applied Psychophysiology and Biofeedback, 32(2), 73–88. doi:10.1007/s10484-007-9031-0
Logemann, H. N. A., Lansbergen, M. M., Van Os, T. W. D. P., Böcker, K. B. E., & Kenemans, J. L. (2010). The effectiveness of EEG-feedback on attention, impulsivity and EEG: A sham feedback controlled study. Neuroscience Letters, 479(1), 49–53. doi:10.1016/j.neulet.2010.05.026
Monderer, R. S., Harrison, D. M., & Haut, S. R. (2002). Neurofeedback and epilepsy. Epilepsy & Behavior, 3(3), 214–218. doi: 10.1016/S1525-5050(02)00001-X
Nan, W., Rodrigues, J. P., Ma, J., Qu, X., Wan, F., Mak, P.-I., … Rosa, A. (2012). Individual alpha neurofeedback training effect on short term memory. International Journal of Psychophysiology, 86(1), 83–87. doi:10.1016/j.ijpsycho.2012.07.182
Nijboer, F., Furdea, A., Gunst, I., Mellinger, J., McFarland, D. J., Birbaumer, N., & Kübler, A. (2008). An auditory brain–computer interface (BCI). Journal of Neuroscience Methods, 167(1), 43–50. doi:10.1016/j.jneumeth.2007.02.009
Raymond, J., Sajid, I., Parkinson, L. A., & Gruzelier, J. H. (2005). Biofeedback and Dance Performance: A Preliminary Investigation. Applied Psychophysiology and Biofeedback, 30(1), 65–73. doi:10.1007/s10484-005-2175-x
Raymond, J., Varney, C., Parkinson, L. A., & Gruzelier, J. H. (2005). The effects of alpha/theta neurofeedback on personality and mood. Cognitive Brain Research, 23(2-3), 287–292. doi:10.1016/j.cogbrainres.2004.10.023
Ros, T., Munneke, M. A. M., Ruge, D., Gruzelier, J. H., & Rothwell, J. C. (2010). Endogenous control of waking brain rhythms induces neuroplasticity in humans. European Journal of Neuroscience, 31(4), 770–778. doi:10.1111/j.1460-9568.2010.07100.x
Ros, T., Théberge, J., Frewen, P. A., Kluetsch, R., Densmore, M., Calhoun, V. D., & Lanius, R. A. (2013). Mind over chatter: Plastic up-regulation of the fMRI salience network directly after EEG neurofeedback. NeuroImage, 65, 324–335. doi:10.1016/j.neuroimage.2012.09.046
Rota, G., Sitaram, R., Veit, R., Erb, M., Weiskopf, N., Dogil, G., & Birbaumer, N. (2009). Self-regulation of regional cortical activity using real-time fMRI: The right inferior frontal gyrus and linguistic processing. Human Brain Mapping, 30(5), 1605–1614. doi:10.1002/hbm.20621
Schneider, F., Rockstroh, B., Heimann, H., Lutzenberger, W., Mattes, R., Elbert, T., … Bartels, M. (1992). Self-regulation of slow cortical potentials in psychiatric patients: Schizophrenia. Biofeedback and Self-Regulation, 17(4), 277–292. doi: 10.1007/BF01000051
Staufenbiel, S. M., Brouwer, A.-M., Keizer, A. W., & van Wouwe, N. C. (2013). Effect of beta and gamma neurofeedback on memory and intelligence in the elderly. Biological Psychology. doi:10.1016/j.biopsycho.2013.05.020
Strehl, U., Leins, U., Goth, G., Klinger, C., Hinterberger, T., & Birbaumer, N. (2006). Self-regulation of Slow Cortical Potentials: A New Treatment for Children With Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder. PEDIATRICS, 118(5), e1530–e1540. doi:10.1542/peds.2005-2478
Tan, G., ThornbyJ., Hammond, D.C., Sthrel, U., Canady, B., Arnemann K. & Kaiser, D.A.(2009). Meta-analysis of EEG biofeedback in treating epilepsy. Clinical EEG and Neuroscience 40(3), 173-179. doi: 10.1177/155005940904000310
Vernon, D. J. (2005). Can Neurofeedback Training Enhance Performance? An Evaluation of the Evidence with Implications for Future Research. Applied Psychophysiology and Biofeedback, 30(4), 347–364. doi:10.1007/s10484-005-8421-4
Weber, E., Köberl, A., Frank, S., & Doppelmayr, M. (2010). Predicting Successful Learning of SMR Neurofeedback in Healthy Participants: Methodological Considerations. Applied Psychophysiology and Biofeedback, 36(1), 37–45. doi:10.1007/s10484-010-9142-x
Weiskopf, N., Scharnowski, F., Veit, R., Goebel, R., Birbaumer, N., & Mathiak, K. (2004). Self-regulation of local brain activity using real-time functional magnetic resonance imaging (fMRI). Journal of Physiology-Paris, 98(4-6), 357–373. doi:10.1016/j.jphysparis.2005.09.019
Wyrwicka and Sterman (1968) Instrumental conditioning of sensorimotor cortex EEG spindles in the waking cat. Physiology and Behavior, 3, 703-707.
Yoo, S.-S., Lee, J.-H., O’Leary, H., Panych, L. P., & Jolesz, F. A. (2008). Neurofeedback fMRI-mediated learning and consolidation of regional brain activation during motor imagery. International Journal of Imaging Systems and Technology, 18(1), 69–78. doi:10.1002/ima.20139
Yoo, S.-S., O’Leary, H. M., Fairneny, T., Chen, N.-K., Panych, L. P., Park, H., & Jolesz, F. A. (2006). Increasing cortical activity in auditory areas through neurofeedback functional magnetic resonance imaging. Neuroreport, 17(12), 1273–1278. doi:10.1016/j.jphysparis.2005.09.019
Zoefel, B., Huster, R. J., & Herrmann, C. S. (2011). Neurofeedback training of the upper alpha frequency band in EEG improves cognitive performance. NeuroImage, 54(2), 1427–1431. doi:10.1016/j.neuroimage.2010.08.078