Recurrence quantification analysis provides the link between age-related decline in motor brain response and complexity of the baseline EEG

Целью данного исследования является изучение влияния процессов естественного старения на нейронные механизмы мозга, ответственные за обработку двигательной активности человека. Подобные биомаркеры возрастных изменений могут быть обнаружены с помощью математических методов анализа временных рядов и анализа сложности сигналов. Методы. В данном исследовании для анализа сложности предстимульных сигналов ЭЭГ в двух возрастных группах испытуемых были использованы меры рекуррентного анализа. Для оценки нейронной реакции во время выполнения движений, были применены традиционные методы частотно-временного анализа сигналов ЭЭГ. Результаты. Предложенный подход продемонстрировал следующее: 1) меры рекуррентного анализа показывают значительный рост сложности предстимульных сигналов ЭЭГ в группе возрастных испытуемых; 2) повышенная сложность ЭЭГ связана со сниженным нейронным ответом в $\alpha/\mu$-ритме ($p< 0.01$), измеренным с помощью частотно-временного анализа. Данные результаты позволяют сделать вывод о том, что повышенная сложности предстимульных сигналов ЭЭГ указывает на возрастное снижение нейронной пластичности. Заключение. Сложность предстимульных колебаний в $\alpha/\mu$-ритме может быть рассмотрена как релевантная мера для детектирования возрастных когнитивных и двигательных изменений. Кроме того, рекуррентный анализ продемонстрировал возможность оценить сложность предстимульных сигналов ЭЭГ и дать чёткую интерпретацию возрастным изменениям электрической активности коры головного мозга.