Синх заочное отделение: Институт заочного и очно-заочного обучения УрГЭУ — гарантия качественного образования

Содержание

Институт заочного и очно-заочного обучения УрГЭУ — гарантия качественного образования

Опубликовано: 27.08.2019

Принимая решение о получении высшего образования, важно не только объективно оценить актуальность будущей специальности и авторитет вуза, в котором предстоит учиться, но и выбрать форму обучения.

Не все молодые люди имеют возможность обучаться очно. И что очень важно − не все выбирают такую форму. В этом смысле очно-заочная и заочная формы обучения расширяют возможности получения высшего образования, делают его более доступным.

На самые часто задаваемые вопросы о формах обучения отвечает директор Института заочного и очно-заочного обучения УрГЭУ Владимир Меркульев.

— Владимир Петрович, расскажите об особенностях очно-заочной и заочной форм обучения.

— Формы обучения (очная, заочная, очно-заочная) — это технологии организации учебного процесса.  При этом содержание образовательной программы, реализуемой в различных формах, абсолютно одинаково.

Совпадает и набор учебных дисциплин и практик, а также перечень компетенций, на формирование которых они направлены.

Заочная форма обучения является сессионной. Она подразумевает 2 учебно-экзаменационные трехнедельные сессии в течение года, во время которых заочники ежедневно приходят в университет на лекционные, практические и иные занятия, экзамены и зачеты. На этот период работающим студентам работодатель обязан предоставить оплачиваемый отпуск. Между сессиями, в период семестров студенты осваивают учебный материал преимущественно самостоятельно с консультационной поддержкой преподавателей.

В УрГЭУ налажен механизм, позволяющий студентам взаимодействовать с преподавателями не только в период сессий, но и семестров: разработана и внедрена электронная информационно-образовательная среда, которая позволяет успешно осуществлять такое общение.

На очно-заочном отделении в течение года также проводятся 2 учебно-экзаменационные трехнедельные сессии, между которыми в определенные дни недели студенты занимаются в университете. В этом году прием на очно-заочное обучение проводится по одному направлению подготовки − «Юриспруденция».

При обучении в очно-заочной и заочной формах срок получения образования увеличивается, ведь студенты осваивают ту же самую образовательную программу, что и очники. Дипломы, полученные выпускниками различных форм обучения, имеют абсолютно одинаковую ценность. При этом форма обучения указывается в приложении к диплому по желанию выпускника. Срок получения образования по программам бакалавриата увеличен на полгода и составляет 4 года 6 месяцев.

— Каковы плюсы заочного и очно-заочного образования?

— Студенты имеют возможность совмещать получение высшего образования и работу. Это позволяет им обеспечить финансовую самостоятельность, повышает уровень свободы в принятии решений по жизненно важным вопросам. В современных условиях это приобретает все большее значение.

В процессе обучения накапливается профессиональный опыт, повышаются возможности карьерного роста. Работодателям, как правило, нужны специалисты с опытом работы, имеющие трудовой стаж.
Кроме того, учебный процесс осуществляется в современных удобных формах с использованием цифровых технологий (видеолекций, электронных онлайн-курсов и презентаций учебных дисциплин). К примеру, студенты нашего института имеют возможность прослушать в записи лекции по всем изучаемым учебным дисциплинам.

Также существует возможность получения образования для лиц, проживающих в отдаленных населенных пунктах.

Стоимость очно-заочного и заочного обучения примерно в два раза ниже очного, что для многих служит определяющим фактором.

Важно подчеркнуть, что в заочной и очно-заочной формах обучения учебный процесс осуществляется в тех же самых аудиториях и лабораториях, что и на очном отделении, дисциплины читают те же самые преподаватели и профессора. При этом стоимость обучения по договору практически в два раза ниже, чем на очном отделении.

В 2019−2020 учебном году в Институте заочного и очно-заочного обучения УрГЭУ ведется прием на 17 программ бакалавриата по 9 направлениям подготовки, в трех из них имеются бюджетные места:

* Технология продукции и организация общественного питания — 22 места;
* Гостиничное дело — 22 места;
* Юриспруденция — 17 мест.

На заочной форме обучения в УрГЭУ реализуются практически все базовые направления подготовки и программы университета. Это касается как традиционных направлений, таких, как «Экономика», «Менеджмент», «Торговое дело», «Управление персоналом», «Технология продукции и организация общественного питания», так и новых: «Юриспруденция», «Прикладная информатика», «Государственное и муниципальное управление», «Гостиничное дело».

Повышение качества образовательного процесса − это главная стратегическая задача УрГЭУ. Особую роль в этом играет усиление практикоориентированности учебного процесса. Привлечение работодателей осуществляется на всех этапах проектирования и реализации образовательной программы: от разработки, экспертизы, проведения учебных занятий до практик и стажировок выпускников. Так происходит встраивание деятельности университета в хозяйственный комплекс Свердловской области и Уральского региона в целом.

— Кто обучается заочно?

— Еще недавно на заочное отделение поступали люди со стажем, опытом работы, нуждающиеся в повышении уровня знаний, у которых намечался карьерный рост. Сегодня же среди студентов-заочников все больше выпускников школ в возрасте 17-23 лет. Лица более старшего возраста составляют немногим более 20% от общего числа. Основные причины этой тенденции в том, что сейчас происходит более ранняя социализация молодежи, которая стремится к самостоятельности и финансовой независимости.

— Расскажите о документах, необходимых при поступлении, и сроках сдачи их в Приемную комиссию.

— В этом году прием документов на очно-заочную форму обучения с оплатой стоимости обучения проводится до 27 августа.

На заочную форму обучения с оплатой стоимости обучения − до 10 октября.

Для поступления необходимо предоставить документ, удостоверяющий личность и гражданство, документ об образовании соответствующего уровня, а также документы, дающие право на льготы (при наличии) и подтверждающие индивидуальные достижения (при наличии).

Более подробную информацию об Институте заочного и очно-заочного обучения УрГЭУ и реализуемых институтом программах можно получить здесь.

Принимая решение о получении высшего образования, важно не только объективно оценить актуальность будущей специальности и авторитет вуза, в котором предстоит учиться, но и выбрать форму обучения. На самые часто задаваемые вопросы о формах обучения отвечает директор Института заочного и очно-заочного обучения УрГЭУ Владимир Меркульев.

Пресс-служба УрГЭУ


Просмотров: 7643

Поделиться:

Направления и формы обучения — Институт непрерывного и дистанционного образования УрГЭУ

Код подготовки / Направление подготовки

Профиль
подготовки

Форма обучения

 Полный срок

Ускоренные сроки

Очно-заоч-ная

Заоч-ная

Очная

Очно-заоч-ная Заоч-ная
09.03.01 
Информатика и вычислительная техника

Программное обеспечение автоматизированных систем

     
  •  
 
09.03.03 
Прикладная информатика
Прикладная информатика в экономике  
  •  
     
19.03.01
Биотехнология
Пищевая биотехнология
 

 

   
  •  
19.03.04 
Технология продукции и организация общественного питания
Организация и управление предприятиями в сфере индустрии питания  
  •  
   
  •  
21.03.02 
Землеустройство и кадастры
Землеустройство и инвестиционное проектирование
       
  •  
27.03.02 
Управление качеством
Управление качеством в производственно-технологических системах и сфере услуг  
  •  
   
  •  
38.03.01
Экономика
Бизнес-аналитика
  •  
 

 

  •  
 
Внешнеэкономическая деятельность
     
  •  
 
Учетно-аналитические технологии в цифровой экономике
  •  
   
  •  

 

Финансы и кредит
  •  
 

 

  •  
 
Экономика здравоохранения      
  •  
 
Экономика предприятий и организаций
  •  
 
  •  
  •  
 
Экономическая безопасность и управление рисками
  •  
   
  •  
 

38.03.02 
Менеджмент

Креативное управление в клиентоориентированных организациях

 

   
  •  
 
Маркетинг и реклама
  •  
       
Управление малым бизнесом
  •  
   
  •  
 
Финансовый менеджмент: котроллинг и управление рисками

 

   
  •  
 
38.03.03
Управление персоналом
Управление персоналом и экономика труда
  •  
   
  •  
 
38.03.04
Государственное и муниципальное управление
Государственная и муниципальная служба
  •  
 

 

  •  
 
Государственное и муниципальное управление

 

   
  •  
 
38.03.05 
Бизнес-информатика
Цифровой бизнес
  •  
   
  •  
 

38.03.06 

Торговое дело

Коммерция      
  •  
 
Логистика      
  •  
 
38.03.07
Товароведение
Экспертиза  и государственный контроль качества и безопасности товаров и услуг      
  •  
 

40.03.01 
Юриспруденция**

Гражданско-правовой
  •  
   
  •  

 

Правовое обеспечение деятельности государственных и муниципальных органов

 

   
  •  
 
Правовое сопровождение международной деятельности в органах власти      
  •  
 
Правовое сопровождение экономической деятельности хозяйствующих субъектов

 

 

 

  •  
 
43.03.02
Туризм
Туристско-экскурсионная деятельность
 

 

   
  •  
43.03.03
Гостиничное дело
Гостиничная и ресторанная деятельность  

 

   
  •  

2018 Апрель

Архив за месяц: Апрель 2018

Заседание Межрегионального совета профессионального образования Уральского федерального округа

26, 27 апреля 2018 г. в г. Курган состоялось заседание Межрегионального совета профессионального образования Уральского федерального округа по теме «Внедрение ФГОС СПО по наиболее востребованным и перспективным профессиям и специальностям перечня ТОП-50: подходы, проблемы». В заседании Совета приняли участие делегации Курганской, Свердловской, Тюменской, Челябинской областей, Ханты-Мансийского и Ямало-ненецкого автономных округов. Заместитель директора колледжа по инновационно-методической […]

Международный дистанционный конкурс «Олимпис 2018 — Весенняя сессия»

В апреле подведены итоги Международного дистанционного конкурса «Олимпис 2018 — Весенняя сессия». От нашего колледжа приняло участие 130 студентов 1-2 курсов, обучающихся по разным специальностям. Конкурс состоял из 9 олимпиад по образовательным предметам. Каждая олимпиада включала 22 вопроса, которые необходимо выполнить за 40 минут в дистанционном режиме. Основные цели образовательных конкурсов «Олимпис»: заинтересовать учеников изучаемым предметом; […]

IX Евразийский экономический форум молодежи «Азия–Россия–Африка: экономика будущего»

С 17 по 20 апреля 2018 года в УРГЭУ – СИНХ прошел IX Евразийский экономический форум молодежи «Азия–Россия–Африка: экономика будущего» Во время Форума прошли различные конкурсы и защиты проектов по конгрессам: конгресс экономистов, конгресс инноваторов, конгресс финансистов, конгресс школьников, конгресс сервисных технологий. Студенты нашего колледжа 10.04.2018 заняли 2 место в конкурсе «Business-Battle» среди студентов колледжей […]

ФОРМИРОВАНИЕ ФИНАНСОВОЙ КУЛЬТУРЫ

Студенты бухгалтера 4 курса группы 476-Б: Бауэр М., Баширова Ю., Дымова Т., Копанева Е., Мешалкина Т., Рощупкина А., Туркеева М., Епиманова Е., Сташкина О., Юденкова А. под руководством Гадельшиной О.И. не упустили уникальную возможность  с 14.04 до 21.04. 2018 года проверить свою финансовую грамотность и прокачать предпринимательские компетенции. Необходимо отметить, что и студенты заочники группы […]

Памяти тех, кто погиб, в напоминание живущим

Именно с этих слов началось знакомство с  музеем «Шурави» студентов групп 101, 102-ТОП площадки НПО, чтобы через рассказ экскурсовода,  экспонаты,  документы   подробнее узнать о «Холодной войне» и об участниках-уральцах  в Афганской войне. Шурави (от персидского šouravī -советский) — историческое название советских военнослужащих в Афганистане. Любая война — это приказ.   СССР вступил в конфликт 25 декабря 1979 […]

Награждения по заслугам!

26 апреля состоялась традиционная встреча студентов групп 296Б, 386Б, преподавателей Самофаловой А.Е, Белозерцевой С.А, Закировой Н.А с представителями компании Скб-Контур. В течении всего учебного года ребята проходили различные олимпиады и курсы обучения. По результатам всех мероприятий наш колледж вошел в «десятку» среди всех колледжей Свердловской области по числу участников. За особые заслуги были отмечены студентки […]

Обмен опытом работы по проведению предпрофессиональной подготовки профессии 15398 «Обувщик по ремонту обуви»

25 апреля 2018 года на базе ГАПОУ СО «Екатеринбургский экономико-технологический колледж» был проведен мастер-класс для школ города по предпрофильной подготовке и профессиональной ориентации детей с ограниченными возможностями здоровья с участием Областного методического объединения учителей технологии по профилю «Обувное дело». Мастер-класс «Изготовление и замена вкладных стелек» проводила мастер производственного обучения «ЕЭТК» Пухленкова М.М.  В мастер-классе приняли […]

Поздравляем с выпуском!

25 апреля 2018 года состоялся очередной выпуск Международной школы молодого пекаря-кондитера. Выпускников приветствовали руководитель СЦК WSR компетенций «Кондитерское дело», «Хлебопечение» Кадочников Д.М., сертифицированный эксперт WorldSkills Расковалова Э.М., руководитель «Международной школы молодого пекаря- кондитера» Кононова О.С. 46 школьников из 6 школ трех районов (Ленинского, Верх-Исетского и Чкаловского) города Екатеринбурга получили документы — Сертификаты об окончании курсов […]

«День здоровья» — актуальная акция

20 апреля в корпусе на проспекте Космонавтов, были развешаны подготовленные обучающимися плакаты, сообщающие, что важно быть здоровым. А в актовом зале собрались студенты первого курса отделения МТО и ЭТО для того, чтобы вспомнить как соблюдать здоровый образ жизни. Так проходил «День здоровья» — одна из самых актуальных акций, по мнению наших учащихся. Мероприятие для первокурсников проводилось […]

«Библионочь-2018» в МБУК «Муниципальное объединение библиотек г. Екатеринбурга»

Зажигательно, ярко и интеллектуально прошла Библионочь в Городском библиотечном информационном центре (ул. Антона Валека, д. 12). Тема «Библионочи» в 2018 году стала «Магия книги». Все гости стали участниками одного большого «Приключения ТЕКСТА в ночном города». Участие в этом мероприятии стало уже доброй традицией для педагогов и студентов площадки МТО. Под руководством зав. отделением Ереминой И.А. […]

Олеся Колмакова

Вы искали:

Нашлось 113 человек(а)

Страна проживания: Россия
Город: Белгород
Дата рождения: 3 декабря 1982
Высшее образование:
Вуз: БГТУ им. В. Г. Шухова , 2005
Текущая деятельность: БГТУ им. В. Г. Шухова

Подробнее

Страна проживания: Россия
Город: Самара
Родом из города: г. Кинель Самарская область
Высшее образование:
Вуз: СИ (филиал) РЭУ им. Г. В. Плеханова (бывш. РГТЭУ СФ) , 2008 , Заочное отделение , Студентка (специалист)
Факультет: Кафедра мировой экономики и менеджмента
Кафедра: Менеджмент
Среднее образование:
Школа: Кинельская школа , 2002 Кинельский
1992 — 2002 (б)
Телефон: qxhcm6vy b8
Текущая деятельность: воспитание

Подробнее

Страна проживания: Россия
Город: Тамбов
Родом из города: Тамбов
Дата рождения: 13 марта 1987
Высшее образование:
Вуз: ТФ РАНХиГС (бывш. ТФ ОРАГС, ПАГС) , 2011 , Заочное отделение , Выпускница (специалист)
Факультет: Кафедра экономики и менеджмента
Кафедра: Менеджмент (Менеджмент организации)
Среднее образование:
Школа: Профессиональный лицей № 30 , 2006 Тамбов
2002 — 2006
коммерция

Подробнее

Страна проживания: Россия
Город: Улан-Удэ
Родом из города: СИБИРЬ
Высшее образование:
Вуз: ВСГИК (бывш. ВСГАКИ) , 2014 , Выпускница (специалист)
Факультет: Факультет социально-культурной деятельности (Институт экономики культуры, менеджмента и продюсирования)
Кафедра: Кафедра менеджмента и маркетинга
Среднее образование:
Школа: Школа № 1 , 2003 Улан-Удэ (в)
Текущая деятельность: ВСГИК (бывш. ВСГАКИ)

Подробнее

Страна проживания: Россия
Город: Новосибирск
Родом из города: Казахстан,Шемонаиха
Дата рождения: 25 августа
Высшее образование:
Вуз: НГМУ , Очное отделение , Студентка (специалист)
Факультет: Педиатрический факультет
Текущая деятельность: НГМУ

Подробнее

Адрес страницы: Реклама

Страна проживания: Россия
Город: Тюмень
Родом из города: Тюмень
Дата рождения: 20 февраля 1985
Высшее образование:
Вуз: УрГЭУ (СИНХ) , Заочное отделение , Выпускница (бакалавр)
Среднее образование:
Школа: Школа № 41 , 2000 Тюмень
1992 — 2000 (г)
Бухгалтер
Текущая деятельность: Шугаринг, Ламинирование ресниц Тюмень

Подробнее

Страна проживания: Россия
Город: Воронеж
Родом из города: г. Воронеж
Дата рождения: 6 февраля 1980
Высшее образование:
Вуз: ВГУИТ (бывш. ВГТА, ВТИ) , 2002 , Очное отделение
Факультет: Технологический факультет
Кафедра: Кафедра технологии продуктов животного происхождения
Среднее образование:
Школа: Школа № 18 , 1997 Воронеж — 1997 (а)
Текущая деятельность: ВГУИТ (бывш. ВГТА, ВТИ)

Подробнее

Страна проживания: Россия
Город: Москва
Дата рождения: 4 февраля
Высшее образование:
Вуз: МГУ ПС МИИТ , Очное отделение
Среднее образование:
Школа: Школа №1 , 2003 Одинцово — 2003 (а)
Текущая деятельность: не указан

Подробнее

Страна проживания: Россия
Город: Брянск
Родом из города: Брянск
Высшее образование:
Вуз: Гуманитарный институт , Очное отделение
Факультет: Юридический факультет
Среднее образование:
Школа: Школа № 1 Улан-Удэ
Текущая деятельность: AVON ONLINE Официальная группа

Подробнее

Страна проживания: Россия
Город: Томск
Родом из города: Томск
Высшее образование:
Вуз: ТГПУ , Очное отделение
Факультет: Факультет экономики и управления
Кафедра: Кафедра менеджмента
Текущая деятельность: ТГПУ

Подробнее

границ | Функциональная синхронизация: появление скоординированной деятельности в человеческих системах

Введение

Люди выполняют удивительный набор действий разной степени сложности, и они делают это на самых разных операционных уровнях. Даже в самый обыденный день люди готовят и потребляют еду, занимаются физическими упражнениями, планируют действия, общаются со знакомыми и друзьями, водят машину и ориентируются в схемах движения, составляют сообщения и письма, играют в игры, приспосабливают свое поведение к требованиям. о неформальных и формальных социальных ситуациях, мечтать и думать о своих личных качествах и слабостях.В менее обыденные дни они могут сочинять музыку, писать эссе или сочинять стихотворения, развивать теорию, пытаться разрешить конфликт, координировать свои действия с другими людьми для выполнения сложных задач или играть в Pokémon Go . Каждое из этих действий представляет собой операции, связанные с функцией мозга, движением, восприятием и познанием более высокого порядка, и многие из них также включают социальное взаимодействие и координацию с другими людьми, у которых есть свои личные и межличностные планы.

Эти виды деятельности и уровни операций обычно исследуются с точки зрения их локальной динамики, устоявшегося подхода к пониманию, который привел к возникновению очень разрозненной дисциплины психологии.Нейробиология, суждения и принятие решений, а также групповая динамика, например, затрагивают очень разные аспекты человеческого опыта и делают это с небольшим вниманием к возможным основополагающим принципам, обеспечивающим их интеграцию. Принимая во внимание этот недостаток теоретической интеграции, наша цель в данной статье состоит в том, чтобы предположить, что различные виды деятельности и операционные уровни, характеризующие человеческий опыт, могут быть поняты в терминах общего процесса, который имеет потенциал для создания единого представления о психологическом функционировании.

Основная идея состоит в том, что все операционные уровни человеческой деятельности, от функции мозга до групповой динамики, представляют собой формирование функциональных единиц , которые являются результатом тенденции элементов нижнего уровня к координации и согласованности действий для выполнения задач. Более конкретно, мы предполагаем, что функции в нейронных, психологических и социальных структурах возникают в результате динамического создания функциональных единиц, которые устанавливаются путем сборки набора синхронизирующих элементов нижнего уровня в связную структуру.Эта гипотеза опирается на принципы науки о сложности и нелинейных динамических систем и получает предварительную поддержку со стороны недавних открытий в нейрофизиологии и недавно разработанных моделей в психологических и социальных науках.

Процессы синхронизации

Мозг, двигательное поведение, умы, диады и социальные группы явно сильно отличаются друг от друга. Мозг состоит из нейронов, двигательное поведение включает сокращения мышц и движения конечностей, человеческий разум представляет собой выражение мыслей, восприятий и эмоций, диады состоят из взаимодействующих индивидуумов, а группы состоят из множества взаимодействующих индивидуумов.Элементы в каждом случае — нейроны, мышечные движения, мысли и чувства, индивидуумы — четко различаются практически по любому критерию. Однако с другой точки зрения эти явления имеют важные общие черты. Каждая представляет собой сложную систему, состоящую из множества элементов нижнего уровня, и работа каждой системы предполагает взаимное влияние этих элементов.

Мы предполагаем, что эти сходства между уровнями можно концептуализировать в терминах общих механизмов, с помощью которых любая сложная система выполняет функцию.В широком смысле совместная деятельность элементов — это суть эффективной работы любой системы. Говоря более точно, выполнение функции требует синхронизации определенных элементов и изменения конфигурации этих элементов по мере развертывания функции в ответ на требования задачи.

Значение синхронизации

Синхронизацию можно описать с двух точек зрения: на уровне системной динамики и на уровне влияния между элементами системы.На системном уровне синхронизация относится к координации во времени между состояниями или динамикой элементов, составляющих систему (например, Schmidt and Richardson, 2008). Что касается мозга, этот аспект синхронизации проявляется как синфазные отношения в активации нервных элементов или привязка к внешнему колебательному сигналу (Buzsaki, 2006), хотя возможны и наблюдались более сложные формы координации. . Что касается моторного поведения, сокращение различных групп мышц должно быть скоординировано во времени, чтобы слиться в действие (например,г., Бернштейн, 1967; Turvey, 1990; Телен, 1995; Келсо, 1997). Что касается разума, совокупность когнитивных и аффективных элементов должна быть взаимно согласованной, чтобы генерировать психическое состояние более высокого порядка, такое как отношение, убеждение или ценность (например, Thagard and Nerb, 2002). Что касается диадического взаимодействия, открытое поведение и внутренние состояния (например, эмоции, отношения) индивидов должны координироваться во времени, чтобы взаимодействие протекало гладко (например, (Newtson, 1994; Fusaroli et al., 2014). Что касается социальных групп, коллективное выполнение любой задачи требует координации во времени действий отдельных лиц (например, Arrow et al., 2000).

На уровне элементов синхронизацию можно рассматривать с точки зрения взаимного влияния, когда последовательные сигналы поступают на элемент от других элементов (Singer, 1999; Engel and Singer, 2001; Uhlhaas et al., 2009, и ссылки в нем). Например, в простейших нейронных сетях-аттракторах правильное распознавание входящего паттерна связано с тем, что каждый нейрон получает относительно совпадающие сигналы о своем состоянии от всех нейронов, с которыми он связан (Zochowski et al., 1993). Что касается моторного поведения, каждая мышца, имеющая отношение к поведению, должна получать конгруэнтные сигналы от других соответствующих мышц, чтобы выполнять поведение (например, Bernstein, 1967). Что касается разума, когерентный взгляд или отношение возникает, когда мысли, возникающие в сознании, вызывают в памяти другие мысли, поддерживающие то же мнение или отношение (например, Abelson et al., 1968; Tesser, 1978). В диадах отдельные компоненты поведения каждого человека (например, поза, мимика, постуральные сигналы, тон голоса и содержание речи) объединяются в связное сообщение (например,g., выражая внутреннее состояние, передавая ожидание и т. д.) (например, Fusaroli et al., 2014). Что касается социальных групп, то эффективные коллективные действия зависят от получения каждым членом группы четких сигналов от других членов группы относительно его вклада в групповые усилия (например, Forsyth, 1990). Например, попытка синхронизировать ходьбу одного человека с другим, марширующим на параде, является легкой задачей, когда остальные синхронизированы, потому что сигналы от них относительно предлагаемых движений согласованы.Однако, если группа не синхронизирована, сигналы, поступающие от разных людей, противоречат друг другу.

Обе точки зрения на синхронизацию — временную координацию динамики и согласованность в передаче сигналов между элементами — представляют собой связывание динамики (т.е. динамика одного элемента зависит от динамики другого элемента). Такое связывание не обязательно подразумевает выполнение одного и того же действия в одно и то же время, но скорее может включать компенсаторную динамику. Например, группа может иметь сложные формы синхронизации, если нужно выполнять разные задачи.Это очевидно, например, в группе, где каждый участник играет на своем инструменте, но каждый инструмент сообщает другим инструментам, где он находится в музыкальном произведении и какой звук должен издаваться в каждый момент.

Основная гипотеза о том, что синхронизация играет решающую роль в возникновении функций как внутри, так и между уровнями, согласуется с несколькими направлениями исследований сложных систем, социальной и когнитивной психологии и социальных наук. Настоящая модель, однако, расширяет существующие модели, определяя механизмы, с помощью которых происходит синхронизация элементов.В частности, он определяет динамический сценарий, в котором синхронизация представляет собой прерывистое явление, характеризующееся повторяющейся сборкой и разборкой элементов в соответствии с меняющимися задачами и проблемами, с которыми сталкивается система.

Сборка функциональных блоков

Функциональные единицы могут быть мобилизованы тремя способами, которые отражают появление синхронизации. Во-первых, синхронизация может быть результатом структурных связей между элементами системы; некоторые элементы системы могут быть связаны с другими элементами более или менее стабильным образом, что создает потенциал для коммуникации и, следовательно, взаимного влияния.Взаимное влияние через эти связи может установить синхронизацию, даже если связи относительно слабые (Пиковский и др., 2003, и ссылки в нем; Strogatz, 2004). Активация каждого из элементов посылает сигналы другим подключенным элементам, что приводит к синхронизации между элементами всей сборки. Каждый случай сборки функционального блока укрепляет связи между элементами, открывая путь для следующего появления той же конфигурации. Фактически, если функциональные единицы возникают на основе структурных связей, они стремятся воссоздать ту же конфигурацию элементов в последовательном возникновении единиц.

Этот процесс сборки можно наблюдать на уровне мозга, разума и социальных групп. В головном мозге нейронные структуры, которые обладают анатомически систематическими и прямыми связями друг с другом, будут иметь тенденцию к синхронизации. Такие связи облегчают синхронизацию либо путем передачи возбуждающих и тормозных импульсов (Buzsáki and Draguhn, 2004; Buzsaki, 2006), либо путем модуляции внутренних нейронных свойств связанных нейронов (Bogaard et al., 2009; Fink et al., 2012, 2013; Knudstrup et al. al., 2016). В ментальных системах совместное появление когнитивных элементов создает новые ассоциативные связи и укрепляет существующие связи между элементами. На социальном уровне повторяющаяся синхронизация между людьми увеличивает их симпатию друг к другу и укрепляет их межличностные отношения. Семейные и дружеские узы, например, могут служить для синхронизации мыслей и действий вовлеченных людей. Подобным образом близкие друзья могут сотрудничать в достижении различных целей.

Если взаимодействия между элементами отражаются в структурных связях, стабильность этих связей будет способствовать воссозданию аналогичных (или идентичных) сборок элементов. Если хорошо обученный механизм нарушен, его легко восстановить. Это легко оценить в стабильных социальных группах. Например, если члены семьи отдыхают в разных местах, они могут воссоединиться после того, как их отпуск закончится. Однако, если элементы связаны быстро меняющимися связями динамики, мгновенное изменение функционирования отношений между элементами может способствовать появлению отдельных функциональных единиц.Даже небольшое нарушение вновь образованного механизма может вызвать качественные изменения в его работе. Следовательно, если кто-то или что-то разделит группу людей, которые случайно беседовали на улице, они могут больше никогда не воссоединиться.

Во-вторых, элементы могут достичь взаимной синхронизации, если они каким-то образом станут заметными одновременно. Этот механизм, вероятно, будет использоваться для синхронизации элементов, которые играют важную роль в достижении цели. Активация этих элементов в процессе внутреннего контроля (например,ж., внимание) может привести к их внезапной синхронизации. На уровне мозга внимание может на мгновение связать динамику элементов (Lopes da Silva, 1991). В качестве примера этого механизма Wróbel (2014) предположил, что во время восприятия внимание опосредуется активацией выбранных нейронных групп посредством колебаний в бета-диапазоне, которые, в свою очередь, синхронизируются для формирования определенных представлений в гамма-диапазоне (Wróbel, 2014). На уровне разума напоминание об элементах, которые имеют отношение к суждению или решению, активирует эти элементы, которые затем, вероятно, будут синхронизированы с суждением или станут основой для решения.В социальных группах люди, обладающие навыками, необходимыми для решения групповой проблемы или достижения цели, часто явно или неявно призываются, способствуя формированию команды, которая синхронизируется для выполнения своей функции.

Внешние факторы также могут вызывать мгновенную синхронизацию между набором элементов путем их выборочной активации. На уровне мозга сенсорный ввод может активировать отдельные нейронные сборки в мозгу, при этом повышенная активация создает потенциал для взаимного влияния между соответствующими сборками.Формирование впечатления иллюстрирует этот механизм на уровне разума. Таким образом, те черты, которые отличают человека в данном контексте, будут интегрированы в результирующее впечатление, в то время как другие черты, вероятно, будут игнорироваться (например, Asch, 1946). Между тем, на социальном уровне, если несколько человек выделяются как наиболее активные и выразительные в большой группе, они, скорее всего, будут скоординированы каким-то образом, потому что активность каждого наиболее заметна для других. Следовательно, люди, которые активны в данной ситуации, начинают действовать спонтанно и имеют больше шансов создать функциональную единицу — в данном случае подгруппу, выполняющую задачу.Между мгновенной синхронизацией и мгновенным влиянием между элементами существует положительная обратная связь, так что когерентные элементы влияют друг на друга более сильно, а элементы, которые влияют друг на друга, становятся все более синхронизированными (Waddell and ochowski, 2006).

В третьем механизме состояние или действия каждого элемента предлагает возможный диапазон состояний и действий других элементов. В нейронных сетях это явление описывается как множественных ограничений и является одним из основных механизмов функционирования искусственных нейронных сетей (McClelland and Rumelhart, 1986).Это можно наблюдать на уровне диад и социальных групп; это описывается как социальная взаимозависимость в теории игр и как категории аффорданса в экологическом подходе (Гибсон, 2014). Примером взаимозависимости является ситуация, в которой один шаг вправо или влево делает эту позицию недоступной для другого человека. Анализ взаимного ограничения собственных возможностей — важный механизм динамического анализа взаимозависимости в спорте. Например, синхронизация футболистов частично является результатом того факта, что игроки одной команды блокируют своих противников, чтобы помешать им выполнять определенные действия, тем самым уменьшая их аффорданс (Vilar et al., 2013). Таким образом, синхронизация элементов может возникать не только в результате того, что одни элементы побуждают другие находиться в определенном состоянии, но также в результате элементов, динамически ограничивающих совокупность состояний, которые могут принимать другие элементы. Этот механизм может обеспечивать сложные схемы синхронизации в функциональных блоках.

Динамика функциональных единиц

Большинство моделей, подчеркивающих появление функций через синхронизацию элементов нижнего уровня, обычно предполагают статическую структуру, в которой динамика (если таковая имеется) ограничивается простыми внешними или внутренними задачами.Динамические процессы играют более заметную роль в настоящей модели, способствуя устойчивым изменениям в структуре и функционировании рассматриваемой системы. Основная идея состоит в том, что при выполнении функций высшего порядка различные конфигурации элементов составляются и декомпозируются вместе с развитием и достижением функции. После выполнения функции набор элементов может быть разобран и готов к повторной сборке другим способом для выполнения другой функции. Новые функциональные единицы также могут подвергаться декомпозиции с помощью механизма управления; это происходит, когда элементы не могут достичь достаточной согласованности, необходимой для того, чтобы подразделение выполняло свои функции.Другими словами, настоящая модель подчеркивает прерывистый характер синхронизации с повторяющейся сборкой и разборкой функциональных блоков в ответ на меняющиеся задачи, проблемы и ограничения окружающей среды. Таким образом, синхронизация — это не просто следствие функционирования, но также важный компонент саморегулирующего контроля (ochowski and Liebovitch, 1997, 1999; ochowski and Dzakpasu, 2004; Waddell and ochowski, 2006).

Динамика, лежащая в основе сборки и разборки функциональных блоков, отражает друг друга.В то время как увеличение синхронизации усиливает мгновенное влияние между элементами и, таким образом, создает функциональную единицу, уменьшение синхронизации ослабляет мгновенное влияние между элементами и, таким образом, дезинтегрирует функциональную единицу. Независимо от того, является ли исходным фактором ослабление мгновенного воздействия или нарушение синхронизации, функциональная единица распадается. Затем эти элементы могут быть интегрированы в различные функциональные блоки.

Будет ли система организовывать одни и те же элементы в одни и те же функциональные единицы, зависит от степени, в которой появление функциональной единицы продиктовано структурными свойствами (т.е., связи между элементами) в отличие от временного связывания динамики, вызванного мгновенной синхронизацией. Если элементы влияют друг на друга в первую очередь посредством структурных связей, относительная стабильность связей приведет к повторному появлению похожих, если не идентичных ансамблей элементов. Например, в высшей степени автоматический или заученный ответ может быть временно нарушен, но легко восстановлен в той же форме. Точно так же синхронизирующие нейронные группы формируют разные пространственные паттерны в разных задачах, восстанавливая их координацию всякий раз, когда этого требует выполняемая функция (например,г., Келсо и ДеГузман, 1991). Однако, если элементы связаны в первую очередь быстро меняющимися динамическими связями, мгновенные изменения в функциональных отношениях между элементами могут сделать маловероятным повторное появление исходной конфигурации, вместо этого продвигая совершенно другую функциональную единицу. Например, при выполнении относительно нового действия даже небольшое нарушение может способствовать полному изменению действия (Vallacher and Wegner, 1987).

Функция накладывает ограничения на синхронизацию.Даже одно и то же действие может включать разные конфигурации элементов нижнего уровня для выполнения определенной функции. Например, при ударе молотка по долоту профессиональные кузнецы бессознательно координируют мышцы рук, чтобы сохранять точность от удара до удара. Однако такой точности нет на уровне отдельной мышцы. В одном ударе определенная мышца может быть задействована больше, чем при другом ударе, при этом другая мышца компенсирует недостаточное взаимодействие мышцы (Bernstein, 1967).

Синхронизация психологических процессов

Функциональную роль синхронизации можно увидеть на всех уровнях психологической реальности: функциях мозга, восприятии, двигательном поведении, действиях высшего порядка, ментальных процессах, диадическом поведении и коллективных действиях в социальных группах.

Представление стимулов и сознание

Синхронизация играет решающую роль в том, как мозг выполняет свои функции. Функция мозга требует как сегрегации, так и интеграции информации, сенсорной или извлеченной из памяти.С развитием методов визуализации мозговой активности мы относительно хорошо знаем, как мозг разделяет такую ​​информацию, определяя отдельные области для обработки определенных типов информации. Однако наши знания о том, как мозг интегрирует информацию, гораздо более ограничены. Основная гипотеза связывает интеграцию информации с синхронизацией между регионами, обрабатывающими различные типы информации (например, von der Malsburg, 1994; Singer and Gray, 1995). Синхронизированная активность нейронных сборок в головном мозге теоретически важна для выполнения сенсорных и перцептивных функций (von der Malsburg, 1994).Синхронизированные колебания между областями мозга наблюдались в моторных и когнитивных функциях, особенно в сознательной обработке (von der Malsburg, 1994; Tononi et al., 1998). Ощущение простейшего объекта требует синхронизированной активности нейронных ансамблей (см. Tononi and Edelman, 1998; Sauvé, 1999; Engel and Singer, 2001). Более того, дальняя синхронность между удаленными областями мозга наблюдается при различных формах поведения (Harris and Gordon, 2015). Также считается, что в основе избирательного внимания лежит код корреляции (Niebur et al., 2002; Гомес-Рамирес и др., 2016).

Чтобы понять, как синхронизация нейронной активности может выполнять роль интеграции информации, нам нужно понять, насколько сложной задачей является объединение входных данных из столь многих разрозненных и функционально различных источников. Проблема связывания представляет собой прототипический вызов интеграции информации в мозг. Например, если человек воспринимает синий круг и красный квадрат, как мозг связывает формы и цветовые особенности, чтобы сформировать представление объекта? Другими словами, как мозг узнает, что круг синий, а квадрат красный?

Сингер и Грей (1995) предположили, что временные характеристики нейронной активности ответственны за связывание, так что все нейронные группы, кодирующие различные характеристики одного и того же объекта, будут синхронизировать свою активность с точностью до миллисекунд.Этот процесс обеспечивает интеграцию нескольких функций и одновременное выполнение нескольких функций восприятия, таких как интеграция функций в несколько отдельных объектов. Это может быть достигнуто путем использования различных временных шаблонов (например, разности частот и фаз) для выполнения каждой функции (то есть интеграции характеристик каждого объекта). Тот же механизм может объяснять иерархическую организацию, когда одна группа нейронов принадлежит более чем одной интегративной единице одновременно (например,g., за счет синхронизации по гармоническим частотам). Гипотеза временной корреляции также объясняет, как интегрированные целостности могут взаимодействовать на более высоких уровнях обработки информации, поскольку синхронизированные нейронные сборки образуют функциональную единицу на более высоком уровне, которая отличается от других нейронных сборок из-за своего особого временного паттерна. Синхронизированные нейронные сборки более заметны, чем несинхронизированные сборки, даже если первые меньше, потому что нейрон с гораздо большей вероятностью будет производить потенциал действия, если входящие сигналы от его входных нейронов синхронизированы.

Такое связывание должно происходить практически во всех модальностях: слуховое связывание может потребоваться, чтобы различать звук одного голоса в толпе, а связывание во времени требуется для восприятия движения объекта. Требуется кросс-модальная привязка, чтобы связать звук удара мяча по летучей мыши с его визуальным восприятием, так что оба могут восприниматься как разные аспекты одного и того же события. Когнитивная привязка, например, должна связывать визуальное восприятие объекта с его семантическим знанием, реконструкцией памяти и кросс-модальной идентификацией (см. Обзор Neuron, 24 , 1999).Синхронизированная активность чаще всего видна (и регистрируется) как синхронные колебания электрической активности между различными областями мозга. Интересно, что синхронные колебания в гамма-диапазоне (ГСО) нервно-электрической активности, как полагают, связывают сенсорные ощущения, чтобы представлять отдельные объекты (Buzsaki, 2006; Buzsaki and Wang, 2012), и внимание опосредуется через активацию выбранных нейронных групп через колебания в бета-диапазон (Wróbel, 2014).

На каждом уровне обработки информации синхронизированные группы образуют функциональные единицы, которые интегрируются во все более сложные структуры.Эти нейронные группы из разных областей мозга могут соответствовать, например, личным воспоминаниям, аффективным реакциям и так далее по отношению к объекту. Каждая сборка на более низком уровне может быть ответственна за обнаружение определенных характеристик стимула, но именно синхронизированное представление различных сборок дает начало сознательному осознанию объекта. Такая синхронизированная нейронная группа аналогична понятию клеточной сборки , предложенному Хеббом (1949), в котором внутригрупповые связи облегчают активацию всей группы при активации одного нейрона.Это, в свою очередь, укрепляет внутригрупповые связи, как это выражено фразой «клетки, которые срабатывают вместе, соединяются вместе». Фактически, сила координации частично зависит от истории обучения и представлена ​​изменениями силы синаптических связей (т. Е. Изменениями, которые происходят в относительно медленном временном масштабе), которые сопровождают обучение.

Гипотеза временной корреляции не требует образования стабильных структурных связей, а скорее предполагает, что временное усиление синапсов (LTP — долгосрочное потенцирование) также может быть ответственным за создание синхронизированной функциональной единицы.Таким образом, функциональные единицы представляют собой динамические образования, появляющиеся на короткое время и вскоре после этого разбирающиеся, что позволяет создавать новые функциональные единицы (Rychwalska, 2013).

В определенной степени взаимодействие между элементами может также меняться на еще более прерывистой основе из-за изменений в фокусе внимания (например, Friston, 1994; Maunsell, 1995). Другими словами, внимание объединяет различные группы нейронов, которые затем получают возможность синхронизироваться друг с другом.

Функциональная единица наивысшего уровня в иерархии, которую можно описать в деятельности мозга, возможно, является объединенной сознательной «сценой» (Tononi and Edelman, 1998) — представлением временных рамок в потоке сознания. Такая высокая степень интеграции требует дальних корреляций и сложных временных моделей координации. Другими словами, функциональное связывание между отдельными нейронными сборками должно быть очень гибким, позволяя функциональному кластеру перемещаться через последовательность различных состояний без потери синхронизации (Koch et al., 2016; Пальва, 2016; Уорд, 2016; ср. Накатани и др., 2013). В то же время сама потеря сознания (например, из-за анестезии) обычно связана с «когнитивным отключением» (Mashour, 2013 и ссылки в нем) и, как полагают, опосредована потерей долгосрочной синхронизации в мозге (Lewis et al. др., 2012).

Психические процессы и структура высшего порядка

Как только сознательные репрезентации сформированы (в соответствии с описанным выше сценарием), они становятся элементами, подверженными дальнейшим интеграционным процессам, результатом которых являются ментальные структуры более высокого порядка, такие как репрезентации действий, суждения и самооценки.Как и в случае с мозгом, решающую роль в этом процессе играет синхронизация. Если процесс прогрессивной интеграции может поддерживать синхронизацию между подмножеством элементов, он продолжается до тех пор, пока не будет выполнена когнитивная функция (например, суждение, значимое действие, новое понимание себя), которая, в свою очередь, является предметом дальнейших интеграционных процессов. и так далее.

Значительные исследования показали, что согласованность действительно является основным принципом когнитивной функции и структуры (см. Abelson et al., 1968). В рамках этой структуры были идентифицированы различные механизмы, функция которых заключается в поддержании согласованности перед лицом неконгруэнтной информации или социального влияния (например, уменьшение диссонанса, дисконтирование, избирательная память и т. Д.) (См. Tesser et al., 1996; Суонн, 1997).

Характер когнитивной функции диктует конкретный показатель, с помощью которого оценивается согласованность. При формировании суждения о ком-либо функция заключается в установлении однозначной поведенческой ориентации по отношению к человеку (ср.Джонс и Джерард, 1967). В самопонимании функция самооценки (ср. Tesser and Campbell, 1983). В представлении действия функция — это эффективное исполнение (см. Валлахер и Вегнер, 1987). В каждом случае проблема согласованности заключается в том, насколько хорошо элементы поддерживают друг друга (т. Е. Координируют) в достижении своей соответствующей функции. Таким образом, последовательное социальное суждение — это такое суждение, в котором все активированные когнитивные элементы согласованы по своему значению для оценки цели.Между тем, в самопонимании согласованная самооценка — это концепция, в которой активированная релевантная для себя информация рисует тот же оценочный портрет. А в действии репрезентация эффективна в той мере, в какой функции действия более низкого уровня синхронизируются для создания плавного исполнения (см. Валлахер и др., 1989; Чиксентмихайи, 1990).

Когда согласованность между элементами не может быть достигнута в процессе постепенной интеграции, механизмы управления разбирают возникающую структуру и пытаются скоординировать элементы или новый набор элементов.Этот процесс может повторяться до тех пор, пока функция не будет достигнута (т. Е. Не будет достигнута согласованная оценка или будет выполнено эффективное действие), или, в качестве альтернативы, разобранные элементы могут быть реконфигурированы в совершенно другой функциональный блок. Другими словами, новая функция может возникнуть в результате разборки и последующей реконфигурации когнитивных элементов (Vallacher et al., 1998). В действии, например, неспособность поддерживать акт «убеждения кого-то» может привести к изменению конфигурации речевых актов как «самовыражения».”

Таким образом, функционирование разума можно описать как непрерывную сборку и разборку когнитивных элементов в поисках согласованности. Поток сознания, в конечном счете, может стать площадкой для капризов (Джеймс, 1890), но именно эта особенность мышления способствует возникновению структуры и эффективной функции. Постепенная сборка и разборка элементов системы отражается во временной траектории возникающей мысли. В социальном суждении, например, однолистная (оценочно конгруэнтная) информация организована в структуры все более высокого уровня, отражающие возрастающую согласованность, сценарий, который отражается в поляризации отношения, вызванной мыслями (Tesser, 1978).Информация о смешанной валентности, однако, имеет тенденцию приводить к повторной сборке и разборке элементов с различной валентностью в процессе динамической интеграции (см. Vallacher et al., 1994; Vallacher and Nowak, 1997). Процесс прогрессивной интеграции также наблюдался в отношении саморефлексии, когда индивиды, которым приказывают сосредоточиться на деталях своих действий, демонстрируют возрастающие колебания в их самооценках во время саморефлексивного мышления, что указывает на сборку все более высоких -порядок оценочно связных структур (Vallacher, Nowak, 1999; Vallacher et al., 2002).

С точки зрения синхронизации фундаментальным является согласованность когнитивных представлений. Связанные представления будут интегрированы в представления более высокого порядка, в то время как некогерентные будут либо дезинтегрированы, либо их несвязные части будут удалены в процессе интеграции. С этой точки зрения сигналы когерентности являются глобальными кросс-модальными сигналами. Согласованность в одной сенсорной модальности способствует прогрессивной интеграции информации в других модальностях; несогласованность в одной модальности нарушает интеграцию сигнала, имеющую место в другой модальности.Исследования показали, что наблюдение за бессвязными фигурами вызывает ощущение, что музыкальный отбор не следует знакомым принципам, в то время как просмотр связных фигур способствует ощущению, что такая музыка знакома (Ziembowicz et al., 2013; Winkielman et al., 2015).

Несмотря на глубокие корни этой точки зрения в классических трактовках психики (например, James, 1890; Kohler, 1929; Wertheimer and Riezler, 1944; Asch, 1946), традиционные подходы к моделированию когнитивных функций обычно изображали разум как устойчивый организация знаний.Коннекционизм появился в последние годы как предпочтительный инструмент для исследования того, как системы разрешают конфликты и максимизируют согласованность (ср. Read and Miller, 1998). Таким образом, предполагается, что функция когнитивных сетей заключается в удовлетворении множественных ограничений (представленных соединениями), так что сеть достигает конфигурации, в которой состояния узлов наименее конфликтны. Хотя коннекционистские модели могут решить проблему согласованности, они имеют важное ограничение в отношении моделирования описанного нами сценария.В частности, большинство моделей ограничены одним шагом, так как после достижения согласованного решения система оказывается в ловушке этого состояния и не развивается дальше.

Контроль действий

Умы не существуют ради самих себя, оставляя людей «погруженными в мысли» (Tolman, 1951). Психическое содержание и структуры, которые возникают в соответствии с описанным выше сценарием синхронизации, обеспечивают основу для открытого поведения в контексте ограничений, проблем, проблем и личных целей окружающей среды.Поскольку местная среда для действий подвержена заслуживающим внимания и постоянным изменениям, ментальные представления людей также должны быть динамичными, претерпевая реконфигурацию, когда это необходимо для поощрения и поддержания эффективных действий и исправления неэффективных действий. Этот сценарий повторяющейся сборки и разборки ментальных репрезентаций на службе эффективного действия является центральным в теории идентификации действия (Vallacher and Wegner, 1987). Теория утверждает, что эффективное выполнение действия связано с постепенной интеграцией структурных элементов действия более низкого уровня.Эта интеграция элементов в функциональную единицу более высокого уровня способствует соответствующему сдвигу в мысленном представлении человека о том, что он или она делает. Например, начинающий теннисист, вероятно, будет определять свое поведение с точки зрения основных задействованных действий — корректировки положения тела, покачивания ракеткой и т. Д. По мере того, как эти базовые действия становятся достаточно синхронизированными для обеспечения эффективной игры на теннисном корте, идентификация этого действия человеком изменится в соответствии с более интегральным (более высоким) представлением — «игра в теннис», «выполнение упражнений» или, возможно, «соревнование». против соперника.”

Точно так же, если действие становится неэффективным при идентификации на определенном уровне идентификации, человек, вероятно, перейдет к идентификации более низкого уровня, которая отражает основные структурные элементы действия. Теннисист, которому не удается эффективно играть в теннис, например, может восстановить мысленный контроль над действием, перефокусировав свое сознательное внимание на изменение положения своего тела и покачивание ракеткой. Посредством этого сценария повторяющейся сборки и разборки ментальных репрезентаций действия люди в конечном итоге сходятся на оптимальном уровне идентификации действия, который отражает степень, в которой структурные элементы действия синхронизированы и составляют эффективную функциональную единицу (например,г., Валлахер и др., 1989).

Акцент на когнитивной репрезентации действия в этом сценарии может показаться противоречащим большому количеству исследований координации поведения (например, Bernstein, 1967; Kelso and DeGuzman, 1991; van Wijk et al., 2012). Исследователи в этой области подчеркнули, что реакции на изменение обстоятельств окружающей среды и приобретение навыков не требуют сознательных мысленных представлений. Вместо этого существует прямая связь восприятия и действия, так что возможности окружающей среды регистрируются на уровне восприятия без необходимости в когнитивной интерпретации более высокого уровня.Атмосферные возможности окружающей среды также формируют двигательные реакции через соединение поведения и восприятия, так что утонченное и умелое разыгрывание поведения приводит к более тонким различиям в восприятии контекста, в котором разворачивается действие.

Согласно этой точке зрения, при развитии двигательного навыка определенные движения становятся связанными, так что система в целом теряет степени свободы (например, Bernstein, 1967; Turvey, 1990). Таким образом, хотя сотни мышц задействованы даже в таком действии, как, например, рукопожатие, маловероятно, чтобы центральная нервная система могла когнитивно справиться с контролем каждой мышцы.Бернстайн (1967) предположил, однако, что мышцы образуют специфические для функций синергии — самоорганизующиеся сборки — путем локального связывания и ограничения сокращений друг друга. Эти паттерны взаимного ограничения являются гибкими и изменяются в соответствии с требованиями функции. Например, паттерны координации между мышцами рук при ударе отличаются от схватывания. Модели координации также зависят от контекста. Таким образом, даже при выполнении одной и той же задачи картина координации может быть совершенно иной.Работа гаечным ключом может потребовать другой конфигурации мышц, когда это происходит в ограниченном пространстве (например, под капотом автомобиля), чем когда это происходит на открытом пространстве (например, на рабочем месте).

С точки зрения теории идентификации действия навыки, приобретенные на моторном уровне (например, координация конфигураций движений между конечностями), соответствуют самым низким уровням идентификации действия. По мере того, как действие постепенно усваивается или становится привычным, паттерны координации движений становятся бессознательными элементами в единицах более высокого порядка, которые становятся все более доступными для сознательного представления.Однако, как только достигается сознательное представление значения действия на более высоком уровне, автоматизированные элементы нижнего уровня, в принципе, также могут стать предметом сознательного представления. Например, обучение ходьбе происходит без размышлений о том, как двигать ногами; скорее, это предполагает метод проб и ошибок для навигации в физической среде. Хотя ходьба остается в значительной степени автоматической после того, как она усвоена, так что ее элементы (например, смещение веса) не представлены мысленно, могут возникнуть обстоятельства, которые привносят эти элементы в сознание.Таким образом, скользкий пол может сосредоточить сознательное внимание человека на том, как он или она перемещает свой вес и двигает ногами. Таким образом, хотя взаимные ограничения, способствующие развитию моделей координации движений, могут развиваться без сознательного контроля, впоследствии они могут стать предметом сознательного контроля и модификации.

Диады

В диадах любое взаимодействие (например, беседа) или задача (например, решение проблемы или перемещение ящика) требует синхронизации на различных уровнях, включая моторное поведение и внутренние состояния (эмоции, мысли) (e.г., Новак и др., 2000). Развитие межличностной синхронизации хорошо задокументировано. Например, в разговоре люди спонтанно синхронизируют выражения своих лиц (например, Stel and Vonk, 2010). Этот эффект настолько распространен, что люди даже могут имитировать выражение лица неодушевленного объекта, например робота (Hofree et al., 2014). Синхронизация мимики, в свою очередь, способствует соответствующему эмоциональному состоянию каждого члена диады в соответствии с гипотезой лицевой обратной связи (например,г., Laird, 1974; Strack et al., 1988).

Компьютерное моделирование диадического взаимодействия показало, что взаимосвязь между паттернами синхронизации и внутренними свойствами двух связанных единиц (индивидов) принимает разнообразные и часто весьма неожиданные формы (Nowak et al., 2002). Хотя небольшие изменения динамических свойств любой единицы могут способствовать соответственно небольшим различиям в синхронизации, иногда даже очень незначительные изменения этих свойств будут производить качественные изменения, которые можно интерпретировать как фазовые переходы в форме координации.

Когда мы принимаем во внимание сложную динамику, связанную с каждым человеком, система высшего порядка, созданная двумя людьми, может стать способной к особенно богатым динамическим свойствам, генерируя богатые и сложные паттерны координации. Наблюдаемые формы координации выходят за рамки простой синфазной синхронизации и противофазной синхронизации и включают значительно более сложные формы (Nowak et al., 2005). Сложность двух связанных систем может значительно превышать сложность каждой из компонентных систем (т.е., индивидов) — или он может резко упроститься в сценарии, напоминающем контроль над хаосом (Ott et al., 1990).

Беседа — особенно важная форма диадического взаимодействия. Fusaroli et al. (2014) утверждают, что функция имеет решающее значение для организации межличностного взаимодействия в диалоге. Помимо простой синфазной синхронизации, участники диалога демонстрируют дополнительную динамику, при которой один человек компенсирует другому в отношении ошибок и возмущений. Эти два человека интегрируются в единицу более высокого порядка, которая, в свою очередь, влияет на их соответствующие когнитивные, лингвистические и моторные процессы, направленные на достижение общей цели.Другими словами, синхронизация происходит на нескольких уровнях, как внутри, так и между людьми.

Шаблон синхронизации модулируется функцией взаимодействия и контекстом взаимодействия. Таким образом, режим синхронизации, работающий в одном контексте, может не работать в другом контексте. Например, повторение простых высказываний партнера может быть функциональным в сильно структурированной ситуации (например, повторение команд для обеспечения точности общения), но будет неудобным и излишним, а значит, дисфункциональным, в неструктурированном социальном разговоре.

Взаимодействия в диалоге служат для распределения когнитивных процессов и действий между людьми в соответствии с требованиями задачи и способностями каждого человека. Таким образом, диада становится единицей более высокого порядка, способной достичь большего, чем то, что может быть достигнуто индивидуальным поведением в одиночку. Функция определяется на уровне возникающего диадического целого, а не на уровне каждого человека. Fusaroli et al. (2014) утверждают, что этот процесс организации межличностных взаимодействий в диалоге структурирован для выполнения совместной функции, а не для отдельных когнитивных систем индивидов.Паттерны взаимодействия характеризуются стабильностью и четкой упорядоченностью динамики обоих индивидов (например, ритма разговора). Функциональность диадического диалога ясно видна в размерном сжатии (Бернштейн, 1967). Это означает, что коллективная изменчивость в совместных координирующих задачах меньше, чем изменчивость движений каждого индивидуума, по аналогии с координацией, участвующей в выполнении индивидуальным заданием, как описано ранее (стр.10).

Группы

Социальная группа — это не только набор людей, отношения между ними и социальная структура, но также непрерывный процесс синхронизации жестов, взглядов, действий и общения (см. Arrow et al., 2000). Достижение групповой задачи зависит от такой синхронизации (см. Forsyth, 1990; Schmidt and Richardson, 2008; Marsh et al., 2009). Принятие решений требует согласования информации и мнений, например, в то время как выполнение групповых действий требует синхронизации действий членов группы.Синхронизация также устанавливает структуру группы. Фактически, социальные отношения можно определить в терминах категорий синхронизации (Baron et al., 1994; Newtson, 1994; Nowak et al., 1998; Marsh et al., 2009; Miles et al., 2009). Синхронизация с другими членами группы приводит к формированию социальных связей и способствует чувству связанности (например, Chartrand and Bargh, 1999; Lakin and Chartrand, 2003; Dijksterhuis, 2005), в то время как неспособность достичь синхронизации вызывает чувство одиночества (Nowak и Валлахер, 2007).

В стремлении к координации индивидуально обусловленное поведение сливается в регулярные паттерны совместных действий (Guastello and Guastello, 1998; Marsh et al., 2009). Возникновение скоординированного поведения может быть операционализировано как корреляция во времени между внутренними состояниями и поведением отдельных членов группы. Группа более предсказуема (т. Е. Имеет меньше степеней свободы), чем любой из индивидуумов, рассматриваемых по отдельности. Это означает, что поведение членов группы как ограничивает, так и ограничивается поведением других членов.Хотя участники групповой дискуссии, например, берут слово самостоятельно, они делают это в контексте уже сказанного.

Для разных задач и задач могут потребоваться разные модели координации. Задача может потребовать отрицательной обратной связи (взаимного гашения реакций), реализованной, например, путем критики или сокращения количества возможных вариантов решения. В качестве альтернативы, задача может потребовать положительной обратной связи, предназначенной для генерирования множества идей, мотивации друг друга к работе или иного вклада в работу группы.Например, когда группа сосредотачивается на принятии окончательного решения между двумя вариантами, обсуждение может включать последовательность утверждений, поочередно выражающих аргументы для каждого из вариантов. Кроме того, в ссылках участников на поставленную задачу может появиться повышенное количество сообщений «мы», поскольку группа функционирует как единое целое, чтобы принять коллективное решение или план действий.

Мгновенная координация членов группы, вовлеченных в обсуждение или совместную деятельность, — это синусоидальный процесс: он то поднимается, то падает от момента к моменту вместе с работой группы.В определенный момент продолжительности группы поведение ее членов самоорганизуется вокруг задачи, которую необходимо выполнить, или проблемы, подлежащей обсуждению. Члены группы начинают сотрудничество, чтобы выполнить задание или убедить других согласиться с определенным мнением. Временное усиление координации можно описать как появление функциональных единиц, служащих цели выполнения микрозадач. Данная модель координации между участниками нарушается сразу после достижения данной цели или прекращения обсуждения.

Нет необходимости синхронизировать всю группу; скорее, разные подмножества людей будут синхронизироваться для выполнения задачи, а затем десинхронизироваться, как только задача будет завершена (например, Sawyer, 2005). Таким образом, со временем группа может характеризоваться появлением и разборкой различных паттернов взаимодействия, отражающих синхронизацию различных подмножеств членов группы. Ziembowicz (2015), например, продемонстрировал, что в целевых группах мгновенное появление структур диадического взаимодействия, как правило, характеризует возникновение и разрешение межличностного конфликта.Однако взаимодействия с участием более двух человек, как правило, ассоциировались с более позитивным аффектом, более слабым мнением и более глубоким исследованием. Таким образом, различные возникающие социальные структуры выполняют разные функции в социальных группах.

Координация поведения членов группы происходит через их реакции друг на друга, а также через обмен жестами, взглядами и сообщениями. Но координация также может происходить на более глубоком уровне в отношении эмоций, суждений, убеждений и планов действий (см.Новак и др., 1998). Синхронизация на уровне группы иногда проявляется как эмоциональное заражение, например, при личном контакте (например, Hatfield et al., 1993) или в социальных сетях (например, Kramer et al., 2014). Исследования (Nowak et al., 2005; Johnson, 2006) показали, что синхронизация на поведенческом уровне имеет фундаментальное значение для возможности более глубоких уровней синхронизации. Визуальная синхронизация особенно важна для возникновения взаимных положительных эмоций и сопереживания.

Было выявлено несколько механизмов, способствующих позитивной синхронизации в межличностных отношениях и в группах.Сходство в отношениях, например, является основным принципом межличностного влечения (например, Byrne et al., 1986), способствующим развитию социальных связей между двумя или более людьми. Компьютерное моделирование социального влияния (Nowak et al., 1990) продемонстрировало, что локально определенные принципы влияния (например, социальное воздействие, Latane, 1981) приводят к появлению локально согласованных кластеров единомышленников (например, тех, кто придерживается схожих мнений). или верования). Компьютерное моделирование социальной взаимозависимости также продемонстрировало появление локально согласованных структур, в которых согласованность определяется как сходство в стратегиях межличностных отношений (напр.г., Hegselmann, 1998; Новак и Валлахер, 1998, глава 7; Аксельрод, 2006). Также были выявлены механизмы, которые сохраняют и усиливают межличностную и групповую согласованность, такие как отказ от отклонений и появление групповых норм (например, Festinger, 1950; Clore and Gormly, 1974; Latane, 1981).

Социальные связи, возникающие в результате более глубоких уровней синхронизации, обеспечивают повышенное влияние среди членов группы, аналогично синаптическим связям в мозгу и ассоциациям в психической системе.Однако на координацию в группе влияет множество факторов, помимо социальных связей. Например, физическая близость на мгновение увеличивает эффективное влияние людей. Мгновенная значимость отдельных людей (например, в силу внешнего вида или поведения) также может влиять на временную конфигурацию связей между людьми, усиливая одни и ослабляя другие. Мгновенная согласованность (например, общее настроение или деятельность) также может изменить конфигурацию связей между подмножествами людей.Такая согласованность может быть вызвана, например, каким-либо внешним сигналом, таким как музыка или очень важные события. Между тем в рабочих группах различные структуры общения между членами группы, как правило, связаны с появлением соответственно различных способов решения задач и решения проблем (Leavitt, 1951; Shaw, 1951; Guetzkow and Simon, 1955).

Даже в контексте существующих социальных отношений не все межличностные или коммуникационные связи активируются одновременно.Например, у человека явно есть стабильные связи со своей семьей, но они неактивны, когда он или она находится в другом социальном окружении (например, на работе). В сочетании с факторами, которые действуют независимо от социальных связей (близость и т. Д.), Это говорит о том, что социальные группы, во многом как ментальные и нейронные структуры, имеют аспект сборки и разборки, постоянно реконфигурируя себя в ответ на меняющиеся требования окружающей среды и непредвиденные обстоятельства.

Координация между членами группы обычно связана с эффективными коллективными действиями.Помимо создания прочных и прочных связей (например, сплоченности) в группе (Forsyth, 1990), координация была определена как решающий фактор в оптимизации производительности в рабочих группах (Steiner, 1972) и спортивных командах (Vilar et al., 2013). . В то же время, однако, исследования проследили определенные формы дисфункциональной групповой динамики до глобальной синхронизации между взаимодействующими индивидами. В «групповом мышлении», например, повышенное внимание к групповой сплоченности может подавить инакомыслие и тем самым сократить естественные тенденции к самокоррекции (например,g., критическая обратная связь, стремление к индивидуации), которые в противном случае могли бы предотвратить непродуманные групповые решения и действия (Janis, 1982).

Хотя существующие отношения между людьми в группе могут способствовать возникновению коллективной функциональной единицы, синхронизация на уровне группы может возникать при отсутствии социальных связей. Феномен «деиндивидуализации» (Zimbardo, 1969; Diener, 1980), например, относится к потере индивидуальной идентичности и самосознания в больших, неструктурированных группах, занятых общим действием.Это феноменальное состояние имеет тенденцию вызывать повышенную координацию настроений, мыслей и действий среди всех людей в группе, что может способствовать иррациональному, а иногда и агрессивному поведению. Самым крайним проявлением глобальной групповой синхронизации является паника, когда каждый человек пытается выполнить одно и то же действие (например, выйти через единственную дверь из горящего здания), не применяя более функциональный способ координации (например, очередность). В своей модели коллективных действий Тернер и Киллиан (1957) отметили, что в неструктурированных групповых ситуациях, которые сегодня рассматриваются как питательная среда для деиндивидуализации, часто возникает спонтанное возникновение групповой нормы, которая синхронизирует и поддерживает действия группы как весь.

В целом, координация действий индивидов в групповом или коллективном контексте — будь то продуктивная при решении проблем или кажущаяся иррациональной как при групповом мышлении или деиндивидуализации — представляет собой появление функциональных единиц. В этом сценарии люди представляют собой элементы более низкого уровня, которые синхронизируются либо благодаря их взаимному влиянию, либо через общий ответ на внешний сигнал (например, лидер, предполагаемая угроза или возможность). Группы, безусловно, отличаются от нейронных систем, сознательных представлений, индивидуальных действий и диадических взаимодействий, но они соответствуют тому же формальному сценарию, который мы описали для этих других базовых уровней психологического функционирования.

Синхронизация уровней психологической реальности

Эту модель можно использовать для понимания появления функциональных единиц более высокого порядка на все более высоких уровнях интеграции, связывающих нейронные, психологические и социальные процессы в более крупную динамическую систему. Идея о том, что схожие динамические принципы действуют на разных уровнях — от нейронного до поведенческого и социального — и что эти уровни влияют друг на друга как снизу вверх, так и сверху вниз, была сформулирована теоретиками сложных систем (например.г., Kelso et al., 2013).

В восходящем режиме синхронизация элементов создает функциональную единицу, которая затем может функционировать как элемент при дальнейшей синхронизации. Таким образом, синхронизация на уровне мозга лежит в основе создания мыслей и чувств. Синхронизация мыслей и чувств у человека может затем способствовать появлению его или ее суждений и планов действий. После того, как суждения и планы действий созданы внутри человека, эти психические состояния более высокого порядка могут синхронизироваться с суждениями и планами действий других людей, с которыми этот человек взаимодействует.Другим путем паттерны синхронизации между нейронами в головном мозге могут вызывать соответствующие паттерны синхронизации между мышечными движениями (Kelso et al., 2013), поэтому синхронизация нейронных групп в головном мозге может вызывать поведенческую синхронизацию напрямую, минуя когнитивные представление. В обоих случаях личная синхронизация служит платформой для двоичной синхронизации. В продолжение этого процесса синхронизированные диады могут синхронизироваться друг с другом для повышения эффективности работы группы.Например, на танцполе диады, состоящие из хорошо синхронизированных танцевальных партнеров, могут перемещаться по танцполу, координируя свои действия с другими парами и избегая столкновений с ними.

В этом процессе существует два типа перехода между юнитами нижнего и верхнего уровня. Во-первых, синхронизированные ансамбли элементов объединяются в единый функциональный блок. Например, люди, синхронизирующиеся с задачей, становятся командой, которая затем может стать элементом более высокого уровня организации — рабочей группы.В этой форме синхронизации блоки более высокого порядка могут быть разложены на составляющие блоки более низкого порядка. Во второй форме перехода шаблон синхронизации между элементами на одном уровне, который может быть описан параметром порядка (Haken, 1987), может стать элементом на более высоком уровне. Грубо говоря, параметр порядка — это глобальная переменная, которая описывает закономерности зависимости между элементами системы. Организация элементов системы, описываемая параметром порядка, становится элементом системы более высокого уровня.Другими словами, один и тот же набор элементов может быть синхронизирован по-разному для получения соответственно разных значений результирующего параметра порядка. Например, особый паттерн синхронизации нейронов порождает определенные мысли и чувства. Таким образом, в отличие от первого типа перехода, именно тип синхронизации, а не конкретное подмножество элементов, порождает единицу более высокого уровня.

Также бывает, что синхронизация на более высоком уровне может способствовать шаблонам синхронизации на более низком уровне.Социальное взаимодействие, например, вызывает у людей мысли и чувства, которые, в свою очередь, могут влиять на их ожидания и модели внимания, которые затем могут вызывать синхронизацию на уровне нейронной активности. Внимание, например, вызывает синхронизацию бета-частоты, которая повышает чувствительность соответствующего набора нейронов для более быстрой синхронизации по длине волны гамма-излучения в процессе восприятия (Wróbel, 2014).

Восходящие и нисходящие процессы взаимодействуют друг с другом посредством взаимной обратной связи, что создает синхронизирующую динамическую систему, которая может способствовать постоянному изменению и корректировке внутри и между уровнями.Синхронизирующие элементы на нижнем уровне самоорганизуются в целые с эмерджентными свойствами на более высоких уровнях. Эти возникающие целостности, в свою очередь, влияют на схемы синхронизации элементов нижнего уровня. Например, два человека, взаимодействующие в диалоге, образуют диаду со свойствами, которые нельзя свести к разуму взаимодействующих людей. Диада, как возникающее целое, влияет на движения, язык, познания и эмоции человека, что, в свою очередь, влияет на свойства диады (Fusaroli et al., 2014).

Измерение синхронизации

Модель, которую мы представили, дает новое понимание того, как функции выполняются системами на разных уровнях — от разума до социальных групп. Но у модели есть еще одно преимущество: идея о том, что функциональные блоки собираются и разбираются в соответствии с требованиями задачи, указывает на новый способ определения и измерения функций. Мы можем проанализировать, какие конкретные конфигурации координирующих элементов — будь то нейроны, концепции или индивидуумы — необходимы для выполнения определенных функций.

Функциональные возможности подключения

Чтобы проанализировать состав функционального блока, мы рассматриваем каждую синхронизированную пару элементов как функциональное звено. В течение определенного периода времени, скорректированного для исследуемой системы, то есть миллисекунды для нейронной активности, секунды для координации воспоминаний или минут для группового обсуждения, мы можем затем объединить такие существующие функциональные связи в сеть. В этом изображении свойства функциональных единиц могут быть проанализированы с помощью сетевого анализа.Например, мы можем измерить плотность функционального блока: если плотность высока (т.е. имеется много координирующих пар), мы можем предположить, что либо выполняемая задача является сложной, либо требует избыточности. Если плотность низкая, мы можем предположить, что либо задача проста, либо выполняющая система имеет четко определенные роли для своих элементов. Другие параметры сети, такие как диаметр или длина пути, могут использоваться аналогичным образом для понимания как динамических требований задачи, так и эффективности системы при ее выполнении.

На сегодняшний день сетевой анализ является основным методом анализа структуры различных систем. Возможная динамика и функции обычно выводятся из свойств структуры (Watts and Dodds, 2007; Baronchelli et al., 2013; Weng et al., 2013). Однако во многих системах — от мозга через когнитивную систему до целых обществ — одна и та же структура связей позволяет системе выполнять различные, иногда диаметрально противоположные функции. Следовательно, анализа структурной сети недостаточно, чтобы понять, как выполняется функция.Сетевая наука лишь частично признает проблему, анализируя изменяющуюся структуру сетей (Capocci et al., 2006; Holme and Saramäki, 2012). Мы предлагаем дополнить стандартный сетевой анализ анализом функциональных связей, динамически формируемых элементами, координируемыми посредством стабильных структурных связей.

Динамический подход к сетевому анализу до некоторой степени решил эту проблему, предложив парадигму зависящих от времени или темпоральных сетей (Holme and Saramäki, 2012).Этот подход развился из наблюдения, что большинство проанализированных сетевых систем не «существуют» большую часть времени. Например, огромные сети телефонных контактов образуют связанный компонент (то есть сеть) только в том случае, если они объединены в несколько единиц времени (часы, дни, месяцы). Если проанализировать одну минуту, в лучшем случае сеть будет состоять из множества пар соединенных узлов. То, что до сих пор анализировалось как сеть, обычно представляет собой просто набор возможных (скрытых) соединений, которые эффективно существуют только в течение ограниченных периодов времени.

Временной сетевой анализ подходит во всех тех случаях, когда динамика процесса, протекающего в сети, имеет такое же временное разрешение, что и формирование структуры сети. В эту категорию попадают все сети, зависящие от личных контактов (эпидемии, динамика мнений и т. Д.) Или телеконтактов (телефон, социальные сети, текстовые сообщения и т. Д.). В тех случаях, хотя понимание сети скрытых соединений по-прежнему важно, такой анализ следует дополнить анализом динамики изменения соединения, поскольку это серьезно влияет на различные параметры сети (т.е., длины пути, взаимность соединений, соединяемых компонентов и т. д.).

Временной сетевой анализ обнаружил, что эволюция сети с течением времени в телефонных контактах показывает интересную закономерность. Определенные последовательности соединений появляются чаще, чем это должно быть случайно (Braha and Bar-Yam, 2009; Kovanen et al., 2011). Считается, что такие временные сетевые паттерны — динамические мотивы — в телефонных звонках отражают динамику наиболее общих социальных процессов над лежащей в основе стабильной структурой социальных связей знакомства (например,g., планирование встреч и подтверждение обратной связи в триаде: A-> B-> C-> A).

Динамические мотивы — это первый шаг в анализе не только структуры, но и динамики системы как сети, что может помочь понять, как определенный социальный процесс может быть выведен из изменяющейся структуры сети. Мы продвигаем эту идею намного дальше — мы предлагаем, чтобы определенные пространственно-временные паттерны координирующих элементов могли быть извлечены из взаимодействующих элементов и проанализированы с помощью сетевых мер, чтобы показать, как (относительно стабильная) структура системы дает возможность выполнять множество различных функций на разных уровнях. временные шкалы.

Функциональная связь в нейронных системах

До сих пор этот тип анализа использовался для изучения нейронных систем. Там особенно легко отличить структуру от динамики. Структурные связи — это (относительно) стабильные анатомические связи, а функциональные связи — это временные зависимости между активностью различных нервных регионов (Friston, 1994; Baronchelli et al., 2013). Такие связи могут быть извлечены в различных временных и пространственных масштабах: из совпадающих цепочек спайков отдельных нейронов или небольших нейронных сборок, из коррелированных потенциалов локального поля кортикальных столбцов, а также из записей ЭЭГ / МЭГ с фазовой синхронизацией из больших областей коры.Хотя структурные связи ограничивают возможные функциональные связи, отношения не являются однонаправленными. Нейроны, которые срабатывают вместе, соединяются вместе (Hebb, 1949). То есть структурные связи формируются для усиления паттернов координации, возникающих в результате одновременной активации (т. Е. Общих стимулов), иногда различая миллисекундные различия в синхронности (Bi and Poo, 2001; Caporale and Dan, 2008).

Сетевой анализ функциональных подключений был успешно применен к функции мозга (Salvador et al., 2005; Стам и Рейневельд, 2007; Рыхвальская, 2013). Это оказалось полезным методом для понимания и диагностики конкретных патологий функции мозга, таких как болезнь Альцгеймера (Stam et al., 2007), эпилепсия (Ponten et al., 2007) и старение (Meunier et al. , 2009). Что особенно многообещающе, так это то, что анализ функциональной связности отражает и различает конкретные задачи — например, пение от счета (Shirer et al., 2012) или пассивное наблюдение из задач классификации (Krienen et al., 2014).

В этой области также ясно, как этот метод анализа может быть использован для измерения динамики сборки и разборки функционального блока. Изображая его как динамическую сеть функциональных связей, мы можем анализировать изменение показателей сети во времени и понимать, как меняются требования задач. Функциональные сети связи в мозге со временем меняются (Valencia et al., 2008), что позволяет предположить, что они действительно развиваются в соответствии с потребностями задачи.

Перспективы будущего

Хотя функциональный анализ связности еще не применялся к психическим процессам или групповому функционированию, он может оказаться многообещающим направлением.В коннекционистских моделях активации, распределенных по памяти или семантической сети, например, синхронизация активации концептов может быть легко представлена ​​как функциональная сеть. Синхронная активация различных элементов самооценки также может формировать график, где конгруэнтности изображаются как положительные связи, а несоответствия — как отрицательные.

При анализе групп анализ социальных сетей — это быстро развивающийся исследовательский подход. Однако редко признавалось, что конфигурации значимы для функционирования социальной системы (Johnson, 2013) или что связи могут формироваться не только через структурные связи (например,г., Facebook друзей, список контактов в телефоне), но и через функциональные (согласованная деятельность). Применение функционального анализа связности к функции группы может пролить свет на то, как коллективные задачи создают ограничения на требуемые шаблоны координации и как эти шаблоны развиваются, чтобы позволить группе гибко переключаться между различными функциями.

Задача будущих исследований в этой парадигме состоит в том, чтобы определить значимые маркеры координации в соответствующих областях (например,g., познание, социальное взаимодействие), которые могут быть использованы для извлечения функциональных связей со значимым временным разрешением (то есть, позволяя динамическую сборку и разборку функциональных единиц). Одновременная активация определенных концептов в семантической сети может быть измерена путем комбинирования физиологических (например, отслеживания взгляда) методологий с компьютерными методами (например, отслеживанием мыши). В социальной сфере огромные объемы данных, собираемых социальными сетями через новые медиа (так называемые большие данные), которые часто содержат временные метки активности, могут стать ценным источником возможных маркеров скоординированной деятельности.

Заключение

Модель, которую мы описали, предлагает способ переосмысления отдельных явлений с точки зрения основных принципов динамики синхронизации. Независимо от того, является ли фокус в мозге, познании, социальном суждении, действии или групповом поведении, эффективное функционирование достигается за счет синхронизации рассматриваемых элементов нижнего уровня (нейронов, мыслей, движений, мнений) для формирования функциональных единиц, соответствующих задаче. под рукой. Согласованность, обеспечиваемая формированием функциональных единиц, часто бывает временной и сохраняется только до тех пор, пока это необходимо для выполнения задачи.Таким образом, при изменении требований к задаче происходит повторная сборка и разборка различных функциональных блоков, каждый из которых обеспечивает координацию, необходимую для выполнения определенного требования задачи. С этой точки зрения нейронные, ментальные, действия и социальные процессы не представляют собой результат работы статических структур, а скорее представляют собой динамические системы, которые действуют в соответствии с необходимостью согласованного функционирования.

Хотя важность согласованности в психологических системах широко признана в разных дисциплинах, механизмы, с помощью которых достигается и поддерживается согласованность, недостаточно изучены, и не было попыток определить такие механизмы, которые можно масштабировать на разных уровнях психологического функционирования.Представленная нами модель является попыткой обеспечить такую ​​интеграцию. Хотя есть соблазнительные доказательства в пользу этой интеграции, модель находится на начальной стадии и, следовательно, должна рассматриваться как эвристика для исследовательских программ. При соответствующей степени координации таких исследовательских усилий может появиться всеобъемлющая теория психологических процессов, которая может установить функциональную научную парадигму для понимания человеческого опыта.

Авторские взносы

Все перечисленные авторы внесли существенный, прямой и интеллектуальный вклад в работу и одобрили ее к публикации.

Финансирование

Мы благодарим за поддержку гранта Польского национального научного центра NCN 2011/03 / B / HS6 / 05084.

Заявление о конфликте интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Редакционный редактор объявил о своей совместной принадлежности, но не о каком-либо другом сотрудничестве, с автором AR и заявил, что процесс, тем не менее, соответствовал стандартам справедливой и объективной проверки.

Список литературы

Абельсон Р. П., Аронсон Э., Макгуайр У. Дж., Ньюкомб Т. М., Розенберг М. Дж. И Танненбаум П. Х. (1968). Теории когнитивной согласованности: Справочник . Чикаго, Иллинойс: Рэнд-МакНалли.

Google Scholar

Эрроу, Х., МакГрат, Дж. Э. и Бердал, Дж. Л. (2000). Малые группы как сложные системы: формирование, координация, развитие и адаптация . Ньюбери-Парк, Калифорния: Sage Publications.

Google Scholar

Аксельрод Р.М. (2006). Эволюция сотрудничества: пересмотренное издание . Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: основные книги.

Google Scholar

Барон Р. М., Амазин П. Г. и Бик П. Дж. (1994). «Локальная и глобальная динамика социальных отношений», в Динамические системы в социальной психологии , ред. Р. Валлахер и А. Новак (Сан-Диего, Калифорния: Academic Press), 111–138.

Google Scholar

Baronchelli, A., Ferrer-i-Cancho, R., Pastor-Satorras, R., Chater, N., and Christiansen, M.Х. (2013). Сети в когнитивной науке. Trends Cogn. Sci. 17, 348–360. DOI: 10.1016 / j.tics.2013.04.010

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бернштейн, Н. (1967). Координация и регулирование движений. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Pergamon Press Ltd.

Google Scholar

Би, Г., и Пу, М. (2001). Синаптическая модификация посредством коррелированной активности: пересмотр постулата Хебба. Annu. Rev. Neurosci. 24, 139–166.DOI: 10.1146 / annurev.neuro.24.1.139

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Богаард А., Родитель Дж., Зоховски М. и Бут В. (2009). Взаимодействие клеточных и сетевых механизмов в формировании пространственно-временного паттерна в нейронных сетях. J. Neurosci. 29, 1677–1687. DOI: 10.1523 / JNEUROSCI.5218-08.2009

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Браха Д. и Бар-Ям Ю. (2009). «Зависящие от времени сложные сети: динамическая центральность, динамические мотивы и циклы социальных взаимодействий», в Adaptive Networks Understanding Complex Systems , eds T.Гросс и Х. Саяма (Берлин: Springer), 39–50. DOI: 10.1007 / 978-3-642-01284-6_3

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бузаки, Г. (2006). Ритмы мозга. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Издательство Оксфордского университета. DOI: 10.1093 / acprof: oso / 9780195301069.001.0001

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бирн Д., Клор Г. Л. и Смитон Г. (1986). Гипотеза влечения: влияет ли подобное отношение на что-нибудь? J. Pers. Soc. Psychol. 51, 1167–1170.DOI: 10.1037 / 0022-3514.51.6.1167

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Capocci, A., Servedio, V. D. P., Colaiori, F., Buriol, L. S., Donato, D., Leonardi, S., et al. (2006). Предпочтительная привязанность в росте социальных сетей: Интернет-энциклопедия Википедия. Phys. Rev. E Stat. Нелин. Soft Matter Phys. 74, 036116. DOI: 10.1103 / PhysRevE.74.036116

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Caporale, N., and Dan, Y.(2008). Пластичность, зависящая от времени спайка: правило обучения Хебба. Annu. Rev. Neurosci. 31, 25–46. DOI: 10.1146 / annurev.neuro.31.060407.125639

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Chartrand, T. L., and Bargh, J. A. (1999). Эффект хамелеона: связь между восприятием и поведением и социальное взаимодействие. J. Pers. Soc. Psychol. 76, 893–910. DOI: 10.1037 / 0022-3514.76.6.893

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Clore, G.L.и Гормли Дж. Б. (1974). Знание, чувство и симпатия к психофизиологическому исследованию влечения. J. Res. Чел. 8, 218–230. DOI: 10.1016 / 0092-6566 (74)

-6

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Csikszentmihalyi, M. (1990). Flow: Психология оптимальной производительности. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Издательство Кембриджского университета.

Google Scholar

Динер, Э. (1980). «Деиндивидуализация: отсутствие самосознания и саморегуляции у членов группы», в Психология группового влияния , изд.П. Б. Паулюс (Хиллсдейл, Нью-Джерси: Эрлбаум), 208–242.

Google Scholar

Дейкстерхейс, А. Дж. (2005). «Почему мы социальные животные: дорога к подражанию как социальный клей», в книге Perspectives on Imitation. От неврологии к социальным наукам , ред. С. Херли и Н. Чейтер (Кембридж, Массачусетс, Массачусетс, США), 207–220.

Google Scholar

Финк, К. Г., Бут, В., и Зоховски, М. (2012). «Влияние частотной зависимости кривых фазовой характеристики на синхронизацию сети», в Phase Responses Curves in Neuroscience Springer Series в Computational Neuroscience , под ред. Н.W. Schultheiss, A. A. Prinz и R. J. Butera (Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Springer), 475–487. DOI: 10.1007 / 978-1-4614-0739-3_19

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Финк, К. Г., Мерфи, Г. Г., Зоховски, М., и Бут, В. (2013). Динамическая роль ацетилхолина в синаптической перенормировке. PLoS Comput. Биол. 9: e1002939. DOI: 10.1371 / journal.pcbi.1002939

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Форсайт, Д. Р. (1990). Group Dynamics , 2-е изд.Бельмонт, Калифорния: Thomson Brooks / Cole Publishing Co.

Google Scholar

Фристон, К. Дж. (1994). Функциональная и эффективная связь в нейровизуализации: синтез. Hum. Brain Mapp. 2, 56–78. DOI: 10.1002 / HBM.460020107

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Гибсон, Дж. Дж. (2014). Экологический подход к визуальному восприятию: классическое издание. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Психология Пресс.

Google Scholar

Гомес-Рамирес, М., Hysaj, K., and Niebur, E. (2016). Нейронные механизмы избирательного внимания в соматосенсорной системе. J. Neurophysiol. 116, 1218–1231. DOI: 10.1152 / jn.00637.2015

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Гуастелло, С. Дж., И Гуастелло, Д. Д. (1998). Истоки координации и эффективности команды: взгляд из теории игр и нелинейной динамики. J. Appl. Psychol. 83, 423–437. DOI: 10.1037 / 0021-9010.83.3.423

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Guetzkow, H., и Саймон, Х.А. (1955). Влияние определенных сетей связи на организацию и производительность в целевых группах. Manag. Sci. 1, 233–250. DOI: 10.1287 / mnsc.1.3-4.233

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хакен, Х. (1987). «Подход к самоорганизации», в Самоорганизующиеся системы: появление порядка , изд. Ф. Э. Йейтс (Лондон: Plenum Press), 417–437. DOI: 10.1007 / 978-1-4613-0883-6_22

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хэтфилд, Э., Качиоппо, Дж. Т., и Рэпсон, Р. Л. (1993). Эмоциональное заражение. Curr. Реж. Psychol. Sci. 2, 96–100. DOI: 10.1111 / 1467-8721.ep10770953

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хебб, Д. О. (1949). Организация поведения. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Wiley.

Google Scholar

Хегсельманн Р. (1998). «Моделирование социальной динамики с помощью клеточных автоматов», в Компьютерное моделирование социальных процессов , ред. У. Б. Г. Либранд, А. Новак и Р.Хегсельманн (Лондон: SAGE), 37–64.

Google Scholar

Хофри Г., Руволо П., Бартлетт М. С. и Винкельман П. (2014). Соединение механического и человеческого разума: спонтанная мимика физически присутствующего андроида. PLoS ONE 9: e99934. DOI: 10.1371 / journal.pone.0099934

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Янис И. (1982). Групповое мышление: Психологические исследования политических решений и фиаско. Бостон, Массачусетс: Houghton Mifflin.

Google Scholar

Джонсон, Дж. (2006). Может ли сложность помочь нам лучше понять риски? Управление рисками. 8, 227–267. DOI: 10.1057 / palgrave.rm.8250023

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Джонсон, Дж. (2013). Гиперсети в науке о сложных системах. Сингапур: World Scientific.

Google Scholar

Джонс, Э. Э., и Джерард, Х. (1967). Основы социальной психологии. Оксфорд: Wiley.

Google Scholar

Келсо, Дж. А. С. (1997). Динамические паттерны: самоорганизация мозга и поведения. Кембридж: MIT Press.

Google Scholar

Келсо, Дж. А. С., и Де Гузман, Г. К. (1991). «Механизм прерывистость для когерентного и гибкого мозга и поведенческой функции» в Обучение в автомобильной Neuroscience НАТО АСИ серии , ред Дж Requin и Г. Е. Стельмах (Dordrecht: Springer), 305-310. DOI: 10.1007 / 978-94-011-3626-6_25

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кнудструп, С., Зоховски М. и Бут В. (2016). Динамика всплеска сети при гетерогенной холинергической модуляции нейронных возбуждающих свойств и гетерогенной синаптической связности. евро. J. Neurosci. 43, 1321–1339. DOI: 10.1111 / ejn.13210

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Колер В. (1929). Гештальт-психология. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Liveright.

Google Scholar

Кованен, Л., Карсай, М., Каски, К., Кертеш, Дж., И Сарамяки, Дж.(2011). Временные мотивы в сетях, зависящих от времени. J. Stat. Мех. 2011: 11005. DOI: 10.1088 / 1742-5468 / 2011/11 / P11005

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Крамер А. Д. И., Гиллори Дж. Э. и Хэнкок Дж. Т. (2014). Экспериментальные доказательства массового эмоционального заражения через социальные сети. Proc. Natl. Акад. Sci. США 111, 8788–8790. DOI: 10.1073 / pnas.1320040111

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кринен, Ф.М., Йео, Б. Т. Т., и Бакнер, Р. Л. (2014). Реконфигурируемые зависящие от задачи режимы функциональной связи группируются вокруг базовой функциональной архитектуры. Philos. Пер. R. Soc. B Biol. Sci. 369: 20130526. DOI: 10.1098 / rstb.2013.0526

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лэрд, Дж. Д. (1974). Самоатрибуция эмоций: влияние выразительного поведения на качество эмоционального опыта. J. Pers. Soc. Psychol. 29, 475–486. DOI: 10.1037 / ч 0036125

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ливитт, Х. Дж. (1951). Некоторое влияние определенных коммуникативных паттернов на групповую работу. J. Abnorm. Soc. Psychol. 46, 38–50. DOI: 10,1037 / h0057189

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Льюис, Л. Д., Вайнер, В. С., Мукамель, Э. А., Донохью, Дж. А., Эскандар, Э. Н., Мадсен, Дж. Р. и др. (2012). Быстрая фрагментация нейронных сетей в начале бессознательного состояния, вызванного пропофолом. Proc. Natl. Акад. Sci. США 109, E3377 – E3386. DOI: 10.1073 / pnas.1210

9

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лопеш да Силва, Ф. (1991). Нейронные механизмы, лежащие в основе мозговых волн: от нервных мембран до сетей. Электроэнцефалогр. Clin. Neurophysiol. 79, 81–93. DOI: 10.1016 / 0013-4694 (91) -5

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Марш, К. Л., Ричардсон, М. Дж., И Шмидт, Р.С. (2009). Социальная связь через совместные действия и межличностную координацию. Верх. Cogn. Sci. 1, 320–339. DOI: 10.1111 / j.1756-8765.2009.01022.x

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Машур, Г. А. (2013). Когнитивное отключение: нейробиологическая парадигма общей анестезии и связанных состояний бессознательного. Neurosci. Biobehav. Ред. 37, 2751–2759. DOI: 10.1016 / j.neubiorev.2013.09.009

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Маунселл, Дж.Х. Р. (1995). Визуальный мир мозга: представление визуальных целей в коре головного мозга. Наука 270, 764–769. DOI: 10.1126 / science.270.5237.764

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Макклелланд, Дж. Л., и Румелхарт, Д. А. (1986). Параллельная распределенная обработка: исследования микроструктуры познания: основы , Vol. 1. Кембридж: MIT Press.

Google Scholar

Менье, Д., Ахард, С., Морком, А., и Буллмор, Э.(2009). Возрастные изменения модульной организации функциональных сетей человеческого мозга. Neuroimage 44, 715–723. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2008.09.062

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Майлз, Л. К., Нинд, Л. К., и Макрей, К. Н. (2009). Ритм раппорта: межличностная синхронность и социальное восприятие. J. Exp. Soc. Psychol. 45, 585–589. DOI: 10.1016 / j.jesp.2009.02.002

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Накатани, К., Раффон, А., и ван Леувен, К. (2013). Эффективность осознанного доступа повышается с объединением медленных и быстрых нейронных колебаний. J. Cogn. Neurosci. 26, 1168–1179. DOI: 10.1162 / jocn_a_00540

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ньютсон, Д. (1994). «Восприятие и связь поведенческих волн», в Динамические системы в социальной психологии , ред. Р. Валлахер и А. Новак (Сан-Диего, Калифорния: Academic Press), 139–167.

Google Scholar

Нибур, Э., Сяо, С. С., Джонсон, К. О. (2002). Синхронность: нейронный механизм отбора внимания? Curr. Opin. Neurobiol. 12, 190–194. DOI: 10.1016 / S0959-4388 (02) 00310-0

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Новак А., Замрей Дж. И Латане Б. (1990). От частного отношения к общественному мнению: динамическая теория социального воздействия. Psychol. Ред. , 97, 362–376. DOI: 10.1037 / 0033-295X.97.3.362

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Новак, А.и Валлахер Р. Р. (1998). Динамическая социальная психология. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Guilford Press.

Google Scholar

Новак А., Валлахер Р. Р. (2007). «Динамическая социальная психология: о сложности и координации в межличностных отношениях», в К теории сложности лидерства и организации , ред. М. Уль-Бьен, Р. Марион и П. Хангес (Шарлотта, Северная Каролина: Издательство информационного века ), 49–81.

Google Scholar

Новак, А., Валлахер Р. Р. и Борковски В. (2000). Моделирование временной координации поведения и внутренних состояний. Adv. Комплексная сист. 03, 67–86. DOI: 10.1142 / S0219525

0066

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Новак А., Валлахер Р. Р. и Бернштейн Э. (1998). «Вычислительная социальная психология: нейросетевой подход к межличностной динамике», в Компьютерное моделирование социальных процессов , ред. У. Б. Г. Либранд, А. Новак и Р. Хегсельманн (Таузенд-Окс, Калифорния: Sage Publications Ltd), 97–125.

Google Scholar

Новак А., Валлахер Р. Р. и Зоховски М. (2002). «Возникновение личности: личная стабильность через межличностную синхронизацию», в «Возникновение личности: личная стабильность через межличностную синхронизацию », редакторы Д. Червоне и У. Мишель (Нью-Йорк, Нью-Йорк: Guilford Press).

Google Scholar

Новак А., Валлахер Р. Р. и Зоховски М. (2005). Возникновение личности: динамические основы индивидуальной изменчивости. Dev. Ред. 25, 351–385. DOI: 10.1016 / j.dr.2005.10.004

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Пиковский А., Розенблюм М. и Куртс Дж. (2003). Синхронизация: универсальная концепция в нелинейных науках. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Издательство Кембриджского университета.

Google Scholar

Ponten, S.C., Bartolomei, F., and Stam, C.J. (2007). Сети малого мира и эпилепсия: теоретический анализ графов записанных интрацеребрально мезиальных приступов височной доли. Clin. Neurophysiol. 118, 918–927. DOI: 10.1016 / j.clinph.2006.12.002

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Рид, С. Дж., И Миллер, Л. С. (1998). «О динамическом конструировании смысла: интерактивная модель активации и конкуренции социального восприятия», в Connectionist Models of Social Reasoning and Social Behavior , ред. SJ Read и LC Miller (Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates Publishers), 27– 68.

Google Scholar

Рыхвальская, А.(2013). «Понимание познания через функциональную связь», в Сложная динамика человека. Понимание сложных систем , ред. А. Новак, К. Винковска-Новак и Д. Бре (Берлин: Springer), 21–34. DOI: 10.1007 / 978-3-642-31436-0_2

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Сальвадор, Р., Саклинг, Дж., Коулман, М. Р., Пикард, Дж. Д., Менон, Д., и Буллмор, Э. (2005). Нейрофизиологическая архитектура функциональных магнитно-резонансных изображений человеческого мозга. Cereb.Cortex 15, 1332–1342. DOI: 10.1093 / cercor / bhi016

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Сойер, Р. К. (2005). Социального Emergence: Общества как сложные системы. Кембридж: Издательство Кембриджского университета. DOI: 10.1017 / CBO9780511734892

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Шмидт Р. К. и Ричардсон М. Дж. (2008). «Динамика межличностной координации», в Координация: нейронная, поведенческая и социальная динамика, понимание сложных систем , ред.Фукс и В. К. Йирса (Берлин: Springer), 281–308. DOI: 10.1007 / 978-3-540-74479-5_14

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Шоу, М. Э. (1951). Групповая динамика: психология поведения в малых группах. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Макгроу-Хилл.

Google Scholar

Ширер, В. Р., Ряли, С., Рыхлевская, Э., Менон, В., и Грейциус, М. Д. (2012). Расшифровка когнитивных состояний, управляемых субъектом, с помощью паттернов связи всего мозга. Cereb. Cortex 22, 158–165.DOI: 10.1093 / cercor / bhr099

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Зингер, W. (1999). Нейронная синхрония: универсальный код для определения отношений? Neuron 24, 111–125. DOI: 10.1016 / S0896-6273 (00) 80821-1

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Сингер В. и Грей К. М. (1995). Интеграция визуальных признаков и гипотеза временной корреляции. Annu. Rev. Neurosci. 18, 555–586. DOI: 10.1146 / annurev.ne.18.030195.003011

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Стэм, К., Джонс, Б., Нолти, Г., Брейкспир, М., и Шелтенс, П. (2007). Сети малого мира и функциональная связь при болезни Альцгеймера. Cereb. Cortex 17, 92–99. DOI: 10.1093 / cercor / bhj127

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Штайнер И. (1972). Групповой процесс и производительность. Нью-Йорк, Нью-Йорк: Academic Press Inc.

Google Scholar

Стел, м., и Вонк, Р. (2010). Мимикрия в социальном взаимодействии: преимущества для подражателей, подражателей и их взаимодействие. руб. J. Psychol. 101, 311–323. DOI: 10.1348 / 000712609X465424

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Страк Ф., Мартин Л. Л. и Степпер С. (1988). Запрещающие и облегчающие условия человеческой улыбки: ненавязчивая проверка гипотезы лицевой обратной связи. J. Pers. Soc. Psychol. 54, 768–777. DOI: 10.1037 / 0022-3514.54.5.768

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Строгац, С. (2004). Sync: зарождающаяся наука о спонтанном порядке. Лондон: Пингвин.

Google Scholar

Суонн, В. Б. (1997). Проблема с изменением: самопроверка и верность себе. Psychol. Sci. 8, 177–180. DOI: 10.1111 / j.1467-9280.1997.tb00407.x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Тессер, А. (1978). Самостоятельное изменение отношения. Adv. Exp. Soc. Psychol. 11, 289–338. DOI: 10.1016 / S0065-2601 (08) 60010-6

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Тессер А. и Кэмпбелл Дж. (1983). Самоопределение и поддержание самооценки. Psychol. Перспектива. Сам 2, 1–31.

Google Scholar

Тессер А., Мартин Л. Л. и Корнелл Д. П. (1996). «О взаимозаменяемости механизмов самозащиты», в Психология действия: связь познания и мотивации с поведением , ред.М. Голлвитцер и Дж. А. Барг (Нью-Йорк, Нью-Йорк: Guilford Press), 48–68.

Google Scholar

Thagard, P., and Nerb, J. (2002). Эмоциональные гештальты: оценка, изменение и динамика аффекта. чел. Soc. Psychol. Ред. 6, 274–282. DOI: 10.1207 / S15327957PSPR0604_02

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Толмен, Э. К. (1951). Целенаправленное поведение животных и человека. Беркли, Калифорния: Калифорнийский университет Press.

Google Scholar

Тонони, Г., и Эдельман, Г. М. (1998). Сознание и сложность. Наука 282, 1846–1851. DOI: 10.1126 / science.282.5395.1846

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Тонони Г., Сринивасан Р., Рассел Д. П. и Эдельман Г. М. (1998). Изучение нейронных коррелятов сознательного восприятия с помощью нейромагнитных ответов с разметкой частоты. Proc. Natl. Акад. Sci. США 95, 3198–3203. DOI: 10.1073 / pnas.95.6.3198

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Тернер Р.Х. и Киллиан Л. М. (1957). Коллективное поведение. Оксфорд: Прентис-Холл.

Google Scholar

Uhlhaas, P., Pipa, G., Lima, B., Melloni, L., Neuenschwander, S., Nikolić, D., et al. (2009). Нейросинхронность в корковых сетях: история, концепция и текущее состояние. Фронт. Интегр. Neurosci. 3:17. DOI: 10.3389 / нейро.07.017.2009

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Валенсия, М., Мартинери, Дж., Дюпон, С., и Чавес, М. (2008). Динамическое поведение малого мира в функциональных сетях мозга, раскрытое с помощью подхода, связанного с сетями, связанными с событиями. Phys. Rev. E Stat. Нелин. Soft Matter Phys. 77: 050905. DOI: 10.1103 / PhysRevE.77.050905

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Валлахер Р. Р. и Новак А. (1997). Возникновение динамичной социальной психологии. Psychol. Inq. 8, 73–99. DOI: 10.1207 / s15327965pli0802_1

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Валлахер, Р.Р. и Новак А. (1999). «Динамика саморегуляции», в Перспективы поведенческой саморегуляции: достижения в социальном познании , Vol. XII, изд. Р. Р. Вайер (Махва, Нью-Джерси: издательство Lawrence Erlbaum Associates), 241–259.

Google Scholar

Валлахер Р. Р., Новак А., Фрёлих М. и Роклофф М. (2002). Динамика самооценки. чел. Soc. Psychol. Ред. 6, 370–379. DOI: 10.1207 / S15327957PSPR0604_11

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Валлахер, Р.Р., Новак А. и Кауфман Дж. (1994). Внутренняя динамика социального суждения. J. Pers. Soc. Psychol. 67, 20–34. DOI: 10.1037 / 0022-3514.67.1.20

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Валлахер Р. Р., Новак А., Маркус Дж. И Штраус Дж. (1998). «Динамика в координации разума и действий», в Personal Control in Action, Springer Series in Social Clinical Psychology , ред. М. Кофта, Г. Вири и Г. Седек (Нью-Йорк, Нью-Йорк: Спрингер), 27– 59.DOI: 10.1007 / 978-1-4757-2901-6_2

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Валлахер Р. Р. и Вегнер Д. М. (1987). Что, по мнению людей, они делают? Идентификация действий и поведение человека. Psychol. Ред. 94, 3–15. DOI: 10.1037 / 0033-295X.94.1.3

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Валлахер, Р. Р., Вегнер, Д. М., и Сомоса, М. П. (1989). Вам легко сказать: определение действий и беглость речи. J. Pers. Soc.Psychol. 56, 199–208. DOI: 10.1037 / 0022-3514.56.2.199

CrossRef Полный текст | Google Scholar

ван Вейк, Б. К. М., Бик, П. Дж., И Даффертсхофер, А. (2012). Нейросинхронность в двигательной системе: что мы узнали на данный момент? Фронт. Гм. Neurosci. 6: 252. DOI: 10.3389 / fnhum.2012.00252

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Вилар, Л., Араужо, Д., Давидс, К., и Бар-Ям, Ю. (2013). Наука о победе в футболе: динамика формирования модели в ассоциативном футболе. J. Syst. Sci. Комплекс 26, 73–84. DOI: 10.1007 / s11424-013-2286-z

CrossRef Полный текст | Google Scholar

фон дер Мальсбург, К. (1994). «Корреляционная теория функции мозга», в Модели нейронных сетей II: Временные аспекты кодирования и обработки информации в биологических системах , ред. Э. Думани, Дж. Л. ван Хеммен и К. Шультен (Нью-Йорк, Нью-Йорк: Springer) , 95–119.

Google Scholar

Уорд, Л. М. (2016). «Синхронизация нейронов, ориентация внимания и первичное сознание», в Multimodal Oscillation-based Connectivity Theory , ed.С. Пальва (Cham: Springer International Publishing), 29–49. DOI: 10.1007 / 978-3-319-32265-0_3

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Уоттс, Д. Дж., И Доддс, П. С. (2007). Влиятельные лица, сети и формирование общественного мнения. J. Consum. Res. 34, 441–458. DOI: 10.1086 / 518527

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Wertheimer, M., and Riezler, K. (1944). Гештальт-теория. Soc. Res. 11, 78–99.

Google Scholar

Винкельман, П., Зембович М., Новак А. (2015). Последовательный и плавный ум: как единое сознание конструируется из кросс-модальных входных данных посредством интегрированного опыта обработки. Фронт. Psychol. 6:83. DOI: 10.3389 / fpsyg.2015.00083

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Wróbel, A. (2014). «Активация внимания в кортикоталамических петлях зрительной системы», в The New Visual Neurosciences , ред. Дж. С. Вернер и Л. М. Чалупа (Лондон: MIT Press), 339–349.

Google Scholar

Зембович, К. (2015). Moje czy Twoje? Struktura Procesu Zabierania Głosu w Zespołach Dążących do Konsensusu Decyzyjnego. к.э.н. докторская диссертация, Варшавский университет, Варшава.

Зембович М., Новак А. и Винкельман П. (2013). Когда звуки выглядят правильно, а изображения — правильными: кросс-модальная согласованность усиливает претензии на присутствие паттерна. Познание 129, 273–278. DOI: 10.1016 / j.cognition.2013.07.010

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Зимбардо, П.Г. (1969). Человеческий выбор: индивидуация, разум и порядок против деиндивидуализации, импульса и хаоса. Nebr. Symp. Мотив. 17, 237–307.

Google Scholar

ochowski, M., and Dzakpasu, R. (2004). Условные энтропии, фазовая синхронизация и изменение направленности информационного потока в нейронных системах. J. Phys. Математика. Gen. 37, 3823–3834. DOI: 10.1088 / 0305-4470 / 37/12/007

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Зоховски, М., Левенштейн, М., Новак, А. (1993). Воспоминание, которое предварительно забывает. J. Phys. Математика. Gen. 26, 2099–2112. DOI: 10.1088 / 0305-4470 / 26/9/009

CrossRef Полный текст | Google Scholar

ochowski, M., and Liebovitch, L.S. (1997). Синхронизация траектории как способ управления динамикой связанной системы. Phys. Ред. E 56, 3701–3704. DOI: 10.1103 / PhysRevE.56.3701

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Синхронизация в музыкальных ритмах человека и взаимно взаимодействующих сложных системах

Значение

Хотя статистические свойства музыкальных композиций широко изучаются, мало что известно о статистической природе музыкального взаимодействия — основы музыкального общения.Целью этого исследования было раскрыть общие статистические свойства, лежащие в основе музыкального взаимодействия, путем наблюдения двух людей, синхронизирующих ритмы. Мы обнаружили, что интервалы между ударами между индивидуумами демонстрируют безмасштабную взаимную корреляцию, то есть следующий удар, который играет индивидуум, зависит от всей истории (до нескольких минут) интервалов между ударами его партнера. Чтобы объяснить это удивительное наблюдение, мы вводим общую стохастическую модель, которую также можно использовать для изучения явлений синхронизации в эконофизике и физиологии.Законы масштабирования, обнаруженные в музыкальном взаимодействии, напрямую применимы к аудиопроизводству.

Abstract

Хотя музыка, создаваемая ансамблем, находится под влиянием множества факторов, включая музыкальный жанр, навыки музыканта и индивидуальную интерпретацию, ритмическая синхронизация лежит в основе музыкального взаимодействия. Здесь мы изучаем статистический характер взаимодействия двух синхронизирующих ритмы людей. Мы обнаружили, что интервалы между тактами как у обычных людей, так и у профессиональных музыкантов демонстрируют безмасштабные (степенные) взаимные корреляции.Удивительно, но следующий бит, который должен сыграть один человек, зависит от всей истории интервалов между ударами другого человека в масштабе времени до нескольких минут. Чтобы понять это открытие, мы предлагаем общую стохастическую модель для взаимно взаимодействующих сложных систем, которая предлагает физиологически мотивированное объяснение возникновения безмасштабных кросс-корреляций. Мы показываем, что наблюдаемый феномен долговременной памяти при ритмической синхронизации может быть имитирован фрактальным соединением отдельно записанных или синтезированных звуковых дорожек и, таким образом, применен в электронной музыке.Хотя это исследование обеспечивает понимание фундаментальных характеристик времени и синхронизации на межмозговом уровне, модель взаимно взаимодействующих сложных систем может также применяться для изучения динамики других сложных систем, в которых наблюдались безмасштабные взаимные корреляции, включая эконофизику, физиологические временные ряды и коллективное поведение стад животных.

В своей книге Musicophilia невролог Оливер Сакс пишет: «Во всех обществах основная функция музыки — коллективная и коллективная, объединять и связывать людей.Люди поют и танцуют вместе в каждой культуре, и можно представить, что они делали это около первых пожаров сто тысяч лет назад »(1). Сакс добавляет: «В такой ситуации, кажется, происходит фактическое связывание нервных систем, осуществляемое ритмом» (2). Эти мысли приводят к вопросу: существует ли какая-либо основная и поддающаяся количественной оценке структура субъективного опыта «музыкального связывания»? Здесь мы исследуем статистическую природу музыкального связывания (также называемого музыкальным соединением), когда два человека играют ритмы синхронно.

Каждый бит, который играет один (невзаимодействующий) непрофессионал или музыкант, сопровождается небольшими временными отклонениями от точного ритма, то есть даже обученный музыкант будет отбивать ударный удар немного впереди или позади метронома (стандартное отклонение обычно составляет 5–5). 15 мс). Интересно, что эти отклонения статистически зависимы и обнаруживают дальние корреляции (LRC) (3, 4). Слушатели в значительной степени предпочитают музыку, отражающую коррелированные на большие расстояния временные отклонения, а не некоррелированные (белый шум) флуктуации (5, 6).LRC также присущи воспроизведение как пространственных, так и временных интервалов отдельных предметов (4, 7⇓ – 9) и музыкальных композиций, таких как колебания высоты звука (простым примером колебаний высоты звука является мелодия) (10, 11) и обратите внимание на длину (12). Наблюдение степенных корреляций в колебаниях высоты звука и длины ноты в композициях отражает иерархическую, самоподобную структуру в этих композициях.

В этой статье мы исследуем ритмическую синхронизацию, которая лежит в основе музыкального взаимодействия, от оркестровой игры до хлопков аудитории в ладоши (13).Более конкретно, мы показываем, что интервалы между ударами (IBI) двух субъектов, синхронизирующих музыкальные ритмы, демонстрируют дальние взаимные корреляции (LRCC), что, по-видимому, является общим явлением, учитывая, что эти LRCC были обнаружены как у профессиональных музыкантов, так и у обычных людей.

Наблюдение за LRCC может указывать на характеристики критичности в динамике рассматриваемой сложной системы. LRCC характеризуются степенным спадом функции взаимной корреляции и указывают на то, что два временных ряда IBI образуют самоподобную (фрактальную) структуру.Здесь самоподобие подразумевает, что тенденции в IBI, вероятно, будут повторяться в разных временных масштабах, то есть паттерны колебаний IBI одного музыканта имеют тенденцию воспроизводиться статистически аналогичным образом в более позднее время — даже в игре другого музыканта. Различные сложные системы демонстрируют LRCC; Примеры включают колебания цен на Нью-Йоркской фондовой бирже (где LRCC становятся более выраженными во время экономических кризисов) (14–16), сердцебиение и колебания ЭЭГ (15, 17), частицы в канале Лоренца (18), сродство связывания белков на ДНК (15), косяки рыб (19) и коллективный ответ стай скворцов (20, 21).Происхождение коллективной динамики и LRCCs, основанных на локальных взаимодействиях, часто кажется неуловимым (20) и является предметом текущих исследований (19, 21). Особый интерес представляют правила взаимодействия особей в толпе (22, 23) и переходы к синхронизированному поведению (16, 24). Мы представляем стохастическую модель для взаимно взаимодействующих сложных систем (MICS), которая генерирует LRCC и дает физиологически мотивированное объяснение удивительного присутствия долговременной памяти во взаимных корреляциях музыкальных исполнений.

Межмозговая синхронизация в последнее время привлекает все большее внимание, включая исследования межличностной синхронизации (см. Ссылку 4 для обзора), координации речевого ритма (25), социальных взаимодействий (26), корковой фазовой синхронизации при игре на гитаре в дуэтах (27, 28), импровизация в исполнении классической музыки (29).

Примечательно, что разница между ударами двух музыкантов составляет всего несколько миллисекунд, что ненамного больше, чем типичная длительность одиночного потенциала действия (~ 1 мс).Нейрофизические механизмы измерения времени в миллисекундном диапазоне все еще широко открыты (30, 31). Осцилляторные паттерны ЭЭГ связаны с прогнозированием ошибок во время музыкального исполнения (32). Мелкая моторика, такая как ритм и скорость постукивания пальцами, используются для ранней диагностики болезни Хантингтона (33). Неврологическая способность синхронизироваться с ритмом может иметь терапевтическое применение при болезни Паркинсона, но механизмы до сих пор неизвестны (34). Это исследование предлагает статистическую основу, которая может помочь понять эти механизмы.

Экспериментальная установка и методы

Выступления были записаны в Студии электроакустической композиции Гарвардского университета (подробности см. В SI Text ) на клавиатуре Studiologic SL 880, что дало 57 временных серий записей цифрового интерфейса музыкальных инструментов (MIDI) (Рис. 1, Верх ). Каждая запись обычно длилась 6–8 минут и содержала около 1000 ударов на каждого испытуемого. Временные вхождения t 1 ,…, t n ударов были извлечены из записей MIDI, а интервалы между ударами считаны I n = t n n n n t n 1 с t 0 = 0.Однако представленные здесь результаты применимы не только к MIDI, но и к акустическим записям. Испытуемых просили нажать клавишу указательным пальцем в следующем порядке. Тип задания Ia: два испытуемых играли такты синхронно одним пальцем каждый. Тип задания Ib: были сделаны последовательные записи, где субъект B синхронизировался с ранее записанными ударами субъекта A. Последовательные записи широко используются в профессиональных студийных записях, где обычно сначала записывается барабанщик, а затем слои других инструментов.Тип задания II: один испытуемый воспроизводил удары синхронно одним пальцем каждой руки. Тип задания III: Один испытуемый проиграл биты одним пальцем (постукивание пальцем). Постукивание пальцами отдельных испытуемых хорошо изучено в литературе (4) и служит отправной точкой, но мы сосредоточены на синхронизации между испытуемыми. Помимо периодического постукивания, в заданиях I – III использовался ритм 4/4 {1, 2.5, 3, 4}, в котором вторая доля заменяется нестандартной.

Рис. 1.

( Top ) Два профессиональных музыканта A и B синхронизируют свои удары: сравнение экспериментов ( A – C ) с моделью MICS ( D – F ).( A ) IBI 1134 ударов музыканта A (черная кривая) и B (синяя кривая, смещенная на 0,1 с для ясности) демонстрируют медленно меняющиеся тенденции и увеличение темпа со 133 до 182 ударов в минуту. ( B и E ) gPSD временного ряда I A , I B показывает LRC асимптотически для малых f и антикорреляции для больших f кривой при f ∼ 0.1 f Найквист (7). ( C ) Свидетельство LRCC между I A и I B , показатель DCCA составляет δ = 0,69. ( D – F ) Модель MICS для β A = β B = 0,85, n = 1,133 предсказывает δ = 0,74, что отлично согласуется с экспериментальными данными. . Глобальный тренд, извлеченный из A , был добавлен к кривой для иллюстрации.Остальные параметры как на рис.2 A и B .

Для анализа взаимной корреляции между двумя нестационарными временными рядами (здесь, между двумя последовательностями интервалов между биениями; Рис.1 A ) использовалась модифицированная версия кросс-корреляционного анализа с исключенным трендом (DCCA) (17) ( Материалы и методы ). Мы добавили глобальное устранение тренда в качестве начального шага перед DCCA, который оказался решающим при анализе медленно меняющихся нестационарных сигналов (35). DCCA вычисляет ковариацию с исключенным трендом F ( s ) в окнах размером s .LRCC присутствуют, если F ( s ) асимптотически следует степенному закону F ( s ) ∼ s δ с 0,5 < δ <1,5. Напротив, δ = 0,5 указывает на отсутствие LRCC.

Временной ряд считается коррелированным на больших расстояниях, если его спектральная плотность мощности (PSD) асимптотически затухает по степенному закону, p ( f ) ∼ 1/ f β для малых частот f и 0 < β <2.Пределы β = 0 ( β = 2) указывают на белый шум (броуновское движение), тогда как −2 < β <0 указывает на антикорреляции. В этой статье мы измеряем спектральную частоту мощности f в единицах частоты Найквиста ( f Найквиста = 1/2 Гц), что составляет половину частоты дискретизации временного ряда. Метод, специально предназначенный для изучения дальнодействующих корреляций в медленно меняющихся нестационарных временных рядах, — это анализ флуктуаций без тренда (DFA) (36, 37) ( Materials and Methods ).Метод DFA состоит из ( i ) локального удаления тренда сигнала в окнах размером s с полиномом степени k (мы использовали k = 2) и ( ii ) вычисления дисперсии F DFA ( s ) сегментов с исключенным трендом длиной s . Для фрактального масштабирования мы получаем F DFA ( s ) ∼ s α с показателем DFA α (который в нашем случае является показателем Херста).Показатель DFA количественно определяет степень устойчивости памяти в данном временном ряду и связан с показателем PSD β через β = 2 α — 1.

Многие временные ряды физических, биологических, физиологических и социальные системы нестационарны и обнаруживают дальние корреляции. PSD обычно анализируется, чтобы получить представление о динамике природных систем. Однако для нестационарных временных рядов метод PSD (также известный как периодограмма) не работает: глобальные тенденции проявляются как ложные LRC в PSD.Поэтому мы предлагаем глобальный PSD (gPSD), который является расширением метода PSD, включая предварительное глобальное устранение тренда с полиномом степени k = 1… 5 ( Материалы и методы ). Мы обнаружили хорошее соответствие между DFA и gPSD в нашем наборе данных в пределах погрешности.

Обратите внимание, что помимо числовой ошибки процедуры аппроксимации методом наименьших квадратов, алгоритмы фрактального анализа имеют внутренние полосы ошибок, подробно проанализированные Пилграмом и Капланом (38).Например, ожидается, что результаты DFA для показателя масштабирования α будут иметь стандартное отклонение ∼ ± 0,05 для наборов данных того же размера, что и наш. Поскольку DCCA тесно связана с DFA, ожидается, что внутренние ошибки DCCA и DFA будут сопоставимого размера.

Результаты

Репрезентативный пример результатов записи двух профессиональных музыкантов, A и B, играющих периодические ритмы синхронно (тип задачи Ia), показан на рис. 1. Доказательства наличия LRCC между I A и I B в масштабах времени вплоть до общего времени записи показано на рис.1 C с показателем DCCA δ = 0,69 ± 0,05. Два объекта ритмически связаны друг с другом на временной шкале до нескольких минут, и генерация следующего удара одного объекта зависит от всех предыдущих интервалов ударов обоих субъектов без масштабирования. LRCC были обнаружены во всех выступлениях как непрофессионалов, так и профессионалов, когда два испытуемых синхронизировали простые ритмы (рис. 2 C ). Таким образом, ритмическое взаимодействие можно рассматривать как безмасштабный процесс. Напротив, когда один испытуемый синхронизирует свою левую и правую руки (тип задания II), значительных LRCC не наблюдалось (рис.2 C ), предполагая, что взаимодействие двух сложных систем является необходимой предпосылкой для ритмического связывания. Тем не менее, дальнейшие исследования могут прояснить, могут ли различные типы двуручной игры у одного человека аналогичным образом привести к LRCC между двумя руками.

Рис. 2.

( A ) Свидетельства безмасштабных взаимных корреляций в модели MICS. ( B ) PSD I A I B ) показывает две области: LRC асимптотически для малых f с показателем β ( I A ) = 0.86 ∼ max ( β A , β B ) и антикорреляции для больших f . Другие параметры ( A и B ): n = 2 17 , β A = β B = 0,85, муфта W A = W B = 0,5 и σ A = σ B = 6.( C ) Обнаружено отличное согласие между предсказанным δ модели MICS и задачами Ia (одновременные записи, отмечены красными кружками) и Ib (последовательные записи; зеленые кружки). Для каждого показателя DFA (Херста) α A = α B α , 100 временных рядов длиной n = 2048 были сгенерированы с помощью модели MICS и δ был рассчитан для всех степенных оценок с коэффициентом корреляции Пирсона R > 0.95 (для α ≥ 0,9 все реализации этому критерию удовлетворяли). Напротив, модель ARFIMA (пунктирная линия) сильно отклоняется для α > 0,75 от экспериментов (задачи Ia и Ib). Записи отдельных субъектов (задачи II) соответствуют отсутствию LRCC, то есть δ = 0,5 (черная линия).

Как выглядят корреляции между интервалами между ударами в последовательных записях (тип задания Ib), где музыканты записываются один за другим? Удивительно, но мы также обнаружили безмасштабные кросс-корреляции в последовательных записях (зеленые кружки на рис.2 C ), который воспроизводится в модели MICS. Следовательно, даже несмотря на то, что широкий класс поп- и рок-песен в настоящее время записывается последовательно в студиях звукозаписи, они потенциально содержат LRCC (и, таким образом, демонстрируют безмасштабную связь) между отдельными треками.

Мы идентифицируем две отдельные области в PSD интервалов между биениями, разделенных вершиной кривой на характеристической частоте f c ∼ 0,1 f Найквист (рис.1 B и SI Text ): ( i ) Небольшая частотная область асимптотически демонстрирует корреляции дальнего действия. Этот регион охватывает длительные периоды времени вплоть до общего времени записи. ( ii ) В высокочастотной области проявляются короткодействующие антикорреляции. Этот регион соответствует коротким временным рамкам. Эти две области были впервые описаны при постукивании пальцами отдельных испытуемых без метронома (7). Поскольку эти две области наблюдаются во всем наборе данных (т.е., во всех 57 записанных временных рядах по всем задачам), этот вывод предполагает, что эти области являются постоянными при взаимодействии музыкантов. Рис. 1 E показывает, что модель MICS воспроизводит обе области и f c для взаимодействующих сложных систем.

Оба объекта потенциально воспринимают отклонения d n = t A , n t B , n между их ударами.Показатель DFA α = 0,72 для временного ряда d n указывает на дальние корреляции в отклонениях (усредняя по всему набору данных, мы находим α¯ = 0,73 ± 0,11). На рис. 3 A среднее отклонение составляет dn¯ = -30,6 мс, что может указывать на то, что музыкант A вел, а B следовал за ним. Анализ того, как показатели масштабирования различаются в случаях, когда не наблюдается очевидного отношения лидер-последователь, можно найти в SI Text .

Рис. 3.

Временной ряд отклонений d n (ур. 2 ) между ударами двух синхронизирующихся индивидуумов содержат оба LRC ( A ) в эксперименте и ( B ) в модели MICS. ( A ) В качестве репрезентативного примера мы показываем d n , полученный из интервалов между ударами I A , n и I B , n , n из двух профессиональных музыкантов на рис.1 A . Среднее отклонение dn¯ = −30.6 мс. Показатель степени DFA составляет α = 0,72, что указывает на дальние корреляции. ( B ) Отклонения d n , моделируемые с помощью модели MICS (уравнение 1 ) с показателем DFA α = 0,89. Другие параметры: n = 1,133 точек данных, β A = β B = 0,85, σ A = σ B = 6, W 909 A = W B = 0.5.

Модель MICS

Какова причина безмасштабных взаимных корреляций? В алгоритмах, генерирующих LRCC, таких как процесс двухкомпонентного авторегрессионного дробно-интегрированного скользящего среднего (ARFIMA) (35), n-й элемент временного ряда по существу генерируется стохастическим членом плюс взвешенная сумма по всем предыдущим элементам (см. Уравнение 4 в Материалы и методы ). Эта взвешенная сумма также присуща другим хорошо известным процессам с длительной памятью, таким как дробное броуновское движение.Хотя эти статистические процессы широко применяются в финансах, анализе климата и т. Д., Взвешенная сумма по всем предыдущим элементам не представляется (физиологически) значимой во многих случаях, включая наш случай, поскольку для этих элементов требуется явная память. Фактически, очень маловероятно, что у каждого испытуемого есть декларативная память на сотни интервалов между ударами, сыгранных в предыдущие минуты. Следовательно, появление LRCC, когда музыканты синхронизируют ритмы, вызывает удивление. Более того, наши экспериментальные результаты сильно отклоняются от аналитического прогноза, основанного на двухкомпонентном ARFIMA (пунктирная линия на рис.2 C ), где δ ARFIMA = ( α A + α B ) / 2 с показателями DFA (Hurst) α A В (35). Далее будет представлена ​​модель для MICS (см. Ссылку 39 для соответствующей модели, основанной на механизме порога активации), где LRCC возникают динамически в результате локального взаимодействия.

Gilden et al. (7) представили модель, в которой создание временных интервалов одним человеком состоит из двух частей: внутренних часов и моторной программы, связанной с движением пальца или конечности.Задержка моторной программы задается гауссовым белым шумом ξ n . Внутренние часы генерируют интервалы биений C n , где PSD состоит из 1/ f шума (7) [который в качестве первого шага мы обобщаем до 1/ f β шума с 0 < β <2 для учета недавних исследований, в которых был найден ряд степенных показателей (3, 4)].

Следующее наблюдение встроено в модель MICS: когда два субъекта A и B синхронизируют ритм, каждый человек пытается (частично) компенсировать отклонения d n = t A , n t B , n воспринимается между двумя n-м долей при генерации n + 1-го удара.Мы предлагаем следующую модель для MICS: IA, n = σACA, n + T + ξA, n − ξA, n − 1 − WAdn − 1IB, n = σBCB, n + T + ξB, n − ξB, n − 1 + WBdn − 1, [1] где C A , n и C B , n распределены по Гауссу 1/ f β временной ряд шума с показателями 0 < β A , B <2 и T — средний интервал биений. Мы устанавливаем d 0 = 0. Сила связи 0 < W A , B <2 описывают скорость компенсации отклонения при генерации следующего биения.В пределе W A = W B = 0 и β A = β B = 1, модель MICSden сокращается до модель (7). Модель MICS расходится для W A + W B ≥ 2, то есть когда испытуемые чрезмерно компенсируют.

Антикорреляции в коротких временных масштабах возникают из термина — ξ n 1 : длинный интервал между ударами, вероятно, следует за коротким, и наоборот для поддержания заданного темпа (7), что предлагает объяснение двух областей в PSD интервалов между биениями на рис.1 В . Поскольку задержка моторной программы не имеет долговременной памяти, ее эффект со временем спадает экспоненциально; следовательно, антикорреляции видны только в коротких временных масштабах, тогда как долгосрочное поведение определяется коррелированным тактовым шумом на больших расстояниях. Относительная сила тактового шума над шумом двигателя определяется как σ A и σ B и может быть извлечена из наклона антикорреляции в I A и I B для высокого f : чем больше σ A , тем меньше антикорреляция в I A (7).Можно было бы ожидать, что антикорреляции уменьшатся, если пренебречь каждым другим биением. Действительно, при выборе всех членов с нечетными числами { I 2 n 1 } (или членов с четными числами) краткосрочные антикорреляции в PSD значительно уменьшаются (оба в модели MICS и в данных) и может даже исчезнуть, если преобладает тактовый шум (т. е. для больших σ A , σ B ). LRCC значительно уменьшаются при выборе только каждого другого элемента временного ряда.

Сравнение модели MICS (рис. 1 D F ) с нашими экспериментами (рис. 1 A C ) показывает отличное согласие. Вершина на характеристической частоте f c в PSD воспроизводится моделью MICS (рис. 1 B и E ).

Каким образом безмасштабные взаимные корреляции возникают в модели MICS? Отклонения d n , которые музыканты воспринимают и адаптируют, можно записать как сумму по всем предыдущим интервалам между ударами dn = tA, n − tB, n = ∑j = 1n (IA, j − IB, j), [2], таким образом, включая все предыдущие элементы временного ряда IBI обоих музыкантов.Таким образом, модель MICS предполагает, что безмасштабная связь двух субъектов возникает в основном за счет адаптации к отклонениям между их ритмами.

Каковы прогнозы модели MICS? (P1) Появление LRCC (рис. 2 A ): предсказанные показатели DCCA δ , которые не являются параметром модели, полностью согласуются с экспериментами (рис. 2 C ). (P2) Асимптотически показатели масштабирования DFA α A , B интервалов между биениями определяются «часами» с наибольшей стойкостью: α A = α B = [макс ( β A , β B ) + 1] / 2.Этот результат справедлив для длинного временного ряда длиной N ≳ 10 5 (рис. 2 B ). Удивительно, но даже при выключении, скажем, часов A (т. Е. β A = 0), долгое время как I A , так и I B асимптотически задается показателем степени коррелированных тактовых импульсов B (и наоборот) для больших N . Таким образом, музыкант с более высоким показателем масштабирования определяет долговременную память партнера в IBI.Однако в экспериментах показатели могут значительно различаться в более коротких временных рядах длиной N ∼ 1000, что можно увидеть, сравнив показатели PSD на рис. 1 E и 2 B . (P3) Последовательные записи ( W A = 0 и 0 < W B <2): модель MICS предсказывает LRCC для последовательных записей в соответствии с экспериментальными данными (зеленые кружки на Рис. 2 С ).(P4) Показатель DFA временного ряда отклонений d n определяется как α = [max ( β A , β B ) + 1 ] / 2 в пределе N → ∞. Однако показатели DFA временного ряда отклонений могут существенно различаться для конечных длин N ∼ 1000 ударов. Примерная последовательность показана на рис. 3 B .

Возможным расширением модели MICS является учет переменных сил сцепления W = W ( d n ).Поскольку большие отклонения, вероятно, будут восприниматься более отчетливо, один из возможных сценариев состоит в том, чтобы ввести муфты W , которые увеличиваются с d n . Например, W может увеличиваться, когда воспринимаются большие отклонения, такие как сбои. В случаях, когда прочность соединения W A или W B зависит от d n , уравнение. 1 становится нелинейным в d n .

Приложение: Musical Coupling

Наблюдение безмасштабной (фрактальной) музыкальной связи может использоваться для объединения интервалов между ударами двух или более звуковых дорожек, то есть для имитации общего взаимодействия между музыкантами. Дополнительные временные отклонения от точного ритма, которые, например, вносятся намерением музыканта интерпретировать музыкальное произведение, не моделируются с помощью процедуры, описанной ниже. Хотя интервалы между ударами изменены, все остальные характеристики, такие как высота звука, тембр и громкость, остаются неизменными.

Введение музыкального сочетания в двух или более последовательностях называется «гуманизацией группы». Более двух звуковых дорожек можно объединить в группы, если каждая дополнительная дорожка будет реагировать, например, на среднее значение отклонений всех остальных дорожек. Кроме того, можно группировать гуманизированные последовательности, заставляя компьютер реагировать на музыканта или следовать за ним в «гуманизированной» манере. Например, музыкант может играть на MIDI-инструменте, а компьютерные инструменты адаптируются к его уникальному входу.

Процедура введения музыкального соединения в двух звуковых дорожках A и B демонстрируется с использованием инструментальной версии песни «Billie Jean» Майкла Джексона.Эта песня была выбрана потому, что драм-н-бэйс-треки состоят из простого ритмического и мелодического паттерна, который непрерывно повторяется на протяжении всей песни; это приводит к устойчивому ритму ударных и баса, который хорошо подходит для демонстрации их общего взаимодействия. Для простоты мы объединяем все инструменты в два трека: трек A включает все звуки ударных и клавишных, а трек B включает бас. Интервалы между биениями дорожек A и B читаются I A , t = X t + T и I B ,

t 909 t + T , где T — средний интервал между ударами, заданный темпом (здесь T = 256 мс, что соответствует 234 ударам в минуту в восьмых нотах).Если временные ряды X t (синяя кривая на рис.4, верхний ) и Y t (черная кривая) взаимно коррелированы на большом расстоянии, мы получаем музыкальную связь между барабанные и басовые партии. Мы изменили MIDI-версию песни Billie Jean, выполнив три различных процедуры (аудио образцы можно найти в SI Text ). ( i ) Музыкальное соединение (также называемое групповым очеловечиванием): X t и Y t содержат LRCC с использованием двухкомпонентного процесса ARMIFA; ( ii ) «очеловечивание» дорожек по отдельности: X t и Y t каждый из них содержит 1/ f β шум, но статистически независимы; и ( iii ) рандомизация: X t и Y t состоят из гауссовского белого шума.

Рис. 4.

( Upper ) Безмасштабное соединение двух звуковых дорожек: отклонения от их соответствующих положений (например, заданные метрономом) показаны на дорожке ударных (верхняя синяя кривая, смещение на 50 мс для четкость) и басовая дорожка (нижняя черная кривая) для создания музыкального сопряжения. Когда инструмент молчит, соответствующее отклонение пропускается. Временные ряды длиной n = 1,120 каждый были сгенерированы с помощью двухкомпонентного процесса ARFIMA с показателями Херста α A = α B = 0.9 и константа связи W = 0,5. ( Нижний ) Отрывок из первых четырех тактов песни Майкла Джексона «Билли Джин». Поскольку в каждой доле присутствует звук ударных, все 1120 отклонений добавляются к дорожке ударных, тогда как в первых двух тактах бас приостанавливается.

Для всех трех процедур было выбрано стандартное отклонение 10 мс для X t и Y t . Параметры: δ = 0,9 для музыкального сопряжения и β = 0.9 для очеловечивания. Временные ряды отклонений X t и Y t для музыкального сопряжения показаны на рис. 4. Измеренная экспонента DCCA составляет δ = 0,93 (что соответствует аналитическому значению 0,9. в пределах погрешности) с отображением LRCC. Однако для отдельно гуманизированных последовательностей мы ожидаем отсутствия LRCC. Действительно, ковариация без тренда X t и Y t колеблется около нуля ( SI Text ), т.е.е., LRCC не обнаружены (35). Другие процессы, которые генерируют LRCC, также могут быть использованы для создания музыкальной связи, включая модель MICS (уравнение 1 ). Рандомизация реализована в профессиональном программном обеспечении для редактирования аудио, тогда как программа группового гуманизатора для объединения MIDI-треков доступна на сайте www.nld.ds.mpg.de/∼holgerh/download_software.html.

Наша процедура введения музыкального соединения пары последовательностей ( I A , t , I B , t ) сводится к гуманизации последовательностей I A и I B независимо в пределе исчезающей муфты ( W A = W B = 0).Таким образом, независимое очеловечивание треков можно рассматривать как частный случай музыкального сочетания. Поскольку слушатели предпочитают гуманизацию, а не рандомизацию (3, 5), мы ожидаем, что объединенные / гуманизированные образцы (№ 1 и 2) будут предпочтительнее рандомизированной выборки (№ 3). Аудио образец 1 имитирует взаимодействие двух музыкантов, тогда как образец 2 отражает только статистику игры отдельных музыкантов, которые не взаимодействуют друг с другом.

Заключение

Мы показали, что ритмическая синхронизация между людьми (как музыкантами, так и непрофессионалами) демонстрирует долговременную память об интервалах между ударами партнера до нескольких минут, для чего предлагается объяснение в физиологически мотивированной стохастической модели для MICS.Модель MICS предполагает, что безмасштабная связь двух субъектов возникает в основном за счет адаптации к отклонениям между их ритмами.

Модель MICS может быть применима к другим взаимно взаимодействующим сложным системам, таким как феномены синхронизации и взаимозависимости в финансах, сердцебиении, сигналах ЭЭГ (15, 17) или птичьих стаях (20), где происхождение безмасштабных перекрестных корреляции и результирующее коллективное поведение часто неуловимы. Что касается методов, чтобы избежать артефактов в PSD медленно изменяющихся нестационарных временных рядов, наш анализ предполагает предварительное глобальное устранение тренда.Мы продемонстрировали, что наблюдаемый феномен памяти при ритмической синхронизации может быть имитирован фрактальной связью звуковых дорожек и, таким образом, применен в электронной музыке. Хотя это исследование дополняет наше понимание времени и синхронизации на уровне нейронных сетей, мы надеемся, что эта работа дополнительно стимулирует междисциплинарное исследование нейронных коррелятов времени и синхронизации на межмозговом уровне, например, на основе комбинированных измерений звука, ЭЭГ или фМРТ. .

Заявление об этике.

Это исследование было рассмотрено Комитетом Гарвардского университета по использованию людей в исследованиях, который определил, что оно соответствует критериям исключения для одобрения Институционального наблюдательного совета. Информированное согласие было получено от здоровых взрослых субъектов.

Материалы и методы

Глобальная спектральная плотность мощности без тренда.

Для анализа PSD медленно меняющихся нестационарных временных рядов мы предлагаем метод gPSD, который является модификацией метода PSD и включает предварительное глобальное устранение тренда; он расширяет предыдущие подходы, в которых использовалось линейное глобальное устранение тренда (39), путем включения полиномов более высокого порядка степени k .Метод gPSD состоит из следующих шагов для временного ряда X n длиной N : ( i ) Глобальное удаление тренда X n с полиномом степени k = 1… 5. ( ii ) Разделите X n на м сегментов длиной N / м . ( iii ) Вычисление спектральной плотности мощности pr (f) = | FFT (Xn (r)) | 2 в каждом (скользящем или сдвинутом) окне размером N / m , где FFT обозначает быстрое преобразование Фурье , включая заполнение нулями, и r обозначает разные окна.( iv ) Усреднение спектров мощности p ( f ) = 〈 p r ( f )〉 и вычисление спектрального показателя мощности p ( f ) с помощью аппроксимации методом наименьших квадратов. Если не указано иное, мы использовали k = 2, м = 8 и сдвинули окна на N / (2 м ), получив таким образом r = 1… 2 м −1 спектров мощности для каждый временной ряд. Диапазон настройки для gPSD составляет [ f мин , f c ], где f мин = 1 / (2 N ) — наименьшая возможная спектральная частота мощности, а Положение характеристической частоты f c в PSD определялось автоматически.

Анализ колебаний без тренда.

Хорошо известным методом, предназначенным для изучения медленно меняющихся нестационарных временных рядов, является DFA (подробности см. В ссылках 36 и 37). Используемый здесь диапазон аппроксимации DFA составляет [ с мин , N /4], где с мин было определено автоматически путем минимизации ошибки аппроксимации методом наименьших квадратов (количественно определяемой коэффициентом корреляции Пирсона). Однако в этой работе нас интересует не только сам показатель DFA, но и форма PSD, которая показывает две отдельные области, разделенные вершиной на характеристической частоте f c .DFA показывает гораздо более плавный переход между двумя регионами; Таким образом, gPSD является не только ценным независимым показателем для дальнодействующих корреляций, но и жизненно важным для характеристики поведения масштабирования в обоих регионах.

Анализ кросс-корреляции без тренда.

DCCA был разработан для анализа взаимных корреляций между двумя нестационарными временными рядами (17). Как предложено в исх. 35, мы добавили глобальное устранение тренда с полиномом степени k в качестве начального шага перед DCCA.Глобальное снижение тренда оказалось решающим шагом для расчета показателя DCCA нестационарного временного ряда в наших данных. Без глобального детрендинга получаются гораздо большие показатели DCCA, то есть обнаруживаются ложные LRCC, которые отражают глобальные тенденции. Даны два временных ряда X n , Xn ′, где n = 1… N . Метод DCCA, включая предварительное глобальное удаление тренда, состоит из следующих этапов: ( i ) Глобальное устранение тренда: подгонка полинома степени k к X n и полинома к Xn ‘, где обычно k = 1… 5.Мы использовали k = 3 и тщательно проверили, что полученные показатели масштабирования DCCA не изменились значительно с k . ( ii ) Интегрирование временных рядов Rn = ∑i = 1nXn и Rn ′ = ∑i = 1nXn ′. ( iii ) Разделение серии на окна размером s . Метод наименьших квадратов соответствует R˜n и R˜n для обоих временных рядов в каждом окне. ( iv ) Расчет ковариации без тренда FDCCA (s) = 1Ns − 1∑k = 1Ns (Rk − R˜k) (Rk′ − R˜k ′), [3]

, где N s — количество окон размером s .Для фрактального масштабирования F DCCA ( s ) ∝ s δ с 0,5 < δ <1,5. На отсутствие LRCC указывают колебания F DCCA ( s ) около нуля. Однако, если ковариация с удаленным трендом F DCCA ( с ) меняет знаки и колеблется около нуля в зависимости от шкалы времени с , LRCC отсутствуют. При установке Xn = Xn ′ и без глобального удаления тренда (шаг 1) получается DFA.В этом отношении DFA можно рассматривать как автокорреляционный анализ без тренда.

Двухкомпонентный ARFIMA.

Был предложен двухкомпонентный процесс ARFIMA, который генерирует два временных ряда x 1,2 , которые демонстрируют LRCC (15, 17). Процесс определяется формулой Xt = ∑n = 1∞wn (αA − 0.5) xt − nYt = ∑n = 1∞wn (αB − 0.5) yt − nxt = [WXt + (1 − W) Yt] + ξt, Ayt = [(1 − W) Xt + WYt] + ξt, B, [4]

с показателями Херста 0,5 < α A , B <1, веса w n ( d ) = d Γ ( n d ) / (Γ (1 — d ) Γ ( n + 1)), гауссовский белый шум ξ t , A и ξ t , B и гамма-функция Γ.Константа связи W находится в диапазоне от 0,5 (максимальное сцепление между x t и y t ) до 1 (без муфты). Аналитически показано, что показатель взаимной корреляции равен δ ARFIMA = ( α A + α B ) / 2 (пунктирная линия на рис. С ). Пример двух связанных временных рядов, созданных с помощью двухкомпонентного процесса ARFIMA, показан на рис.4.

Благодарности

Я благодарю Эрика Дж. Хеллера, Томаса Блази, Кэролайн Скотт, Кэтрин В. Папп и Джеймса Холдена за полезные обсуждения, а также Студию электроакустической композиции Гарвардского университета (особенно Ханса Тутку и Сета Торреса) за предоставленные Ресурсы. Работа поддержана грантом Немецкого исследовательского фонда HE 6312 / 1-2.

Сноски

  • Вклад авторов: Х.Х. разработал исследование, провел исследования, внес новые реактивы / аналитические инструменты, проанализировал данные и написал статью.

  • Заявление о конфликте интересов: был подан патент на заявленный подход к введению музыкального сопряжения.

  • Эта статья представляет собой прямое представление PNAS.

  • См. Комментарий на странице 12960.

  • Эта статья содержит вспомогательную информацию на сайте www.pnas.org/lookup/suppl/doi:10.1073/pnas.1324142111/-/DCSupplemental.

Контроль аномальной синхронизации при неврологических расстройствах

Front Neurol.2014; 5: 268.

Александр В. Попович

1 Институт нейробиологии и медицины — нейромодуляция, Юлихский исследовательский центр, Юлих, Германия

Питер А. Тасс

1 Институт неврологии и медицины — нейромодуляция, Юлих Исследовательский центр, Юлих, Германия

2 Отделение нейрохирургии, Стэнфордский университет, Стэнфорд, Калифорния, США

3 Отделение нейромодуляции, Кельнский университет, Кельн, Германия

1 Институт неврологии и медицины — Нейромодуляция, Исследовательский центр Юлиха, Юлих, Германия

2 Отделение нейрохирургии, Стэнфордский университет, Стэнфорд, Калифорния, США

3 Отделение нейромодуляции, Кельнский университет, Кельн, Германия

Под редакцией: Hubert R.Динсе, Рурский университет Бохума, Германия

Рецензент: Максим Баженов, Калифорнийский университет в Риверсайде, США; Рольф П. Вюрц, Рурский университет Бохума, Германия

Эта статья была отправлена ​​в журнал Frontiers in Neurology.

Поступила 12 мая 2014 г .; Принято 28 ноября 2014 г.

Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License (CC BY). Использование, распространение или воспроизведение на других форумах разрешено при условии указания автора (авторов) или лицензиара и ссылки на оригинальную публикацию в этом журнале в соответствии с принятой академической практикой.Запрещается использование, распространение или воспроизведение без соблюдения этих условий.

Эта статья цитируется в других статьях в PMC.

Abstract

В нервной системе процессы синхронизации играют важную роль, например, в контексте обработки информации и управления двигателем. Однако патологическая чрезмерная синхронизация может сильно нарушить функцию мозга и является признаком некоторых неврологических расстройств. В этом целевом обзоре рассматривается вопрос о том, как можно конкретно противодействовать аномальной нейронной синхронизации с помощью инвазивной и неинвазивной стимуляции мозга, например, глубокой стимуляции мозга для лечения болезни Паркинсона или акустической стимуляции для лечения шума в ушах.На примере нейромодуляции координированного сброса (CR) мы проиллюстрируем, как понимание динамики сложных систем способствует успешным модельным подходам, которые используют методы синергетики, нелинейной динамики и статистической физики для разработки новых методов лечения. для нормализации работы мозга и синаптической связи. Основываясь на внутренней мультистабильности нейронных популяций, вызванной спайковой зависимой от времени пластичностью (STDP), нейромодуляция CR использует взаимозависимость между синаптическими связями и динамикой нейронных сетей для восстановления более физиологических паттернов связности через десинхронизацию нейронной активности.Самая цель состоит в том, чтобы переместить популяцию нейронов путем стимуляции из аномально связанного и синхронизированного состояния в десинхронизированный режим с нормализованной синаптической связью, который значительно превышает срок прекращения стимуляции, так что можно достичь длительного терапевтического эффекта.

Ключевые слова: нейронная синхронизация, электрическая стимуляция, сенсорная стимуляция, пластичность, зависящая от времени спайков, анти-киндлинг, координированная нейромодуляция сброса, шумовая стимуляция

1.Введение

Некоторые заболевания головного мозга, такие как болезнь Паркинсона (БП), эссенциальный тремор, эпилепсия и шум в ушах, характеризуются аномально сильной патологической синхронизацией нейронов (1–10). При БП, например, чрезмерная синхронизация связана с двигательными нарушениями (2, 7, 11-15), тогда как нейроны демонстрируют асинхронное возбуждение в физиологических условиях (2, 16). Снижение синхронизированных колебаний в частотах β-диапазона (8-35 Гц) при приеме дофаминергических препаратов положительно коррелирует с улучшением двигательных симптомов у пациентов с БП (7, 13, 14).С другой стороны, низкочастотная (5-20 Гц) стимуляция субталамического ядра (STN) или его афферентных волокон, которая предназначена для усиления синхронных колебаний на этих частотах, приводит к значительному клиническому ухудшению симптомов БП и двигательных функций у пациентов. пациенты-люди и паркинсонические грызуны (15, 17–22).

При тиннитусе аномальные паттерны повышенной синхронизированной нейрональной активности наблюдались у пациентов-людей и моделей на животных в областях мозга, дифференцированных от периферических входов (5, 6, 10, 23–27).В частности, у пациентов с хроническим шумом в ушах по сравнению со здоровыми людьми в контрольной группе были обнаружены патологически повышенные и стойкие нейронные ритмы в диапазоне δ (1,5-4 Гц), а также в диапазоне γ (> 30 Гц) (5, 6, 26). –28), которые коррелируют с дистрессом, связанным с тиннитусом, и громкостью шума в ушах. Кроме того, была обнаружена положительная связь между нормализацией этой нейрональной активности и уменьшением тяжести шума в ушах (25, 27, 29). Взятые вместе, аномальная синхронизация нейронов может значительно ухудшить нервные процессы и функции мозга и служит мишенью для новых методов лечения.

В настоящее время стандартной терапией для пациентов с резистентным к лекарствам ПД является электрическая высокочастотная (ВЧ) глубокая стимуляция головного мозга (ДСН) (30). Для этого последовательность электрических ВЧ-импульсов (> 100 Гц) доставляется в целевую область мозга через глубинный электрод. Лечение тяжелых неврологических и психических заболеваний, таких как БП, тремор, дистония, хроническая и фантомная боль, большая депрессия, обсессивно-компульсивное расстройство, синдром Туретта и эпилепсия, с помощью DBS является быстро развивающейся и многообещающей областью (7, 30–32). .Механизм HF DBS пока полностью не изучен. Можно различать локальные и нелокальные эффекты стимуляции HF. Локально, в непосредственной близости от стимулирующего электрода, активируются аксоны, а не клеточные тела (сомы) (21, 33), в то время как последние могут даже эффективно подавляться стимуляцией HF (34–36) посредством, например, синаптического торможения или деполяризации. блокада (37–39). Активность аксонов, индуцированная стимуляцией, распространяется антидромно и ортодромно (21, 40) и может изменять возбуждение в выходных структурах ниже по течению от целевой популяции нейронов.В частности, globus pallidum interior (GPi) может сильно участвовать в механизмах DBS (41-43). ВЧ-стимуляция STN регулирует возбуждение GPi (41), и это восстанавливает реактивность таламуса (42). Патологические паттерны разряда могут быть заменены всплесками HF или подавлены в зависимости от того, являются ли эфферентные волокна стимулированного ядра возбуждающими или тормозящими, соответственно (41, 44, 45). Несколько механизмов, приводящих к наблюдаемым эффектам HF DBS, могут включать ингибирование мембраны, заклинивание, возбуждение возбуждающих и тормозных афферентов, возбуждение эфферентов и пластичность (46).В частности, HF-стимуляция афферентных аксонов, проецируемых на STN, может объяснять терапевтические эффекты HF DBS (21). Эффекты, вызванные стимуляцией, рассматриваются как комбинация локальных и нелокальных воздействий стимуляции, где HF DBS, по-видимому, сильно изменяет возбуждение нейронов и модулирует патологическую активность нейронов.

КЛЮЧЕВАЯ КОНЦЕПЦИЯ 1. Глубокая стимуляция мозга (DBS)

Стандартная терапия для лечения рефрактерных с медицинской точки зрения двигательных расстройств, например, болезни Паркинсона и эссенциального тремора.Это требует хирургического лечения, когда глубинные электроды постоянно имплантируются в целевые области, такие как промежуточное ядро ​​таламической вентральной мышцы или субталамическое ядро. Для стандартных электрических высокочастотных (> 100 Гц) импульсов со сбалансированным зарядом постоянно передаются через глубинные электроды.

Данные человека демонстрируют, что HF DBS STN может подавлять патологическую нейронную активность в β-диапазоне, что коррелирует с индуцированным улучшением симптомов БП (47–50), тогда как низкочастотная стимуляция с частотой около 20 Гц усиливает синхронизацию на аналогичных частотах. .Исследование моделирования (51) показало, что HF-периодический DBS может вызывать хаотическую десинхронизацию, в то время как десинхронизирующее воздействие периодического воздействия на синхронизированные популяции представляется довольно общим явлением (52). Однако действие HF DBS может зависеть от того, стимулируются ли возбуждающие или тормозные структуры (53). Осцилляторная активность, связанная с PD, подавленная во время стимуляции HF, появляется снова после прекращения стимуляции в течение нескольких десятков секунд (36, 48, 49). Однако в других исследованиях не наблюдалось заметного ослабления мощности β-диапазона после прекращения использования STN DBS (54, 55).Аналогичным образом терапевтические эффекты HF DBS на симптомы БП также быстро исчезают после прекращения стимуляции (56). Эти наблюдения отражают тот факт, что стандартный HF DBS не имеет длительного электрофизиологического или клинического последействия, а терапия HF DBS может быть эффективной только при постоянной стимуляции нейрональных структур-мишеней. У 309 пациентов с БП (57) было показано, что лучший моторный результат STN DBS был достигнут при контактах стимуляции, локализованных в STN, по сравнению с zona incerta.Соответственно, не только волокна, но и популяции нейронов оказываются оптимальной мишенью для DBS. В этом контексте может быть интересно, что в вычислительном исследовании на изолированных осцилляторных нейронах STN HF DBS подавляет нейрональный импульс, где результаты, полученные в этой довольно простой модели, напоминают клинически наблюдаемую связь между амплитудой стимуляции и частотой стимуляции, необходимой для терапевтической эффективности ( 58). Однако, несмотря на множество положительных эффектов, у некоторых пациентов DBS может не помочь, или может вызвать побочные эффекты, или терапевтические эффекты могут со временем исчезнуть (59–62).

КЛЮЧЕВАЯ КОНЦЕПЦИЯ 2. Десинхронизация

Процесс, обратный синхронизации, когда первоначально синхронизированные колебательные системы десинхронизируются при изменении параметров или под воздействием соответствующей внешней стимуляции. Десинхронизация важна, например, в неврологии и медицине, где патологически сильная синхронизация нейронов может серьезно нарушить функцию мозга, как, например, при болезни Паркинсона или эпилепсии.

КЛЮЧЕВАЯ КОНЦЕПЦИЯ 3. Длительные последствия стимуляции

Влияние стимуляции на популяцию нейронов, которое существенно превышает продолжительность прекращения стимуляции.Помимо острых терапевтических эффектов, то есть эффектов, возникающих во время стимуляции, значительное подавление симптомов и аномальная динамика нейронов сохраняется в течение длительного времени после стимуляции после полного отключения стимуляции.

С целью поиска более эффективных методов стимуляции, которые конкретно противодействуют аномальной синхронизации нейронов, была начата разработка новых методов стимуляции на основе моделей (63). Соответственно, управление синхронизацией стало в настоящее время в центре внимания исследований, и несколько методов десинхронизации были разработаны с использованием методов нелинейной динамики и статистической физики (64–77).Некоторые из этих методов основаны на методах обратной связи с обратной связью (с задержкой), когда среднее поле нейронного ансамбля измеряется, предварительно обрабатывается и возвращается в качестве сигнала стимуляции, который десинхронизирует стимулированные нейроны внутренним способом, управляемым по запросу ( 68–70, 72–74, 76). В других методах используется метод сброса фазы (64–67).

В вычислительных моделях, используемых для разработки и оптимизации новых методов стимуляции, следует учитывать пластичность, зависящую от времени спайков (STDP) (78–85), фундаментальное свойство нейрональной ткани, согласно которому синаптические веса зависят от возбуждения нейронов. шаблон.Экспериментально показано, что синаптическая пластичность усиливает синхронизацию нейронов (86). Из феномена киндлинга в контексте эпилепсии (87), когда подготовительная стимуляция вызывает спонтанное производство эпилептических припадков, хорошо известно, что нейронные сети могут обучаться патологически сильным синаптическим взаимодействиям (88, 89). Новые протоколы десинхронизирующей стимуляции предназначены для обращения этого патологического процесса с помощью анти-киндлинга (90). Сама цель состоит в том, чтобы стимулировать таким образом, чтобы ранее затронутые популяции нейронов перестали учиться своей патологической связности и, следовательно, своей тенденции вызывать патологическую синхронизацию, при которой физиологическая нейронная активность восстанавливается на долгосрочной основе (53, 90–19). 95).Иначе говоря, стимуляция направлена ​​на достижение длительного терапевтического эффекта, который сохраняется после прекращения стимуляции.

КЛЮЧЕВАЯ КОНЦЕПЦИЯ 4. Пластичность спайков, зависимая от времени (STDP)

Фундаментальное свойство нервной системы, при котором нейроны непрерывно регулируют силу своих синаптических связей в зависимости от взаимных временных характеристик их срабатывания или взрыва.

КЛЮЧЕВАЯ КОНЦЕПЦИЯ 5. Противодействие киндлингу

Процесс, обратный феномену киндлинга, известный в контексте эпилепсии, когда нейронные сети могут изучать патологически сильные взаимодействия и спонтанно вызывать эпилептические припадки.Анти-киндлинг проявляется, когда из-за десинхронизирующей стимуляции популяции нейронов перестают узнавать свою патологическую связь, и физиологическая активность нейронов восстанавливается на долгосрочной основе.

К настоящему времени несколько теоретических предсказаний, касающихся антисинхронизирующих свойств одной из новых десинхронизирующих техник, нейромодуляции координированного сброса (CR) (53, 66, 67, 90–93), были подтверждены экспериментально. Механизм нейромодуляции CR основан на сбросе фазы осцилляторной нейрональной активности (66, 67).Этот метод оказывается эффективным при различных условиях и модальностях стимуляции, поскольку сброс фазы является универсальным явлением. Сброс фазы ритмически активных нейронов может быть достигнут, например, за счет гиперполяризации или деполяризации электрических импульсов (96–99), возбуждающих или тормозных постсинаптических потенциалов (100–104), сенсорной стимуляции (105–108) и транскраниального магнитного поля. стимуляция (109). Воздействие сброса и индуцированная временная десинхронизация электрической стимуляции короткими импульсами, на которой основана техника CR, были описаны in vivo для связанных нейронных барстеров у веслоноса (99).Длительные десинхронизирующие эффекты стимуляции CR были подробно исследованы в теоретических исследованиях (53, 90, 91), и результаты были экспериментально подтверждены in vitro в эпилептическом срезе гиппокампа крыс (110). Благоприятные терапевтические длительные последействия электрической стимуляции CR при слабой интенсивности наблюдались у макак, получавших 1-метил-4-фенил-1,2,3,6-тетрагидропиридин (MPTP), в отличие от стимуляции CR при высокой интенсивности и стандартным HF DBS (111).Было показано, что односторонняя стимуляция CR слабой интенсивности, доставляемая к STN паркинсонических обезьян MPTP только в течение 2 часов в день в течение 5 последовательных дней, приводит к значительным и устойчивым терапевтическим эффектам в течение не менее 30 дней, в то время как стандартная DBS 130 Гц и сильная интенсивность Стимуляция CR не имеет или имеет лишь незначительные последействия соответственно (111). Длительные последствия электрической стимуляции CR STN также наблюдались у пациентов с болезнью Паркинсона, стимулированных в течение трех последовательных дней в течение двух ежедневных сеансов продолжительностью до 2 часов (112).

КЛЮЧЕВАЯ КОНЦЕПЦИЯ 6. Нейромодуляция с координированным сбросом (CR)

Метод эффективного десинхронизирующего управления, при котором популяция синхронизированных нейронов стимулируется через несколько участков стимуляции таким образом, что пространственно и своевременно скоординированные сбросы фазы достигаются в субпопуляциях, назначенных для каждой участков стимуляции. Этот метод был предложен для противодействия нарушению нейрональной синхронизации, характерному для ряда неврологических заболеваний. Длительная десинхронизация, вызванная CR, была подтверждена в доклинических и клинических исследованиях.

Как обсуждалось выше, эффекты HF DBS могут быть совершенно разными, в зависимости от мишени, например, популяции нейронов в отличие от стимулируемых волокон. Напротив, компьютерные исследования показали, что стимуляция CR эффективно вызывает анти-киндлинг за счет прямой соматической стимуляции, а также за счет возбуждающей или ингибирующей синаптически опосредованной стимуляции (94, 95). Последняя установка стимуляции может соответствовать стимуляции афферентных или эфферентных волокон или сенсорной стимуляции, когда сигналы стимуляции поступают в целевую нейронную популяцию в виде постсинаптических потенциалов.Акустическая стимуляция CR была предложена для десинхронизации нервной синхронизации, лежащей в основе тиннитуса (94), и успешно проверена в клиническом исследовании, подтверждающем концепцию, у пациентов с тиннитусом, получавших неинвазивную акустическую стимуляцию CR (26, 27, 29). Оказалось, что акустическая стимуляция CR может значительно противодействовать как симптомам шума в ушах, так и лежащей в основе патологической нейронной синхронизации в связанной с тиннитусом сети областей мозга вместе с нормализацией эффективной связи между этими областями мозга (26, 27, 29).Ниже мы более подробно проиллюстрируем механизм и свойства нейромодуляции CR и сравним его с шумовой стимуляцией в нейронных сетях с помощью STDP.

2. Мультистабильность, индуцированная STDP

Хорошо известно, что синапсы в нейронных сетях участвуют в процессах адаптации, где их эффективность определяется зависимостью от времени спайков пластичностью (STDP), а синаптические веса либо потенцируются, либо понижаются в зависимости от порядка времен пиков пре- и постсинаптических нейронов (78–85).Адаптивные синапсы значительно расширяют сложность и богатство нейрональной динамики и функций нейронных сетей. STDP может, например, вызвать подавляющую мультистабильность динамических режимов нейронов (90, 95, 115, 116). В зависимости от начальных условий система может сходиться к тому или иному из множества сосуществующих стабильных состояний, которые характеризуются различными синаптическими связями и степенью синхронизации между нейронами. Это явление проиллюстрировано на рисунке. Среднее связывание C ( t ) популяции нейронов насыщается в различных предельных состояниях в зависимости от начального распределения зависящих от времени синаптических весов c ij ( t ), которые определяют силу связи из от пресинаптического нейрона до постсинаптического нейрона (Рисунок A).Таким образом, популяция нейронов с STDP может демонстрировать различные стабильные режимы с разной силой связности. В этих режимах коллективная динамика нейронов также разная. В частности, колебания потенциала локального поля (LFP) различаются по своей амплитуде, так что более сильная связь приводит к более выраженным колебаниям LFP (Рисунок B). Амплитуда LFP отражает степень синхронизации между нейронами и увеличивается, если нейроны самоорганизуются в синхронизированном ритмическом возбуждении (Рисунок C).Сила связи и нейронная синхронизация находятся в соответствии друг с другом: более сильная связь приводит к более сильной синхронизации.

КЛЮЧЕВАЯ КОНЦЕПЦИЯ 7. Мультистабильность

Сосуществование двух (в случае бистабильности) или более различных устойчивых режимов в пространстве состояний системы при одинаковых значениях параметров системы. Эти состояния могут реализовываться при различных начальных условиях или при возмущениях, переводящих состояние системы в соответствующий режим. В биологических системах мультистабильность — обычное явление.

Мультистабильность синхронизированных и десинхронизированных состояний, вызванная пластичностью, в ансамбле нейронов Ходжкина – Хаксли (113, 114) с STDP . (A) Динамика средних синаптических весов C (t) = N − 2∑i, jsign (Mij) cij (t), где N — количество нейронов, c ij ( t ) — индивидуальный синаптический вес от пресинаптического нейрона j до постсинаптического нейрона i , а Mij = (1 − dij2 ∕ σ12) exp (−dij2 ∕ 2σ22) — профиль пространственной связи в виде мексиканской шляпы с расстоянием между нейронами d ij и параметрами σ 1 и σ 2 .Положительное (отрицательное) значение M ij указывает на возбуждающее (тормозное) взаимодействие, которое соответствует близко (удаленно) расположенным нейронам. Граничные условия периодические. Начальные синаптические веса { c ij (0)} случайным образом распределены по Гауссу вокруг среднего значения C 0 (указано в легенде) с SD 0,01. (B) Временные характеристики уравновешенного по постоянному току потенциала локального поля LFP (t) = N − 1∑j = 1Nsj (t), где с j ( t ) — постсинаптический потенциал нейрон j , из четырех стабильных синхронизированных и десинхронизированных режимов, наблюдаемых для исходных матриц связи из (A) со средними значениями C 0 , указанными в легенде. (C) Соответствующие растровые графики нейрональных спайков для четырех стабильных состояний, упомянутых выше. Начальные средние значения C 0 указаны на графиках. (D) Соответствующие матрицы связи, разработанные в нейронном ансамбле благодаря STDP для этих четырех стабильных состояний. Начальные средние значения C 0 указаны на графиках. Косые красные полосы, видимые на графиках, являются тормозящими связями, тогда как другие связи являются возбуждающими в соответствии с рассматриваемым профилем связи мексиканской шляпы.Графики адаптированы из работы. (95), где можно найти более подробную информацию.

Зависимость конечных режимов связи от начальной связности основана на вышеупомянутой взаимосвязи между силой связи и синхронизацией нейронов. Сильная начальная связь синхронизирует нейроны с самого начала. Синхронизированная динамика нейронов затем влияет на синаптические веса через STDP, и последний становится еще более потенцированным, если нейроны синхронизируются достаточно сильно с узко распределенным относительным временем спайков (90, 95).Это, в свою очередь, улучшает синхронизацию нейронов. Такой процесс самоорганизации в конечном итоге приводит к стабильному, сильно связанному и синхронизированному режиму. С другой стороны, если начальная связь и, таким образом, нейрональная синхронизация являются слабыми, синаптические веса будут понижены, и стабильный слабосвязанный и десинхронизированный режим будет установлен в нейрональной популяции из-за STDP. Наряду с двумя вышеупомянутыми ограничивающими режимами могут сосуществовать многие другие режимы промежуточной прочности сцепления и синхронизации (рисунок).

Структура синаптической связи также меняется, когда в нейрональной популяции реализуются STDP-индуцированные режимы сильной или слабой связи. Например, в слабосвязанном и слабо синхронизированном режиме возбуждающие связи подавляются, тогда как тормозные связи усиливаются (Рисунок D для C 0 = 0,2). Для других режимов связи, установленных в ансамбле нейронов из-за STDP, увеличение возбуждения сопровождается одновременным уменьшением торможения среди нейронов (Рисунок D).Эта связь отражается степенью синхронизации в нейрональной популяции, так что синаптическая связь, в которой преобладают возбуждающие связи, приводит к сильно синхронизированным нейронам. С другой стороны, усиленные тормозные взаимодействия с подавленными возбуждающими связями приводят к слабо синхронизированной активности нейронов.

Обсуждаемая связь между связностью и коллективной динамикой нейронных ансамблей с адаптивными синапсами открывает подход к управлению синхронизацией нейронов.Важную роль в этом играет мультистабильность, вызванная STDP. Действительно, при соответствующей стимуляции нейронный ансамбль может быть переведен из аномально синхронизированного режима в слабо связанный и десинхронизированный режим, которые стабильно сосуществуют друг с другом. Для этого необходимо стимулировать нейроны таким образом, чтобы они приблизились к слабо синхронизированному режиму, то есть стимулированные нейроны десинхронизировались. Поскольку на синаптическую связь влияет активность нейронов через STDP, десинхронизирующая активация нейронов будет подавлять возбуждающие синапсы.Соответственно, десинхронизирующая стимуляция также нормализует связность, так что будет инициирован процесс противодействия киндлингу: стимулированная популяция нейронов будет переведена из сильно связанного и синхронизированного режима в стабильный слабосвязанный и десинхронизированный режим. Последний режим сохраняется после прекращения стимуляции, что проявляется в длительном эффекте десинхронизирующей стимуляции в нейронных сетях с STDP. Ниже мы проиллюстрируем этот подход для двух методов стимуляции: нейромодуляции CR и стимуляции независимым шумом.

3. Антиразжигание с помощью нейромодуляции координированного сброса

В соответствии с алгоритмом нейромодуляции CR (66, 67) популяция нейронов-мишеней стимулируется через несколько сайтов стимуляции, так что вся популяция делится на одинаковое количество суб- популяции, каждая из которых получает стимуляцию в основном с одного из участков стимуляции (Рисунок A). Стимулирующие сигналы для электрической стимуляции CR представляют собой короткие серии высокочастотных электрических импульсов со сбалансированным зарядом, вводимых в нервную ткань через различные участки стимуляции (рис. B, верхний график).Электрическая нейромодуляция CR требует имплантации электрода в целевую популяцию нейронов или в волокна, проецируемые на целевую популяцию, как, например, в случае DBS (30). Фактически, нейромодуляция CR изначально была разработана для применения в электрических DBS (66, 67). Сигналы стимуляции также могут иметь форму постсинаптических потенциалов (рисунок B, нижний график). Последняя модальность стимуляции реализуется, когда возбуждающие или тормозящие окончания аксонов или волокна электрически стимулируются, и сигналы стимуляции поступают в популяцию нейронов-мишеней в виде постсинаптических потенциалов, вызванных в дендритах.Кроме того, такая непрямая, синаптически опосредованная стимуляция может моделировать воздействие сенсорной, например, акустической нейромодуляции CR (29, 94).

Установка стимуляции нейромодуляции CR и ее влияние на синхронизированные нейроны . (A) Схематическая локализация четырех участков стимуляции (закрашенные кружки) в популяции нейронов и соответствующие пространственные профили (сплошные кривые) затухания тока в нейрональной ткани в зависимости от расстояния от места стимуляции. (B) Сигналы стимуляции электрической нейромодуляции CR, состоящие из серий коротких импульсов зарядово-сбалансированных импульсов (верхний график) и сигналов стимуляции синаптически опосредованной, например, сенсорной нейромодуляции CR в форме постсинаптических потенциалов (нижний график ). Вертикальные пунктирные линии разделяют циклы стимуляции длиной T s , где каждый сайт стимуляции активируется один раз. (C) Динамика мембранных потенциалов V j четырех нейронов, выбранных из ансамбля связанных адаптивных экспоненциальных разрывных нейронов (aEIF или AdEx) (117–119) без STDP, стимулированного CR нейромодуляция.Нейроны соотносятся с каждым из четырех участков стимуляции из графика (A) , расположенных в тех же координатах решетки (на графике указаны индексы j ). Стимуляция начинается в t = 700 мс и сдвигает взрыв нейронов относительно друг друга. Вертикальные пунктирные линии представляют собой циклы стимуляции CR продолжительностью T с = 70 мс, а пунктирные линии указывают временные интервалы, в которых активен соответствующий сайт стимуляции. (D) Соответствующий растровый график вспышек всех N = 200 нейронов. (E) Динамика среднего поля ансамбля нейронов AdEx ⟨V⟩ = N − 1∑j = 1NVj (черная кривая) и параметра порядка R = | N − 1∑j = 1Neiψj | (120) (красная кривая, шкала на правой вертикальной оси), где ψ j — фаза нейрона j (121), между двумя последовательными периодами включения (обозначены пунктирными вертикальными линиями и полосами вверху участка) 3-х циклов стимуляции.Графики адаптированы из работы. (122), где можно найти более подробную информацию.

Во время одного цикла стимуляции длиной T s сайты стимуляции последовательно активируются и доставляют сигналы стимуляции различным субпопуляциям ансамбля нейронов-мишеней (рисунки A, B). Сигналы стимуляции передаются через сайты стимуляции согласованным по времени образом, так что следующий сайт стимуляции активируется с задержкой T с / M ( M — количество сайтов стимуляции) после активация предыдущего участка стимуляции.Период стимуляции T с оптимально выбирается близким к среднему периоду синхронизированных нейронов. В течение одного цикла длиной T с каждый сайт стимуляции активируется один раз. Стимулированные нейроны последовательно сбрасываются соответствующими сигналами стимуляции, так что после нескольких циклов стимуляции субпопуляции, назначенные различным сайтам стимуляции, сдвигаются по фазе относительно друг друга (Рисунки C, D). Таким образом, полная синхронизация заменяется состоянием кластера (66, 67, 122, 123).Если затем стимуляция отключается, нейроны обычно расслабляются из кластерного состояния в десинхронизированное состояние, которое характеризуется низкоамплитудными колебаниями среднего поля (рис. E), как обсуждается в разделе 2. Нейроны без стимуляции без STDP в конечном итоге повторно синхронизируется, если его не трогать (рисунок E). Следовательно, для поддержания десинхронизированного возбуждения нейронов, стимулы CR должны вводиться повторно, где несколько циклов включения стимуляции периодически сменяются несколькими циклами выключения стимуляции (рисунки B, E).В экспериментальных и клинических исследованиях использовались 3 цикла включения и 2 цикла выключения (рисунок B) (29, 111, 112).

Прямая электрическая, а также непрямая, синаптически опосредованная нейромодуляция CR может иметь хорошо выраженный десинхронизирующий эффект на стимулированную популяцию нейронов. При введении нейрональным популяциям с STDP нейромодуляция CR влияет не только на коллективную динамику, но и на паттерн синаптических связей между нейронами, т. Е. Может вызвать изменение схемы стимулированного нейронального ансамбля: контроль коллективной динамики позволяет контроль подключения.Динамика средней синаптической массы C ( t ) до, во время и после прямой электрической стимуляции CR и возбуждающей синаптически опосредованной стимуляции CR показаны на фигурах A, B, соответственно. Оба метода стимуляции имеют очень похожее влияние на сильно связанные и синхронизированные нейроны. Слабая стимуляция лишь незначительно нарушает связность, и нейроны остаются прочно связанными после смещения стимуляции (рисунки A, B, синие кривые). Оптимальная нейромодуляция CR промежуточной интенсивности вызывает длительное противодействие киндлингу: синаптическая связность изменяется во время стимуляции, а стимулированная популяция нейронов переходит в слабо связанный и, таким образом, десинхронизированный режим, который сохраняется после выключения стимуляции (рисунки A, B, зеленые кривые).Однако слишком сильная нейромодуляция CR не вызывает таких последствий, и может наблюдаться только острая (во время стимуляции) нормализация синаптических связей (рисунки A, B, красные кривые).

Анти-киндлинг нейронных ансамблей, индуцированный стимуляцией с помощью STDP посредством электрической и сенсорной нейромодуляции CR . (A, B) Динамика средних синаптических масс C ( t ) (см. Определение на рисунке) ансамбля нейронов Ходжкина-Хаксли (113, 114) с STDP для интенсивностей стимуляции K указано в легендах.Временной интервал стимуляции обозначен красной полосой и вертикальными пунктирными линиями для (A) прямой электрической стимуляции и (B) непрямой, синаптически опосредованной, например, сенсорной возбуждающей стимуляции, вводимой в сильно связанном и синхронизированном режиме, как на рисунке для C 0 = 0,5. (C) Временные зависимости средних синаптических весов C ( t ) ансамбля разрывных нейронов ФитцХью – Ринцеля (124, 125) с STDP для разных фракций нейрональной популяции случайно выбранных нейронов, получающих ингибиторы. синаптически опосредованная стимуляция CR, как указано в легенде.Остальная часть нейронального ансамбля получает возбуждающую стимуляцию. Временной интервал стимуляции обозначен красной полосой и вертикальными пунктирными линиями. (D) Оптимальный диапазон интенсивности стимуляции для длительных эффектов синаптически опосредованной ингибирующей нейромодуляции CR для разрывных нейронов ФитцХью – Ринцеля с STDP. Пунктирные и сплошные черные кривые изображают средние синаптические веса C на и C на , зарегистрированные в конце эпохи стимуляции CR и переходного процесса после стимуляции, соответственно.Сплошная красная кривая показывает параметр порядка < R ( t )> время, усредненное за последние 3 секунды переходного процесса после стимуляции (шкала на правой вертикальной оси). Вертикальные пунктирные линии указывают интервал параметров K ∈ ( K 1 , K 2 ), где ингибирующая стимуляция CR эффективна для индукции анти-киндлинга. Графики адаптированы из работы. (95), где можно найти более подробную информацию.

Синаптически опосредованная нейромодуляция CR также эффективна для индукции анти-киндлинга, если часть нейронов получает ингибирующую стимуляцию вплоть до полностью подавляющего входа (рис. C).Любая из этих модальностей стимуляции демонстрирует оптимальный диапазон интенсивности стимуляции, при котором имеет место длительное подавление аномальной синаптической связи и нейрональной синхронизации (Рисунок D). Появление верхней границы оптимального диапазона параметров основано на нелинейном механизме нейромодуляции CR и указывает на то, что нейромодуляция CR наиболее эффективна при низких интенсивностях стимуляции. Это составляет существенное отличие от стандартного HF DBS, где сила стимуляции должна быть достаточной для эффективного подавления симптомов болезни Паркинсона, с одной стороны, но рост побочных эффектов ограничивает допустимый диапазон, с другой стороны. (17, 126–128).Эффективность слабой нейромодуляции CR была подтверждена в доклиническом исследовании нейромодуляции CR у паркинсонических обезьян, получавших МРТР (111). Устойчивые длительные последействия на двигательную функцию у обезьян МРТР могут быть вызваны CR-стимуляцией субталамического ядра (STN) при интенсивности стимуляции, равной трети силы стимуляции, необходимой для острого подавления симптомов стандартным HF DBS. Напротив, стимуляция CR при большей силе стимуляции, чем у HF DBS, приводила только к слабым и значительно более коротким последствиям CR (111).

Наблюдаемое сходство эффективности стимуляции при индукции анти-киндлинга прямой электрической стимуляцией CR и непрямой, возбуждающей или ингибирующей синаптически опосредованной стимуляцией CR (рисунок) обеспечивает основу для разнообразия возможных модальностей для контроля патологической нейрональной синхронизации с помощью Нейромодуляция CR. С одной стороны, локальные эффекты (реализуемые путем прямой стимуляции сомат нейронов или стимуляции афферентных окончаний аксонов) и нелокальные эффекты (реализуемые путем стимуляции эфферентных волокон) стимуляции глубоких мозговых клеток могут быть одинаковыми или даже идентичными. .Это контрастирует со стимулирующими эффектами стандартной HF DBS, где местные и нелокальные эффекты могут значительно различаться (33). Таким образом, нейромодуляция CR может нормализовать активность нейронов не только в непосредственно стимулированной популяции нейронов, но и в структурах ниже по течению, что может значительно расширить спектр возможных структур-мишеней для стимуляции мозга. С другой стороны, выполняется основная предпосылка для сенсорной стимуляции CR, где показано, что стимуляция CR эффективна для стимуляции возбуждающими или тормозными постсинаптическими потенциалами, которые моделируют косвенную стимуляцию целевой популяции нейронов сенсорным входом.Следовательно, ориентированная на DBS концепция десинхронизации, индуцированной CR (66, 67) и анти-киндлинга (90), может быть расширена до более общей концепции нейромодуляции CR, которая может быть реализована как инвазивным, так и неинвазивным, сенсорным ( например, акустическая) стимуляция. Сенсорная стимуляция CR была предложена и успешно применяется для противодействия симптомам шума в ушах и нормализации эффективных связей и функциональных паттернов активности у пациентов с шумом в ушах (26, 27, 29, 94).

4.Самоорганизованное сопротивление помехам

Синхронизация в сетях связанных нейронов может быть нарушена независимым случайным входом, который, как известно, является мощным методом противодействия синхронизации в связанных генераторах без STDP (130). В нейронных сетях с адаптивными синапсами ситуация усложняется. Фактически, случайная шумовая стимуляция, применяемая к популяции сильно связанных и синхронизированных нейронов с STDP, может усилить синаптическую связь между нейронами (Рисунок A) (129).Нейроны без стимуляции становятся прочно связанными, и однонаправленная (связь только в одном направлении между двумя нейронами) устанавливается топология иерархической связи благодаря STDP для достаточно сильной начальной связи (рисунки A – C для K = 0) (129, 131 , 132). Если случайный независимый вход применяется к нейронному ансамблю с STDP, степень связи в стимулированном ансамбле значительно увеличивается (рисунок A). Случайные возмущения конструктивно влияют на динамику синаптических весов, а шум способствует развитию двунаправленных (сцепление в обоих направлениях между двумя нейронами) синаптических связей между нейронами (рис. C).

Конструктивное влияние независимого случайного входа на синаптические веса и самоорганизованную устойчивость к шуму ансамбля нейронов Ходжкина – Хаксли (113, 114) с STDP . (A) Временные зависимости среднего синаптического веса C ( t ) для различных интенсивностей случайной стимуляции, как указано в легенде, где каждый нейрон получает независимый случайный возбуждающий синаптический вход. Начальные синаптические веса c ij (0) случайным образом распределены по Гауссу вокруг среднего значения C 0 = 0.5 с SD 0,02. (B) Средний синаптический вес C ( t ) (шкала на левой вертикальной оси) и усредненные по времени параметры порядка < R STDP > и < R Fix > (шкала на правой вертикальной оси) для ансамбля с STDP и без него, соответственно, в зависимости от входной интенсивности K . Для сети без STDP матрица связи фиксирована, как и для случая без стимуляции (см. График C для K = 0). (C) Матрицы связи, установленные в нейронном ансамбле благодаря STDP для входных интенсивностей, указанных на графиках. Для иллюстрации нейроны отсортированы по возрастающей частоте естественных пиков. Графики адаптированы из работы. (129), где можно найти более подробную информацию.

Среднее значение связи увеличивается по мере роста входной мощности и демонстрирует резонансное поведение, при котором существует оптимальная интенсивность шума, что приводит к максимальной связи между нейронами (рисунок B, черная кривая).Нейроны противодействуют десинхронизирующему эффекту шума, реорганизуя свою синаптическую связность и увеличивая ее силу, так что количество синхронизации в нейронном ансамбле с STDP относительно хорошо сохраняется для умеренно сильного шума (рисунок B, красная кривая). С другой стороны, синхронизация сильно подавляется шумовой стимуляцией в той же нейронной сети для фиксированной связи (рисунок B, зеленая кривая). Этот механизм представляет собой самоорганизованное сопротивление независимому шуму в нейронных сетях с STDP, где последний сохраняет существующий уровень нейронной синхронности посредством гомеостатической регуляции синаптической связи в ответ на внешние шумовые возмущения.Поэтому независимый шум ни в коем случае нельзя рассматривать как эффективный метод десинхронизации колебательных нейронных сетей с STDP. Кроме того, эти результаты могут быть важны с клинической точки зрения. Фактически, они могут способствовать более глубокому пониманию того, почему маскирующие устройства и шумоподавители демонстрируют ограниченную эффективность в противодействии тиннитусу (133), последний связан с аномальной нервной синхронностью (10, 29).

5. Обсуждение

Вычислительные, доклинические и клинические исследования, подтверждающие концепцию, показали, что нейромодуляция CR эффективна для индукции длительной десинхронизации для ряда установок стимуляции и демонстрирует большую применимость (26, 27, 29, 53, 90, 91, 94, 95, 110–112).В частности, обнаруженный компьютерным путем факт, что стимуляция CR эффективна, независимо от того, доставляется ли она напрямую к соматам нейронов или косвенно, через возбуждающие и / или тормозные синапсы (94, 95), может оказаться решающим по нескольким причинам:

  • Эффекты CR DBS могут быть значительно более устойчивыми по отношению к вариациям целевых структур, чем HF DBS. Как обсуждалось выше, эффекты HF DBS сильно зависят от цели.

  • CR-индуцированная десинхронизация и анти-киндлинг могут быть достигнуты с помощью различных инвазивных, а также неинвазивных методов стимуляции, например.д., DBS (111, 112), акустическим (26, 27, 29) и другими типами сенсорной стимуляции, а также стимуляцией спинного мозга (134, 135), например, для противодействия аномальной нейрональной синхронности, лежащей в основе нейрогенных боль (136–138).

Нейромодуляция CR также была предложена для противодействия церебральной гипоактивности, обнаруживаемой при ряде заболеваний, включая болезнь Альцгеймера, шизофрению, большую депрессию и биполярные аффективные расстройства (139–143). Простая периодическая стимуляция может активировать стимулированные нейроны, но также может вызвать нежелательное усиление нейрональной синхронизации, значительно ухудшить симптомы и даже привести к процессам киндлинга и вызвать эпилептиформные и другие типы аномальной активности (18, 20, 47, 89, 110). ).Как показано с помощью вычислений, нейромодуляция CR может специфически противодействовать гипоактивности нейронов безопасным образом, не способствуя патологической синхронизации за счет многочастотной и сдвинутой по фазе активации стимулированных нейронных сетей (144).

В протоколе стимуляции разомкнутого цикла нейромодуляции CR, описанном выше, повторное введение стимула после начальной калибровки параметров организуется независимо от состояния стимулируемого ансамбля. Нейромодуляция CR также может использоваться с протоколом стимуляции с обратной связью по требованию, когда параметры и время стимуляции могут быть адаптированы к текущей нейронной активности (66, 67).Здесь, например, могут быть предложены две стратегии (-1) по времени введения идентичных стимулов по требованию, когда один и тот же стимул вводится всякий раз, когда популяция имеет тенденцию к повторной синхронизации, или ( ii ) длительность, управляемая по требованию. управляемых последовательностей импульсов, где длина последовательности импульсов больше для более сильной синхронизации, измеренной в начале стимуляции, см. (66, 67) для подробностей. Обратите внимание, что стимуляция с обратной связью естественным образом реализуется с помощью методов обратной связи (68–70, 72–74, 76), которые могут рассматриваться как дополнительные кандидаты для управления аномальной синхронизацией нейронов.

Подход с обратной связью уже был протестирован для стандартных HF DBS в острых условиях у MPTP-обезьян (145) и пациентов с PD (146). С этой целью короткая последовательность (состоящая из 7 импульсов с частотой 130 Гц) подавалась через пару электродов, расположенных во внутренней части бледного шара (GPi), с заранее определенной фиксированной задержкой (80 мс) после каждого потенциала действия, зарегистрированного через размещенный электрод. в первичной моторной коре (M1) (145). Этот тип стимуляции вызвал более сильное снижение частоты возбуждения паллидных нейронов вместе с более выраженным снижением осцилляторной нейрональной активности наряду с лучшим улучшением MPTP-индуцированной акинезии по сравнению со стандартным непрерывным 130 Гц DBS.После прекращения этого типа DBS с обратной связью начальный паттерн активации вернулся к уровням до стимула (145). Другое исследование (146) подтвердило эффективность адаптивного DBS с обратной связью (aDBS) у пациентов с БП, где начало и смещение стимуляции HF были вызваны пересечением порогового значения LFP в β-полосе, измеренной с помощью того же имплантированного стимулирующего электрода. в СТН. При той же интенсивности стимуляции и частоте стимуляции (130 Гц) aDBS может быть примерно на 30% более эффективным, чем стандартный непрерывный HF DBS, в то время как <50% общей электрической энергии доставляется в режиме aDBS по сравнению с непрерывным HF DBS.Более того, несмотря на используемый фиксированный бета-порог, продолжительность инициированной стимуляции (на 10-секундный блок) постепенно снижается во время стимуляции в режиме aDBS, что предполагает, что aDBS может приводить к положительным адаптационным эффектам в патологических паркинсонических сетях (146).

Мы включили вычислительные данные, полученные в нейронных сетях с STDP, стимулированным независимым шумом, по двум причинам. Во-первых, эти результаты демонстрируют, насколько важно включать STDP в нейронные сети для разработки и оптимизации методов десинхронизирующей стимуляции.Во-вторых, эти результаты показывают, насколько важен выбор правильной техники стимуляции. Методы стимуляции, от которых интуитивно можно было ожидать положительного эффекта, на самом деле могут иметь неожиданно контрпродуктивные эффекты.

В нескольких вычислительных исследованиях параметры нейромодуляции CR были оптимизированы в модельных нейронных сетях разной сложности с STDP и без него (66, 67, 90, 95, 122, 123, 147). В частности, влияние силы стимуляции, количества участков стимуляции и времени стимуляции было подробно исследовано и связано со свойствами стимулированной нейрональной ткани.Полученные теоретические и экспериментальные результаты указывают на надежность и широкую применимость нейромодуляции CR, которая, наконец, может стать новой концепцией для лечения неврологических расстройств, характеризующихся аномальной синхронизацией нейронов.

Заявление о конфликте интересов

Д-р Питер А. Тасс имел договорные отношения с ANM Adaptive Neuromodulation GmbH. Финансовая заинтересованность в представленных результатах отсутствует. Д-р Александр Попович заявляет, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Биография

Александр Васильевич Попович возглавляет исследовательскую группу «Математическая неврология» в Институте нейробиологии и медицины — нейромодуляции Исследовательского центра Юлиха, Германия. Получил диплом и докторскую степень. диплом по математике Киевского университета (Украина) в 1994 г. и Института математики Национальной академии наук Украины в 1999 г. соответственно. В 2008 году он получил степень доктора медицинской физики в Кельнском университете, Германия.Его научные интересы лежат в области синхронизации и управления ею с приложениями в нейробиологии и медицине.

Питер А. ТАСС разрабатывает методы стимуляции с помощью вычислительных методов. Он изучал медицину (MD, Университет Ульма и Гейдельберга, Германия), физику (Ph.D., Университет Штутгарта, Германия), математику (диплом, Университет Штутгарта, Германия), и получил степень доктора физиологии (RWTH Aachen Univ). ., Германия). Он руководит Институтом нейробиологии и медицины — нейромодуляции в Исследовательском центре Юлиха, Юлих, Германия, и является профессором нейромодуляции в Кельнском университете, Германия.Кроме того, Питер А. Тасс — профессор-консультант кафедры нейрохирургии Стэнфордского университета, Стэнфорд, Калифорния, США.

Ссылки

1. Ленц Ф.А., Кван Х.С., Мартин Р.Л., Таскер Р.Р., Достровский Ю.О., Ленц Ю.Е. Одноэлементный анализ вентральной группы ядер таламуса человека — связанная с тремором активность в функционально идентифицированных клетках. Brain (1994) 117: 531–43.10.1093 / brain / 117.3.531 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 2. Нини А., Фейнгольд А., Словин Х., Бергманн Х. Нейроны в бледном шаре не обнаруживают коррелированной активности у нормальной обезьяны, но синхронизированные по фазе колебания появляются в модели паркинсонизма МРТР.J Neurophysiol (1995) 74: 1800–5. [PubMed] [Google Scholar] 3. Морманн Ф., Ленертц К., Дэвид П., Элгер К.Э. Средняя фазовая когерентность как мера фазовой синхронизации и ее применение к ЭЭГ пациентов с эпилепсией. Physica D (2000) 144: 358–6910.1016 / j.clinph.2013.09.047 [CrossRef] [Google Scholar] 4. да Силва ФХЛ, Бланес В., Калицын С.Н., Парра Дж., Суффчински П., Велис Д.Н. Динамические заболевания систем головного мозга: разные пути к эпилептическим припадкам. IEEE Trans Biomed Eng (2003) 50: 540–8.10.1109 / TBME.2003.810703 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 5. Вайс Н., Моратти С., Майнцер М., Дорманн К., Эльберт Т. Восприятие тиннитуса и дистресс связаны с аномальной спонтанной активностью мозга, измеренной с помощью магнитоэнцефалографии. PLoS Med (2005) 2 (6): e153.10.1371 / journal.pmed.0020153 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 6. Вайс Н., Мюллер С., Шлее В., Дорманн К., Хартманн Т., Эльберт Т. Нейронный код слухового фантомного восприятия. J. Neurosci (2007) 27: 1479–84.10.1523 / JNEUROSCI.3711-06.2007 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 7. Хаммонд С, Бергман Х, Браун П. Патологическая синхронизация при болезни Паркинсона: сети, модели и методы лечения. Trends Neurosci (2007) 30: 357–64.10.1016 / j.tins.2007.05.004 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 8. Кейн А., Хатчисон В.Д., Ходаи М., Лозано А.М., Достровский Ю.О. Повышенная синхронизация потенциалов локального поля таламического диапазона тета-диапазона у пациентов с эссенциальным тремором. Exp Neurol (2009) 217: 171–6.10.1016 / j.expneurol.2009.02.005 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 9.Шницлер А., Манкс С., Бутц М., Тиммерманн Л., Гросс Дж. Синхронизированная сеть мозга, связанная с эссенциальным тремором, как показала магнитоэнцефалография. Mov Disord (2009) 24: 1629–35.10.1002 / mds.22633 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 10. Робертс Л. Е., Эггермонт Дж. Дж., Каспари Д. М., Шор С. Е., Мельчер Дж. Р., Кальтенбах Дж. А.. Звон в ушах: неврология тиннитуса. J Neurosci (2010) 30: 14972–9.10.1523 / JNEUROSCI.4028-10.2010 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 11. Леви Р., Хатчисон В.Д., Лозано А.М., Достровский Ю.О.Высокочастотная синхронизация нейрональной активности в субталамическом ядре у больных паркинсонизмом с тремором конечностей. J. Neurosci (2000) 20: 7766–75. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 12. Леви Р., Эшби П., Хатчисон В. Д., Ланг А. Э., Лозано А. М., Достровский Дж. Зависимость колебаний субталамического ядра от движения и дофамина при болезни Паркинсона. Brain (2002) 125: 1196–209.10.1093 / brain / awf128 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 13. Кюн А.А., Купш А., Шнайдер Г.Х., Браун П. Снижение субталамической колебательной активности 8-35 Гц коррелирует с клиническим улучшением при болезни Паркинсона.Eur J Neurosci (2006) 23: 1956–60.10.1111 / j.1460-9568.2006.04717.x [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 14. Кюн А.А., Цуй А., Азиз Т., Рэй Н., Брюке С., Купш А. и др. Патологическая синхронизация в субталамическом ядре пациентов с болезнью Паркинсона связана как с брадикинезией, так и с ригидностью. Exp Neurol (2009) 215: 380–7.10.1016 / j.expneurol.2008.11.008 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 15. Дженкинсон Н., Браун П. Новое понимание взаимосвязи между дофамином, бета-колебаниями и двигательной функцией.Trends Neurosci (2011) 34: 611–8.10.1016 / j.tins.2011.09.003 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 16. Уилсон К.Л., Пунтис М., Лейси М.Г. В подавляющем большинстве случаев асинхронная активация нейронов субталамического ядра крыс в срезах мозга дает мало доказательств внутренней взаимосвязанности. Neuroscience (2004) 123: 187–200.10.1016 / j.neuroscience.2003.09.008 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 17. Moro E, Esselink RJA, Xie J, Hommel M, Benabid AL, Pollak P. Влияние на болезнь Паркинсона настроек электрических параметров при стимуляции STN.Неврология (2002) 59: 706–13.10.1212 / WNL.59.5.706 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 18. Тиммерманн Л., Войтеки Л., Гросс Дж., Лерке Р., Фогес Дж., Мааруф М. и др. Стимуляция субталамического ядра частотой 10 Гц ухудшает двигательные симптомы при болезни Паркинсона. Mov Disord (2004) 19: 1328–33.10.1002 / mds.20198 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 19. Eusebio A, Chen CC, Lu CS, Lee ST, Tsai CH, Limousin P и др. Влияние низкочастотной стимуляции субталамического ядра на движение при болезни Паркинсона.Exp Neurol (2008) 209: 125–30.10.1016 / j.expneurol.2007.09.007 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 20. Барниколь У.Б., Попович О.В., Хауптманн С., Штурм В., Фройнд Х.Д., ТАСС ПА. Улавливание тремора с помощью низкочастотной стимуляции. Фил Транс Р. Соц А (2008) 366: 3545–73.10.1098 / rsta.2008.0104 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 21. Градинару В., Могри М., Томпсон К. Р., Хендерсон Дж. М., Дейссерот К. Оптическая деконструкция нейронных схем паркинсонизма. Наука (2009) 324: 354–9.10.1126 / science.1167093 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 22. Chen CC, Lin WY, Chan HL, Hsu YT, Tu PH, Lee ST и др. Стимуляция субталамической области на частоте 20 Гц замедляет развитие силы сжатия при болезни Паркинсона. Exp Neurol (2011) 231: 91–6.10.1016 / j.expneurol.2011.05.018 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 23. Секи С., Эггермонт Дж. Дж. Изменения в частоте спонтанных импульсов и нервной синхронности в первичной слуховой коре кошек после локализованной потери слуха, вызванной тонусом. Послушайте Res (2003) 180: 28–38.10.1016 / S0378-5955 (03) 00074-1 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 24. Эггермонт Дж. Дж. Коррелированная нейронная активность как движущая сила функциональных изменений слуховой коры. Слушайте Res (2007) 229: 69–80.10.1016 / j.heares.2007.01.008 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 25. Дорманн К., Эльберт Т., Шлее В., Вайс Н. Настройка восприятия шума в ушах путем модификации синхронной мозговой активности. Restor Neurol Neurosci (2007) 25: 371–8. [PubMed] [Google Scholar] 26. Сильченко А.Н., Адамчик И., Гауптманн Ц., ТАСС ПА.Влияние акустической скоординированной нейромодуляции сброса на эффективную связь в нейронной сети фантомного звука. Neuroimage (2013) 77: 133–47.10.1016 / j.neuroimage.2013.03.013 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 27. Adamchic I, Toth T, Hauptmann C, ТАСС ПА. Реверсирование патологически увеличенной мощности ЭЭГ с помощью акустической координированной нейромодуляции. Hum Brain Mapp (2014) 35: 2099–118.10.1002 / hbm.22314 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 28. Лоренц И., Мюллер Н., Шлее В., Хартманн Т., Вайс Н.Потеря альфа-мощности связана с повышенной гамма-синхронизацией — это маркер снижения подавления шума в ушах? Neurosci Lett (2009) 453: 225–8.10.1016 / j.neulet.2009.02.028 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 29. Tass PA, Adamchic I, Freund HJ, von Stackelberg T., Hauptmann C. Противодействие тиннитусу с помощью акустической скоординированной нейромодуляции сброса. Restor Neurol Neurosci (2012) 30: 137–59.10.3233 / RNN-2012-110218 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 30. Бенабид А.Л., Поллак П., Гервейсон С., Хоффманн Д., Гао Д.М., Хоммель М. и др.Долгосрочное подавление тремора путем хронической стимуляции вентрального промежуточного таламического ядра. Lancet (1991) 337: 403–6.10.1016 / 0140-6736 (91)
-T [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 31. Крингельбах М.Л., Дженкинсон Н., Оуэн С.Л.Ф., Азиз Т.З. Трансляционные принципы глубокой стимуляции мозга. Nat Rev Neurosci (2007) 8: 623–35.10.1038 / nrn2196 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 32. Wu C, Sharan AD. Нейростимуляция для лечения эпилепсии: обзор современных хирургических вмешательств. Нейромодуляция (2013) 16: 10–24.10.1111 / j.1525-1403.2012.00501.x [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 33. Макинтайр С.К., Гриль В.М., Шерман Д.Л., Такор Н.В. Клеточные эффекты глубокой стимуляции мозга: модельный анализ активации и торможения. J Neurophysiol (2004) 91: 1457–69.10.1152 / jn.00989.2003 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 34. Бенабид А.Л., Беназзус А., Поллак П. Механизмы глубокой стимуляции мозга. Mov Disord (2002) 17: S73–410.1002 / mds.10145 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 35. Welter ML, Houeto JL, Bonnet AM, Bejjani PB, Mesnage V, Dormont D, et al.Влияние высокочастотной стимуляции на активность субталамических нейронов у пациентов с паркинсонизмом. Arch Neurol (2004) 61: 89–96.10.1001 / archneur.61.1.89 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 36. Meissner W, Leblois A, Hansel D, Bioulac B, Gross CE, Benazzouz A, et al. Субталамическая высокочастотная стимуляция сбрасывает субталамическое возбуждение и уменьшает аномальные колебания. Мозг (2005) 128: 2372–82.10.1093 / brain / awh616 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 37. Достровский Ю.О., Леви Р., Ву Дж. П., Хатчисон В. Д., Таскер Р. Р., Лозано А. М..Ингибирование возбуждения нейронов в бледном глобусе человека, вызванное микростимуляцией. Журнал Neurophysiol (2000) 84: 570–4. [PubMed] [Google Scholar] 38. Benazzouz A, Gao DM, Ni ZG, Piallat B, Bouali-Benazzouz R, Benabid AL. Влияние высокочастотной стимуляции субталамического ядра на нейрональную активность ретикулатной части черной субстанции и вентролатерального ядра таламуса у крыс. Neuroscience (2000) 99: 289–95.10.1016 / S0306-4522 (00) 00199-8 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 39. Берриер С., Биулак Б., Один Дж., Хаммонд К.Высокочастотная стимуляция вызывает временную блокаду управляемых по напряжению токов в субталамических нейронах. J Neurophysiol (2001) 85: 1351–6. [PubMed] [Google Scholar] 40. Хаммонд С., Аммари Р., Биулак Б., Гарсия Л. Последний взгляд на механизм действия глубокой стимуляции мозга. Mov Disord (2008) 23: 2111–21.10.1002 / mds.22120 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 41. Хашимото Т., старейшина К.М., Окун М.С., Патрик С.К., Витек Д.Л. Стимуляция субталамического ядра изменяет режим возбуждения паллидных нейронов.J Neurosci (2003) 23: 1916–23. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 42. Рубин Дж. Э., Терман Д. Высокочастотная стимуляция субталамического ядра устраняет патологическую таламическую ритмичность в вычислительной модели. J. Comput Neurosci (2004) 16: 211–35.10.1023 / B: JCNS.0000025686.47117.67 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 43. Miocinovic S, Parent M, Butson CR, Hahn PJ, Russo GS, Vitek JL, et al. Компьютерный анализ активации субталамического ядра и линзовидного пучка во время терапевтической глубокой стимуляции мозга.J Neurophysiol (2006) 96: 1569–80.10.1152 / jn.00305.2006 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 44. Андерсон М.Е., Поступна Н., Руффо М. Влияние высокочастотной стимуляции внутреннего бледного шара на активность таламических нейронов у бодрствующей обезьяны. J Neurophysiol (2003) 89: 1150–60.10.1152 / jn.00475.2002 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 45. Макинтайр СС, Саваста М, Гофф ЛКЛ, Витек Дж. Раскрытие механизма (ов) действия глубокой стимуляции мозга: активация, ингибирование или и то, и другое. Clin Neurophysiol (2004) 115: 1239–48.10.1016 / j.clinph.2003.12.024 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 46. Бенабид А.Л., Уоллес Б., Митрофанис Дж., Ся Р., Пиаллат Б., Шабардес С. и др. Предполагаемая обобщенная модель эффектов и механизма действия высокочастотной электростимуляции центральной нервной системы. Acta Neurol Belg (2005) 105: 149–57. [PubMed] [Google Scholar] 47. Браун П., Маццоне П., Оливьеро А., Альтибранди М.Г., Пилато Ф., Тонали П.А. и др. Влияние стимуляции субталамической области на колебательную паллидную активность при болезни Паркинсона.Exp Neurol (2004) 188: 480–90.10.1016 / j.expneurol.2004.05.009 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 48. Кюн А.А., Кемпф Ф., Брюке К., Дойл Л.Г., Мартинес-Торрес И., Погосян А. и др. Высокочастотная стимуляция субталамического ядра подавляет β-осцилляторную активность у пациентов с болезнью Паркинсона параллельно с улучшением двигательной активности. J Neurosci (2008) 28 (24): 6165–73.10.1523 / JNEUROSCI.0282-08.2008 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 49. Bronte-Stewart H, Barberini C, Koop MM, Hill BC, Henderson JM, Wingeier B.Профиль бета-диапазона STN при болезни Паркинсона является стационарным и показывает длительное затухание после глубокой стимуляции мозга. Exp Neurol (2009) 215: 20–8.10.1016 / j.expneurol.2008.09.008 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 50. Эусебио А., Теватасан В., Гейнор Л.Д., Погосян А., Пока Е., Фолтиние Т. и др. Глубокая стимуляция мозга может подавлять патологическую синхронизацию у пациентов с паркинсонизмом. J Neurol Neurosurg Psychiatry (2011) 82: 569–73.10.1136 / jnnp.2010.217489 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 51.Уилсон CJ, Беверлин B, II, Netoff T. Хаотическая десинхронизация как терапевтический механизм глубокой стимуляции мозга. Front Syst Neurosci (2011) 5: 50.10.3389 / fnsys.2011.00050 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 52. Попович О.В., ТАСС ПА. Макроскопический захват периодически вынужденных колебательных ансамблей. Prog Biophys Mol Biol (2011) 105: 98–108.10.1016 / j.pbiomolbio.2010.09.018 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 53. Hauptmann C, ТАСС ПА. Лечебная перестройка с помощью десинхронизирующей стимуляции мозга.Биосистемы (2007) 89: 173–81.10.1016 / j.biosystems.2006.04.015 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 54. Foffani G, Ardolino G, Egidi M, Caputo E, Bossi B, Priori A. Субталамическая колебательная активность на бета или более высокой частоте не изменяется после высокочастотного DBS при болезни Паркинсона. Brain Res Bull (2006) 69: 123–30.10.1016 / j.brainresbull.2005.11.012 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 55. Приори А, Ардолино Г., Марчелья С., Мракич-Споста С., Локателли М., Тамма Ф. и др. Низкочастотные субталамические колебания усиливаются после глубокой стимуляции мозга при болезни Паркинсона.Brain Res Bull (2006) 71: 149–54.10.1016 / j.brainresbull.2006.08.015 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 56. Temperli P, Ghika J, Villemure JG, Burkhard P, Bogousslavsky J, Vingerhoets F. Как симптомы паркинсонизма возвращаются после прекращения субталамического DBS? Неврология (2003) 60: 78–81.10.1212 / WNL.60.1.78 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 57. Welter ML, Schüpbach M, Czernecki V, Karachi C, Fernandez-Vidal S, Golmard JL, et al. Оптимальная локализация мишени для субталамической стимуляции у пациентов с болезнью Паркинсона.Неврология (2014) 82: 1352–61.10.1212 / WNL.0000000000000315 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 58. Пирагас К, Новиченко В, ТАСС ПА. Механизм подавления стойких спайков нейронов при высокочастотной стимуляции. Biol Cybern (2013) 107: 669–84.10.1007 / s00422-013-0567-1 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 59. Таскер Р.Р. Для подавления тремора стимуляция мозга по Деппу предпочтительнее таламотомии. Surg Neurol (1998) 49: 145–54.10.1016 / S0090-3019 (97) 00459-X [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 60.Фолькманн Дж. Глубокая стимуляция мозга для лечения болезни Паркинсона. J Clin Neurophysiol (2004) 21: 6–17.10.1097 / 00004691-200401000-00003 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 61. Родригес-Ороз М.С., Обесо Дж. А., Ланг А. Э., Хауэто Дж. Л., Поллак П., Ренкрона С. и др. Двусторонняя глубокая стимуляция мозга при болезни Паркинсона: многоцентровое исследование с последующим наблюдением в течение 4 лет. Brain (2005) 128: 2240–9.10.1093 / brain / awh571 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 62. Deuschl G, Schade-Brittinger C, Krack P, Volkmann J, Schäfer H, Bötzel K и др.Рандомизированное испытание глубокой стимуляции мозга при болезни Паркинсона. N Engl J Med (2006) 355: 896–908.10.1056 / NEJMoa060281 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 63. ТАСС ПА. Фазовый сброс в медицине и биологии: стохастическое моделирование и анализ данных. Берлин: Springer; (1999). [Google Scholar] 64. ТАСС ПА. Десинхронизирующий сброс фазы двойного импульса и применение для глубокой стимуляции мозга. Biol Cybern (2001) 85: 343–54.10.1007 / s004220100268 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 65. ТАСС ПА. Десинхронизация ритмов головного мозга с помощью методов мягкой фазовой переустановки.Biol Cybern (2002) 87: 102–15.10.1007 / s00422-002-0322-5 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 66. ТАСС ПА. Модель десинхронизации глубокой стимуляции мозга с управляемым по требованию скоординированным сбросом нейронных субпопуляций. Biol Cybern (2003) 89: 81–8.10.1007 / s00422-003-0425-7 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 67. ТАСС ПА. Десинхронизация посредством скоординированного сброса нейронных субпопуляций — новый метод для контролируемой по требованию стимуляции глубокого мозга. Prog Theor Phys Suppl (2003) 150: 281–9610.1143 / PTPS.150.281 [CrossRef] [Google Scholar] 68. Розенблюм МГ, Пиковский АС. Управление синхронизацией в ансамбле глобально связанных осцилляторов. Phys Rev Lett (2004) 92: 114102.10.1103 / PhysRevLett.92.114102 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 69. Гауптманн С, Попович О, ТАСС ПА. Эффективная десинхронизация глубокой стимуляции мозга на основе скоординированной отложенной стимуляции с обратной связью через несколько сайтов: вычислительное исследование. Biol Cybern (2005) 93: 463–70.10.1007 / s00422-005-0020-1 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 70.Попович О.В., Гауптманн Ц., ТАСС ПА. Эффективная десинхронизация за счет нелинейной отложенной обратной связи. Phys Rev Lett (2005) 94: 164102.10.1103 / PhysRevLett.94.164102 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 71. Поцелуй И.З., Русин К.Г., Кори Х., Хадсон Ж.Л. Разработка сложных динамических структур: последовательные шаблоны и десинхронизация. Science (2007) 316: 1886–9.10.1126 / science.1140858 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 72. Пирагас К, Попович О.В., ТАСС ПА. Управление синхронизацией в колебательных сетях с отдельной установкой стимуляции-регистрации.Europhys Lett (2007) 80: 40002.10.1209 / 0295-5075 / 80/40002 [CrossRef] [Google Scholar] 73. Тухлина Н., Розенблюм М., Пиковский А., Куртс Дж. Подавление обратной связи нейросинхронности с помощью исчезающей стимуляции. Phys Rev E Stat Nonlin Soft Matter Phys (2007) 75: 011918.10.1103 / PhysRevE.75.011918 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 74. Ло М., Ву Ю. Дж., Пэн Дж. Х. Промывной фильтр способствует десинхронизации обратной связи по среднему полю в ансамбле глобально связанных нейронных осцилляторов. Biol Cybern (2009) 101: 241–6.10.1007 / s00422-009-0334-5 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 75.Danzl P, Hespanha J, Moehlis J. Управление модели осцилляторных нейронов за минимальное время на основе событий. Biol Cybern (2009) 101: 387–99.10.1007 / s00422-009-0344-3 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 76. Попович О.В., ТАСС ПА. Управление синхронизацией взаимодействующих колебательных ансамблей с помощью смешанной нелинейной запаздывающей обратной связи. Phys Rev E Stat Nonlin Soft Matter Phys (2010) 82: 026204.10.1103 / PhysRevE.82.026204 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 77. Наби А., Мохлис Дж. Оптимальное управление с одним входом для глобально связанных нейронных сетей.J Neural Eng (2011) 8: 065008.10.1088 / 1741-2560 / 8/6/065008 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 78. Хебб Д. Организация поведения: нейропсихологическая теория. Книга Уайли по клинической психологии (Нью-Йорк: Уайли;) (1949). [Google Scholar] 79. Герстнер В., Кемптер Р., ван Хеммен Дж. Л., Вагнер Х. Правило обучения нейронов для субмиллисекундного временного кодирования. Nature (1996) 383: 76–8.10.1038 / 383076a0 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 80. Markram H, Lübke J, Frotscher M, Sakmann B. Регулирование синаптической эффективности путем совпадения постсинаптических AP и EPSP.Science (1997) 275: 213–5.10.1126 / science.275.5297.213 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 81. Би GQ, Пу ММ. Синаптические модификации в культивируемых нейронах гиппокампа: зависимость от времени спайков, синаптической силы и типа постсинаптических клеток. J. Neurosci (1998) 18: 10464–72. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 82. Фельдман Д.Е. Основанные на времени LTP и LTD на вертикальных входах в пирамидные клетки слоя II / III в коре головного мозга крысы. Neuron (2000) 27: 45–56.10.1016 / S0896-6273 (00) 00008-8 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 83.Би GQ. Пространственно-временная специфика синаптической пластичности: клеточные правила и механизмы. Biol Cybern (2002) 87: 319–32.10.1007 / s00422-002-0349-7 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 85. Капорале Н., Дэн Ю. Пластичность, зависящая от времени спайка: правило обучения Хебба. Анну Рев Neurosci (2008) 31: 25–46.10.1146 / annurev.neuro.31.060407.125639 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 86. Новотный Т, Жигулин В.П., Селверстон А.И., Абарбанель HDI, Рабинович М.И. Повышение синхронизации в гибридной нейронной цепи за счет пластичности, зависящей от времени всплеска.J Neurosci (2003) 23: 9776–85. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 87. Годдар Г. Развитие эпилептических припадков при стимуляции мозга низкой интенсивности. Nature (1967) 214: 1020–1.10.1038 / 2141020a0 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 88. Спекманн Э., Элгер С. Нейрофизиологические основы эпилептической активности: сжатый обзор. Epilepsy Res Suppl (1991) 2: 1–7. [PubMed] [Google Scholar] 89. Моримото К., Фанесток М., Расин Р.Дж. Разжигание и модели эпилептического статуса эпилепсии: перестройка мозга.Prog Neurobiol (2004) 73: 1–60.10.1016 / j.pneurobio.2004.03.009 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 90. ТАСС П.А., Майтаник М. Долгосрочные анти-разжигающие эффекты десинхронизирующей стимуляции мозга: теоретическое исследование. Biol Cybern (2006) 94: 58–66.10.1007 / s00422-005-0028-6 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 91. Tass PA, Hauptmann C. Терапевтическая модуляция синаптической связи с десинхронизирующей стимуляцией мозга. Int J Psychophysiol (2007) 64: 53–61.10.1016 / j.ijpsycho.2006.07.013 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 92.Hauptmann C, ТАСС ПА. Кумулятивные и последствия кратковременной и слабой скоординированной стимуляции перезагрузки: модельное исследование. J Neural Eng (2009) 6: 016004.10.1088 / 1741-2560 / 6/1/016004 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 93. Hauptmann C, ТАСС ПА. Восстановление сегрегированных физиологических нейронных связей посредством десинхронизирующей стимуляции. J Neural Eng (2010) 7: 056008.10.1088 / 1741-2560 / 7/5/056008 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 94. ТАСС П.А., Попович О.В. Отказ от обучения мозговой синхронности, связанной с тиннитусом, с помощью акустической координированной стимуляции сброса: теоретическая концепция и моделирование.Biol Cybern (2012) 106: 27–36.10.1007 / s00422-012-0479-5 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 97. Демир С.С., Бутера Р.Дж., ДеФранчески А.А., Кларк Дж. В., Бирн Дж. Х. Конечный захват фазовой чувствительности в моделируемом разрывном нейроне. Biophys J (1997) 72: 579–94.10.1016 / S0006-3495 (97) 78697-1 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 98. Татено Т., Робинсон HPC. Кривые переустановки фазы и осцилляторная стабильность в интернейронах соматосенсорной коры крыс. Biophys J (2007) 92: 683–95.10.1529 / biophysj.106.088021 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 99.Нейман А., Рассел Д., Якушева Т., ДиЛулло А., ТАСС ПА. Кластеризация ответов при временной стохастической синхронизации и десинхронизации связанных нейронных барстеров. Phys Rev E Stat Nonlin Soft Matter Phys (2007) 76: 021908.10.1103 / PhysRevE.76.021908 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 100. Перкель Д.Х., Шульман Дж. Х., Сегундо Дж. П., Буллок Т. Х., Мур Г. П.. Нейроны-кардиостимуляторы — эффекты регулярно расположенных синаптических входов. Science (1964) 145: 61–3.10.1126 / science.145.3627.61 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 101.Pinsker HM. Аплизия, разрывающая нейроны как эндогенные осцилляторы 1. кривые фазового отклика для импульсного тормозящего синаптического входа. J. Neurophysiol (1977) 40: 527–43. [PubMed] [Google Scholar] 102. Лерма Дж., Гарсия-Остт Э. Тета-ритм гиппокампа во время парадоксального сна — эффекты афферентных стимулов и фазовые отношения с фазовыми событиями. Electroencephalogr Clin Neurophysiol (1985) 60: 46–54.10.1016 / 0013-4694 (85) -2 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 103. Джексон А., Спинкс Р.Л., Фриман ТКБ, Вулперт Д.М., Лимон Р.Н.Генерирование ритма в моторной коре головного мозга обезьяны исследовано с помощью стимуляции пирамидного тракта. J Physiol (2002) 541: 685–99.10.1113 / jphysiol.2001.015099 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 104. Принц А.А., Тирумалай В., Мардер Э. Функциональные последствия изменений силы и продолжительности синаптических входов в колебательные нейроны. J Neurosci (2003) 23: 943–54. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 105. Гивенс Б. Вызванная стимулами переустановка зубчатого тета-ритма: отношение к рабочей памяти.Neuroreport (1996) 8: 159–63.10.1097 / 00001756-199612200-00032 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 106. Макейг С., Вестерфилд М., Юнг Т.П., Энгофф С., Таунсенд Дж., Курчезн Е. и др. Динамические мозговые источники визуальных вызванных ответов. Science (2002) 295: 690–4.10.1126 / science.1066168 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 107. Jansen BH, Agarwal G, Hegde A, Boutros NN. Фазовая синхронизация продолжающейся генерации ЭЭГ и слухового ВП. Clin Neurophysiol (2003) 114: 79–85.10.1016 / S1388-2457 (02) 00327-9 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 108.Росс Б., Хердман А.Т., Пантев С. Стимул индуцировал десинхронизацию слуховых 40-Гц устойчивых ответов человека. J. Neurophysiol (2005) 94: 4082–93.10.1152 / jn.00469.2005 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 109. Ван дер Верф Ю.Д., Паус Т. Нейронный ответ на транскраниальную магнитную стимуляцию моторной коры головного мозга человека. I. Интракортикальный и кортико-кортикальный вклады. Exp Brain Res (2006) 175: 231–45.10.1007 / s00221-006-0551-2 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 110. ТАСС П.А., Сильченко А.Н., Hauptmann C, Barnikol UB, Speckmann EJ.Длительная десинхронизация в срезе гиппокампа крысы, вызванная скоординированной стимуляцией сброса. Phys Rev E Stat Nonlin Soft Matter Phys (2009) 80: 011902.10.1103 / PhysRevE.80.011902 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 111. ТАСС ПА, Цинь Л., Хауптманн С., Доверос С., Безар Е., Борауд Т. и др. Скоординированная перезагрузка имеет последствия у паркинсонических обезьян. Энн Нейрол (2012) 72: 816–20.10.1002 / ana.23663 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 112. Adamchic I, Hauptmann C, Barnikol UB, Pawelczyk N, Popovych O, Barnikol TT, et al.Координированная перезагрузка нейромодуляции при болезни Паркинсона: экспериментальное исследование. Mov Disord (2014) 29: 1679–84.10.1002 / mds.25923 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 113. Ходжкин А., Хаксли А.Ф. Количественное описание мембранного тока и его применение к проводимости и возбуждению. J. Physiol (1952) 117: 500–44. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar] 114. Гензель Д., Мато Дж., Менье К. Фазовая динамика слабосвязанных нейронов Ходжкина-Хаксли. Europhys Lett (1993) 23: 367–7210.1209 / 0295-5075 / 23/5/011 [CrossRef] [Google Scholar] 115. Калицын С., ван Дейк Б.В., Спекрейсе Х. Самоорганизованная динамика в пластических нейронных сетях: бистабильность и когерентность. Biol Cybern (2000) 83: 139–50.10.1007 / s004220000157 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 116. Майстренко Ю.Л., Лысянский Б., Гауптманн С., Бурылко О., ТАСС ПА. Мультистабильность в модели Курамото с синаптической пластичностью. Phys Rev E Stat Nonlin Soft Matter Phys (2007) 75: 066207.10.1103 / PhysRevE.75.066207 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 117.Бретт Р., Герстнер В. Адаптивная экспоненциальная модель интеграции и запуска как эффективное описание нейронной активности. J. Neurophysiol (2005) 94: 3637–42.10.1152 / jn.00686.2005 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 118. Тубуль Дж., Бретт Р. Динамика и бифуркации адаптивной экспоненциальной модели интегрирования и включения. Biol Cybern (2008) 99: 319–34.10.1007 / s00422-008-0267-4 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 119. Науд Р., Марсиль Н., Клопат С., Герстнер В. Шаблоны возбуждения в адаптивной экспоненциальной модели интеграции и запуска.Biol Cybern (2008) 99: 335–47.10.1007 / s00422-008-0264-7 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 120. Курамото Ю. Химические колебания, волны и турбулентность. Берлин: Springer; (1984). [Google Scholar] 121. Пиковский А., Розенблюм М., Куртс Дж. Синхронизация — универсальная концепция нелинейных наук. Кембридж: Издательство Кембриджского университета; (2001). [Google Scholar] 122. Лысянский Б, Попович О.В., ТАСС ПА. Оптимальное количество контактов стимуляции для согласованного сброса нейромодуляции. Front Neuroeng (2013) 6: 5.10.3389 / fneng.2013.00005 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 123. Лысянский Б, Попович О.В., ТАСС ПА. Десинхронизирующий антирезонансный эффект m: n двухпозиционной координированной стимуляции сброса. J Neural Eng (2011) 8: 036019.10.1088 / 1741-2560 / 8/3/036019 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 124. Rinzel JA. Формальная классификация взрывных механизмов в возбудимых системах. В: Терамото Э., Ямагути М., редакторы. Математические темы в популяционной биологии, морфогенезе и нейронауках, конспекты лекций по биоматематике 71.Нью-Йорк, штат Нью-Йорк: Спрингер-Верлаг; (1987). п. 267–81. [Google Scholar] 125. Ижикевич Э.М. Синхронизация эллиптических барстеров. SIAM Rev (2001) 43: 315–4410.1137 / S0036144500382064 [CrossRef] [Google Scholar] 126. Rizzone M, Lanotte M, Bergamasco B, Tavella A, Torre E, Faccani G и др. Стимуляция глубокого мозга субталамического ядра при болезни Паркинсона: эффекты изменения параметров стимуляции. J Neurol Neurosurg Psychiatry (2001) 71: 215–9.10.1136 / jnnp.71.2.215 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 127.Volkmann J, Herzog J, Kopper F, Deuschl G. Введение в программирование глубоких стимуляторов мозга. Mov Disord (2002) 17: S181–7.10.1002 / mds.10162 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 128. Кунчел А.М., Гриль ВМ. Подбор параметров стимула для глубокой стимуляции мозга. Clin Neurophysiol (2004) 115: 2431–41.10.1016 / j.clinph.2004.05.031 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 129. Попович О.В., Янчук С, ТАСС ПА. Самоорганизованная помехоустойчивость колебательных нейронных сетей с пластичностью спайков, зависящей от времени.Sci Rep (2013) 3: 2926.10.1038 / srep02926 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 130. Сакагути Х. Кооперативные явления в системах связанных осцилляторов во внешних полях. Prog Theor Phys (1988) 79: 39–4610.1143 / PTP.79.39 [CrossRef] [Google Scholar] 131. Масуда Н., Кори Х. Формирование сетей прямого распространения и частотная синхронизация с помощью пластичности, зависящей от времени всплеска. J. Comput Neurosci (2007) 22: 327–45.10.1007 / s10827-007-0022-1 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 132. Баяти М., Вализаде А.Влияние синаптической пластичности на структуру и динамику неупорядоченных сетей связанных нейронов. Phys Rev E Stat Nonlin Soft Matter Phys (2012) 86: 011925.10.1103 / PhysRevE.86.011925 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 133. Хобсон Дж., Чисхолм Э., Эль Рефей А. Звуковая терапия (маскировка) в лечении шума в ушах у взрослых. Кокрановская база данных Syst Rev (2012) 11: CD006371.10.1002 / 14651858.CD006371.pub3 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 134. Linderoth B, Foreman RD. Физиология стимуляции спинного мозга: обзор и обновление.Нейромодуляция (1999) 2: 150–64.10.1046 / j.1525-1403.1999.00150.x [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 135. Oakley JC, Prager JP. Стимуляция спинного мозга — механизмы действия. Spine (2002) 27: 2574–83.10.1097 / 00007632-200211150-00034 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 136. Sarnthein J, Stern J, Aufenberg C, Rousson V, Jeanmonod D. Повышенная мощность ЭЭГ и замедление доминирующей частоты у пациентов с нейрогенной болью. Мозг (2006) 129: 55–64.10.1093 / brain / awh631 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 137.Sarnthein J, Jeanmonod D. Высокая таламокортикальная тета-когерентность у пациентов с нейрогенной болью. Neuroimage (2008) 39: 1910–7.10.1016 / j.neuroimage.2007.10.019 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 138. Уолтон К.Д., Дюбуа М., Ллинас Р.Р. Аномальная таламокортикальная активность у пациентов со сложным региональным болевым синдромом (КРБС) типа I. Боль (2010) 150: 41–51.10.1016 / j.pain.2010.02.023 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 139. Candy JM, Perry RH, Perry EK, Irving D, Blessed G, Fairbairn AF и др. Патологические изменения ядра Мейнерта при болезнях Альцгеймера и Паркинсона.J. Neurol Sci (1983) 59: 277–89.10.1016 / 0022-510X (83)

-X [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 140. Wolkin A, Sanfilipo M, Wolf AP, Angrist B, Brodie JD, Rotrosen J. Отрицательные симптомы и гипофронтальность при хронической шизофрении. Arch Gen Psychiatry (1992) 49: 959–65.10.1001 / archpsyc.1992.01820120047007 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 141. Салехи А., Лукассен П.Дж., Пул CW, Гонатас Н.К., Равид Р., Свааб Д.Ф. Снижение активности нейронов в базальном ядре Мейнерта при болезни Альцгеймера, о чем свидетельствует размер аппарата Гольджи.Неврология (1994) 59: 871–80.10.1016 / 0306-4522 (94)

-7 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 142. Кишимото Х., Ямада К., Исэки Э., Косака К., Окоши Т. Визуализация мозга аффективных расстройств и шизофрении. Psychiatry Clin Neurosci (1998) 52: S212–4.10.1111 / j.1440-1819.1998.tb03224.x [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 143. Бирден CE, Хоффман KM, Cannon TD. Нейропсихология и нейроанатомия биполярного аффективного расстройства: критический обзор. Биполярное расстройство (2001) 3: 106–50.10.1034 / j.1399-5618.2001.030302.x [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 144. Лысянский Б, Попович О.В., ТАСС ПА. Многочастотная активация нейронных сетей с помощью координированной стимуляции сброса. Interface Focus (2011) 1: 75–85.10.1098 / rsfs.2010.0010 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 145. Rosin B, Slovik M, Mitelman R, Rivlin-Etzion M, Haber SN, Israel Z, et al. Замкнутая стимуляция глубокого мозга лучше справляется с симптомами паркинсонизма. Neuron (2011) 72: 370–84.10.1016 / j.neuron.2011.08.023 [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 146.Литтл С., Погосян А., Нил С., Завала Б., Зринзо Л., Хариз М. и др. Адаптивная глубокая стимуляция мозга при запущенной болезни Паркинсона. Ann Neurol (2013) 74: 449–57.10.1002 / ana.23951 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar] 147. Люкен Л, Янчук С, Попович О.В., ТАСС ПА. Усиление десинхронизации за счет неоднородной координированной стимуляции сброса в ансамблях нейронов с импульсной связью. Front Comput Neurosci (2013) 7: 63.10.3389 / fncom.2013.00063 [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [CrossRef] [Google Scholar]

Email Sync — База знаний

Примечание: Функция Email Sync — одна из многих полезных функций тарифных планов Advanced, Professional и Enterprise Pipedrive.
Pipedrive предлагает два метода управления электронной перепиской с вашими клиентами: Email Sync и Smart Email BCC .

Какой бы метод вы ни использовали, Pipedrive интуитивно вычислит, каким контактам, потенциальным клиентам и сделкам принадлежат ваши электронные письма, на основе адреса электронной почты, на который вы отправляете сообщение. Это означает, что вы всегда будете иметь четкое представление обо всех разговорах с помощью Подробный обзор как лица, так и сделки.


Вы также получите свой собственный выделенный почтовый ящик Pipedrive, который будет содержать все ваши электронные письма и даст вам контроль над связыванием и отправкой этих писем.


Вы также сможете создавать новые сообщения электронной почты на вкладке «Почта» синхронизированной учетной записи Pipedrive. Это экономит ваше время при переключении между системами электронной почты и позволяет сосредоточиться на важной задаче: продвижении вашего бизнеса вперед.

Примечание: Если вы используете клавиатуру для языков с письмом справа налево, таких как персидский, урду, иврит и арабский, Pipedrive распознает это и соответствующим образом отформатирует ваш набранный контент. Для получения дополнительной информации щелкните здесь.


Создавая электронное письмо в Pipedrive, вы сможете настроить его в соответствии со своими потребностями, включая форматирование текста, встроенные изображения и интеллектуальные поля, которые могут извлекать информацию из ваших сделок и контактов Pipedrive.
Для дальнейшей настройки мы предлагаем узнать больше о шаблонах электронной почты и функциях подписи электронной почты в функции синхронизации электронной почты.

Если вы только начинаете работать с Pipedrive, вы можете ознакомиться с нашим курсом Начало работы с основами Pipedrive Academy.

Настройка синхронизации электронной почты

Эта функция позволяет синхронизировать папку входящих сообщений электронной почты с учетной записью Pipedrive, что позволяет получать доступ к электронной почте, не выходя из Pipedrive.
Чтобы включить функцию синхронизации электронной почты , перейдите в Личные настройки> Синхронизация электронной почты и нажмите кнопку Подключить учетную запись . Предоставьте информацию для входа в учетную запись электронной почты, которую вы хотите синхронизировать с Pipedrive, и начните отправлять эти электронные письма.

Примечание: Если вы измените данные для входа в учетную запись электронной почты, которую вы синхронизировали с Pipedrive, вам потребуется повторно аутентифицировать эти новые учетные данные электронной почты в Pipedrive, чтобы продолжить использование синхронизации электронной почты без перерыва.


Функция синхронизации электронной почты совместима со всеми основными поставщиками услуг электронной почты, включая:

  • Gmail и Google Apps
  • Yahoo! Почта
  • Microsoft Exchange (ActiveSync)
  • Outlook.com (также известный как Hotmail)
  • iCloud (он же MobileMe или DotMac)
  • почта AOL
  • FastMail
  • GandiMail
  • GMX
  • Mail.ru
  • Яндекс.Почта
  • Почта GoDaddy
  • Hover.com
  • Namecheap
  • Bluehost
  • Соверин
  • Зимбра
  • 123-reg
  • 126
  • QQ Mail
  • Алиюнь (Alibaba Group)
  • Netease 163 (Китай)
  • Ага.нетто
  • 139.com (Китай)
  • Любая настраиваемая учетная запись, синхронизируемая через общий IMAP через соединение SSL

Вся входящая и исходящая почта синхронизируется с вашей учетной записью Pipedrive и связана с соответствующими контактами и сделками.
Для получения дополнительных сведений о настройке функции Email Sync щелкните здесь.


Настройки электронной почты

Вы можете настроить параметры электронной почты в соответствии с потребностями вашей компании.
Чтобы внести какие-либо изменения, перейдите в Личные настройки> Синхронизация электронной почты.

При установке синхронизации с вашим собственным провайдером электронной почты вы можете выбрать, хотите ли вы синхронизировать все электронные письма в вашем почтовом ящике в будущем или только те электронные письма, которые существуют в определенных папках или ярлыках.

Если вы хотите синхронизировать все входящие электронные письма с вашей учетной записью Pipedrive, выберите Все электронные письма будут синхронизироваться с Pipedrive .
Чтобы выбрать, какие папки или метки вы хотите синхронизировать с вашей учетной записью Pipedrive, выберите Только сообщения электронной почты с определенными метками будут синхронизироваться с Pipedrive и выберите метки, которые вы хотите синхронизировать с вашей учетной записью Pipedrive.

Вы можете настроить, будут ли функции архивирования и удаления на вкладке Pipedrive Mail также отражаться в вашей синхронизированной учетной записи электронной почты.
Если вы хотите, чтобы выбранное электронное письмо было заархивировано или удалено из вашей синхронизированной учетной записи электронной почты, когда это электронное письмо архивируется или удаляется в Pipedrive, просто отметьте оба элемента. Да.
Если вам это не нравится, просто отметьте оба пункта .

Email Sync также обеспечивает доступ к функциям отслеживания электронной почты Pipedrive , которые позволяют пользователям видеть, когда получатель открыл отправленное письмо или любую из содержащихся в нем ссылок.
Чтобы узнать больше о функции отслеживания электронной почты, щелкните здесь.

Вы также можете выбрать, какое почтовое приложение вы хотите использовать для создания новых сообщений электронной почты.
Если вы выберете Открыть ссылки электронной почты в Pipedrive , щелкнув ссылку адреса электронной почты в Pipedrive, вы перейдете на вкладку «Почта» вашей учетной записи Pipedrive, чтобы составить это письмо.
Если вы выберете Использовать почтовое приложение по умолчанию на моем компьютере, чтобы открывать ссылки электронной почты , нажатие на ссылки адреса электронной почты в Pipedrive откроет программу (например, Outlook), которую вы установили в качестве клиента составления электронной почты по умолчанию для отправки этого электронного письма.

Если вы обнаружите, что на синхронизированный адрес электронной почты приходят электронные письма, которые вы не хотите получать в Pipedrive, вы можете зарегистрировать конкретный адрес электронной почты ( [электронная почта защищена] ) или широкий домен ( @ domain.com ) как электронные письма, которые следует игнорировать в Pipedrive.
Любой игнорируемый адрес или домен больше не будет отображаться на вкладке «Почта» вашей учетной записи Pipedrive.

По умолчанию в Pipedrive только адрес электронной почты, используемый для входа в Pipedrive, будет авторизован для использования смарт-адреса электронной почты BCC, связанного с вашей учетной записью.Однако, если вы отправляете свои электронные письма с другого адреса электронной почты, чем тот, который использовался для входа в Pipedrive, вам следует добавить этот адрес электронной почты в качестве альтернативного адреса электронной почты .
При добавлении адреса электронной почты в качестве альтернативного адреса электронной почты на добавленный адрес электронной почты будет отправлено письмо с подтверждением, которое необходимо будет подтвердить, прежде чем этот адрес можно будет успешно использовать в качестве альтернативного адреса электронной почты в Pipedrive.

Этот параметр настраивает параметры общего доступа по умолчанию для всех будущих писем в Pipedrive.Обратите внимание, что изменение этой функции , а не , перезапишет текущие настройки общего доступа к вашим существующим электронным письмам и будет применяться только к электронным письмам, полученным после обновления настройки.

  • Предоставить доступ ко всем моим связанным перепискам по электронной почте с другими в моей компании — другие пользователи в вашей учетной записи Pipedrive могут видеть электронные письма, связанные с любыми контактами или сделками, которые они могут видеть.
  • Сохранять конфиденциальность всех моих электронных писем — электронные письма не будут видны другим пользователям учетной записи — даже пользователям с правами администратора — ни при каких обстоятельствах.

Примечание. Чтобы поделиться конкретными сообщениями электронной почты с другими пользователями в учетной записи Pipedrive вашей компании, вы можете настроить параметры видимости для каждого сообщения электронной почты.

Pipedrive автоматически связывает электронные письма с соответствующим контактным лицом, распознавая адрес электронной почты, связанный с полученным электронным письмом.
Раздел Автоматическая привязка к сделке также позволит Pipedrive связать это электронное письмо с открытой сделкой с получателем этого письма, если открытая сделка существует в учетной записи Pipedrive.
Если вы чувствуете, что у вас может быть много открытых сделок с одним и тем же получателем электронной почты в Pipedrive, может быть более эффективным выбрать Ссылка на электронные письма вручную только , чтобы избежать путаницы.


Вы также можете связать лиды из своего почтового ящика с вашими электронными письмами, используя синхронизацию электронной почты Pipedrive. Для получения дополнительной информации об отправке потенциальных клиентов по электронной почте прочтите эту статью.

Примечание: Если вы удалите связанное электронное письмо со вкладки Mail вашего Pipedrive, оно больше не будет отображаться в подробном представлении этой связанной сделки.


Если у вас возникли проблемы с подключением для синхронизации электронной почты, следуйте нашему руководству по устранению неполадок синхронизации электронной почты, чтобы получить несколько советов по устранению наиболее распространенных проблем.

Как работает лицензирование синхронизации

Для тех из вас, кто плохо знаком с миром лицензирования, лицензия на синхронизацию музыки или, для краткости, «синхронизация» — это музыкальная лицензия, предоставленная группой или музыкантом, позволяющая третьей стороне синхронизировать (» синхронизировать «) музыку с фильмами, телепередачами, рекламой, видеоиграми, трейлерами к фильмам и т. д.

Некоторые из наиболее узнаваемых групп могут приписать свой успех размещению синхронизации. Музыкальные руководители играют важную роль в процессе лицензирования синхронизации и понимают, как музыка может находить отклик у их целевых зрителей, продавая продукты или вызывая эмоции. Некоторые из наиболее успешных вариантов размещения лицензий на синхронизацию маркетинга включают в себя:

Понимание ландшафта, процесса и терминологии перед тем, как передать его музыкальным супервайзерам

Но прежде чем отправлять музыку на лицензионные сделки, важно понять ландшафт, процесс и терминологию. передача музыкальным руководителям.

Авторские права и композиция

Песня / композиция — то, на чем сосредоточена музыкальная индустрия. Все другие формы дохода, включая записи, ноты, потоковое воспроизведение и т. Д., Не могут существовать без песни .

Основная запись — конкретная запись композиции определенного исполнителя. Иногда композиция и мастер принадлежат одной и той же стороне («одно окно»), особенно независимым артистам без звукозаписывающей компании.

Copyright — Набор исключительных прав, предоставленных авторам / владельцам оригинальных произведений / музыкальных композиций в материальной форме (выражение, а не идея).

Интеллектуальная собственность (IP) — Творческий результат, который может быть в форме песни или композиции, которая может быть защищена авторским правом. Существует две формы авторских прав в рамках интеллектуальной собственности, которые имеют разные роялти и потоки доходов:

  • Авторское право на музыкальную композицию (также известное как авторское право «кружок-C»: ©)
  • Авторское право на «мастер» или физическую запись музыкальной композиции (также известное как «круг-P», авторское право: Ⓟ)

Гонорары и гонорары

Гонорары — это выплаты авторам песен, композиторам, издателям и другим правообладателям за право использования их интеллектуальной собственности ( записи артистов получают зарплату по другим бизнес-моделям, нежели те, которые указаны ниже ).Законы США об авторском праве предоставляют создателям исключительные права на их работы. Без гонорара создатели не получают зарплату.

Это четыре основных типа лицензионных отчислений и соглашений:

  • Механический: Доход, полученный от физического «механического воспроизведения» мастер-копии
    Примеры: компакт-диски, винил, LP и EP, а также роялти за потоковую передачу, поскольку это доступно по запросу
  • Публичное исполнение: Роялти за право «публичного исполнения» композиций
    Примеры: радио (наземное / потоковое) все виды телевидения, залы, цифровые медиа, бары
  • Синхронизация: Композиции, «синхронизированные» с визуальными образами для аудиовизуальной работы
    Примеры: ТВ, кино, реклама, трейлеры, видеоигры
  • Печать: Роялти от продажи нот
    Примеры: Ноты и мерчендайзинг

Обязательно ознакомьтесь с нашей статьей о том, как максимизировать права и гонорары »

90 020 Организации прав на исполнение (PRO)

В США есть 3 основных PRO — ASCAP, BMI и SESAC.Эти организации отслеживают, собирают и выплачивают правообладателям причитающийся им доход и несут ответственность за отслеживание большинства публичных исполнений композиции. Место проведения, сеть или канал, использующие интеллектуальную собственность (IP), несут ответственность за выплату роялти и используемых лицензий. Но PRO — это организация, собирающая необходимую плату за использование IP и выплачивающая писателям и издателям равные доли.

Без представительства PRO трудно отслеживать и собирать доход, связанный с заключением успешной сделки по лицензированию синхронизации.

Незнание внутренней работы отрасли может означать упущенные возможности

Представление художника

Хотя отрасль приветствует большее количество лицензий для самостоятельной работы, только обработка лицензий — это почти постоянная работа для , полностью независимого музыкант. Можно быть артистом или группой без звукозаписывающей компании или издательской компании, но незнание внутренней работы индустрии может означать упущенные возможности.

Музыкальные издатели редко что-либо «публикуют», но они предлагают вам лицензионные сделки.Известно, что они являются контактными лицами в коммерциализации и администрировании песен и предлагают как творческие, так и административные услуги.

  • Творческие услуги строят и поддерживают карьеру автора песен. Креативный отдел подготавливает песни, презентации для получения лицензий на синхронизацию и организует совместные записи и демонстрационные сессии, чтобы стимулировать творческий рост.
  • Издательские административные компании организуют огромные каталоги музыки. Это включает в себя отслеживание и сбор лицензионных отчислений, обеспечение точной оплаты и бухгалтерского учета, ведение переговоров по лицензиям, а также управление авторскими правами и другими регистрациями, такими как присоединение к ассоциациям Организации прав на исполнение (PRO).

Представители Sync чрезвычайно полезны для художников, пытающихся подписать лицензионное соглашение на синхронизацию. Обычно существует два разных типа компаний по предоставлению синхронизирующих данных: музыкальные библиотеки и выборочная подача.

  • Музыкальные библиотеки имеют большой репертуар треков и песен и обычно взимают 50% дохода от продажи лицензий на их платформе. Основными клиентами музыкальных библиотек являются лицензиаты, а не исполнители. И артисты могут подписывать неисключительные соглашения о представительстве, изменяя названия или переименовывая свои песни.

    Хотя он все еще существует, ретитлинг становится все менее и менее популярным в наши дни из-за того, что технологии цифрового распознавания, используемые PRO, не могут отличить одну и ту же звуковую дорожку, лицензированную двумя отдельными сторонами под разными названиями.

  • Компании по отбору питчеров обычно подписывают с артистами контракты на представительство для подачи конкретных песен, и процентная ставка по этим типам контрактов может варьироваться от 35% до 50%. Основными клиентами компаний селективного питчинга являются как лицензиат, так и исполнитель.Поскольку эти контракты, как правило, более эксклюзивны, многие художники отправляют незапрашиваемые материалы в надежде на заключение контракта.

Отправка на представление художника

Оба типа представителей синхронизации всегда ищут новых художников для представления. Если в ходе исследования вы нашли идеальный вариант для своей музыки с синхронизированным представителем и хотите отправить его, совершенно необходимо, чтобы ваша презентация была организована и предоставляла всю необходимую информацию, которую представители хотят видеть при поиске артиста.

К счастью, наша команда в ReelCrafter неустанно работала, чтобы предоставить артистам оптимизированную платформу для питчинга, которая одновременно проста в использовании и предоставляет все необходимое для заключения контракта на представительство. Некоторые важные функции ReelCrafter, которые делают подачу бризом, включают:

  • Подробные показатели активности прослушивания, которые позволяют пользователям видеть в реальном времени отслеживание каждого отдельного , открытого, воспроизводимого, ищущего и пропущенного на каждом барабане.
  • Высококачественная потоковая передача звука: ReelCrafter перекодирует ваши исходные несжатые аудиофайлы в AAC со скоростью 256 кбит / с для исключительной точности воспроизведения звука.
  • Персонализируйте и курируйте каждый список воспроизведения, добавьте свой собственный логотип, изображения проекта и даже видеоконтент по своему усмотрению в свой профиль без отвлекающих факторов.
  • Защита паролем и параметры загрузки позволяют отправлять сообщения с дополнительным уровнем безопасности. Больше не нужно возиться с отправкой по электронной почте ссылок на облачное хранилище или создавать «секретные» страницы на своем веб-сайте для частного доступа.
  • Создавайте «на лету» с помощью неразрушающих фрагментов загруженных треков с помощью встроенного редактора ReelCrafter.Вам больше не нужно открывать программное обеспечение для редактирования сигналов, чтобы нарезать дорожки и выделить определенные участки.

Организация, подготовка и внимательное отношение к вашей переписке с представителями отрасли даст вам преимущество перед другими художниками. С ReelCrafter никогда не было так просто представить свое искусство людям, которые помогут вывести вашу карьеру на новый уровень и / или заключить сделку по лицензированию.

Лицензии на синхронизацию

Поздравляем! Вы отправили свой материал и заключили сделку по синхронизации.Что касается лицензий на синхронизацию, важно помнить, что эти лицензии связаны с аудиовизуальной синхронизацией, которую можно найти на телевидении, в фильмах, видеоиграх, рекламе, свадебных видеороликах и т. Д. Любое использование музыкальной композиции в паре с визуальным произведением обычно упоминается в качестве синхронизации. Если создатель визуального произведения хочет защитить вашу песню для аудиовизуальной синхронизации, он должен получить две вещи от вас и любых других правообладателей, связанных с композицией и записью:

  1. Они должны получить одобрение (которое может быть предоставлено или отклонено для любого по какой-либо причине) для использования «лицензии на синхронизацию» от автора / издателя (если применимо) и «основной лицензии на использование» от исполнителя / лейбла.
  2. Затем они должны заплатить «плату за синхронизацию» и «плату за основное использование» соответственно.

Поскольку плата за синхронизацию и гонорары не устанавливаются государством по стандартной ставке, как другие гонорары, разные сделки могут стоить значительно больше или меньше, чем другие сделки:

  • ТВ-синхронизация обычно платит меньше всего (0-5 тысяч долларов для новых исполнителей )
  • Видеоигры (5-10 тысяч долларов)
  • Фильмы (10-20 тысяч долларов +)
  • Рекламные объявления (в зависимости от размера художника и компании, покупающей лицензию, сборы могут превышать 300 тысяч долларов)

Прочтите каждую строчку вашего контракта и точно знайте, что вы подписываете.

При подписании соглашения о синхронизации или публикации обязательно прочтите каждую строчку вашего контракта и точно знайте, что вы подписываете.Некоторая общая терминология для сделки синхронизации может включать такие положения и термины, как:

  • Срок действия: срок действия лицензии
  • Территория: какая часть мира распространяется на лицензию
  • СМИ: какие средства массовой информации распространяется на лицензию
  • Использование: как песня используется в производстве
  • Время: как долго используется
  • Плата: полностью подлежит обсуждению и не устанавливается законом. Обычно разовый платеж, если только варианты не согласованы и не исполнены (см. Ниже)
  • Исключительность: большинство лицензий на синхронизацию являются неисключительными , что означает, что одна и та же песня может быть лицензирована для нескольких сторон одновременно
  • Права исполнения: право издателя и писателя получать свою долю дохода от PRO включено в соглашение. Некоторые производители требуют, чтобы права на исполнение были включены в пакет синхронизации, а лицензиары отказывались от дохода PRO.Этот тип сделки не рекомендуется.
  • Опционы: права согласованы на дополнительных условиях, выходящих за рамки данного первоначального предоставления.
    Пример: права на кинофестиваль с возможностью более широкой выставки.

Процесс синхронизации

Как художник или композитор, вы можете задаться вопросом, как вы вписываетесь в этот обширный ландшафт музыкального лицензирования. Вы не поверите, но существует общая формула того, как заключается сделка по синхронизации.

Продюсеры определяют конкретную музыкальную потребность в рекламе, фильме или телешоу. Затем они свяжутся с музыкальным руководителем, чтобы составить запросы на синхронизацию для отправки в сторонние представительства, такие как музыкальные издатели или компании, представляющие синхронизацию, чтобы найти трек, который соответствует идее продюсера. Во многих случаях музыкальные супервайзеры опираются на свои собственные знания о музыке вместо того, чтобы посылать «призыв скота» о музыке, которая им нужна.

После получения запроса на синхронизацию издатели или компании, ответственные за синхронизацию, создадут музыкальную презентацию, соответствующую потребностям музыкального супервайзера и продюсера.Большинство издателей и синхронизирующих представителей основаны на характере программы, а не на конкретной сцене. Для стороны, проводящей презентацию, важно исследовать потребности в музыке для программы и присылать руководству только те песни, которые подходят для постановки. Пример: нет необходимости предлагать песни кантри в Game Of Thrones

Если руководитель выбирает одну из предложенных песен, он отправляет запрос цитаты, который затем согласовывается.

После заключения сделки и подтверждения использования песни (несколько песен могут быть очищены для одной и той же сцены, при этом фактически используется только одна), лицензии на синхронизацию подписываются, и в PRO отправляется контрольный лист, чтобы они могут отслеживать доходы, связанные с лицензией.

Заключение

Без понимания масштабов и спектра сложного ландшафта лицензирования музыки может быть невероятно сложно подписать ответственную и честную сделку. Как только вы поймете, что все игроки, участвующие в лицензировании вашей музыки, вы сможете успешно предлагать свою музыку по соответствующим каналам, чтобы стать на шаг ближе к лицензированию вашей музыки.

Хотите узнать больше о лицензировании синхронизации?

Получите наш путеводитель по ПОДГОТОВКА ТРЕКОВ К ПЕРЕДАЧЕ »

Ознакомьтесь с остальной частью нашей серии лицензий на музыку:
Выбор подходящего средства для лицензирования вашей музыки
4 вещи, которые композиторы могут сделать, чтобы получать столько, сколько они должник

На LightSquared чиновник министерства обороны призвал синхронизировать с GPS-лобби

Автор: ЭЛИЗА КРИГМАН,

Официальный представитель Министерства обороны призвал своих коллег в 2010 году «синхронизироваться» с индустрией GPS, чтобы разрушить планы LightSquared по созданию первой в стране оптовой широкополосной сети, говорится в электронном письме, полученном POLITICO.

Это электронное письмо пришло, когда Совет индустрии глобальной системы позиционирования готовился проинформировать NTIA — технических советников Белого дома — о предложении LightSquared.

«Нам нужно синхронизироваться с ними до того, как они проинформируют NTIA, чтобы убедиться, что мы находимся на шаге блокировки», — написал сотрудник Министерства обороны в электронном письме коллегам от 29 декабря 2010 года. Он добавил: «Тем более, что они наши союзники».

Эксперт по спектру, близкий к ситуации, слил электронные письма в POLITICO.

LightSquared утверждал, что в процессе испытаний к нему отнеслись несправедливо, и в этом электронном письме компания наверняка получит новые боеприпасы.

Чиновник Министерства обороны, написавший письмо, отказался от комментариев, после того как ему сказали, что у POLITICO есть его копия. Представитель Министерства обороны также отказался от комментариев.

Однако другой источник в Министерстве обороны сообщил POLITICO, что «несколько человек в штате [DoD]… сделали общее дело с индустрией GPS», и сравнили свои мнения с LightSquared. Источник теперь говорит, что участие Министерства обороны «было огромной ошибкой».

Источник сказал, что Министерство обороны не управляет «частью пользовательского оборудования» системы GPS, и на самом деле не имело места, чтобы вмешиваться в процесс таким образом.

Во вторник руководители комитета по энергетике и торговле Палаты представителей запросили ряд правительственных документов в рамках рассмотрения этим комитетом конфликта LightSquared с индустрией GPS. Законодатели запросили все письменные и электронные сообщения о LightSquared от FCC, NTIA и межведомственного национального исполнительного комитета по космическому позиционированию, навигации и хронометражу (PNT EXCOM).

Мечта

LightSquared о запуске оптовой широкополосной сети была заблокирована FCC и NTIA в феврале после того, как они пришли к выводу, что проблемы с помехами GPS не оставляют компании жизнеспособного пути вперед.

Помимо переписки между должностными лицами Министерства обороны США, другие электронные письма от государственных чиновников с участием LightSquared указывают на то, что, по крайней мере, один сотрудник NTIA полагал, что у LightSquared есть веские аргументы в пользу того, что отрасль GPS была виновата, потому что она годами ждала, прежде чем выразить обеспокоенность по поводу вмешательства.

GPS-компании утверждают, что LightSquared виноват в попытке развернуть технологию, которая по своей сути несовместима с GPS. LightSquared указывает на то, что индустрия GPS производит дешевое оборудование, которое не может блокировать шум из соседних диапазонов радиоволн.

Представитель Trimble, одного из крупнейших в стране производителей GPS и ведущей силы, стоящей за коалицией, сформированной для борьбы с LightSquared, Coalition to Save Our GPS, отклонил электронные письма как «необоснованные утверждения о процессе» от LightSquared.

«LightSquared был предоставлен полный год, чтобы продемонстрировать, что его предложение о перепрофилировании спектра услуг мобильной спутниковой связи не создаст помех для GPS. Не выполнив условия FCC, компания теперь делает необоснованные заявления о процессе», — сказал Джим Киркланд, вице-президент компании Trimble.«Предположение LightSquared о том, что это каким-то образом представляет собой заговор, является чистой эгоистической чепухой».

Совет индустрии GPS тесно связан с Trimble. Например, Чарльз Тримбл, соучредитель компании, является председателем Совета индустрии GPS. Тримбл больше не возглавляет компанию, которую он помог основать, но он работает в PNT EXCOM, который консультирует и координирует федеральные департаменты и агентства по вопросам, связанным с GPS.

PNT EXCOM под сопредседательством DoD и DOT нанес серьезный удар по шансам LightSquared на успех, написав в январе письмо в NTIA, в котором на основе тестирования заключалось, что «похоже, нет практических решений или смягчений», которые позволили бы компания беспроводной связи продолжит работу в ближайшие пару месяцев или лет без «значительного вмешательства в работу GPS».”

LightSquared продолжает утверждать, что будет работать над техническим решением, но большинство аналитиков утверждают, что поиски компании, возможно, подошли к концу — или, вероятно, будут связаны судебными тяжбами на долгие годы.

«LightSquared всегда запрашивал не что иное, как объективную оценку проблем, но эти тревожные электронные письма, похоже, указывают на то, что это, возможно, не было намерением всех, и вызывают серьезные вопросы о процессе тестирования», — сказал Терри Нил, пресс-секретарь для компании.«Мы искренне надеемся, что это не так, и что FCC принимает к сведению это во время проведения оценки и оценки следующих шагов».

Эта статья впервые появилась на POLITICO Pro в 5:31 утра 1 марта 2012 г. .

Эта статья помечена в соответствии с:

Пропустите последние новости? Подпишитесь на POLITICO Playbook и получайте последние новости каждое утро на свой почтовый ящик.

Синхронизация с учетом синхронизации HSR

Закон и правила Hart Scott Rodino (HSR) требуют, чтобы стороны определенных слияний и поглощений подали заявки на предварительное уведомление о слиянии и подождали до завершения сделки.Стороны часто должны уравновешивать требование о регистрации HSR с рядом других нормативных требований, а также с любыми условиями закрытия. При планировании приобретения или слияния практикующим специалистам следует обратить внимание на конкретные временные параметры, указанные в Законе о HSR, 15 USC 18a и Правилах, 16 CFR, части 801-803.

Вот несколько часто задаваемых вопросов о том, как требования HSR могут повлиять на синхронизацию.

Когда начинается период ожидания?

Для большинства транзакций период ожидания HSR начинается, когда и FTC и Министерство юстиции получают полные документы HSR от и покупателя и продавца (исключение: для § 801.30 транзакций, необходимо получить только документацию покупателя). Документы должны быть доставлены в отдел уведомлений о предварительном слиянии FTC и Операционный отдел Министерства юстиции, подразделение по предварительному слиянию, и получены до закрытия рабочего дня в 17:00 по восточному времени. При личной подаче документов стороны должны учитывать время, необходимое для прохождения проверки безопасности здания в каждом агентстве, которая может занять до 15 минут.

Если подача не завершена, она может быть отклонена — это означает, что начало периода ожидания будет отложено до тех пор, пока недостатки в подаче не будут исправлены.Например, задержка оплаты пошлины или непредоставление точной и полной информации по пункту 5, скорее всего, приведет к отказу.

Как долго длится период ожидания?

Для большинства заявок период ожидания составляет 30 дней (15 дней для тендерных предложений за наличные и банкротства 11 USC § 363) и истекает в 23:59 по восточноевропейскому времени в последний день. Первый день периода ожидания будет на следующий день после того, как агентства получат полные документы HSR. Если последний день (30-е или 15-е) приходится на государственный праздник или выходные, то период ожидания будет продлен до 23:59 по восточному времени следующего рабочего дня.Если период ожидания истекает, и ни одно из агентств не запрашивает дополнительную информацию (второй запрос), стороны выполнили свои обязательства по регистрации HSR и могут завершить транзакцию. Агентства не отправят письмо или уведомление о том, что период ожидания закончился. Вместо того, чтобы ждать окончания полного периода ожидания, стороны также могут запросить досрочное прекращение периода ожидания.

Что такое «досрочное прекращение»

Любая из сторон может запросить досрочное прекращение (ET) периода ожидания до истечения полных 30 (или 15) дней.Как и в случае истечения периода ожидания, грант ET означает, что стороны выполнили свои обязательства по регистрации HSR и могут завершить транзакцию. Важно отметить, что, поскольку любая из сторон может запросить ET, ET может быть предоставлено, если одна сторона транзакции запрашивает ET, а другая — нет. Обратите внимание, что FTC предоставляет публичные гранты ET, публикуя их на веб-сайте FTC и в Федеральном реестре. (Вы также можете подписаться на получение уведомлений о ET через Twitter @FTC.)

Сторона может запросить ET в регистрации HSR или, после подачи заявки, пока еще открыт период ожидания, отправив бумажные копии писем в оба агентства с запросом ET.Точно так же стороны могут аннулировать запрос на ET, отправив бумажные письма обоим агентствам.

Стороны должны понимать, что оба агентства должны согласиться на предоставление ET, и что могут быть различия во времени в том, как быстро каждое агентство может рассмотреть заявку. ET может быть предоставлен в любое время в течение периода ожидания или не предоставлен вообще. Стороны не должны рассчитывать на получение ET и должны соответствующим образом управлять своими сроками. Гранты ET вступают в силу, как только PNO информирует любую из сторон, что обычно делается посредством электронного письма.

Что такое процесс «отозвать и повторно отправить»?

Процесс отзыва и повторной подачи позволяет приобретающему лицу отозвать свою регистрацию HSR и повторно заполнить ее без уплаты нового сбора за регистрацию. Это приносит пользу как сторонам, подающим заявку, так и агентствам, поскольку предоставляет агентствам дополнительный 30 (или 15) дневный период ожидания для проверки транзакции без подачи Второго запроса. В рамках этого процесса приобретающее лицо может отозвать свою регистрацию HSR в течение первоначального 30 (или 15) дневного периода ожидания, а затем подать заявку снова — «повторно» — в течение двух рабочих дней, не неся дополнительных сборов за регистрацию.Возврат вызовет начало нового 30-дневного (или 15-дневного) периода ожидания. Процесс отзыва и повторной отправки доступен только один раз для приобретающей стороны и только в том случае, если предлагаемое приобретение не изменится каким-либо существенным образом (см. Этот лист советов для получения дополнительных указаний). Этот процесс недоступен после истечения периода ожидания, предоставления досрочного прекращения или после выдачи Второго запроса.

Подробнее о процессе отзыва и повторной загрузки читайте в нашем блоге от 30 июня 2014 г. « Время выполнения

Каков период ожидания, если выдается второй запрос?

До истечения 30 (или 15) дней ожидания одно из агентств может подать Второй запрос. Обычно это происходит до 17:00 по восточному стандартному времени в последний день периода ожидания. Второй запрос останавливает период ожидания, пока обе стороны в значительной степени не выполнят Второй запрос.

После того, как стороны представят действительные свидетельства о существенном соблюдении требований, период ожидания истечет через 30 дней (или 10 дней для предложений о торгах за наличные и о банкротстве 11 USC § 363) после даты существенного соблюдения.Важно отметить, что при подтверждении существенного соответствия начинается длительный период ожидания.

А как насчет соглашений о сроках?

Стороны часто заключают соглашения о сроках, когда одно из агентств расследует сделку. Соглашения о сроках обычно включают в себя обязательство сторон не закрывать сделку до определенной даты или события. Соглашения о сроках не продлевают и не увеличивают иным образом период ожидания, предусмотренный Законом о HSR.

Если завершение работы задерживается, как долго действительна регистрация HSR?

После того, как транзакция получит ET или период ожидания истечет, у приобретающего лица есть ровно один год с этой даты, чтобы пересечь пороговое значение HSR, на которое подана заявка. Годичный период заканчивается в тот же день, через год, независимо от того, приходится ли он на будний, выходной или праздничный день. Кроме того, чтобы гарантировать, что регистрация HSR отражает текущую информацию и намерения, Правила HSR содержат даты истечения срока действия.Вот возможные сценарии:

  • Если второй запрос не был выдан, срок подачи заявок истекает через год после даты, когда было предоставлено ET или истек срок ожидания.
  • Если был выпущен Второй запрос и стороны подтвердили существенное соответствие, срок подачи HSR истекает через год после окончания периода расширенного ожидания, который был инициирован сертификацией существенного соответствия.
  • Если был подан Второй запрос, но стороны так и не подтвердили существенное соблюдение требований, срок действия регистрации HSR истекает через 18 месяцев после даты, когда заявки были поданы в агентства.

Если срок уведомления HSR истекает и порог подачи заявок не был превышен, стороны должны подать новую регистрацию HSR, включая любые новые документы 4 (c) и 4 (d), и для них будет применяться новый номер транзакции , новую комиссию и новый период ожидания, если они хотят продолжить транзакцию. Как и в случае периодов ожидания, временные соглашения не могут включать в себя годичный или 18-месячный период.

Основные разделы Закона и правил HSR

При рассмотрении того, как управлять временем процесса HSR, а также другими условиями закрытия, стороны должны внимательно изучить следующие части Закона и правил HSR:

  • 15 USC 18a (b)
  • 15 USC 18a (e)
  • 15 USC 18a (k)
  • § 803.7 Истечение срока уведомления
  • § 803.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *