Дослідження сукупного впливу стресового фактору та музичного сигналу на психофізичний стан людини
Бічна панель сторінки статті
Основний зміст сторінки статті
Анотація
Стаття присвячена дослідженню психофізичного стану людини під час сумарного впливу розтягнутого у часі стресового фактору та направленого акустичного впливу, що являє собою музичний сигнал низької частоти. Оскільки наявність дельта-хвиль в електроенцефалограмі відносно здорової людини в стані неспання може свідчити про перебування її в стані стресу, метою роботи є аналіз зміни вкладу дельта-хвиль головного мозку у його сумарну електричну активність під час прослуховування низькочастотного акустичного сигналу до та під час впливу стресогенного фактору. В статті використано спектральний аналіз відфільтрованих результатів запису нативної електроенцефалограми для отримання ритмів головного мозку. Показано, що під впливом значного навчального навантаження на зареєстрованій електроенцефалограмі зростає відсотковий вклад дельта-хвиль у сумарну потужність, що говорить про збільшення психоемоційної напруженості. Для статистичного аналізу співвідношень між тестовими підгрупами використовувався непараметричний критерій Уілкоксона. На підставі збільшення вкладу дельта-ритму у загальну потужність енцефалограми в межах порівняльних груп у діапазоні від 7,11 до 10,79 відсоткових пунктів обґрунтована переважна роль впливу розтягнутого у часі стресового фактору у формуванні психофізичного стану людини. За отриманими результатами зроблено висновок, що перебування людини в стані стресу нівелює корисний терапевтичний вплив низькочастотних музичних аудіостимулів, що був зареєстрований у вигляді зменшення відсоткового вкладу дельта-ритму у сумарну потужність отриманих сигналів в межах 2-3 відсоткових пунктів. Під час впливу суперпозиції стресових факторів та музичного сигналу було виявлено різницю менше одного відсотку.
Блок інформації про статтю
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
Посилання
N. O. Savelieva-Kulyk, Muzychna Terapiia V Intehratyvnii Medytsyni Navch. Posib. Dlia Likariv-Slukhachiv Zakladiv (Fakultetiv) Pisliadyplomnoi Osvity [Music therapy in integrative medicine: textbook. way. for doctors-students of institutions (faculties) of postgraduate education]. Kyiv: Interservic, 2014.
D. Kučikienė and R. Praninskienė, ‘The impact of music on the bioelectrical oscillations of the brain.’, Acta medica Litu., vol. 25, no. 2, pp. 101–106, 2018, DOI: https://doi.org/10.6001/actamedica.v25i2.3763.
L. A. Kireeva, V. N. YAkovlev, and E. V. Dorohov, ‘Vliyanie proslushivaniya muzyki Mocarta i rok-muzyki na umstvennuyu rabotosposobnost’ u studentov s razlichnymi tipami vysshej nervnoj deyatel’nosti [The influence of listening to music by Mozart and rock music on mental performance in students with different types of higher nervous activity], Prikl. Inf. aspekty Med., vol. 18, no. 1, pp. 102–105, 2015, [Online]. Available: https://new.vestnik-surgery.com/index.php/2070-9277/article/view/1750/1748.
E. I. Leer and S. O. Zvereva, ‘Osobennosti vliyaniya muzyki raznyh napravlenij na fiziologicheskie harakteristiki aktivnosti serdca yunoshej i devushek 14–16 let [Features of the influence of music of different directions on the physiological characteristics of the activity of the heart of young men and women 14-16 years], Molodoj uchenyj, no. 1, pp. 310–318, 2013, [Online]. Available: https://moluch.ru/archive/48/6120/.
M. G. Gallego and J. G. García, ‘Music therapy and Alzheimer’s disease: Cognitive, psychological, and behavioural effects’, Neurología, vol. 32, no. 5, pp. 300–308, 2017, DOI: https://doi.org/10.1016/j.nrl.2015.12.003.
C. Gold, M. Voracek, and T. Wigram, ‘Effects of music therapy for children and adolescents with psychopathology: a meta‐analysis’, J. Child Psychol. Psychiatry, vol. 45, no. 6, pp. 1054–1063, 2004. PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/15257662/ DOI: https://doi.org/10.1111/j.1469-7610.2004.t01-1-00298.x
A. O. Cherninskyi, S. A. Kryzhanovskyi, and I. H. Zyma, Elektrofiziolohiia holovnoho mozku liudyny: metodychni rekomendatsii do praktykumu [Electrophysiology of the human brain: guidelines for the practical work]. Kyiv: V. S. Martyniuk, 2011.
T. Harmony, ‘The functional significance of delta oscillations in cognitive processing’, Front. Integr. Neurosci., vol. 7, p. 83, Dec. 2013, DOI: https://doi.org/10.3389/fnint.2013.00083.
S. Jaime et al., ‘Delta Rhythm Orchestrates the Neural Activity Underlying the Resting State BOLD Signal via Phase-amplitude Coupling’, Cereb. Cortex, vol. 29, no. 1, pp. 119–133, Jan. 2019, DOI: https://doi.org/10.1093/cercor/bhx310.
R. N. S. Sachdev, N. Gaspard, J. L. Gerrard, L. J. Hirsch, D. D. Spencer, and H. P. Zaveri, ‘Delta rhythm in wakefulness: evidence from intracranial recordings in human beings’, J. Neurophysiol., vol. 114, no. 2, pp. 1248–1254, Aug. 2015, DOI: https://doi.org/10.1152/jn.00249.2015.
Y. V. Shcherbatyh, Psihologiya stressa i metody korrekcii [Psychology of stress and methods of correction]. SpB: Piter, 2006.
H. M. Dubchak, ‘Osoblyvosti proiaviv stresovykh staniv suchasnykh studentiv zakladiv vyshchoi ta profesiinoi osvity [Features of manifestations of stressful conditions of modern students of higher and professional education Features of manifestations of stressful conditi’, Psykholohiia osobystosti, vol. 10, no. 1, pp. 74–80, 2019, DOI: https://doi.org/10.15330/ps.10.1.74-80.
T. Kim, Y. Seo, J. Lee, S. Chae, and J. An, ‘Brain to Music: Musical Representation from Stress-Induced EEG’, in 2021 9th International Winter Conference on Brain-Computer Interface (BCI), 2021, pp. 1–6, DOI: https://doi.org/10.1109/BCI51272.2021.9385354.
V. M. Bohush, ‘Osoblyvosti proiavu ekzamenatsiinoho stresu u studentiv DVNZ [Features of the manifestation of examination stress in students of higher educational institutions]’, Molodyi vchenyi, vol. 9, no. 1, pp. 1–4, 2017, [Online]. Available: http://molodyvcheny.in.ua/files/journal/2017/9.1/1.pdf.
C. M. Bann et al., ‘Psychometric properties of stress and anxiety measures among nulliparous women’, J. Psychosom. Obstet. & Gynecol., vol. 38, no. 1, pp. 53–62, 2017, DOI: https://doi.org/10.1080/0167482X.2016.1252910.
S. M. U. Saeed, S. M. Anwar, H. Khalid, M. Majid, and A. U. Bagci, ‘EEG based Classification of Long-term Stress Using Psychological Labeling.’, Sensors (Basel)., vol. 20, no. 7, Mar. 2020, DOI: https://doi.org/10.3390/s20071886.
A. Arsalan, M. Majid, S. M. Anwar, and U. Bagci, ‘Classification of Perceived Human Stress using Physiological Signals’, in 2019 41st Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), 2019, pp. 1247–1250, DOI: https://doi.org/10.1109/EMBC.2019.8856377.
A. Asif, M. Majid, and S. M. Anwar, ‘Human stress classification using EEG signals in response to music tracks.’, Comput. Biol. Med., vol. 107, pp. 182–196, Apr. 2019, DOI: https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2019.02.015.
S. Chaudhuri, ‘THE EFFECTS OF MUSIC ON STRESS’, Int. J. Adv. Res. INENGINEERING Technol., vol. 9, no. 2, pp. 524–538, 2021, DOI: https://doi.org/10.21474/IJAR01/12478.
S. Paszkiel, P. Dobrakowski, and A. Lysiak, ‘The Impact of Different Sounds on Stress Level in the Context of EEG, Cardiac Measures and Subjective Stress Level: A Pilot Study’, Brain Sci., vol. 10, p. 728, May 2020. PMCID: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/pmc7601981/ DOI: https://doi.org/10.3390/brainsci10100728
M. Dadashi, B. Birashk, F. Taremian, A. A. Asgarnejad, and S. Momtazi, ‘Effects of Increase in Amplitude of Occipital Alpha & Theta Brain Waves on Global Functioning Level of Patients with GAD.’, Basic Clin. Neurosci., vol. 6, no. 1, pp. 14–20, Jan. 2015. URL: http://bcn.iums.ac.ir/article-1-585-en.html
A. P. Kulaichev, Komp’yuternaya elektrofiziologiya i funkcional’naya diagnostika [Computer electrophysiology and functional diagnostics], 5th ed. Moskva: NIC INFRA-M, 2018.
I. V. Redka, ‘Suchasni pidkhody do vyiavlennia i vydalennia artefaktiv z EEH-syhnaliv. Ohliad [Modern approaches to detecting and removing artifacts from EEG signals. Overview]’, J. Clin. Informatics Telemed., vol. 14, no. 15, pp. 13–34, 2019. URL: http://kit-journal.com.ua/en/viewer_en.html?doc/2019_15/KIT_15_P.pdf
D. Liashko, ‘Methods of music therapy and experimental study of bioelectrical activity of students’ brains while listening to the musical composition of the audible frequency spectrum’, ScienceRise, vol. 71, no. 6, pp. 74–80, 2020, DOI: https://doi.org/10.21303/2313-8416.2020.001561.
A. N. Narkevich, K. A. Vinogradov, and A. M. Grzhibovskij, ‘Mnozhestvennye sravnenija v biomedicinskih issledovanijah: problema i sposoby reshenija [Multiple Comparisons in Biomedical Research: Problem and Solutions]’, Ekolohiia cheloveka, no. 10, pp. 55–64, 2020, DOI: https://doi.org/10.33396/1728-0869-2020-10-55-64.
D. Pareniuk, ‘Method of evaluation of the minimal sample size for acoustical signal therapy monitored via electroencephalographic activity of human brain’, ScienceRise, no. 2, pp. 75–82, 2021, DOI: https://doi.org/10.21303/2313-8416.2021.001736.
F. Wilcoxon, ‘Individual comparisons by ranking methods’, Biometrics, no. 1, pp. 80–83, 1945. DOI: https://doi.org/10.2307/3001968
M. J. de Smith, Statistical Analysis Handbook, 3rd ed. London: Winchelsea press, 2018. ISBN: 978-1912556069
