I.P. Pavlov Journal of Higher Nervous ActivityI.P. Pavlov Journal of Higher Nervous ActivityЖурнал высшей нервной деятельности им. И.П. Павлова0044-46773034-5316The Russian Academy of Sciences65202310.31857/S0044467723030127TTRFJCФИЗИОЛОГИЯ ВЫСШЕЙ НЕРВНОЙ (КОГНИТИВНОЙ) ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ЧЕЛОВЕКАФИЗИОЛОГИЯ ВЫСШЕЙ НЕРВНОЙ (КОГНИТИВНОЙ) ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ЧЕЛОВЕКАDYNAMICS OF THE PARIETAL-OCCIPITAL ALPHA RHYTHM ACTIVITY DURING COMPARISON OF VISUAL STIMULI DURATIONSДинамика теменно-затылочного альфа-ритма головного мозга при сравнении длительностей временных интерваловRogachevA. O.РогачёвА. О.aorogachev@gmail.comSysoevaO. V.СысоеваО. В.olga.v.sysoeva@gmail.comInstitute of Higher Nervous Activity and Neurophysiology of Russian Academy of SciencesИнститут высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАНSirius University of Science and TechnologyНаучно-технологический университет “Сириус”0107202373447948902022025Copyright ©; 2023, А.О. Рогачёв, О.В. СысоеваCopyright ©; 2023, А.О. Рогачёв, О.В. Сысоева2023А.О. Рогачёв, О.В. СысоеваА.О. Рогачёв, О.В. Сысоеваhttps://transsyst.ru/0044-4677/article/view/652023

This research is aimed at studying the dynamics of the parietal-occipital alpha rhythm in its connection with the process of stimuli duration comparison. EEG study was conducted in which participants (n = 48) were asked to compare pairs of visual stimuli of different durations ranging from 3.2 to 6.4 s. The time-frequency analysis of the EEG was carried out in the range of 8–12 Hz. The power of alpha rhythm increases from the stimulus onset to the middle of its presentation, but then its dynamic depends on the stimulus duration: it further increases for short durations (3.2, 3.6, 4.0 s), stays the same for middle durations (4.4, 4.8, 5.2 s) and decreases for long durations (5.6, 6.0, 6.4 s). The relative decrease of alpha power for long stimuli in relation to the short ones was related to subjective perception of time. The results are discussed from the point of view of the “dual klepsydra” model: it is assumed that alpha rhythm acts as an electrophysiological correlate of the functioning of “neural accumulators” associated with the subjective passage of time.

Исследование направлено на изучение динамики теменно-затылочного альфа-ритма головного мозга в его связи с процессом сравнения длительностей стимулов. Было проведено ЭЭГ-исследование, в котором участникам (n = 48) предлагалось сравнивать пары зрительных стимулов различной длительности от 3.2 до 6.4 с. Проводился частотно-временной анализ ЭЭГ в диапазоне 8–12 Гц. Показана динамика теменно-затылочного альфа-ритма при выполнении задачи на сравнение длительностей: мощность альфа-ритма возрастает от момента включения стимула к середине его предъявления, но затем продолжает увеличиваться для коротких стимулов (3.2, 3.6, 4.0 с), остается такой же для средних (4.4, 4.8, 5.2 с) и снижается для длительных (5.6, 6.0, 6.4 с). При этом разница между мощностью альфа-ритма при предъявлении коротких и длительных стимулов перед выключением стимула напрямую связана с точностью оценки временных интервалов. Результаты обсуждаются с точки зрения модели “двойной клепсидры”: предполагается, что альфа-ритм выступает электрофизиологическим коррелятом функционирования “нейронных аккумуляторов”, связанных с субъективным течением времени.

time perceptiontime durations comparison taskalpha rhythmEEGtime-frequency analysis“dual klepsydra” modelвосприятие временисравнение длительностей стимуловальфа-ритмЭЭГчастотно-временной анализмодель “двойной клепсидры”Безденежных Б.Н., Медынцев А.А., Александров Ю.И. Системная организация поведения, связанного с произвольной и непроизвольной оценкой интервалов времени разной длительности. Экспериментальная психология. 2009. 2 (3): 5–18.Бушов Ю.В., Светлик М.В., Крутенкова Е.П. Высокочастотная электрическая активность мозга и восприятие времени. 2009.Сысоева О.В., Вартанов А.В. Отражение длительности стимула в характеристиках вызванного потенциала (часть 1). Психологический журнал. 2004. 25 (1): 101–110.Фонсова Н.А., Шестова И.А., Шульговский В.В. Особенности воспроизведения интервалов времени и индивидуальная структура ЭЭГ у человека. Журнал высшей нервной деятельности им. И.П. Павлова. 1997. 47 (1): 4–9.Шестова И.А., Фонсова Н.А., Шульговский В.В. Динамика доминирующей частоты альфа-ритма при восприятии и воспроизведении интервалов времени. Журнал высшей нервной деятельности им. И.П. Павлова. 1996. 46 (2): 253.Bazanova O.M., Vernon D. Interpreting EEG alpha activity. Neuroscience & Biobehavioral Reviews. 2014. 44: 94–110.Benedek M., Schickel R.J., Jauk E., Fink A., Neubauer A.C. Alpha power increases in right parietal cortex reflects focused internal attention. Neuropsychologia. 2014. 56: 393–400.Fabbri M., Cancellieri J., Natale V. The A Theory of Magnitude (ATOM) model in temporal perception and reproduction tasks. Acta Psychologica. 2012. 139 (1): 111–123.Foster J.J., Sutterer D.W., Serences J.T., Vogel E.K., Awh E. Alpha-Band Oscillations Enable Spatially and Temporally Resolved Tracking of Covert Spatial Attention. Psychological Science. 2017. 28 (7): 929–941.Glicksohn J., Ohana A.B., Dotan T.B., Goldstein A., Donchin O. Time Production and EEG Alpha Revisited. NeuroQuantology. 2009. 7 (1): Art. 1.Gramfort A., Luessi M., Larson E., Engemann D., Strohmeier D., Brodbeck C., Goj R., Jas M., Brooks T., Parkkonen L., Hämäläinen M. MEG and EEG data analysis with MNE-Python. Frontiers in Neuroscience. 2013. 7: 267.Klimesch W., Sauseng P., Hanslmayr S. EEG alpha oscillations: The inhibition–timing hypothesis. Brain Research Reviews. 2007. 53 (1): 63–88.Kounios J., Beeman M. The cognitive neuroscience of insight. Annual review of psychology. 2014. 65 (1): 71–93.Kononowicz T.W., van Rijn H. Single trial beta oscillations index time estimation. Neuropsychologia. 2015. 75: 381–389.Kononowicz T.W., Sander T., van Rijn H. Neuroelectromagnetic signatures of the reproduction of supra-second durations. Neuropsychologia. 2015. 75: 201–213.Lomas T., Ivtzan I., Fu C.H.Y. A systematic review of the neurophysiology of mindfulness on EEG oscillations. Neuroscience & Biobehavioral Reviews. 2015. 57: 401–410.Merchant H., Lafuente V.D. Introduction to the neurobiology of interval timing. Neurobiology of interval timing. 2014. 1–13.Mioni G., Shelp A., Stanfield-Wiswell C.T., Gladhill K.A., Bader F., Wiener M. Modulation of Individual Alpha Frequency with tACS shifts Time Perception. Cerebral Cortex Communications. 2020. 1 (1): tgaa064.Schlichting N., de Jong R., van Rijn H. Performance-informed EEG analysis reveals mixed evidence for EEG signatures unique to the processing of time. Psychological Research. 2020. 84 (2): 352–369.Soghoyan G., Ledovsky A., Nekrashevich M., Martynova O., Polikanova I., Portnova G., Rebreikina A., Sysoeva O., Sharaev M. A Toolbox and Crowdsourcing Platform for Automatic Labeling of Independent Components in Electroencephalography. Frontiers in Neuroinformatics. 2021. 15.Sysoeva O.V., Tonevitsky A.G., Wackermann J. Genetic Determinants of Time Perception Mediated by the Serotonergic System. PLoS One. 2010. 5 (9): e12650.Sysoeva O., Takegata R., Näätänen R. Pre-attentive representation of sound duration in the human brain. Psychophysiology. 2006. 43 (3): 272–276.Sysoeva O., Wittmann M., Wackermann J. Neural Representation of Temporal Duration: Coherent Findings Obtained with the “Lossy Integration” Model. Frontiers in Integrative Neuroscience. 2011. 5.Togoli I., Fornaciai M., Visibelli E., Piazza M., Bueti D. The neural signature of magnitude integration between time and numerosity. bioRxiv. 2022.Treisman M. Temporal rhythms and cerebral rhythms. Annals of the New York Academy of Sciences. 1984. 423: 542–565.Van Rijn H., Kononowicz T.W., Meck W.H., Ng K.K., Penney T.B. Contingent negative variation and its relation to time estimation: A theoretical evaluation. Frontiers in Integrative Neuroscience. 2011. 5: 91.Wackermann J., Ehm W. The dual klepsydra model of internal time representation and time reproduction. Journal of theoretical biology. 2006. 239: 482–493.Wackermann J. Inner and outer horizons of time experience. The Spanish journal of psychology. 2007. 10 (1): 20–32.Walsh V. A theory of magnitude: common cortical metrics of time, space and quantity. Trends in cognitive sciences. 2003. 7 (11): 483–488.Wiener M., Kanai R. Frequency tuning for temporal perception and prediction. Current Opinion in Behavioral Sciences. 2016. 8: 1–6.