Тренировка связанности по 4 каналам с использованием Z-Scores
Оригинал: «Whole-Head Normalization Using Live Z-Scores For Connectivity Training», часть 1, часть 2
Автор: Thomas Collura
Автор рассматривает возможность тренировки когерентности по 4 каналам с использованием Z-Scores в реальном времени. Указывает на недостаток двухканальной тренировки когерентности — одновременно с улучшением показателей когерентности (относительно нормативных значений) в тренируемой паре сайтов, показатели когерентности между другими участками могут ухудшаться.
Пишет про то, что чем выше количество параметров в обратной связи — тем лучше, т.к. мозгу проще сориентироваться в большом количестве информации, т.к. он к этом привык в реальной жизни (приводит пример с ездой на велосипеде).
При этом, кажется, все используемы параметры Z-Score он предлагает сводить в один общий параметр, которым управляется фидбек.
Цитата:
Some have worried that multivariable training with LZT is too complex for the trainee to comprehend. Quite the contrary. During the training, the subject is simply watching a DVD or animation, or playing a game, or listening to music or sounds. The complex protocol calculations still control all feedback as if there were just another training variable. The trainee experience can be whatever is conventional or familiar, relative to the “signaling” method. The brain readily seizes on information that relates to a well-targeted state, regardless of the metrics underlying the state. The fact that we can ride a bicycle demonstrates that we can readily integrate millions of bits of information into a cohesive whole, combined with the mind and body responses, and that it can become effortless. The more comprehensive the information, the more likely the brain is to understand and interpret it. And this is a brain process, not a conscious mental process.
No Comments