Self-regulation learning in neurofeedback training: effects of a human-computer framework to prime subjects with external stimulation, like mindfulness

Abstract

A capacidade de autorregulação dos processos sociais e individuais é necessária na adaptação aos desafios ambientais (stress, procrastinação, relaxamento, atenção, subir escadas, escalar montanhas, etc.) e desafios sociais (comunicação, apresentação, exposição nas redes sociais, gestão de conflitos etc.), tornando-se indispensável na atual sociedade hiper-tecnonológica e hiper-estimulante. Em termos neurofisiológicos, o processo de adaptação aos desafios depende da capacidade do cérebro de controlar cuidadosamente o tempo nos diferentes estados mentais e nas transições entre os mesmos. O treino de neurofeedback (NFT) é uma das técnicas usadas para ensinar este tipo de controlo. Nos protocolos atuais, os benefícios do NFT diferem bastante entre indivíduos, existindo uma percentagem elevada de sujeitos que não apresentam desempenho satisfatório no controlo voluntário dos processos eletrofisiológicos e hemodinâmicos (ineficácia ~ 30-40%). Assim sendo, compreender como afetar e auxiliar a autorregulação do neurofeedback tem elevada importância. A literatura propõe que o estado “ideal” de aprendizagem, de autorregulação do neurofeedback, é alcançado quando são evitadas associações irrelevantes entre estados internos e recompensas externas (e.g. “Será que estou a conseguir?”, “Sou mesmo eu a controlar o feedback?”) e quando o sujeito permanece envolvido, focado e sem distrações durante o treino. Como tal, questionamos se a preparação dos estados mentais dos participantes pode alterar o desempenho de autorregulação do neurofeedback. Como resposta, sintetizamos uma nova framework open source. Começando pelos fundamentos teóricos, depois pelo design, seguido pelo software e as aplicações da framework. Finalmente, nos últimos capítulos, discutimos os processos, problemas,soluções, métodos, resultados e possibilidades futuras. Destacando que a preparação dos sujeitos com neuroestimulação externa, usando técnicas de mindfulness, afeta significativamente o NFT em comparação com uma intervenção sem preparação (nas medidas eletroencefalográficas e questionários acerca de estados emocionais). Estes resultados validam a nossa framework de preparação assistida e indicam a sua utilidade em afetar a capacidade de autorregular o neurofeedback.

Self-regulation (SR) of social and individual processes, is a vital adaptation process to environmental (stress, procrastination, relaxation, attention, climbing a set of stairs or a mountain, etc) and social challenges (communication, presentation, social network exposure, conflict management, etc). Indispensable, in our growing hiper-techonological and hiper-stimulative society. In neurophysiological terms, the adaptation process to challenges depends critically on the brain’s ability to carefully control the time within – and transitions among – different states. Neurofeedback Training (NFT) is one of the techniques used to teach this kind of control. In the current protocols, the benefits from NFT greatly differ between subjects, i.e. a high percentage of subjects are missing a satisfactory performance in voluntary control of the electrophysiological and hemodynamic processes being trained (inefficacy ~ 30-40%). As such, understanding how to assist self-regulation in Neurofeedback protocols is of great importance. Some works in the literature hypothesize that the “optimal” state of SR learning using Neurofeedback is reached when irrelevant associations between internal states and external reward are avoided (e.g. “Can I really control my brain?”, “It’s me that who really is controlling the feedback?”), and when the learner stays engaged, focused and undistracted. In most previous studies, a percentage of subjects are missing a satisfactory performance in voluntary control of the electrophysiological and hemodynamic processes being trained. As such, we hypothesize if priming the mental states of participants can alter the performance of SR. In order to answer this, we developed a novel priming open source framework. Starting from theoretical foundations, then the design, followed by the open source software and by the framework study applications (Experiment 1 and 2). Finally, throughout the last chapters, we discuss the process, problems, solutions, methods, results, and future possibilities. Highlighting that priming subjects with external neurostimulation, based on mindfulness meditation techniques, significatively affects the NFT performance comparing to no-priming intervention (in electroencephalographic and state self-reports measurements). These results validate our assisted priming framework and indicate its usefulness in affecting the capacity to self-regulate the neurofeedback.