Dozent
Mark Smith, der Entwickler des ISF Neurofeedback, war der Erste, der den Vorteil der Verwendung eines DC-gekoppelten Verstärkers für das Infra-Slow-Training erkannte. Im Jahr 2007 wurde die Methode in Zusammenarbeit mit Thomas Collura Phd und anderen auf einem DC-gekoppelten Verstärker, dem Atlantis, etabliert. Diese Innovation ermöglichte die Abbildung dieser winzigen Signale mit mehr Klarheit und weniger Rauschen als bei herkömmlichen Wechselstromverstärkern.
Jüngste Geräte- und Softwareentwicklungen, insbesondere die Discovery- und Avatar-Software, haben die Aufzeichnung von 2, 4 oder 19 Kanälen und das ISF-Training ermöglicht. Diese Innovation hat einen Einblick in den Mechanismus des bipolaren ISF-Trainings ermöglicht. Wir können dieses Signal nun gleichzeitig in einer bipolaren und referenziellen Montage darstellen. Die Avatar-Software hat eine Plattform für die Kombination von ISF-Training und gleichzeitigem Z-Score-Training/-Analyse und/oder sLORETA-Training/-Analyse geschaffen. Diese Verbesserung stellt eine sichere, effektive und datenreiche Methode für das Training der langsamen Wellen dar.
Infra-Slow-Fluktuationen, die erstmals von russischen Forschern in den 1950er-Jahren (Aladjalova, 1964) identifiziert und später von Joe Kamiya (Girton, Benson, & Kamiya, 1973) und anderen bestätigt wurden, sind in jüngster Zeit zu einem Signal von erheblichem Interesse für Forscher geworden. Die Forschung legt nahe, dass das infra-langsame Signal der Erregungsdynamik kortikaler Netzwerke zugrunde liegt (Vanhatalo et al., 2004). Vanhatalo war von der zentralen Bedeutung des ISF im Kortex so überzeugt, dass er feststellte, dass jeder Versuch, dieses langsame Signal abzuschwächen, die auffälligsten Merkmale des menschlichen EEG eliminiert. Außerdem scheint es ein direktes elektrophysiologisches Korrelat für langsame Fluktuationen in der menschlichen psychophysischen Leistung zu sein (Monto, Palva, Voipio, & Palva, 2008). Jüngste Forschungsergebnisse deuten darauf hin, dass sehr langsame Oszillationen mit dem Default Mode Network der menschlichen Großhirnrinde in Verbindung stehen und offenbar mit dem Status der ADHS-Symptome zusammenhängen (Broyd, Helps, & Sonuga-Barke, 2011; Tye et al., 2012.