Положительный эффект нейрофидбэк-тренинга был показан во многих научных исследованиях. Тем не менее, существует проблема индивидуальной невосприимчивости к такой терапии. Наши исследования показали, что одной из причин этого является неадекватно большая задержка между моментом изменения активности мозга и моментом предъявления сигнала обратной связи, сообщающего об изменении. Оказалось, что изменяющимся параметром активности мозга при тренировке затылочного альфа-ритма является число кратковременных всплесков мозговой активности (длительностью 200–300 миллисекунд) в единицу времени, а длительность и амплитуда этих всплесков остается неизменной

Таким образом, суть тренировки заключается в научении человека входить в такие целевые состояния и увеличивать число всплесков. Следовательно, своевременное положительное подкрепление этих переходов должно играть ключевую роль в эффективном обучении. При этом в большинстве современных систем сигнал обратной связи о текущей мозговой активности предъявляется с задержкой более 500 мс. В таких условиях оказывается сложно соотнести обратную связь и событие, в ответ на которое она была предъявлена. Сокращение задержки предъявления сигнала обратной связи существенно повышает вероятность возникновения такой связи и запускает механизмы нейропластичности, необходимые для достижения долговременного эффекта от тренировки, повышая эффективность обучения.

Нами был испытан математический алгоритм оценки огибающей с задержкой порядка 100 мс (в более чем два раза меньше, чем в стандартных НОС-системах) и получен патент на полезную модель RU207767U1 - УСТРОЙСТВО НИЗКОЛАТЕНТНОЙ НЕЙРООБРАТНОЙ СВЯЗИ. Проведенное исследование показало улучшение результатов нейробиоуправления при использовании разработанного нами метода обратной связи с минимальной задержкой.

Алгоритм быстрой оценки огибающей узкополосного ритма представляет из себя комплекснозначный фильтр с конечной импульсной характеристикой (CFIR), для которого подбираются параметры таким образом, чтобы достичь минимальной задержки фильтрации и при этом сохранить максимально правдоподобный вид реальной огибающий узкополосного сигнала. Особенность фильтра в том, что он одновременно выполняет узкополосную фильтрацию и преобразование в комплекснозначный аналитический сигнал, позволяющий затем выделить огибающую и фазу ритма, из которых затем можно формировать стимул для нейрообратной связи или ТМС-стимуляции в реальном времени.

Несмотря на явные преимущества CFIR фильтра, он остаётся оконным преобразованием с фиксированной, и довольно высокой задержкой. Наши дальнейшие исследования показали, что использование методологии калмановской фильтрации в сочетании с моделями ритмической активности как частотно-модулированного сигнала позволяет снизить алгоритмическую задержку детекции всплесков практически до нулевого уровня при небольшом шуме. Это достигается за счёт использования реалистичной модели поведения ритма в фильтре калмана, которая позволяет очень быстро адаптироваться к мгновенным изменениям в амплитуде или фазе ритма.