Human PhysiologyHuman PhysiologyФизиология человека0131-16463034-6150The Russian Academy of Sciences68989610.31857/S0131164625040044SQEBXAArticlesСтатьиResearch ArticleEEG-characteristics in rest and parameters of event related potentials when arythmetic problems solving in primary school children with different levels of mental arithmetic calculation skillsЭЭГ-характеристики состояния спокойного бодрствования и вызванных потенциалов при решении математических примеров у детей младшего школьного возраста с разным уровнем сформированности навыков устного счетаNagornovaZh. V.НагорноваЖ. В.
Russian Federation
nagornova_zh@mail.ruTrifonovM. I.ТрифоновМ. И.
Russian Federation
nagornova_zh@mail.ruPanasevichE. A.ПанасевичЕ. А.
Russian Federation
nagornova_zh@mail.ruRozhkovV. P.РожковВ. П.
Russian Federation
nagornova_zh@mail.ruGalkinV. A.ГалкинВ. А.
Russian Federation
nagornova_zh@mail.ruGrokhotovaA. V.ГрохотоваА. В.
Russian Federation
nagornova_zh@mail.ruZavodovaE. M.ЗаводоваЕ. М.
Russian Federation
nagornova_zh@mail.ruSorokoS. I.СорокоС И.
Russian Federation
nagornova_zh@mail.ruShemyakinaN. V.ШемякинаН. В.
Russian Federation
nagornova_zh@mail.ruSechenov Institute of Evolutionary Physiology and Biochemistry, RASФГБУН Институт эволюционной физиологии и биохимии имени И.М. Сеченова РАН0409202551450682608202526082025Copyright ©; 2025, Russian Academy of SciencesCopyright ©; 2025, Российская академия наук2025Russian Academy of SciencesРоссийская академия наукhttps://journals.eco-vector.com/0131-1646/article/view/689896

The EEG/ERP study involved 8–9 year old schoolchildren (24 participants). The participants performed arithmetic tasks in a delayed response verification paradigm: first a problem was presented, then an answer, to which they had to react by pressing a button if it was correct and skip if the answer was incorrect. Differences in the parameters of event related potentials (ERP) were revealed between the group of schoolchildren who made more than 50% of errors (8 people) – children with mental calculation difficulties – and the group of schoolchildren who made less than 20% of errors (13 people) – children with normal formed mental calculation skills. In the group of well-counting schoolchildren (in comparison with poorly counting), when presented with a correct answer, a smaller latency of the P2 component (on the time interval of 140–200 ms) in the central and frontal cortical areas and a larger amplitude of the positive component related to P3 (292–616 ms) with a maximum of differences in the central, parietal, and temporal areas of the right hemisphere were revealed. When an incorrect answer was presented – in the group of well-counting schoolchildren there was a large amplitude of positive components in the wide time interval 272–1232 ms – in the central and parietal cortical areas with a maximum in the right hemisphere. The revealed differences in ERP amplitudes affect both earlier perceptual components (in particular, P2) and later semantic components of ERP, reflecting different stages of information processing and decision making. According to the data of the resting state EEG analysis, the spectral power in θ-, α1- and β1-bands of the EEG, as well as the value of the integral parameter of spatial connectivity calculated from the structural function of the multichannel EEG, was higher in students with mental calculation difficulties than in students with formed mental calculation skills. Taking into account the age dynamics of the analyzed EEG parameters, these differences may characterize a slower maturation of the brain regulatory mechanisms in children with mental calculation difficulties.

В электроэнцефалографическом (ЭЭГ) исследовании приняли участие младшие школьники 8–9 лет (24 чел.). Участники выполняли арифметические задания в парадигме отложенного сличения ответа: сначала предъявлялся пример, потом – ответ, на который надо было отреагировать нажатием кнопки, если он был правильным или пропустить нажатие, если предъявленный ответ оказался неправильным. Были выявлены различия параметров вызванных потенциалов (ВП) между группой школьников, допустивших больше 50% ошибок (8 чел.) – с низким уровнем усвоения навыков устного счета – и группой школьников, допустивших меньше 20% ошибок (13 чел.) – с нормальным уровнем усвоения навыков устного счета. В группе хорошо считающих школьников (по сравнению с плохо считающими) при предъявлении правильного ответа выявлена меньшая латентность компонента P2 (на временном интервале 140–200 мс) в центральных и лобных областях коры и бóльшая амплитуда позитивного компонента, соотносимого с P3 (292–616 мс) с максимумом различий в центральных, теменных и височных областях правого полушария. При предъявлении неправильного ответа – в группе хорошо считающих школьников наблюдалась бóльшая амплитуда положительных компонентов в широком временном интервале 272–1232 мс – в центральных и теменных зонах коры с максимумом в правом полушарии. Выявленные различия амплитуд ВП затрагивают как более ранние перцептивные компоненты (в частности, P2), так и поздние семантические компоненты ВП, отражающие разные стадии обработки информации и принятия решений. По данным анализа фоновой ЭЭГ у учащихся с проблемами устного счета, спектральная мощность в θ (4–8 Гц)-, α1 (8–10 Гц)- и β1 (13–18 Гц)-диапазонах ЭЭГ, а также величина интегрального параметра пространственной связности, рассчитываемого по структурной функции многоканальной ЭЭГ, была выше, чем у учащихся со сформированными навыками устного счета. С учетом возрастной динамики анализируемых ЭЭГ-показателей эти различия могут характеризовать более медленное созревание регуляторных механизмов мозга у детей с проблемами устного счета.

mental calculation skillsprimary school childrenspectral powerstructural functionRESTEEG/ERPустный счетмладшие школьникиспектральная мощностьструктурная функцияспокойное бодрствованиеЭЭГВППравительство Российской ФедерацииThe Russian Government075-00263-25-00Krutetsky V.A. [Psychology of mathematical skills of schoolchildren]. Ed. Chuprikova N.I. Moscow: Institute of Practical Psychology, 1998. 416 p.Крутецкий В.А. Психология математических способностей школьников / Под ред. Чуприковой Н.И. М.: Институт практической психологии, 1998. 416 с.O'Boyle M.W., Cunnington R., Silk T.J. et al. Mathematically gifted male adolescents activate a unique brain network during mental rotation // Brain Res. Cogn. Brain Res. 2005. V. 25. № 2. P. 583.Leikin M., Waisman I., Leikin R. How brain research can contribute to the evaluation of mathematical giftedness // Psychological Test and Assessment Modeling. 2013. V. 55. № 4. P. 415.Zhang L., Gan J.Q., Wang H. Neurocognitive mechanisms of mathematical giftedness: A literature review // Appl. Neuropsychol. Child. 2017. V. 6. № 1. P. 79.Mikheev I., Steiner H., Martynova O. Detecting cognitive traits and occupational proficiency using EEG and statistical inference // Sci. Rep. 2024. V. 14. № 1. P. 5605.Gashaj V., Trninić D., Formaz C. et al. Bridging cognitive neuroscience and education: Insights from EEG recording during mathematical proof evaluation // Trends Neurosci. Educ. 2024. V. 35. P. 100226.Micev R., Rogelj P. Exploring mathematical decision-making through EEG analysis / Proc. of the 10th Student Computing Research Symposium (SCORES’24). Maribor. Slovenia, October 3, 2024. P. 69.Gebuis T., Herfs I.K., Kenemans J.L. The development of automated access to symbolic and non-symbolic number knowledge in children: An ERP study // Eur. J. Neurosci. 2009. V. 30. № 10. P. 1999.Chen C.C., Berteletti I., Hyde D.C. Neural evidence of core foundations and conceptual change in preschool numeracy // Dev. Sci. 2024. V. 27. № 6. P. e13556.Dehaene S., Piazza M., Pinel P., Cohen L. Three parietal circuits for number processing // Cogn. Neuropsychol. 2003. V. 20. № 3. P. 487.Vanbinst K., De Smedt B. Individual differences in children’s mathematics achievement: The roles of symbolic numerical magnitude processing and domain-general cognitive functions // Prog. Brain Res. 2016. V. 227. P. 105.Nagornova Z.V., Shemyakina N.V., Soroko S.I. Cognitive event-related potentials in solving arithmetic tasks by adolescents living in different regions of Northern Russia // Human Physiology. 2020. V. 46. № 3. P. 257.Нагорнова Ж.В., Шемякина Н.В., Сороко С.И. Когнитивные вызванные потенциалы при решении математических задач у подростков, проживающих в различных регионах Севера РФ // Физиология человека. 2020. Т. 46. № 3. С. 29.Grenier A.E., Dickson D.S., Sparks C.S., Wicha N.Y.Y. Meaning to multiply: Electrophysiological evidence that children and adults treat multiplication facts differently // Dev. Cogn. Neurosci. 2020. V. 46. P. 100873.Cárdenas S.Y., Silva-Pereyra J., Prieto-Corona B. et al. Arithmetic processing in children with dyscalculia: An event-related potential study // PeerJ. 2021. V. 9. P. e10489.Berteletti I., Kimbley S.E., Sullivan S.J. et al. Different language modalities yet similar cognitive processes in arithmetic fact retrieval // Brain Sci. 2022. V. 12. № 2. P. 145.Kovaleva G.S., Danilenko O.V., Ermakova I.V. et al. [About first-graders: Results of research on the readiness of first-graders to study at school] // Municipal Education: Innovation and Experiment. 2012. № 5. P. 30.Ковалева Г.С., Даниленко О.В., Ермакова И.В. и др. О первоклассниках: по результатам исследований готовности первоклассников к обучению в школе // Муниципальное образование: инновация и эксперимент. 2012. № 5. С. 30.Kardanova E.Y., Ivanova A.E., Sergomanov P.A. et al. [Generalized types of first-graders' development at the entrance to school. Based on the materials of the iPIPS study] // Educational Studies Moscow. 2018. № 1. P. 8.Карданова Е.Ю., Иванова А.Е., Сергоманов П.А. и др. Обобщенные типы развития первоклассников на входе в школу. По материалам исследования iPIPS // Вопросы образования / Educational Studies Moscow. 2018. № 1. C. 8.Bull R., Scerif G. Executive functioning as a predictor of children’s mathematics ability: inhibition, switching, and working memory // Dev. Neuropsychol. 2001. V. 19. № 3. P. 273.Bull R., Scerif G. Executive functioning as a predictor of children’s mathematics ability: Inhibition, switching, and working memory // Dev. Neuropsychol. 2001. V. 19. № 3. P. 273.Bezrukikh M.M., Machinskaya R.I., Farber D.A. Structural and functional organization of a developing brain and formation of cognitive functions in child ontogeny // Human Physiology. 2009. V. 35. № 6. P. 658.Безруких М.М., Мачинская Р.И., Фарбер Д.А. Структурно-функциональная организация развивающегося мозга и формирование познавательной деятельности в онтогенезе ребенка // Физиология человека. 2009. Т. 35. № 6. С. 10.Hillman C.H., Pontifex M.B., Motl R.W. From ERPs to academics // Dev. Cogn. Neurosci. 2012. V. 2. P. 90.Robinson K.M., Arbuthnott K.D., Rose D. et al. Stability and change in children's division strategies // J. Exp. Child. Psychol. 2006. V. 93. № 3. P. 224.Roussel J.-L., Fayol M., Barrouillet P. Procedural vs. direct retrieval strategies in arithmetic: A comparison between additive and multiplicative problem solving // Eur. J. Cogn. Psychol. 2002. V. 14. № 1. P. 61.Thevenot C., Barrouillet P., Castel C., Uittenhove K. Ten-year-old children strategies in mental addition: A counting model account // Cognition. 2016. V. 146. P. 48.Semenova O.A., Machinskaya R.I., Lomakin D.I. The influence of the functional state of brain regulatory systems on the programming, selective regulation and control of cognitive activity in children: I. Neuropsychological and EEG analysis of age-related changes in brain regulatory functions in children aged 9–12 years // Human Physiology. 2015. V. 41. № 4. P. 345.Семенова О.А., Мачинская Р.И., Ломакин Д.И. Влияние функционального состояния регуляторных систем мозга на эффективность программирования, избирательной регуляции и контроля когнитивной деятельности у детей. Сообщение I. нейропсихологический и электроэнцефалографический анализ возрастных преобразований регуляторных функций мозга в период от 9 до 12 лет // Физиология человека. 2015. Т. 41. № 4. С. 5.Vigário R.N. Extraction of ocular artefacts from EEG using independent component analysis // Electroencephalogr. Clin. Neurophysiol. 1997. V. 103. № 3. P. 395.Jung T.P., Makeig S., Westerfield M. et al. Removal of eye activity artifacts from visual event-related potentials in normal and clinical subjects // Clin. Neurophysiol. 2000. V. 111. № 10. P. 1745.Tereshchenko E.P., Ponomarev V.A., Kropotov Yu.D., Müller A. Comparative efficiencies of different methods for removing blink artifacts in analyzing quantitative electroencephalogram and event-related potentials // Human Physiology. 2009. V. 35. № 2. P. 241.Терещенко Е.П., Пономарев В.А., Кропотов Ю.Д., Мюллер А. Сравнение эффективности различных методов удаления артефактов морганий при анализе количественной электроэнцефалограммы и вызванных потенциалов // Физиология человека. 2009. Т. 35. № 2. С. 124.Pernet C.R., Latinus M., Nichols T.E., Rousselet G.A. Cluster-based computational methods for mass univariate analyses of event-related brain potentials/fields: A simulation study // J. Neuosci. Methods. 2015. V. 250. P. 85.Nikishena I.S., Ponomarev V.A., Kropotov J.D. Event-related potentials of the human brain during the comparison of visual stimuli // Human Physiology. 2023. V. 49. № 3. P. 264.Никишена И.С., Пономарев В.А., Кропотов Ю.Д. Связанные с событиями потенциалы мозга человека при сравнении зрительных стимулов // Физиология человека. 2023. Т. 49. № 3. С. 67.Handbook of electroencephalography and clinical neurophysiology: Methods of analysis of brain and magnetic signals. Eds. Gevins A.S., Remond A. Elsevier Science Ltd. Amsterdam, The Netherlands, 1987. 683 p.Trifonov M.I., Panasevich E.A. Prediction of successful personal cognitive performance based on integrated characteristics of multichannel EEG // Human Physiology. 2018. V. 44. № 2. P. 208.Трифонов М.И., Панасевич Е.А. Прогнозирование успешности когнитивной деятельности на основе интегральных характеристик ЭЭГ // Физиология человека. 2018. Т. 44. № 2. C. 103.Rozhkov V.P., Trifonov M.I., Soroko S.I. Control the functional state of the brain based on the dynamics of integral parameters of multichannel EEG in human under acute hypoxia // Human Physiology. 2021. V. 47. № 1. P. 1.Рожков В.П., Трифонов М.И., Сороко С.И. Контроль функционального состояния мозга на основе оценки динамики интегральных параметров многоканальной ЭЭГ у человека в условиях гипоксии // Физиология человека. 2021. Т. 47. № 1. С. 5.Huynh H., Feldt L.S. Estimation of the box correction for degrees of freedom from sample data in randomized block and split-plot designs // J. Educ. Stat. 1976. V. 1. P. 69.Dickson D.S., Cerda V.R., Beavers R.N. et al. When 2 × 4 is meaningful: The N400 and P300 reveal operand format effects in multiplication verification // Psychophysiology. 2018. V. 55. № 11. P. e13212.Dickson D.S., Wicha N.Y.Y. P300 amplitude and latency reflect arithmetic skill: An ERP study of the problem size effect // Biol. Psychol. 2019. V. 148. P. 107745.Jasinski E.C., Coch D. ERPs across arithmetic operations in a delayed answer verification task // Psychophysiology. 2012. V. 49. № 7. P. 943.Suárez-Pellicioni M., Núñez-Peña M.I., Colomé A. Mathematical anxiety effects on simple arithmetic processing efficiency: An event-related potential study // Biol. Psychol. 2013. V. 94. № 3. P. 517.Zhou X., Chen C., Dong Q. et al. Event-related potentials of single-digit addition, subtraction, and multiplication // Neuropsychologia. 2006. V. 44. № 12. P. 2500.Niedeggen M., Rösler F. N400 effects reflect activation spread during retrieval of arithmetic facts // Psychological Science. 1999. V. 10. № 3. P. 271.Niedeggen M., Rösler F., Jost K. Processing of incongruous mental calculation problems: Evidence for an arithmetic N400 effect // Psychophysiology. 1999. V. 36. № 3. P. 307.Niedeggen M., Rösler F., Jost K. Processing of incongruous mental calculation problems: evidence for an arithmetic N400 effect // Psychophysiology. 1999. V. 36. № 3. P. 307.Van Beek L., Ghesquièr P., De Smedt B., Lagae L. The arithmetic problem size effect in children: An event-related potential study // Front. Hum. Neurosci. 2014. V. 25. № 8. P. 756.Kutas M., Federmeier K.D. Thirty years and counting: Finding meaning in the N400 component of the event-related brain potential (ERP) // Annu. Rev. Psychol. 2011. V. 62. P. 621.Hoyniak C. Changes in the NoGo N2 event-related potential component across childhood: A systematic review and meta-analysis // Dev. Neuropsychol. 2017. V. 42. № 1. P. 1.Friederici A.D. Neurophysiological aspects of language processing // Clin. Neurosci. 1997. V. 4. № 2. P. 64.Megías P., Macizo P. Simple arithmetic: Electrophy-siological evidence of coactivation and selection of arithmetic facts // Exp. Brain. Res. 2016. V. 234. № 11. P. 3305.Megías P., Macizo P. Simple arithmetic: Electrophysiological evidence of coactivation and selection of arithmetic facts // Exp. Brain. Res. 2016. V. 234. № 11. P. 3305.Wongupparaj P., Sumich A., Wickens M. et al. Individual differences in working memory and general intelligence indexed by P200 and P300: A latent variable model // Biol. Psychol. 2018. V. 139. P. 96.Dickson D.S., Grenier A.E., Obinyan B.O. Wicha N.Y.Y. When multiplying is meaningful in memory: Electrophysiological signature of the problem size effect in children // J. Exp. Child. Psychol. 2022. V. 219. P. 105399.Duan X., Shi J., Wu J. et al. Electrophysiological correlates for response inhibition in intellectually gifted children: A Go/NoGo study // Neurosci. Lett. 2009. V. 457. № 1. P. 45.Sokolova L.S., Machinskaya R.I. Formation of the functional organization of the cerebral cortex at rest in young schoolchildren varying in the maturity of cerebral regulatory systems: I. Analysis of EEG spectral characteristics in the state of rest // Human Physiology. 2006. V. 32. № 5. P. 499.Соколова Л.С., Мачинская Р.И. Формирование функциональной организации коры больших полушарий в покое у детей младшего школьного возраста с различной степенью зрелости регуляторных систем мозга. Сообщение I. Анализ спектральных характеристик ЭЭГ в покое // Физиология человека. 2006. Т. 32. № 5. С. 5.Niedermeyer E., Lopes da Silva F.H. Electroencepha-lography: Basic Principles, Clinical Applications, and Related Fields. Lippincott Williams & Wilkins, 2005. 1309 p.Niedermeyer E., Lopes da Silva F.H. Electroence-phalography: Basic Principles, Clinical Applications, and Related Fields. Lippincott Williams & Wilkins, 2005. 1309 p.Eeg-Olofsson O. The development of the electroencephalogram in normal children and adolescents from the age of 1 through 21 years // Acta Paediat. Scand. 1970. V. 208. P. 1.Freschl J., Azizi L.A., Balboa L. et al. The development of peak alpha frequency from infancy to adolescence and its role in visual temporal processing: A meta-analysis // Dev. Cogn. Neurosci. 2022. V. 57. P. 101146.Whitford T.J., Rennie C.J., Grieve S.M. et al. Brain maturation in adolescence: Concurrent changes in neuroanatomy and neurophysiology // Hum. Brain Mapp. 2007. V. 28. № 3. P. 228.Gasser T., Verleger R., Bacher P., Sroka L. Development of the EEG of school-age children and adolescents: I, analysis of band power // Electroenceph. Clin. Neurophysiol. 1988. V. 69. № 2. P. 91.Alferova V.V., Farber D.A. [Reflection of age-specific features of the functional organization of the brain in the resting electroencephalogram / Structural and functional organization of the developing brain] // Eds. Farber D.A. et al. L.: Nauka, 1990. P. 45.Алферова В.В., Фарбер Д.А. Отражение возрастных особенностей функциональной организации мозга в электроэнцефалограмме покоя / Структурно-функциональная организация развивающегося мозга // Под ред. Фарбер Д.А. и др. Л.: Наука, 1990. С. 45.Gorbachevskaya N.L., Sorokin A.B., Danilina K.K. [Age-related changes of neurophysiological characteristics of children in health and mental retardation syndrome, linked to fragile X chromosome (FRAXA)] // Psychological Science and Education. 2014. V. 19. № 4. P. 36.Горбачевская Н.Л., Сорокин А.Б., Данилина К.К. Возрастные изменения нейрофизиологических характеристик у детей в норме и при синдроме умственной отсталости, сцепленной с ломкой хромосомой Х (FRAXA) // Психологическая наука и образование. 2014. Т. 19. № 4. С. 36.Kozhushko N.Y., Ponomarev V.A., Matveev Y.K., Evdokimov S.A. Developmental features of the formation of the brain's bioelectrical activity in children with remote consequences of a perinatal lesion of the CNS: II. EEG typology in health and mental disorders // Human Physiology. 2011. V. 37. № 3. P. 271.Кожушко Н.Ю., Пономарев В.А., Матвеев Ю.К., Евдокимов С.А. Возрастные особенности формирования биоэлектрической активности мозга у детей с отдаленными последствиями перинатального поражения ЦНС. Сообщение II. Типология ЭЭГ в норме и при нарушениях психического развития // Физиология человека. 2011. Т. 37. № 3. C. 5.Komkova, Y.N., Sugrobova, G.A., Bezrukikh, M.M. EEG Analysis of the functional state of the brain in 5- to 7-years-old children // J. Evol. Biochem. Phys. 2023. V. 59. P. 1303.Комкова Ю.Н., Сугробова Г.А., Безруких М.М. ЭЭГ-анализ функционального состояния головного мозга у детей 5–7 лет // Росс. физиол. журн. им. И.М. Сеченова. 2023. Т. 109. № 7. C. 954.Machinskaya R.I., Kurgansky A.V., Lomakin D.I. Age-related trends in functional organization of cortical parts of regulatory brain systems in adolescents: An analysis of resting-state networks in the EEG source space // Human Physiology. 2019. V. 45. № 5. P. 461.Мачинская Р.И., Курганский А.В., Ломакин Д.И. Возрастные изменения функциональной организации корковых звеньев регуляторных систем мозга у подростков. Анализ нейронных сетей покоя в пространстве источников // Физиология человека. 2019. Т. 45. № 5. С. 5.Machinskaya R.I., Krupskaya E.V. EEG Analysis of the functional state of deep regulatory structures of the brain in hyperactive seven- to eight-year-old children // Human Physiology. 2001. V. 27. № 3. P. 368.Мачинская Р.И., Крупская Е.В. ЭЭГ анализ функционального состояния глубинных регуляторных структур мозга у гиперактивных детей 7—8 лет // Физиология человека. 2001. Т. 27. № 3. С. 122.Trifonov M. The structure function as new integral measure of spatial and temporal properties of multi-channel EEG // Brain Inform. 2016. V. 3. № 4. P. 211.Tsitseroshin M.N., Shepovalnikov A.N. [Becoming an integrative function of the brain]. Ed. Acad. Bekhtereva N.P. SPb.: Nauka, 2009. 249 p.Цицерошин М.Н., Шеповальников А.Н. Становление интегративной функции мозга. Под ред. акад. Бехтеревой Н.П. СПб.: Наука, 2009. 249 с.Livanov M.N. [Spatial organization of brain processes]. Moscow: Nauka, 1972. 181 p.Ливанов М.Н. Пространственная организация процессов головного мозга. М.: Наука, 1972. 181 с.Babiloni C., Barry R. J., Basar E. et al. International Federation of Clinical Neurophysiology (IFCN) – EEG research workgroup: Recommendations on frequency and topographic analysis of resting state EEG rhythms. Part 1: Applications in clinical research studies // Clin. Neurophysiol. 2020. V. 131. № 1. P. 285.O’Neill G.C., Tewarie P., Vidaurre D. et al. Dynamics of large-scale electrophysiological networks: A technical review // Neuroimage. 2018. V. 180. P. 559.Rozhkov V.P., Trifonov M.I., Soroko S.I. [CNS Maturation Process in Children and Adolescents in the Northern Region of the Russian Federation and Its Reflection in the Dynamics of Integral EEG Parameters] // Neurosci. Behav. Physi. 2022. V. 52. P. 383.Рожков В.П., Трифонов М.И., Сороко С.И. Отражение процесса созревания ЦНС у детей и подростков северного региона РФ в динамике интегральных параметров ЭЭГ // Журн. высш. нервн. деят. им. И.П. Павлова 2021. Т. 71. № 4. C. 529.Soroko S.I., Bekshaev S.S., Rozhkov V.P. [EEG correlates of geno-phenotypical features of the brain development in children of the native and newcomers' population of the Russian North-East] // Ross. Fiziol. Zh. Im I.M. Sechenova. 2012. V. 98. № 1. P. 3.Сороко С.И., Бекшаев С.С., Рожков В.П. ЭЭГ корреляты генофенотипических особенностей возрастного развития мозга у детей аборигенного и пришлого населения Северо-Востока России // Росс. физиол. журн. им. И.М. Сеченова. 2012. Т. 98. № 1. С. 3.Machinskaya R.I., Sokolova L.S., Krupskaya E.V. Formation of the functional organization of the cerebral cortex at rest in young schoolchildren varying in the maturity of cerebral regulatory systems: II. Analysis of EEG α-rhythm coherence // Human Physiology. 2007. V. 33. № 2. P. 129.Мачинская Р.И., Соколова Л.С., Крупская Е.В. Формирование функциональной организации коры больших полушарий в покое у детей младшего школьного возраста с различной степенью зрелости регуляторных систем мозга. Сообщение II. Анализ когерентности а-ритма ЭЭГ // Физиология человека. 2007. V. 33. № 2. P. 5.Gmehlin D., Thomas C., Weisbrod M. et al. Development of brain synchronization within school-age–individual analysis of resting (α) coherence in a longitudinal data set // Clin. Neurophysiol. 2011. V. 122. № 10. P. 1973.