Инструментальные методы исследования реакций головного мозга человека на слабые одиночные звуковые и визуальные стимулы

УДК 57.087.1

С. И. Артемов, аспирант,

ФГОБУ ВПО «Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет „ЛЭТИ" им. В. И. Ульянова (Ленина)»

Инструментальные методы исследования реакций головного мозга человека на слабые одиночные звуковые и визуальные стимулы

Ключевые слова: электрофизиология, электроэнцефалография, исследование восприятия. Keywords: еlectrophysiology, electroencephalography, perception survey.

В настоящей статье представлен обзор методов исследования реакций головного мозга человека на слабые одиночные звуковые и визуальные стимулы. Проведен сравнительный анализ методов исследований реакций головного мозга человека на основе позитронно-эмиссионной томографии (ПЭТ), измерений проводимости кожного покрова и электроэнцефалографии. Определены специфика задачи исследования реакций головного мозга человека на слабые одиночные звуковые и визуальные стимулы и требования к используемым методам. Приведено обоснование применения структурно-лингвистического анализа сигнала ЭЭГ для детектирования реакций мозга человека на слабые одиночные звуковые и визуальные стимулы.

Введение

Инструментальные методы исследования восприятия начали развиваться еще в XIX веке. По мнению Г. Уолтера [1], этому способствовали открытия Павлова и Бергера. Зафиксированная Бергером структурированная ритмическая активность мозга стала первым шагом на пути развития электроэнцефалографии. В дальнейшем было введено понятие паттерна, обозначающее структурную единицу электрофизиологической активности мозга. Современные методы обработки электрофизиологических сигналов основаны на обнаружении и классификации паттернов ответов мозга на предъявляемые стимулы.

В практике изучения механизмов восприятия информации человеком отдельное важное место занимают исследования реакций на слабые стимулы, проливающие свет на механизмы неосознаваемой переработки информации. Эти исследования важны с практической точки зрения, поскольку позволяют ответить на ряд важных вопросов инженерной психологии, психофизиологии рекламы, визуальной

экологии. В то же время эти исследования важны для развивающихся областей современной науки, в частности для когнитивных исследований и работ по развитию перспективных информационных технологий, включая нейрокомпьютерные технологии и интерфейс «мозг—компьютер».

Сегодня технические средства регистрации электрофизиологической активности головного мозга (в частности, установки с использованием ядерного магнитного резонанса и компьютерной томографии) позволили наблюдать пути движения сигналов нейронов и очаги обработки данных мозгом. Это, в свою очередь, дало новый толчок к изучению механизмов подсознания, поскольку такие средства позволяют фиксировать этапы переработки и перемещения информационных потоков мозгом до единиц миллисекунд, а следовательно, могут быть включены в состав инструментальных средств анализа неосознаваемого восприятия, включая изучение влияния слабых одиночных стимулов.

Применение неинвазивных приборных измерений в практике изучения закономерностей психофизиологического восприятия и мироощущения человеком имеет ряд преимуществ перед психологическими методами, которые практикуют изучение личности вне испытуемого. Значимыми достоинствами приборных методов являются научная обоснованность и практическая доказуемость результатов моделирования процессов восприятия.

Сравнительная оценка инструментальных методов исследования реакций головного мозга человека на слабые одиночные звуковые и визуальные стимулы

Рассмотрим некоторые примеры опубликованных экспериментов по изучению реакций головного мозга человека на различные стимулы. В Veterans Affairs Medical Center [2] были проведены иссле-

№ 1-2(31-323/2014 I

биотехносфера

Технические средства и технологии обеспечения Безопасности человека

43

дования на основе позитронно-эмиссионной томографии (ПЭТ) и измерений проводимости кожного покрова. В качестве стимулов были использованы изображения, вызывающие страх-отвращение. Обнаружены изменения паттернов кровоснабжения отделов головного мозга и изменения проводимости кожного покрова в ответ на стимулы. Применимость ПЭТ для анализа восприятия скрытых стимулов ограничена необходимостью введения в организм испытуемого препаратов. Время усвоения препаратов сильно варьирует от испытуемого к испытуемому, зависит от физиологического состояния и вносит погрешность. Изменения проводимости кожного покрова трудно дифференцируемы по причине их возникновения, так как являются результатом совокупной реакции отделов мозга на раздражители.

А. П. Немирко, Л. А. Манило, А. Н. Калиничен-ко, С. С. Волкова [5] исследовали контроль адекватности общей анестезии на основе энтропийного анализа ЭЭГ. Как показано в том же источнике, «нейронные системы проявляют свойства нелинейного, хаотического поведения, поэтому к исследованию ЭЭГ-сигнала можно применить методы теории нелинейной динамики, одним из которых является энтропийный анализ». Наилучшие результаты получены при анализе энтропии спектра. Ограничением по применимости методов спектрального анализа к обнаружению ответов мозга на слабые одиночные стимулы являются шумы разложения в спектр коротких участков сигнала и участков непериодического сигнала. Для решения проблем спектрального анализа разработаны линейные алгоритмы. Но такие алгоритмы слабо применимы к электрофизиологическим сигналам, имеющим нелинейный характер.

Метод, разработанный в George Mason University [3], включает обработку сигналов ЭЭГ. Применение метода ориентировано на решение медицинских задач: определение заболеваний и повреждений мозга, определение состояния мозга brain phase и т. д. Использованы методы вызванных потенциалов и спектрального анализа. При обработке использованы методы математической статистики и синхронное накопление результатов многократных предъявлений. В результате проведенных исследований были выявлены вызванные потенциалы в ответ на звуковую стимуляцию. Применимость данного метода к анализу ответов мозга на слабые однократные стимулы ограничивается необходимостью многократного предъявления.

В Московском государственном университете им. М. В. Ломоносова проведены исследования интерфейсов мозг—компьютер на основе волны P-300 [6]. Данный метод позволяет обнаруживать значимые изменения волны P-300 в ответ на внешние стимулы при их многократном предъявлении. Для снижения количества предъявлений производится поиск алгоритмов обработки, учитывающих специфику реакции на первые и последующие стимулы. Полу-

ченные результаты показали снижение амплитуды Р-300 при каждом последующем предъявлении, что согласуется с известными из литературы данными. Ведутся исследования влияния условий эксперимента на значимость результатов.

В публикациях [7, 8] представлен метод обнаружения графических объектов в большом объеме изображений, основанный на детектировании вызванного потенциала и нажатия кнопки. При этом испытуемые являются подготовленными экспертами, а стимулы не являются слабыми.

Как показано в источнике [4], в современных нейрофизиологических исследованиях применяется кросскорреляционный метод анализа данных ЭЭГ. К его недостаткам для детектирования реакций мозга на слабые одиночные стимулы относятся необходимость синхронного накопления и узкий частотный спектр обрабатываемого сигнала.

Специфика задачи исследования реакций на слабые одиночные стимулы предъявляет определенные требования к используемым методам. Первое требование, общее для всех методов психофизиологии, — безопасность для человека. Специфическими для нашей задачи являются следующие требования:

• высокая чувствительность метода, позволяющая фиксировать реакции на слабые стимулы;

• способность к обнаружению реакции при однократном кратковременном предъявлении стимула длительностью 20—100 мс;

• топологическая локализация области возбуждения мозга.

Существует комплекс инвазивных методов исследования головного мозга, в том числе его реакций на стимулы. Инвазивные методы являются опасными для испытуемых и используются строго по медицинским показаниям. При этом проявляется выраженная специфика индивидуальной реакции испытуемых на фоне конкретных заболеваний.

Методы магнитно-резонансной и позитронно-эмис-сионной томографии [2] позволяют строить диаграммы распределения активности головного мозга на основе интенсивностей кровоснабжения его участков. С точки зрения безопасности испытуемого методы имеют следующие недостатки:

• нахождение испытуемого в магнитном поле;

• направленное электромагнитное излучение;

• введение препаратов в организм испытуемого.

Для исследования реакции мозга на кратковременно предъявляемые стимулы методы магнитно-резонансной и позитронно-эмиссионной томографии имеют существенное ограничение. Данные методы предназначались для медицинской диагностики, поэтому их чувствительность соответствует обнаружению стабильных соматических образований. Минимальное время реакции системы кровоснабжения мозга сопоставимо со временем сердечного сокращения, что значительно превышает время предъявления слабого одиночного стимула (40 мс, 1 кадр видеоряда). Главным преимуществом этих методов

биотехносфера

| № 1-2(31-323/2014

Таблица I Ранговые оценки соответствия методов предъявленным критериям

Метод Безопасность Чувствительность (порог обнаружения) Минимальное время предъявления стимула Локализация области возбуждения Всего

Инвазивный 1 3 3 3 10

ПЭТ, МРТ 2 1 1 2 6

ЭЭГ 3 2 2 1 8

является высокая степень локализации области возбуждения мозга.

Ранговые оценки соответствия методов предъявленным требованиям представлены в таблице. Числами от 1 до 3 обозначены позиции методов в последовательности значений критерия, отсортированной по возрастанию.

Наибольший интерес представляют методы электроэнцефалографического исследования, которые незначительно уступают инвазивным методам, но при этом проявляют максимальную безопасность для испытуемого и высокую точность локализации области возбуждения мозга.

Сравнительная оценка электроэнцефалографических методов исследования реакций головного мозга человека на слабые одиночные звуковые и визуальные стимулы

Принципиальные различия методов электроэнцефалографии определяются методами обработки данных. Среди них можно выделить следующие:

• спектральные методы [3];

• кросскорреляционный метод [4];

• метод энтропии спектра [5];

• метод вызванных потенциалов [6—11];

• структурно-лингвистический анализ [6]. Спектральные методы не применяются для обнаружения реакций мозга на слабые одиночные звуковые и визуальные стимулы, так как имеют низкую чувствительность и требуют длительного накопления.

Кросскорреляционный метод также требует накопления.

Метод энтропии спектра обладает недостатками спектральных методов — низкой чувствительностью и необходимостью накопления.

Метод вызванных потенциалов нашел применение в интерфейсах мозг—компьютер и имеет множество модификаций. Принципиально различаются две модификации метода:

• с многократным предъявлением стимула и накоплением;

• с однократным предъявлением и регистрацией нажатия кнопки испытуемым.

При второй модификации реакция на стимул происходит осознанно, а метод вызванных потенциалов

используется для снижения количества ошибок первого рода. Так как данная модификация основана на осознанной реакции испытуемого, она непригодна для обнаружения стимулов с характеристиками ниже порога восприятия: однократным предъявлением, малой длительностью и низкой интенсивностью.

Обоснование применения структурно-лингвистического анализа сигнала ЭЭГ для детектирования реакций мозга человека на слабые одиночные звуковые и визуальные стимулы

Применение рассмотренных выше методов обнаружения предполагает использование синхронного накопления и спектрального анализа. При использовании накопления необходимо многократное или длительное предъявление стимула. Кроме того, в соответствии с теорией Ухтомского при последующих предъявлениях снижается объем ресурсов мозга, задействованных для реагирования. Таким образом, эффективность недостаточна для исследования реакций мозга на однократное предъявление слабого стимула. При использовании спектрального анализа возникают неустранимые шумы, вызванные нелинейным характером электрофизиологических сигналов мозга.

Для исследования слабых одиночных стимулов целесообразно применение метода структурно-лингвистического анализа сигналов [6, 7].

Структурно-лингвистический анализ характеризуется высокой чувствительностью и возможностью обнаружения реакций на однократно предъявляемые стимулы с малой длительностью. Это обусловлено отсутствием необходимости накопления и минимальным препроцессингом.

С позиции данного метода сигнал представляется как кодированное сообщение. Структурной единицей кодированного сообщения является символ. Условия появления символов при формировании сообщения определяются грамматикой сообщения.

При структурно-лингвистическом анализе производятся выделение из сигнала в каждом временном интервале повторяющихся элементов структуры, т. е. символов, и определение их параметров. При выделении символов автоматически производится сегментация сигнала. На основе параметров сим-

№ 1-2(31-32)/2014 |

биотехносфера

Технические средства и технологии обеспечения безопасности человека

волов вычисляются параметры алфавитов каждого из анализируемых временных интервалов: размер алфавита, энтропия, вероятность появления заданного символа. На основе динамики этих показателей производится обнаружение временных интервалов, в которых исследуемый параметр алфавита сигнала является экстремальным.

Заключение

Проведенный анализ современных тенденций развития методов изучения механизмов переработки информации мозгом на подсознательном уровне позволяет выделить два основных направления. Первое из них связано с развитием приборных средств наблюдения и отражений физической локализации активности нейронных сетей и долей головного мозга. Такие устройства и развиваемые на их базе методы изучения функционирования мозга позволяют детализировать топологические особенности обработки информации, ответить на вопросы, в какие структуры мозга распределяются потоки сенсорных данных и какие отделы мозга отвечают за обработку информации определенного вида. Однако остаются открытыми вопросы, какие преобразования потоков сигналов реализуются структурами мозга, как осуществляется многомерная асинхронная обработка сигналов, какие операции структурного анализа и синтеза осуществляются в нейронных сетях, как кодируется и декодируется информация на различных уровнях восприятия. По всей видимости, ответы на эти вопросы должны дать новые методы обработки и анализа электрофизиологических сигналов, в частности сигналов электроэнцефалограмм. Можно ожидать, что внедрение в практику исследования электрофизиологических сигналов указанных в статье методов нелинейной обработки позволит сделать новый шаг на пути изучения тайн подсознательного восприятия. В отличие от традиционной обработки и анализа данных (спектральный, корреляционный, регрессионный) эти методы, в своей большей части, не используют синхронное накопление и статистическую обработку. Среди перечисленных методов отдельно выделяются методы, основанные на лингвистической модели представления информации,

вытекающей из гипотезы об эволюции кодирования воспринимаемой информации в виде пространственно-временных паттернов электрического возмущения структур мозга, построенного на правилах, подобных грамматике построения естественного языка. В настоящее время данные методы интенсивно развиваются и показывают уникальные результаты [8, 9].

Литература

1. Уолтер Г. Живой мозг /Под ред. и с предисл. Г. Д. Смирнова; пер. с англ. А. М. Гуревича. М.: Мир, 1966. 300 с.

2. Limbic Activation and Psychophysiologic Responses to Aver-sive Visual Stimuli: Interaction with Cognitive TaskJump / Liberzon I., Taylor St. F. [et al.] // Neuropsychopharma-cology. URL: http://www.nature.com/npp/journal/v23/n5/ full/1395565a.html (дата обращения: 2.02.2013).

3. Kruglikov St., Schiff St. Pat. application title: Phase and state dependent EEG and brain imaging // URL: http://www.faqs. org/patents/app/20090062676

4. Лохов М. И., Фесенко Ю. А., Чурилов Л. П. Диагностика поведенческих расстройств и психических заболеваний детского возраста в начальной стадии на основе кросскор-реляционного анализа электроэнцефалографии как метод предупреждения тяжелых социальных последствий // URL: httр://www./terrahumana.ru/arhiv/10_03/10_03_38. pdf (дата обращения: 1.03.2014).

5. Сравнительный анализ применения различных оценок энтропии ЭЭГ-сигнала для распознавания стадий наркоза / А. П. Немирко, Л. А. Манило, А. Н. Калиниченко, С. С Волкова // URL: http://do.gendocs.ru/docs/index-339907.html (дата обращения: 2.02.2013).

6. Сенкевич Ю. И. Разработка математической модели и алгоритмов определения функционального состояния биологических объектов: aвтореф. дис. ... канд. техн. наук. / СПб.: Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации, 1998.

7 Артемов С. И., Сенкевич Ю. И. Инструментальное средство обработки данных электроэнцефалограммы на основе структурно-лингвистического анализа // Биомедицинская радиоэлектроника. 2013. № 11. С. 52—55.

8. Поиск устойчивых паттернов в электроэнцефалограмме человека в ответ на предъявление ему коротких подпороговых визуальных стимулов / Ю. И. Сенкевич, В. А. Дюк, Е. А. Попова, С. И. Артемов // Биотехносфера. 2013. № 1 (25). С. 50-54.

9. Дюк В. А., Сенкевич Ю. И., Цветков О. В. Исследование влияния фазоконтрастных визуальных стимулов на спектральные характеристики ЭЭГ // Биотехносфера. 2011. № 5. C. 36-43.

биотехносфера

| № 1-2(31-32)/2014