В Балтийском федеральном университете им. И. Канта изучили, как мозг человека воспринимает информацию различной степени неоднозначности. Ученые убеждены, что результаты исследования приведут к созданию интерфейса «мозг-компьютер» для контроля эффективности обработки сложной информации.
В рамках эксперимента испытуемым демонстрировали куб Неккера.
Из-за особенностей расположения граней человек воспринимает изображение фигуры как трехмерное. За счет изменения контраста внутренних граней куб может выглядеть однозначно — повернутым либо в левую, либо в правую сторону, и неоднозначно, когда зрителю трудно определить ориентацию изображения.
«При демонстрации изображения куба Неккера мы параллельно регистрировали сигналы электрической активности головного мозга (ЭЭГ) и поведенческие характеристики испытуемого, а именно время реакции, которое складывается из времени обработки сенсорной информации и времени принятия решения на основе зрительного образа куба Неккера», — рассказывает младший научный сотрудник Центра нейротехнологий и машинного обучения БФУ им. И. Канта Александр Куц.
После каждой демонстрации куба участники эксперимента нажимали либо левую, либо правую кнопку на джойстике в зависимости от первого впечатления от ориентации куба.
«Полученные данные мы проанализировали с использованием вейвлет-преобразования для выделения информации об изменении спектральных свойств активности мозга в различных его отделах в течение короткого периода времени порядка 200–400 мс, требующегося для принятия решения об ориентации куба Неккера. Нас в данном случае интересовали диапазоны частот 8–13 Гц (альфа-ритм) и 13–30 Гц (бета-ритм)», — добавляет ученый.
Эти ритмы играют большую роль при восприятии и обработке зрительной информации.
«Как мы показали ранее, альфа-ритм тесно связан с концентрацией визуального внимания, то есть внимательностью испытуемого, в то время как интенсивность бета-ритма может быть связана с обработкой визуальной информации и принятием решений», — отмечает Александр Куц.
По словам молодого ученого, после демонстрации изображения мощность альфа-ритма снижалась, а бета-ритма — увеличивалась. Чем неоднозначнее была фигура, тем более высокая мощность бета-ритма наблюдалась в лобной области головного мозга.
«Мы связали такую динамику с нисходящими процессами в головном мозге — направленными от передних структур мозга к задним», — добавляет исследователь.
Активация бета-активности в лобных областях, по мнению ученых, связана с накоплением информации в ходе интерпретации изображения и дальнейшего принятия решения о типе визуального стимула.
«Фактически мы обнаружили некоторый паттерн, или шаблон активности мозга, который формируется у группы испытуемых и помогает повысить эффективность и скорость обработки информации в условиях неопределенности. Но что еще более важно, на втором этапе мы смогли связать эти универсальные свойства с индивидуальными свойствами паттерна ЭЭГ-активности (биоэлектрической активности мозга) каждого из испытуемых», — рассказывает Александр Куц.
Ученые убеждены, что метод выделения такой активности у каждого испытуемого отдельно — это прямой путь к созданию интерфейса «мозг-компьютер» для контроля эффективности обработки сложной информации. В качестве примера можно привести ситуацию с водителем, который ведет машину в сумерках или при сильной метели, когда сложно определить дорожные условия — возможен ли безопасный обгон, какова оптимальная скорость и т.д. Аналогичное положение складывается с сотрудниками, которые получают большой объем информации и должны постоянно принимать решения на ее основе, — диспетчерами авиасообщений, операторами сложных производств и т.д.
«Наш метод позволит оценить, насколько эффективно формируется правильный паттерн для эффективного и быстрого решения рутинной задачи в условиях неопределенности», — отмечает ученый.
Нейроинтерфейсы для мониторинга состояния могут существенно улучшить производительность и снизить вероятность ошибки.
«Таким образом, можно сделать вывод, что наше исследование позволит продвинуться в разработке пассивных нейроинтерфейсов, которые контролируют уровень внимания человека и мониторят готовность справляться с неопределенностями сенсорной информации, на основании которой человек принимает решения», — поделился результатами Александр Куц.
Результаты исследования опубликованы в авторитетном научном журнале Sensors. Над статьей работали ученые Центра нейротехнологий и машинного обучения БФУ им. И. Канта Александр Куц, Вадим Грубов, Владимир Максименко, Наталья Шушарина, Александр Храмов, а также ученый Политехнического университета Мадрида Александр Писарчик.
Статья подготовлена пресс-службой БФУ, подписывайтесь на их канал.
