ЛОКАЛИЗАЦИЯ МЕТОДАМИ НЕЙРОИКОНИКИ МЕХАНИЗМОВ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ОБ УПОРЯДОЧЕННОСТИ ТЕКСТУР

© 2011 г.    Ю. Е. Шелепин*, доктор мед. наук; в. а. Фокин**, доктор мед. наук; а. к. Хараузов*, канд. биол. наук; н. Фореман***, профессор, доктор психологии; с. в. Пронин*; о. а. Вахрамеева*, аспирантка; в. н. Чихман*, канд. техн. наук

* Институт физиологии им. И.П. Павлова РАН, Санкт-Петербург

** Военно-медицинская академия, Санкт-Петербург

*** Миддлсекский Университет, Лондон, Великобритания

 E-mail: yshelepin@yandex.ru

Развитие методов цифрового синтеза и обработки изображений позволило методами иконики целенаправленно создавать тестовые изображения, избирательно активирующие различные структуры зрительной системы. Методы обработки нейрофизиологических данных, как изображений активности целостного мозга, так называемые методы нейроиконики (neuroimaging) позволили выделять структуры головного мозга, активированные в результате этого избирательного воздействия. Цель данного исследования – пространственно-временная локализация (картирование) областей мозга, участвующих в принятии решения о форме текстур. Установлено, что время реакции испытуемого коррелирует со степенью упорядоченности текстур и с латентностью поздних компонентов вызванных потенциалов во фронтальной коре. Тем самым определено время принятия решений человеком в задаче распознавания заданного класса текстур. Картирование мозга методом функциональной магнитно-резонансной томографии показало, что активность мозга в процессе принятия решений при распознавании происходит во фронтальной коре головного мозга человека.

Ключевые слова: иконика, зрение, распознавание образов, принятие решений, нейроиконика (neuroimaging), картирование мозга.

Коды OCIS: 110.6955, 330.5000, 100.2960.

УДК 612.84, 612.821

Поступила в редакцию 2011.

Литература

1. Мирошников М.М., Нестерук В.Ф. Дальнейшее развитие методологических основ иконики // Труды ГОИ. 1987. Т. 64. В. 198. С. 5–11.
2. Philiastides M.G., Ratcliff R., Sajda P. Neural representation of task difficulty and decision making during perceptual categorization: a timing diagram // J Neurosci. 2006. № 26. V. 35. P. 8965–8975.
3. Heerkeren H.R., Marrett S., Bandettini P.A., Ungerleider L.G. A general mechanism for perceptual decision-making in the human brain // Nature. 2004. V. 431. № 7010. P. 859–862.
4. Красильников Н.Н. Теория передачи и восприятия изображений // М.: Радио и связь, 1986. 247 с.
5. Красильников Н.Н., Шелепин Ю.Е. Функциональная модель зрения // Оптический журнал. 1997. Т. 64. № 2. С. 72–82.
6. Красильников Н.Н., Шелепин Ю.Е., Красильникова О.И. Применение принципов оптимального наблю­дателя при моделировании зрительной системы человека // Оптический журнал. 1999. Т. 66. № 9. С. 17–24.
7. Kovacs I., Jules B. A closed curve is much more than an incomplete one: Effect of closure in figure-ground segmentation // Proc. of the National Academy of Sciences of the USA. 1993. V. 90. P. 7495–7497.
8. Field D.J., Hayes A., Hess R.F. Contour integration by the human visual system: evidence for a local’association field’ // Vision Research. 1993.V. 33. P. 173–193.
9. Филд Д. Согласованные фильтры, вейвлеты и статистика натуральных сцен // Оптический журнал. 1999. Т. 66. № 9. P. 25–36.
10. Field D.J., Hayes A. Contour integration and the lateral connections of V1 neurons. In: The Visual Neurosciences, L.M. Chalupa and J.S. Werner (Eds.), MIT Press. 2004.
11. Fokin V., Trufanov G., Sevostyanov A., Shelepin Y., Harauzov A., Pronin S. Occipital-parietal interaction in incomplete pattern discrimination // Perception. 2006. V. 25. P. 18–19.
12. Shelepin Y., Krasilnikov N., Trufanov E., Harauzov A., Pronin S., Fokin V. The Principle of Least Action and ­Visual Perception // Perception. 2006. V. 35. P. 125.
13. Фокин В.А., Шелепин Ю.Е., Хараузов А.К., Севостьянов А.В., Труфанов Г.Е., Пронин С.В. Активация ­областей коры головного мозга человека, активируемых при восприятии упорядоченных и хаотичных ­изображений // Российский физиологический журнал. 2007. Т. 93. № 10. C. 1089–1100.
14. Хараузов А.К., Шелепин Ю.Е., Пронин С.В., Сельченкова Т.В., Носков Я.А. Электрофизиологическое ис­следование механизмов распознавания текстур // Российский физиологический журнал. 2007. Т. 93. № 1. С. 3–13.
15. Шелепин Ю.Е., Фокин В.А., Хараузов А.К., Пронин С.В., Чихман В.Н. Локализация центра принятия решений при восприятии формы зрительных стимулов // Доклады Академии наук. 2009. Т. 429. № 6. С. 835–837.
16. Bechara A., Damasio A.R. The somatic marker hypothesis: A neural theory of economic decision // Games Economic Behavior. 2005. V. 52. P. 336–372.
17. Bechtereva N.P., Shemyakina N.V., Starchenko M.G., Danko S.G., Medvedev S.V. Error detection mechanisms of the brain: background and prospects // Int. J. Psychophysiol. 2005. V. 58. № 2–3. P. 227–34.
18. Saaty T.L. The Analytic Hierarchy Process: Planning, Priority Setting, Resource Allocation. New York: McGraw-Hill. 1980.
19. Saaty T.L. Theory and Applications of the Analytic Network Process. Pittsburgh, Pennsylvania. 2005.
20. Кочетков В.В., Скотникова И.Г. Индивидуально-психологические проблемы принятия решений // М.: Наука, 1993. C. 144.
21. Шендяпин В.М., Барабанщиков В.А., Скотникова И.Г. Уверенности в решении: моделирование и экспериментальная проверка // Экспериментальная психология. 2010. Т. 3. № 1. С. 30–57.
22. Tversky A., Kahneman D. The Framing of Decisions and the Psychology of Choice // Science. 1981. V. 211. № 4481. P. 453–458.
23. Clark D. Framing effects exposed. New York: Pearson Education Limited. 2009.
24. Damasio A. Category-related recognition defects as a clue to the neural substrates of knowledge // Trends Neurosci. 1990. V. 13. № 3. P. 95–98.
25. Northoff G., Heinzel A., Bermpohl F., Niese R., Pfennig A., Pascual-Leone A., Schlaug G. Reciprocal modulation and attenuation in the prefrontal cortex: an fMRI study on emotional-cognitive interaction // Hum Brain Mapp. 2004. V. 21. P. 202–212.
26. Bernoulli D. Speciment theories novae de mensure sertis // Commentarii Aademiae Sientiarum Imperialis Petropolitananae. 1738. V. 5. P. 175–192.

Полный текст