УДК: 612.82

Исследование влияния роли инструкции наблюдателю в задачах распознавания эмоционально окрашенных образов

Жукова О.В., Шелепин Ю.Е., Хараузов А.К., Васильев П.П., Фокин В.А., Соколов А.В.

Полный текст на elibrary.ru

Публикация в Journal of Optical Technology

Ссылка для цитирования:

Борачук О.В., Шелепин Ю.Е., Хараузов А.К., Васильев П.П., Фокин В.А., Соколов А.В. Исследование влияния роли инструкции наблюдателю в задачах распознавания эмоционально окрашенных образов // Оптический журнал. 2015. Т. 82. № 10. С. 43–52.

Borachuk O.V., Shelepin Yu.E., Kharauzov A.K., Vasiliev P.P., Fokin V.A., Sokolov A.V. Study of the influence of the role of the instruction to the observer in tasks of recognizing emotionally colored patterns [in Russian] // Opticheskii Zhurnal. 2015. V. 82. № 10. P. 43–52.

Ссылка на англоязычную версию:

O. V. Borachuk, Yu. E. Shelepin, A. K. Kharauzov, P. P. Vasil’ev, V. A. Fokin, and A. V. Sokolov, "Study of the influence of the role of the instruction to the observer in tasks of recognizing emotionally colored patterns," Journal of Optical Technology. 82(10), 678-684 (2015). https://doi.org/10.1364/JOT.82.000678

Аннотация:

Исследование посвящено изучению особенностей работы нейронных структур головного мозга человека, ответственных за распознавание образов “свой – чужой” в условиях выполнения разных инструкций. Методами цифровой обработки изображений синтезированы адекватные для задачи стимулы – изображения оптоклонов виртуальных людей. Методом функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ) исследованы основные паттерны мозговой активности. Проведена оценка динамики кровотока в разных фазах стимуляции. Выявлен принцип оппонентности взаимодействия областей мозга, ответственных за принятие решения. Показано, что, во-первых, существует сложная система совместно работающих зон мозга, каждая из которых вносит свой специфический вклад в осуществление психических процессов. Во-вторых, каждая из этих зон мозга может вовлекаться в реализацию различных функций в зависимости от инструкции и экспериментальных условий. В-третьих, различные структуры мозга взаимодействуют на принципе оппонентности. Изменение инструкции существенным образом влияет на уровень распределения по мозгу BOLD-сигнала, отражающей функциональную архитектуру крупномасштабной нейронной сети. Полученные результаты внесут существенный вклад в разработку новых алгоритмов работы нейроморфных распознающих систем и их практическое применение в системах управления, например при анализе скрытых мимических выражений лица.

Ключевые слова:

нейронная сеть, нейроморфные системы анализа изображений, распознавание, фМРТ, оппонентность

Благодарность:

Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда (проект № 14-15-00918) в Институте физиологии им. И.П. Павлова РАН.

Коды OCIS: 100.4996, 170.6960, 330.5020

Список источников:

1. Кемпбелл Ф.В. Шелепин Ю.Е. Возможности фовеолы в различении объектов // Сенсорные системы. 1990. Т. 4. № 2. С. 181–185.
2. Розенблатт Ф. Принципы нейродинамики: Перцептроны и теория механизмов мозга. М.: Мир, 1965. 480 с.
3. Kohonen T. Self-organizing maps: optimization approaches // Artificial Neural Networks. 1991. P. 981–990.

4. Kohonen T. Analysis of Simple Self-Organizing Process. // Biological Cybernetics. 1982. V. 44. P. 135–140.
5. Шелепин Ю.Е., Фокин В.А, Мееньшикова С.В., Борачук О.В., Коскин С.А., Соколов В.А, Пронин С.В., Хараузов А.К., Васильев П.П., Вахрамеева О.А. Методы иконики и методы картирования мозга в оценке функционального состояния зрительной системы // Сенсорные системы. 2014. №2. C. 61–75.
6. Луцив В.Р., Долинов Д.С., Жеребко А.К., Новикова Т.А. Применение искусственных нейронных сетей в задачах обработки изображений // Оптический журнал. 1997. Т. 64. № 2. С. 45–52.
7. Андреев В.С., Губкин А.Ф., Ильяшенко А.С., Кадыков А.Б., Лапина Н.Н., Луцив В.Р., Малышев И.А., Новикова Т.А., Потапов А.С. Алгоритмы автоматической обработки и анализа аэрокосмических снимков // Оптический журнал. 2007. Т. 74. № 5. С. 12–30.
8. Луцив В.Р., Малашин Р.О. Объектно-независимый структурный анализ изображений: история и современные подходы. Оптический журнал. 2014. Т. 81. № 11. С. 31–44.
9. Lutsiv V.R. Automatic estimation for parameters of image projective transforms based on object-invariant cores // Intelligent Systems Reference Library. 2015. V. 73. P. 137–181.
10. Филиппов В.А. Кортикоморфная нейросетевая архитектура на основе модели нейрона с консолидацией следа памяти и синаптической пластичностью // Нейроинформатика-2010. Ч. 1. М.: НИЯУ МИФИ, 2010. С. 43–52.
11. Филиппов В.А., Лактионов Ф.В. Разработка самообучающейся системы поддержки принятия решений по оперативному управлению магистральным транспортом газа на базе кортикоморфных нейронных сетей // Нейроинформатика-2012: Ч. 2. М.: НИЯУ МИФИ, 2012. С. 51–60.
12. Benjamini Y., Hochberg Y. Controlling the false discovery rate: a practical and powerful approach to multiple testing // Journal of the Royal Statistical Society. Serias B. 1995. V. 57. № 1. P. 289–300.
13. Van Overwalle F. Social cognition and the brain: a meta-analysis // Hum. Brain Mapp. 2009. V. 30. P. 829–858.
14. Amodio D.M., Frith C.D. Meeting of minds: the medial frontal cortex and social cognition // Nat. Rev. Neurosci. 2006. V. 7. P. 268–277.
15. Brass M., Schmitt R.M., Spengler S., Gergely G. Investigating action understanding: inferential processes versus action simulation // Curr. Biol. 2007. V. 17. P. 2117–2121.
16. De Lange F.P., Spronk M., Willems R.M., Toni I., Bekkering H. Complementary systems for understanding action intentions // Curr. Biol. 2008. V.18. P. 454–457.
17. Gusnard D.A., Raichle M.E. Searching for a baseline: functional imaging and the resting human brain // Nat. Rev. Neurosci. 2001. V. 2. P. 685–694.
18. Raichle M.E., MacLeod A.M., Snyder A.Z., Powers W.J., Gusnard D.A., Shulman G.L. A default mode of brain function // Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 2001. V. 98. P. 676–682.
19. McKiernan K.A., Kaufman J.N., Kucera-Thompson J., Binder J.R. A parametric manipulation of factors affecting task-induced deactivation in functional neuroimaging // J. Cogn. Neurosci. 2003. V. 15. P. 394–408.
20. Fransson P. How default is the default mode of brain function? Further evidence from intrinsic BOLD signal fluctuations // Neuropsychologia. 2006. V. 44. P. 2836–2845.
21. Шелепин Ю.Е., Фокин В.А., Хараузов А.К., Форемеан Н., Пронин С.В., Вахрамеева О.А., Чихман В.Н. Локализация оппонентных механизмов принятия решений во фронтальной коре // Пятая международная конференция по когнитивной науке. Калининград, 18–24 июня 2012 г. Тезисы докладов. Т. 2. С. 841–842.
22. Schubotz R., Cramon D.Y. Functional organization of the lateral premotor cortex: fMRI reveals different region activated by ancipation of object properties, location and seed // Cognitive Brain Research. 2001. V. 11 (1). P. 97–112.
23. Hyvarinen J., ShelepinYu.E. Distribution of visual and somatic functions in the parietal associative area 7 of the monkey // Brain Research. 1979. V. 169. P. 561–564.
24. Zeki S., Romaya J.P. Neural correlates of hate // PLoS ONE. 2008. V. 3 (10). P. 1–8.
25. Барабанщиков В.Е., Хозе Е.Г. Восприятие индуцированных эмоциональных экспрессий спокойного лица // Шестая международная конференция по когнитивной науке. Калининград. 2014. С. 142–143.
26. Greicius M.D., Menon V. Default-mode activity during a passive sensory task: uncoupled from deactivation but impacting activation // J. Cogn. Neurosci. 2004. V. 16. P. 1484–1492.
27. Wicker B., Ruby P., Royet J. P., Fonlupt P. A relation between rest and the self in the brain? // Brain Res. Rev. 2003. V. 43. P. 224–230.

28. Iacoboni M., Lieberman M.D., Knowlton B.J., Molnar-Szakacs I., Moritz M., Throop C.J. Watching social interactions produces dorsomedial prefrontal and medial parietal BOLD fMRI signal increases compared to a resting baseline // Neuroimage. 2004. V. 21. P. 1167–1173
29. Andrews-Hanna J.R. The brain´s default network and its adaptive role in internal mentation // The Neuroscientist. 2011. V. 18. № 3. P. 251–270.
30. Черниговская Т.В. Нить Ариадны и пирожные Мадлен // В мире науки. 2012. С. 1–9.
31. Conty L., N’Diaye K., Tijus C., George N. When eye creates the contact! ERP evidence for early dissociation between direct and averted gaze motion processing // Neuropsychologia. 2007. V. 45 (13). P. 3024–203.
32. Senju A., Johnson M.H. Eye contact effect: mechanism and development // Trends Cogn Sci. 2009. V. 13 (3). P. 127–134.
33. Van der Meer L., Costafreda S., Aleman A., David A.S. Self-reflection and the brain: a theoretical review and meta-analysis of neuroimaging studies with implications for schizophrenia // NeurosciBiobehav Rev. 2010. V. 34(6). P. 935–946.
34. Whitfield-Gabrieli S., Thermenos H.W., Milanovic S., Tsuang M.T., Faraone S.V., McCarley R.W., Stenton M.E., Green A.I., Nieto-Castanon A., Laviolette P., Wojcik J., Gabrieli J.D., Seidman L.J. Hyperactivity and hyperconnectivity of the default network in schizophrenia and in first-degree relatives of persons with schizophrenia // ProcNatlAcadSci U A. 2009. V. 106(4). P. 1279–1284.
35. Etkin A, Wager T.D. Brain systems underlying anxiety disorders: a view from neuroimaging / Anxiety Disorders: Theory, Research and Clinical Perspectives. Ed. by Simpson H.B., Schneier F., Neria Y., Lewis-Fernandez R. Cambridge. UK: Cambridge University Press, 2010. P. 192–203.
36. Savitz J., Drevets W.C. Bipolar and major depressive disorder: neuroimaging the developmental-degenerative divide // NeurosciBiobehav Rev. 2009. V. 33 (5). P. 699–771.
37. Шелепин Ю.Е., Фокин В.А., Хараузов А.К., Фореман Н., Пронин С.В., Вахрамеева О.А., Чихман В.Н. Локализация методом нейроиконики механизмов принятия решений об упорядочности текстур // Оптический журнал, 2011. Т. 78. № 12. С. 57–69.
38. Шелепин Ю.Е., Фокин В.А., Хараузов А.К., Форемеан Н., Пронин С.В., Вахрамеева О.А., Чихман В.Н. Локализация оппонентных механизмов принятия решений во фронтальной коре // Пятая международная конференция по когнитивной науке: Тезисы докладов: В 2 т. Калининград, 18-24 июня 2012 г. – Калининград, 2012. Т. 2. С. 841–842.