Цифровая визуализация активности нейронных сетей головного мозга человека до, во время и после инсайта при распознавании изображений

Шелепин К.Ю., Труфанов Г.Е., Фокин В.А., Васильев П.П., Соколов А.В.

Полный текст на elibrary.ru

Публикация в Journal of Optical Technology

Ссылка для цитирования:

Шелепин К.Ю., Труфанов Г.Е., Фокин В.А., Васильев П.П., Соколов А.В. Цифровая визуализация активности нейронных сетей головного мозга человека до, во время и после инсайта при распознавании изображений // Оптический журнал. 2018. Т. 85. № 8. С. 29–38. http://doi.org/10.17586/1023-5086-2018-85-08-29-38

Shelepin K.Yu., Trufanov G.E., Fokin V.A., Vasiliev P.P., Sokolov A.V. Digital visualization of the activity of neural networks of the human brain before, during, and after insight when images are being recognized [in Russian] // Opticheskii Zhurnal. 2018. V. 85. № 8. P. 29–38. http://doi.org/10.17586/1023-5086-2018-85-08-29-38

Ссылка на англоязычную версию:

K. Yu. Shelepin, G. E. Trufanov, V. A. Fokin, P. P. Vasil’ev, and A. V. Sokolov, "Digital visualization of the activity of neural networks of the human brain before, during, and after insight when images are being recognized," Journal of Optical Technology. 85(8), 468-475 (2018). https://doi.org/10.1364/JOT.85.000468

Аннотация:

Технологические возможности позволили начать экспериментальное изучение деятельности нейронных сетей как при осознаваемом, последовательном, аналитическом методе решении задач, так и при внезапном скачкообразном «озарении» или «инсайте». Цель данной работы — изучить перестройку нейронных сетей при переходе от неосознаваемых процессов обработки информации в осознаваемые процессы во время инсайта. Методами цифрового синтеза тестов (динамических изображений) и методами цифрового анализа изображений откликов мозга установлена закономерность перестройки активности крупномасштабных нейронных сетей головного мозга человека в момент «инсайта». Активность крупномасштабных нейронных сетей максимальна в момент «инсайта», соответствующего порогу распознавания, решения задачи, и меньше при подпороговых и даже надпороговых условиях наблюдения динамических изображений. Установлено максимальное значение BOLD (Blood-Oxygen-Level Dependent) сигнала при достижении порога в одних зонах и максимальное снижение активности нейронных сетей в других зонах мозга.

Ключевые слова:

зрение, неполные изображения, семантика изображений, пороги распознавания, цифровая обработка изображений, функциональная магнитно-резонансная томография, крупномасштабные нейронные сети, цитоархитектонические зоны мозга человека по Бродману

Благодарность:

Работа выполнена при финансовой поддержке Программы фундаментальных научных исследований государственных академий на 2013–2020 годы (ГП-14, раздел 63).

Коды OCIS: 330.5000, 330.7310, 330.4270, 330.5510

Список источников:

1. Hess R.F., Field D.J. Integration of contours: new Insights // Trends in Cognitive Sciences. 1999. V. 3. № 12. P. 480–486.
2. Field D.J., Hayes A., Hess R.F. Contour integration by the human visual system: evidence for a local ‘association field’ // Visual Research. 1993. V. 33. Р. 173–93.
3. Foreman N., Hemmings R. The Gollin incomplete figures test: a flexible, computerised version // Perception. 1987. V. 4. № 16. P. 543.
4. Шелепин К.Ю., Пронин С.В., Шелепин Ю.Е. Распознавание фрагментированных изображений и возникновение “инсайта” // Оптический журнал. 2015. Т. 82. № 10. С. 70–78.
5. Шелепин К.Ю., Шелепин Ю.Е. Нейрофизиология «инсайта» // Петербургский психологический журнал. 2015. № 11. С. 19–38.
6. Шелепин К.Ю., Соколов А.В., Фокин В.А., Васильев П.П., Пронин С.В. Феномен инсайта и цифровая визуализация активности головного мозга человека // Вестник ЮУрГУ. Серия «Психология». 2017. Т. 10. № 4. С. 47–55.
7. Глезер В.Д. Зрение и мышление. Л.: Наука, 1995. 250 с.
8. Kounios J., Beeman M. The cognitive neuroscience of insight // Annual Rev. Psychology. 2014. V. 65. № 93. P. 74.
9. Ardila A., Bertolucci P.H., Braga L.W., Castro-Caldas A., Judd T., Kosmidis M.H., Matute E., Nitrini R., Ostrosky-Solis F., Rosselli M. Illiteracy: the neuropsychology of cognition without reading // Archives of Clinical Neuropsychology. 2010. V. 25. P. 689–712.
10. Kraft A., Grimsen C., Kehrer S., Bahnemann M., Spang K., Prass M., Irlbacher K., Köhnlein M., Lipfert A., Brunner F., Kastrup A., Fahle M., Brandt S.A. Neurological and neuropsychological characteristics of occipital, occipito-temporal and occipito-parietal infarction // Cortex; a Journal Devoted to the Study of the Nervous System and Behavior. 2006. V. 56. P. 38–50.
11. Шелепин Ю. Е., Фокин В. А., Меньшикова С.В., Борачук О.В., Коскин С. А., Соколов А.В., 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. T. 28. № 2. C. 63–78.
12. Saaty T.L. The analytic hierarchy and analytic network measurement processes: Applications to decisions under Risk // European Journal of Pure and Applied Mathematics. 2008. V. 1. № 1. P. 122–196.
13. Wechsler H. Neural networks for perception: human and machine perception. NY: Academic Press, 2014. 384 р.
14. Weng J., Paslaski S., Daly J., Van Dam C., Brown J. Modulation for emergent networks: Serotonin and dopamine // Neural Networks. 2013. V. 41. P. 225–239.