Анализ изображений функциональной магнитно-резонансной томографии головного мозга человека в задачах распознавания текстур

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

Полный текст на elibrary.ru

Публикация в Journal of Optical Technology

Ссылка для цитирования:

Хараузов А.К., Васильев П.П., Соколов А.В., Фокин В.А., Шелепин Ю.Е. Анализ изображений функциональной магнитно-резонансной томографии головного мозга человека в задачах распознавания текстур // Оптический журнал. 2018. Т. 85. № 8. С. 22–28. http://doi.org/10.17586/1023-5086-2018-85-08-22-28

Kharauzov A.K., Vasiliev P.P., Sokolov A.V., Fokin V.A., Shelepin Yu.E. Functional magnetic resonance imaging analysis of the human brain in texture recognition tasks [in Russian] // Opticheskii Zhurnal. 2018. V. 85. № 8. P. 22–28. http://doi.org/10.17586/1023-5086-2018-85-08-22-28

Ссылка на англоязычную версию:

A. K. Kharauzov, P. P. Vasil’ev, A. V. Sokolov, V. A. Fokin, and Yu. E. Shelepin, "Functional magnetic resonance imaging analysis of the human brain in texture recognition tasks," Journal of Optical Technology. 85(8), 463-467 (2018). https://doi.org/10.1364/JOT.85.000463

Аннотация:

Методами нейроиконики и функциональной магнитно-резонансной томографии исследовано изменение активности головного мозга человека во время выполнения зрительных пространственных тестов различной сложности. Показано, что наряду с увеличением активности в структурах мозга, ответственных за выполнение задачи, происходит снижение активности в других областях, незанятых в процессе обработки зрительного сигнала. Для оценки уравновешенности процессов активации и деактивации в головном мозге, у каждого испытуемого рассчитали количество всех вокселов (минимального элемента объёмного изображения мозга) со значимым изменением активности относительно состояния покоя. Результаты усреднения данных по всем испытуемым показали, что суммарный объём активированных областей увеличивается со сложностью задачи. Сходную зависимость от сложности показал объём областей мозга, снизивших свою активность во время выполнения теста — чем сложнее задание, тем больше количество деактивированных вокселов. Полученные данные предполагают существование в головном мозге человека механизмов перераспределения нейронной активности для поддержания баланса между активированными и деактивированными областями, что позволяет уменьшить энергетические затраты мозга при увеличении когнитивных нагрузок.

Ключевые слова:

функциональная магнитно-резонансная томография, распознавание изображений, нейронные сети

Благодарность:

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

Коды OCIS: 330.5380, 330.5000, 100.6950

Список источников:

1. Singh K.D. Which “neural activity” do you mean? fMRI, MEG, oscillations and neurotransmitters // NeuroImage. 2012. V. 62. P. 1121–1130.
2. Bentley W.J., Li Jingfeng M.,. Snyder A.Z, Raichle M.E., Snyder L.H. Oxygen level and LFP in task-positive and tasknegative areas: bridging BOLD fMRI and electrophysiology // Cerebral Cortex. 2016. V. 26. № 1. P. 346–357.
3. Menon V. Large-scale brain networks and psychopathology: a unifying triple network model // Trends Cogn Sci. 2011. V. 15(10). № 10. P. 483–506.
4. Nekovarova T., Fajnerova I., Horacek J., Spaniel F. Bridging disparate symptoms of schizophrenia: a triple network dysfunction theory // Front Behav. Neurosci. 2014. № 8. P. 171.
5. 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.
6. Raichle M. Neuroscience. The brain’s dark energy // Science. 2006. V. 314. P. 1249–1250.
7. Fox M.D., Raichle M.E. Spontaneous fluctuations in brain activity observed with functional magnetic resonance imaging // Nat. Rev. Neurosci. 2007. V. 8. P. 700–711.
8. Хараузов А.К., Васильев П.П., Соколов А.В., Шелепин Ю.Е., Кувалдина М.Б., Борачук О.В., Фокин В.А., Пронин С.В. Восприятие изображений в задачах зрительного поиска в условиях динамической помехи // Оптический журнал. 2015. Т. 82. № 5. C. 42–55.
9. Harauzov A.K.,. Shelepin Y.E., Selchenkova T., Pronin S.V. Electrophysiological and psychophysical investigations of texture discrimination mechanisms // Perception. 2006. V. 35 (suppl). P. 72a.
10. Shelepin Y., Krasilnikov N.N., Trufanov E., Harauzov A., Pronin S., Fokin V. The principle of least action and visual perception // Perception. 2006. V. 35 (suppl). P. 125.
11. Fokin V., Trufanov E., Sevostyanov A., Shelepin Y., Harauzov A., Pronin S. Occipital-Parietal interaction in incomplete pattern discrimination // Perception. 2006. V. 35 (suppl). P. 18, 19.
12. Sevostyanov A., Fokin V., Harauzov A., Shelepin Y., Pronin S., Selchenkova T. fMRI localization of the mechanisms underlying the incomplete patterns discrimination // Perception. 2006. V. 35 (suppl). P. 72.b.
13. Хараузов А.К., Шелепин Ю.Е., Пронин С.В., Сельченкова Т.В., Носков Я.А. Электрофизиологические исследования механизмов распознавания текстур // Российский физиологический журнал им. И.М. Сеченова. 2007. Т. 93. № 1. С. 3–13.

14. 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. 1–3.
15. Harauzov A.K., Shelepin Y.E., Noskov Y.A., Vasilev P.P., Foreman N.P. The time course of pattern discrimination in the human brain // Vision Research. 2016. V. 125. P. 55–63.
16. Heekeren 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. № 10. P. 859–861.
17. Keuken M.C., Müller-Axt C., Langner R., Eickhoff S.B., Forstmann B.U., Neumann J. Brain networks of perceptual decision-making: an fMRI ALE meta-analysis // Frontiers in Human Neuroscience. 2014. V. 8. № 6. Article 445. P. 1–14.
18. 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. Т. 28. № 2. С. 63–78.
19. 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. 41–50.
20. Красильников Н., Шелепин Ю. Функциональная модель зрения // Оптический журнал. 1997. Т. 64. № 2. С. 72–82.