Автореферат (Мозговая организация вербального творческого мышления), страница 3

Предложенный новый подход к нейрофизиологическому исследованиютворческого мышления, одновременно учитывающий как временные и качественныеособенности самой творческой деятельности, так и личностные особенности индивидов,будет полезен для дальнейших целенаправленных теоретических и практическихнейрофизиологических исследований творческой деятельности.

Полученные данныепозволяют наметить пути к созданию научно-обоснованного подхода к оптимизации8процессов творчества и путей развития творческого потенциала, а также интенсификациимыслительной деятельности у лиц с возрастными изменениями, что позволит продлитьактивное долголетие пожилого населения и увеличить сроки успешной профессиональнойдеятельности населения. Проведенные исследования мозговых механизмов творческойдеятельности могут способствовать повышению резистентности и адаптационныхвозможностей человека к меняющимся условиям окружающего мира с учетоминдивидуальных свойств личности, что позволит улучшить качество жизни, повыситьадаптивные способности человека и его самореализацию в изменяющихся условиях жизни.Степень достоверности и апробация результатов.

Достоверность и надёжностьрезультатов обеспечена их анализом с опорой на фундаментальные теоретические иметодологические положения нейрофизиологии и психологии; применением комплексаметодов, адекватных цели и задачам исследования; репрезентативностью выборки;использованием корректных и современных методов качественного и статистическогоанализа данных. Материалы диссертационной работы докладывались в виде устных истендовых докладов на международных и отечественных конференциях, в частности: 7thAnnual Meeting Organization of Human Brain Mapping (Брайтон, Великобритания, 2001), 15thAnnual Meeting Organization of Human Brain Mapping (Сан-Франциско, США, 2009), 16thAnnual Meeting Organization of Human Brain Mapping (Барселона, Испания, 2010), 49th AnnualMeeting Society for Psychophysiological Research (Берлин, Германия, 2009), 57th AnnualMeeting Society for Psychophysiological Research (Вена, Австрия, 2017), 12 World Congress ofPsychophysiology (Греция, Порто-Каррас, 2004), 15 World Congress of Psychophysiology(Будапешт, Венгрия, 2010), 16 World Congress of Psychophysiology (Пиза, Италия, 2012), 17World Congress of Psychophysiology (Хиросима, Япония, 2014), 18 World Congress ofPsychophysiology (Гавана, Куба, 2016), 7th FENS Forum (Амстердам, Нидерланды, 2010), 11thInternational Conference on Cognitive Neuroscience (Майорка, Испания, 2011), 1 Съездфизиологов СНГ (Сочи, Россия, 2005), 3 Съезд физиологов СНГ (Ялта, Украина, 2011), 5Съезд физиологов СНГ (Сочи, Россия, 2016) и др.

Большая часть исследований,проводившихся в рамках данной работы, осуществлялась при поддержке отечественныхнаучных фондов: РФФИ №№ 98-04-48960, 00-04-48615а, 03-04-49394а, 06-04-48797а, 12-0401739а, РГНФ № 12-04-01739а, РНФ № 16-18-00040.Публикации. По материалам диссертации опубликованы 73 научные печатныеработы, в том числе 2 главы в монографиях и 20 статей в реферируемых журналах, из них –15 статей в рецензируемых изданиях, рекомендованных ВАК РФ, и 51 тезис международныхи отечественных конференций.Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, трех глав (обзорлитературы, методы исследования, результаты и их обсуждение), заключения, выводов исписка литературы, включающего 525 источников.

Работа изложена на 336 страницах исодержит 8 таблиц и 24 рисунка.Личный вклад автора в проведенное исследование. Работа является результатоммноголетних (с 1998 г. по 2017 г.) исследований автора по указанной теме, которая былапредложена для изучения академиком РАН Н.П. Бехтеревой в 1998 г. Все результаты,представленные на защиту, получены лично автором или при его непосредственномучастии. Автор предложил основную идею, цель и задачи исследования, разработал иапробировал оригинальные наборы психологических тестовых заданий, осуществилорганизацию и проведение исследований, принимал непосредственное личное участие врегистрации, обработке и анализе ЭЭГ, ПЭТ и фМРТ – данных, их интерпретации иоформлении результатов.9ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ1 Объект и методы исследования.

Все исследования были одобрены Комитетом поЭтике Федерального государственного бюджетного учреждения науки Института мозгачеловека им. Н.П. Бехтеревой Российской академии наук. Во всех психофизиологическихисследованиях приняли участие практически здоровые испытуемые, давшиеинформированное согласие на участие, с образованием не ниже среднего, все праворукие,согласно Эдинбургскому опроснику (Oldfield, 1971), для всех родным был русский язык.Перед проведением ЭЭГ, ПЭТ и фМРТ исследований испытуемые выполнялитренировочные задания - идентичные по типу задач с теми, которые затем использовались восновных исследованиях. Общее количество добровольцев, принявших участие во всех ЭЭГ,ПЭТ и фМРТ-исследованиях, составило 652 человека в возрасте от 18 до 32 лет.1.1 Метод позитронно-эмиссионной томографии (ПЭТ).

ПЭТ-исследованияпроводились с использованием ПЭТ-камеры PC 2048-15B Scanditronix (Швеция),позволяющей получать 15 последовательных горизонтальных «срезов» («слайсов») мозга,толщиной 6.5 мм каждый, с пространственным разрешением 5-6 мм в трех плоскостях (Holte,1989). Обработка данных проводилась с использованием Statistical Parametric Mapping,(SPM99 и SPM5), позволяющего проводить межсубъектное усреднение и статистическоеоценивание достоверности изменения локального мозгового кровотока (лМК) по группеиспытуемых.

Обработка данных включала: 1) устранение артефактов, связанных сизменениями положения головы испытуемых между сканированиями; 2) пространственнуюстандартизацию ПЭТ-изображений, полученных от разных испытуемых и трансформациюих в эталонное изображение 3) пространственную фильтрацию для улучшения отношениясигнал/шум и коррекции на остаточную межсубъектную анатомическую вариабельностьмозга (гауссовский фильтр 20 мм); 4) вычисление локальных различий (контрастов) в уровнеактивации между тестовыми состояниями по показателю относительных изменений скоростилМК 5) статистическое оценивание достоверности изменения лМК по группе испытуемых.Для всех контрастов был использован порог p<0.05, corrected (корректированный намножественность сравнений).

Для определения анатомической локализации областей мозга сувеличенным уровнем лМК использовалась программа пересчета координат и визуализациикластеров («Talairach Space Utility») в пространстве стандартного стереотаксического атласа(Talairach J., Tournoux P., 1988), разработанная к.физ-мат. н. Пахомовым С.В Для анализакорреляционной связи между активацией структур мозга и количественными показателямикреативности (беглость, гибкость) в SPM был использован анализ ковариат (ANCOVA).Показатель оригинальности был подсчитан как контраст (оригинальные ответы сравнивалисьс неоригинальными).

При оценке статистической достоверности в анализе ковариатиспользовался порог p<0.05, corrected.1.2 Метод функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ). фМРТисследования проводилось на магнитном томографе Philips Achieva, с напряженностью поля3 Тесла. Перед проведением группового статистического анализа осуществляласьпредварительная обработка и преобразование индивидуальных данных, включавшая:пространственное выравнивание к первому «динамическому скану» («realignment»),коррекция отличий во времени регистрации данных в разных срезах («slice time correction»),совместная регистрация функциональных изображений со структурными изображениями(«coregistration»), нормализация изображений к стандартному анатомическому пространству,сегментация индивидуальных анатомических изображений на паттерны серого и белоговещества головного мозга, а также пространственное сглаживание функцией Гауссаразмером 8×8×8 мм (Friston, 2006).

Для фМРТ-исследований предварительная обработкаданных и построение статистических параметрических карт модели BOLD-сигналапроводились в программном пакете Statistical Parametric Mapping – SPM1210(http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm), работающем в среде MATLAB (Mathworks Inc., Natick, MA,USA). На первом этапе статистического анализа рассчитывали параметры множественнойрегрессии с использованием t-контрастов для каждого сравнений и получали статистическиепараметрические карты параметров регрессии, которые использовались в качествепеременных на втором этапе анализа. Второй этап статистического анализа проводился сиспользованием многофакторной модели для повторных измерений (F-контрасты,Fullfactorial (SPM12)).

Анализировались главные эффекты факторов и их взаимодействие.Для того чтобы избежать ложно положительных результатов, повоксельное построениестатистических карт осуществлялось с порогом p<0.05, с коррекцией на множественностьсравнений по методу FDR (false discovery rate, (Genovese et al., 2002)). Для определенияанатомической локализации выявленных кластеров использовался программный пакетXjview (http://www.alivelearn.net/xjview8/).Оценка изменений функциональныхвзаимодействий для фМРТ-исследований осуществлялась с помощью анализапсихофизиологических взаимодействий (PPI, psychophysiological interactions, Gitelman et al.,2003; McLaren et al., 2012).

Для этих целей использовался программный пакет gPPI(generalized PPI toolbox (http://www.nitrc.org/projects/gppi). Для каждого добровольцарассчитывалисьt-контрастыдляанализируемыхэффектов,связанныхс«психофизиологическими взаимодействиями», а затем данные t-контрасты сравнивались нагрупповом уровне с учетом межсубъектной вариабельности. Повоксельное сравнениеосуществлялось с порогом p<0.05, скорректированным на множественность сравнений пометоду FDR («False Discovery Rate», метод контроля доли ложных отклонений гипотез).1.3 Метод электроэнцефалографии (ЭЭГ).

ЭЭГ регистрировалась монополярно от19 хлорсеребряных электродов (Fp1, Fp2, F7, F3, Fz, F4, F8, T3, C3, Cz, C4, T4, T5, P3, Pz, P4,T6, O1, O2), расположенных на поверхности головы по международной системе 10-20 вполосе пропускания 0-70 Гц посредством компьютерного электроэнцефалографа «МицарЭЭГ» с частотой дискретизации 500 Гц. В качестве референтного использовалсяобъединенный ушной электрод. Заземляющий электрод располагался на запястье левой руки.Визуализация, обработка и расчет количественных характеристик ЭЭГ проводились сиспользованием специализированного программного обеспечения WinEEG. При обработкезаписей использовался режекторный фильтр, настроенный на частоту 45-55Гц, с полосойподавления 0,1Гц. Вычислялись оценки абсолютной мощности спектральных составляющихЭЭГ, усреднённых в следующих диапазонах: дельта (1,5-4Гц), тета (4-7Гц), альфа1 (7-10Гц),альфа2 (10-13Гц), бета1 (13-18Гц), бета2 (18-30Гц), гамма (30-40Гц).