Автореферат (Закономерности перестройки крупномасштабной нейронной сети головного мозга человека при распознавании лиц в условиях неопределенности), страница 3

Подробнорассмотрена роль первичных и высших каскадов обработки информации, накоторых осуществляется сравнение изображений с «динамическимишаблонами» и принятие решений. Обсуждается роль нейтрального лица, как«начало координат всех экспрессий» (Барабанщиков и др., 2012, 2014), либосправедливость гипотезы о построении координат для измерения экспрессийсистемой оппонентных нейронов (Шелепин, и др., 2014).В главе 2 представлены методы и организация исследования, даныописания психофизических, психологических и фМРТ методов исследования.В психофизической серии применили методику непрерывного 3Dморфинга лица на базе программного обеспечения FaceGen (Singular Inversions,Canada), которая зарекомендовала себя как надежный инструмент синтеза сбольшим набором инструментов для моделирования различных мимическихвыражений.

Валидность реализованных программных алгоритмов морфингабыла неоднократнодоказанав многочисленныхпсихологических10исследованиях (Oosterhof, Todorov 2008; Todorov et al., 2008; Potter et al., 2008;Freeman, Ambady 2009; Roesch et al., 2010).Для анализа «эмоциональной» и «когнитивной» составляющих процессараспознавания лиц, синтезировали два оппонентных вида эмоции (радость игрусть) и два типа поворота (направо и налево). Использовали шкалу FaceGenдля морфинга различных градаций выраженности признака эмоции и поворотаголовы, где «10» – максимальная степень выраженности мимики и поворота, а«0» - отсутствие признака. Максимальная степень поворота головысоответствовала 10 град.

На каждое изображение была наложена аддитивнаянекоррелированная помеха, амплитудой 30%, 50% и 70% от средней яркостиизображений (рисунок 1).Анейтральное лицо,прямоориентированное«мимика радости»(максимальнаястепень)с поворотом налево(7 град.)«мимика грусти»(максимальнаястепень)с поворотом направо(7 град.)Бпомеха 30%помеха 50%помеха 70%Рисунок 1 – Пример тестовых изображений: А - с разной градациейвыраженности признаков эмоций и поворота оптоклонов; Б – примерыаддитивной некоррелированной помехи с амплитудами 30%, 50% и 70% отсредней яркости изображенийВажно подчеркнуть, что в современных исследованиях была показанакорреляция шкал экспрессии, реализованных в FaceGen, с кодировкой11движения отдельных мимических мышц по методике «системы кодированиялицевых движений» FACS (Ekman et al., 1978).

Так, для «мимики грусти»характерно изменение мышц, опускающих бровь и круговых мышц глаза и рта,а для «мимики радости» - скуловых мышц, круговой мышцы глаза и мышцы,искривляющей нижнюю губу (Roesch et al., 2010). Подобные деформации немогут передать все разнообразие мимических экспрессий, но являютсяконтролируемыми параметрами, подходящими для цели данного исследования.Для каждой градации мимики и поворота рассчитали процентизмененных пикселей по параметру RGB в сравнении с нейтральным прямоориентированным лицом (рисунок 2).

Размер пикселя составил – 0,27 мм.Угловые размеры изображений с учетом расположения испытуемых составили2,5º.Рисунок 2 –Процент изменённых пикселей изображения оптоклона по всемградациям в сравнении с градацией «0» (нейтральным прямо смотрящимлицом): ПП – в условиях поворота направо; ПЛ – в условиях поворота налево;ЭР – в условиях мимики радости; ЭГ – в условиях мимики грусти. На графикепредставлена полиномиальная линия трендаПоказано, что количество измененных пикселей, при изменении градацийвыраженности признака поворота, значительно больше в сравнении с эмоцией.Оппонентные шкалы морфинга в рамках одного признака (или поворота илиэмоции) выравнены между собой.В психологической серии исследования использовали многошкальнуюметодику «Интегративный тест тревожности» (Бизюк и др., 1995).В серии фМРТ разработаны три серии исследования, отличающиеся другот друга количеством фаз стимуляции, стимулами и параметрами предъявления(таблица 1).

В первой серии фМРТ-исследования проводили оценку активности12областей головного мозга в зависимости от градации выраженности признака,во второй серии – оценку активности мозга в зависимости от инструкции, втретьей – в зависимости от вероятности повтора одного и того же лица.Таблица 1 – Параметры стимуляции в фМРТ-исследованияхХарактеристикаПервая серияВторая серияЦельОценкаактивностимозга взависимостиот градациипризнакаОценкаактивностимозга взависимостиот инструкцииИсследованиепривыканияизображенияФазы842+2ГрадациивыраженностипризнакаИнструкция8для эмоции: 0-24-7для поворота: 02-4-72распознаваниеэмоциираспознаваниеповоротаТретья сериякэффектаструктуре2+ 2222для эмоции: 0для эмоции: 0-10для эмоции: 0-1010для поворота 0для поворота 0для поворота 0101010222распознавание распознаваниераспознаваниеэмоцииэмоцииэмоциираспознавание распознаваниераспознаваниеповоротаповоротаповоротаСтимулылицо одногооптоклоналица 36оптоклоновлица 36оптоклоновлицо одногооптоклонаСканы3 сек3 сек3.7 сек3.7 секДлительностьпредъявлениястимула1 сек1 сек0,5 сек0,5 секНеобходимо отметить, что итоговые карты активации получаются путемвычитания активности в различных фазах стимуляции.

Варианты возможныхвычитаний на примере исследования с 4 фазами стимуляции (вторая серияфМРТ) представлены на рисунке 3. Описания фаз 1, 2, 3, 4 даны в подписях крисункам 5 и 6.13Рисунок 3 - Примеры возможных типов вычитания 4 фаз стимуляциина примере второй серии фМРТ-исследованияСтатистическую обработку фМРТ-данных проводили методоммножественной регрессии в рамках основной линейной модели (GLM). Данныйметод позволяет выявлять параметры регрессии для каждого вокселяизображения, которые являются статистической мерой соответствия междупоявлением пробы и соответствующими изменениями зарегистрированногоBOLD сигнала. В качестве регрессоров выступали параметры регистрируемогосигнала (тип пробы и его длительность), параметры смещения положенияголовы и некорректные пробы.

Осуществляли коррекцию на множественностьсравнений (FDR). Далее проводили статистическое параметрическоекартирование с целью проверки гипотезы о случайном распределении данных.Нулевая гипотеза гласила, что все пикселы изображения распределеныслучайно. Оценку локальной активности относительно целого мозга проводилиметодом двухкомпонентного t-теста (t-критерий Стьюдента, p<0.001).В серии моделирования искусственной нейронной сети рассмотренаархитектура глубокой нейронной сети VGG Face (Parkhi et al., 2015).Приведены примеры обучающих и контрольных множеств.14Третья глава «Результаты исследования»полученные результаты.описывает основныеВ психофизической серии исследования:1.

Установлены пороги распознавания мимических выражений и повороталица, их зависимость от градации выраженности признака, уровня аддитивнойнекоррелированной помехи и количества измененных пикселей изображений(рисунок 4).Помеха - "30%"100% Правильных ответов (M)% Правильных ответов (m)Помеха-"0"1009080706050400,11109080706050400,1% Правильных ответов (М)% Правильных ответов (М)1009080706050400,11Градации выраженности признака10Помеха - "70%"Помеха- "50%"1001Градации выраженнсоти признакаГрадации выраженности признака109080706050400,1110Градации выраженности признакаРисунок 4 –Количество правильных ответов испытуемых при распознаванииэмоции радости (ЭР), эмоции грусти (ЭГ), поворота направо (ПП), поворотаналево (ПЛ) в зависимости от градации выраженности признака по шкалеFaceGen в различных условиях предъявления стимулов: А – в условияхотсутствия аддитивной некоррелированной помехи; Б – в условиях помехиамплитудой 30% от средней яркости изображения, В – 50%, Г – 70%.

Данныеприведены с указанием ошибки среднего значения. На графиках представленыполиномиальные линии тренда.Выявлено, что порог распознавания мимики выше в сравнении сраспознаванием поворота головы. Кривые поворота и эмоции статистическизначимо отличаются, начиная с градации 2 выраженности признака по шкалеFaceGen вне зависимости от уровня аддитивной некоррелированной помехи15(p<0,01). При добавлении к тестовым изображениям помехи, амплитудой 30% ивыше, от средней яркости изображений, наблюдается значимое снижениепоказателей правильных ответов при распознавании мимического выражения,но не поворота головы.2. Пороги распознавания испытуемыми «мимики радости» и «мимикигрусти» в тестовых изображениях, в условиях отсутствия аддитивнойнекоррелированной помехи или небольших ее значениях, статистическизначимо отличаются на уровне градаций 4-5 выраженности признака (p<0,01).В условиях предъявления тестовых изображений с помехой амплитудой 50% отяркости изображения, отличия выявлены только на уровне тенденции (p<0,1).В психологической серии исследования:3.

Установлена статистически значимая связь между шкалами ситуационнойтревоги:«эмоциональныйдискомфорт»,«астеническийкомпонент»«фобический компонент» и «социальная реакция защиты» и ответамииспытуемых при выполнении задач распознавания мимики и поворота головы(таблица 2). Анализ взаимосвязей проводился с помощью метода ранговойкорреляции Спирмена с использованием ρ-критерия. В таблице приведеныградации выраженности признаков, в которых была установлена статистическизначимая связь со шкалами теста.Таблица 2 – Взаимосвязь компонентов ИТТ с ответами испытуемых: ЭРмимика радости, ЭГ – мимика грусти, ПП – поворот направо, ПЛ – поворотналевоСитуационная тревогаГрадацияЭДАСТФОБСЗ0,502**(ЭГ);-0,502**(ЭР)00,10,396*(ПП)0,50,428*(ПП)-0,468*(ЭР)10,436*(ПП)0,372*(ЭГ)40,443*(ЭР)0,426*(ЭР)Примечание: * – р<0,05;**- р<0,01.0,375*(ЭГ)0,441**(ЭГ);0,407*(ПЛ)В условиях порогового наблюдения, для поворота головы (градации пошкале FaceGen – 1) и для эмоции (градации по шкале FaceGen – 4),наблюдается усиление тревоги.