Автореферат (Закономерности перестройки крупномасштабной нейронной сети головного мозга человека при распознавании лиц в условиях неопределенности), страница 4

В надпороговых условиях статистическизначимых зависимостей не выявлено.16В первой серии фМРТ-исследований изучены «отклики мозга» натестовые изображения лиц. Выбраны несколько градаций выраженностипризнака - 2, 4 и 7. Они расположены на восходящих участкахпсихофизических кривых.4. Выявлено, что наблюдается одновременный значимый рост показателейправильных ответов испытуемых, измененных пикселей изображения иактивированных вокселей головного мозга в зависимости от градацийвыраженности признаков.

Показано, что изменение пикселей и правильныхответов носит пропорциональный характер. Это справедливо в отношениираспознавания поворота головы. Для распознавания эмоций получилизначимую регрессию. Это означает, что, в начале, кривые по измененнымпикселям, растут быстрее правильных ответов; потом кривая выходит на плато,то есть появляется пропорция. Количество активированных вокселей такжестатистически значимо меняется в зависимости от градаций выраженностиповорота головы (p=0,029), но не эмоции (p=0,463).5. Методом оценки локального кровотока во времени, усредненного по 8фазам стимуляции, было показано, что амплитуда BOLD-сигнала в пороговыхусловиях наблюдения (предъявление тестовых лиц с градацией 2 выраженностипризнака) статистически значимо (p<0,001) отличается от другихэкспериментальных условий.Во второй серии фМРТ-исследований провели анализ активности мозга взависимости от инструкции (рисунки 5-6).6.

Выявлено, что в различных условиях стимуляции, например, в условии,когда меняется «структура изображения», но не инструкция и, наоборот,меняется инструкция, но не «структура изображения», наблюдается активацияразличных паттернов крупномасштабной нейронной сети головного мозгачеловека. Перестройка нейронной сети определяется самой задачей,стимулами–изображениями,ихфизическими,геометрическимиисемантическими характеристиками.17ИЗ ФАЗЫ 1ИЗ ФАЗЫ 3ВЫЧИТАЕМ ФАЗУ 2ВЫЧИТАЕМ ФАЗУ 4ИНСТРУКЦИЯПОВОРОТИНСТРУКЦИЯЭМОЦИЯРисунок 5 – Примеры перестройки крупномасштабной нейронной сетиголовного мозга человека в задачах распознавании лиц в условиях, когдаменялась «структура изображения», но не инструкция (в фазах 1 и 3предъявляли нейтральные прямо повернутые лица, а в фазах 2 и 4 – смимической экспрессией, повернутые в разные стороны). Данные усреднены нагруппе испытуемых, N=24 (без FDR-corr., p < 0.001)18инструкцияповоротИЗ ФАЗЫ 2инструкцияэмоцияВЫЧИТАЕМ ФАЗУ 4инструкцияповоротИЗ ФАЗЫ 1инструкцияэмоцияВЫЧИТАЕМ ФАЗУ 3Рисунок 6 – Примеры перестройки крупномасштабной нейронной сетиголовного мозга человека в задачах распознавании лиц в условиях, когдаменялась инструкция, но не «структура изображения» (в фазах 2 и 4предъявляли лица с мимической экспрессией, повернутые в разные стороны, а вфаза 1 и 3 - только нейтральные прямо повернутые лица).

Данные усреднены нагруппе испытуемых, N=24 (без FDR-corr., p < 0.001)197.Методом оценки локального кровотока во времени (BOLD-сигнала)был проведен анализ между вовлеченными в данную работу разнымиструктурами мозга в различных фазах стимуляции (рисунок 7).Рисунок 7 - Изменение во времени BOLD-сигнала в синхронноработающих зонах мозга (BA40, BA37 и BA6) в 1 и 2 фазы стимуляцииПоказано, что уровень BOLD-сигнала в этих структурах сходным образоммодулируется условиями стимуляции – чередованием фаз: в фазе 1 уровеньлокального кровотока у одной и той же зоны возрастает, а в фазе 2 – у этой жезоны уменьшается.

Полученные результаты, несмотря на разнороднуюфункциональную специфику областей мозга, которые были активны в разныхфазах стимуляции, позволили усреднить их и сравнить между собой. Результатна примере представлен на рисунке 8.Рисунок 8 - Изменение во времени BOLD-сигналов в оппонентных структурахмозга, входящих в сеть распознавания лиц (BA40, BA6, BA37) и сеть базовогорежима мозга (BA10, BA22, BА30) в 1 и 2 фазы стимуляцииПоказан оппонентный принцип взаимодействия крупномасштабныхнейронных сетей головного мозга человека.

Между всеми структурами мозгапроисходит прямое и обратное взаимодействие, а не просто восходящаяпередача сигнала с каскада на каскад. Различные структуры объединяются в20сложные динамические мозговые паттерны активации (нейронные сети).Причем, какой именно паттерн системы распознавания лица на уровневыходного слоя будет активирован, зависит от инструкции и другихэкспериментальных условий.В третьей серии фМРТ-исследований8. Показано, что в условиях предъявления одного лица уровень кровотокастатистически значимо во второй половине падает, а в условиях предъявленияразных лиц – возрастает (рисунок 9).10000фаза1 - фаза2фаза2 - фаза11000080008000600060004000400020002000фаза1 - фаза2фаза2 - фаза1001 половина2 половинаОДНО ЛИЦО1 половина2 половинаРАЗНЫЕ ЛИЦАРисунок 9- Зависимость среднего количества активированных вокселей отразличных типов вычитания и половины исследования с указаниемстандартной ошибки среднего значения (SE)Это означает, что при реальном общении с одним и тем же собеседником,происходит адаптация к особенностям мимики.

Это не сказывается приполучасовой работе на правильность оценки наблюдателем таких важных дляневербального общения элементов, как наличие улыбки или поворота лица, нодальнейшая работа может нарушить распознавание.В серии моделирования распознавания мимики в условияхнеопределенности применили нейтронную сеть глубокого обучения, научив еераспознавать выражение более миллиона лиц разных людей.

Модельтестировали на известных портретах. Установлено, что вероятностьраспознавания улыбки у Джоконды происходит с вероятностью 69,23%, чтонемного превышает уровень случайного гадания. Проверка модели насинтезированных тестовых лицах показала, что вероятность распознаванияулыбки пропорциональна количеству измененных пикселей изображения.Особый интерес представляет отклик модели на предъявление белого шума иполосового низкочастотного и высокочастотного шума.

В шуме модель, как ичеловек, распознала лицо. Отличие состоит в том, что люди видят лицо внизкочастотном шуме с большей вероятностью, чем в шуме высокочастотном.Для модели вероятность увидеть лицо в низкочастотном шуме и ввысокочастотном практически одинакова.21В Главе 4 проведено сравнение результатов с данными, полученными вдругих лабораториях.В заключении изложены итоги данного исследования.Данная работа направлена на исследование основных закономерностейраспознавания лиц в условиях неопределенности.

Было показано, что принятиерешения о стимуле обеспечивается сложным взаимодействием различныхуровней и каналов обработки зрительной системы. Даже минимальноеизменение стимула, например, градации выраженности «когнитивных» илиэмоциональных признаков лица, может повлечь крупномасштабнуюперестройку всей нейронной сети. Ранее было показано, что при глобальномрассогласовании каналов зрительной системы могут возникнуть серьезныенарушения в распознавании лиц и их эмоционального выражения,проявляющиеся в прозопагнозии или синдроме Капгра. Но, можнопредположить, что такие сложные согласования, которые требуются дляуспешного распознавания лица, могут привести к сбоям и на локальном уровне.В повседневной жизни это может привести к появлению, например, резкогонедоверия к знакомым людям или, наоборот, неоправданного доверия к чужими т.д.

Важен баланс в принятии решения, особенно в пороговых условияхвосприятия. Результаты данного исследования показали, что балансобеспечивается работой оппонентных структур мозга. Можно предположить,что именно этот механизм зрительной системы до сих пор создает интригу припросмотре знаменитой картины Леонардо да Винчи.22ВЫВОДЫ1. Установлены пороги распознавания мимических выражений и поворотаголовы; зависимость порогов от градации выраженности признака, уровняаддитивной помехи и количества измененных пикселей изображений.Показано, что порог распознавания мимики выше в сравнении сраспознаванием поворота.2.

Пороги распознавания испытуемыми «мимики радости» и «мимикигрусти» в тестовых изображениях различны при использовании программыFaceGen. При добавлении к тестовым изображениям аддитивнойнекоррелированной помехи, амплитудой 30% и выше от средней яркостиизображений, наблюдается значимое снижение показателей правильныхответов при распознавании эмоционального выражения лица и практически несказывается на распознавании поворота головы.3. Установлена статистически значимая связь между ситуационнойтревожностью и ответами испытуемых при выполнении задач распознаваниямимики и поворота в пороговых условиях наблюдения. В надпороговыхусловиях статистически значимых зависимостей не выявлено.4. Активностьэлементовкрупномасштабнойнейроннойсети,обеспечивающих распознавание лиц, определяется самой задачей инструкцией испытуемому и зрительными стимулами – их физическими,геометрическими и семантическими характеристиками.5.

Однообразное, монотонное предъявление лиц во время исследованияприводит к снижению активности не только «гностических нейронов»нижневисочной коры, но и нейронов всех областей мозга, вовлеченных впроцесс распознавания лиц. Это снижение характерно в условиях предъявленияодинаковых лиц.6. Принятие решения о различных свойствах стимулов осуществляетсяпутем перераспределения активности между областями мозга. Структурымозга, обеспечивающие важнейшие когнитивные процессы, взаимодействуютпо принципу синхронности и оппонентности, т.