Главная » Просмотр файлов » Автореферат

Автореферат (1144754), страница 4

Файл №1144754 Автореферат (Системная организация работы мозга при обеспечении целенаправленного поведения) 4 страницаАвтореферат (1144754) страница 42019-06-29СтудИзба
Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 4)

Напервом этапе (first level analysis) на основе вычисленных параметров регрессиилинейной модели рассчитывались t-контрасты между пробами (компонентами ОЛМ),для каждого испытуемого в отдельности. За исключением специально оговариваемыхслучаев, рассчитывались t-контрасты типа «Экспериментальная проба» > состояниепокоя). Полученные контрасты, представляющие из себя линейную комбинациюпараметров ОЛМ, подвергались дальнейшему статистическому анализу на второмэтапе (second level analysis), который осуществлялся с учетом межсубъектнойвариабельности (т.н. random effect analysis) и выполнялся с помощью дисперсионногоанализа (Friston, et al., 2007). Иными словами, на групповом этапе анализа данных вкачестве переменных использовались вычисляемые на первом этапе статистическиепараметр (именно поэтому анализ томографических данных называют статистическимпараметрическим картированием).

Структуры мозга, выявляемые на этой стадиистатистического анализа использовались в качестве областей интереса (ОИ, с радиусом4 мм.) для анализа психофизиологических взаимодействий (psychophysiologicalinteraction, PPI-анализ (Friston, et al., 1997). Предлагаемый метод позволяет получатьинформацию об изменении функциональной связанности между областями мозга,вовлекаемыми в обеспечение исследуемой деятельности (Gitelman, et al., 2003; Friston,et al., 2011; Ciscler, et al., 2013), в зависимости от типа реализуемой деятельности.Применение этого метода направлено на выявление тех областей мозга,взаимодействие которых с заранее выбранной областью интереса модулируетсятекущей деятельностью.

В основе метода лежит предположение, чтопсихофизиологические взаимодействия происходят на нейрональном уровне (Gitelmanet al., 2003). Поэтому, сначала значение BOLD сигнала в ОИ подвергается обратнойсвертке, процедуре обратной той, которая осуществляется при создании ОЛМ, т.е.свертка функции гемодинамического ответа и вектора, описывающего наступлениезначимых событий.

В результате создается модель нейрональной активности ввыбранной ОИ (см. рисунок 1). При этом, каждому типу экспериментальных пробсоответствует свой вектор. Далее, полученные данные используются для созданияОЛM, состоящие из PPI-регрессоров, каждый из которых создается путем конволюциисмоделированной таким образом нейрональной активности и стандартной формыгемодинамического ответа. В качестве игнорируемых переменных дополнитeльно вмодель вводятся регрессоры, моделирующие изменения BOLD сигнала, используемыепри стандартном анализе. В результате, вычисление параметров регрессии в такоймодели позволяет выявить области мозга, в которых проявляется статистическаязависимость от изменений нейрональной активности в ОИ, связанных с текущейдеятельностью.

Развернутое математическое описание метода представлено в14нескольких относительно недавних публикациях (Cisler, et al., 2014, Friston, et al., 1997,Gitelman, 2003, McLaren, 2012).Рисунок 1. Схема PPI-анализа (адаптировано из (Cisler, et al., 2014)).Обозначения: разным цветом обозначены времена предъявления стимулов илианализируемые события двух вариантов тестового задания, Y обозначается реальнозарегистрированный BOLD-сигнал в области Б, XA обозначает реальнозарегистрированный сигнал в области A, gPPI обозначение использованного внастоящей работе программного пакета (generalized psychophysiological interaction(McLaren, et al., 2012)).Для того чтобы избежать ложно-положительных результатов, повоксельноепостроение статистических карт, отражающих как изменения BOLD-сигнала, так ипараметров психофизиологических взаимодействий осуществлялось с порогом p<0.05,корректированным на множественность сравнений по методу FWE (Friston, et al., 2007,Nichols, Hayasaka, 2003).

При этом учитывались только кластеры размером больше 20вокселей. Для определения локализации выявленных кластеров в терминах полейБродманна, использовался программный пакет Anatomy (Eickhoff et al., 2005)).Тестовые задания.Исследованиеорганизациинейрональныхсистемобеспеченияцеленаправленной деятельности в условиях вовлечения механизмовпроактивного и реактивного когнитивного контроля на примередвухстимульного тестового задания Go/NoGo.

Первый вариант тестового заданияиспользовался для исследования организации нейрональных систем обеспеченияцеленаправленной деятельности в условиях вовлечения механизмов проактивного иреактивного когнитивного контроля, которое проводилось с использованиемдвухстимульного тестового задания Go/NoGo. Испытуемым последовательнопредъявлялась пара стимулов (С1-С2, т.е. Стимул1-Стимул2), а предварительная15инструкция устанавливала при каком сочетании испытуемый должен действовать или,наоборот, не нажимать кнопку.

Схематическое изображение тестового заданияпредставлено на рисунке 2. В качестве стимулов использовались цветные изображенияживотных (A) или растений (P), которые предъявлялись на экране монитора в течение100 мс. Межстимульный интервал между инструктирующим сигнальными стимулом ицелевым, т.е. между C1 и C2, всегда составлял 1000 мс. Во всех вариантахисследования, если в качестве С1 предъявлялось изображение животного, тоиспытуемый готовился к появлению С2 и действовал согласно инструкции (80 проб).Если в качестве С1 предъявлялось изображения растения, то испытуемый ожидалпоявления С2, но заведомо знал, что вне зависимости от содержания С2 нажимать вэтой пробе не требуется (80 проб).

В зависимости от варианта инструкций различалисьследующие типы проб, которые затем учитывались при последующем статистическоманализе: 1) нажатие кнопки на второй стимул пары С1-С2 «животное-животное» AcueAGо (40 проб); 2) подавление нажатия кнопки на второй стимул пары С1-С2«животное-растение» - AcuePNоGо (40 проб); 3) нажатие кнопки на второй стимулпары С1-С2 «животное-растение» - AcuePGо (40 проб); 4) подавление нажатия кнопкина второй стимул пары С1-С2 «животное-животное» - AcueANоGо (40 проб); 5)отсутствие подготавливаемого действия PcueA (80 проб) и PcueP (80 проб).Таким образом, моделировалась ситуация, которая подразумевала: 1) в«Исследовании1» формирование модели сенсорного стимула и модели моторногоответа (sensory/motor preparatory set), при рассогласовании с которой запускаетсяпроцесс подавления действий; 2) в «Исследовании2» такой модели не формировалось,поскольку ожидался не конкретное изображение, а какой-либо стимул из категории«растение», а выбор типа действия осуществлялся с учетом правила сочетаниястимулов («животное-растение»).

В исследовании2 моделировалось относительнобольшее вовлечение процессов когнитивного контроля. Помимо этого, в каждомисследовании предъявлялись пробы с чередованием стимулов типа PA, PP, в которыхпредъявление в качестве C1 изображения растения инструктировало испытуемогодожидаться C2 без каких-либо действий после его предъявления.Статистическая модель для анализа фМРТ-данных каждого испытуемоговключала регрессоры соответствующие стимулам (С1-С2) экспериментальных проб идвух экспериментальным сессиям: 1) AcueAGo, AcuePNogo, PcueA, PcueP, AcueAtarget(в качестве C1-стимула предъявляется животное и формировалось ожидание этого жеизображения животного), PcueExp1 (в качества С1-стимула предъявляетсяизображение растения), пробы с ошибками; 2) AcuePGo, AcueANoGo, PcueA, PcueP,PcueExp2 (C1-стимул), AcuePtarget (в качестве C1-стимула предъявляется животное, иформировалось ожидание изображения принадлежащего к категории растение), пробыс ошибками.

При групповом анализе в качестве переменных использовалисьиндивидуально рассчитываемые t-контрасты между всеми типами проб и состояниемпокоя (П). В «Исследовании1»: AcueAGo>П, AcuePNogo>П, PcueA>П, PcueP>П,16AcueAtarget>П, PcueExp1>П, Ошибка>П. В «Исследовании 2»: AcueANoGo>П,AcuePGo>П, PcueA>П, PcueP>П, AcuePtarget>П, PcueExp2>П, Ошибка> П.Рисунок 2. Дизайн двухстимульного Go/NoGo тестового задания.Обозначения: А - варианты последовательностей предъявляемых стимулов иинструкции к ним в «исследовании 1», Б - варианты последовательностей стимулов иинструкции к ним в «исследовании 2», B - схема предъявления стимулов. Послепоявления стимула С2 испытуемый должен был либо действовать (пробы в названиикоторых слово «Gо»), либо не нажимать конку (пробы в названии которых слово«NоGо»).

Обозначения: мс – миллисекунды, А – изображение животного, Р –изображение растения, С1 – первый стимул пробы (cue), С2 – второй стимул пробы(target), Gо – пробы с инструкцией нажимать кнопку, NоGо – пробы с инструкцией ненажимать кнопку.Исследование роли базового механизма детекции ошибок в организациинейрональных систем обеспечения сознательных ложных и правдивых действий.Второй вариант тестового задания используемого в настоящей работе, в отличие отGo/NoGo теста, подразумевал самостоятельное принятие решение о том, как именнодействовать. Исследования мозгового обеспечения произвольной целенаправленнойдеятельности в условиях реализации сознательных ложных и правдивых действийпроводилось в условиях, при которых испытуемый манипулировал действиямиоппонента (компьютера), самостоятельно и сознательно принимая решение лгать илинет в условиях интерактивной игры с компьютером, которой был реализован принципкарточной игры «Верю – не верю» (см.

Рисунок 3). В каждой из них предъявлялось по90 проб. При этом 30 из них были контрольными (К), а остальные 60 – игровыми (т.е.17испытуемый либо лгал (Л), либо был правдив (Пр)). Последовательности контрольныхи игровых проб не повторялись и были рандомизированы для каждого испытуемого.Каждая проба состояла из целевого стимула (стрелки), действия испытуемого(манипулятивная правда, сознательная ложь и правдивое нажатие по инструкции в Кпробах) и двух стимулов обратной связи. В самом начале Л и Пр -проб в течение 500мс.

Характеристики

Тип файла
PDF-файл
Размер
1,5 Mb
Предмет
Высшее учебное заведение

Список файлов диссертации

Системная организация работы мозга при обеспечении целенаправленного поведения
Свежие статьи
Популярно сейчас
Зачем заказывать выполнение своего задания, если оно уже было выполнено много много раз? Его можно просто купить или даже скачать бесплатно на СтудИзбе. Найдите нужный учебный материал у нас!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
6367
Авторов
на СтудИзбе
310
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее