В Калининграде проверили реакцию мозга на оптическую иллюзию

В БФУ им. И. Канта изучили, как мозг человека воспринимает информацию различной степени неоднозначности.

В рамках эксперимента испытуемым демонстрировали куб Неккера (на фото).
«При демонстрации изображения куба Неккера мы параллельно регистрировали сигналы электрической активности головного мозга (ЭЭГ) и время реакции испытуемого для принятия решения. После каждой демонстрации куба участники эксперимента нажимали либо левую, либо правую кнопку на джойстике в зависимости от первого впечатления от ориентации куба. Полученные данные мы проанализировали с использованием вейвлет-преобразования. Этот метод используется для разложения сигнала с учетом времени. В данном случае анализировались альфа- и бета-ритмы. Они связаны с концентрацией внимания, обработкой визуальной информации и принятием решением», — рассказал младший научный сотрудник Центра нейротехнологий и машинного обучения Александр Куц.
По словам молодого ученого, после демонстрации изображения мощность альфа-ритма снижалась, а бета-ритма — увеличивалась. Чем неоднозначнее была фигура, тем более высокая мощность бета-ритма наблюдалась в лобной области головного мозга.
«Мы связали такую динамику с нисходящими процессами в головном мозге, то есть направленными от передних структур мозга к задним. Фактически, мы обнаружили некоторый паттерн или шаблон активности мозга, который помогает повысить эффективность и скорость обработки информации в условиях неопределенности. Но что еще более важно, мы связали эти универсальные свойства с индивидуальными показателями каждого из испытуемых. Это прямой путь к созданию мозг-компьютерного интерфейса, который контролируют уровень внимания человека и мониторит готовность справляться с неопределенностями. Предположим, водителю, который управляет машиной в условиях сумерек или снежного бурана, сложно определить возможен ли безопасный обгон, какова оптимальна скорость и т.д. Наш метод позволит как раз оценить, насколько эффективно формируется правильный паттерн для эффективного и быстрого решения рутинной задачи в условиях неопределенности. Аналогичная ситуация складывается с операторами, которые получают большой объем информации и должны постоянно принимать решения на ее основе — это диспетчеры авиасообщений или сотрудники на сложных производствах. Такие нейроинтерфейсы для мониторинга состояния могут существенно улучшить производительность и снизить вероятность ошибки», — подытожил Александр Куц.
Результаты исследования опубликованы в авторитетном научном журнале Sensors. Над статьей работали ученые Центра нейротехнологий и машинного обучения БФУ им. И. Канта Александр Куц, Вадим Грубов, Владимир Максименко, Наталья Шушарина, Александр Храмов, а также ученый Политехнического университета Мадрида Александр Писарчик.>