Физические основы взаимодействия между нисходящими и восходящими информационными потоками в нейронной сети мозга при зрительном восприятии

КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ

Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.

ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ

Номер проекта 20-72-00036

НазваниеФизические основы взаимодействия между нисходящими и восходящими информационными потоками в нейронной сети мозга при зрительном восприятии

Руководитель Максименко Владимир Александрович, Доктор физико-математических наук

Организация финансирования, регион Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Саратовский государственный медицинский университет имени В. И. Разумовского" Министерства здравоохранения Российской Федерации , Саратовская обл

Конкурс №49 - Конкурс 2020 года «Проведение инициативных исследований молодыми учеными» Президентской программы исследовательских проектов, реализуемых ведущими учеными, в том числе молодыми учеными

Область знания, основной код классификатора 02 - Физика и науки о космосе; 02-402 - Нелинейные колебания и волны

Ключевые слова Нейронная сеть, головной мозг, функциональные связи, ЭЭГ, МЭГ, сенсорное восприятие.

Код ГРНТИ29.35.03

ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ

Аннотация
Одной из важных задач кортикальной нейронной сети головного мозга является обработка сенсорной информации, ее интерпретация, принятие решений и формирование моторных команд, что происходит путем формирования функциональной сети, характеризующей функциональные связи между различными областями кортикальной сети. Конфигурация функциональных нейронных связей может адаптивно перестраиваться в соответствии с уровнем когнитивной нагрузки для того, чтобы минимизировать затрачиваемые ресурсы и обеспечить высокую производительность. Это позволяет мозгу обрабатывать большие объемы сенсорной информации, обучаться решению новых задач и поддерживать высокую производительность при длительных периодах когнитивной активности. Понимание принципов функционирования нейронной кортикальной сети, в частности, ее реконфигурации в зависимости от текущих требований задачи, имеет большое значение для разработки систем машинного обучения и искусственного интеллекта. Информация о структуре функциональных нейронных связей и о механизмах их реконфигурации позволит создать искусственные нейронные сети с биологически-правдоподобной архитектурой и реализовать с их помощью эффективные алгоритмы обработки больших объемов данных. С учетом вышесказанного, в настоящем проекте будет изучено взаимодействия между нисходящими и восходящими информационными потоками в нейронной сети мозга при сенсорном восприятии. В результате исследований будут выявлены и описаны физические механизмы реконфигурации функциональных нейронных связей, лежащих в основе таких функций мозга, как выборочное внимание, память, обучение и адаптация. Полученные результаты позволят сформировать требования к архитектуре связей и адаптивным законам, которые могут быть использованы для создания биоморфных вычислительных сетей. Под восходящими потоками (англ. bottom-up) понимаются процессы, которые активируются на первоначальных этапах сенсорного восприятия и не контролируются человеком осознанно. Так, например, сам факт появления зрительного стимула запускает процесс его обработки в зрительной (затылочной) коре. Функциональное взаимодействие между нейронными популяциями внутри зрительной коры при этом осуществляется в высокочастотной (>50 Гц) области спектра. Под нисходящими потоками (англ. top-down) понимаются процессы, которые контролируются человеком и зависят от его состояния. Для них характерно функциональное взаимодействие между удаленными областями коры мозга в низкочастотной (<50 Гц) области спектра. Одним из наиболее известных нисходящих процессов является внимание. Внимание формируется путем взаимодействия нейронных популяций лобной и теменной коры и контролирует процесс восприятия и обработки сенсорной информации. Процесс обработки сенсорной информации в головном мозге реализуется посредством взаимодействия между восходящими и нисходящими потоками. Нисходящий поток служит для доставки информации от сенсорных областей, восходящий поток оценивает качество, полноту сенсорных денных, состояние человека, а также реализует интеграцию полученных данных в более высокоуровневые когнитивные процессы (например, процесс принятия решений). При этом, восходящий поток также управляет нисходящим потоком посредством обратных функциональных связей. В настоящее время существуют различные теории, описывающие взаимодействие между нисходящими и восходящими процессами, основанные как на анализе экспериментальных данных, так и на численном моделировании. Однако, механизмы, лежащие в основе данного взаимодействия, остаются неизвестными. С позиции физики данный процесс может быть описан в рамках модели многослойной сети нелинейных элементов со сложной топологией межэлементных связей. Каждый слой такой сети должен описывать функциональное нейронное взаимодействие в определенной области спектра, в то время как взаимодействие между слоями может быть интерпретировано как взаимодействие между различными колебательными ритмами нейронной активности. Рабочая гипотеза предлагаемого проекта заключается в том, что для описания механизмов взаимодействия между нисходящими и восходящими процессами можно использовать концепцию многослойной сети. При этом, механизмы, определяющие внутрислойное и межслойное взаимодействие, должны быть реализованы на основе анализа экспериментальных нейрофизиологических данных. С учетом вышесказанного, конкретная задача проекта подразумевает выявление закономерностей, описывающих функциональное нейронное взаимодействие в рамках нисходящего потока (ВЧ-диапазон) и восходящего потока (НЧ-диапазон), а также между ними. Для ее решения необходимо проведение комплексного исследования, сочетающего экспериментальные работы по регистрации активности мозга, разработку методик анализа полученных экспериментальных данных и выявление физических закономерностей, описывающих наблюдаемые процессы в нейронной сети мозга. Таким образом, решение задачи проекта будет разбито на три взаимосвязанные подзадачи: • Проведение экспериментальные исследования по неинвазивной регистрации сигналов активности мозга в процессе визуального восприятия с высоким частотно-временным разрешением. • Разработка методик анализа нейронной активности и восстановления функциональных связей как в отдельных частотных диапазонах, так и между ними. • Выявление физических механизмов взаимодействия в рамках нисходящего потока и восходящего потока обработки сенсорной информации, а также между ними. Экспериментальные исследования в рамках проекта будут направлены на регистрацию электрической (ЭЭГ) и магнитной (МЭГ) активности головного мозга в процессе восприятия визуального стимула. Эксперименты ЭЭГ позволят сопоставить наблюдаемую активность нейронной сети с поведенческими характеристиками испытуемых (скоростью отклика и правильностью). Эксперименты МЭГ, в свою очередь, не позволяют регистрировать поведенческие характеристики, но позволят точнее локализовать восходящие процессы в пространственном домене. В качестве визуального стимула будет использован куб Неккера. Данный стимул имеет две возможные интерпретации, кроме того, имеется возможность контролировать степень неоднозначности стимула при помощи управляющего параметра (контрастности граней). В том случае, когда неоднозначность низкая, ориентация стимула может быть легко определена испытуемым. В этом случае предполагается наибольшее влияние восходящего потока. С увеличением неоднозначности, определение корректной ориентации стимула требует вовлечения таких нисходящих процессов как внимание, в том числе выборочное внимание (selective attention) и рабочая память (working memory). Таким образом, варьируя параметры стимула, можно регулировать роль нисходящего и восходящего потоков в его обработке. Для описания физических механизмов нейронного взаимодействия в рамках нисходящего потока и восходящего потока будет использована концепция многослойной сети, где внутрислойные связи ассоциируются с взаимодействием внутри потока (нисходящего и восходящего), а межслойные связи – между этими потоками. Ожидается, что на основе анализа экспериментальных данных будет получена информация о структуре внутрислойных и межслойных функциональных связей. Это, в свою очередь, позволит описать различные режимы функционирования многослойной сети при обработки визуального стимула.

ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ