Физические методы оценки, тренировки и контроля когнитивных функций человека c учетом его личностных особенностей

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 19-12-00050

НазваниеФизические методы оценки, тренировки и контроля когнитивных функций человека c учетом его личностных особенностей

Руководитель Писарчик Александр Николаевич, Кандидат физико-математических наук

Организация финансирования, регион Автономная некоммерческая организация высшего образования "Университет Иннополис" , Республика Татарстан (Татарстан)

Конкурс №35 - Конкурс 2019 года «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований отдельными научными группами»

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

Ключевые слова нейронная сеть головного мозга; вейвлетный анализ; синхронизация; восстановление связей; эксперимент; интерфейс мозг-компьютер; когнитивная функция человека; биологическая обратная связь; машинное обучение; искусственный интеллект

Код ГРНТИ29.35.03

ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ

Аннотация
Проект направлен на решение фундаментальной научной проблемы разработки физико-математических методов оценки, тренировки и контроля когнитивных функций человека c учетом его личностных особенностей. Данная проблема лежит на стыке радиофизики, нелинейной динамики и нейронауки и связана с задачей повышения когнитивных способностей человека с помощью пассивных интерфейсов мозг-компьютер. Решение данной проблемы включает необходимость разработки новых подходов к анализу многоканальных сигналов электрической и магнитной активности мозга с целью выявления нейрофизиологических биомаркеров, ассоциирующихся с психофизиологическим состоянием человека и его когнитивными способностями, а также реализации эффективной биологической обратной связи для осуществления управления когнитивными процессами. Актуальность данной задача обусловлена разработкой нейроинтерфейсов для мониторинга и контроля когнитивных способностей человека. Подобные системы известны как пассивные нейроинтерфейсы (англ. passive brain-computer interface), которые предполагают мониторинг когнитивной активности человека в процессе решения различных задач и неинвазивное воздействие на человека с целью тренировки его когнитивных способностей. В отличии от активных нейроинтерфейсов, предназначенных для людей с ограниченными возможностями (парализованных пациентов) для управления внешними устройствами путем генерации команд с использованием характерных паттернов нейронной активности, главная цель пассивных нейроинтерфейсов состоит в повышении когнитивных способностей здоровых людей, чья деятельность связана с высокой когнитивной нагрузкой. При этом, одной из основных проблем, которая возникает при разработке интерфейсов мозг-компьютер, является вариабельность характеристик нейронной активности между различными испытуемыми. В контексте разработки пассивных нейроинтерфейсов можно ожидать, что структура электрической активности мозга при решении когнитивных задач будет существенно зависеть от индивидуальных особенностей человека, в частности, его психофизиологических характеристик. В рамках предварительно проведенного исследования членами нашего научного коллектива обнаружено, что такие характеристики личности, как интеллект и эмоциональная стабильность напрямую связаны с характеристиками внимания и определяют динамику нейронной активности при решении человеком простых когнитивных задач [Maksimenko V.A., Runnova A.E., Zhuravlev M.O., Protasov P., Kulanin R., Khramova M.V., Pisarchik A.N., Hramov A.E. Human personality reflects spatio-temporal and time-frequency EEG structure // PLoS One, 13(9) (2018) e0197642]. Полученные результаты дают возможность классификации испытуемых на группы согласно их психофизиологическим свойствам и предсказания особенностей динамики нейронной активности, соответствующих восприятию визуальной информации и решению когнитивных задач. Поэтому разработки новых методов анализа многоканальных сигналов электрической и/или магнитной активности мозга с целью выделения нейрофизиологических биомаркеров, ассоциирующихся с психофизиологическими состояниями человека и его когнитивными способностями, а также поиск эффективной реализации биологической обратной связи для осуществления управления когнитивными процессами, представляется актуальной и важной задачей для разработки пассивных нейроинтерфейсов. Научная новизна предлагаемого проекта заключается в разработке новых методов анализа многоканальных сигналов активности мозга на базе нейропсихологических экспериментов с одновременной регистрацией активности головного мозга во время решения простых тестов на выявление и тренировку когнитивных функций с целью выделения нейрофизиологических биомаркеров, ассоциирующихся с психофизиологическим состоянием человека и его когнитивными способностями. Проект будет доведен до стадии разработки пассивного интерфейса мозг-компьютер для контроля когнитивной активности человека с учетом выявленных биомаркеров, что позволит создать интеллектуальную систему тренировки когнитивных способностей человека с использованием биологической обратной связи для осуществления управления когнитивными процессами. С учетом этого в предлагаемом проекте будут впервые в комплексе проведены взаимосвязанные исследования, включающие разработку методов выделения биомаркеров личностных характеристик и психофизиологических особенностей человека на основе анализа сигналов электрической и магнитной активности головного мозга с использованием частотно-пространственно-временного анализа, методов машинного обучения, в частности, глубокого обучения, и анализа связанности областей головного мозга с использованием аппарата сложных сетей и выявление характерной динамики активности мозга при решении когнитивных задач в группах испытуемых, характеризующихся различным набором биомаркеров. Задача проекта является масштабной и междисциплинарной, так как ее решение предполагает использование комплексного подхода, подразумевающего как фундаментальные научные исследования, включающие разработку новых физико-математических методов анализа многоканальных сигналов электрической и магнитной активности головного мозга в реальном времени, проведения нейрофизиологических экспериментов и анализ сигналов электроэнцефаллограмм (ЭЭГ) и магнитоэнцефалограмм (МЭГ) человека с целью выявление электро- и магнитоэнцефалографических маркеров, отражающих когнитивные способности человека, а также проведения многофакторного психологического тестирования для выявления связи обнаруженных маркеров с его личностными психофизиологическими характеристиками, так и построение на основе разработанных методов интеллектуальной системы управления для пассивного нейроинтерфейса с биологической обратной связью для контроля когнитивной активности человека в реальном времени. В предлагаемом проекте могут быть выделены три направления исследований, подчиненных общим целям проекта, сформулированным выше, и объединяющие в себе ряд взаимосвязанных и взаимодополняющих задач. 1. Разработка физико-математических методов для выявления биомаркеров личностных характеристик и психофизиологических особенностей человека на основе анализа сигналов электрической и магнитной активности головного мозга и психодиагностических тестов. 2. Классификация испытуемых по характерным группам в соответствии с выделенными биомаркерами при решении когнитивных задач и сравнение с результатами психологического тестирования. 3. Разработка пассивного интерфейса мозг-компьютер для контроля когнитивной активности человека с учетом выявленных биомаркеров.

ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ

Публикации

1. Максименко В.А., Фролов Н.С., Храмов А.Е., Руннова А.Е., Грубов В.В., Курц Ю., Писарчик А.Н. Neural Interactions in a Spatially-Distributed Cortical Network During Perceptual Decision-Making Frontiers in Behavioral Neuroscience, V. 13, N. 220 (год публикации - 2019)
10.3389/fnbeh.2019.00220

2. Мифтахова А.Р., Храмов А.Е. Recurrence plot analysis of functional brain connectivity during bistable visual perception 2019 3rd School on Dynamics of Complex Networks and their Application in Intellectual Robotics, DCNAIR 2019, P. 122-124 (год публикации - 2019)
10.1109/DCNAIR.2019.8875562

3. Куц А., Максименко В. Spatio-temporal cortical activity during a visual task accomplishing 2019 3rd School on Dynamics of Complex Networks and their Application in Intellectual Robotics, DCNAIR 2019, P. 94-95 (год публикации - 2019)
10.1109/DCNAIR.2019.8875517

4. Chholak P., Pisarchik A.N., Kurkin S.A., Maksimenko V., Hramov A. Neuronal pathway and signal modulation for motor communication Cybernetics and physics, V. 8, N. 3, P. 106-113 (год публикации - 2019)

Публикации

1. Chholak P., Храмов А.Е., Писарчик А.Н. An advanced perception model combining brain noise and adaptation Nonlinear Dynamics, V. 100, I. 4, P. 3695-3709 (год публикации - 2020)
10.1007/s11071-020-05741-0

2. Храмов А.Н. Interactions within the Spatially-distributed Cortical Neural Network during Visual Attentional Tasks 2020 4th International Conference on Computational Intelligence and Networks (CINE), P. 1-4 (год публикации - 2020)
10.1109/CINE48825.2020.234404

3. Куц А., Малова Н., Максименко В. Spatio-temporal activity in cortical network during cognitive activity Proc. SPIE, V. 11459, P. 1145907 (год публикации - 2020)
10.1117/12.2563871

4. Chholak P., Писарчик А.Н. Highest performance requires an optimal effort: A MEG study on visual perception 4th Scientific School on Dynamics of Complex Networks and their Application in Intellectual Robotics, P. 74-77 (год публикации - 2020)
10.1109/DCNAIR50402.2020.9216867

5. Писарчик А.Н., Chholak P., Максименко В.А., Храмов А.Е. Voluntary and involuntary attention in bistable visual perception: A MEG study Frontiers in Human Neuroscience (год публикации - 2020)

6. Максименко В., Куц А., Фролов Н., Куркин С., Храмов А. Effect of repetition on the behavioral and neuronal responses to ambiguous Necker cube images Scientific Reports (год публикации - 2020)

Публикации

1. Фролов Н., Muhammad S.K., Максименко В., Храмов А. Machine learning evaluates changes in functional connectivity under a prolonged cognitive load Chaos, V. 31, P. 101106 (год публикации - 2021)
10.1063/5.0070493

2. Chholak P., Куркин С.А., Храмов А.Е., Писарчик А.Н. Event-Related Coherence in Visual Cortex and Brain Noise: An MEG Study Applied Sciences, V. 11, No. 1, P. 375 (год публикации - 2021)
10.3390/app11010375

3. Храмов А.Е., Максименко В.А., Писарчик А.Н. Physical principles of brain-computer interfaces and their applications for rehabilitation, robotics and control of human brain states Physics Reports, V. 918, P. 1-133 (год публикации - 2021)
10.1016/j.physrep.2021.03.002

4. Куц А. Effect of prehistory on the ambiguous stimuli processing in the human brain 2021 5th Scientific School Dynamics of Complex Networks and their Applications (DCNA), P. 116-118 (год публикации - 2021)
10.1109/DCNA53427.2021.9586879

5. Писарчик А.Н. Coherence Resonance in Complex Networks 2021 5th Scientific School Dynamics of Complex Networks and their Applications (DCNA), P. 151-154 (год публикации - 2021)
10.1109/DCNA53427.2021.9587095

6. Максименко В., Куц А., Фролов Н., Куркин С., Храмов А. Effect of repetition on the behavioral and neuronal responses to ambiguous Necker cube Scientific Reports, V. 11, P. 022310 (год публикации - 2021)
10.1038/s41598-021-82688-1