Е.А. Юматов – д.м.н., профессор, академик Международной АН (IAS), гл. науч. сотрудник, Научно-исследовательский институт нормальной физиологии им. П.К. Анохина (Москва)

E-mail: eayumatov@mail.ru

В.Ю. Потапов – Инженер-программист, АО «Интерфакс» (Москва)

Н.А. Каратыгин – к.б.н., науч. сотрудник, Научно-исследовательский институт нормальной физиологии им. П.К. Анохина (Москва)

С.С. Перцов – д.м.н., профессор, чл.-корр. РАН; зам. директора по научной работе, зав. лабораторией  системных механизмов эмоционального стресса, Научно-исследовательский институт нормальной  физиологии им. П.К. Анохина (Москва); зав. кафедрой нормальной физиологии и медицинской физики,  Московский государственный медико-стоматологический университет им. А.И. Евдокимова Министерства здравоохранения Российской Федерации 

E-mail: s.pertsov@mail.ru

Постановка проблемы. Существующий в настоящее время полиграфический метод выявления правдивости словесного ответа основывается на регистрации психофизиологических соматовегетативных показателей, которые не отражают истинное ложное или правдивое психическое состояние мозга субъекта.

В последние годы получил развитие прогрессивный метод вейвлет-преобразования электроэнцефалограммы, с помощью которого установлена принципиальная возможность прямой объективной регистрации психической деятельности мозга человека. 

Цель – разработка принципиально новой информационной технологии для выявления в психической деятельности мозга правдивого и лживого состояний на основе вейвлет-преобразования электроэнцефалограммы и машинного обучения. 

Результаты. Для этой цели созданы и описаны экспериментальная модель и программное обеспечение для распознания правдивых и ложных мысленных ответов человека на основе анализа электроэнцефалограммы. 

Практическая значимость. Компьютерная программа создана с помощью Microsoft Visual Studio 2017, Net Framework 4.5, проста в эксплуатации и имеет интерфейс на русском языке.

Разработанные экспериментальная модель и информационно-программное обеспечение позволяют сравнивать по электроэнцефалографическим показателям два мыслительных состояний деятельности мозга, одно из которых – лживое; другое – правдивое.

1. Холодный Ю.И. Анализ физиологических реакций, регистрируемых в процессе опроса с использованием полиграфа: Практическое пособие. М. 1999. С. 6–52. 
2. Оглоблин С.И., Молчанов А.Ю. Инструментальная «детекция лжи»: академический курс. Ярославль: Нюанс. 2004. 464 с. 
3. Журин С.И. Практика и теория использования детекторов лжи. Изд. 2-е, стереотипн. М.: Горячая линия – Телеком. 2011. 144 с. 
4. Павлов И.П. Двадцатилетний опыт объективного изучения высшей нервной деятельности (поведения) животных // Полное собрание сочинений. 1951. М.–Л.: Изд. АН СССР. 
5. Анохин П.К. Психическая форма отражения действительности. Сборник Ленинская теория отражения и современность / Под ред. Т. Павлова. 1969. София. Разд. 1. Гл. 3. С. 109.
6. Бехтерева Н.П., Будзен П.В., Гоголицын Ю.Л. Мозговые коды психической деятельности. Л.: Наука. 1977. С. 165.
7. Иваницкий А.М. Главная загадка природы: как на основе процессов мозга возникают субъективные переживания // Психологический журнал. 1999. Т. 20. № 3. С. 93–104.
8. Нагель Т. «Мыслимость невозможного и проблема духа и тела» // Вопросы философии. 2001. № 8.
9. Судаков К.В. Системные механизмы психической деятельности // Неврология и психиатрия им. С.С. Корсакова. 2010. Т. 110. № 2. С. 4–14.
10. Поппер К. Знание и психофизическая проблема: В защиту взаимодействия: Пер. с англ. И.В. Журавлева. М., 2008. 256 c.
11. Crick F., Koch C. Why neuroscience may be able to explain consiousness // Scientific Amer. 1995. V. 273. P. 66.
12. Sperry R.W. Neurology and the mind-brain problem // Am. Sci. 1952. V. 40. P. 291–312. 
13. Юматов Е.А. Психическая деятельность мозга – «ключ» к познанию // Вестник Международной академии наук. Русская секция. 2013. № 1. C. 35–45.
14. Yumatov E.A. To knowledge of the origin of the brain mental activity // World Journal of Neuroscience. 2014. V. 4. № 2. P. 170–18213. 
15. Юматов Е.А. Дистанционно-полевые проявления психической деятельности мозга // Биомедицинская радиоэлектроника. 2019. Т. 22. № 1. С. 5–13.
16. Грубов В.В., Ситникова Е.Ю., Короновский А.А., Павлов А.Н., Храмов А.Е. Автоматическое выделение и анализ осцилляторных паттернов на нестационарных сигналах ЭЭГ с использованием вейвлетного преобразования и метода эмпирических мод // Изв. РАН. Сер. физическая. 2012. № 76(12). С. 1520–1523.
17. Короновский А.А., Макаров В.А., Павлов А.Н., Ситникова Е.Ю., Храмов А.Е. Вейвлеты в нейродинамике и нейрофизиологии. М.: Физматлит. 2013.
18. Павлов А.Н., Храмов А.Е., Короновский А.А., Ситникова Е.Ю., Макаров В.А., Овчинников А.А. Вейвлет-анализ в нейродинамике // УФН. 2012. № 182(9). С. 905–939 (http://ufn.ru/ru/articles/2012/9/a/).
19. Hramov A.E., Koronovskii A.A., Makarov V.A., Pavlov A.N., Sitnikova E.Yu. Wavelets in Neuroscience. Springer Heidelberg New York Dordrecht London. 2015. 318 p. 
20. Юматов Е.А., Храмов А.Е., Грубов В.В., Глазачев О.С, Дудник Е.Н., Каратыгин Н.А. Исследование возможности распознавания психической деятельности мозга на основе вейвлетного анализа электроэнцефалограммы // Биомедицинская радиоэлектроника. 2018. № 4. С. 3–12.
21. Yumatov E.A., Hramov A.E., Grubov V.V., Glazachev O.S., Dudnik E.N., Karatygin N.A. Possibility for recognition of psychic brain activity with continuous wavelet analysis of EEG // Journal of Behavioral and Brain Science(JBBS). 2019. V. 9. № 3.  
22. MacDonald M. Pro WPF 4.5 in C#: Windows Presentation Foundation in NET 4.5 Apress. 2012. 1095 p. 4th Edition.