Е.А. Юматов¹, Н.А. Каратыгин², Е.Н. Дудник³, А.Е. Храмов4, В.В. Грубов5, С.С. Перцов6

1,2,6 Научно-исследовательский институт нормальной физиологии им. П.К. Анохина (Москва, Россия)

4,5 Университет Иннополис (г. Иннополис, Россия) 

3 Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова (Москва. Россия)

Постановка проблемы. Как известно, в психической деятельности мозга могут быть два различных состояния: правдивое и лживое. В последние годы получил развитие прогрессивный метод вейвлет-преобразования электроэнцефалограммы (ЭЭГ), с помощью которого была установлена принципиальная возможность прямой объективной регистрации психической деятельности мозга человека. 

Ранее авторами статьи были созданы и описаны экспериментальная модель и программное обеспечение для распознания правдивых и ложных мысленных ответов человека на основе вейвлет-преобразования ЭЭГ. 

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

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

Результаты. Выявлено, что правдивое и лживое состояния мозга можно различить с помощью метода непрерывного вейвлет-преобразования и расчета вейвлетной энергии ЭЭГ. Показано, что основные различия между правдивыми и ложными мысленными ответами наблюдаются в дельта- и альфа-диапазонах ЭЭГ. В дельта-ритме ЭЭГ вейвлетная энергия достоверно выше в случае ложного ответа, по сравнению с правдивым. В альфа-ритме ЭЭГ вейвлетная энергия достоверно выше при правдивом ответе, чем ложном.

Практическая значимость. Полученные данные открывают принципиальную возможность выявления правдивого и лживого мыслительных состояний мозга на основе непрерывного вейвлет-преобразования и расчета вейвлетной энергии ЭЭГ.

Юматов Е.А., Каратыгин Н.А., Дудник Е.Н., Храмов А.Е., Грубов В.В., Перцов С.С. Распознание правдивого и лживого состояний мозга на основе вейвлетного анализа электроэнцефалограммы // Биомедицинская радиоэлектроника. 2021. Т. 24. № 1. С. 5–12. DOI: 10.18127/j15604136-202101-01.

1. Холодный Ю.И. Анализ физиологических реакций, регистрируемых в процессе опроса с использованием полиграфа: Практ. 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, стереотип. М.: Горячая линия – Телеком. 2011. 144 с. 
4. Павлов И.П. Двадцатилетний опыт объективного изучения высшей нервной деятельности (поведения) животных. ПСС. М.– Л.: Изд. АН СССР. 1951. 
5. Анохин П.К. Психическая форма отражения действительности // В сб.: 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. 165 с.
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. № 10. С. 92–107.
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. С. 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. Yumatov E.A. The molecularly fielding psychophysical nature of the brain mental activity. J. Neuroscience and Medicine. 2019. V.10. № 2. P. 55–74.
17. 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.
18. Короновский А.А., Макаров В.А., Павлов А.Н., Ситникова Е.Ю., Храмов А.Е. Вейвлеты в нейродинамике и нейрофизиологии. М.: Физматлит. 2013.
19. 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). C. 905–939. 
20. 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. 
21. 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.
22. 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. P. 67–77.
23. Юматов Е.А., Потапов В.Ю., Каратыгин Н.А., Перцов С.С. Экспериментальная модель и программное обеспечение для распознания правдивых и ложных мысленных ответов на основе анализа электроэнцефалограммы // Биомедицинская радиоэлектроника. 2019. Т. 22. № 5. С. 38–44. 
24. Yumatov E.A., Potapov V.Yu., Karatygin N.A., Dudnik E.N., Pertsov S.S. Experimental approach to the recognition of truthful and false mental responses based on the wavelet transform of the electroencephalogram. J. Trends in Med. 2019. V. 4. № 19.
25. Miller Jr. R. G. Beyond ANOVA: basics of applied statistics. CRC press. 1997.
26. Chan Y.H. Biostatistics 102: quantitative data–parametric & non-parametric tests. Blood Press. 2003. V. 140. № 24.08. P. 79.