Я.А. Туровский1, П.Д. Меркутова2, Р.А. Токарев3

1 Институт проблем управления им. В.А.Трапезникова РАН (г. Воронеж, Россия)

1–3 Воронежский государственный университет (г. Воронеж, Россия)

1 yaroslav_turovsk@mail.ru, 2 empty.satana@gmail.com, 3 tokarev0801@mail.ru

Постановка проблемы. Данное исследование направлено на изучение возможности формирования непроизвольного канала коммуникации на основе корреляции электроэнцефалографических (ЭЭГ) паттернов. Значительный пласт исследования о неосознаваемом восприятии позволяет предположить перспективность этого направления поиска, например, в оценке формирования взаимодействия между системами нейронов в условиях биологической обратной связи по неосознаваемому пользователем каналу. В этом случае потенциальные команды могут генерироваться пользователем на субпороговом для его осознания уровне, что в итоге может как поднять скорость работы эргатической системы, в которую в качестве управляющего звена интегрирован человек, так и дать новую информацию о возможностях систем биологической обратной связи.

Цель работы – оценка динамики корреляционных ЭЭГ-паттернов в условиях непроизвольной обратной связи.

Результаты. Получены различающиеся профили для сравнения исходных состояний друг с другом, а также в случае, если канал обратной связи случайным образом осуществлял звуковую стимуляции. Бо́льшая часть испытуемых реагировала на случайный сигнал в канале обратной связи ростом коэффициентов корреляции (КК) по сравнению с ситуацией, когда звуковая стимуляция осуществлялась как маркер значений КК ниже нижнего квартиля фоновой записи. В остальных случаях были получены профили, отражающие группировку индивидуальных особенностей испытуемых. При сравнении фоновой последовательности КК с последовательностью КК, полученной при звуковой стимуляции, выявлены две статистически различающиеся группы, для одной из которых значения при звуковой стимуляции превышали фоновые значения, а для другой – наоборот были ниже. Следовательно, первую реакцию можно характеризовать как «синхронизационную», а вторую – как «десинхронизационную». При этом специфическая реакция наблюдалась только для десинхронизационного типа реакции. Анализ кластеров показал, что одна из групп реакций демонстрирует динамику, в соответствии с которой звуковая стимуляция будет прекращаться. Для второго же кластера характерен неспецифический рост значений КК вне зависимости от характера стимуляции. Реакция ЭЭГ на изменение характеристик фоностимуляции в канале обратной связи не зависит от того, направлены ли данные воздействия на повышение или понижение КК, но зависит от самого факта наличия этой связи.

Практическая значимость. Полученные результаты демонстрируют возможности функционирования нового канала управления мозг-компьютер, основанного на установлении взаимосвязи электрогенеза различных отделов головного мозга.

Туровский Я.А., Меркутова П.Д., Токарев Р.А. Индивидуальные корреляционные паттерны электроэнцефалограммы как реакции на неосознаваемый канал биологической обратной связи // Технологии живых систем. 2025. T. 22. № 3. С. 27-33. DOI: https://doi.org/10.18127/j20700997-202503-03

1. Костандов Э.А. Функциональная асимметрия полушарий мозга и неосознаваемое восприятие. М.: Наука. 1983. 240 с.
2. Филиппова М.Г. Восприятие без осознания и целесообразность его участия в психодиагностическом исследовании // Вестник Санкт-Петербургского университета. Социология. 2008. № 2. С. 45–57.
3. Шелепин Ю.Е., Хараузов А.К., Жукова О.В. Восприятие неосознаваемых зрительных // Обработка и интеграция информации в сенсорных системах: от внешнего сигнала к сложному образу: Тезисы докладов научной конференции, посвященной 90-летию со дня рождения академика И.А. Шевелева, Москва, 29–30 сентября 2022 г. М.: ООО "Квант Медиа". 2022. С. 111–117. DOI 10.24412/cl-36975-2022-1-111-117
4. Туровский Я.А., Борзунов С.В., Данилова А.В., Глаголева Е.П. Динамика непроизвольного формирования корреляционных паттернов ЭЭГ по механизму биологической обратной связи // Ульяновский медико-биологический журнал. 2020. № 2. С. 90–98.
5. Юматов Е.А., Сушкова Л.Т. Принципиальная возможность объективной регистрации психической деятельности мозга человека на основе вейвлетного анализа электроэнцефалограммы // Технологии живых систем. 2023. T. 20. № 2. С. 27–33. DOI: https://doi.org/10.18127/j20700997-202302-03
6. Долженко Н.Н., Королёва В.В., Королёва М.В. Математический анализ ЭЭГ при изучении функций слухового восприятия // Вестник Челябинской областной клинической больницы. 2021. № 1(49). С. 35–40.
7. Кулаичев А.П. Метод анализа корреляционной синхронности ЭЭГ и его возможности // Журнал высшей нервной деятельности им. И.П. Павлова. 2011. Т. 61. № 4. С. 485–498.
8. Гланц С.А. Медико-биологическая статистика: Пер. с англ. М.: Практика. 1998. 459 с.
9. Akhtyamov P.I., Rodionov I.V. On Estimation of the Scale and Location Parameters of Distribution Tails // J. Math. Sci. 2022. № 262. С. 406–424. DOI: 10.1007/s10958-022-05824-w
10. Рунион Р. Справочник по непараметрической статистике. Современный подход // Финансы и статистика. М. 1982. 198 с.
11. Бантикова О.И., Седова Е.Н., Чудинова О.С. Методы кластерного анализа. Классификация без обучения (непараметрический случай): методические указания к лабораторному практикуму, курсовой работе, дипломному проектированию и самостоятельной работе студентов / Под ред. А. Г. Реннера. Оренбург: ГОУ ОГУ. 2011. 93 с.
12. Шафир М.А. Анализ соответствий: представление метода // Социология: методология, методы, математическое моделирование. 2009. № 28. С. 29–44.
13. Туровский Я.А., Борзунов С.В., Вахтин А.А. Алгоритм коррекции статистического оценивания с учетом эффекта множественных сравнений на основе группировки результатов тестов // Программная инженерия. 2022. Т. 13. № 3. С. 148–152. DOI: 10.17587/prin.13.148-152