Окончательный черновик статьи принятый для печати в № 1,
2000 г. Журнала Высшей нервной деятельности им.
И.П.Павлова
Николаев А.Р., Иваницкий
Г.А., Иваницкий А.М.
Исследование корковых взаимодействий в коротких интервалах времени при поиске вербальных ассоциаций
Взаимодействие
корковых областей исследовалось при поиске ассоциаций и чтении слов.
Функциональная анатомия и последовательность вовлечения корковых областей при
решении этих задач были описаны ранее в работах, выполненных методами
позитронно-эмиссионной томографии и многоканальной записи вызванных потенциалов
с локализацией дипольных источников [8, 9, 19, 25]. Для анализа коркового
взаимодействия, отражающегося в синхронизации ритмов ЭЭГ, разработан метод
корреляции вейвлет кривых, позволяющий оценивать моменты такой синхронизации на
коротких временных интервалах, сопоставимых со скоростью отдельных умственных
операций (до 100 мс). Было выявлено три основных этапа поиска ассоциаций. В
первые 200 мс от предъявления стимулов корковые связи отмечались между правой и
левой лобными областями, затем на 250-500-й миллисекунде между левой лобной и
височно-теменной областями, и, наконец, на 450-700-й миллисекунде между левой
височной и правыми лобно-центрально-височными областями. Эти результаты хорошо
согласуются данными, полученными ранее с использованием других методов, и
дополняют их картиной корковых связей. Также было установлены некоторые различия
механизмов обработки информации при поиске ассоциаций и
чтении.
Использование
современных методов исследования мозга, основанных на изменениях метаболизма
мозговых структур (позитронно-эмиссионная томография, функциональный магнитный
резонанс), а также методов многоканальной ЭЭГ и МЭГ с локализацией дипольных
источников позволяют с высокой точностью описать как топографию корковых полей,
связанных с осуществлением определенных когнитивных функций, так и
последовательность их вовлечения в деятельность. Однако эти методы не дают
возможности понять механизм взаимодействия мозговых структур друг с другом. В то
же время поиск такого взаимодействия является одной из ключевых проблем, так как
высшие функции мозга возникают за счет сложной интеграции мозговых структур.
Наиболее перспективным подходом к решению этой проблемы является идея о том, что
образование функциональной связи между отделами мозга отражается в синхронизации
их электрической активности. Эта идея, восходящая к концепциям физиологической
школы А.А.Ухтомского и получившая свое развитие в работах М.Н.Ливанова и его
последователей [2, 3, 5-7], в течение последнего десятилетия стала предметом
пристального внимания ведущих психофизиологов мира. Было установлено, что
синхронизация электрической активности необходима для связывания частей
зрительного объекта в одно целое [14, 27], для появления осознанного зрительного
ощущения [26], для согласования активности зрительной и моторной коры при
выполнении движений под контролем зрения [12], для интеграции соматосенсорной и
зрительной коры в процессе ассоциативного обучения [16].
Нами были изучены механизмы объединения
соответствующих отделов коры при пространственном и вербальном мышлении. Так,
решение анаграммы сопровождается взаимодействием лобных и левой височной областей коры [3], а поиск в
группе слов одного, отличного по смыслу, – установлением связей между лобными и
левой центральной и теменной областями [6]. Однако при этих исследованиях
использовалась запись биопотенциалов лишь от сравнительно небольшого числа
электродов. При этом отсутствовала возможность сопоставления полученных данных с
результатами современных высокотехнологичных методов. Поэтому нам показалась
крайне привлекательной возможность проанализировать взаимодействие корковых
областей при хорошо изученной другими методами вербальной функции – поиске
словесных ассоциаций. С этой целью были установлены контакты с факультетом
психологии Орегонского университета, возглавляемым в то время проф. М.Познером.
Оттуда были получены 64-канальные записи ЭЭГ при выполнении теста на поиск
глагола, обозначающего действие с предложенным существительным. В качестве
контроля использовалось чтение тех же существительных. Полученные данные
предварительно были проанализированы с помощью традиционных методов анализа
вызванных потенциалов (ВП) и локализации дипольных источников [8, 9]. Тот же
тест был использован ранее при исследованиях методом позитронно-эмиссионной
томографии мозга [19, 25]. По данным наших американских коллег, поиск вербальных
ассоциаций сопровождался активацией передней поясной области на 150-й
миллисекунде от предъявлении слова, левой лобной и затылочной областей на 200-й
миллисекунде, левых задних областей около 600-й миллисекунды и правой инсулярной
области около 1100-й миллисекунды (рис.1). Цель настоящей работы заключалась в
том, чтобы дополнить эти результаты данными о связях между корковыми областями,
и получить тем самым наиболее полное представление о механизмах ассоциативного
вербального мышления.
Рис.
1. Схема расположения и обозначения электродов. Закрашены области, в которых
исследованиями Я.Абдуллаева и М.Познера [8, 9] были найдены достоверные различия
компонентов ВП между поиском ассоциаций и чтением. Цвет отражает латентность
различий ВП. В большинстве случаев амплитуда ВП при поиске ассоциаций была
больше, чем при чтении, за исключением задних областей (около 200 мс) и лобных и
височных областей (на 800 мс)
Методика
Испытуемые. Исследования с записью ЭЭГ
были проведены в Орегонском университете на 21 здоровом испытуемом (14 женщин) в
возрасте от 18 до 33 лет. Доминирование правой руки было подтверждено по
Эдинбургскому опроснику.
Задание. (Рис.2) На экране монитора
на 150 мс появлялось слово-существительное. Каждое существительное предъявлялось
только 1 раз. Через 900 мс после предъявления существительного на экране на 150
мс появлялся вопросительный знак, который служил сигналом для ответа
испытуемого. Испытуемый должен был произнести или данное существительное (чтение
вслух, контрольная ситуация) или подобранное им слово-глагол, обозначавшее
действие с предъявленным словом-существительным (например, молоток – стучать;
кровать – лежать). Существительные предъявлялись со случайным интервалом от 2 до
5 с. Каждый испытуемый должен был выполнить по 120 заданий каждого типа (чтение
и поиск ассоциаций). Перед началом записи ЭЭГ испытуемые для тренировки решали
по 10-20 подобных задач, не используемых в основном наборе
заданий.
Рис.2. Схема
эксперимента
Запись ЭЭГ. ЭЭГ регистрировали от 64
электродов, расположение которых показано на рис.1. Референтный электрод
находился на мочке правого уха. Движения глаз регистрировались двумя парами над-
и подглазничных электродов. ЭЭГ записывали в течение 1000 мс с использованием 60
Гц фильтра сетевой наводки. Каждая единичная запись состояла из 184 мс
предстимульной (стимул - появление существительного) и 816 мс послестимульной
ЭЭГ. Полученные записи оцифровывались с частотой 250 Гц и отфильтровывались в
полосе 0.1-50 Гц с затуханием 3 дБ.
Удаление
артефактов.
Записи ЭЭГ с мышечными, глазодвигательными и другими видами артефактов были
исключены из анализа с помощью автоматической процедуры удаления артефактов и
визуальной проверки. В целом критерии для исключения артефактов в нашей работе
были более строгие, чем в исследовании вызванных потенциалов [9], и поэтому наш
набор записей ЭЭГ несколько отличался от
описанного в указанной статье. Необходимость более строгих критериев была
обусловлена тем, что некоторые виды артефактов, не оказывая заметного влияния на
форму ВП, могли сильно искажать спектры ЭЭГ.
Перед началом процедуры
удаления артефактов из каждой записи ЭЭГ вычитали среднее значение ее амплитуды
для того, чтобы постоянная составляющая не могла быть причиной исключения
записи. Процедура удаления
артефактов применялась отдельно для каждого испытуемого и состояла из двух
этапов. Вначале определялись каналы ЭЭГ систематически загрязненные артефактами вследствие
плохой постановки электродов или постоянного мышечного напряжения под данным
электродом. Такие каналы отмечались как «плохие» и полностью исключались из
дальнейшего анализа у данного испытуемого. Канал считался «плохим», если в 50 %
единичных записей ЭЭГ у данного испытуемого в канале: а) сигнал превышал порог
±50 мкВ или ±3s амплитуды сигнала в данном
канале; б) сигнал изменялся более чем на
50 мкВ или 3s в пределах 8 мс; в) сигнал
имел высокоамплитудную, не снижающуюся спектральную кривую в диапазоне 25-40 Гц.
После выбраковки "плохих" каналов начинался поиск и исключение единичных записей
ЭЭГ, имеющих артефакты в нескольких каналах. Единичные записи исключались из
анализа, если: а) сигнал в каком-либо канале превышал порог ±5s; б) сигнал изменялся более
чем на 3s в пределах 8 мс. После
окончания автоматической процедуры удаления артефактов все записи ЭЭГ
просматривались визуально, и те записи, которые были автоматически исключены
только из-за высокой амплитуды альфа-ритма, восстанавливались в списке записей
для дальнейшей обработки.
Анализ ЭЭГ. Настоящая работа
продолжает основное направление наших исследований, посвященных изучению
синхронизации ритмов ЭЭГ в удаленных областях коры, что рассматривается, как
индикатор функциональных связей между ними [2, 3, 6]. Однако данное исследование
имело свои особенности. Так как одной из задач работы было сопоставление
результатов анализа ритмов ЭЭГ с результатами анализа ВП, проведенного
американскими коллегами, то мы ограничились исследованием усредненных по каждому
испытуемому записей ЭЭГ (сходный метод с усреднением по всем испытуемым был
применен нашими американскими коллегами). Такое усреднение (когерентное
накопление), обычно используемое при анализе ВП, позволяет
выявлять только строго привязанные по фазе к стимулу ритмы ЭЭГ. В англоязычной
литературе эти ритмы называются evoked, и рассматриваются как
отражение процессов, вызванных внешним воздействием. Ритмы, не связанные по фазе
со стимулом (induced), в большей степени
отражают эндогенные процессы. Для статистического анализа они могут быть
получены, например, путем усреднения спектров единичных ЭЭГ [11, 27].
Второе существенное отличие
заключалось в том, что ранее мы использовали преобразование Фурье в качестве
основного метода спектрального анализа. В предыдущих работах мы анализировали
достаточно длинные отрезки ЭЭГ (порядка нескольких секунд), во время которых
испытуемый выполнял сложное задание. В настоящем исследовании длина записей ЭЭГ
была намного короче (816 мс постстимульной записи), а характер заданий был
таков, что можно было ожидать выполнения испытуемым всякий раз вполне
определенной последовательности мыслительных операций. Установление этой
последовательности входило в задачу исследования. Поэтому нам потребовался
метод, который позволял бы проводить частотно-временной анализ коротких отрезков
ЭЭГ.
Одним из таких методов
является метод вейвлет анализа (wavelet значит «маленькая волна») [27, 28].
Вейвлет преобразование сигнала (например, одноканальной ЭЭГ) получается сверткой
анализируемого сигнала с некоторым опорным сигналом, локализованным как в
частотной, так и во временной областях, – так называемым материнским вейвлетом, – а также с
вариантами материнского вейвлета, полученными из него растяжением или сжатием во
временной области. Наиболее часто употребляемым типом материнского вейвлета
является вейвлет типа Morlet:
Здесь h – временной параметр,
w0 – циклическая частота. Как
видно из формулы, материнский вейвлет представляет собой ограниченный по времени
цуг колебаний с центральной частотой w0/2p. Вейвлет нормирован таким
образом, чтобы его полная энергия была равна единице.
В том случае, когда
анализируемый сигнал оцифрован и хранится в виде последовательности отсчетов xn, вейвлет преобразование
вычисляется по следующей формуле:
где dt – шаг квантования по
времени, s – параметр растяжения,
обратный частоте, * обозначает комплексное сопряжение. Свертка, вычисленная с
параметром растяжения s, дает функцию Wn(s), представленную, как и
исходный сигнал, в виде последовательности временных отсчетов. Кривая Wn(s) показывает изменение во
времени мощности ритмического процесса, имеющего центральную частоту (w0/2p s). Семейство кривых,
вычисленных для разных s, образует поверхность,
определенную на плоскости частота-время и показывающую, как ритмы, наполняющие
исходный анализируемый сигнал, изменяются по частоте и во времени (рис. 3
).
Рис.
3. Вейвлет преобразование сигнала. А – материнская Morlet вейвлет,
имеющая действительную (сплошная линия) и мнимую (пунктирная) составляющие; Б – искусственный сигнал, состоящий из 7
циклов веретенообразного ритма частотой 30 Гц с максимумом на 200-й миллисекунде
и из 2 циклов ритма 10 Гц с максимумом на 800-й миллисекунде; В – вейвлет
поверхность этого сигнала. Параллельные временной оси линии на вейвлет
поверхности – вейвлет кривые.
Г - вейвлет поверхность сигнала ЭЭГ
Использование вейвлет
преобразования позволило нам разработать новый подход к исследованию тонкой
временной структуры взаимодействия корковых областей, позволяющий точно
определить моменты синхронизации ритмов ЭЭГ. С этой целью рассчитывались
коэффициенты корреляции (КК) между вейвлет кривыми в разных каналах ЭЭГ. Как
было сказано выше, вейвлет кривая описывает временной ход энергии ритма ЭЭГ на
определенной частоте. Кратковременное увеличение корреляции таких кривых в
нескольких каналах свидетельствует о синхронизации электрической активности в
соответствующих областях коры. Это может указывать на установление
внутрикорковых функциональных связей, необходимых для выполнения определенной
задачи. На рис. 4 показан момент подобной синхронизации, когда при выполнении
одной из исследуемых задач кривые вейвлет,
десинхронизированные на большей части своего протяжения, на короткий промежуток
времени одновременно в четырех каналах становятся высоко
скоррелированными.
Рис. 4.
Принцип метода корреляции вейвлет кривых. А - 45 Гц кривые вейвлет в каналах 25,
38, 39, 40 в одной из исследуемых задач. Видно, что около 228-й миллисекунды
кривые, десинхронизированные на большей части своего протяжения, приблизительно
на 100-й миллисекунде одновременно в четырех каналах становятся
высокоскоррелированными. Б – то же, что и на А, но для другой исследуемой
задачи. В том же временном интервале корреляция между вейвлет кривыми
отсутствует. В результате сравнения КК наблюдается достоверное
различие между двумя задачами. Стрелка – момент предъявления
стимула
Нами также была предпринята
попытка определить направление передачи информации для основных связей. Такое
исследование было предпринято впервые, так как ранее при изучении корковых
связей с помощью синхронизации ритмов ЭЭГ описывалось только расположение
связанных корковых областей. Определение направления связей стало возможным
благодаря высокому временному разрешению вейвлет преобразования. Было высказано
предположение, что если амплитуда вейвлет кривой в одном канале скоррелированной
пары достигает своего максимума несколько раньше, чем в другом, то это может
свидетельствовать о задержке в активации, связанной с передачей информации из
одной области во вторую, и таким образом указывать направление возбудительного
процесса. Было проведено статистическое сравнение латентностей максимумов и
величин задержек для двух типов задач.
Последовательность операций
при анализе ЭЭГ в целом была следующей:
1. Единичные записи ЭЭГ
усреднялись по каждому испытуемому отдельно для каждой
задачи.
2. Вейвлет преобразование на
основе материнской Morlet вейвлет рассчитывалось в диапазоне 9-45 Гц.
Особенностью вейвлет преобразования этого типа является то, что его временное
разрешение увеличивается с частотой, тогда как частотное разрешение при этом
падает. Поэтому при выполнении вычислений шаг по частоте должен увеличиваться с
ростом частоты. В результате в
заданном диапазоне были получены 19 вейвлет кривых, а именно на 9, 10, 11, 12,
13, 15, 16, 17, 19, 21, 22, 24, 27, 29, 32, 35, 38, 41, 45 Гц. Тета-ритм не
анализировался, так как вейвлет преобразование дает слишком низкое разрешение по
времени для частот этого диапазона.
3. Из 64 записанных каналов
шесть (LinfOrb, RinfOrb, Nasion, LoutCan, RoutCan, Lmast) не были ЭЭГ каналами,
поэтому анализ КК проводили между 58 каналами. Рассчитывался КК каждого канала
со всеми другими, что составило в целом 1653 пары (кроме тех пар, которые у
некоторых испытуемых были полностью исключены из анализа). КК вычислялся между
вейвлет кривыми каждой из 19 частот, во временном окне шириной 184 мс,
движущимся с шагом 92 мс, отдельно для каждой задачи и испытуемого.
4. С помощью парного теста
Стьюдента проводилось сравнение КК при чтении и поиске ассоциаций. Уровень
значимости был выбран 0,05. Для того чтобы избежать случайно значимого
результата при множественном сравнении зависимых выборок, различие между двумя
состояниями считалось значимым, только если значимыми оказывались одновременно
два соседних значения по частоте и в двух временных окнах. При этом из двух
частот выбиралась та, на которой имелись большие различия, а временем различий
считалась перекрывающаяся часть двух временных окон (92 мс). На схеме электродов
были соединены линиями те пары электродов, которые имели достоверные различия
при сравнении чтения и поиска ассоциаций.
5. Для оценки направления и
скорости передачи информации анализировались латентности максимумов амплитуды
вейвлет кривых. Точная временная позиция усредненных по каждому испытуемому
максимумов определялась только в тех парах каналов, на той частоте и в том
временном окне, где имелись достоверные различия КК. Затем вычислялись задержки
(разности латентностей) максимумов для этих пар при поиске ассоциаций (47 пар) и
для того же числа пар при чтении. Во избежание возможного влияния факторов
частоты и латентности максимумов на величину задержек из пар при чтении были
выбраны только те, чьи частотно-временные параметры статистически не отличались
от таковых при поиске ассоциаций: средняя частота максимумов при поиске
ассоциаций: 23,4 Гц, в выбранных парах при чтении: 23,6 Гц, р-0,8; средняя
латентность максимумов при поиске ассоциаций: 484 мс, в выбранных парах при
чтении: 509 мс, р-0,4. Задержки были также нормализованы по межэлектродному
расстоянию в соответствующих парах. За неимением действительных значений этих
расстояний, расстояния были измерены в условных единицах на схеме расположения
электродов и поэтому только приблизительно отражали реальные расстояния.
Значения задержек в 47 парах при поиске ассоциаций и чтении сравнивались между
собой с помощью непараметрического теста Манна–Уитни. Сравнивались также
латентности максимумов в некоторых парах при поиске ассоциаций в группе
испытуемых с помощью парного теста Стьюдента.
Результаты исследований
Последовательные
92-миллисекундные карты связей, которые, в соответствии с описанной выше
процедурой, основаны на определении достоверных различий КК показаны при поиске
ассоциаций на рис.5 и при чтении на
рис.6.
Абсолютные значения КК для некоторых пар приведены в табл. 1 и 2. Из рисунков
видно, что распределение связей по топографии, частоте и временным окнам не
является равномерным. Напротив, в ряде топографически близких электродов
отмечается одновременное появление связей на близких частотах, в одних и тех же
или соседних временных окнах. Это говорит о неслучайности проявлений этих связей
и повышает статистическую достоверность их обнаружения. Близкие
частотно-временные характеристики связей объединяют их в блоки, отражающие
ключевые моменты выполнения заданий. Так, в начале процесса поиска ассоциаций
(0-184 мс) (рис. 5) наибольшее увеличение КК отмечено на частотах
альфа-диапазона (13 Гц) между правой и левой лобной областями. Затем от 277 до
460-й миллисекунды увеличение КК происходит на частоте 19 Гц между левой лобной
и заднетеменной областями, а также на частоте 27 Гц между левой и правой
височными зонами. И, наконец, между 552 и 644-й миллисекундами можно выделить
блок связей между правой лобной и левой центрально-височной
областями.
Таблица 1.Средние КК между
кривыми вейвлет при поиске ассоциаций и при чтении для некоторых пар -
достоверное увеличение при поиске ассоциаций
|
Пары |
Чтение |
Поиск ассоциаций |
|
5-29 (35 Гц, 0-184
мс) |
-0,13±0,11 |
0,34±0,13 |
|
12-54 (15 Гц, 0-184
мс) |
0,23±0,18 |
0,74±0,09 |
|
5-13 (12 Гц, 92-276
мс) |
-0,18±0,24 |
0,62±0,15 |
|
7-30 (16 Гц, 184-368
мс) |
-0,17±0,13 |
0,41±0,15 |
|
10-25 (17 Гц, 276-460
мс) |
-0,41±0,18 |
0,45±0,19 |
|
23-49 (22 Гц, 460-644
мс) |
-0,28±0,16 |
0,28±0,13 |
|
12-53 (35 Гц, 552-736
мс) |
-0,08±0,10 |
0,39±0,09 |
Таблица 2. То же, что и в
табл. 1, – достоверное увеличение при чтении
|
Пары |
Чтение |
Поиск ассоциаций |
|
45-56 (24 Гц, 0-184
мс) |
0,35±0,12 |
-0,17±0,12 |
|
13-39 (35 Гц, 92-276
мс) |
0,52±0,08 |
0,03±0,11 |
|
6-57 (35 Гц, 184-368
мс) |
0,51±0,09 |
0,006±0,16 |
|
7-12 (11 Гц, 276-460
мс) |
0,95±0,02 |
0,08±0,20 |
|
47-53 (38 Гц, 368-552
мс) |
0,37±0,10 |
-0,18±0,10 |
|
29-60 (15 Гц, 460-644
мс) |
0,38±0,13 |
-0,38±0,16 |
|
36-56 (11 Гц, 644-828
мс) |
0,82±0,13 |
0,19±0,20 |
При чтении (рис.6) связей,
установленных по показателю более высоких значений КК, было больше, чем при
поиске ассоциаций. Можно выделить следующие блоки таких связей. До 92-й
миллисекунды отмечаются связи между правой лобной и височной областью на 24 Гц.
Затем между 93 и 184-й миллисекундами КК
были больше между левой лобной и правой центральной и теменной областями
в широком диапазоне от 32 до 45 Гц. На 185-276-й миллисекунде связи, в основном,
локализованы в затылочных областях в диапазоне 38-45 Гц. На 277-368-й
миллисекунде можно выделить блок связей в альфа-диапазоне в левой лобной
области. Затем на 461-552-й миллисекунде связи отмечаются между левой лобной и
правой теменной зоной на частотах 21-24 Гц. На 553-644-й миллисекунде КК были больше при чтении между левой и
правой височной областями в диапазоне 17-24 Гц. И в последнем временном окне
(645-736 мс) отмечается блок различий КК между затылочными и лобно-центральными
областями на частоте около 10 Гц.
При исследовании высоких
частот записанной со скальпа ЭЭГ необходимо иметь в виду, что записи могут
сильно искажаться электрической активностью мышц головы. Поэтому при исключении
артефактов, как, было сказано выше,
мы проводили тщательный отбор единичных записей ЭЭГ и не брали для
анализа те из них, которые имели высокоамплитудный спектр в диапазоне 25-40 Гц.
К тому же полученные результаты вряд ли могут быть объяснены вмешательством
мышечной активности, так как следовало бы ожидать, что она должна больше
проявляться в ЭЭГ при более сложной (требующей большего напряжения) задаче –
поиске ассоциаций. Кроме того, такое влияние должно было бы выражаться в
увеличении мощности высоких частот одновременно во многих (особенно латеральных)
каналах [21], что привело бы к росту КК вейвлет кривых в этих областях. Однако в
нашей работе большее число КК вейвлет кривых было обнаружено при чтении и
увеличения их числа в латеральных областях не отмечалось.
При чтении частоты вейвлет
кривых, на которых отмечались различия КК, были несколько выше, чем при поиске
ассоциаций (в среднем 22,5 и 18 Гц соответственно), хотя это различие не
достигало уровня достоверности.
Средняя величина задержек
максимумов вейвлет кривых при поиске ассоциаций была 22,8 мс, при чтении 10,8
мс, р=0,0001. При учете межэлектродных расстояний это различие по-прежнему
осталось высокодостоверным: при поиске ассоциаций она была 0,68 мс/усл.ед., при
чтении 0,48 мс/усл.ед., р=0,006. Корреляция между величинами задержек и
межэлектродных расстояний при поиске ассоциаций отсутствовала: КК Спирмана -
0,09, р=0,56. При поиске ассоциаций была обнаружена выраженная корреляция
латентностей максимумов с их частотой: КК Спирмана - 0,51, р=0,0003, то есть в
течение процесса решения увеличивалась частота, на которой обнаруживалась связь.
Сравнение латентностей максимумов в скоррелированных парах при поиске ассоциаций
в группе испытуемых не выявило достоверных различий.
Обсуждение результатов
Метод корреляции вейвлет кривых
Предложенный нами метод
оценки функциональных связей коры, основанный на корреляции вейвлет кривых,
позволяет регистрировать кратковременные эпизоды синхронизации ритмов ЭЭГ,
которые согласно принятой гипотезе отражают обмен информацией между корковыми
областями. В отличие от методов оценки синхронизации ЭЭГ, основанных на
преобразовании Фурье, таких как когерентность или картирование внутрикоркового
взаимодействия [2, 3, 6], этот метод способен выявлять кратковременные эпизоды
синхронизации осцилляций. Это объясняется особыми свойствами вейвлет
преобразования по сравнению с анализом Фурье. Преобразование Фурье позволяет
определять постоянные ритмы, существующие на протяжении большей части эпохи
анализа и не может локализовать момент появления ритма в пределах эпохи анализа.
С его помощью выявляются доминирующие ритмы, которые отражают более длительные
внутримозговые взаимодействия, в том числе, возможно, и те, которые связаны с
общим состоянием структур мозга. Преобразование Фурье показывает детальный
частотный состав сигнала в данном интервале времени, но не позволяет получить
информацию о том, как это частотное содержание изменяется внутри интервала.
Вейвлет преобразование, напротив, является компромиссом между временной и
частотной локализацией ритма и, таким образом, одновременно дает информацию и о
временной, и о частотной структуре сигнала (хотя и с ограниченным разрешением).
Другим существенным достоинством вейвлет преобразования является то, что с его
помощью, в отличии от преобразования Фурье, можно анализировать и нестационарные
сигналы, к которым относится ЭЭГ. Вычисление КК между вейвлет кривыми дает
информацию не только о самом факте синхронизации ритмов ЭЭГ между областями
коры, но и о динамических параметрах синхронной активности, таких как
одновременность начала, длительность синхронных участков ЭЭГ. Такие возможности
метода позволяют его использовать не только для исследования вызванной
активности мозга, но и для многоканальной сегментации в целях определения
совпадений межсегментных границ в нескольких отведениях ЭЭГ, например, в рамках
концепции «операциональной синхронности» [4].
Корковые связи при поиске ассоциаций
Экспериментальный подход,
используемый в этой работе, основан на сравнении ответов мозга при решении двух
исследуемых задач, одна из которых используется как дистрактор. Подразумевается,
что такое сравнение может отражать психические процессы, присутствующие при
одной задаче и отсутствующие при другой. Так, сравнение мозговых ответов при
чтении и ответов при поиске ассоциаций, который включает чтение в качестве
необходимого элемента, дает возможность определить мозговые ответы, относящиеся
к поиску смысла данного слова. При этом необходимо иметь в виду, что может
существовать не одно, а несколько различий между исследуемым и контрольным
состоянием, например, поиск ассоциаций включает такие факторы, как усиление
внимания, поисковый процесс, семантическое заключение, повторный лексический
доступ, использование глаголов [19]. Результаты такого
сравнения должны трактоваться с особой осторожностью, с учетом всей накопленной
информации об участии мозговых структур в вербальном мышлении и данных,
полученных другими способами при анализе этих же задач. Поэтому важным итогом
нашей работы стало хорошее соответствие ее результатов данным, которые были
получены при решении тех же самых вербальных задач с помощью исследования ВП
[8], локализации дипольных источников [9] и позитронно-эмиссионной томографии
[17, 19, 25]. Соответствие результатов, полученных разными, независимыми
методами, является очевидным подтверждением их достоверности. Это также можно
расценивать как свидетельство работоспособности предложенного нами нового метода
оценки коркового взаимодействия – корреляции вейвлет кривых. Достоверное
увеличение КК вейвлет кривых при одной из задач показывает усиление связи между
соответствующими корковыми областями, характеризующее решение данной задачи.
Применение этого метода позволило в дополнение к точной локализации и
последовательности активации корковых областей, которые были описаны в
исследования группы М.Познера, установить частотные параметры и динамику
корковых связей при ассоциативном вербальном мышлении.
При поиске ассоциаций можно
выделить три основных блока связей, соответствующих раннему (0-200 мс), среднему
(200-500 мс) и позднему (450-700 мс) этапам решения задачи. Большинство связей
при этом поддерживается на частотах быстрого альфа, бета и, частично, гамма
ритмов. Первый блок начинается со связей между левой затылочно-височной и правой
префронтальной областью. Эти области отвечают соответственно за кодирование
визуальной формы слова [17, 24] и за имплицитную память [10]. Поэтому такие
связи могут отражать передачу информации от зон, идентифицирующих геометрию
слова, к областям, определяющим его значение. Затем выделяется блок связей между
правой и левой лобными областями, последняя из которых ответственна за процессы,
связанные с эксплицитной памятью [10, 25]. В том же интервале образуются связи с
правой передневисочной областью, вовлечение которой при поиске новых слов
отмечалось ранее [8]. Поэтому можно предположить, что на этой стадии не только
определяется значение слова, но также начинается поиск ассоциации. Правая
передневисочная область имеет связи и с переднецентральной областью,
расположение которой приблизительно соответствует передней поясной извилине,
реализующей функцию исполнительного внимания [20]. В центральных областях также
расположены моторные зоны, которые активируются при поиске глаголов,
обозначающих действие [21].
Второй блок связей включает
главным образом связи между левой лобной и височно-теменной областями. Левая
височно-теменная область находится более латерально и активируется несколько
раньше той зоны, которая была описана на этом этапе при анализе ВП [9], и она
больше соответствует локализации активированных зон мозга, выявленных при
исследовании с помощью позитронно-эмиссионной томографии с использованием тех же
тестов [22]. Её положение соответствует локализации зоны Вернике, которая важна
для анализа сложных слов и конструирования фраз [1, 18]. Поперечные связи между правой и левой
височной областями на этом этапе хорошо соответствуют выводам на основе анализа
ВП о вовлечении инсулярных зон, ответственных за планирование артикуляционных
движений [13] в процесс выполнения задания.
Третий блок связей снова
вовлекает приблизительно те же области: правую височную правыми лобной, височной
и теменной. Можно предположить, что некоторые из этих связей – обратные тем,
которые были обнаружены на предыдущем этапе.
Корковые связи при чтении
Число корковых связей было
значительно больше при чтении, чем при поиске ассоциаций, что можно объяснить
следующим образом. Еще в работах М.Н.Ливанова [5] отмечалось, что простые задачи
вызывают диффузную синхронизацию мозговых потенциалов, тогда как при более
сложных задачах синхронизация ограничена определенными областями. Ранее нами
было показано [3], что решение анаграмм уменьшает число связей по сравнению с
состоянием покоя: простой и симметричный рисунок связей заменяется несколькими
связями, принципиальными для нахождения решения. Надо также иметь в виду, что
«дополнительные» связи – это не обязательно новые связи, отсутствующие при
другой задаче, но это также могут быть более «сильные» связи, проявляющиеся
вследствие увеличения КК между
кривыми вейвлет. Поэтому возможно, что при более сложной задаче, такой как поиск
ассоциаций, происходит активация областей, участвующих в этих операциях, с
одновременным ослаблением активации других областей. Если это предположение
верно, то возникает дополнительная возможность обнаружить корковые структуры,
ответственные за чтение, но скрытые при поиске ассоциаций. В любом случае связи
при чтении отличаются от связей при поиске ассоциаций и по топографии и по
частотным параметрам. Связи при чтении в основном локализуются не в передних, а
в затылочных, височных и теменных областях. Обращает также на себя внимание, что
большинство связей при чтении установлено на низкочастотном альфа- и
гамма-ритмах, в то время как при поиске ассоциаций бета-связи образовывали
основной рисунок корковых взаимодействий. В наших более ранних исследованиях [6]
было показано, что специфика связей, характерная для определенного вида
мышления, также выражалась в связях на частотах бета-ритма. Недавно были
получены данные о том, что бета-осцилляции могут возникать на базе гамма-ритма
при увеличении, в результате прихода повторных импульсов, продолжительности
рефрактерной фазы и, как следствие,
цикла возбуждения [29]. Величина
ВПСП при этом также возрастает. Авторы предполагают, что эти явления могут
отражать процессы, связанные с длительной потенциацией и памятью. Поэтому замена
многочисленных гамма-связей при чтении на меньшее число бета-связей может быть
объяснена более активным участием памяти при поиске ассоциаций. Эти
предположения, однако, нуждаются в дальнейшем
подтверждении.
Процесс чтения начинается
связями между правыми затылочной и теменно-височными областями. Несколько позже,
до 300 мс после предъявления слова, появляются связи между левыми лобной,
височной и затылочными областями, что соответствует данным об активации левого
полушария при чтении слов по сравнению с бессмысленными буквосочетаниями –
псевдословами [15, 21]. В близких временных диапазонах также выявляются связи с
переднецентральными областями, близкими к передней поясной области, имеющей
отношение к функции исполнительного внимания [20]. Затем число связей
уменьшается. Можно выделить блок связей, сходящихся к левой лобной области, что,
возможно, относится к процессам эксплицитной памяти, активация которой
необходима на этом этапе для подготовки к последующему произнесению слова вслух.
Несколько позже выделяются два блока связей в правой и левой теменной областях.
Один из них может соответствовать активации правых височно-теменных областей,
обнаруженных в этом интервале при исследовании ВП [9]. В последнем временном
окне появляются два блока связей в альфа-диапазоне, сходящиеся к затылочным
областям. Они охватывают обширные зоны мозга и могут отражать усиление
альфа-активности, связанное с состоянием релаксации после короткой и легкой
задачи чтения.
Различие механизмов передачи информации при поиске ассоциаций и чтении
При исследовании временных
задержек между максимумами вейвлет кривых в скоррелированных парах было
обнаружено, что величина этих задержек значительно больше при поиске ассоциаций,
чем при чтении. Это указывает на то, что передача информации с последующей
активацией принимающей информацию области при поиске ассоциаций происходит
медленнее, чем при чтении. Возможно, это связано с тем, что при такой сложной
многоэтапной задаче, как поиск ассоциаций, передача информации происходит через
третьи структуры, не определяемые с помощью использованн ых методов. Более
вероятным, однако, представляется то, что при сложной задаче вначале происходит
точная адресация информации небольшим группам нейронов, которые затем активируют
более широкие популяции нервных клеток, участвующих в детальном анализе
поступившего сигнала. Именно эта активация и регистрируется как момент
синхронизации с корковой активностью первой области. Число синаптических
переключений в этом случае возрастает, что и вызывает отмеченную задержку.
Однако процесс на этом не заканчивается. После прихода возбуждения в
синхронизированную область возможна также дальнейшее его распространение на
соседние с ней отделы коры, что выражается уже не в синхронизации ритмов, а в
изменениях мощности ЭЭГ сигнала [26]. Именно это имело место в нашем случае. По
данным Я.Абдуллаева и М.Познера [9] активация задних отделов коры, выявляемая по
изменениям амплитуды ВП через 600 мс
после предъявления стимула, происходила в области, располагавшейся
несколько медальнее той, где оканчивались связи. Можно предполагать поэтому, что
сообщение, приходящее в левую теменно-височную кору на 277-386-й миллисекунде,
принимает сначала достаточно ограниченная группа нервных клеток, затем в процесс
вовлекаются другие группы, что проявляется в синхронизации ритмов, а позднее
активация захватывает достаточно обширную смежную область, отражаясь в
конфигурации ВП. При чтении, которое является в значительной степени
автоматизированным навыком, эти процессы во многом упрощены и, в известной
степени происходят параллельно в достаточно обширных зонах коры, о чем
свидетельствует множественность связей.
Отсутствие корреляции между величиной задержек и межэлектродным расстоянием говорит о том, что физическая проводимость внутри мозга минимально влияет на описанную нами синхронизацию корковых областей. Такая синхронизация появляется вследствие целенаправленной деятельности, когда обмен информации, видимо, осуществляется по особым выделенным проводящим путям, скорость проведения по которым определяется характером данной мыслительной операции, а не их физическими свойствами.
Если величина задержек
максимумов достоверно различалась при поиске ассоциаций и при чтении, то
различия латентностей максимумов в скоррелированных парах при поиске ассоциаций
в группе испытуемых оказались недостоверными. Однако средние значения
латентностей в основных блоках связей образовали стройную картину (рис.7),
довольно точно совпадающую с результатами анализа последовательности во
влечения корковых областей,
описанных группой М.Познера. По значениям латентностей можно видеть, что процесс
поиска ассоциаций начинается от правой лобной области с последующим вовлечением
левой лобной и правой передневисочной зон. Затем, между 428 и 472-й
миллисекундами происходит передача информации из левой лобной в заднюю
височно-теменною область. И на третьем этапе информационный поток направлен
обратно в правую лобную и передневисочную области.
Рис. 7. Направление связей на трех основных этапах при
поиске ассоциаций. Около каждого электрода отмечена средняя латентность
максимума вейвлет кривых
Иерархический принцип организации коркового взаимодействия
В целом конфигурация связей
и при поиске ассоциаций и при чтении характеризуется одной очень важной чертой:
образующиеся нейросети не являются гомогенными. Наоборот, картина связей
организована по иерархическому принципу, заключающемуся в наличии определенных
центров схождения, конвергенции связей. Например, на раннем этапе поиска
ассоциаций они сходятся к лобной коре, к электродам 5, 12 и 13. Это важное
свойство корковых связей, а именно, тенденция сходиться в определенные корковые
зоны, было описано нами раннее [2, 3, 6]. Было показано, что такие центры связей
возникают только при умственной нагрузке, тогда как в покое рисунок связей
простой и симметричный. Мы предположили, что в таких центрах связей, названных
«фокусами взаимодействия», происходит сравнение и синтез различных видов
информации. Этот процесс является неотъемлемой частью мозговых механизмов,
лежащих в основе когнитивных функций и принятия решения. Заметим, что
представление о наличии распределенных нейросетей, проводящих анализ отдельных
признаков сигнала или составных частей решаемой задачи и посылающих сообщения в
единый центр для их обобщения, хорошо согласуется со взглядами И.П.Павлова об анализе и
синтезе как одним из основных принципов работы мозга.
Фокус взаимодействия может также, видимо, не
только суммировать входящую информацию, но и обеспечивать ее дальнейшую
обработку, рассылая сигналы в различные корковые зоны, тем самым подключая к
анализу дополнительные мозговые системы. Недавно корковые образования, очень
сходные с предложенными нами фокусами
взаимодействия, были описаны также Б.Шеном и соавт.
[23].
В заключение можно сказать,
что проведенное исследование дало возможность дополнить ранее полученные данные
о механизмах вербального ассоциативного мышления картиной связей между отделами
коры, и тем самым восполнить недостающее звено в понимании мозгового обеспечения
одного из важных видов когнитивной деятельности.
Авторы выражают глубокую
благодарность проф. М.Познеру и д-ру Я.Абдуллаеву за предоставленный
экспериментальный материал в виде записей ЭЭГ, сотрудничество при выполнении
данной работы и ценные замечания при подготовке материала к печати. Мы также
признательны Н.Поликарповой за создание программы вейвлет
преобразования.
Работа выполнена при
поддержке Фонда Дж.Макдоннелла-Пью (грант № 97-38 ESSI), Российского фонда
фундаментальных исследований (грант № 99-04-48229) и Российского гуманитарного
научного фонда (грант № 99-06-00059а).
Список литературы
1. Воробьев В.А. Картирование мозгового представления зрительных вербальных стимулов с помощью позитронно-эмиссионной томографии. Автореф. дис. канд. биол. наук. М.: Ин-т ВНД и НФ, 1998. 22 с.
2.
Иваницкий А.М.
Сознание и рефлекс // Журн. высш. нерв. деят. 1990. Т. 40. № 6. С.
1052.
3.
Иваницкий А.М., Ильюченок И.Р. Картирование биопотенциалов мозга при
решении вербальной задачи // Журн. высш. нерв. деят. 1992. Т. 42. № 4. С.
627.
4. Каплан А.Я. Нестационарность ЭЭГ: методологический и экспериментальный анализ // Успехи физиол. наук. 1998. Т. 29. № 3. С. 35.
5.
Ливанов М.Н. Пространственная организация процессов
головного мозга. М.: Наука, 1972. 182 с.
6.
Николаев А.Р.,
Анохин А.П., Иваницкий Г.А. и др. Спектральные перестройки ЭЭГ и организация
корковых связей при пространственном и вербальном мышлении // Журн. высш. нерв.
деят. 1996. Т. 46. № 5. С. 831.
7.
Свидерская
Н.Е. Синхронная электрическая
активность мозга и психические процессы. М.: Наука, 1987. 160
с.
8.
Abdullaev Y., Posner M.I. Time course of
activating brain areas in generating verbal associations // Psyhol. Sci. 1997. V. 8. P. 56.
9.
Abdullaev Y., Posner M.I. Event-related brain
potential imaging of semanting encoding during processing single words //
Neuroimage. 1998. V.7. P. 1.
10. Badgaiyan R.D., Posner M.I. Time
course of cortical activations in implicit and explicit memory // J. Neurosci.
1997. V. 17. P. 4904.
11. Basar E. Brain natural frequencies
are causal factor for resonances and induced rhythms // Induced rhythms in the
brain / Eds. E.Basar et al. Boston: Birkhauser. 1992. P.
425.
12. Classen J., Gerloff C., Honda M.,
Hallett M. Integrative visuomotor behavior is associated with interregionally
coherent oscillations in the human brain // J. Neurophysiol. 1998. V. 79.
P.1567.
13. Dronkers N.F. A new brain region for
coordinating speech articulation // Nature. 1996. V. 384. P.
159.
14. Gray C., Konig P., Engel A.K.,
Singer W. Oscillatory responses in cat visual cortex exhibit intercolumnar
synchronization which reflects global stimulus properties // Nature. 1989. V.
338. P. 334.
15. Lutzenberger W., Pulvermuller F.,
Birbaumer N. Words and pseudowords elicit distinct patterns of 30-Hz EEG
responses in humans // Neurosci. Lett. 1994. V. 176. P.
115.
16. Miltner W., Braun C., Arnold M. et
al. Coherence of gamma-band EEG activity as a basis for associative learning //
Nature. 1999. V. 397. P. 434.
17. Petersen S.E., Fox P.T., Snyder
A.Z., Raichle M.E. Activation of extrastriate and frontal cortical areas in
visual words and word-like stimuli // Science. 1990. V. 249. P.
1041.
18. Posner M.I., Pavese A. Anatomy of
word and sentence meaning // Proc. Nat. Acad. Sci. USA. 1998. V. 95. P. 899.
19. Posner M.I., Raichle M.E. Precis of
"Images of mind" // Behav. Brain Sci. 1995. V.18. P. 327.
20. Posner M.I., Rothbart M.K.
Constructing neuronal theories of mind // Large-scale neuronal theories of the
brain / Eds. C.Koch et al. Cambridge, Mass: MIT Press. 1994. P.
183.
21. Pulvermueller F., Birbaumer N.,
Lutzenberger W., Mohl B. High-frequency brain activity: its possible role in
attention, perception and language processing // Progr. Neurobiol. 1997. V. 52.
P. 427.
22. Raichle M.E., Fiez J.A., Videen T.O.
et al. Practice-related changes in human brain functional anatomy during
non-motor learning // Cerebral Cortex. 1994. V. 4. P. 8.
23. Shen B., Nadkarni M., Zappulla R.A.
Spectral modulation of cortical connections measured by EEG coherence in humans
// Clin. Neurophysiol. 1999. V. 110. P. 115.
24. Shulman G.L., Buckner R.L., Corbetta
M. et al. Consistent blood flow decreases during active visual task relative to
passive viewing // Neuroimage. 1996. V. 3. P. 197.
25. Snyder A., Abdullaev Y.G., Posner
M.I., Raichle M.E. Scalp electrical potentials reflect regional cerebral blood
flow response during processing of written words // Proc. Nat. Acad. Sci. USA.
1995. V. 92. P. 1689.
26. Srinivasan R., Russell D.P., Edelman
G.M., Tononi G. Increased synchronization of neuromagnetic responses during
conscious perception // J. Neurosci. 1999. V.19. P. 5435.
27. Tallon-Baudry C., Bertrand O.,
Delpuech C., Pernier J. Stimulus specificity of phase-locked and nonphase-locked
40 Hz visual responses in human // J. Neurosci. 1996. V. 16. № 13. P. 4240.
28. Torrence C., Compo G. A practical
guide to wavelet analysis // Bul. Amer. Meteorol. Soc. 1998. V. 79. P.
61.
29. Whittington M.A., Traub R.D.,
Faulkner H.J., Jeffrys J.G.R. Recurrent excitatory postsynaptic potentials
induced by synchronised fast cortical oscillations // Proc. Nat. Acad. Sci USA.
1997. V. 94. P.
12198-12203.