В.М. ВЕРХЛЮТОВ , П.А. СОКОЛОВ , В.Л. УШАКОВ

В.М. ВЕРХЛЮТОВ1, П.А. СОКОЛОВ1, В.Л. УШАКОВ2
1
Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН,
Москва
2
НИЦ «Курчатовский институт», Москва
verkhliutov@mail.ru, vlushakov@mephi.ru
АКТИВАЦИЯ И ДЕАКТИВАЦИЯ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
КОРЫ ГОЛОВНОГО МОЗГА ЧЕЛОВЕКА
ПРИ ПРОСМОТРЕ И ПРИПОМИНАНИИ
ВИДЕОСЮЖЕТОВ
С использованием анализа независимых компонент сигнала фМРТ выявили нейронные сети в передних и задних отделах коры. Для визуальной
сети идентифицированы центральные и периферические компоненты,
которые синхронизировались при просмотре и работали в противофазе
при припоминании сцены. Активация периферических отделов зрительной сети совпадала с моментами воображения и припоминания видеосюжетов и сопровождалась активным торможением центра ретинотопической проекции.
Ключевые слова: фМРТ, анализ независимых компонент, нейронные
сети, зрительная нейронная сеть, зеркальные нейроны, память
Введение
Недавнее открытие нейронных сетей состояния покоя [1] поставило
вопрос об их модификации и взаимодействии при восприятии стимулов и
когнитивной деятельности [2]. Использование в качестве стимулов натуральных изображений и видеофрагментов позволяет получить фМРТ активацию значительного числа корковых полей при предъявлении и хорошо регистрируемую реакцию при припоминании и воображении ранее
просмотренного сюжета [3]. Для выделения сетевой активности используют оценку когерентности и анализ независимых компонент [4]. Идентификацию сетей производят по синхронному изменению уровня фМРТсигнала для пространственно ограниченного объема или объемов серого
вещества [5]. Как было показано, функциональная связанность внутри

Работа выполнена при частичной поддержке РФФИ, грант № 10-04-01454, и
Программы Президиума РАН «Фундаментальные науки – медицине».
УДК 004.032.26(08) Нейронные сети
11
отдельной сети обусловлена анатомическими связями [6]. Выделяют визуальные, слуховые, моторные и когнитивные сети [7]. В состоянии спокойного бодрствования нейронные сети максимально однородны. Сенсорные и/или ментальные воздействия приводят к модификациям, которые изменяют внутреннюю структуру сети и порядок взаимодействия с
другими сетями [8]. Одним из важных вопросов является выявление отличий в картине активации для внешних и внутренних стимулов. В предыдущих исследованиях были выявлены особенности активации при воображении и припоминании зрительных сцен в сравнении с их просмотром
[9]. Показана значительная роль передних отделов коры в картине активации. Наряду с этим выявлена активация зрительной коры, включая первичные зрительные поля [10]. Отличие в этом случае заключалась в активации периферических и деактивации центральных отделов ретинотопических проекций 17,18,19 полей при воображении и припоминании зрительных сцен. Ретинотопические проекции в зрительной коре с использованием фМРТ были исследованы ранее [11]. Полученные результаты позволили предполагать особенности динамики зрительной сети во время
припоминания зрительных сцен. Поставлена задача исследовать эту динамику с использованием анализа независимых компонент.
Методика
В эксперименте принимали участие 21 здоровых испытуемыхдобровольцев - 12 мужчин и 9 женщин в возрасте 20-35 лет (средний возраст 22 года). Все испытуемые были опрошены на предмет наличия черепно-мозговых травм и других заболеваний нервной системы.
Каждому испытуемому было представлено 9 блоковых парадигм, каждая из которых длилась 3 мин и состояла из 3 блоков. Каждый блок состоял из базовой стимуляции (точка фиксации или задача парадигмы) и задачи парадигмы длительностью по 30 с. Задачами парадигмы являлись:
представление себя на месте участника двух сюжетов, просмотр видео
двух сюжетов, немедленное представление после просмотра, отставленное представление данных видеосюжетов.
Регистрацию фМРТ проводили магнитно-резонансным томографом
Philips Achieva с полем сверхпроводящего магнита 3.0 Тл и мощностью
градиентной катушки 80 мТл/м.
Для каждого испытуемого выполняли выравнивание временной серии
функциональных срезов с помощью преобразования твердого тела и корегистрацию (сопоставление функциональных и анатомических срезов) по
методу максимизации совместных данных. Пространственную нормали12
УДК 004.032.26(08) Нейронные сети
зацию анатомических и функциональных срезов выполняли с помощью
минимизации квадратов разностей интенсивности между вокселями данных и шаблонов. Воксели анатомических шаблонов мозга были представлены в MNI-координатах. Нормализованные функциональные срезы
сглаживали функцией Гаусса с изотропным ядром 6 мм, что позволило
увеличить SNR, сделать более эффективными межгрупповые усреднение
и сравнение, использовав гауссову теорию поля. Чтобы разрешить проблему случайных колебаний BOLD-сигнала, в качестве зависимой переменной использовали сумму интенсивностей сигнала в каждом вокселе в
течение всей парадигмы и фильтр верхних частот с пороговым значением
0,008 Гц.
Для решения поставленной задачи был использован более общий статистический подход, который все чаще применяется исследователями для
обработки МР-сигнала при непрерывных парадигмах (видео предъявление, мыслительный процесс) и который не зависит от априорных данных.
Данный метод называемый анализом независимых компонент (ICA) [12],
который позволяет выделять интересуемые сигналы без априорной информации об эксперименте. Таким образом, метод ICA может раскрывать
такие характеристики функционирования головного мозга, которые невозможно смоделировать вследствие отсутствия априорных данных. Анализ независимых компонент – это метод "слепого" выделения источников
сигнала, позволяющий выделить или разложить неизвестные источники
сигнала из их линейной суммы.
Программный пакет GIFT предлагает пространственный метод ICA
для обработки фМРТ данных с целью выделить пространственно независимые источники (компоненты) активности головного мозга. ICA может
применяться как для одного исследования одного субъекта, так и в случае
группы испытуемых для выявления общегрупповых характеристик источников. В данной работе в качестве основного этапа ICA использовался
метод Infomax, как один из возможных путей выявления негауссовости
распределения искомых компонент (критерий их независимости). Результатом работы GIFT было некоторое количество статистически независимых графиков поведения МР-сигнала (компонент) в рамках каждой парадигмы, усредненное по всем испытуемым с помощью Т-критерия. Каждой
компоненте соответствует набор вокселей. МР-сигнал от каждого из этих
вокселей с достаточным уровнем достоверности согласно Т-критерию
(Т>3,2; р<0,001) совпадает с графиком компоненты, что дает возможность
выделить сеть синхронно работающих вокселей.
Полученные распределения Т-критерия в MNI пространстве в результате работы SPM 8 и GIFT переносили на модельную поверхность головУДК 004.032.26(08) Нейронные сети
13
ного мозга, которая также вписана в стандартную систему координат, с
помощью программы CARET. Данную процедуру осуществляли по принципу охватывающего воксела (enclosing voxel), т.е. при совмещении распределения Т-критерия и модельной поверхности значению узла на модельной поверхности присваивали такое же значение Т-критерия, которое
имеет воксел, вмещающий в свой объем данный узел. В результате, вместо объемного распределения Т-критерия получалось поверхностное распределение, так называемая, Т-карта (рис.1).
Рис. 1. Распределение Т-критерия (-3.5 < Т < 3.5) в коре (плоская проекция) левого и правого полушарий при демонстрации видеосюжета «прыжок с парашютом» (экспериментальное задание 3). Поля по Бродману
обозначены цифрами,
их границы – белыми линиями
Предварительная оценка на нормальность распределений числа вокселей у испытуемых в разных состояниях показала значительный разброс
данных, не позволяющий применить параметрическую статистику. Сравнение средних значений проводили с использованием парного теста Вилкоксона.
14
УДК 004.032.26(08) Нейронные сети
Результаты исследований
Воображение прыжка (экспериментальное задание 1) вызывает наиболее сильную активацию полей 6, 46, 45, 32, 20 в левом полушарии 6, 32, 8,
5 полей в правом полушарии. Воображение лекции (экспериментальное
задание 2) активирует 6, 45, 47, 8, 5 поля и периферию 17, 18, 19, 37 полей
и 20 поля в левом полушарии, а в правом полушарии активирует 44, 45,
32, 5, 22, 39, 17, 18, 19, 20 поля.
Просмотр видео «прыжок» (экспериментальное задание 3) активирует
кроме периферии и центр стриарных и экстрастриарных 17, 18, 19, 37 полей. В левом полушарии наблюдается активация 18, 19, 39, 40, 2, 7 полей.
Сохраняется активация 5 и 6 полей (см. рис.1).
При просмотре лекции (экспериментальное задание 4) активация снижается за счет 2 и 40 полей. Последовательный просмотр лекции и прыжка (экспериментальное задание 5) выявляет активацию 18, 19, 39, 40, 2, 7
полей, как в левом, так и в правом полушариях. Сохраняется активация 5,
6 и 37 полей, периферических отделов 19 и 18 полей. В правом полушарии обнаруживается минимальная активация 17 поля.
Немедленное припоминание видеосюжета «прыжок» сразу после его
просмотра (экспериментальное задание 6) активирует 46, 47, 44, 9, 10, 32,
24, 6 поля. Дополнительно имеются признаки активации 3, 4, 6, 40 и 22
полей, но только в левом полушарии. Выраженные признаки деактивации
присутствуют в сенсорных полях 17,18,19,37,39.
При этом немедленное припоминание видео «лекции» (экспериментальное задание 7) кроме полей 46, 47, 44, 45, 9, 10 , 32, 24, 6 вызывает
активацию моторных и премоторных полей 1,2,3,4 и дальней периферии
сенсорных полей 17,18,19. Левое полушарие в этом случае реагирует более выражено.
Отставленное припоминание прыжка (экспериментальное задание 8)
так же как и в предшествующем эксперименте активирует 46, 47, 44, 45, 9,
10 , 32, 24, 6, 39 когнитивные поля и 1,2,3,4,5,7 моторные поля. Дальняя
периферия сенсорных полей 17,18,19,20,22,37 участвует в процессе отставленного припоминания (рис. 2). В отличие от немедленного припоминания ярче реагирует правое полушарие.
Последнее экспериментальное задание 9 – отставленное припоминание лекции – вызывает более заметную активацию левого полушария.
Активируются 46, 47, 44, 45, 9, 10 , 32, 24, 6,8, 39 поля. Срабатывает периферия 17,18,19,20,22,37 полей.
УДК 004.032.26(08) Нейронные сети
15
Рис. 2. Распределение Т-критерия (–3.2 < Т < 3.2) в коре (плоская проекция)
левого и правого полушарий при припоминании сюжета «прыжок с парашютом» (экспериментальное задание 8). Поля по Бродману обозначены
цифрами,
их границы – белыми линиями
Максимальная суммарная активация структур отмечалась при предъявлении видео прыжка (экспериментальное задание 3), занимая объем
менее 1% от всего объема идентифицированных структур коры мозга.
Объем этой активации достоверно отличался от объемов активации для
всех других условий эксперимента (рис. 3).
16
УДК 004.032.26(08) Нейронные сети
Рис. 3. Среднее число активированных вокселей (в %) ко всем возможным
активациям для 9 экспериментальных парадигм
Основной прирост активации при зрительной стимуляции связан с работой основных (17,18,19) и вспомогательных (7,39,37,40,5) сенсорных
полей. Среди основных полей активация первичного 17-го зрительного
поля максимально в процентном отношении и минимально в абсолютных
значениях, что связано его наименьшим объемом.
Кроме сенсорных полей отмечается относительно существенный вклад
активности 6-го моторного поля. Значительный процентный рост активности 27-го и 29-го полей в основном обусловлен их незначительным
объемом.
Средние числа активированных вокселей при демонстрации разных
видеосюжетов достоверно различаются для 5,7,18,19,37,40 корковых полей. Нет достоверных различий для 6 и 17 поля. При сравнении относительных объемов активации в наибольшей степени повышается активность 17 поля, достоверно ниже повышение активности 18 и 19 полей.
УДК 004.032.26(08) Нейронные сети
17
Рис. 4. Разделение зрительной сети на центральную (А) и периферическую (Б)
части (области с синхронно изменяющимся сигналом обведены черными
линиями). Обозначены 17, 18, 19 зрительные поля по Бродману
С использованием анализа независимых компонент выявили несколько
различных сетей в передних и задних отделах коры. Наиболее интересные
результаты были получены при анализе визуальной сети в 17-19 полях.
Для сети были идентифицированы центральная и периферическая компоненты (рис. 4). При предъявлении стимула эти компоненты синхронизировались, а при воображении и припоминании сцены работали в противофазе (рис.5).
Рис. 5. Динамика активации (в децибелах к базовому уровню) центральных
(А на рис. 4) и периферических (Б на рис. 4) отделов зрительной сети
при просмотре и воображении сюжета «прыжок с парашютом».
Цифрами на оси абсцисс обозначены последовательные сканирования
фМРТ,
каждое длительностью 3 с
Выводы
Показано различное функциональное значение центральных и периферических отделов корковых зрительных полей при восприятии и вообра18
УДК 004.032.26(08) Нейронные сети
жении зрительных сцен. Воображение и припоминание, вероятно, связано
с активностью периферических отделов зрительной коры. При этом
наблюдается активное торможение центральных отделов. Ранее были
описаны особенности центро-периферических взаимоотношений в зрительной коре [13,14], подтверждающие эти выводы.
Степень активации вторичных полей (18 и 19) зрительной коры в отличие от первичного 17-го поля зависит от ментальной вовлеченности
испытуемого в просматриваемый видеосюжет, что возможно связано с
включением «зеркальных нейронов» [15].
Анализ фМРТ при просмотре видеосюжетов и представлении себя в
качестве участника, выполняющего показанные действия, демонстрирует,
что процесс воспроизведения следов памяти и процесс представления сопровождается активацией префронтальной и сенсорной коры.
Эффективность этих процессов может быть связана со степенью и
объемом активации «зеркальных нейронов» и структур, связанных с поддержанием сознания и уровня внимания.
Список литературы
1. Jann K., Kottlow M., Dierks T., Boesch C., Koenig T..Topographic electrophysiological signatures of FMRI Resting State Networks //PLoS One. 2010.
V. 5. No.9. P. 1-10.
2. Ciuciu P, Varoquaux G, Abry P, Sadaghiani S, Kleinschmidt A., ScaleFree and Multifractal Time Dynamics of fMRI Signals during Rest and Task //
Front Physiol. 2012. V. 3, No. 186. P. 1-18.
3. Hasson U., Malach R., Heeger D.J. Reliability of cortical activity during
natural stimulation // Trends Cogn Sci. 2010. V.14. No. 1. P.40.
4. Kang J., Wang L., Yan C., Wang J., Liang X., He Y. Characterizing dynamic functional connectivity in the resting brain using variable parameter regression and Kalman filtering approaches // NeuroImage. 2011. V. 56. P. 1222–
1234.
5. Meier T.B., Wildenberg J.C., Liu J., Chen J., Calhoun V.D., Biswal
B.B., Meyerand M.E., Birn R.M., Prabhakaran V. Parallel ICA identifies subcomponents of resting state networks that covary with behavioral indices
//Front. Hum. Neurosci. 2012. V.6. No. 281. P.1-14.
6. Liu H., Fan G., Xu K., Wang F. Changes in cerebellar functional connectivity and anatomical connectivity in schizophrenia: a combined restingstate functional MRI and diffusion tensor imaging study // J. Magn. Reson
Imaging. 2011. V. 34. No. 6. P. 1430-1438.
УДК 004.032.26(08) Нейронные сети
19
7. Damoiseaux J.S., Rombouts S.A., Barkhof F.,Scheltens P., Stam C.J,.
Smith S.M., Beckmann C.F. Consistent resting-state networks across healthy
subjects // PNAS. 2006. V.103. No. 37. P.13848-13853.
8. Li R., Chen K., Fleisher A.S., Reiman E.M., Yao L., Wu X. Large-scale
directional connections among multi resting-state neural networks in human
brain: A functional MRI and Bayesian network modeling study //NeuroImage.
2011. V.56. P.1035–1042.
9. Ушаков В.Л., Верхлютов В.М., Соколов П.А., Ублинский М.В.,
Стрелец В.Б., Аграфонов А.Ю., Петряйкин А.В., Ахадов Т.А. Активация
структур мозга по данным фМРТ при просмотре видеосюжетов и припоминании показанных действий //Журн.высш.нервн.деят. 2011. Т.61. №5.
С.553-564.
10. Верхлютов В.М., Ушаков В.Л., Соколов П.А., Ублинский М.В.,
Ахадов Т.А. Отображение общей активации на плоской проекции коры
головного мозга человека при демонстрации и воображении видеосюжетов //Международный симпозиум «Нейроимиджинг и магнитоэнцефалография: фундаментальные исследования и клиническая практика»,
МГППУ,
Москва,
2012,
22-24
мая,
http://ihna.ru/files/member/verkhlyutov/art/verkhInm2012.pdf
11.Tootell R.B.H., Hadjikhani N., Hall E.K., Marret S., Vanduffel W.,
Vaughan J.T., Dale A.M. The Retinotopy of Visual Spatial Attention, Neuron,
1998, V. 21. P.1409-1422.
12.McKneown M. J., Makeig S., Brown G.G., Jung T.P., Kindermann S.S.,
Bell A.J., Sejnowski T.J. Analysis of fMRI Data by Blind Separation Into Independent Spatial Components // Hum. Brain Mapp. 1998. V. 6. P.160-188.
13.Levy I., Hasson U., Avidan G., Hendler T., Malach R. Centr-periphery
organization object areas. Nature Neurosci. 2001. V.4. No.5. P.533–539.
14.Верхлютов В.М., Ушаков В.Л., Cтрелец В.Б. Снижение латентности
компонента ВП N170 у человека при повторном предъявлении изображений лиц //Журн.высш.нервн.деят. 2009. Т.59. № 3. С. 272-282.
15.Gallese V, Fadiga L, Fogassi L, Rizzolatti G. Action recognition in the
premotor
cortex.
//Brain.
1996.
No.
119.
P.593-609.
20
УДК 004.032.26(08) Нейронные сети
УДК 004.032.26(08) Нейронные сети
21