Модели биоритмов взаимодействия между участками коры головного мозга

Успехи развития микроэлектронной элементной базы позволяют надеяться, что в будущем появятся компьютеры и другие средства вычислительной техники, которые, наряду с анализаторами и синтезаторами речи, будут содержать «электронный нос», «электронный глаз», «электронный язык» и т.п. На основе анализа о...

Повний опис

Збережено в:

Бібліографічні деталі
Дата:	2005
Автор:	Золкин, С.Г.
Формат:	Стаття
Мова:	Russian
Опубліковано:	Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2005
Онлайн доступ:	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/6443
Теги:	Додати тег Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:	Модели биоритмов взаимодействия между участками коры головного мозга / С.Г. Золкин // Комп’ютерні засоби, мережі та системи. — 2005. — № 4. — С. 153-161. — Бібліогр.: 4 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

id	irk-123456789-6443
record_format	dspace
spelling	irk-123456789-64432010-03-04T12:01:50Z Модели биоритмов взаимодействия между участками коры головного мозга Золкин, С.Г. Успехи развития микроэлектронной элементной базы позволяют надеяться, что в будущем появятся компьютеры и другие средства вычислительной техники, которые, наряду с анализаторами и синтезаторами речи, будут содержать «электронный нос», «электронный глаз», «электронный язык» и т.п. На основе анализа отечественных и зарубежных публикаций рассматриваются основные направления развития этих устройств. 2005 Article Модели биоритмов взаимодействия между участками коры головного мозга / С.Г. Золкин // Комп’ютерні засоби, мережі та системи. — 2005. — № 4. — С. 153-161. — Бібліогр.: 4 назв. — рос. 1817-9908 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/6443 004.896 ru Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection	DSpace DC
language	Russian
description	Успехи развития микроэлектронной элементной базы позволяют надеяться, что в будущем появятся компьютеры и другие средства вычислительной техники, которые, наряду с анализаторами и синтезаторами речи, будут содержать «электронный нос», «электронный глаз», «электронный язык» и т.п. На основе анализа отечественных и зарубежных публикаций рассматриваются основные направления развития этих устройств.
format	Article
author	Золкин, С.Г.
spellingShingle	Золкин, С.Г. Модели биоритмов взаимодействия между участками коры головного мозга
author_facet	Золкин, С.Г.
author_sort	Золкин, С.Г.
title	Модели биоритмов взаимодействия между участками коры головного мозга
title_short	Модели биоритмов взаимодействия между участками коры головного мозга
title_full	Модели биоритмов взаимодействия между участками коры головного мозга
title_fullStr	Модели биоритмов взаимодействия между участками коры головного мозга
title_full_unstemmed	Модели биоритмов взаимодействия между участками коры головного мозга
title_sort	модели биоритмов взаимодействия между участками коры головного мозга
publisher	Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
publishDate	2005
url	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/6443
citation_txt	Модели биоритмов взаимодействия между участками коры головного мозга / С.Г. Золкин // Комп’ютерні засоби, мережі та системи. — 2005. — № 4. — С. 153-161. — Бібліогр.: 4 назв. — рос.
work_keys_str_mv	AT zolkinsg modelibioritmovvzaimodejstviâmežduučastkamikorygolovnogomozga
first_indexed	2025-07-02T09:22:58Z
last_indexed	2025-07-02T09:22:58Z
_version_	1836526525421191168
fulltext	Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2005, № 4 153 Успехи развития микроэлектрон- ной элементной базы позволяют надеяться, что в будущем поя- вятся компьютеры и другие сред- ства вычислительной техники, которые, наряду с анализатора- ми и синтезаторами речи, будут содержать «электронный нос», «электронный глаз», «электрон- ный язык» и т.п. На основе ана- лиза отечественных и зарубеж- ных публикаций рассматривают- ся основные направления разви- тия этих устройств.  С.Г. Золкин, 2005 УДК 004.896 С.Г. ЗОЛКИН МОДЕЛИ БИОРИТМОВ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ МЕЖДУ УЧАСТКАМИ КОРЫ ГОЛОВНОГО МОЗГА Одним из основных направлений развития робототехники является возможность прида- ния роботам навыков и умений человека, способностей к суждениям с последующим вытеснением или совершенствованием уже существующей технологии. Решение этих задач требует наличия математических моде- лей изучаемых явлений, позволяющих при- менять количественные методы исследова- ния и оценивания. Необходимость применения робототехни- ческих систем в производстве диктуется, в основном, следующими причинами: энерге- тические затраты или условия выполнения работы неприемлемы для человека; выпол- нение операции вручную не обеспечивает требуемого качества; экономическая целесо- образность внедрения в производство более совершенных технологий. Для успешного функционирования робототехнических сис- тем выдвигаются общие требования модели- рования, перспективного планирования и оперативного управления в реальном мас- штабе времени. Восприятие и интерпретация данных об окружающей обстановке играют важнейшую роль при управлении действия- ми адаптивного робота [1]. Основные функ- ции сенсорной системы человека и животных состоят в обеспечении возможности обнару- жения, различения и опознания сигналов внешнего мира, т. е. формировании сенсор- ных образов. В свою очередь, реализация этих функций приводит к определенному состоянию и (или) двигательному поведению С.Г. ЗОЛКИН Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2005, № 4 154 живого организма. При этом оценка своего поведения и поведения внешних объектов является основой мышления. Выделение полезной информации из сиг- налов датчиков технического очувствления и ее обработка способны дать робо- там возможность собирать, оценивать и анализировать данные об окружающей среде в рамках функциональных моделей интеллектуальных систем, поведенче- ски аналогичных человеку [1]. Постановка задачи. Цель работы  создание математических моделей, при- годных для прогноза реакции интеллектуальной системы робота при восприятии и интерпретации различной информации  световой, звуковой, концентрацион- ной (запаховой), а также определение возможности использования полученных моделей для увеличения скорости этой реакции. Для реализации поставленной задачи используется система регрессионных полиномов, характеризующая акти- вацию различных участков коры головного мозга человека, направленность и степень взаимодействия между участками коры, межполушарную функциональ- ную асимметрию и межполушарные связи участков коры, возникающие под влиянием различных внешних раздражителей. Основная часть. Сенсорная система человека – это совокупность вспомога- тельных образований, рецепторов, нервных путей и центров, раздражение кото- рых приводит к появлению специфического чувства, характерного для данной сенсорной модальности, т. е. для данного типа раздражителя. Сенсорная система выступает как определенная локализованная анатомическая система, выпол- няющая специализированную функцию обнаружения и преобразования инфор- мации в нервный код, в котором заключена совокупность описания признаков воспринимаемого объекта или явления. В настоящее время основные данные по физиологии сенсорных систем получены с помощью двух методов – психофизи- ческого и электрофизического. Первый из них дает представление о работе сен- сорной системы в целом, второй выявляет аналитические данные о работе больших совокупностей или одиночных структурных элементов, составляющих сенсорные системы. Кроме этих подходов, данные о деятельности сенсорных систем получены с помощью других аналитических методов: биохимических, фармакологических и морфологических (например, установление системы свя- зей между сенсорными центрами). При этом все вышеперечисленные методы направлены на выяснение двух главных вопросов: а) каковы возможности сен- сорной системы при формировании сенсорных образов и их опознании; б) какая обработка информации о внешнем сигнале происходит в сенсорной системе для этого опознания. Согласно физиологическим данным за обработку информации, поступающей от сенсорных систем, и реализацию функций сознания, речи, мышления (понимания и манипулирования понятиями), памяти (включая про- цессы обучения), эмоций у человека отвечают структуры, локализованные главным образом в новой коре головного мозга (неокортексе). Процесс форми- рования новой коры связан с представительством всей совокупности сенсорных систем. Характерной чертой корковой проекции сенсорных систем является их множественный характер представительства в коре. Разграничивают первичные, вторичные и третичные проекции. Первичные проекции являются окончанием МОДЕЛИ БИОРИТМОВ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ МЕЖДУ УЧАСТКАМИ КОРЫ… Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2005, № 4 155 быстропроводящих сенсорных каналов и отвечают за прием и обработку сиг- нальной информации. Они имеют достаточно определенные границы в пределах неокортекса. Первичные корковые зоны окружены вторичными зонами той же сенсорной системы, которые принимают интегрированную информацию. Вто- ричные корковые поля не имеют прямой связи с периферией, в них осуществля- ется переработка информации и ее сравнение с ранее накопленной информацией (памятью), что определяет приобретенный опыт. Вторичные корковые поля от- вечают за гнозис (способность к узнаванию полученной информации по чувст- венным восприятиям на основе опыта, практики, навыка) и праксис (действия различной степени сложности, выработанные на основе опыта, навыка, практи- ки и закрепленные стереотипом). Наконец, выделяют зоны перекрытия разных сенсорных систем, где происходит межсенсорное взаимодействие, – третичные зоны или ассоциативные поля. Они обеспечивают сложные виды деятельно- сти: программирование действий, поведение, индивидуальные характеристики человека. Выявление связей между перечисленными зонами, возникающих в процессе приема и обработки сенсорной информации, может способствовать созданию требуемых математических моделей. Расположение долей коры головного мозга и корковых полей приведено в 2. В свою очередь первичные, вторичные и третичные зоны включают в себя корковые поля, отличающиеся по своему строению и функциональности. На основе особенностей строения коры и с уче- том данных цито-, миело -, глио- и ангиоархитектоники в ней выделяют 11 об- ластей, включающих 52 поля. Цитоархитектоническая карта коры головного мозга человека по Бродману с обозначением цифрами и выделением специаль- ными символами различных полей приведена в 4. Согласно 4 к первичным корковым полям относятся: зрительное поле – 17; слуховые поля – 41, 42; обо- нятельное поле – 11; соматосенсорные поля – 1, 2, 3; моторное поле – 4 (в нем имеется четкая топографическая проекция мышц тела, обеспечивающих наибо- лее точные и разнообразные движения). Ко вторичным корковым полям отно- сятся: зрительные – 18, 19; слуховые – 21, 22; обонятельное – 12; соматосенсор- ные – 5, 7; моторное – 6 (осуществляет высшие двигательные функции, связан- ные с планированием и координацией произвольных движений). К третичным корковым зонам относятся поля лобной области – 8 – 12, 32, 33, 44 – 47, а также теменные поля – 30, 31, 39, 40. Сигнальное значение имеют все сенсорные сти- мулы, но способностью опережающего воздействия обладают зрительные и слу- ховые, а также обонятельные сигналы. Рассмотрим группы полей, относящихся к этим сигнальным системам. Зрительная сигнализация для человека обладает наибольшей физиологиче- ской силой (около 80% информации о внешнем мире), поэтому степень кортика- лизации зрительной системы очень высока. Первичная зрительная кора находит- ся в поле 17, вторичные поля – 18 и 19 , кольцеобразно окружают первичную зону. Информация о форме, цвете, движении, удаленном расположении объек- тов обрабатывается частями зрительной системы как последовательно, так и па- раллельно. Наиболее сложные объекты обрабатываются в ассоциативных обла- С.Г. ЗОЛКИН Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2005, № 4 156 стях мозга – третичные поля 30, 31, 33, 39, 40, 45, 46, с подключением процессов внимания и памяти. На высших уровнях зрительной системы параллельно функ- ционируют две системы анализа: одна определяет место предмета в пространст- ве, другая описывает его признаки. Когда конечные результаты последователь- ных и параллельных процессов интегрируются, возникает законченный зритель- ный образ окружающего мира. Первичная слуховая кора находится в полях 41, 42. Эта зона обеспечивает механизмы непосредственного восприятия и диффе- ренцировку звуков. Вторичная слуховая кора прилегает снизу к зоне первичной проекции – в поле 22, частично 21. Наиболее сложные сигналы речевой системы обрабатываются в третичных лобных полях 44 – 47. Обоняние – первое чувство, появившееся в процессе эволюции, самый древний вид сенсорной реакции. Оно функционирует в тесном взаимодействии с другими сенсорными системами, обеспечивая ориентировку организма в пространстве. Основные поля обоня- тельной коры: переднее обонятельное ядро (первичная обонятельная кора  час- тично поле 11); грушевидная кора – играет главную роль в различении запахов (вторичная обонятельная кора – частично поле 12). Переработанная различными вторичными корковыми полями информация интегрируется в ассоциативных зонах (третичных полях) неокортекса. Класси- ческие сенсорные системы со всей сложностью их мозговых конструкций не способны обеспечить функцию опознания сигналов. Они выполняют сложные процессы описания сигналов, осуществляя операцию кодирования информации. Операция опознания сигнала, т.е. отнесения его к определенному классу сигна- лов, записанному в аппаратах памяти, требует дополнительного участия ассо- циативных структур мозга. С помощью этих структур сигнал оценивается как интегрированное целое, несущее значимую информацию для деятельности ор- ганизма, – выполняется операция декодирования. Происходит селективный от- бор одних видов информации с одновременным сопряженным торможением других сенсорных влияний. Важнейшая интегративная часть мозга – лобная до- ля, регулирующая программное обеспечение речи и движений тела. По ряду признаков архитектоничекие поля лобной области образуют ассоциативные зо- ны – поля 8 – 12, 32, 44 – 47. Длинные ассоциативные волокна связывают лоб- ную область со всеми другими отделами коры, что создает условия для интегри- рования информации. Фронтальные области коры также отвечают за гашение ориентировочных реакций. Теменная кора является высшим центром формирования в мозге «схе- мы тела», являющейся уровнем отсчета координат внешнего пространства. Нижние теменные поля имеют наиболее тесное отношение к организации тон- кодифференцированных предметных действий, реализация которых возможна только на основе зрительного контроля и ориентировки в пространстве. Поля 39 и 40, возможно 37, занимают переходную зону, соединяющую тактильную вто- ричную корковую зону с вторичными зрительными и слуховыми полями. Пред- полагается, что тактильная, вестибулярная, зрительная и слуховая информация, обработанная во вторичных зонах, интегрируется на высшем уровне в 39 и 40 полях. Необходимо учитывать, что правое и левое полушария выполняют раз- МОДЕЛИ БИОРИТМОВ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ МЕЖДУ УЧАСТКАМИ КОРЫ… Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2005, № 4 157 ные функции, но совместно обеспечивают целенаправленное поведение. Правое полушарие контролирует и регулирует сенсорно-моторные и двигательные функции левой половины тела (поля 4 – 12, 17 –19, 30 – 33, 36), а левое – правой (поля 4 –11, 17 – 19, 21, 22, 37, 39 – 42, 44 – 47). Каждое полушарие обладает собственными ощущениями, восприятием, мыслями и идеями, характеризуется разной эмоциональной оценкой идентичных событий, располагает собственной цепью воспоминаний и усвоенных знаний, не доступных другому полушарию. В определенных отношениях каждое полушарие имеет преобладающее мышление: левое – речевое (поля 41– 47), правое – зрительно–пространственное (поля 17– 19, 30, 31, 37). Левое полушарие обрабатывает информацию аналитически и по- следовательно, правое – одновременно и целостно. Хотя левое полушарие отве- чает за язык и речь, правое управляет пониманием и навыками, связанными с пространственным и зрительным восприятием, оно обладает способностью по- нимать речь, но не может ее программировать (поле 36). Левое и правое полу- шария в равной степени способны к распознаванию стимулов внешнего мира, но пользуются разными способами или стратегиями решения задачи и имеют раз- ные возможности в выражении результатов решения: языковую – для левого полушария и пространственно–зрительную – для правого. В интактном мозге полушария взаимодействуют и обуславливают приспособляемость человека к окружающим условиям среды, пластичность его поведения, обеспечивая цело- стное восприятие внешнего мира и самого себя. Таким образом, все сенсорные системы построены по принципу билате- ральной симметрии. Основным механизмом парной деятельности сенсорной системы является механизм функциональной асимметрии при действии различ- ным образом локализованных в пространстве объектов. Парная деятельность сенсорных систем заключается в сравнении пространственной модели ранее действовавшего стимула с новой пространственной локализацией того же сти- мула. Система связей между ассоциативными полями обеспечивает тесное един- ство обеих половин ассоциативной системы и создает высокую надежность ее функционирования. Кроме того, при всем многообразии структур и связей об- щими принципами организации при обработке информации в неокортексе яв- ляются принцип конвергенции – существования морфологически обусловлен- ных многочисленных связей от нейронов различных модальностей, заканчи- вающихся на одном нейроне, и принцип дивергенции – многочисленных парал- лельных связей от одного нейрона ко многим другим за счет коллатералей. Принципы конвергенции и дивергенции обеспечивают дублирование передачи информации, что характерно для большинства афферентных систем, а также возможность срочной и многоступенчатой передачи информации. Срочные пути служат для передачи сигнала о наличии раздражающего воздействия, а много- ступенчатые пути с большим числом конвергентных связей несут более полную информацию о раздражающем стимуле. В высших отделах центральной нервной системы (неокортексе) происходит сопоставление поступающей афферентной информации о воздействии стимула с ответной эфферентной реакцией на наступающее раздражение (эфферентная С.Г. ЗОЛКИН Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2005, № 4 158 копия). Эти копии заранее сообщают о предполагаемой мышечной активности и о создаваемом ею движении. Они могут служить для устранения неоднозначно- сти афферентной информации. Целостная сенсорная функция мозга обеспечива- ется содружественной деятельностью сенсорных, моторных и ассоциативных систем и направлена на организацию адаптивных движений и действий. Любая психофизическая функция зависит от одновременной работы нескольких сен- сорных систем, т. е. является полисенсорной, и поэтому ее оценка не может быть локализована в ограниченных отделах мозга. Наиболее полная сигнальная значимость фактора окружающего пространства может реализовываться с уча- стием тех структур мозга, куда приходит информация о факторах среды, разных по сенсорным качествам (модальности сигнала), т. е. по механизму одновремен- ного гетеросенсорного сопоставления. Значит, степень совершенства интегра- тивной деятельности мозга тесно связана со структурной дифференциацией и функциональной специализацией ассоциативных мозговых систем. Таким обра- зом, особая роль ассоциативных систем – интеграция различных по физической природе (разномодальных) стимулов в единый сенсорный образ. Структура ас- социативных связей, возникающих между участками коры в ходе обработки различной информации, может быть использована при моделировании интел- лектуальных систем. В качестве одного из основных методов изучения механизмов обработки информации и управления поведением человека в настоящее время применяется электроэнцефалографическое исследование (ЭЭГ), результаты которого позво- ляют делать заключения о состоянии коры головного мозга и процессах, проте- кающих в ней (реакции пробуждения, активации, торможения и т.д.). При элек- троэнцефалографическом исследовании измеряют уровни сигналов следующих основных ритмов ЭЭГ: -ритм (1–4 Гц), -ритм (4–8 Гц), 1-ритм (8–13 Гц), 2- ритм (9–11 Гц), 1-ритм (13–20 Гц), 2-ритм (20–30 Гц). Согласно физиологиче- ским данным регистрация сигналов 1, 2-ритмов свидетельствует об активации исследуемого участка неокортекса в процессе приема и обработки сигнальной информации. Основные точки расположения контрольных датчиков отвечают нормам международной системы «10–20», в которой соответствие между поло- жениям каждого датчика с анатомическими структурами и областями коры го- ловного мозга точно установлено рентгенологически, определены исходные точки отсчѐта, учтена вариабельность анатомических структур, а также размеров и формы черепа. Точки расположения датчиков соответствуют тем областям мозга, на которые они проецируются: лобная – Fp1, Fp2 (frontalis), центральная – C3, C4 (centralis), затылочная – O1, O2 (occipitalis), височная – T3, T4 (temporalis), нечетные индексы соответствуют левым долям мозга, а четные – правым 3. Соответствие проекций точек расположения датчиков полям неокортекса и краткая характеристика функциональности этих полей приведены в табл. 1. МОДЕЛИ БИОРИТМОВ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ МЕЖДУ УЧАСТКАМИ КОРЫ… Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2005, № 4 159 ТАБЛИЦА 1 Точки рас- положения датчиков Fp1 Fp2 C3 C4 O1 O2 T3 T4 j 1 2 3 4 5 6 7 8 Поля коры 45 – 47 11, 12, 32 4, 6 4 18, 19 17 41, 42 36 Для выявления статистических связей между полями неокортекса, возникающих в процессе приема и обработки сигнальной информации, был проведен экспери- мент по регистрации биоэлектрической активности коры головного мозга чело- века при воздействии различных внешних раздражителей с применением метода ЭЭГ. В результате последующей обработки данных методом статистического корреляционно-регрессионного анализа, выявления статистически значимых связей с учетом погрешностей измерения была получена система регрессионных полиномов линейного вида      4 1 7 1 9 1 p pp m n ininmjmj p ij xbybyby , (1) где px – применяемый фактор внешнего воздействия; p ijy – значение уровня сигнала i-го ритма на j-м датчике при применении p-го фактора mjy – значение уровня сигнала m-го ритма на j-м датчике при применении p-го фактора iny – значение уровня сигнала i-го ритма на n-м датчике при применении p-го фактора mjb , inb , pb – оценки значений коэффициентов регрессии. В качестве статистических моделей выделены полиномы, отражающие рас- пределение энергии сигналов 1 и 2-ритмов по участкам коры в зависимости от видов воздействия: 1 45y = – 0.0868 y15 – 0.1013 y25 – 0.1169 y35 + 0.2501 y55 – 0.0280 y65 + + 0.5973 y75 – 0.1573 y42 – 0.2371 y44 + 0.0802 y46 – 0.3959 y48 + + 1.6981 y49 – 0.0058 х1; (2) 1 46y = – 0.1269 y16 – 0.1096 y26 – 0.2665 y36 + 0.1962y56 – 0.0201y66 + + 0.9327 y76 – 0.4376 y41 – 0.2139 y42 – 0.5018 y43 + 0.1190 y45  – 0.2912 y47 + 2.0833 y49 – 0.0096 х1; (3) С.Г. ЗОЛКИН Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2005, № 4 160 1 47y = – 0.3530 y17 – 0.3765y27 – 0.4188 y37 – 0.1568 y57 – 0.0287 y67 + +1.9787 y77 + 0.2827 y41+ 0.1660 y43 – 0.0449 y44+0.0471y45 –  0.1424 y46 – 0.3573 y48 + 0.8419 y49 – 0.0008 х1; (4) 2 45y = – 0.1469 y15 – 0.2047 y25 – 0.2946 y 35 + 0.2541 y55 – 0.0266 y 65 + +1.0785 y75 – 0.6463 y41 – 0.2599 y44 –0.1788 y47 + 2.2187 y49 + 0.0156 х2 ; (5) 2 46y = – 0.1878 y16 – 0.2209 y26 – 0.4304 y36 + 0.1119 y56 – 0.0330 y66 + +1.5050 y6 – 0.1721 y41 – 0.1113 y42 – 0.2702 y43 + 0.0579 y44 + +0.0613 y45 – 0.3504 y47 – 0.2481 y48 + 1.9117 y49 + 0.0021 х2; (6) 2 47y = – 0.2539 y17 – 0.2854 y27 – 0.3164 y37 + 1.4045 y77 + 0.1629 y43 –  0.0795 y44 – 0.1156 y45 – 0.0864 y46 – 0.2577 y48 + 1.3507 y49 + 0.0177 х2; (7) 2 57y = – 0.2438 y17 – 0.3136 y27 – 0.3538 y37 – 0.0454 y47 + 0.0319 y67 + +1.4057 y77 + 0.7053 y51 – 0.2203 y52 + 0.2659 y53 – 0.3678 y54 –  0.3161 y58 + 0.7690 y59 – 0.0046 х2; (8) 3 45y = – 0.2022 y15 – 0.2056 y25 – 0.4028 y35 – 0.0060 y65 + 1.4005 y75 – – 0.2292 y41 – 0.2623 y42 – 0.2062 y43 – 0.2133 y44 + 0.0705 y46 –  0.3771 y48 + 2.0083 y49 + 0.0066 х3. (9) Значения статистических оценок полиномов (2) – (9) приведены в табл. 2. ТАБЛИЦА 2 Номер полинома 2 1 S F1 R 2 3 4 5 6 7 8 9 0.14179 0.18462 0.19873 0.16198 0.19625 0.19543 0.16239 0.14571 7.07129 5.43081 5.04513 6.21701 5.13148 5.15296 6.20151 6.91244 0.85858 0.81587 0.80179 0.83915 0.80512 0.80594 0.83875 0.85533 Поскольку полиномы (2) – (9) описывают процесс генерации биоэлектриче- ской активности полей неокортекса в диапазоне 1, 2-ритмов, то они отражают статические ассоциативные связи, возникающие между функциональными уча- стками коры под влиянием внешних воздействий. Сила и направленность этих МОДЕЛИ БИОРИТМОВ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ МЕЖДУ УЧАСТКАМИ КОРЫ… Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2005, № 4 161 связей характеризуется знаками и значениями оценок коэффициентов регрессии ijb и значений t-критерия значимости для каждой оценки. Из анализа полученных данных можно сделать следующие выводы: в про- цессе получения и обработки сенсорной информации корой головного мозга статические ассоциативные связи возникают при участии всех исследуемых об- разований неокортекса, т. е. обработка внешнего сигнала любой модальности происходит с использованием возможностей всех полей, независимо от их функциональности. Заключение. Статистическое моделирование реакций новой коры головно- го мозга человека на внешние раздражители, отраженное полученными регрес- сионными полиномами, определяет научную новизну данной работы, т.е. позво- ляет прогнозировать реакцию человека, перенося ее на адекватное поведение интеллектуальных систем и роботов. Практическое значение данной работы за- ключается в том, что закономерности совместной работы функциональных по- лей неокортекса в процессе восприятия и обработки сигнальной информации, отраженные регрессионными полиномами (2) – (9), могут быть использованы при прогнозировании формирования ассоциативных связей в коре головного мозга человека, что может быть учтено при построении систем технического очувствления робота. 1. Ноф Ш. Справочник по промышленной робототехнике. – М.: Машиностроение, 1989. – 235 с. 2. Шмидт Р., Тевс Г. Физиология человека. – М. Мир, 1996. – 387 с. 3. Жадин Н.М. Биофизические механизмы формирования электроэнцефалограммы – М. Наука, 1984. – 124 с. 4. Robert Braham. Toward an Artificial Eye // IEEE Spectrum.  1996. – N 5. – P. 21–29. Получено 20.08.2005

Модели биоритмов взаимодействия между участками коры головного мозга

Репозитарії

Схожі ресурси