Александр Вартанов, старший научный сотрудник кафедры психофизиологии факультета психологии МГУ, создал и запатентовал революционный метод изучения работы мозга. Ученый предложил анализировать данные функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ) с помощью специального алгоритма, охватывающего сразу несколько задач. Это позволяет представить "метаанализ" отдельных экспериментов как единую систему. Разработка открывает новые горизонты в исследовании мозговой деятельности.
Ограничения традиционных подходов
Современные методы изучения мозговой активности позволяют получать данные только во время выполнения испытуемым отдельных задач. Однако решение любой задачи всегда включает комплекс взаимосвязанных процессов. Как подчеркивает ученый МГУ в патенте, не существует задачи, требующей исключительно памяти без вовлечения восприятия, принятия решений, контроля, осознания и эмоциональной оценки.
Автоматизация метаанализа
При классическом исследовании испытуемый выполняет задачи поэтапно, а интерпретация данных о работе мозга ложится на метаанализ. Разработка сотрудника факультета психологии МГУ имени М.В. Ломоносова автоматизирует этот процесс, позволяя мгновенно получить единую модель. Эта модель детально описывает когнитивные процессы, задействованные при решении набора задач, и соответствующую мозговую активность.
Суть нового алгоритма
Александр Вартанов, автор патента, поясняет: "Чтобы понять, какие области мозга и как связаны с отдельными когнитивными процессами, нам нужно "вытащить" их из "кучи" одновременно протекающих процессов в каждой задаче. Это возможно, если анализировать сразу несколько задач, где эти процессы задействованы в разной степени. Именно это делает предложенный алгоритм. Мы рассматриваем не только корреляции активности мозга с каждой задачей, но и корреляции активности между разными задачами".
Многофакторный подход
Учитывая существующие проблемы в изучении мозга, сотрудник МГУ разработал новый алгоритм, основанный на многофакторном анализе. Сначала проводится фМРТ регистрация активности, пока испытуемый последовательно решает несколько задач. Затем полученные изображения фМРТ сигнала очищают от шума и нормируют. После этого формируется сводная матрица взаимосвязи данных. Матрица проходит математическую обработку, позволяя выделить ключевые факторы, их вклад в решение задач и мозговую локализацию этих составляющих.
"Применение нового алгоритма, мы надеемся, позволит глубже понять мозговые механизмы психических процессов и состояний", — с оптимизмом заявляет Александр Вартанов.
