[МУЗЫКА] [МУЗЫКА] Уважаемые коллеги! В этой части мы с вами поговорим про конкретные примеры нейролингвистических исследований с использованием функциональной томографии и также поговорим про методические особенности проведения таких исследований, а именно про достаточно важную проблему, про которую иногда забывают, это проблема множественности сравнений. Как мы на прошлом занятии выяснили, моделирование, статистическое оценивание происходит для каждого воксела изображения, это значит, такое статистическое оценивание происходит много-много раз, несколько тысяч, а то и десятков тысяч раз. И неучет этой проблемы, проблемы множественности сравнений статистических, может приводить к абсурдным результатам. На экране монитора вы можете увидеть атлантическую форель, которую... Для демонстрации этого эффекта предъявляли эмоционально окрашенные изображения жизни людей. Выяснилось, что в ситуации, когда мы не учитываем проблему множественности сравнений, у нас регистрируется активность, в общем-то, в достаточно правдоподобных местах, то есть, собственно, мозга рыбы. Но однако особенность дизайна исследований была такова, что форель была только недавно принесенной из магазина, и она была мертва. Это означает, что без коррекции на эту проблему, без учета этой проблемы многие результаты могут быть просто компрометируемыми. Ну вот здесь представлен менее экзотичный пример. Дело в том, что когда мы регистрируем какую-то активность и применяем много-много раз один и тот же тест, скажем, как это делается в функциональной МРТ, и работаем при статистических порогах, когда так называемый уровень α-значимости равен 5 %, то заведомо в 5 % случаев мы наблюдаем ложноположительный результат в силу того, что мы используем вот такие пороговые значения статистические. Вы можете прочитать в учебниках достаточно подробное описание, почему эта проблема возникает, но очень важно применять методы коррекции на множественность сравнений. И фактически, сейчас достаточно редко встречаются работы, в которых бы эта коррекция не применялась. Она может происходить двумя методами: либо это модифицированный тест Бонферрони — Family wise correction, либо так называемый False discovery rate. В силу того, что мы используем много-много раз одну и ту же статистику, нам необходимо это учитывать. Об этом важно помнить, когда вы, например, читаете научные статьи. Принимая во внимание все методические особенности, что мы можем сказать? Что функциональная МРТ или позитронная эмиссионная томография дают очень хорошую информацию, очень точную... Функциональная МРТ дает очень точную информацию о том, где, собственно, в мозге происходит изменение функциональной активности. Зная особенности работы их методов, мы можем организовывать исследования и определять те области мозга, которые вовлекаются в обеспечение тех или иных функций. Но на самом деле, когда мы говорим о работе мозга, мы на самом деле говорим о работе многих структур мозга одновременно, которые взаимодействуют. И очевидно, что стандартные подходы в обработке данных функциональной МРТ не дают этой информации. Получая информацию только о вовлечении, мы не можем сказать, а, собственно, как эти области работают. И на самом деле сейчас существуют методы, которые позволяют эти вопросы решать. И я бы хотел вам рассказать о том, как эти методы могут быть использованы на конкретном примере — на исследовании особенностей глагольной морфологии русского языка. Дело в том, что один из дискуссионных вопросов нейролингвистики заключается в том, как воспринимаются, как обрабатываются слова. Они обрабатываются целиком или при восприятии разделяются на элементарные частицы — морфемы. Ну конкретным примером таких исследований является исследование глагольной морфологии, и известно, что, скажем, чтобы образовать прошедшее время английского языка, нужно к глаголу добавить -ed. Это так называемые правильные, или регулярные, глаголы, то есть существует дискуссия о том, что, а вообще говоря, есть ли такие ментальные правила, и существуют ли структуры мозга, которые обеспечивают применение этих ментальных правил. И, с другой стороны, мы все знаем, что есть нерегулярные глаголы, которые образуются не по правилам, хранятся, условно говоря, списком. То есть в продукцию, в восприятие таких глаголов вовлекаются системы, связанные с семантическим анализом, с синтаксическим, связанные с долговременной памятью. И достаточно долгое время в литературе был спор относительно того, это, собственно, одна система, в рамках которой все происходит, либо это система, связанная с комбинаторикой, то есть разделение слова на морфемы, и мозговая система, связанная с семантикой. Дело в том, что английский язык, или, скажем, немецкий, на котором проводилась основная масса этих исследований, не очень подходит для решения этого вопроса в связи с тем, что морфология языка достаточно бедная по сравнению, например, с русской, с русским языком, где нет такого строгого разделения на регулярные-нерегулярные глаголы, но, например, глаголы i-класса характеризуются тем, что проявляют вот эти свойства, связанные с регулярностью. Они могут применяться дефолтно по отношению к глаголам так называемого нерегулярного класса, и это глаголы как молоть — мелю, бежать — бегу. Тем самым используя особенности русского языка, было придумано исследование, в котором испытуемым предлагалось при виде такого глагола в форме инфинитива, например, бежать, колоть, кидать — продуцировать соответствующую форму, отвечая на вопрос «Что я делаю?». Вот схема исследования: предъявлялось слово, и отводилось время, для того чтобы испытуемый мог дать ответ. И использовалось несколько вариантов заданий, как регулярные глаголы, так и нерегулярные предъявлялись, и в задачи исследования, собственно, входило подтвердить, мы можем говорить о том, что для порождения регулярных глаголов работает какая-то отдельная система, а для нерегулярных глаголов — другая. Либо, на самом деле, работают одни и те же структуры мозга, но в разном режиме. И как мы уже говорили, сначала мы строим статистические карты для каждого испытуемого, вычисляем параметры моделей, которые описывают процессы, собственно, типы слов, которые предъявляются, которые продуцирует испытуемый. Дальше эти индивидуальные оценки берутся в групповой анализ, тем самым в результате получается статистическая карта, которая представлена на данном слайде, и показывает те области мозга, в которых регистрируемые параметры, статистические параметры, менялись в зависимости от того, а, собственно, что делал испытуемый. Оказалось, что речь идет все время об одних и тех же структурах, так называемой классической области Брока, в том числе и теменной коры, которая ведет себя таким образом, что при регуляции регулярных глаголов, или квазиглаголов, происходит линейное, постепенное увеличение функциональной активности. Что как будто уровень активности в этих структурах постепенно выше при переходе от регулярных глаголов к нерегулярным. В общем, такая картина соответствовала тому, что мы увидели поведенчески. То есть количество совершаемых ошибок было максимальным при нерегулярных глаголах. Также использовались и квазислова, и мы видим, что больше всего проблем возникает с продукцией нерегулярных глаголов. Вообще, надо сказать, что нерегулярные глаголы, или те глаголы, которые в рамках данного исследования называются нерегулярными, они характеризовались меньшей частотностью по сравнению с регулярными. То есть выявленная активность на самом деле могла отражать просто уровень когнитивных усилий, связанный с продукцией той или иной формы. Ну и в действительности, мы, проверив, это утверждение, мы применили соответствующий анализ, в котором показали, что область в этих структурах, в частности, в структурах в области Брока, которая связана с продукцией речи, линейно возрастает при увеличении сложности. То есть если посмотреть на результаты вот такого так называемого активационного исследования, возникает ощущение, что на самом деле вот эта область Брока, которая раньше считалась тесно связанной с речью, на самом деле чувствительна к общемозговым эффектам, связанным с когнитивным усилием. На самом деле по изменению уровня функциональной активности или по статистическим параметрам, которые являются косвенным свидетельством этих изменений, мы можем лишь частично высказаться о том, где происходят эти изменения и как они себя ведут. Но мы не можем сказать, как работают эти области в терминах взаимодействия. То есть мы полноценно не можем судить о функциональной активности мозга, которая подразумевает анализ, как, собственно, взаимодействуют структуры мозга. И на самом деле существует несколько подходов, которые глобально основаны на корреляционных подходах, то есть на отслеживании синхронного изменения сигнала в разных структурах. И вторая группа методов — это методы, направленные на установление причинно-следственных связей, то есть взаимозависимости между регистрируемыми показателями физиологической активности. И применив эти методы, мы можем более подробно задавать вопрос: как работают мозговые системы в процессе порождения регулярных и нерегулярных глаголов? Одним из таких подходов является метод психофизиологических взаимодействий, который выявляет структуры мозга, статистическая связь между которыми меняется в зависимости от тех психологических операций, которые моделируются тестовым заданием. В данном случае мы можем оценить, как меняется статистическая связь между активностью структур мозга при генерации регулярных глаголов и нерегулярных. Технически делается это достаточно просто. По результатам активационного исследования мы выбираем область интереса, и в данном случае мы выбрали несколько структур мозга, располагающихся в области Брока. И дальше осуществляем поиск тех структур, которые проявляют схожие статистические свойства. На основании этого мы можем судить о том, что, скорее всего, данные структуры мозга, коль скоро они статистически связаны, находятся в функциональном взаимодействии. Это же является мерой их функциональной связанности, то есть степени, насколько они функционально интегрированы в процессе той или иной деятельности. В результате исследования мы выяснили, что несмотря на то, что уровень активности выбранной области интереса больше для нерегулярных глаголов, при этом функциональные взаимодействия больше для регулярных глаголов в этой же области. На слайде представлен результат этого исследования, и показано, что на самом деле в регуляцию как регулярных, так и нерегулярных глаголов, вовлекается одна и та же система мозговая, состоящая из двух височных областей и области интереса, области Брока, что говорит о том, что, скорее всего, работает одна и та же система, а не несколько разных. Тем самым, мы можем говорить, что для языков достаточно сложной морфологии работает одна система, которая вовлекается и в обеспечение процессов понимания смысла слова, и в ту самую комбинаторику, о которой ведутся достаточно жаркие споры. На самом деле метод психофизиологических взаимодействий позволяет установить только факт того, что данные структуры статистически связаны. То есть как считается, что это является отражением формирования условий, которые позволяют структурам мозга функционально взаимодействовать. И для того чтобы ответить на этот вопрос, а как эта система именно работает, необходимо применять методы, которые позволяют устанавливать причинно-следственные связи между активностью, зарегистрированной в этих структурах, которые вовлекаются. И вариантом такого исследования является так называемое динамическое причинно-следственное моделирование. Его суть заключается в том, чтобы оценить, как меняется активность в одной структуре в зависимости от изменения активности в другой. Как эта методика может применяться в контексте данного исследования, мы поговорим на следующем занятии.
