- PII
- 10.31857/S0131164624060028-1
- DOI
- 10.31857/S0131164624060028
- Publication type
- Article
- Status
- Published
- Authors
- Volume/ Edition
- Volume 50 / Issue number 6
- Pages
- 13-24
- Abstract
- Currently, there is a problem of increasing the objectivity of electrophysiological methods for assessment of visual acuity. The purpose of this work: to study the characteristics of cognitive evoked potentials associated with events in the frontal areas of the brain in the tasks of images classification of objects by semantic features. We used visual stimuli, divided into the following classes: by semantic features – into living and nonliving objects, and by spatial frequency ranges – into broadband contour images (white on a black background) and narrowband, in which the low-frequency or high-frequency ranges were isolated by digital filtration. The prepared images were presented to the subjects on the display. In each series of studies, the subjects were instructed to classify the images by the features of “living/nonliving” object, regardless of the physical characteristics of the stimuli. It was shown that the P200 component of evoked potentials in the ventrolateral areas of the frontal cortex depends on the semantic properties of the stimuli – images of animate and inanimate objects and does not depend on such physical characteristics as the presence/absence of high-frequency or low-frequency filtering. In this paper, as a result of the analysis of individual data in two series of studies, the results of measurements of the amplitudes and latent periods for the P200 component of evoked potentials for different (by semantics) classes of contour images with high-frequency and low-frequency filtering at selected several individual spatial frequencies and contour unfiltered images with different instructions to the subjects are presented. The obtained results may be used in the development of a new additional method for assessing visual acuity using visual evoked potentials.
- Keywords
- классификация объектов вызванные потенциалы компонент Р200 оценка остроты зрения
- Date of publication
- 01.06.2024
- Year of publication
- 2024
- Number of purchasers
- 0
- Views
- 20
References
- 1. Костандов Э.А. Психофизиология сознания и бессознательного. СПб.: Питер, 2004. 167 с.
- 2. Bonin P., Gelin M., Bugaiska A. Animates are better remembered than inanimates: Further evidence from word and picture stimuli // Mem. Cogn. 2014. V. 42. № 3. P. 370.
- 3. Yang J., Wang A., Yan M. et al. Distinct processing for pictures of animals and objects: Evidence from eye movements // Emotion. 2012. V. 12. № 3. P. 540.
- 4. Pauen S. Evidence for knowledge–based category discrimination in infancy // Child Dev. 2002. V. 73. № 4. P. 1016.
- 5. Taniguchi K., Tanabe-Ishibashi A., Itakura S. The categorization of objects with uniform texture at superordinate and living/non-living levels in infants: An exploratory study // Front. Psychol. 2020. V. 11. P. 2009.
- 6. Марченко О.П. Электрические потенциалы мозга, связанные с категоризацией названий одушевленных и неодушевленных объектов // Экспериментальная психология. 2010. Т. 3. № 1. С. 5.
- 7. Герасименко Н.Ю., Славуцкая А.В., Калинин С.А. и др. Опознание зрительных образов в условиях прямой маскировки: влияние категориальной близости значимого и маскирующих изображений // Журн. высш. нервн. деят. им. И.П. Павлова. 2013. Т. 63. № 4. С. 419.
- 8. Михайлова Е.С., Герасименко Н.Ю., Авсиенко А.В. Опознание сложных и простых изображений при их прямой маскировке // Физиология человека. 2009. Т. 35. № 3. C. 13.
- 9. Верхлютов В.М., Ушаков В.Л., Стрелец В.Б. Снижение латентности компонента вызванного потенциала N170 при повторном предъявлении изображений лиц // Журн. высш. нервн. деят. им. И.П. Павлова. 2009. Т. 50. № 3. С. 307.
- 10. Пономарев В.А., Кропотов Ю.Д. Уточнение локализации источников вызванных потенциалов в GO/NOGO тесте с помощью моделирования структуры их ковариации // Физиология человека. 2013. Т. 39. № 1. С. 36.
- 11. Пономарев В.А., Пронина М.В., Кропотов Ю.Д. Скрытые компоненты связанных с событиями потенциалов в зрительном Go/NoGo тесте с предупреждающим стимулом // Физиология человека. 2019. Т. 45. № 5. С. 20.
- 12. Глезер В.Д. Зрение и мышление. Л.: Наука, 1993. 284 с.
- 13. Шелепин Ю.Е. Введение в нейроиконику: монография. СПб.: Троицкий мост, 2017. 352 с.
- 14. Chikhman V.N., Bondarko V.M., Danilova M.V. et al. Complexity of images: Experimental and computational estimates compared // Perception. 2012. V. 41. № 6. P. 631.
- 15. Attneave F. Physical determinants of the judged complexity of shapes // J. Exp. Psychol. 1957. V. 53. № 4. P. 221.
- 16. Long B., Störmer V.S., Alvarez G.A. Mid-level perceptual features contain early cues to animacy // J. Vis. 2017. V. 17. № 6. P. 20.
- 17. Yetter M., Robert S., Mammarella G. et al. Curvilinear features are important for animate/inanimate categorization in macaques // J. Vis. 2021. V. 21. № 4. P. 3.
- 18. Моисеенко Г.А., Шелепин Ю.Е., Хараузов А.К. и др. Классификация и распознавание изображений живой и неживой природы // Оптич. журн. 2015. Т. 82. № 10. С. 53.
- 19. Моисеенко Г.А., Пронин С.В., Шелепин Ю.Е. Исследование инвариантных к масштабным преобразованиям механизмов классификации изображений // Оптич. журн. 2019. Т. 86. № 11. С. 66.
- 20. Чупров А.Д., Жедяле Н.А., Воронина А.Е. Методы исследования центрального отдела зрительного анализатора (обзор) // Сарат. научно-мед. журн. 2021. Т. 17. № 2. С. 396.
- 21. Офтальмология: национальное руководство / Под ред. Аветисова С.Э., Егорова Е.А., Мошетова Л.К., Нероева В.В., Тахчиди Х.П. 2-е изд., перераб. и доп. М.: ГЕОТАР-Медиа, 2022. Cер.: Национальные руководства. 904 c.
- 22. Моисеенко Г.А., Вершинина Е.А., Пронин С.В. и др. Латентные периоды компонентов вызванных потенциалов в задачах классификации изображений, подвергнутых вейвлетной фильтации // Физиология человека. 2016. Т. 42. № 6. С. 37.
- 23. Куценко М.А. История и методы визометрии // Вест. совета молодых учtных и специалистов Челяб. обл. 2018. Т. 2. № 3. C. 32.
- 24. Моисеенко Г.А., Пронин С.В., Жильчук Д.И. и др. “Исчезающие” оптотипы и объективное измерение остроты зрения человека // Оптич. журн. 2020. Т. 87. № 12. С. 84.
- 25. Harauzov A.K., Shelepin Y.E., Noskov Y.A. et al. The time course of pattern discrimination in the human brain // Vision Res. 2016. V. 125. P. 55.
- 26. Kozlovskiy S., Kashirin V., Glazkova A. Electrophysiological differences in perception of animate and inanimate objects // Int. J. Psychophysiol. 2023. V. 188. P. 116.
- 27. Михайлова Е.С., Майорова Л.А., Герасименко Н.Ю. и др. Половые различия в рабочей памяти на простые зрительные признаки. Анализ связанных с событием потенциалов в процессе и пространстве сенсоров и дипольных источников // Журн. высш. нервн. деят. им. И.П. Павлова. 2022. Т. 72. № 6. С. 836.
- 28. Герасименко Н.Ю., Кушнир А.Б., Михайлова Е.С. Маскирующие эффекты нерелевантной зрительной информации в условиях базовой и суперординатной категоризации сложных изображений // Физиология человека. 2019. Т. 45. № 1. С. 5.
- 29. Lee G., Blumenfeld R.S., D'Esposito M. Disruption of dorsolateral but not ventrolateral prefrontal cortex improves unconscious perceptual memories // J. Neurosci. 2013. V. 33. № 32. P. 13233.
- 30. Вахрамеева О.А., Сухинин М.В., Моисеенко Г.А. и др. Изучение порогов восприятия в зависимости от геометрии фовеа // Cенсорные системы. 2013. Т. 27. № 2. С. 122.
- 31. Chan A.W.-Y. Functional organization and visual representations of human ventral lateral prefrontal cortex // Front. Psychol. 2013. V. 4. P. 371.
- 32. Radtke E.L., Martens U., Gruber T. The steady‐state visual evoked potential (SSVEP) reflects the activation of cortical object representations: evidence from semantic stimulus repetition // Exp. Brain Res. 2021. V. 239. № 2. P. 545.
- 33. Badre D., Wagner A.D. Left ventrolateral prefrontal cortex and the cognitive control of memory // J. Neuropsychol. 2007. V. 45. № 13. P. 2883.
- 34. Farzmahdi A.J., Fallah F., Rajimehr R., Ebrahimpour R. Task-dependent neural representations of visual object categories // Eur. J. Neurosci. 2021. V. 54. № 7. P. 6445.
- 35. Kravitz D.J., Saleem K.S., Baker C.I. et al. The ventral visual pathway: an expanded neural framework for the processing of object quality // Trends Cogn. Sci. 2013. V. 17. № 1. P. 26.
