Facial expression discrimination emerges from neural subspaces shared with detection and identity
Как мозг распознает выражения лица? Было проведено исследование на макаках, которые распознавали шесть эмоциональных категорий человеческих лиц. Также было проведено сравнении данных этих экспериментов с работой искусственных нейронных сетей. Было установлено, что традиционные модели не смогли точно воспроизвести результаты экспериментов, тогда как искусственные нейронные сети, моделирующее свойства инфратемпоральной коры, показали хорошие результаты. Записи нейронной активности показали, что часть нейронов кодировали лица лучше всего в интервале от 70 до 100 миллисекунд после их предъявления, причем эти же нейроны кодирование и выражений лица. Сделан вывод о существование общего функционального пространства в инфратемпоральной коре, где сосуществуют стабильная информация об идентичности и динамическая информация о выражении лица. Эта архитектура выходит за рамки классического представления о разделенных путях обработки информации.
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.08.25.672186v1
Как мозг распознает выражения лица? Было проведено исследование на макаках, которые распознавали шесть эмоциональных категорий человеческих лиц. Также было проведено сравнении данных этих экспериментов с работой искусственных нейронных сетей. Было установлено, что традиционные модели не смогли точно воспроизвести результаты экспериментов, тогда как искусственные нейронные сети, моделирующее свойства инфратемпоральной коры, показали хорошие результаты. Записи нейронной активности показали, что часть нейронов кодировали лица лучше всего в интервале от 70 до 100 миллисекунд после их предъявления, причем эти же нейроны кодирование и выражений лица. Сделан вывод о существование общего функционального пространства в инфратемпоральной коре, где сосуществуют стабильная информация об идентичности и динамическая информация о выражении лица. Эта архитектура выходит за рамки классического представления о разделенных путях обработки информации.
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.08.25.672186v1
bioRxiv
Facial expression discrimination emerges from neural subspaces shared with detection and identity
Understanding how the human brain decodes facial expressions remains a fundamental challenge, requiring computational models that tightly connect neural responses to behavior. Here, we demonstrate that rhesus macaques provide a unique and powerful animal…
Aperiodic and Periodic EEG Component Lifespan Trajectories: Monotonic Decrease versus Growth-then-Decline
Как меняется активность человеческого мозга при взрослении и старении? Сигналы ЭЭГ состоят из периодических и апериодических компонентов. В данном исследовании проанализированы изменения этих компонентов по данным крупной международной когорты, включающей 1563 человек в возрасте от 5 до 95 лет. ЭЭГ записывали в состоянии покоя с закрытыми глазами. Выявлены две основные тенденции: апериодическая активность монотонно снижается, тогда как периодическая активность сначала растет, а затем снижается. Оба компонента имеют переломные точки примерно в возрасте 20 лет и переходят в стабильную фазу старения после 40 лет. Апериодическая активность преимущественно проявляется в передних областях мозга, в то время как периодическая активность сосредоточена в задних областях, и эти паттерны остаются стабильными на протяжении всей жизни. Мультимодальный анализ показывает, что эти траектории соответствуют различным биологическим основам. Траектория роста и снижения периодического компонента связана с функцией гамма-аминомасляной кислоты и миелинизацией. Напротив, монотонно убывающая траектория апериодической активности соответствует основным биомаркерам биологического старения, таким как метилирование ДНК и длина теломер. Преобразование возраста в логарифмическую шкалу упрощает эти нелинейные траектории в линейно убывающую модель для апериодического компонента и кусочно-линейную вогнутую модель для периодического компонента.
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.08.26.672407v1
Как меняется активность человеческого мозга при взрослении и старении? Сигналы ЭЭГ состоят из периодических и апериодических компонентов. В данном исследовании проанализированы изменения этих компонентов по данным крупной международной когорты, включающей 1563 человек в возрасте от 5 до 95 лет. ЭЭГ записывали в состоянии покоя с закрытыми глазами. Выявлены две основные тенденции: апериодическая активность монотонно снижается, тогда как периодическая активность сначала растет, а затем снижается. Оба компонента имеют переломные точки примерно в возрасте 20 лет и переходят в стабильную фазу старения после 40 лет. Апериодическая активность преимущественно проявляется в передних областях мозга, в то время как периодическая активность сосредоточена в задних областях, и эти паттерны остаются стабильными на протяжении всей жизни. Мультимодальный анализ показывает, что эти траектории соответствуют различным биологическим основам. Траектория роста и снижения периодического компонента связана с функцией гамма-аминомасляной кислоты и миелинизацией. Напротив, монотонно убывающая траектория апериодической активности соответствует основным биомаркерам биологического старения, таким как метилирование ДНК и длина теломер. Преобразование возраста в логарифмическую шкалу упрощает эти нелинейные траектории в линейно убывающую модель для апериодического компонента и кусочно-линейную вогнутую модель для периодического компонента.
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.08.26.672407v1
❤2👍2🔥2
How Occam's razor guides human decision-making
Бритва Оккама — принцип, согласно которому, при прочих равных условиях, более простые объяснения следует предпочитать более сложным. Считается, что этот принцип направляет процесс принятия решений человеком, однако характер этого влияния оставался неизвестным. В указанном исследовании показано, что люди склонны выбирать более простое объяснение из двух возможных. Эти предпочтения соответствуют прогнозам формальных теорий выбора моделей, которые штрафуют избыточную сложность. Такие штрафы возникают, когда рассматривается не только лучшее объяснение, но и интеграл по всем возможным и релевантным объяснениям. Предпочтение простоты отсутствует у некоторых искусственных нейронных сетей, даже когда они являются неадаптивными. Авторы утверждают, в принятии решений человеком играет роль статистический выбор модели, включая интегрирование по всем возможным скрытым причинам, чтобы не переобучаться на шуме.
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.01.10.523479v5
Бритва Оккама — принцип, согласно которому, при прочих равных условиях, более простые объяснения следует предпочитать более сложным. Считается, что этот принцип направляет процесс принятия решений человеком, однако характер этого влияния оставался неизвестным. В указанном исследовании показано, что люди склонны выбирать более простое объяснение из двух возможных. Эти предпочтения соответствуют прогнозам формальных теорий выбора моделей, которые штрафуют избыточную сложность. Такие штрафы возникают, когда рассматривается не только лучшее объяснение, но и интеграл по всем возможным и релевантным объяснениям. Предпочтение простоты отсутствует у некоторых искусственных нейронных сетей, даже когда они являются неадаптивными. Авторы утверждают, в принятии решений человеком играет роль статистический выбор модели, включая интегрирование по всем возможным скрытым причинам, чтобы не переобучаться на шуме.
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.01.10.523479v5
bioRxiv
How Occam’s razor guides human decision-making
Occam’s razor is the principle that, all else being equal, simpler explanations should be preferred over more complex ones. This principle is thought to guide human decision-making, but the nature of this guidance is not known. Here we used preregistered…
👍7
В правительстве США одни большие специалисты по прививкам выгнали других.
https://www.washingtonpost.com/health/2025/08/27/susan-monarez-cdc-director-ousted/
https://www.washingtonpost.com/health/2025/08/27/susan-monarez-cdc-director-ousted/
The Washington Post
White House fires CDC director who says RFK Jr. is ‘weaponizing public health’
Susan Monarez was confirmed as the CDC’s director in July. Three top agency officials announced resignations as the Trump administration moved to oust her.
На конференции нейронаук, проходящей сейчас в Дзержинске, Анна Макарова (на снимке справа) представляет метод декодирования жестов рук на основе сигналов стереоэлектроэнцефалографии с использованием модели на основе трансформера. Пациенты с имплантированными электродами воспроизводили жесты, выполняемые протезом руки. Из записей были извлечены временно-частотные характеристики, которые обрабатывались с помощью архитектуры трансформера с пространственным и временным вниманием. Для каждого участника были обучены индивидуальные модели, достигавшие точности до 0,833. Эти результаты подчеркивают потенциал сочетания стереоэлектроэнцефалографии и искусственного интеллекта для создания интуитивно управляемых протезов конечностей.
Разработка таких протезов является основной целью нейропротезирования. Благодаря прогрессу в нейронных и искусственных интеллектуальных технологиях эта цель становится всё более достижимой. Анна определила ключевой шаг в создании нейропротезов нового поколения — интеграцию протезов в схему тела. Внутрикортикальные записи особенно перспективны благодаря высокому качеству нейронных сигналов, что улучшает управление протезами и способствует нейронной пластичности.
Электроды были имплантированы пациентам с эпилепсией по медицинским показаниям, что позволило проводить высокоточные внутрикортикальные записи во время простых двигательных задач. Пациенты с эпилепсией были выбраны, поскольку имплантация проводится исключительно для клинического мониторинга в этой группе, что делает возможным этичное и практичное получение инвазивных нейронных данных. Записи проводились из неэпилептогенных кортикальных зон.
Семь пациентов наблюдали за жестами, выполняемыми протезом руки, и воспроизводили их своей рукой. Использовались девять жестов: сгибание каждого пальца, три вида щипков и сжатие кулака. Движения рук отслеживались с помощью акселерометра на тыльной стороне ладони и электромиографических электродов на мышцах предплечья.
Анализировалась кортикальная активность в интервале от 0 до 1,8 с относительно начала жеста, охватывая преддвигательные и перидвигательные модуляции. Временно-частотное представление использовало метода мультитейпера, анализируя спектральные данные в диапазоне 35–90 Гц с шагом 3 Гц, что соответствовало гамма-активности.
Анна использовала архитектуру визуального трансформера, эффективно захватывающую спектральные и временные характеристики данных. Эта архитектура применяла последовательную стратегию внимания, сначала фокусируясь на частотных компонентах, затем на временной динамике. Процесс включал четыре этапа: предобработку, временное преобразование и классификацию. Сжатые признаки разделялись на временные сегменты, и к ним применялся кодировщик с механизмом само-внимания для захвата долгосрочных временных зависимостей. Выходные признаки трансформера агрегировались с помощью глобального усреднения, а затем полностью связанный слой предсказывал метки классов. Для каждого участника обучалась отдельная модель, чтобы учесть индивидуальные нейронные паттерны, что было необходимо из-за высокой межиндивидуальной вариабельности.
Лучшая классификационная производительность наблюдалась у первого участника, несмотря на меньший объём данных (закон Мерфи). Анна сосредоточилась на четырёх ключевых жестах сгибания пальцев (указательного, среднего, безымянного и мизинца), поскольку они демонстрировали наиболее стабильную нейронную различимость и обеспечивали достаточный объём данных. Максимальная точность для первого участника составила 0,833, для остальных — от 0,538 до 0,571. Следующим шагом Анна планирует разработать обобщённую модель для более эффективного декодирования движений пальцев и её применения для разных пациентов, что откроет путь к надёжным клиническим интерфейсам мозг-компьютер.
Исследование проводилось при поддержке государственного задания ИППИ РАН, утверждённого Министерством образования и науки России.
Разработка таких протезов является основной целью нейропротезирования. Благодаря прогрессу в нейронных и искусственных интеллектуальных технологиях эта цель становится всё более достижимой. Анна определила ключевой шаг в создании нейропротезов нового поколения — интеграцию протезов в схему тела. Внутрикортикальные записи особенно перспективны благодаря высокому качеству нейронных сигналов, что улучшает управление протезами и способствует нейронной пластичности.
Электроды были имплантированы пациентам с эпилепсией по медицинским показаниям, что позволило проводить высокоточные внутрикортикальные записи во время простых двигательных задач. Пациенты с эпилепсией были выбраны, поскольку имплантация проводится исключительно для клинического мониторинга в этой группе, что делает возможным этичное и практичное получение инвазивных нейронных данных. Записи проводились из неэпилептогенных кортикальных зон.
Семь пациентов наблюдали за жестами, выполняемыми протезом руки, и воспроизводили их своей рукой. Использовались девять жестов: сгибание каждого пальца, три вида щипков и сжатие кулака. Движения рук отслеживались с помощью акселерометра на тыльной стороне ладони и электромиографических электродов на мышцах предплечья.
Анализировалась кортикальная активность в интервале от 0 до 1,8 с относительно начала жеста, охватывая преддвигательные и перидвигательные модуляции. Временно-частотное представление использовало метода мультитейпера, анализируя спектральные данные в диапазоне 35–90 Гц с шагом 3 Гц, что соответствовало гамма-активности.
Анна использовала архитектуру визуального трансформера, эффективно захватывающую спектральные и временные характеристики данных. Эта архитектура применяла последовательную стратегию внимания, сначала фокусируясь на частотных компонентах, затем на временной динамике. Процесс включал четыре этапа: предобработку, временное преобразование и классификацию. Сжатые признаки разделялись на временные сегменты, и к ним применялся кодировщик с механизмом само-внимания для захвата долгосрочных временных зависимостей. Выходные признаки трансформера агрегировались с помощью глобального усреднения, а затем полностью связанный слой предсказывал метки классов. Для каждого участника обучалась отдельная модель, чтобы учесть индивидуальные нейронные паттерны, что было необходимо из-за высокой межиндивидуальной вариабельности.
Лучшая классификационная производительность наблюдалась у первого участника, несмотря на меньший объём данных (закон Мерфи). Анна сосредоточилась на четырёх ключевых жестах сгибания пальцев (указательного, среднего, безымянного и мизинца), поскольку они демонстрировали наиболее стабильную нейронную различимость и обеспечивали достаточный объём данных. Максимальная точность для первого участника составила 0,833, для остальных — от 0,538 до 0,571. Следующим шагом Анна планирует разработать обобщённую модель для более эффективного декодирования движений пальцев и её применения для разных пациентов, что откроет путь к надёжным клиническим интерфейсам мозг-компьютер.
Исследование проводилось при поддержке государственного задания ИППИ РАН, утверждённого Министерством образования и науки России.
❤10👍7🔥2
Новая статья, подготовленная мультидисциплинарным научным коллективом, изучающим влияние запахов на мозг, посвящена исследованию воздействия ароматов на уровень тревожности. Первый автор статьи — Марина Морозова, представляющая Центр нейробиологии и реабилитации мозга имени Владимира Зельмана при Сколковском институте науки и технологий (Москва, Россия). Она провела тщательный анализ данных и получила множество интересных результатов. Эксперименты проводились в офисе стоматолога Ирины Габриэлян, представляющей Российский университет дружбы народов (Москва, Россия), которая стремится использовать запахи для снижения тревоги у своих пациентов. Среди других авторов статьи: Дария Клеева, представляющая Центр нейробиологии и реабилитации мозга имени Владимира Зельмана при Сколковском институте науки и технологий и Институт искусственного интеллекта МГУ имени М.В. Ломоносова (Москва, Россия); Виктория Ефимова, представляющая Российский государственный педагогический университет имени А.И. Герцена (Санкт-Петербург, Россия); Михаил Лебедев, представляющий Механико-математический факультет МГУ имени М.В. Ломоносова (Москва, Россия) и Институт эволюционной физиологии и биохимии РАН (Санкт-Петербург, Россия).
Исследование показало, что ароматы могут влиять на уровень тревожности, в том числе в клинических условиях. В ходе эксперимента изучалось воздействие двух различных запахов: лаванды, широко известной своими успокаивающими свойствами, и африканского камня — мускусного и относительно незнакомого аромата. Двадцать здоровых участников проходили чередующиеся периоды отдыха и вдыхания ароматов в условиях стоматологического кабинета. Уровень тревожности оценивался с помощью опросника состояния и личностной тревожности (State-Trait Anxiety Inventory, STAI), электроэнцефалографических (ЭЭГ) измерений мощности тета-, альфа- и бета-волн, а также электрокардиографических (ЭКГ) показателей вариабельности сердечного ритма (ВСР).
Вдыхание аромата лаванды значительно снизило показатели тревожности по данным опросника, но не вызвало заметных изменений в ЭЭГ или ВСР, что, возможно, связано с короткой (5 минут) длительностью воздействия. В то же время аромат африканского камня не повлиял на субъективные показатели тревожности, но вызвал значительные физиологические изменения: снижение мощности тета-волн, увеличение мощности альфа-волн в затылочно-теменных областях мозга и уменьшение высокочастотной и общей мощности ВСР. Изменения в ЭЭГ указывают на более расслабленное состояние, однако снижение ВСР может свидетельствовать о повышенной автономной активации, что говорит о том, что аромат африканского камня, вероятно, вызывал усиленное внимание и физиологическую активацию, а не только расслабление.
Эти результаты демонстрируют различие между субъективными и физиологическими реакциями на воздействие ароматов. Лаванда преимущественно снижает воспринимаемую тревожность, тогда как африканский камень влияет на физиологическую активацию. Авторы предлагают использовать мультимодальный подход в исследованиях ароматерапии.
https://www.frontiersin.org/journals/behavioral-neuroscience/articles/10.3389/fnbeh.2025.1534716/full
Исследование показало, что ароматы могут влиять на уровень тревожности, в том числе в клинических условиях. В ходе эксперимента изучалось воздействие двух различных запахов: лаванды, широко известной своими успокаивающими свойствами, и африканского камня — мускусного и относительно незнакомого аромата. Двадцать здоровых участников проходили чередующиеся периоды отдыха и вдыхания ароматов в условиях стоматологического кабинета. Уровень тревожности оценивался с помощью опросника состояния и личностной тревожности (State-Trait Anxiety Inventory, STAI), электроэнцефалографических (ЭЭГ) измерений мощности тета-, альфа- и бета-волн, а также электрокардиографических (ЭКГ) показателей вариабельности сердечного ритма (ВСР).
Вдыхание аромата лаванды значительно снизило показатели тревожности по данным опросника, но не вызвало заметных изменений в ЭЭГ или ВСР, что, возможно, связано с короткой (5 минут) длительностью воздействия. В то же время аромат африканского камня не повлиял на субъективные показатели тревожности, но вызвал значительные физиологические изменения: снижение мощности тета-волн, увеличение мощности альфа-волн в затылочно-теменных областях мозга и уменьшение высокочастотной и общей мощности ВСР. Изменения в ЭЭГ указывают на более расслабленное состояние, однако снижение ВСР может свидетельствовать о повышенной автономной активации, что говорит о том, что аромат африканского камня, вероятно, вызывал усиленное внимание и физиологическую активацию, а не только расслабление.
Эти результаты демонстрируют различие между субъективными и физиологическими реакциями на воздействие ароматов. Лаванда преимущественно снижает воспринимаемую тревожность, тогда как африканский камень влияет на физиологическую активацию. Авторы предлагают использовать мультимодальный подход в исследованиях ароматерапии.
https://www.frontiersin.org/journals/behavioral-neuroscience/articles/10.3389/fnbeh.2025.1534716/full
❤13👍2🤣1
Татьяна Черниговская была права: мозг все помнит
Key-value memory in the brain
Классические модели памяти в психологии и нейронауках основываются на извлечении сохранённых паттернов на основе их сходства, где сходство определяется как функция сигналов извлечения и сохранённых паттернов. Хотя эти модели отличаются простотой, они не предусматривают различных представлений для процессов хранения и извлечения, несмотря на их разные вычислительные требования. В отличие от этого, системы памяти типа «ключ-значение» разделяют представления, используемые для хранения (значения), и те, что применяются для извлечения (ключи). Это позволяет системам «ключ-значение» одновременно оптимизировать точность хранения и различимость при извлечении. В статье рассматриваются вычислительные основы памяти типа «ключ-значение», её роль в современных системах машинного обучения, связанные с ней идеи из психологии и нейронаук, применение к ряду эмпирических задач и возможные биологические реализации.
https://arxiv.org/abs/2501.02950
Key-value memory in the brain
Классические модели памяти в психологии и нейронауках основываются на извлечении сохранённых паттернов на основе их сходства, где сходство определяется как функция сигналов извлечения и сохранённых паттернов. Хотя эти модели отличаются простотой, они не предусматривают различных представлений для процессов хранения и извлечения, несмотря на их разные вычислительные требования. В отличие от этого, системы памяти типа «ключ-значение» разделяют представления, используемые для хранения (значения), и те, что применяются для извлечения (ключи). Это позволяет системам «ключ-значение» одновременно оптимизировать точность хранения и различимость при извлечении. В статье рассматриваются вычислительные основы памяти типа «ключ-значение», её роль в современных системах машинного обучения, связанные с ней идеи из психологии и нейронаук, применение к ряду эмпирических задач и возможные биологические реализации.
https://arxiv.org/abs/2501.02950
arXiv.org
Key-value memory in the brain
Classical models of memory in psychology and neuroscience rely on similarity-based retrieval of stored patterns, where similarity is a function of retrieval cues and the stored patterns. While...
👍2🤣2❤1
Forwarded from Институт ИИ МГУ
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🧠 МОЗГ. Что скрывает главный орган нашего тела?
В новом фильме «Метода Сократа» вместе с Михаилом Лебедевым, научным руководителем проекта «Фундаментальные и прикладные нейротехнологии» МГУ отправляемся в научное путешествие внутрь сознания!
Новый выпуск позволит узнать про:
🔹 эксперименты с нейроинтерфейсами
🔹 как возникают страх, выбор и вдохновение
🔹 где рождаются мысли и что формирует личность
🔹 мифы о мозге и многое другое...
📽️ Смотрите полный выпуск на Дзене
В новом фильме «Метода Сократа» вместе с Михаилом Лебедевым, научным руководителем проекта «Фундаментальные и прикладные нейротехнологии» МГУ отправляемся в научное путешествие внутрь сознания!
Новый выпуск позволит узнать про:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥3🤔2❤1👍1