Что происходит в вашем мозге, когда вы смотрите фильм? MIT впервые показывает, как мозг обрабатывает динамику фильма

Пост опубликован в блогах iXBT.com, его автор не имеет отношения к редакции iXBT.com
| Мнение | Наука и космос

А вы когда-нибудь задумывались, что происходит в вашей голове, когда вы погружаетесь в просмотр фильма? Казалось бы, простое развлечение, но для мозга это целая симфония взаимодействий между разными его отделами. Новое исследование, опубликованное в журнале Neuron, проливает свет на то, как именно наш мозг организует свою работу во время просмотра фильмов, раскрывая удивительную функциональную архитектуру коры.

Заглянем вглубь мозга: как проходило исследование

Учёные не просто попросили людей смотреть кино; они использовали магнитно-резонансную томографию (фМРТ) высокого разрешения, чтобы отслеживать активность мозга 176 добровольцев во время 60-минутного киносеанса. Это не была скучная лекция — участники смотрели отрывки из независимых картин и голливудских блокбастеров, изобилующие разнообразными визуальными и слуховыми стимулами: людьми, животными, пейзажами, действиями, музыкой и диалогами. После чего, применив алгоритм кластеризации, основанный на данных, исследователи смогли составить карту 24 функциональных областей мозга, каждая из которых оказалась связана со специфическим аспектом обработки информации.

Иллюстрация
Иллюстрация
Автор: ИИ Copilot Designer//DALL·E 3 Источник: www.bing.com
Что же мы увидели?

В результате исследователи получили не просто набор разрозненных областей, а чёткую карту функциональной организации коры головного мозга. Эти области оказались организованы в сети, каждая из которых играет свою роль в восприятии и обработке сложной и динамичной сцены.

(А) Испытуемые проходили сканирование на томографе 7Т во время просмотра аудиовизуальных видеоклипов. Всего было представлено 18 клипов в четырех функциональных прогонах (по 5 клипов в первом и третьем прогонах, по 4 клипа во втором и четвертом прогонах). Последний клип в четырех прогонах был одинаковым, и он был включен для целей тестирования. Между клипами чередовались 20-секундные периоды отдыха. (B) Примеры усредненных временных курсов фМРТ. В каждой кортикальной вершине временные курсы были усреднены по 176 испытуемым после разделения. (C) Кластерный анализ проводился для вершин всей коры, затем рассчитывалось сходство карт кластеризации в двух полушариях для 50 уровней иерархической кластеризации. Для количественной оценки сходства кластеров использовались две различные метрики - индекс Фаулкса-Мэллоуза (FM) и скорректированный индекс Рэнда (AR). Сходство кластеризации также вычислялось для 100 перестановок смоделированных/случайных данных. Перед кластеризацией случайные шумовые данные были свернуты с канонической функцией гемодинамического ответа, затем пространственно сглажены на поверхности с помощью гауссова ядра с сигма = 4 мм, имитирующего функцию распределения гемодинамических точек на 4 мм.12 Заштрихованные области вокруг кривых обозначают одно стандартное отклонение, рассчитанное на основе 100 симуляций. Пунктирная линия указывает на уровень 24 кластеров.  (D) Красная кривая показывает сходство между кластеризацией отдельных прогонов и полными данными, усредненными по четырем прогонам. Зеленая кривая показывает сходство между кластеризацией групп испытуемых и полными данными, усредненными по четырем группам. Оранжевая кривая показывает сходство между кластеризацией случайных данных и полными данными. Заштрихованная область вокруг кривой обозначает одно стандартное отклонение, рассчитанное на основе 100 перестановок случайных данных. Пунктирная линия указывает на уровень 24 кластеров. (E) Значения сходства на уровне 24 кластеров, отдельно для каждого прогона и каждой группы испытуемых. Значение сходства для случайных данных также показано на гистограмме (горизонтальная линия с заштрихованной областью). Цитирование: Rajimehr et al., 2024, Neuron 112, 4130–4146 December 18, 2024 ª 2024 The Author(s). Published by Elsevier Inc. https://doi.org/10.1016/j.neuron.2024.10.005
(А) Испытуемые проходили сканирование на томографе 7 Т во время просмотра аудиовизуальных видеоклипов. Всего было представлено 18 клипов в четырех функциональных прогонах (по 5 клипов в первом и третьем прогонах, по 4 клипа во втором и четвертом прогонах). Последний клип в четырех прогонах был одинаковым, и он был включен для целей тестирования. Между клипами чередовались 20-секундные периоды отдыха. (B) Примеры усредненных временных курсов фМРТ. В каждой кортикальной вершине временные курсы были усреднены по 176 испытуемым после разделения. (C) Кластерный анализ проводился для вершин всей коры, затем рассчитывалось сходство карт кластеризации в двух полушариях для 50 уровней иерархической кластеризации. Для количественной оценки сходства кластеров использовались две различные метрики — индекс Фаулкса-Мэллоуза (FM) и скорректированный индекс Рэнда (AR). Сходство кластеризации также вычислялось для 100 перестановок смоделированных/случайных данных. Перед кластеризацией случайные шумовые данные были свернуты с канонической функцией гемодинамического ответа, затем пространственно сглажены на поверхности с помощью гауссова ядра с сигма = 4 мм, имитирующего функцию распределения гемодинамических точек на 4 мм.12 Заштрихованные области вокруг кривых обозначают одно стандартное отклонение, рассчитанное на основе 100 симуляций. Пунктирная линия указывает на уровень 24 кластеров. (D) Красная кривая показывает сходство между кластеризацией отдельных прогонов и полными данными, усредненными по четырем прогонам. Зеленая кривая показывает сходство между кластеризацией групп испытуемых и полными данными, усредненными по четырем группам. Оранжевая кривая показывает сходство между кластеризацией случайных данных и полными данными. Заштрихованная область вокруг кривой обозначает одно стандартное отклонение, рассчитанное на основе 100 перестановок случайных данных. Пунктирная линия указывает на уровень 24 кластеров. (E) Значения сходства на уровне 24 кластеров, отдельно для каждого прогона и каждой группы испытуемых. Значение сходства для случайных данных также показано на гистограмме (горизонтальная линия с заштрихованной областью). Цитирование: Rajimehr et al., 2024, Neuron 112, 4130-4146 December 18, 2024 ª 2024 The Author(s). Published by Elsevier Inc. https://doi.org/10.1016/j.neuron.2024.10.005
Автор: Rajimehr et al. Источник: www.cell.com

Удивительная детализация: В коре обнаружили не просто «зрительную», а целую серию зон, откликающихся на разные особенности изображения. Одни области реагировали на центр поля зрения, другие — на периферию. Выделились и отдельные зоны, которые специализируются на обработке образов людей (лица и тела), объектов, и даже — удивительно — мест действий.

Дирижёры сознания: Исследователи заметили несколько «контрольных» сетей, которые, судя по всему, отвечают за когнитивный контроль и переключение внимания. Они активно взаимодействовали с областями, специализирующимися на обработке конкретных типов информации. А знаете что? Эти «дирижёры» показали удивительную особенность: они «просыпались» в моменты перехода от фильма к отдыху, словно переключая мозг на другой режим работы.

«Толкай-тяни»: Учёные также обнаружили любопытный эффект «толкай-тяни» в динамике взаимодействия между областями мозга. Было выявлено, что зоны, отвечающие за общие задачи (например, когнитивный контроль), взаимодействуют в противофазе с областями, которые обрабатывают специфическую информацию. Например, когда мозг активно обрабатывает лица или движения, зоны когнитивного контроля как будто «отдыхают», а затем снова включаются, когда обработка становится более обобщенной.

(A) Карты показывают корреляцию Пирсона между средним временем активности в кластерах исполнительного контроля и временем активности во всех корковых вершинах (карты слева) и корковых кластерах (карты справа) после удаления 20-секундных периодов отдыха и 20-секундных периодов после отдыха. На кластерных картах выделены кластеры, специфичные для конкретного домена. (B) В качестве примера показаны средние временные курсы активности в двух кластерах правого полушария. Временные курсы были сглажены с помощью скользящего среднего с окном в 50 с, только для целей визуализации (корреляционный анализ проводился без сглаживания данных). На графике отмечены моменты начала всех видеоклипов. Значение коэффициента корреляции вычислялось после удаления 20-секундных периодов отдыха и 20-секундных периодов после отдыха. ∗∗∗: p << 0.0005. Цитирование: Rajimehr et al., 2024, Neuron 112, 4130–4146 December 18, 2024 ª 2024 The Author(s). Published by Elsevier Inc. https://doi.org/10.1016/j.neuron.2024.10.005
(A) Карты показывают корреляцию Пирсона между средним временем активности в кластерах исполнительного контроля и временем активности во всех корковых вершинах (карты слева) и корковых кластерах (карты справа) после удаления 20-секундных периодов отдыха и 20-секундных периодов после отдыха. На кластерных картах выделены кластеры, специфичные для конкретного домена. (B) В качестве примера показаны средние временные курсы активности в двух кластерах правого полушария. Временные курсы были сглажены с помощью скользящего среднего с окном в 50 с, только для целей визуализации (корреляционный анализ проводился без сглаживания данных). На графике отмечены моменты начала всех видеоклипов. Значение коэффициента корреляции вычислялось после удаления 20-секундных периодов отдыха и 20-секундных периодов после отдыха. ∗∗∗: p << 0.0005. Цитирование: Rajimehr et al., 2024, Neuron 112, 4130-4146 December 18, 2024 ª 2024 The Author(s). Published by Elsevier Inc. https://doi.org/10.1016/j.neuron.2024.10.005
Автор: Rajimehr et al. Источник: www.cell.com
Почему это важно?

Это исследование не просто увлекательное путешествие вглубь нашего мозга; оно имеет большое значение для понимания того, как мы обрабатываем информацию в повседневной жизни. Карта функциональных областей мозга, созданная учёными, позволяет увидеть, как он организует свою работу во время обработки сложных, динамических аудиовизуальных стимулов. Это открывает новые горизонты для исследований в области когнитивной нейронауки, а также может помочь в понимании и лечении неврологических расстройств.

А что дальше?

Это лишь начало пути. Учёные планируют продолжить исследования, чтобы понять, как отдельные различия в работе мозга влияют на восприятие и поведение каждого из нас. Возможно, в будущем мы сможем использовать эти знания, чтобы создавать ещё более захватывающие и эффективные способы обучения и развлечения.

В следующий раз, когда вы будете смотреть фильм, вспомните, что ваш мозг работает на полную мощность, анализируя каждый кадр и звук, а также — удивительно — выстраивая сложные сети взаимодействия, чтобы погрузить вас в историю. И знаете, это настоящее чудо!

2 комментария

Alec_Goldman
И каждый раз по-разному! Если фильм не нравится, если в это время кушаешь, если набухался, если параллельно тебе парят мозг, если телевизор плохой, и так далее, но ученые не должны останавливаться — это только начало!:))
117428739789738747692@google
И каждый раз по-разному! Если фильм не нравится, если в это время кушаешь, если набухался, если параллельно тебе парят мозг, если телевизор плохой, и так далее, но ученые не должны останавливаться — это только начало!:))

Абсолютно так. К тому же он всегда работает на полную мощность и каждый раз по-разному;)

Добавить комментарий

Сейчас на главной

Новости

Публикации

SEO умерло, да здравствует GEO: как нейросети продают ваш товар без единого клика — и как это измерить

Двадцать пять лет цифровая экономика развивалась благодаря одной технической особенности: действию пользователя предшествовал переход по ссылке. Человек видел объявление или строчку в поисковой...

Самые дорогие монеты СССР: 10 экземпляров стоимостью до 10 миллионов рублей

  • Тематическая подборка
  • Оффтопик
Рынок советской нумизматики в его нынешнем виде сформировался в конце 1990-х — начале 2000-х, когда массовый коллекционер получил доступ к аукционам, а первые специализированные...

Хлеб в живописи: что интересного на новой выставке в «Зотове»

Новый проект в центре «Зотов» посвящен истории хлеба. Впрочем, не многовековой, конечно: контент выставки охватывает лишь конец XIX - первую половину XX века, но делает это вполне...

Что делать, если на вас напал индюк: три ошибки при встрече с наглой птицей

Взрослый самец индюка весит до 16-18 килограммов и на короткой дистанции развивает скорость до 30 километров в час. При этом в прыжке он бьет роговыми шпорами длиной до трех сантиметров, метя на...

Почему популяция серебряного карася может состоять из одних самок: как устроен гиногенез

В рыболовной практике средней полосы России есть наблюдение, с которым регулярно сталкиваются при чистке улова серебряного карася: из пятидесяти пойманных рыб все пятьдесят оказываются самками с...

Зачем в СССР к пельменям подавали 25 граммов уксуса и почему сейчас вкус кажется слишком резким

Когда я впервые услышала про пельмени с уксусом, сочетание показалось мне странным. К горячим пельменям привычнее добавить сметану или сливочное масло, а уксус обычно вспоминается во время домашних...