Аннотация результатов, полученных в 2022 году
В первый год выполнения проекта были подготовлены два аналитических обзора современных исследований. В обзоре нейрофизиологических механизмов символической репрезентации количества рассмотрены основные в мировом научном сообществе объяснительные принципы для числового познания, в частности модель тройного кода, ее критика и домен-неспецифичные теории. В обзоре рассматриваются различия в мозговых механизмах обработки несимволического и символического чувства числа, которые могут быть связаны с различными областями мозга. Обсуждаются механизмы числовых репрезентаций, которые в онтогенезе связаны с лобно-теменным сдвигом: на ранних этапах онтогенеза преимущественное значение имеют лобные структуры, по мере взросления они уступают свою функцию теменным областям. В обзоре применения методов искусственного интеллекта для анализа нейрофизиологических данных рассмотрены методы искусственного интеллекта (ИИ), в частности нейронные сети глубокого обучения, которые демонстрируют все большую эффективность при анализе нейрофизиологических данных. Методы глубокого обучения могут обеспечить более высокий уровень производительности при выполнении задач анализа сигнала фБИК-спектроскопии и могут рассматриваться как более эффективные при анализе данных, чем те, которые созданы вручную с применением классических подходов нейронауки. Использование методов искусственного интеллекта также снижает потребность в предобработке данных и предварительном определении и извлечении характеристик сигнала спектроскопии. Существенным ограничением методов ИИ являются малые выборки наблюдений, тогда как большие выборки нейроданных, позволяют методам машинного обучения достигать хорошей обобщающей способности классификаторов. В целом, анализ показал, что методы ИИ могут эффективно применяться для анализа нейрофизиологических механизмов когнитивных процессов. В первый год выполнения проекта проведен анализ нейрокогнитивных механизмов, лежащих в основе выполнения базовых математических операций у взрослых респондентов. Для анализа использовались показатели оксигенации/деоксигенации. Сравнение паттернов мозговой активации проводилось по основным экспериментальным условиям: сложение и вычитание двузначных чисел с разными уровнями сложности математических заданий (высокий, низкий); сложение и вычитание двузначных чисел с разными уровнями сложности текстовых математических задач (неконгруэнтный, конгруэнтный); сложение и вычитание двузначных чисел в разных форматах представления математических заданий (числовой, текстовый); ментальная числовая линия и развитие пространственно-числовых ассоциаций с учетом такого фактора, как уровень сложности заданий (высокий, низкий). В первый год исследования были собраны и систематизированы нейрофизиологические данные 105 респондентов от 18 до 26 лет. При анализе полученных данных были выявлены ключевые области, которые играют функционально важную роль в репрезентации сложения и вычитания на разных уровнях сложности в числовом, текстовом форматах и на числовой линии. Полученные данные указывают на то, что выполнение вычислений и оперирование числами связаны с распределенной сетью областей мозга, что соотносится с домен-неспецифичной теорией. Мозговая активация в «нематематических» областях объясняется вовлечением в числовое познание и символическую репрезентацию числовых навыков рабочей памяти, управляющих функции, внимания, зрительно-пространственных способностей, а также процессов вербальной и семантической обработки информации. Нейрокогнитивные механизмы, отвечающие за общие когнитивные процессы и семантическую обработку информации (в том числе за понимание и обработку языка) и характеризующие специфику мозговой активации взрослых, охватывают широкий спектр областей мозга. По результатам нашего исследования, многие из ранее описанных зон задействованы в решении математических задач: (1) Височно-теменные узлы (область Вернике, угловая извилина), активация в которых может объясняться необходимостью опоры на восприятие и семантическую обработку информации при произведении точных вычислений и манипулировании числами. (2) Зона Брока, нижние и средние лобные извилины, которые отвечают за вербальную рабочую память при оперировании числами и осуществлении вычислений в разных форматах, также могут активироваться в условии высокой сложности математических заданий (3) Нижние и средние височные извилины, левая веретенообразная извилина, которые участвуют в распознавании символических объектов, в фонологической обработке письменных знаков при чтении и понимании текста, активируются в математических заданиях в текстовых форматах. В числовом формате сложения значимая активация выявлена в левой угловой извилине и внутритеменной борозде для высокого уровня сложности и в правых средней височной и внутритеменной бороздах для низкого уровня сложности. В текстовом формате сложения при определении различий в активации между высоким и низким уровнями сложности значимые различия были выявлены в левой угловой извилине и зоне Вернике, связанных с вербальной памятью и обработкой семантической информации. При сравнении паттернов активации, характерных для решения примеров с разными уровнями сложности в числовом и текстовом форматах, с условием чтения математической задачи без вычислений были выявлены активация в левой нижней височной извилине, левой веретенообразной извилине, средней височной извилине в условии чтения, по сравнению со сложением и вычитанием в числовом формате математических заданий высокого уровня сложности, и активация в правой угловой извилине и правой внутритеменной борозде в условии решения примеров, по сравнению с чтением. Результаты свидетельствуют о проявлении механизмов, характерных для чтения, и о вовлечении дополнительных механизмов, характерных для числовой обработки. Отсутствие специфической активации свидетельствует о том, что чтение текстов, содержательно оформленных в виде математической задачи, и чтение заданий в текстовом формате принципиально не отличаются друг от друга и задействуют сходные участки мозга. Дополнительный анализ мозговой активации у респондентов с низким и высоким уровнем математических компетенций позволил выявить зависимость функциональных ролей разных структур мозга от уровня математической успешности. Респонденты с низким уровнем математических компетенций продемонстрировали значимую активацию в правом полушарии, респонденты с высоким уровнем - активацию в левом полушарии. Активация правого полушария при решении точных вычислительных задач в текстовом формате у лиц с низким уровнем математических компетенций может быть связана с семантическим кодированием заданий в нетипичной форме. Анализ нейрокогнитивных механизмов, лежащих в основе решения текстовых математических задач с разным уровнем сложности, показал, что для операции сложения значимая активация проявляется в правосторонней угловой извилине и внутритеменной борозде при сравнении сложного уровня (неконгруэнтного условия) с простым уровнем (конгруэнтным условием). Для операции вычитания была выявлена значимая активация в неконгруэнтном условии, по сравнению с конгруэнтным в средней височной и веретенообразной извилинах. Полученные результаты вносят вклад в понимание того, что лингвистическая и арифметическая сложности в текстовых математических задачах накладываются друг на друга, в связи с чем трудности в решениях математических задач значительно возрастают. Были получены результаты о нейрокогнитивных механизмах, лежащих в основе пространственно-числовых ассоциаций, с учетом уровня сложности заданий. Было выявлено, что в процессе усложнения заданий возрастает роль лобных структур, в частности области Брока и левой нижней лобной извилины во всех операциях, связанных с числовой линией. В целом, функциональная роль разных структур мозга зависит от специфики применяемой при вычислении арифметической операции, формата и сложности математических задач, а также от уровня математических способностей.

Аннотация результатов, полученных в 2023 году
Во второй год реализации Проекта были собраны и систематизированы оригинальные наборы нейрофизиологических данных в процессе выполнения математических заданий на точные вычисления у подростков в возрасте от 11 до 17 лет (средний возраст 14,2, 58 девочек, 42 мальчика). В качестве метода нейровизуализации применялась функциональная спектроскопия в ближнем инфракрасном диапазоне (фБИК-спектроскопии), позволяющая выявлять мозговую гемодинамику, которая считается надежным показателем функциональной активации мозга в ответ на когнитивную задачу. Разработанный в первый год дизайн-протокол исследования был скорректирован с учетом полученных результатов на взрослой выборке и особенностей подросткового возраста. Таким образом, у школьников общая длительность двух этапов эксперимента составила 45 минут, в качестве стимульного материала применялись математические задания на сложение двузначных чисел с переходом и без перехода через десяток. Анализ нейрокогнитивных механизмов, лежащих в основе функционирования символических числовых навыков, у подростков осуществлялся по следующим условиям: уровень сложности математических заданий (высокий, низкий); уровень сложности текстовых математических заданий (высокий, низкий); формат представления математических заданий (числовой, текстовый); уровень сложности пространственно-числовых ассоциаций (простой, сложный). Для реализации этих целей было разработано программное обеспечение (ПО) для считывания и разметки «сырых» данных фБИК-спектроскопии, их предварительной обработки и анализа с применением библиотек MNE и MNE-NIRS и методов машинного обучения. Также была реализована возможность проведения индивидуального анализа с выявлением закономерностей в паттернах гемодинамической активации у каждого респондента и группового анализа данных фБИК-спектроскопии с помощью общей линейной модели (General Linear Model, GLM) и модели смешанных эффектов для анализа значимых групповых реакций. При анализе результатов были выявлены ключевые зоны головного мозга, входящие в систему функционально связанных областей, участвующих в реализации символических числовых навыков и пространственно-числовых ассоциаций у подростков при решении математических задач с разными уровнями сложности в числовом, текстовом форматах и на числовой линии: (1) Левая нижняя лобная извилина, в том числе зона Брока, двусторонние средние лобные извилины, которые отвечают за вербальную рабочую память при оперировании числами и осуществлении вычислений в разных форматах (числовом и текстовом). (2) Левая надкраевая извилина (активируется в математических заданиях в текстовом формате), которая участвует в процессах вербальной обработки, зрительного узнавания слов, фонологической обработки. (3) Правые угловая извилина и внутритеменная борозда (активируются в математических заданиях в числовом формате), которые вовлечены как в домено-специфические механизмы, отвечающие за числовое познание и вычисления, так и в домено-неспецифические когнитивные функции. (4) Левый височно-теменной узел, включающий среднюю височную и угловую извилины, входящие в зону Вернике (активируются в условии чтения без вычислений), которые отвечают за чтение (декодирование слов, связанных с числовой информацией) и манипулирование числами в вербальной форме в операциях точных вычислений. Гемодинамическая активация в подростковом возрасте была выявлена в тех зонах головного мозга, которые отвечают, как за чувство числа, оперирование числами и выполнение вычислений, традиционно определяемые как «математические» (задняя теменная долька, в частности внутритеменная борозда), так и за общие когнитивные процессы и семантическую обработку информации, в том числе за понимание и языковую обработку, ментальное перекодирование информации в символическое математическое выражение, в целом определяемые как «нематематические» области (надкраевая, угловая, веретенообразная, нижняя и средняя лобные извилины, височно-теменной узел). Данные «нематематические» зоны головного активируются из-за активного включения домен-неспецифических областей, отвечающих за управляющие функции, вербальную память и обработку (анализ и пониманием письменной и устной речи), долговременную память, восходящее внимание (bottom-up attention). Анализ функциональной связности подтвердил, что численное познание обеспечивается лобно-теменной сетью, включающей в себя теменные и префронтальные участки коры, с частичной активацией височных областей, преимущественно слева, в перисильвиевой языковой сети. В числовом формате сложения для высокого уровня сложности (с применением операции перехода через десяток) значимая активация выявлена билатерально в средних лобных извилинах. В текстовом формате сложения значимые различия между высоким и низким уровнями сложности были выявлены в левой средней лобной извилине и зоне Брока. Значимая активация в условиях, где присутствует эффект перехода через десяток указывает на задействование домен-неспецифичных процессов. Активация в лобных зонах, отвечающих за рабочую память, управляющие функции и внимание в подростковом возрасте, свидетельствуют об отсутствии автоматизация точных вычислений и согласуется с гипотезой лобно-теменного сдвига, согласно которой усиление лобной активации в подростковом возрасте определяется возрастной спецификой. При сравнении сложения в текстовом формате по сравнению с чтением математических задач значимая активация была выявлена в левой надкраевой извилине. Тогда как при анализе сложения в числовом формате была выявлена значимая активация не только в левосторонней надкраевой извилине, но и в правосторонней угловой извилине по сравнению с условием чтения математических задач. Результаты свидетельствуют о проявлении механизмов, связанных с языковой обработкой, с извлечением математических фактов из долговременной памяти, и задействовании зрительно-пространственного внимания при решении математических задач. Это демонстрирует увеличенную нагрузку на функцию чтения, в частности, на декодирование слов, связанных с числовой информацией числа. В исследовании были выявлены нейрокогнитивные механизмы, лежащие в основе пространственно-числовых ассоциаций в подростковом возрасте: значимая разница в гемодинамической активации в лобных совместно с левосторонними височно-теменными отделами головного мозга в сложном условии по сравнению с простым условием, так как при решении задач подростки применяли сложные стратегии, включающие объединение стратегии вычисления (активация символических представлений о числах), и стратегии, которая актуализируется при приблизительной оценке количества (активация паттернов, отвечающих за пространственно-числовые ассоциации). Одной из задач второго года была разработка и апробация программного средства с интеллектуальным анализом данных фБИК-спектроскопии для классификации возрастных различий в гемодинамической мозговой активации у подростков и взрослых в процессе решения математических заданий. Для разработки интеллектуальной модели были применены нейронные сети глубокого обучения. На этапе проектирования нейронных сетей проводился анализ двух типов архитектур нейронных сетей: (1) архитектуры на основе рекуррентных нейронных сетей; (2) архитектуры сверточных нейронных сетей. Было проанализировано 7 архитектур нейронных сетей и отобраны две из них, которые продемонстрировали устойчивы результаты с высокой точностью (точность выше 82% на различных экспериментальных условиях): полносверточная нейронная сеть (FCN) и сверточная нейронная сеть с остаточными блоками (Resnet). Данные нейронные сети смогли классифицировать возрастные различия в нейрокогнитивных механизмах символических числовых навыков у школьников и взрослых при выполнении различных математических задач.