Human PhysiologyHuman PhysiologyФизиология человека0131-16463034-6150The Russian Academy of Sciences66407110.31857/S0131164624060028AGQUSYArticlesСтатьиResearch ArticleComponents of Evoked Potentials in Frontal Cortex Areas Associated with Image Classification and Independent of Physical Characteristics of StimuliКомпоненты вызванных потенциалов фронтальных областей коры, связанные с классификацией изображений и не зависящие от физических характеристик стимуловMoiseenkoG. А.МоисеенкоГ. А.
Russian Federation
MoiseenkoGA@infran.ruKoskinS. А.КоскинС. А.
Russian Federation
MoiseenkoGA@infran.ruProninS. V.ПронинС. В.
Russian Federation
MoiseenkoGA@infran.ruChikhmanV. N.ЧихманВ. Н.
Russian Federation
MoiseenkoGA@infran.ruVershininaЕ. А.ВершининаЕ. А.
Russian Federation
MoiseenkoGA@infran.ruZhukovaО. V.ЖуковаО. В.
Russian Federation
volgazhukova@gmail.comI. P. Pavlov Institute of Physiology RASФГБУН Институт физиологии имени И.П. Павлова РАНMilitary Medical Academy named after S. M. KirovФГБВОУ ВО Военно-медицинская академия имени С.М. Кирова Министерства обороны РФ12122024506132425022025Copyright ©; 2024, Russian Academy of SciencesCopyright ©; 2024, Российская академия наук2024Russian Academy of SciencesРоссийская академия наукhttps://journals.eco-vector.com/0131-1646/article/view/664071

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.

В настоящее время существует проблема повышения объективности электрофизиологических методов оценки остроты зрения. Цель настоящего исследования – изучение характеристик когнитивных вызванных потенциалов (ВП), связанных с событиями, во фронтальных областях мозга в задачах классификации изображений объектов, по семантическим признакам изображений. Использовали визуальные стимулы, разбитые на следующие классы: по семантическим признакам – на живые и неживые объекты, и по диапазонам пространственных частот – на широкополосные контурные изображения (белые на черном фоне) и узкополосные, в которых методом цифровой фильтрации были выделены низкочастотный или высокочастотный диапазоны. Подготовленные изображения предъявляли на экране монитора испытуемым. В каждой серии исследований испытуемые получали инструкцию классифицировать изображения по признакам “живой/неживой” объект вне зависимости от физических характеристик стимулов. Показали, что компонент P200 ВП в вентролатеральных областях фронтальной коры головного мозга зависит от семантических свойств стимулов – изображений объектов живой и неживой природы, и не зависит от таких физических характеристик, как наличие/отсутствие высокочастотной или низкочастотной фильтрации. В настоящей работе в результате проведенного анализа индивидуальных данных в двух сериях исследования представлены результаты измерений амплитуд и латентных периодов для компонента P200 ВП для разных (по семантике) классов контурных изображений с высокочастотной и низкочастотной фильтрацией на выбранных нескольких отдельных пространственных частотах и контурных неотфильтрованных изображений при разных инструкциях испытуемым. Полученные результаты могут быть востребованы в разработке нового дополнительного метода оценки остроты зрения с помощью зрительных ВП.

object classificationevoked potentialsP200 componentvisual acuity assessmentклассификация объектоввызванные потенциалыкомпонент Р200оценка остроты зренияПравительство РФGovernment of the Russian Federation1021062411653-4-3.1.8Kostandov E.A. [Psychophysiology of consciousness and the unconscious]. St. Petersburg: Piter, 2004. 167 p.Костандов Э.А. Психофизиология сознания и бессознательного. СПб.: Питер, 2004. 167 с.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.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.Pauen S. Evidence for knowledge–based category discrimination in infancy // Child Dev. 2002. V. 73. № 4. P. 1016.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.Marchenko O.P. [Electrical potentials of the brain associated with categorization of labels of animate and inanimate objects] // Exp. Psychol. 2010. V. 3. № 1. P. 5.Марченко О.П. Электрические потенциалы мозга, связанные с категоризацией названий одушевленных и неодушевленных объектов // Экспериментальная психология. 2010. Т. 3. № 1. С. 5.Gerasimenko N.Yu., Slavutskaya A.V., Kalinin S.A. et al. [Recognition of visual objects under forward masking. Effects of cathegorial similarity of test and masking stimuli] // Zh. Vyssh. Nerv. Deyat. Im. I.P. Pavlova. 2013. V. 63. № 4. P. 419.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.Mikhailova E.S., Gerasimenko N.Yu., Avsienko A.V. Recognition of forward-masked complex and simple images // Human Physiology. 2009. V. 35. № 3. P. 267.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.Verkhlyutov V.M., Ushakov V.L., Strelets V.B. [Decreased latency of the evoked potential component N170 during repeated presentation of face images] // Zh. Vyssh. Nerv. Deyat. Im. I.P. Pavlova. 2009. V. 50. № 3. P. 307.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.Ponomarev V.A., Kropotov Yu.D. Improving source localization of event-related potentials in the GO/NOGO task by modeling their cross-covariance structure // Human Physiology. 2013. V. 39. № 1. P. 27.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.Ponomarev V.A., Pronina M.V., Kropotov Yu.D. Latent components of event-related potentials in a visual cued Go/NoGo task // Human Physiology. 2019. V. 45. № 5. P. 474.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.Glezer V.D. Vision and Thinking. Leningrad: Nauka, 1993. 284 p.Глезер В.Д. Зрение и мышление. Л.: Наука, 1993. 284 с.Shelepin Yu.E. Introduction to Neuroiconics: Monograph. St. Petersburg: Troitsky Most, 2017. 352 p.Шелепин Ю.Е. Введение в нейроиконику: монография. СПб.: Троицкий мост, 2017. 352 с.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.Attneave F. Physical determinants of the judged complexity of shapes // J. Exp. Psychol. 1957. V. 53. № 4. P. 221.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.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.Moiseenko G.A., Shelepin Yu.E., Kharauzov A.K. et al. Classification and recognition of images of animate and inanimate objects // J. Opt. Technol. 2015. V. 82. № 10. P. 685.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.Moiseenko G.A., Pronin S.V., Shelepin Yu.E. Investigation of scale-invariant image classification mechanisms // J. Opt. Technol. 2019. V. 86. № 11. P. 729.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.Chuprov A.D., Zhedyale N.A., Voronina A.E. [Methods for investigation of central department of a visual analyzer (review)] // Saratov J. Med. Sci. Res. 2021. V. 17 № 2. P. 396.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.Ophthalmology: national guidelines / Eds. Avetisov S.E., Egorov E.A., Moshetov L.K., Neroev V.V., Takhchidi H.P. 2nd ed., revised. and add. Moscow: GEOTAR-Media, 2022. Ser.: National Guidelines. 904 p.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.Moiseenko G.A., Vershinina E.A., Pronin S.V. et al. Latency of evoked potentials in the tasks involving classification of images after wavelet filtration // Human Physiology. 2016. V. 42. № 6. P. 615.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.Kutsenko M.A. History and methods of visometry // Bulletin of the Council of Young Scientists and Specialists of the Chelyabinsk Region. 2018. V. 2. № 3. P. 32.Куценко М.А. История и методы визометрии // Вест. совета молодых учtных и специалистов Челяб. обл. 2018. Т. 2. № 3. C. 32.Moiseenko G.A., Pronin S.V., Zhil’chuk D.I. et al. Vanishing optotypes and objective measurement of human visual acuity // J. Opt. Technol. 2020. V. 87. № 12. P. 761.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.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.Kozlovskiy S., Kashirin V., Glazkova A. Electrophysiological differences in perception of animate and inanimate objects // Int. J. Psychophysiol. 2023. V. 188. P. 116.Mikhailova E.S., Mayorova L.A., Gerasimenko N.Yu. et al. [Sex differences in working memory for simple visual features. Analysis of event-related potentials in the process and space of sensors and dipole sources] // Zh. Vyssh. Nerv. Deyat. Im. I.P. Pavlova. 2022. V. 72. № 6. P. 836.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.Gerasimenko N.Yu., Kushnir A.B., Mikhailova E.S. Masking effects of irrelevant visual information inder conditions of basic and superordinate categorization of complex images // Human Physiology. 2019. V. 45. № 1. P. 1.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.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.Vakhrameeva O.A., Sukhinin M.V., Moiseenko G.A. et al. [Investigation of dependence of perception thresholds on fovea geometry] // Sensory Systems. 2013. V. 27. № 2. P. 122.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.Chan A.W.-Y. Functional organization and visual representations of human ventral lateral prefrontal cortex // Front. Psychol. 2013. V. 4. P. 371.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.Badre D., Wagner A.D. Left ventrolateral prefrontal cortex and the cognitive control of memory // J. Neuropsychol. 2007. V. 45. № 13. P. 2883.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.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.