НАШИ ПАРТНЁРЫ:

1.	Московский государственный университет им. М.В.Ломоносова   2.	Институт биоорганической химии РАН им. М.М. Шемякина и Ю.А. Овчинникова

 

   Институт биологии гена РАН

НИЦ Курчатовский институт   Институт нормальной физиологии им П.К. Анохина РАМН

НИИ биомедицинской химии им. В.Н. Ореховича РАМН   10.	НИИ высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН

Институт Ревматологии РАН   Санкт-Петербургский Государственный университет   

Российский научный центр радиологии и хирургических технологий  

Институт физиологии РАН им. И.П. Павлова   Институт системной биологии

Институт прикладной физики РАН   Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского  

Российский федеральный ядерный центр – Всероссийский научно-исследовательский институт экспериментальной физики   Институт физиологии и биохимии растений и микроорганизмов РАН

Институт проблем лазерных технологий РАН   Институт Земного Магнетизма, Ионосферы и Распространения Радиоволн РАН (ИЗМИРАН)

Южный федеральный университет   Институт Фотоннных технологий (Йена, Германия) (Institute of Photonic Technology)

Противораковый институт (Сан-Диего, США) (Anticancer Institute)   Институт Мозга, Япония (Brain Science Institute (BSI), RIKEN)

Центр офтальмологии и визуальных наук Университета Коимбра, Португалия (IBILI, Faculty of Medicine, University of Coimbra, Portugal   Лондонский исследовательский институт, Великобритания (London Research Institute, Cancer Research, UK)

Институт Фундаментальных исследований в медицине, Осло, Норвегия (Institute of Basic Medical Sciences, Medical Faculty of the University of Oslo, Oslo, Norway)   Институт физиологической химии, Эссен, Германия (Institute of Physiological Chemistry, University of Essen, Essen, Germany)

Компания «Медозонс»   Компания «Imalux Corporation»

 

 

 

 

 

 

 

 

Основные достижения 

 

В проблемной группе нейробиологии и информационных технологий разрабатываются и внедряются неинвазивные инструментальные методы для прямого измерения пороговых характеристик сенсорных каналов человека, а так же создаются виртуальные симуляторы осознания сенсорных сигналов, обеспечивающие идентификацию функционального состояния человека по психофизическим данным.

Особенность нашего подхода  заключается в том, что характеристики зрительного и слухового анализаторов человека измеряются по динамической ошибке в управлении свойствами виртуальных объектов на основании зрительных или слуховых сигналов, а интерпретация результатов производится на основе нейроноподобных моделей восприятия и осознания сенсорных сигналов.

 

 

 Принципиальная схема информационной технологии для измерения психофизических характеристик и управления функциональным состоянием.

 

Инструментальные методы реализованы в форме компьютерных программ, обладают высокой точностью, быстродействием, дружественным интерфейсом, большой скоростью обмена данными и полностью автоматизированной процедурой измерения.  В процессе исследования человек встраивается в лабораторную человеко-машинную систему, предназначенную для решения задач управления сенсорными стимулами. Сенсорные характеристики измеряют по погрешности в управлении величиной виртуального стимула. Единственным внешним сигналом обратной связи, используемым в управлении стимулом, оказывается рассогласование параметров сенсорного сигнала с требуемыми в управленческой задаче параметрами. Именно поэтому воспринимаемый человеком уровень рассогласования, понуждающий его к управленческим манипуляциям, и характеризует количественно состояние сенсорной системы в отношении восприятия стимула данного типа. Результатом тестирования является цифровое описание субъективного сенсорного образа для конкретного индивидуума в конкретном функциональном состоянии. Проводя исследования в различных функциональных контекстах, мы даем количественную оценку влиянию эмоциональной и моторной систем на когнитивный процесс, измеряем динамику перцепции при психофармакологической коррекции у пациентов с шизофренией, изучаем связь между типологическими особенностями человека (тип ВНД, тип вегетативной регуляции) и сенсорными функциями. К настоящему времени реализовано  измерение пороговых характеристик зрительного, слухового и кожного информационных каналов человека по следующим параметрам: абсолютные и дифференциальные пороги перцепции, характерное время перцепции, время сенсорно-моторной реакции, характерное время когнитивной обработки сенсорного сигнала.

Виртуальный симулятор (в контексте данной технологии) – это программная среда, ядром которой является биологоправдоподобная адаптивная нейросетевая модель сенсорной системы (зрительной, слуховой) человека. В математическом моделировании сенсорных функций реализуется новый подход к использованию распределенных нейроноподобных систем в качестве универсального инструмента для первичной обработки изображений в параллельном режиме в иерархических системах обработки информации (метод адаптивного распознавания информационных образов Российский Патент №2160467, 1999). Функции симулятора: настройки по психофизическим данным и создание виртуальной копии сенсорной системы конкретного человека в конкретном состоянии; проигрывания различных вариантов фармакологического и нефармакологического воздействия;  выбор индивидуальной стратегии восстановления и уменьшения риска психологического или неврологического нарушения.

К настоящему времени разработано 4 информационные технологии, включающие инструментальный метод и биологоправдоподобную модель и инструментальный метод для измерения температурной перцепции (компьютерная термометрия). 

 

Решаемые проблемы

Математические модели

Измерительные технологии

Научное значение и практическое применения

Ориентационная чувствительность зрительной и проприоцептивной систем

Однородная нейронная сеть

Компьютеризованная методика

 

Мониторинг состояния сенсомоторного аппарата (синдром Паркинсона, остеохондроз, когнитивные расстройства, болезнь Альцгеймера и др.)

 

Цветовое зрение

Однородная нейронная сеть

Компьютерная кампиметрия

 

Мониторинг психоэмоционального напряжения, психофарма-кологический контроль

 

Межполушарная асимметрия, функциональное состояние слуховой системы

Однородная нейронная сеть

Компьютерная латерометрия

 

Мониторинг при неврологических патологиях; психодиагностика

 

Временные режимы осознания звуковых сигналов

Модель адаптивной распознающей системы

Компьютеризованная методика

 

Мониторинг перцепции, внимания, памяти, осознания

 

 

Области применения:

  • контроль за психологическим состоянием и функциями мозга у людей, выполняющих работу, связанную с повышенным риском (управление транспортом, диспетчерская и операторская деятельность, служба в силовых структурах);

  • доврачебная диагностика индивидуальными неквалифицированными пользователями;

  • поведение исследований в нейронауках и медицине. 

 

  Метод компьютерной термометрии

 

 

В качестве раздражителя используется элемент Пельтье, температура которого изменяется в произвольном диапазоне с любой дискретностью под управлением компьютера. Поверхностная и глубинная температура кожи с  помощью медноконстантановых термопар регистрируется и вводится в компьютер через АЦП Lcard 154. В результате в режиме реального времени формируется и визуализируется термограмма, отражающая температурное состояние кожи, момент предъявления стимула и параметры ощущения в любых температурных условиях. Благодаря этому методу получены новые данные о роли внутрикожного температурного графиента в формировании температурных ощущений и изучается влияние внутрикожного кровотока на параметры контактной пространственной термометрии.

 

Метод компьютерной латерометрии

 

 

На основе специально разработанной программы реализован метод дихотической стимуляции. В режиме дружественного интерфейса звуковой стимул назначается экспериментатором или генерируется программой и через ЦАП с помощью наушников предъявляется испытуемому. О субъективном азимуте виртуального источника звука испытуемый сообщает с помощью эмулированного на экране транспортирира. Сразу после тестирования результаты отображаются в виде диаграммы звуколокализационной функции. Таким образом исследуется субъективное звуковое поле человека. Получены новые данные о психофизической шкале пространственного слуха человека и разработан полностью инструментальный метод диагностики функциональной межполушарной асимметрии.

 

Метод компьютерной кампиметрии 

 

 

Разработан пакет программ, обеспечивающих исследование перцепции цветового стимула во всем видимом диапазоне. В качестве раздражителя используется цветовые объекты на экране монитора. Определяются дифференциальные пороги чувствительности зрительного стимула по яркости, насыщенности и цвету. В результате обследования формируются базы данных и проводится статистическая обработка, дающая информацию о структуре зрительного поля и алгоритмах распознавания цвета в зрительном анализаторе человека. Получены новые данные о влиянии функционального состояния организма (ранняя стадия наркотической зависимости) на функцию цветоразличения.

Таким образом создана технологическая база для полимодального сенсорного картирования человека.

Отработка и применение методик и компьютерных программ осуществлялось в условиях неврологической (120 пациентов с нарушениями мозгового кровообращения) и психиатрической клиники (60 пациентов с диагнозом шизофрения, принимающих психотропные препараты); в наркологическом диспансере (100 пациентов с разными формами наркомании), а также для диагностики стресса (500 студентов из 7 ВУЗов).

 

Сотрудничество:

  • Институт прикладной физики РАН (отделение Нелинейной динамики и оптики, лаб. автоволновых систем (Нижний Новгород, Россия))

  • Нижегородский государственный университет им. Лобачевского (каф. биофизики, каф. нейробиологии и нейродинамики биологического факультета, каф. общей и социальной психологии факультета социальных наук (Нижний Новгород, Россия))

  • Московский государственный университет (каф. физиологии человека и животных, каф. биофизики биологического факультета (Москва, Россия))

  • НИИ высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН (Москва, Россия)

  • НИИ нормальной физиологии им.П.К.Анохина РАМН (Москва, Россия)

 

Достижения за 2005-2011:

  • Защищено диссертаций: докторских – 2.

  • Реферируемых статей на русском языке - 54; на английском языке – 3.

 

Патенты:

  1. Голанов Е.В., Калюжный Л.В., Парин С.Б., Судаков К.В. (1980). Способ лечения шокового состояния. – А. с. СССР № 1138165 от 08.10.84 (Приоритет от 07.05.80).

  2. Ашмарин И.П., Соколова Н.А., Зозуля М.А., Крылов В.Н., Парин С.Б., Кузьмин Е.Г. (1992). Способ лечения геморрагического шока. - Патент РФ № 2033804 от 30.04.95 

  3. (Приоритет от 10.01.92).

  4. Артюх М.А., Батова Р.С., Крылов В.Н., Лаздынь А.А., Ошевенский Л.В., Парин С.Б., Петерсоне Э.Ю. (1992). Средство, обладающее обезболивающим действием, для парентерального введения. - Патент РФ № 2057539 от 10.04.96 (Приоритет от 10.11.92).

  5. Тиняков Р.Л., Парин С.Б., Пономаренко А.А., Беспалова Ж.Д., Малиновская И.В. (1997). Способ моделирования отека легких. - Патент РФ № 2143277 от 27.12.99 (Приоритет от  24.10.97).

  6. Щербаков В.И., ПаренкоМ.К., Полевая С.А. Способ исследования межполушарной сенсорной асимметрии. - Российский Патент № 2198589, 1999.

  7. Щербаков В.И., Паренко М.К., Полевая С.А. Способ исследования цветового зрения человека. - Российский Патент № 2222250, 2002.

  8. Щербаков В.И., Паренко М.К., Полевая С.А., Шеромова Н.Н. Способ исследования межполушарной сенсорной асимметрии. - Российский Патент № 2207041, 2003.