Аннотации:
Согласно гипотезе «нейронной эффективности» показатели интеллекта связаны со специфическими
пространственными особенностями оптимальной функциональной активности мозга. Так как имеются исследования, не подтверждающие такой взаимосвязи, актуальным остается исследование вопроса ее устойчивости. Поэтому основная задача исследования заключается в поиске метрик коннективности ЭЭГ в
состоянии покоя, устойчиво коррелирующих с показателями вербального и зрительно-пространственного
компонентов интеллекта. В качестве потенциальных мер взаимосвязи исследуемых параметров выбраны
коэффициенты корреляции Пирсона, Спирмена, полихорический коэффициент корреляции и их устойчивые аналоги, вычисленные на основе усечения, метода MCD, метода знаков. Для оценки устойчивости к
выбросам применялся критерий поэлементного удаления (leave-one-out test, LOOT), на основе которого
рассчитывался взвешенный робастный аналог коэффициентов корреляции. По степени отклонения от его
исходного значения, рассчитанного на всей выборке, можно судить о чувствительности к выбросам. Показано, что коэффициенты корреляции, основанные на рангах и использующие усечение, наиболее устойчивы
к выбросам. В результате выявлены устойчивые значимые корреляции между показателями интеллекта и
коннективностью ЭЭГ в состоянии покоя, свидетельствующие о потенциально эффективной преднастройке функциональных нейронных сетей с объединением локальных и дистантно распределенных нейронных
ансамблей. According to the “neural efficiency” hypothesis, intelligence indicators are associated with specific spatial
features of the optimal functional activity of the brain. Since there are studies that do not confirm such a
relationship, the study of the issue of its stability remains relevant. Therefore, the main task of the study is to
find metrics of EEG connectivity at rest that are stably correlated with indicators of the verbal and visual-spatial
components of intelligence. Pearson’s and Spearman’s correlation coefficients, polychoric correlation coefficient and
their stable analogs calculated on the basis of truncation, the MCD method, and the sign method were chosen as
potential measures of the relationship of the studied parameters. To assess the robustness to outliers, the “leaveone-
out test” (LOOT) procedure was used, on the basis of which a weighted robust analog of the correlation
coefficients was calculated. By the degree of deviation from its initial value, calculated for the entire sample, one
can judge the sensitivity to outliers. It is shown that rank-based correlation coefficients using truncation are the
most resistant to outliers. As a result, stable significant correlations were found between intelligence indicators
and EEG connectivity at rest, indicating a potentially effective pre-tuning of functional neural networks with the
combination of local and distantly distributed neural ensembles.
Описание:
Авдеенко Татьяна Владимировна, д.т.н., профессор, кафедра теоретической и прикладной информатики, Новосибирский государственный технический университет (Новосибирск, Российская Федерация)
Тимофеева Анастасия Юрьевна, к.э.н., кафедра теоретической и прикладной информатики, Новосибирский государственный технический университет (Новосибирск, Российская
Федерация)
Муртазина Марина Шамильевна, к.ф.н., к.т.н., кафедра автоматизированных систем
управления, Новосибирский государственный технический университет (Новосибирск, Российская Федерация)
Разумникова Ольга Михайловна, д.б.н., доцент, кафедра психологии и педагогики, Новосибирский государственный технический университет (Новосибирск, Российская Федерация). T.V. Avdeenko, A.Yu. Timofeeva,
M.Sh. Murtazina, O.M. Razumnikova
Novosibirsk State Technical University (pr. K. Marksa 20, Novosibirsk, 630073 Russia)
E-mail: tavdeenko@mail.ru, a.timofeeva@corp.nstu.ru,
murtazina@corp.nstu.ru, razumnikova@corp.nstu.ru