Используемое оборудование: BRITE, OCTAMON
Вы когда-нибудь смотрели фильм ужасов или действительно захватывающий триллер, который заставил бы ваше сердце биться учащенно в момент кульминации? Если вы понимаете, о чем я говорю, тогда мы можем условиться на следующем: наши умы связаны с нашими телами таким образом, что эмоции, которые мы испытываем, вызывают у нас физиологические изменения. Но что такое эмоции? Согласно Дику [1], «эмоции — это субъективные состояния, которые модулируют и направляют поведение как совокупность биологических, социальных и когнитивных компонентов». Эмоции играют важную роль в рациональности человека и влияют на то, как мы действуем и реагируем на различные ситуации; действуя как на сознательном, так и на подсознательном уровне и подготавливая тело к различным ситуациям.
Как мы можем вызывать эмоции?
Удивительно, как наше эмоциональное состояние может измениться в ходе представления вымышленной ситуации, которая вытекает из песни, книги или фильма. Действительно, аудио-визуальные (музыка, звуки, картинки, видео) и повествовательные стимулы широко использовались для выявления эмоций, вызывая различные уровни возбуждения [2]. Это потому, что с помощью сигналов в этих стимулах наш разум может заставить нас чувствовать, что мы присутствуем в определенном сценарии или сцене.
Мы можем это реализовать с помощью виртуальной реальности (VR). Виртуальная реальность позволяет нам моделировать реальные сценарии, в которых субъект может свободно взаимодействовать в динамической среде, в то же время контролируя как ситуации, так и соответствующие стимулы [3,4].
Как мы можем измерить эмоции?
Взаимосвязь между нашим разумом и телом объясняется существующей связью между центральной (ЦНС) и вегетативной нервной системой (ВНС). В то время как человеческие эмоции возникают в нашем мозгу, затрагивая несколько областей их регуляции и чувствования, они включают различные физиологические реакции [3], такие как изменения частоты сердечных сокращений и дыхания. Эти ответы происходят из ВНС, которая в свою очередь регулируется ЦНС. Таким образом, представляется разумным изучать эмоции и их влияние на людей, комбинируя измерения активности ЦНС и ВНС.
Хотя способы измерения активности ВНС просты — например, частота сердечных сокращений или дыхания, гальваническая реакция кожи, артериальное давление; в тоже время многие варианты измерения активности ЦНС имеют различные преимущества и недостатки, которые необходимо принимать во внимание. МРТ является наиболее часто используемым методом для изучения паттернов активации мозга при выполнении когнитивных задач. Тем не менее, жесткие ограничения в движении участников эксперимента, огромные размеры системы МРТ и ее громкий шум мешают полному погружению в моделируемую среду [3].
Рисунок 1: Объединенные системы виртуальной реальности и системы fNIRS
Можем ли мы вместо всего этого использовать ближнюю инфракрасную спектроскопию (NIRS)?
Безусловно, NIRS — намного лучший альтернативный способ. Это неинвазивный метод, который на основе различных спектров поглощения окси- и дезоксигемоглобина в ближней инфракрасной области (650 — 950 нм) измеряет изменения гемодинамики ткани (перфузия крови) [5]. Функциональная ближняя инфракрасная спектроскопия (fNIRS) — это метод нейровизуализации, который использует NIRS для обнаружения функциональной активности мозга. Он основан на механизме, известном как сосудисто-нервная связь, в котором увеличение потребления кислорода, вторичного к активации корковых нейронов, сопровождается увеличением мозгового кровотока. Это изменение перфузии крови приводит к локальным изменениям концентраций окси и дезоксигемоглобина, что позволяет идентифицировать участки коры головного мозга, активированные в ответ на специфические раздражители [6-8]. В отличие от fMRI, многоканальные устройства fNIRS, такие как Brite и OctaMon, одеваются на голову и имеют низкую восприимчивость к артефактам движения, что позволяет субъекту свободно перемещаться и исследовать окружающую среду. В то же время, они позволяют исследователю локализовать активацию различных областей коры головного мозга — надежно, с высокой точностью и хорошим пространственным разрешением (~ 10 мм) [6]. Все это позволяет нам проводить исследования, имитирующих реальные ситуации, а не в искусственных лабораторных условиях.
Что если бы мы могли также использовать fNIRS для оценки физиологических реакций, опосредованных ВНС? Если вы знакомы с этой технологией, возможно, вы читали о «физиологическом шуме» в сигналах fNIRS и о том, как его отфильтровать, но … что если мы его использовали? Это означало бы, что мы могли бы оценить взаимодействие ЦНС и ВНС с меньшим количеством устройств, используя при этом более реалистичные настройки.
Меня зовут Мария София Саппия, магистр. Будучи исследователем в проекте RHUMBO ITN Мари Склодовской-Кюри, я буду проводить мультимодальные эксперименты в среде виртуальной реальности для решения этих вопросов. Я объединю повествование с пространственными и аудиовизуальными сигналами в этих средах, чтобы выявить нужные эмоции и проанализировать эффекты как в центральной, так и в вегетативной нервной системах. В результате я смогу предложить модель человеческих эмоций, которая идентифицирует эмоциональное состояние субъекта в необходимый момент времени.
Проект RHUMBO получил финансирование от исследовательской и инновационной программы Horizon 2020 Европейского Союза в рамках грантового соглашения Марии Склодовской-Кюри № 813234.
Литература:
[1] A. Deak, “Brain and emotion: Cognitive neuroscience of emotions”, Review of psychology,vol. 18, no. 2, pp. 71–80, 2011.
[2] J. Marın-Morales, J. L. Higuera-Trujillo, A. Greco, J. Guixeres, C. Llinares, E. P. Scilingo,M. Alcañiz, and G. Valenza, “Affective computing in virtual reality: Emotion recognitionfrom brain and heartbeat dynamics using wearable sensors”, Scientific reports, vol. 8, no. 1,p. 13 657, 2018.
[3] B. Seraglia, L. Gamberini, K. Priftis, P. Scatturin, M. Martinelli, and S. Cutini, “An exploratory fnirs study with immersive virtual reality: A new method for technical implementation”, Frontiers in human neuroscience, vol. 5, p. 176, 2011.
[4] D. Colombo, J. Fernández-Álvarez, A. G. Palacios, P. Cipresso, C. Botella, and G. Riva,“New technologies for the understanding, assessment, and intervention of emotion regula-tion”, 2019.
[5] S. Tak and J. C. Ye, “Statistical analysis of fnirs data: A comprehensive review”, Neuroimage,vol. 85, pp. 72–91, 2014.
