Бизди курчап турган дүйнө мээбиз тынымсыз иштеп жаткан ар кандай маалыматка толгон. Ал бул маалыматты сезүү органдары аркылуу алат, алардын ар бири сигналдардын үлүшү үчүн жооп берет: көз (көрүү), тил (даам), мурун (жыт), тери (тийүү), вестибулярдык аппарат (тең салмактуулук, мейкиндиктеги абал жана сезим салмак) жана кулактар (үн). Бүт бул органдардан келген сигналдарды бириктирүү менен мээбиз айлана-чөйрөбүздүн так сүрөтүн түзө алат. Бирок тышкы сигналдарды иштетүүнүн бардык аспектилери бизге белгилүү эмес. Бул сырлардын бири - үндөрдүн булагын локалдаштыруу механизми.
Сүйлөө жана угуу нейроинженериясы лабораториясынын (Нью-Джерси технологиялык институту) окумуштуулары үндү локализациялоонун нейрон процессинин жаңы моделин сунушташты. Үндү кабыл алуу учурунда мээде кандай так процесстер болот, мээбиз үн булагынын абалын кантип түшүнөт жана бул изилдөө угуу кемчиликтери менен күрөшүүдө кандай жардам бере алат. Бул тууралуу изилдөө тобунун баяндамасынан билебиз. Go.
Изилдөөнүн негизи
Мээбиз сезүү органдарыбыздан кабыл алган маалымат булагы жагынан да, иштетилиши жагынан да бири-биринен айырмаланат. Кээ бир сигналдар мээбизге дароо так маалымат катары көрүнсө, башкалары кошумча эсептөө процесстерин талап кылат. Орой менен айтканда, биз тийгенди дароо сезебиз, бирок үндү укканда дагы эле анын кайдан келгенин табышыбыз керек.
горизонталдык тегиздикте үндөрдү локалдаштыруу үчүн негиз болуп саналат интерационалдык* убакыт айырмасы (ITD баштап аралык убакыт айырмасы) угуучунун кулагына жеткен үндөр.
Аралык база* - кулактын ортосундагы аралык.
Мээде бул процесс үчүн жооптуу болгон белгилүү бир аймак (медиалдык жогорку зайтун же MSO) бар. Учурда үн сигналы MVOдо кабыл алынып, интерационалдык убакыт айырмалары нейрондордун реакция ылдамдыгына айланат. ITD функциясы катары MBO чыгуу ылдамдыгы ийри сызыктарынын формасы ар бир кулак үчүн кириш сигналдарынын кайчылаш-корреляция функциясынын формасына окшош.
МБОдо маалымат кантип иштетилет жана чечмеленет толугу менен ачык эмес, ошондуктан бир нече карама-каршы теориялар бар. Эң белгилүү жана чындыгында үн локализациясынын классикалык теориясы Джеффресс модели (Lloyd A. Jeffress). Ал негизделген белгиленген сызык* детектордук нейрондор, алар ар бир кулактан келген нейрондук киргизүүлөрдүн бинуралдык синхрониясына сезгич, ар бир нейрон белгилүү бир ITD көлөмүнө максималдуу сезгич болот (1A).
Белгиленген сызык принцип* аксондору боюнча импульстарды өткөрүүдө бирдей физиологиялык принциптерди колдонгон ар кандай нервдер ар кандай сезимдерди пайда кыла аларын түшүндүргөн гипотеза. Структуралык жактан окшош нервдер, эгерде алар борбордук нерв системасындагы окшош нерв сигналдарын ар кандай жолдор менен чечүүгө жөндөмдүү уникалдуу нейрондорго туташкан болсо, ар кандай сезимдик кабылдоолорду жаратышы мүмкүн.
Сүрөт №1
Бул модель эки кулакка жеткен үндөрдүн чектелбеген кайчылаш корреляцияларына негизделген нейрондук коддоого эсептөө жагынан окшош.
Үн локализациясын мээнин ар кайсы жарым шарларынан келген нейрондордун айрым популяцияларынын жооп ылдамдыгынын айырмачылыктарынын негизинде моделдештирүүгө болот деген модель да бар, б.а. жарым шарлар аралык асимметриянын модели (1В).
Ушул убакка чейин эки теориянын (моделдин) кайсынысы туура экенин ачык айтуу кыйын болчу, анткени алардын ар бири үн интенсивдүүлүгүнө үндүн локализациясынын ар кандай көз карандылыгын болжолдойт.
Бүгүн биз карап жаткан изилдөөдө изилдөөчүлөр үндөрдү кабыл алуу нейрондук коддоого негизделгенби же жеке нейрондук популяциялардын реакциясындагы айырмачылыктарга негизделгенби, түшүнүү үчүн эки моделди бириктирүүнү чечишти. 18 жаштан 27 жашка чейинки адамдар (5 аял жана 7 эркек) катышкан бир нече эксперименттер өткөрүлдү. Катышуучулардын аудиометриясы (угуу курчтугун өлчөө) 25 жана 250 Гц арасында 8000 дБ же андан жогору болгон. Эксперименттердин катышуучусу үн өткөрбөй турган бөлмөгө жайгаштырылды, анда атайын аппаратура орнотулуп, жогорку тактыкта калибрленген. Катышуучулар үн сигналын уккандан кийин ал келген тарапты көрсөтүшү керек болчу.
Изилдөөнүн натыйжалары
көз карандылыкты баалоо үчүн lateralization* этикеткаланган нейрондорго жооп иретинде үн интенсивдүүлүгүнөн мээнин активдүүлүгү, үкүнүн мээсинин ламинардык ядросундагы нейрондордун реакция ылдамдыгы жөнүндө маалыматтар колдонулган.
Латералдуулук* - дененин сол жана оң жарымынын асимметриясы.
Мээнин активдүүлүгүнүн lateralization нейрондордун кээ бир популяцияларынын реакция ылдамдыгына көз карандылыгын баалоо үчүн резус маймылынын мээсинин төмөнкү колликулунун активдүүлүгүнүн маалыматтары колдонулган, андан кийин ар кандай жарым шарлардагы нейрондордун ылдамдыгынын айырмачылыктары кошумча эсептелген. .
Детектордук нейрондордун белгиленген сызык модели үндүн интенсивдүүлүгү азайган сайын, кабыл алынган булактын капталдуулугу жумшак жана катуу үндөрдүн катышына окшош орточо маанилерге жакындайт деп болжолдойт (1S).
Жарым шардагы асимметриянын модели, өз кезегинде, үндүн интенсивдүүлүгү босогого жакын деңгээлге чейин азайган сайын, кабыл алынган капталдуулук орто сызыкты көздөй жылыйт (1D).
Үндүн жалпы интенсивдүүлүгү жогору болгондо, каптализация интенсивдүүлүктүн инварианттуу болушу күтүлөт 1S и 1D).
Демек, үндүн интенсивдүүлүгү үндүн кабыл алынган багытына кандай таасир этээрин талдоо ошол учурда болуп жаткан процесстердин мүнөзүн так аныктоого мүмкүндүк берет – бир эле жалпы аймактагы нейрондор же ар кандай жарым шарлардагы нейрондор.
Албетте, адамдын ITD дискриминациялоо жөндөмдүүлүгү үн катуулугуна жараша ар кандай болушу мүмкүн. Бирок, илимпоздордун айтымында, ITD менен сезгичтикти жана угуучулардын үн булагынын багытын үн интенсивдүүлүгүнүн функциясы катары баалаган мурунку жыйынтыктарды чечмелөө кыйын. Кээ бир изилдөөлөр үндүн интенсивдүүлүгү чек ара чегине жеткенде, булактын кабыл алынган капталдуулугу азаят дешет. Башка изилдөөлөр интенсивдүүлүктүн кабылдоого эч кандай таасири жок экенин көрсөтүп турат.
Башкача айтканда, илимпоздор ITD, үн интенсивдүүлүгү жана анын булагынын багытын аныктоонун ортосундагы байланышка байланыштуу адабиятта аз маалымат бар экенин "жумшак" кыйытып жатышат. Жалпысынан илимий коомчулук тарабынан кабыл алынган аксиомалардын бир түрү катары бар теориялар бар. Ошондуктан, угууну кабыл алуунун бардык теорияларын, моделдерин жана мүмкүн болгон механизмдерин практикада деталдуу түрдө сынап көрүү чечими кабыл алынды.
Биринчи эксперимент он нормалдуу угуу катышуучуларынын тобунда үн интенсивдүүлүгүнүн функциясы катары ITD негизинде lateralization изилдөөгө мүмкүндүк берген психофизикалык парадигмага негизделген.
Сүрөт №2
Үн булактары адамдар ITD тааный ала турган жыштык диапазонунун көпчүлүгүн камтуу үчүн атайын крондолгон, б.а. 300дөн 1200 Гцге чейин (2A).
Ар бир сыноодо угуучу 375тен 375 мсге чейинки ITD маанилеринин диапазонунда сезүү деңгээлинин функциясы катары ченелген капталдуулукту көрсөтүшү керек болчу. Үн интенсивдүүлүгүнүн таасирин аныктоо үчүн сызыктуу эмес аралаш эффекттер модели (NMLE) колдонулган, ал туруктуу жана кокустук үн интенсивдүүлүгүн камтыган.
ырааттама 2В өкүл угуучу үчүн эки үн интенсивдүүлүгү боюнча спектрдик жалпак ызы-чуу менен болжолдуу lateralization көрсөтөт. Жана график 2S чийки маалыматтарды (чөйрөлөр) жана бардык угуучулардын орнотулган NMLE моделин (сызыктарын) көрсөтөт.
Таблица # 1
Жогорудагы таблица бардык NLME параметрлерин көрсөтөт. Окумуштуулар күткөндөй, ITD көбөйүшү менен кабыл алынган laterality жогорулаганын көрүүгө болот. Үндүн интенсивдүүлүгү азайган сайын, кабылдоо орто сызыкты көздөй жылган (графикке киргизилген) 2C).
Бул тенденциялар NLME модели тарабынан колдоого алынган, ал ITD жана үн интенсивдүүлүгүнүн капталдуулуктун максималдуу даражасына олуттуу таасирин көрсөткөн, interhemispheric айырмачылыктардын моделин колдогон.
Мындан тышкары, таза обондор үчүн орточо аудиометрикалык босоголор капталдуулукка анча таасир эткен эмес. Бирок үн интенсивдүүлүгү психометрикалык функциялардын көрсөткүчтөрүнө олуттуу таасир эткен эмес.
Экинчи эксперименттин негизги максаты дүүлүктүргүчтөрдүн (үндөрдүн) спектралдык өзгөчөлүктөрүн эсепке алууда мурунку экспериментте алынган натыйжалар кандай өзгөрөөрүн аныктоо болгон. Төмөн үн интенсивдүүлүгүндө спектрдик жалпак ызы-чууну текшерүү зарылдыгы спектрдин бөлүктөрү угулбай калышы мүмкүн жана бул үн багытын аныктоого таасир этиши мүмкүн. Демек, биринчи эксперименттин натыйжалары үндүн интенсивдүүлүгүнүн азайышы менен спектрдин угулган бөлүгүнүн туурасы азайышы мүмкүн деп жаңылыш болушу мүмкүн.
Ошондуктан, дагы бир эксперимент жүргүзүү чечими кабыл алынган, бирок тескери колдонуу A-салмактуу* ызы-чуу
A-салмак* адамдын кулагы тарабынан кабыл алынган салыштырмалуу катуулугун эске алуу үчүн үн деңгээлдерге колдонулат, анткени кулак төмөн үн жыштыктарына азыраак сезгич. A-салмактоо октава тилкелеринде саналган маанилердин таблицасын дБ менен өлчөнгөн үн басымынын деңгээлине арифметикалык түрдө кошуу аркылуу ишке ашырылат.
Диаграммада 2D эксперименттин бардык катышуучуларынын чийки маалыматтарын (чөйрөлөр) жана NMLE моделине орнотулган маалыматтарды (сызыктарды) көрсөтөт.
Маалыматтарды талдоо үндүн бардык бөлүктөрү болжол менен бирдей угулганда (биринчи жана экинчи сыноодо да) кабыл алынган капталдуулук жана ITD менен капталдуулуктун өзгөрүшүн түшүндүрүүчү графиктеги эңкейиш үн интенсивдүүлүгүнүн азайышы менен төмөндөй турганын көрсөттү.
Ошентип, экинчи эксперименттин жыйынтыгы биринчинин жыйынтыгын ырастады. Башкача айтканда, 1948-жылы Джеффресс тарабынан сунушталган моделдин туура эмес экендиги иш жүзүндө далилденген.
Көрсө, үндүн интенсивдүүлүгү азайган сайын үндүн локализациясы начарлайт жана Джеффресс үндөр интенсивдүүлүгүнө карабастан адамдар тарабынан бирдей кабыл алынат жана иштелип чыгат деп эсептеген.
Изилдөөнүн нюанстары менен кененирээк таанышуу үчүн мен карап көрүүнү сунуштайм .
эпилогунда
Теориялык божомолдор жана аларды ырастаган практикалык эксперименттер сүт эмүүчүлөрдүн мээ нейрондору үн сигналынын багытына жараша ар кандай ылдамдыкта активдештирин көрсөттү. Мээ андан кийин үн чөйрөсүнүн картасын динамикалык түрдө түзүү үчүн процесске катышкан бардык нейрондор арасында бул ылдамдыктарды салыштырат.
Джеффрессондун модели чындыгында 100% туура эмес, анткени аны үкүлөрдөгү үн булагын локализациялоону эң сонун сүрөттөөгө колдонсо болот. Ооба, үкүлөр үчүн үндүн күчү маанилүү эмес, кандай болгон күндө да алар анын булагынын ордун аныкташат. Бирок бул модель резус маймылдары менен иштебейт, муну мурунку эксперименттер көрсөткөн. Ошондуктан бул Jeffresson модели бардык жандыктар үчүн үндөрдүн локализациясын сүрөттөй албайт.
Адамдардын катышуучулары менен болгон эксперименттер дагы бир жолу үн локализациясы ар кандай организмдерде ар кандай болоорун тастыктады. Катышуучулардын көбү үндөрдүн интенсивдүүлүгү төмөн болгондуктан, үн сигналдарынын булагынын абалын туура аныктай алышкан жок.
Окумуштуулар алардын иши биз көргөнүбүз менен укканыбыз ортосунда белгилүү окшоштуктарды көрсөтөт деп эсептешет. Эки процесс тең мээнин ар кайсы бөлүктөрүндөгү нейрондордун ылдамдыгы менен, ошондой эле биз мейкиндикте көрүп жаткан объектилердин абалын да, биз уккан үн булагынын абалын да аныктоо үчүн бул айырманы баалоо менен байланышкан.
Келечекте, изилдөөчүлөр адамдын угуусу менен көрүүнүн ортосундагы байланышты тереңирээк изилдөө үчүн бир катар эксперименттерди өткөргөнү жатышат, бул биздин мээбиз курчап турган дүйнөнүн картасын динамикалык түрдө кантип түзөрүн жакшыраак түшүнүүгө мүмкүндүк берет.
Окуганыңыз үчүн рахмат, кызыктуу болуңуз жана жумаңыз жакшы өтсүн! 🙂
Биз менен болгонуңуз үчүн рахмат. Биздин макалалар сизге жагабы? Көбүрөөк кызыктуу мазмунду көргүңүз келеби? Буйрутма берүү же досторуңузга сунуштоо менен бизди колдоңуз, , Habr колдонуучулары үчүн биз сиз үчүн ойлоп тапкан баштапкы деңгээлдеги серверлердин уникалдуу аналогуна 30% арзандатуу: (RAID1 жана RAID10 менен жеткиликтүү, 24 өзөккө чейин жана 40 ГБ DDR4 чейин).
Dell R730xd 2 эсе арзанбы? Бул жерде гана Нидерландыда! Dell R420 - 2x E5-2430 2.2Ghz 6C 128GB DDR3 2x960GB SSD 1Gbps 100TB - 99 доллардан! Жөнүндө окуу
Source: www.habr.com