О вариабельности простой сенсомоторной реакции

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

К настоящему времени изучено большое разнообразие распределений простой сенсомоторной реакции (ПСМР). В данной работе мы также изучили распределения этого явления, с учетом того, что ПСМР имеет постоянную и переменную части. Распределение постоянной компоненты ПСМР носило характер нормального, а распределение переменных компонент имело более сложный вид. Анализ распределения ПСМР у одного испытуемого в течение 36 мин показал, что как постоянная, так и переменная части ПСМР имели многопиковое распределение и длинный “хвост” в диапазоне больших значений. Изучение поведения параметров ПСМР в течение относительно длительного периода времени наряду с возрастанием постоянной части ПСМР выявило периодические и скачкообразные изменения как постоянной компоненты, так и переменных компонент. Предполагается, что подобные различия связаны с изменением в структуре передачи возбуждения от сенсоров до моторной коры во времени.

Об авторах

А. А. Кулаков

Казанский национальный исследовательский технический университет
имени А.Н. Туполева – КАИ

Автор, ответственный за переписку.
Email: alekulakov@yandex.ru
Россия, Казань

Список литературы

  1. Luce R.D. Response Times: Their Role in Inferring Elementary Mental Organization. Oxford University Press. USA, 1986. 577 p.
  2. Шутова С.В., Муравьева И.В. Сенсомоторные реакции как характеристика функционального состояния ЦНС // Вестник ТГУ. 2013. Т. 18. № 5. С. 2831.
  3. Woods D.L., Wyma J.M., Yund E.W., Herron T.J. Factors influencing the latency of simple reaction time // Front. Hum. Neurosci. 2015. V. 9. P. 131.
  4. Hsu Y.-F. On measuring the minimum detection time: A simple reaction time study in the time estimation paradigm // Br. J. Math. Stat. Psychol. 2005. V. 58. Pt. 2. P. 259.
  5. Зайцев А.В., Скорик Ю.А. Математическое описание сенсомоторной реакции. Распределение Времени // Физиология человека. 2002. Т. 28. № 4. С. 123. Zaitsev A.V., Skorik Yu.A. Mathematical Description of Sensorimotor Reaction Time Distribution // Human Physiology. 2002. V. 28. № 4. P. 494.
  6. Leunissen I., Zandbelt B.B., Potocanac Z. et al. Reliable estimation of inhibitory efficiency: to anticipate, choose or simply react? // Eur. J. Neurosci. V. 45. № 12. P. 1512.
  7. Voskuilen R.C., Teodorescu A. Modeling 2-alternative forced-choice tasks: Accounting for both magnitude and difference effects // Cogn. Psychol. 2018. V. 103. P. 1.
  8. Carpenter Scott R.H.S., McDonald A. LATER predicts saccade latency distributions in reading // Exp. Brain Res. 2007. V. 177. № 2. P. 176.
  9. Madelain L., Champrenaut L., Chauvin A. Control of Sensorimotor Variability by Consequences // J. Neurophysiol. 2007. V. 98. № 4. P. 2255.
  10. Story G.W., Carpenter R.H.S. Dual LATER-unit model predicts saccadic reaction time distributions in gap, step and appearance tasks // Exp. Brain Res. 2009. V. 193. № 2. P. 287.
  11. Noorani I., Gao M.J., Pearson B.C., Carpenter R.H.S. Predicting the timing of wrong decisions with LATER // Exp. Brain Res. 2011. V. 209. № 4. P. 587.
  12. Gray R., Spence C., Ho C., Tan H.Z. Efficient Multimodal Cuing of Spatial Attention // Proceedings of the IEEE. 2013. V. 101. № 9. P. 2113.
  13. Reinagel P. Speed and Accuracy of Visual Motion Discrimination by Rats // PLoS One. 2013. V. 8. № 6. P. e68505.
  14. Соболев В.И. Характеристика простых психомоторных реакций при чередующейся разномодальной сенсорной стимуляции (электромиографическое исследование) / Ученые записки Крымского федерального университета имени В.И. Вернадского, Биология. Химия. Т. 5(71). 2019. № 1. С. 126.
  15. Baayen R.H., Milin P. Analyzing Reaction Times // Int. J. Psychol. Res. 2010. V. 3. № 2. P. 12.
  16. Harris C.M., Waddington J. On the convergence of time interval moments: caveat sciscitator // J. Neurosci. Methods. 2012. V. 205. № 2. P. 345.
  17. Hélie S. An Introduction to Model Selection: Tools and Algorithms // Tutorials in Quantitative Methods for Psychology. 2006. V. 2. № 1. P. 1.
  18. Whelan R. Effective analysis of reaction time data // Psychol. Rec. 2008. V. 58. P. 475.
  19. Medina J.M. Multiplicative processes and power laws in human reaction times derived from hyperbolic functions // Physics Letters A. 2012. V. 376. № 19. P. 1617.
  20. Noorani I. LATER models of neural decision behavior in choice tasks // Front. Integr. Neurosci. 2014. V. 8. P. 67.
  21. Noorani I., Carpenter R.H.S. Full reaction time distributions reveal the complexity of neural decision-making // Eur. J. Neurosci. 2011. V. 33. № 11. P. 1948.
  22. Levakova M., Ditlevsen S., Lansky P. Estimating latency from inhibitory input // Biol. Cybern. 2014. V. 108. № 4. P. 475.
  23. Bååth R. Estimating the distribution of sensorimotor synchronization data: A Bayesian hierarchical modeling approach // Behav. Res. Methods. 2016. V. 48. № 2. P. 463.
  24. Matzke D., Love J., Heathcote A. A Bayesian approach for estimating the probability of trigger failures in the stop-signal paradigm // Behav. Res. Methods. 2017. V. 49. № 1. P. 267.
  25. Donkin C., Brown S. Response Times and Decision-Making / Stevens’ Handbook of Experimental Psychology and Cognitive Neuroscience. John Wiley & Sons, 2018. 624 p.
  26. Tejo M., Araya H., Niklitschek-Soto S., Marmolejo-Ramos F. Theoretical models of reaction times arising from simple-choice tasks // Cogn. Neurodyn. 2019. V. 13. № 4. P. 409.
  27. Schweickert R., Giorgini M. Response time distributions: Some simple effects of factors selectively influencing mental processes // Psychon. Bull. Rev. 1999. V. 6. № 2. P. 269.
  28. Niemi P., Naatanen R. Foreperiod and si`mple reaction time // Psychol. Bull. 1981. V. 89. № 1. P. 133.
  29. Кулаков А.А. Особенности простой психофизиологической реакции // Физиология человека. 2018. Т. 44. № 4. С. 60. Kulakov A.A. Features of a Simple Psychophysiological Reaction // Human Physiology. 2018. V. 44. № 4. P. 412.
  30. Кукинов А.М. Применение порядковых статистик и ранговых критериев для обработки наблюдений. Поиск зависимости и оценка погрешности. М.: Наука, 1985. С. 97.
  31. Кулаков А.А. Анализ зашумленного экспоненциального спада как моделирование торможения простой психомоторной реакции / Матер. III Межд. научн.-практ. конф. “Современные проблемы развития фундаментальных и прикладных наук”. 25 апреля 2016. Praha. Czech Republi. Изд. дом. “Science of European”, 2016. Т. 3. С. 67.
  32. Лемешко Б.Ю. Непараметрические критерии. Руководство по применению. Изд-во НГУ, 2014. 162 с.
  33. Ильин Е.П. Дифференциальная психофизиология, изд. 2. СПб.: Питер, 2001. 464 с.
  34. Аладжалова Н.А. Психофизиологические аспекты сверхмедленной ритмической активности головного мозга. М.: “Наука”, 1979. 214 с.
  35. Кребс А.А., Филиппов И.В., Пугачев К. и др. Влияние нейромодуляторных центров на сверхмедленную биоэлектрическую активность первичных корковых отделов сенсорных систем головного мозга // Сенсорные системы. 2015. Т. 29. № 2. С. 163.
  36. Пугачев К.С., Филиппов И.В., Кребс А.А. и др. Мультисенсорные процессы переработки информации в корковых представительствах зрительной, слуховой и вкусовой сенсорных систем человека при участии сверхмедленных колебаний потенциалов // Сенсорные системы. 2016. Т. 30. № 1. С. 79.
  37. Reimann M.W., Nolte M., Scolamiero M. et al. Cliques of neurons bound into cavities provide a missing link between structure and function // Front. Comput. Neurosci. 2017. V. 11. P. 48.
  38. Spence C., Deroy O. How automatic are crossmodal correspondences? // Conscious. Cogn. 2013. V. 22. № 1. P. 245.
  39. Briscoe R.E. Multisensory processing and perceptual consciousness: Part II // Philosophy Compass. 2017. V. 12. P. e12423.

Дополнительные файлы


© А.А. Кулаков, 2023

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах