ПОКАЗАТЕЛИ ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ АКТИВНОСТИ МОЗГА И ОЦЕНКА СИСТЕМНЫХ МЕХАНИЗМОВ ЦЕЛЕНАПРАВЛЕННОГО САМООБУЧЕНИЯ

reaction type to inescapable stress induced by inability to achieve a 
useful adaptive result. The work was supported by grant from 
the Russian Foundation for Basic Research, grant #13-04-01908. 
REFERENCES
1. Sudakov K.V., Andrianov V.V. // Sechenovskiy vestnik. 2012. N 1. P. 
29-33. 
2. Pertsov S.S., Koplik E.V., Kalinichenko L.S. // Bulletin of 
Experimental biology and medicine. 2011. V. 152. N 1. P. 1-4. 
3. Koplik E.V., Umryukhin P.E., Konorova I.L., Terekhina O.L., 
Mikhaleva I.I., Gannushkina I.V., Sudakov K.V. // Neurosci. Behav. 
Physiol. 2008. V. 38. N 9. P. 953-957. 
4. Andrianov V.V. // Neurosci. Behav. Physiol. 1994. V. 24. N 6. P. 
489-494. 
5. Umriukhin A.E., Diukareva E.V., Kravtsov A.N., Sudakov K.V., Vetrile 
L.A., Trekova N.A., Evseev V.A. // Bulletin of Experimental Biology and 
Medicine. 2007. V. 143. N 4. P. 399-402. 
DOI:10.12737/12473

ПОКАЗАТЕЛИ ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ АКТИВНОСТИ МОЗГА И ОЦЕНКА 

СИСТЕМНЫХ МЕХАНИЗМОВ ЦЕЛЕНАПРАВЛЕННОГО САМООБУЧЕНИЯ

Е.А. Умрюхин

ФГБНУ НИИ нормальной физиологии им. П.К.Анохина РАН, Москва, 

Россия

eaumin@mail.ru – Умрюхин Евгений Алексеевич

Ключевые 
слова:
компьютерная 
модель, 
электроэнцефалограмма, 

диагностика системных стадий психической деятельности человека.

Работа проведена с использованием разработанной нами на основе 

теории функциональных систем П.К. Анохина информационной компьютерной 
модели 
работы 
мозга. 
Выявлены 
индивидуальные 
особенности 

физиологического обеспечения интеллектуальной деятельности человека, 
проявляющиеся в характеристиках электроэнцефалограммы и связанные с 
различиями временных параметров стадии принятия решения. Показано, что 
высокая активность правой височной и обеих фронтальных областей коры 
может обуславливать более быстрое принятие решения для реализации 
двигательной программы.

В соответствии с принципами теории функциональных систем П.К. 

Анохина нами была предложена модель работы мозга, построенная из 
однотипных иерархически соединенных блоков, каждый из которых построен 
согласно архитектонике функциональной системы [2,3]. Данная модель 
отличается 
от 
аналогичных 
[1,4], 
завершенностью 
логической 

информационной 
структуры, 
широтой 
охвата 
моделируемых 
явлений, 

операциональностью механизмов [5]. На основе данной модели осуществлен 
анализ электрической
активности мозга при решении сложных задач с 

заданными параметрами, характеризующими системные аспекты психической 
деятельности.

МЕТОДИКА 
ИССЛЕДОВАНИЯ. 
Испытуемым 
предлагали 
запомнить 
и 

воспроизвести последовательность семи сигналов в форме кругов диаметром 

1 см на экране монитора, которые демонстрировали дважды. Затем 
требовалось предсказать место появления на экране монитора следующего 
сигнала. Конечной задачей испытуемого было достижение максимальной 
точности в предсказании места появления очередного сигнала. Вычисляли 
число точных предсказаний, ошибок, путь (длина пути перемещения курсора 
за 
время 
воспроизведения 
последовательности), 
общее 
время 

воспроизведения 
последовательности, 
время 
предсказания 
следующего 

сигнала. Статистическая обработка данных была осуществлена с помощью 
многомерного дисперсионного анализа (MANOVA), критерия Манн-Уитни
программой Statistica 6.0.

РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ. Наиболее высоким коэффициентом вариации 

отличалось время принятия решения, поэтому мы выделили 1-ю группу с 
малым (25 человек) и 2-ю группу с большим (17 человек) временем 
принятия 
решения. 
Корреляционный 
анализ 
выявил 
отрицательную 

взаимосвязь времени принятия решения при выполнении задания и значений 
спектральной мощности дельта-, тетаи альфа-ритмов ЭЭГ. Индивиды с 

малым временем принятия решения отличались достоверно более высокой 
мощностью дельта-ритма правой (p = 0,033) и левой (p=0,007) затылочных, 
правой (p=0,043) и левой (p=0,029) теменных, левой центральной 
(p=0,030) областей коры. Одновременно у этих испытуемых наблюдалась 
большая мощность тета-ритма фоновой ЭЭГ правой (p=0,015) и левой 
(p=0,032) центральных, а также правых лобной (p = 0,023) и височной 
(p=0,008) областей коры. У испытуемых обеих групп при запоминании 
наблюдалось снижение мощности альфа-ритма и бета-1 ритма во всех 
областях коры. У испытуемых 2-й группы мощность тета-ритма при 
выполнении задания не изменялась и была достоверно (p<0,05) ниже, чем у 
испытуемых 1-й группы во всех областях коры, кроме левой височной. При 
этом наибольшие различия между испытуемыми выделенных групп наблюдались 
в мощности тета-ритма правых центральной (p=0,0007), лобной (p=0,0005) 
и 
височной 
(p=0,0018) 
областей 
коры. 
Во 
время 
воспроизведения 

последовательности 
сигналов 
мощность 
альфа-ритма 
оставалась 
ниже 

фонового уровня (p<0,03), не отличаясь от величин, наблюдавшихся при 
запоминании.

Таким образом, индивиды с малым временем принятия решения 

отличаются большей мощностью тета-ритма правой височной области во 
время запоминания, а также увеличением мощности тета-ритма
лобных 

областей коры при воспроизведении последовательности сигналов. Высокая 
активность правой височной и обеих фронтальных областей коры может 
обуславливать быстрое принятие решения для реализации конкретной 
двигательной программы. 

Исследование выполнено при финансовой поддержке РГНФ в рамках 

проекта №15-03-00519а «Постнеклассическая парадигма искусственного 
интеллекта».

Литература:
1.
Иваницкий А.М. // Журн. Высш. Нервн. Деят. 1999. Т. 49. Вып. 

5. С.707-614.

2.
Судаков К.В. Информационный феномен жизнедеятельности. М., 

1999.

3.
Умрюхин Е.А. Модель системной организации работы мозга 

человека. [Elektronische Ressource] - Saarbrücken: LAP LAMBERT Academic
Publishing (Germany),2014. 

4.
Clegg В.А., DiGirolato G.J., Keele S.W. // Trends in 

cognitive sciences. 1998. V.2. No.8.P.275-281.

5.
Milner A.D. // Trends in cognitive sciences, 1998. У. 2. NQ 

1. Р.25-30.

THE PARAMETERS OF THE ELECTRIC ACTIVITY OF THE BRAIN AND 

EVALUATION OF SYSTEM MECHANISMS

OF THE GOAL-DIRECTED SELF LEARNING

E.A. Umriukhin

P.K. Anokhin Institute of Normal Physiology

eaumin@mail.ru.

Key 
words:
computer 
model, 
electroencephalogram, 
system 

diagnostics of the stages of a human mental activity.

The study is based on the computer model of the brain activity 

that developed on the principles of P.K. Anokhin theory of functional. 
It created possibilities to identify the physiological characteristics 
of 
the 
human 
intellectual 
activity, 
manifested 
in 
the 

electroencephalogram (EEG) and related to the differences in the 
parameters of the decision making stages time. It was shown that the 
high activity of the right temporal and of the both frontal cortical 
areas 
may 
promote 
a 
quick 
decision 
for 
the 
motor 
program 

implementation.

In accordance with the principles of the P.K. Anokhin theory of 

functional systems we proposed a computer model of the brain, composed 
of the similar hierarchically connected units, built according to the 
functional system architectonic [2,3]. This model differs from similar 
ones [1,4], in particular, by the completion of its logical structure, 
breadth of simulated events and represented operational mechanisms. [5] 
Based on this model, we carried out an analysis of the electrical 
activity of the brain in the subjects challenged by certain tasks with 
specified parameters, characterizing the systemic aspects of a mental 
activity.

METHODS. Subjects were asked to remember and reproduce on the 

screen the sequence of the seven signals in the form of circles with a 
diameter of 1 cm, which was shown twice. Then subjects had to predict 
the place of next signal occurrence on the screen. The ultimate 
objective of was to achieve maximum accuracy in predicting the place of 
the next signal occurrence. As a result of the assignment we calculated 
the number of exact predictions, the number of errors, the total length 
of the path of the cursor, the total test time, the average time of 
place prediction of occurrence of the next signal. Statistical analysis 
was performed using the multivariate analysis of variance (MANOVA), 
Mann-Whitney criteria by the Statistica 6.0 software.

RESULTS. The highest variation coefficient was found for decision
making time, so we divided subjects into the Group 1 with a short (25 
people) and Group 2 with a long (17 people) duration of the decision 
making. Analysis revealed a negative correlation of the decision making 

time in the quest and the values of the spectral power of delta, theta 
and alpha EEG rhythms. Individuals with a short decision-making time 
have had significantly higher power of delta rhythm of EEG in right (p 
= 0,033) and left (p = 0,007) occipital, right (p = 0,043) and left (p 
= 0,029) parietal, left center (p = 0.030) areas of the cortex. At the 
same time in these subjects there was a higher power of theta rhythm in 
right (p = 0,015) and left (p = 0,032) central and right frontal (p = 
0,023) and temporal (p = 0,008) cortical areas. In subjects of both 
groups during memorizing a reduction of alpha rhythm and beta-1 power 
was found in all areas of the cortex. In group 2 subjects performing 
the task theta rhythm power did not change and was significantly (p 
<0,05) lower than in Group 1 subjects in all cortical areas except the 
left temporal lobe. Thus the greatest differences between the test 
groups were observed in the power of theta rhythm in right center (p = 
0,0007), frontal (p = 0,0005) and temporal (p = 0,0018) cortical areas. 
During playback, the power of the alpha rhythm remained below 
background levels (p <0,03), being not different from the values 
observed during memorizing.

Thus, individuals with a short decision-making time were 

characterized by higher theta rhythm power in right temporal region 
during memorization, as well as increased power of theta rhythm in the 
frontal cortex when reproducing the signals sequence. The results 
indicate that both the high activity of the right temporal and frontal 
cortical areas may account for the rapid decision making for 
implementation of specific motor programs.

The work was supported financially by RFH in grants № 15-03
00519а «Post-non-classic paradigm of artificial intellect».

REFERENCES.
1.
Ivanitsky A.M. // Zh Vyssh Nerv Deiat Im I P Pavlova.. 1999. 

49 (5). P.707-614.

2.
Sudakov K.V. Informatsionnyiy fenomen zhiznedeyatelnosti. 

M., 1999.

3.
Umriukhin Е.А. 
Model sistemnoy organizatsii rabotyi mozga 

cheloveka. 
[Elektronische
Ressource] 
Saarbrücken: 
LAP
LAMBERT

Academic Publishing (Germany), 2014.

4.
Clegg В.А., DiGirolato G.J., Keele S.W. // Trends in 

cognitive sciences. 1998. 2 (8). P.275-281.

5.
Milner A.D. // Trends in cognitive sciences, 1998. 2 (1). 

Р.25-30.

DOI:10.12737/12474

КОРТИКОСТЕРОН КРОВИ И ЛИКВОРА У КРЫС С РАЗЛИЧНЫМ ПОВЕДЕНИЕМ В 

ОТКРЫТОМ ПОЛЕ: ЭФФЕКТЫ СТРЕССА

Умрюхин П.Е., Григорчук О.С.

ГБОУ ВПО Первый МГМУ им. И.М. Сеченова, НИИ нормальной физиологии 

им. П.К. Анохина, Москва, Россия

o.grigorchuk@nphys.ru