Изучение нейрокогнитивных процессов в парадигме сокрытия информации

Введение

Психофизиологический метод выявления у человека скрываемой им информации впервые был реализован с помощью простейших подручных средств более двух тысяч лет назад. Большой вклад в научное обоснование этого метода внес выдающийся отечественный психолог А.Р. Лурия, который в 1920-е годы сформулировал генеральный принцип всех психофизиологических методов выявления у человека скрываемой им информации. Согласно этому принципу, «... единственная возможность изучить механику внутренних “скрытых” процессов сводится к тому, чтобы соединить эти скрытые процессы с каким-нибудь одновременно протекающим рядом доступных для непосредственного наблюдения процессов... в которых внутренние закономерности и соотношения находили бы свое отражение» [10, c. 52].

В 1930-е годы метод был дополнен созданным в США специальным прибором — полиграфом [13]. Позволив одновременно контролировать динамику артериального давления и частоты сердечных сокращений, кожно-гальванических реакций (КГР) и дыхания, полиграф доказал перспективность применения совместной регистрации вегетативных реакций перечисленных физиологических функций в целях выявления утаиваемой человеком информации.

Применение метода совместной регистрации вегетативных реакций оказалось весьма успешным и полезным в деятельности полиции и спецслужб США, и вскоре за полиграфом навсегда закрепилось неверное, но ставшее популярным название — «детектор лжи». Созданная к концу 1940-х годов технология проведения исследования с применением полиграфа (ИПП) для обнаружения у человека скрываемой информации вышла за пределы США, и в 1970-е годы уже десятки стран использовали полиграф в указанных целях.

Отмечая в 1980-е годы признанную полезность использования ИПП в практике, эксперты Конгресса США, тем не менее, констатировали, что «базовая теория проверки на полиграфе разработана лишь частично» [38, c. 305].

Отвергая зарубежный опыт, в СССР в 1930—1980 гг. существовало надуманное обвинение ИПП в лженаучности, которое надолго задержало внедрение таких исследований в отечественную практику. Ограниченное (исключительно в интересах спецслужб) использование полиграфа было начато только в 1970-е годы, и большой вклад в становление ИПП в СССР внес академик П.В. Симонов [11]. Наконец, в 1993 г. ИПП были легализованы в России, а годом позднее признаны криминалистическим методом и стали активно использоваться в работе федеральных ведомств и негосударственных организаций. В советские годы небольшой группе ученых и специалистов удалось наверстать упущенные десятилетия и вывести отечественную технологию ИПП на мировой уровень, однако создать для этой технологии «прочную теоретическую базу» (о чем говорили американские эксперты) в тех условиях не представлялось возможным.

Стремясь привлечь внимание отечественной науки к проблематике ИПП, специалисты Института криминалистики ФСБ России в 1996 г. опубликовали в «Психологическом журнале» статью [12], в которой дали краткий анализ некоторых аспектов «испытаний на полиграфе» в США. После публикации в «Психологическом журнале» прошла четверть века, и за эти годы ситуация в психофизиологии существенно изменилась. К 1990 г. появился и стал активно внедряться в научные исследования и практическую медицину метод функционального картирования мозга [8] — функциональная магнитно-резонансная томография (фМРТ).

Расширение применения фМРТ привело к созданию новых технологий проведения экспериментов и росту (в том числе и в России [5]) фундаментальных исследований, направленных на более глубокое изучение мозговой динамики. Это способствовало формированию новых отраслей исследований в области нейробиологии или нейронаук (neurosciences), основой которым, в той или иной мере, служили «биология, медицина, химия, физика, психология, математика, информатика, инженерия, а также философия и — последнее, но не менее важное — юриспруденция» [42, с. 1].

Так, в начале XXI века в зарубежной психофизиологии определилась обширная, связанная с юриспруденцией отрасль исследований — «нейроправо» (neurolaw), объединившая ряд частных разделов, связанных с криминологией, уголовным правом, криминалистикой и проч.

Выделение нейроправа в качестве самостоятельной отрасли явилось ярким примером конвергенции естественнонаучного и гуманитарного знания и свидетельством того, как «... образование новых научных направлений, отельных наук сочетается со стиранием резких граней, разделяющих различные отрасли науки, с образованием интегрирующих отраслей науки, взаимным обменом методами, принципами, понятиями и т. д.» [6, с. 15].

До конца ХХ века в прикладной психофизиологии основным — из разряда юридических — направлением, получившим широкое распространение, являлось криминалистическое. Это направление было ориентировано на раскрытие, расследование и профилактику правонарушений и базировалось на методе совместной регистрации вегетативных реакций с применением полиграфа. Но в 2001—2002 гг. в рамках нейроправа были проведены первые эксперименты по изучению возможности применения фМРТ в целях диагностики у человека наличия информации о скрываемых им событиях прошлого [31, 33, 41 и др.], и эти эксперименты положили начало еще одному частному направлению прикладной психофизиологии, позднее названному «forensic neurosciences» [47]. С учетом традиций отечественной юридической терминологии, данное направление, видимо, можно именовать термином «нейрокриминалистика».

Работы зарубежных исследователей в области нейроправа пока не получили должного освещения в российской научной периодике. Данная публикация, открывая цикл статей по естественнонаучным аспектам нейроправа, представляет первые результаты отечественных нейрокриминалистических фМРТ-исследований, которые логически связаны с технологией ИПП.

Напомним, что, стремясь объяснить естественнонаучные механизмы ИПП, зарубежные исследователи к концу ХХ века предложили около десятка теоретических концепций или так называемых «теорий полиграфа» (polygraph theory) [14], но ни одна из них так и не стала «базовой теорией проверки на полиграфе». Поэтому первые эксперименты по применению фМРТ для диагностики у человека скрываемой им информации вызвали большой интерес у исследователей: они полагали, что нашли путь создания «базовой теории», поскольку открылась возможность изучать «... орган, который производит ложь, — мозг... Эта нейробиологически обоснованная стратегия основывается на выявлении специфических паттернов нейронной активации, лежащих в основе лжи» [23, с. 830].

Указанные эксперименты казались удачными, и уже в 2006 г. в США две фирмы на коммерческой основе стали оказывать услуги по «детекции лжи с помощью фМРТ» (fMRI­based lie detection) [20]. Однако надежды на быстрый успех фМРТ-диагностики в криминалистике — как в широком внедрении практику, так и в создании «базовой теории» ИПП — не оправдались. Теоретические разработки пока далеки от желаемого [18], а специалисты в области ИПП подвергли работы упомянутых фирм аргументированной критике [45; 46], хотя метод «детекции лжи с помощью фМРТ» продолжает существовать в США [20].

Анализ показал, что сложившаяся за рубежом технология научных исследований в интересах «детекции лжи с помощью фМРТ» приобрела несколько устойчивых характеристик, которые требуют особого обсуждения, но в данной статье, из-за жестких ее рамок, коротко укажем лишь на четыре из них.

Одной из важнейших методических особенностей исследований по тематике «де­текции лжи с помощью фМРТ» является то, что они осуществляются преимущественно в парадигме дифференциации лжи, в то время как криминалистика работает со следами преступлений (в частности — следами событий прошлого, хранящимися в памяти человека) и требует обращения к парадигме скрываемой информации [37].

Следующей особенностью исследований в парадигме «детекции лжи с помощью фМРТ» является использование в дизайнах экспериментов лишь отдельных элементов технологии ИПП (формат теста, формулирование вопросов и проч.), но без учета жестких методических требований, выдвигаемых криминалистической психофизиологией. Например, в таких дизайнах стимулы предъявляли с периодичностью менее 10 сек. [35], хотя технология ИПП не работает с такими межстимульными интервалами. Либо участников экспериментов просили давать в ходе исследования ответы, нажимая на кнопки (в технологии ИПП такое исключено), или воспринимать визуальную стимуляцию (в практике ИПП такие случаи составляют ничтожные доли процента) [36]. Очевидно, что полученные в таких условиях результаты дают искаженное представление о происходящем в ходе ИПП.

Третья особенность исследований «детекции лжи с помощью фМРТ» заключается в том, что они, в подавляющем большинстве, осуществлялись как фундаментальные, и «большинство публикаций сообщают только о групповом анализе» [20] результатов проводимых экспериментов. При бесспорной важности группового анализа экспериментальных данных, в случае нейрокриминалистических исследований принципиальную значимость приобретает анализ таких данных на индивидуальном уровне. Впервые попытки оценить фМРТ-данные на индивидуальном уровне в интересах исследований «детекции лжи с помощью фМРТ» были предприняты в 2005 г. [19; 32]. Позднее, судя по данным литературы, в этом направлении было сделано весьма немного [21], хотя именно оценка фМРТ-данных на индивидуальном уровне единственно применима в криминалистической практике.

Наконец, четвертая особенность исследований по тематике «детекции лжи с помощью фМРТ» состоит в том, что, стремясь изучить совокупность нейрокогнитивных механизмов, участвующих в ИПП, исследователи лишь в редких работах сообщают о контроле динамики физиологической активности в процессе фМРТ [36], либо проводят контрольные ИПП до или после фМРТ-сканирования [24].

Перечисленные выше особенности дизайна экспериментов, затрудняющие создание пригодной в криминалистической практике технологии фМРТ-диагностики скрываемой человеком информации, были учтены в ходе нейрокриминалистических исследований, которые проводятся в НИЦ «Курчатовский институт» с 2019 г.

На основании изложенного представляется актуальным создать технологию фМРТ-исследования, которая бы удовлетворяла требованиям проведения криминалистических ИПП, а именно — обеспечивала методически корректный контроль динамики текущего состояния человека в условиях фМРТ. Предполагается, что такая технология окажется полезной, как для целей нейрокриминалистики, так и в интересах фундаментальной науки.

Для этой цели ранее в НИЦ «Курчатовский институт» был создан МРТ-совместимый компьютерный полиграф (МРТсП) [29], обеспечивающий совместную регистрацию вегетативных показателей — дыхания, частоты сердечных сокращений, сужения сосудов пальцев руки и кожно-гальванической реакции (рис. 1) в условиях фМРТ-исследования.

В данной работе стоит задача сопоставить прикладные возможности экспертной балльной оценки (широко используемой в практике ИПП) сигналов МРТсП и созданной системы автоматической количественной оценки реакций, наблюдаемых у участников экспериментов. Также стоит задача продемонстрировать исследовательские возможности МРТсП при анализе фМРТ-данных в экспериментах с личностно и ситуационно значимой информацией на примере так называемого приема «конкретизации выборки». Данный цикл экспериментов отражает завершающий этап создания методически корректной технологии проведения фМРТ нейрокогнитивной направленности.

Методика

Процедура эксперимента

Для проведения экспериментов с применением фМРТ и МРТсП были выбраны парадигма выявления скрываемой информации и соответствующие ей методические средства криминалистических ИПП — «Тест со скрываемым именем» (ТСИ) и «Тест на знание виновного» (ТЗВ).

Первый тест моделировал сокрытие личностно значимой информации, сохраняемой в памяти человека на протяжении десятилетий. Второй — сокрытие ситуационно значимой информации, сформированной в памяти человека менее чем за час до эксперимента.

Следует заметить, что термины «личностно значимый» и «ситуационно значимый», принятые в криминалистической психологии, созвучны термину «статистически значимый», принятому в математической статистике и экспериментальной психологии. В данной работе первые два термина используются в их психологическом значении, а третий — в математическом.

При проведении ТСИ участник эксперимента скрывал от экспериментатора свое собственное имя, предъявляемое в ряду с пятью другими именами: шесть имен предъявлялись в ходе теста пять раз. Ряд имен начинался одним и тем же именем: оно имело номер «0». Все остальные имена (включая имя участника эксперимента) задавали в случайном порядке, который был участнику эксперимента неизвестен. Имена задавали в вопросе: «Вас по паспорту зовут ...?». Скрывая свое имя в ряду других имен, испытуемые на все вопросы отвечали: «Нет». Экспериментатор задавал вопросы с интервалом 15—20 сек. с обязательным учетом текущей динамики физиологических показателей участника эксперимента, регистрируемых с помощью МРТсП. С целью повышения вовлеченности и внимательности при выполнении теста, участник эксперимента после его завершения должен был сказать, сколько раз в ходе ТСИ прозвучало его имя.

При проведении ТЗВ участник эксперимента выбирал в случайном порядке одну из пяти визитных карточек неизвестных ему людей, записывал на бумажку и запоминал фамилию и место работы человека, указанного на этой визитке. Участнику эксперимента давалась установка скрыть от экспериментатора, регистрировавшего фМРТ-и МРТсП-данные, признаки выбранной визитки (фамилию и место работы). Фамилия человека (Ф) предъявлялась участнику эксперимента в ходе теста четыре раза, а место работы (Р) — два. Признаки визитки предъявлялись в следующем порядке: Ф — Р — Ф — Ф — Р — Ф. За исключением одной фамилии и места работы с визитки, отсутствовавшей среди пяти предлагаемых на выбор и стоявших под номером «0» в каждом из шести предъявлений ТЗВ; все остальные задавались в случайном, неизвестном участнику эксперимента порядке в вопросе — «У Вас на визитной карточке была фамилия ...?» или «Человек с визитной карточки работает в ...?».

Скрывая признаки выбранной визитки в ряду других фамилий и мест работы, участники эксперимента на все вопросы отвечали: «Нет». Экспериментатор задавал вопросы с интервалом 15—20 сек. с обязательным учетом текущей динамики физиологических показателей участника эксперимента, регистрируемых с помощью МРТсП. С целью повышения сосредоточенности в ходе теста, участник эксперимента после его завершения должен был сказать, сколько раз в ТЗВ прозвучали фамилия и место работы человека с визитки. ТСИ и ТЗВ длились, соответственно, 6—7 и 8—9 мин. и содержали 25 и 30 стимулов, в ответ на которые регистрировались фМРТ-и МРТсП-данные, подлежавшие последующей обработке.

Особенности сбора данных МРТсП

Как было сказано во введении, основной целью настоящего исследования является создание технологии фМРТ-исследования, которая бы удовлетворяла требованиям проведения криминалистических ИПП — обеспечивала методически корректный контроль динамики текущего состояния человека в условиях фМРТ.

Исходя из этого, во время сбора фМРТ-данных осуществлялись регистрация и отображение в реальном времени (рис. 1) комплекса физиологических параметров — дыхания, частоты сердечных сокращений, сужения сосудов пальцев руки при помощи фотоплетизмограммы (ФПГ) и кожно-гальванической реакции (КГР) — с помощью созданного в НИЦ «Курчатовский институт» МРТ-совместимого компьютерный полиграфа (МРТсП) [29].

В ходе эксперимента экспериментатор должен был контролировать текущую динамику физиологических показателей с помощью МРТсП и переходить к предъявлению следу­ ющего стимула только при отсутствии фоновых спонтанных реакций (рис. 1, канал 6 КГР). В противном случае подаваемый стимул налагался бы на спонтанную реакцию, вызванную неизвестными причинами, и это, естественно, вносило бы помехи в методическую корректность последующей оценки фМРТ-данных [9].

Установочные эксперименты, проведенные в НИЦ «Курчатовский институт» [7], подтвердили возможность сочетанного, методически корректного применения технологии ИПП в условиях фМРТ и создали условия для проведения систематических нейрокриминалистических исследований, в ходе которых предстояло ответить на ряд актуальных вопросов теории и технологии ИПП.

Обработка данных МРТсП

Обзор принятых в современной практике методов автоматического количественного анализа физиологических процессов, традиционно контролируемых в ходе ИПП, дал основание выбрать единую для них характеристику — длину линии на эпохе анализа [9], дающую обобщенный показатель величины изменения сигнала регистрируемых физиологических процессов. На основании этого подхода была разработана программа для автоматической количественной оценки физиологических данных, регистрируемых МРТсП. Ведется также работа по дальнейшему совершенствованию методов автоматического расчета величины реакций.

В данной статье представлены результаты количественной и экспертной балльной оценок только КГР и ФПГ, которые регистрировались с помощью МРТсП с аппаратной частотой квантования 1000 Гц и сохранением постоянной составляющей сигнала. Полученные сигналы подвергались понижению частоты дискретизации до 100 Гц и цифровой полосовой фильтрации при помощи фильтров Баттерворта 1-го порядка в диапазонах: КГР — 0,1—1 Гц; ФПГ — 1—20 Гц. Указанные диапазоны фильтрации были выбраны как оптимальные одновременно для автоматической и экспертной оценок; в дальнейшем предполагается уточнение параметров фильтрации для повышения качества автоматических оценок.

Для автоматической количественной оценки реакций в сигналах КГР и ФПГ выделялись интервалы длительностью 10 с, начиная с момента предъявления стимула экспериментатором. Реагирование участников эксперимента на «нулевые» стимулы, начинающие каждый блок псевдорандомизированных тестовых стимулов, при выполнении количественной и экспертной оценки не учитывалось в целях исключения ориентировочных реакций (см. выше описание ТСИ и ТЗВ). Полученные при количественной оценке значения КГР и реакций ФПГ нормировались отдельно для приведения их к единой системе измерения. Нормированные оценки умножались на весовые коэффициенты (в данной работе применялись фиксированные весовые коэффициенты «+1» для КГР и «-1» [44] для ФПГ, одинаковые для всех испытуемых) и объединялись вместе для получения обобщенного показателя (КГР-ФПГ) для каждого стимула.

Экспертные оценки были получены согласно разработанным более полувека назад и принятым в мировой практике ИПП правилам: реакция на «первый стимул во время теста не оценивается, чтобы уменьшить эффект ориентировочной реакции. Стимул, вызывающий самую сильную реакцию, получает два балла, а стимул, вызвавший следующую, менее выраженную реакцию, получает один балл. Все другие стимулы получают ноль баллов» [43, с. 54]. Такая оценка повторяется для каждого блока стимулов. Далее баллы суммируются между блоками для получения обобщенной оценки для выбранного типа стимулов.

Таким образом, определялись типы стимулов, которые получили наибольшие значения отдельно автоматическим и экспертным методом. Номера выделившихся таким образом стимулов сравнивались с фактическим номером личностно или ситуационно значимого в тесте стимула и далее подсчитывалось соотношение совпавших и не совпавших ответов (столбцы 4 и 6 табл. 2). Для автоматических оценок определялось отличие оценок реакций на выделенные стимулы от всех остальных реакций по U-критерию Манна—Уитни (столбец 3 табл. 2). Важно, что брались именно выделенные на предыдущем шаге стимулы, а не стимулы, заданные априорно. Полагалось, что указанный подход позволит определить эффективность автоматической обработки данных МРТсП.

Сбор и анализ данных фМРТ

В ходе экспериментов МРТ-данные регистрировались томографом 3 Tesla SIEMENS Magnetom Verio MR. Для получения структурного ^-взвешенного сагиттального трехмерного изображения использовалась последовательность быстрого градиентного-эха со следующими параметрами: 176 срезов; TR = 1900 мс; TE = 2,19 мс; толщина среза = 1 мм; угол поворота = 90; время инверсии = 900 мс; FOV = 250 мм x 218 мм2. Данные фМРТ были получены со следующими параметрами: 51 срез; TR = 1110 мс; TE = 24 мс; толщина среза = 2 мм; угол поворота = 90°; FOV = 192 х 192 мм2.

При проведении фМРТ-МРТсП-экспериментов — для увеличения объема регистрируемых фМРТ-данных и повышения, тем самым, чувствительности методики исследования — было признано правильным [28] перейти от использования стандартных последовательностей сканирования (TR = 2000 мс) к сверхбыстрым (TR = 1110 мс). Данные параметры позволяют обеспечить приемлемый компромисс между качеством фМРТ-данных и размером области сканирования.

Данные функциональной и структурной МРТ были обработаны с использованием программного пакета SPM12 [49]. После конвертирования DICOM-файлов в NIFTI-формат все изображения были вручную центрированы в передней комиссуре. Изображения EPI были скорректированы на неоднородность магнитного поля с помощью FieldMap-тулбокса для SPM12. Затем была выполнена временная коррекция сигналов фМРТ-данных. Необходимость применения такой поправки объясняется выбором событийно связанной схемы эксперимента.

Анатомические и функциональные данные были нормированы в ICBM-стереотаксическую систему отсчета. Изображения T1 были разделены на 3 карты тканей (серое, белое вещество и спинномозговая жидкость). Функциональные данные были сглажены с использованием гауссова фильтра с ядром 6х6х6 мм3 FWHM.

Участники исследования

Участниками фМРТ-МРТсП-экспериментов являлись 23 мужчины (студенты технического вуза, возраст 21—23 года), которые сообщили об отсутствии у них каких-либо заболеваний на момент участия в исследовании. Разрешение на проведение фМРТ-МРТсП-экспериментов было предоставлено этическим комитетом НИЦ «Курчатовский институт».

Упомянутые в начале статьи установочные эксперименты дали основание полагать, что определенную роль в ходе фМРТ-МРТсП-экспериментов нейрокогнитивной направленности играет гендерный фактор. В частности, фМРТ-данные, зарегистрированные при выполнении ТСИ и ТЗВ, указали на существование некоторых отличий в активации зон мозга у мужчин и женщин (эти данные будут представлены в одной из последующих статей данного цикла): именно этим фактором, а также тем, что нас в первую очередь интересовало описание и сравнение ситуаций ТСИ и ТЗВ, объясняется гомогенный (мужской) состав выборки участников эксперимента.

Результаты

Предложенный алгоритм обработки полиграмм был применен в отношении КГР и ФПГ. Детальный разбор возможностей этого алгоритма обработки требует отдельной статьи; ниже представлены лишь некоторые результаты обработки полиграмм с его (алгоритма) помощью.

Таблица 1

Корреляция автоматических и экспертных оценок по отдельным физиологическим параметрам и по объединенным данным в тестах ТСИ и ТЗВ

Вначале проведен корреляционный анализ экспертных и автоматических оценок в двух тестах ТСИ и ТЗВ отдельно по каналам КГР и ФПГ, а затем объединенных данных. В табл. 1 приведены коэффициенты корреляции Спирмена с уровнями значимости, а на рис. 2 показано взаимное распределение оценок реакций, определенных экспертно и автоматически (для примера взята только оценка КГР-ФПГ в тесте ТЗВ, остальные параметры также показывают высокую взаимную корреляцию).

Далее были определены совпадения максимума реакций с априорно заданным лич­ностно-и ситуационно-значимым стимулом для автоматической и экспертной оценки.

В таблице 2, столбец 4 и 6 соответственно, приводится пример анализа данных по каналу КГР для ТСИ. А в таблице 3 приводится обобщение процента совпадений по всем каналам и тестам.

Также было проведено сравнение величины выделенных на предыдущем шаге реакций (вне зависимости от их совпадения с априорно заданными личностно и ситуационно значимыми стимулами) с остальными реакциями в тесте по критерию Манна—Уитни (столбец 3 табл. 2). Статистический критерий дает возможность оценивать стимулы не только по амплитуде реакции (нормированной относительно всех реакций), но и по уровню статистической значимости отличий реакций на выбранный тип стимула от всех остальных. Также это позволяет ввести некоторый численный критерий оценки качества данных и формализовать процедуру исключения сомнительных записей (либо выделения их в отдельную группу — данный вопрос требует более подробной проработки). Это особенно актуально в прикладных задачах, когда помехи в сигнале невозможно компенсировать увеличением размера выборки, как это принято в фундаментальных исследованиях.

Процент совпадений после исключения статистически незначимых данных обобщен в табл. 3. Из нее следует, что простое суммирование автоматических оценок по каналам КГР и ФПГ не приводит к улучшению результата (83% совпадений для ТЗВ), однако учет статистической значимости выделенных реакций позволил исключить большую часть сомнительных данных.

Надо заметить, что данные результаты получены при одинаковых параметрах частотных фильтров для экспертной и автоматической оценки. Применение более оптимизированных параметров фильтрации для автоматической оценки существенно повышает вероятность автоматического выделения субъективно значимого стимула, достигая 100% в