Ученые ВШЭ показали, как с помощью МЭГ точнее картировать речь в мозге
Ученые из Центра языка и мозга ВШЭ показали, как точнее определять границы речевых зон в мозге. Для этого они использовали магнитоэнцефалографию (МЭГ) вместе с заданием на завершение предложений, которое активирует речевые области и показывает их работу в реальном времени. Такой подход поможет врачам лучше планировать операции и повысит точность диагностики в тех случаях, когда фМРТ не является оптимальным методом. Исследование опубликовано в журнале European Journal of Neuroscience.
Мозг управляет множеством функций: движением, восприятием, памятью, речью. И если из-за болезни или травмы его работа нарушается и требуется операция, то важно точно понимать, где проходит граница между пораженной областью и здоровыми участками.
Особое внимание уделяют зонам, связанным с речью, так как их точное расположение индивидуально и его нельзя определить только по анатомии. Чтобы найти эти области и избежать их повреждения, проводят языковое картирование. Оно помогает понять, какие области мозга у конкретного человека отвечают за речь. Обычно для этого используют функциональную МРТ (фМРТ): она показывает активность мозга во время речевых задач, но делает это косвенно — по изменениям концентрации веществ в кровотоке. И если у пациента нарушено кровоснабжение, то результаты могут искажаться.
Команда Центра языка и мозга ВШЭ решила проверить, можно ли сделать языковое картирование точнее. Для этого они выбрали магнитоэнцефалографию (МЭГ) — метод, который улавливает слабые магнитные поля, возникающие при работе нейронов. В отличие от фМРТ, МЭГ позволяет измерять активность мозга напрямую и отслеживать изменения с точностью до миллисекунд.
Но подобрать задание для такого эксперимента непросто: оно должно задействовать речевые процессы и при этом подходить для записи с МЭГ. Ученые решили использовать задачу на завершение предложений, которую ранее разработали и проверили исследователи из Центра языка и мозга ВШЭ. В ней участники читают короткие предложения с пропущенным последним словом и дополняют его вслух подходящим по смыслу и форме словом. Задание задействует все звенья языковой системы — от понимания смысла до произнесения слов. Для работы с МЭГ его адаптировали технически: изменили порядок и длительность предъявления стимулов, чтобы точно зафиксировать активность мозга в нужные моменты.
В исследовании участвовал 21 здоровый носитель русского языка. Пока они читали и произносили слова, прибор фиксировал активность их мозга в диапазоне бета-волн (17–25 Гц) — частот, связанных с речевой обработкой. Чтобы убедиться, что сигналы действительно отражают языковую работу, исследователи добавили два контрольных режима: пассивный (просто смотреть на экран) и активный (повторять простые слоги вроде «ло-ло-ло»). Сравнение показало, что активный контроль помогает полнее отделить собственно языковую активность от фоновой, не связанной с речью.
Анализ данных подтвердил, что при выполнении задания активируются классические речевые зоны левого полушария — височные и лобные области, включая участки, отвечающие за понимание и формулировку речи. Активность этих областей нарастала по мере того, как участники продвигались по предложению: сначала включались зоны, связанные с чтением и смыслом, а затем участки, управляющие речевым планированием и артикуляцией.
Несмотря на индивидуальные различия между участниками, общая картина совпала с данными предыдущих исследований. Это значит, что русская версия задачи на дополнение предложений может использоваться для языкового картирования с помощью МЭГ, а активный контроль делает результаты стабильнее и ближе к клинической практике.
Мария Протопова
«Мы показали, что с помощью МЭГ и задачи на завершение предложений можно не только увидеть, какие области мозга участвуют в речи, но и проследить, как их активность меняется во времени. Мы рассчитываем, что в будущем это поможет нейрохирургам точнее определять границы речевых зон и снижать риск потери речи при операциях», — поясняет Мария Протопова.
Исследование выполнено в рамках Программы фундаментальных исследований НИУ ВШЭ.
Вам также может быть интересно:
В НИУ ВШЭ стартуют 11 исследовательских проектов с участием научных центров из пяти стран
Высшая школа экономики подвела итоги Конкурса совместных фундаментальных научных проектов «Международное академическое сотрудничество». Полностью поддержано пять проектов, еще шесть получили сокращенное финансирование. Исследовательские команды сформированы с участием учёных из Бразилии, ЮАР, Китая, Индии и Омана. Подробностями о победителях МАС 2026 поделился Александр Балышев, проректор НИУ ВШЭ.
НИУ ВШЭ разработает стандарт обучения по созданию и применению ИИ-агентов
НИУ ВШЭ совместно с российской платформой Nodul создаст стандарт и методику обучения по работе с ИИ-агентами. Доступ к платформе смогут получить до 8 тыс. студентов НИУ ВШЭ разных специальностей — от программистов до маркетологов, экономистов и юристов. По оценке Nodul, это станет самым массовым внедрением инструментов для создания ИИ-агентов в российском высшем образовании. Запуск новой программы начнется уже в текущем учебном году в рамках университетского проекта «Культура работы с данными» Data Culture.
«Наш коллектив состоит из настоящих лидеров в своих научных дисциплинах»
Международный центр анализа и выбора решений НИУ ВШЭ исследует широкий спектр методов изучения принятия решений и вероятных сценариев развития природных, социально-экономических и политических явлений, применяя различные математические модели. Использование методов высшей математики для прогнозирования позволяет избежать негативного развития событий и ошибочных решений. О деятельности центра новостная служба «Вышка.Главное» побеседовала с его директором профессором Фуадом Алескеровым.
Какие компетенции развивает аспирантура
Российская аспирантура, по оценкам ее выпускников, лучше развивает исследовательские навыки, чем сквозные компетенции, востребованные в различных, в том числе неакадемических, областях. К таким выводам пришли исследователи ИСИЭЗ НИУ ВШЭ Елизавета Маринина и Алена Нефедова, а также Галина Ефимова из Тюменского государственного университета. Результаты анализа были представлены на 38-й ежегодной международной конференции Консорциума исследователей высшего образования CHER 2026.
Ключевой навык — критическое мышление: в НИУ ВШЭ обсудили, как ИИ меняет требования к работникам
Форсайт-центр и Институт искусственного интеллекта и цифровых наук (Институт ИИ) НИУ ВШЭ провели круглый стол «Как меняется работа в эпоху ИИ: опыт бизнеса, науки и госсектора». Представители бизнеса и эксперты обсудили роль руководителя в интеграции ИИ в бизнес-процессы, границы доверия к самостоятельным решениям ИИ-агентов, а также почему пилотные проекты не доходят до внедрения и как справедливо оценить труд сотрудников, чья производительность выросла благодаря использованию ИИ.
«Время на содержательные вопросы у нас не лимитировалось»
Международная лаборатория атомистического суперкомпьютерного моделирования и многомасштабного анализа НИУ ВШЭ провела масштабную конференцию «Молекулярная динамика». Участники могли услышать всех докладчиков, а сами докладчики — ответить на любое количество содержательных вопросов. О подготовке конференции и дискуссиях «Вышка.Главное» поговорила с заведующим лабораторией Григорием Смирновым и ее главным научным сотрудником Генри Норманом.
НИУ ВШЭ стал победителем Всероссийского конкурса студенческих конструкторских бюро
Студенческое конструкторское бюро «Интеллектуальные автономные системы в промышленности», созданное на базе Института робототехнических систем и МИЭМ ВШЭ, одержало победу во Всероссийском конкурсе в области студенческого конструкторского лидерства. Организатор конкурса — Министерство науки и высшего образования РФ. Бюро получит государственную поддержку на реализацию проектов в области робототехники совместно с индустриальными партнерами.
НИУ ВШЭ представил в Китае исследование о безопасности нейросетей для анализа видео
Ученые Высшей школы экономики презентавали на международной конференции ChinaMM 2026 в Китае исследование о том, как искажения при передаче видео влияют на работу нейросетей. Авторы предложили новый способ проверять устойчивость таких моделей в условиях, близких к реальному использованию видеосервисов.
Научная экспедиция на Хайнань: ученые ВШЭ организовали конференцию по статистическому ИИ в Китае
С 24 по 28 августа 2026 года в городе Санья на острове Хайнань (Китай) прошла международная конференция Statistical AI («Статистический искусственный интеллект»). Мероприятие собрало ведущих специалистов в области статистики, машинного обучения и прикладного ИИ. Среди организаторов конференции — Алексей Наумов, директор Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ, и Сергей Самсонов, заведующий Международной лабораторией стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных.
V конференция «Погружение в машинное обучение»: главное ИИ-событие осени соберет ведущих ученых России
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ приглашает исследователей, разработчиков и всех, кто создает будущее технологий, на пятую, юбилейную конференцию «Погружение в машинное обучение» (Fall into ML 2026). Мероприятие состоится 23–24 октября 2026 года в Центре культур НИУ ВШЭ (Москва, Покровский бульвар, д. 11, cтр. 6) и станет главной точкой притяжения для российского ИИ-сообщества.