Психофизиологическая методика изучения нарушений процесса прогностического кодирования
Ключевые слова:
прогностическое кодирование, электроэнцефалография, P300, условная негативная волн, саккадические движения глаз, шизофрения
Аннотация
Обоснование. Теория прогностического кодирования является моделью функционирования мозга, описывающей его как орган, непрерывно генерирующий гипотезы на основе прошлого опыта, сверяющий их с полученной информацией, корректирующий и оптимизирующий прогнозы. Теория является перспективной основой для объяснения многих психопатологических механизмов, однако экспериментальные подходы к изучению процессов прогностического кодирования недостаточно разработаны. В статье описывается авторская психофизиологическая методика, направленная на изучение особенностей процесса прогностического кодирования в условиях предъявления визуальных стимулов с вариативной вероятностью. Приведены сценарии стимуляции, регистрации, обработки и интерпретации полученных данных. Описан дизайн эксперимента, приведены предварительные результаты пилотного исследования. Цель: разработать психофизиологическую методику для выявления особенностей процесса прогностического кодирования и апробировать ее на психически здоровых лицах и лицах с шизофренией. Материалы и методы. Была разработана психофизиологическая методика, направленная на изучение особенностей процесса прогностического кодирования в условиях предъявления визуальных стимулов с вариативной вероятностью. Методика включает регистрацию электроэнцефалограммы и электроокулограммы в процессе выполнения саккадической задачи. Методика апробирована на психически здоровых лицах и лицах с диагнозом параноидная шизофрения (22 человека: 10 человек без психических заболеваний, 12 человек с диагнозом шизофрения). Психофизиологическими показателями для оценки процессов прогностического кодирования выбраны условное негативное отклонение и компонент вызванного потенциала Р300, отражающие этапы построения прогноза и детекции ошибки. Также анализировалась топография феноменов. Результаты. Выявлено, что экспериментальное изменение вероятности влияет на исследуемые психофизиологические показатели (топография и амплитуда условной негативной волны, компонента вызванного потенциала Р300) у психически здоровых лиц, в отличие от лиц с шизофренией. Заключение. Полученные результаты подтверждают различия в процессах обработки информации у психически здоровых лиц и у лиц с шизофренией при различных условиях, предлагаемых в экспериментальной методике.
Скачивания
Данные скачивания пока не доступны.
Литература
1. DMello A.M., Bach P., Corlett P.R. et al. Editorial: Predictive mechanisms in action, perception, cognition, and clinical disorders. Frontiers in Human Neuroscience. 2022;16:1005905. DOI: 10.3389/fnhum.2022.1005905.
2. Wynn J.K., Green M.F. An EEG-Based Neuroplastic Approach to Predictive Coding in People With Schizophrenia or Traumatic Brain Injury. Clinical EEG Neuroscience. 2024;6:15500594241252897. DOI: 10.1177/15500594241252897.
3. Sapey-Triomphe L.A., Sanchez G., Hénaff M.A. et al. Disentangling sensory precision and prior expectation of change in autism during tactile discrimination. NPJ Scientific Learning. 2023;8(1):54. DOI: 10.1038/s41539-023-00207-5.
4. Spaeth A.M., Koenig S., Everaert J. et al. Are depressive symptoms linked to a reduced pupillary response to novel positive information? – An eye tracking proof-of-concept study. Frontiers in Psychology. 2024;23(15):1253045. DOI: 10.3389/fpsyg.2024.1253045.
5. Tucker D.M., Luu P. Motive control of unconscious inference: The limbic base of adaptive Bayes. Neuroscience and Biobehavioral Reviews. 2021;128:328–345. DOI: 10.1016/j.neubiorev.2021.05.029.
6. Hipólito I., Kirchhoff M. Breaking boundaries: The Bayesian Brain Hypothesis for perception and prediction. Consciousness and Cognition. 2023;111:103510. DOI: 10.1016/j.concog.2023.103510.
7. Sprevak M., Smith R. An Introduction to Predictive Processing Models of Perception and Decision-Making. Topics in Cognitive Science. 2023;(28):1–28. DOI: 10.1111/tops.12704.
8. de Lange F.P., Heilbron M., Kok P. How Do Expectations Shape Perception. Trends in Cognitive Science. 2018;22(9):764–779. DOI: 10.1016/j.tics.2018.06.002.
9. Syrov N., Yakovlev L., Miroshnikov A. et al. Beyond passive observation: feedback anticipation and observation activate the mirror system in virtual finger movement control via P300-BCI. Frontiers in Human Neuroscience. 2023;4(17):1180056. DOI: 10.3389/fnhum.2023.1180056.
10. Qin C., Michon F., Onuki Y. et al. Predictability alters information flow during action observation in human electrocorticographic activity. Cell Reports. 2023;42(11):113432. DOI: 10.1016/j.celrep.2023.113432.
11. Scott M. Sensory attenuation from action observation. Experimental Brain Research. 2022;240(11):2923–2937. DOI: 10.1007/s00221-022-06460-1.
12. Ashraf R., Abdoli B., Khosrowabadi R. et al. The Effect of Modeling Methods on Mirror Neuron Activity and a Motor Skill Acquisition and Retention. Basic Clinical Neuroscience. 2023;14(5):631–646. DOI: 10.32598/bcn.2021.3245.1.
13. Ji Q., Liu L., Lu Y. et al. Mechanisms of Action Anticipation in Table Tennis Players: A Multivoxel Pattern Analysis Study. Neuroscience. 2024;16:33–40. DOI: 10.1016/j.neuroscience.2024.03.016.
14. Murphy C.P., Runswick O.R., Gredin N.V. et al. The effect of task load, information reliability and interdependency on anticipation performance. Cognitive Research: Principles and Implications. 2024;9(1):22. DOI: 10.1186/s41235-024-00548-8.
15. Amoruso L., Pusil S., García A.M. et al. Decoding motor expertise from finetuned oscillatory network organization. Human Brain Mapping. 2022;43(9):2817–2832. DOI: 10.1002/hbm.25818.
16. Wang Y., Zhao Q., Ji Q. et al. fMRI evidence of movement familiarization effects on recognition memory in professional dancers. Cerebral Cortex. 2024;34(1):bhad490. DOI: 10.1093/cercor/bhad490.
17. Ueda S., Sato T., Kumada T. Model-Based Prediction of Operation Consequences When Driving a Car to Compensate for a Partially Restricted Visual Field by A-Pillars. Frontiers in Human Neuroscience. 2021;15:697295. DOI: 10.3389/fnhum.2021.697295.
18. Schwartenbeck P., FitzGerald T.H., Mathys C. et al. The Dopaminergic Midbrain Encodes the Expected Certainty about Desired Outcomes. Cerebral Cortex. 2015;25(10):3434–3445. DOI: 10.1093/cercor/bhu159.
19. Chew B., Hauser T.U., Papoutsi M. et al. Endogenous fluctuations in the dopaminergic midbrain drive behavioral choice variability. Proceedings of the National Academy of Sciences of the USA. 2019;116(37):18732–18737. DOI: 10.1073/pnas.1900872116.
20. Posner M.I. Orienting of attention: Then and now. Quarterly Journal of Experimental Psychology. 2016;69(10)1864–1875. DOI: 10.1080/17470218.2014.937446.
21. Del Popolo Cristaldi F., Mento G., Sarlo M. et al. Dealing with uncertainty: A high-density EEG investigation on how intolerance of uncertainty affects emotional predictions. PLoS One. 2021;16(7):e0254045. DOI: 10.1371/journal.pone.0254045.
22. Gómez C.M., Arjona A., Donnarumma F. et al. Tracking the Time Course of Bayesian Inference With Event-Related Potentials:A Study Using the Central Cue Posner Paradigm. Frontiers in Psychology. 2019;10:1424. DOI: 10.3389/fpsyg.2019.01424.
23. Brown H.R., Friston K.J. The functional anatomy of attention: a DCM study. Frontiers in Human Neuroscience. 2013;7:784. DOI: 10.3389/fnhum.2013.00784.
24. Auksztulewicz R., Friston K. Attentional Enhancement of Auditory Mismatch Responses: a DCM/MEG Study. Cerebral Cortex. 2015;25(11):4273–4283. DOI: 10.1093/cercor/bhu323.
25. Sanquist T.F., Beatty J.T., Lindsley D.B. Slow potential shifts of human brain during forewarned reaction. Electroencephalography and Clinical Neurophysiology. 1981;51(6):639–649. DOI: 10.1016/0013-4694(81)90208-x
26. Fitzgerald K., Todd J. Making Sense of Mismatch Negativity. Frontiers in Psychiatry. 2020;11:468. DOI: 10.3389/fpsyt.2020.00468.
27. Chennu S., Noreika V., Gueorguiev D. et al. Expectation and attention in hierarchical auditory prediction. Journal of Neuroscience. 2013;33(27):11194–11205. DOI: 10.1523/JNEUROSCI.0114-13.2013.
28. Нарушения обработки информации у больных шизофренией: обзор литературы / М.В. Иванов, М.А. Тумова, Л.М. Муслимова, Т.В. Капустина // Сибирский вестник психиатрии и наркологии. 2020. Vol. 2(107). P. 41–50. DOI: 10.26617/1810-3111-2020-2(107)-41-50.
29. Гусейнова З.Т., Тумова М.А., Шошина И.И. Особенности зрительной системы у больных параноидной шизофренией // Психиатрия. 2022. Т. 20, № S3(2). С. 12–14.
30. Kirenskaya A.V., Myamlin V.V., Novototsky-Vlasov V.Y. et al. The contingent negative variation laterality and dynamics in antisaccade task in normal and unmedicated schizophrenic subjects. Spanish Journal of Psychology. 2011;14(2):869–883. DOI: 10.5209/rev_sjop.2011.v14.n2.34.
31. Errington S.P., Schall J.D. Express saccades during a countermanding task. Journal of Neurophysiology. 2020;124(2):484–496. DOI: 10.1152/jn.00365.2020.
32. Gouret F., Pfeuffer C.U. Anticipatory Saccades Towards the Future Consequences of Ones Actions – an Online Eye Tracking Study. Journal of Cognition. 2023;6(1):15. DOI: 10.5334/joc.261.
33. Thibault N., Albouy P., Grondin S. Distinct brain dynamics and networks for processing short and long auditory time intervals. Scientific Reports. 2023;13(1):22018. DOI: 10.1038/s41598-023-49562-8.
34. Славуцкая М.В., Шульговский В.В., Семина Т.К. Влияние направленного внимания на потенциалы головного мозга человека при вероятностном предъявлении зрительных стимулов // Журнал высшей нервной деятельности им. И.П. Павлова. 2005. Т. 55, № 6. С. 796–805.
35. Yordanova J., Falkenstein M., Kolev V. Motor oscillations reveal new correlates of error processing in the human brain. Scientific Reports. 2024;14(1):5624. DOI: 10.1038/s41598-024-56223-x.
36. Osborne K.J., Kraus B., Lam P.H. et al. Contingent Negative Variation Blunting and Psychomotor Dysfunction in Schizophrenia: A Systematic Review. Schizophrenia Bulletin. 2020;46(5):1144–1154. DOI: 10.1093/schbul/sbaa043
37. Dharani R., Goyal N., Mukherjee A. et al. Adjuvant High-Definition Transcranial Direct Current Stimulation for Negative Symptoms in Schizophrenia: A Pilot Study. The Journal of ECT. 2021;37(3):195–201. DOI: 10.1097/YCT.0000000000000756.
38. Kumar N., Vishnubhatla S., Wadhawan A.N. et al. A randomized, double blind, sham-controlled trial of repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) in the treatment of negative symptoms in schizophrenia. Brain Stimulation. 2020;13(3):840–849. DOI: 10.1016/j.brs.2020.02.016.
39. Vidal-Gran C., Sokoliuk R., Bowman H. et al. Strategic and Non-Strategic Semantic Expectations Hierarchically Modulate Neural Processing. eNeuro. 2020;7(5):ENEURO.0229-20.2020. DOI: 10.1523/ENEURO.0229-20.2020.
40. Dehaene S., Changeux J.-P. Experimental and theoretical approaches to conscious processing. Neuron. 2011;70(2):200–227. DOI: 10.1016/j.neuron.2011.03.018
41. Yasoda-Mohan A., Vanneste S. Development, Insults and Predisposing Factors of the Brains Predictive Coding System to Chronic Perceptual Disorders-A Life-Course Examination. Brain Sciences. 2024;14(1):86. DOI: 10.3390/brainsci14010086.
42. Tivadar R.I., Knight R.T., Tzovara A. Automatic Sensory Predictions: A Review of Predictive Mechanisms in the Brain and Their Link to Conscious Processing. Frontiers in Human Neuroscience. 2021;15:702520. DOI: 10.3389/fnhum.2021.702520.
43. Sikkens T., Bosman C.A., Olcese U. The Role of Top-Down Modulation in Shaping Sensory Processing Across Brain States: Implications for Consciousness. Frontiers in Systems Neuroscience. 2019;13:31. DOI: 10.3389/fnsys.2019.00031.
44. Fu Z., Sajad A., Errington S.P. et al. Neurophysiological mechanisms of error monitoring in human and non-human primates. Nature Reviews Neuroscience. 2023;24(3):153–172. DOI: 10.1038/s41583-022-00670-w.
45. Gillan C.M., Fineberg N.A., Robbins T.W. A trans-diagnostic perspective on obsessive-compulsive disorder. Psychological Medicine. 2017;47(9):1528–1548. DOI: 10.1017/S0033291716002786.
46. Sajad A., Godlove D.C., Schall J.D. Cortical microcircuitry of performance monitoring. Nature Neuroscience. 2019;22(2):265–274. DOI: 10.1038/s41593-018-0309-8
2. Wynn J.K., Green M.F. An EEG-Based Neuroplastic Approach to Predictive Coding in People With Schizophrenia or Traumatic Brain Injury. Clinical EEG Neuroscience. 2024;6:15500594241252897. DOI: 10.1177/15500594241252897.
3. Sapey-Triomphe L.A., Sanchez G., Hénaff M.A. et al. Disentangling sensory precision and prior expectation of change in autism during tactile discrimination. NPJ Scientific Learning. 2023;8(1):54. DOI: 10.1038/s41539-023-00207-5.
4. Spaeth A.M., Koenig S., Everaert J. et al. Are depressive symptoms linked to a reduced pupillary response to novel positive information? – An eye tracking proof-of-concept study. Frontiers in Psychology. 2024;23(15):1253045. DOI: 10.3389/fpsyg.2024.1253045.
5. Tucker D.M., Luu P. Motive control of unconscious inference: The limbic base of adaptive Bayes. Neuroscience and Biobehavioral Reviews. 2021;128:328–345. DOI: 10.1016/j.neubiorev.2021.05.029.
6. Hipólito I., Kirchhoff M. Breaking boundaries: The Bayesian Brain Hypothesis for perception and prediction. Consciousness and Cognition. 2023;111:103510. DOI: 10.1016/j.concog.2023.103510.
7. Sprevak M., Smith R. An Introduction to Predictive Processing Models of Perception and Decision-Making. Topics in Cognitive Science. 2023;(28):1–28. DOI: 10.1111/tops.12704.
8. de Lange F.P., Heilbron M., Kok P. How Do Expectations Shape Perception. Trends in Cognitive Science. 2018;22(9):764–779. DOI: 10.1016/j.tics.2018.06.002.
9. Syrov N., Yakovlev L., Miroshnikov A. et al. Beyond passive observation: feedback anticipation and observation activate the mirror system in virtual finger movement control via P300-BCI. Frontiers in Human Neuroscience. 2023;4(17):1180056. DOI: 10.3389/fnhum.2023.1180056.
10. Qin C., Michon F., Onuki Y. et al. Predictability alters information flow during action observation in human electrocorticographic activity. Cell Reports. 2023;42(11):113432. DOI: 10.1016/j.celrep.2023.113432.
11. Scott M. Sensory attenuation from action observation. Experimental Brain Research. 2022;240(11):2923–2937. DOI: 10.1007/s00221-022-06460-1.
12. Ashraf R., Abdoli B., Khosrowabadi R. et al. The Effect of Modeling Methods on Mirror Neuron Activity and a Motor Skill Acquisition and Retention. Basic Clinical Neuroscience. 2023;14(5):631–646. DOI: 10.32598/bcn.2021.3245.1.
13. Ji Q., Liu L., Lu Y. et al. Mechanisms of Action Anticipation in Table Tennis Players: A Multivoxel Pattern Analysis Study. Neuroscience. 2024;16:33–40. DOI: 10.1016/j.neuroscience.2024.03.016.
14. Murphy C.P., Runswick O.R., Gredin N.V. et al. The effect of task load, information reliability and interdependency on anticipation performance. Cognitive Research: Principles and Implications. 2024;9(1):22. DOI: 10.1186/s41235-024-00548-8.
15. Amoruso L., Pusil S., García A.M. et al. Decoding motor expertise from finetuned oscillatory network organization. Human Brain Mapping. 2022;43(9):2817–2832. DOI: 10.1002/hbm.25818.
16. Wang Y., Zhao Q., Ji Q. et al. fMRI evidence of movement familiarization effects on recognition memory in professional dancers. Cerebral Cortex. 2024;34(1):bhad490. DOI: 10.1093/cercor/bhad490.
17. Ueda S., Sato T., Kumada T. Model-Based Prediction of Operation Consequences When Driving a Car to Compensate for a Partially Restricted Visual Field by A-Pillars. Frontiers in Human Neuroscience. 2021;15:697295. DOI: 10.3389/fnhum.2021.697295.
18. Schwartenbeck P., FitzGerald T.H., Mathys C. et al. The Dopaminergic Midbrain Encodes the Expected Certainty about Desired Outcomes. Cerebral Cortex. 2015;25(10):3434–3445. DOI: 10.1093/cercor/bhu159.
19. Chew B., Hauser T.U., Papoutsi M. et al. Endogenous fluctuations in the dopaminergic midbrain drive behavioral choice variability. Proceedings of the National Academy of Sciences of the USA. 2019;116(37):18732–18737. DOI: 10.1073/pnas.1900872116.
20. Posner M.I. Orienting of attention: Then and now. Quarterly Journal of Experimental Psychology. 2016;69(10)1864–1875. DOI: 10.1080/17470218.2014.937446.
21. Del Popolo Cristaldi F., Mento G., Sarlo M. et al. Dealing with uncertainty: A high-density EEG investigation on how intolerance of uncertainty affects emotional predictions. PLoS One. 2021;16(7):e0254045. DOI: 10.1371/journal.pone.0254045.
22. Gómez C.M., Arjona A., Donnarumma F. et al. Tracking the Time Course of Bayesian Inference With Event-Related Potentials:A Study Using the Central Cue Posner Paradigm. Frontiers in Psychology. 2019;10:1424. DOI: 10.3389/fpsyg.2019.01424.
23. Brown H.R., Friston K.J. The functional anatomy of attention: a DCM study. Frontiers in Human Neuroscience. 2013;7:784. DOI: 10.3389/fnhum.2013.00784.
24. Auksztulewicz R., Friston K. Attentional Enhancement of Auditory Mismatch Responses: a DCM/MEG Study. Cerebral Cortex. 2015;25(11):4273–4283. DOI: 10.1093/cercor/bhu323.
25. Sanquist T.F., Beatty J.T., Lindsley D.B. Slow potential shifts of human brain during forewarned reaction. Electroencephalography and Clinical Neurophysiology. 1981;51(6):639–649. DOI: 10.1016/0013-4694(81)90208-x
26. Fitzgerald K., Todd J. Making Sense of Mismatch Negativity. Frontiers in Psychiatry. 2020;11:468. DOI: 10.3389/fpsyt.2020.00468.
27. Chennu S., Noreika V., Gueorguiev D. et al. Expectation and attention in hierarchical auditory prediction. Journal of Neuroscience. 2013;33(27):11194–11205. DOI: 10.1523/JNEUROSCI.0114-13.2013.
28. Нарушения обработки информации у больных шизофренией: обзор литературы / М.В. Иванов, М.А. Тумова, Л.М. Муслимова, Т.В. Капустина // Сибирский вестник психиатрии и наркологии. 2020. Vol. 2(107). P. 41–50. DOI: 10.26617/1810-3111-2020-2(107)-41-50.
29. Гусейнова З.Т., Тумова М.А., Шошина И.И. Особенности зрительной системы у больных параноидной шизофренией // Психиатрия. 2022. Т. 20, № S3(2). С. 12–14.
30. Kirenskaya A.V., Myamlin V.V., Novototsky-Vlasov V.Y. et al. The contingent negative variation laterality and dynamics in antisaccade task in normal and unmedicated schizophrenic subjects. Spanish Journal of Psychology. 2011;14(2):869–883. DOI: 10.5209/rev_sjop.2011.v14.n2.34.
31. Errington S.P., Schall J.D. Express saccades during a countermanding task. Journal of Neurophysiology. 2020;124(2):484–496. DOI: 10.1152/jn.00365.2020.
32. Gouret F., Pfeuffer C.U. Anticipatory Saccades Towards the Future Consequences of Ones Actions – an Online Eye Tracking Study. Journal of Cognition. 2023;6(1):15. DOI: 10.5334/joc.261.
33. Thibault N., Albouy P., Grondin S. Distinct brain dynamics and networks for processing short and long auditory time intervals. Scientific Reports. 2023;13(1):22018. DOI: 10.1038/s41598-023-49562-8.
34. Славуцкая М.В., Шульговский В.В., Семина Т.К. Влияние направленного внимания на потенциалы головного мозга человека при вероятностном предъявлении зрительных стимулов // Журнал высшей нервной деятельности им. И.П. Павлова. 2005. Т. 55, № 6. С. 796–805.
35. Yordanova J., Falkenstein M., Kolev V. Motor oscillations reveal new correlates of error processing in the human brain. Scientific Reports. 2024;14(1):5624. DOI: 10.1038/s41598-024-56223-x.
36. Osborne K.J., Kraus B., Lam P.H. et al. Contingent Negative Variation Blunting and Psychomotor Dysfunction in Schizophrenia: A Systematic Review. Schizophrenia Bulletin. 2020;46(5):1144–1154. DOI: 10.1093/schbul/sbaa043
37. Dharani R., Goyal N., Mukherjee A. et al. Adjuvant High-Definition Transcranial Direct Current Stimulation for Negative Symptoms in Schizophrenia: A Pilot Study. The Journal of ECT. 2021;37(3):195–201. DOI: 10.1097/YCT.0000000000000756.
38. Kumar N., Vishnubhatla S., Wadhawan A.N. et al. A randomized, double blind, sham-controlled trial of repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) in the treatment of negative symptoms in schizophrenia. Brain Stimulation. 2020;13(3):840–849. DOI: 10.1016/j.brs.2020.02.016.
39. Vidal-Gran C., Sokoliuk R., Bowman H. et al. Strategic and Non-Strategic Semantic Expectations Hierarchically Modulate Neural Processing. eNeuro. 2020;7(5):ENEURO.0229-20.2020. DOI: 10.1523/ENEURO.0229-20.2020.
40. Dehaene S., Changeux J.-P. Experimental and theoretical approaches to conscious processing. Neuron. 2011;70(2):200–227. DOI: 10.1016/j.neuron.2011.03.018
41. Yasoda-Mohan A., Vanneste S. Development, Insults and Predisposing Factors of the Brains Predictive Coding System to Chronic Perceptual Disorders-A Life-Course Examination. Brain Sciences. 2024;14(1):86. DOI: 10.3390/brainsci14010086.
42. Tivadar R.I., Knight R.T., Tzovara A. Automatic Sensory Predictions: A Review of Predictive Mechanisms in the Brain and Their Link to Conscious Processing. Frontiers in Human Neuroscience. 2021;15:702520. DOI: 10.3389/fnhum.2021.702520.
43. Sikkens T., Bosman C.A., Olcese U. The Role of Top-Down Modulation in Shaping Sensory Processing Across Brain States: Implications for Consciousness. Frontiers in Systems Neuroscience. 2019;13:31. DOI: 10.3389/fnsys.2019.00031.
44. Fu Z., Sajad A., Errington S.P. et al. Neurophysiological mechanisms of error monitoring in human and non-human primates. Nature Reviews Neuroscience. 2023;24(3):153–172. DOI: 10.1038/s41583-022-00670-w.
45. Gillan C.M., Fineberg N.A., Robbins T.W. A trans-diagnostic perspective on obsessive-compulsive disorder. Psychological Medicine. 2017;47(9):1528–1548. DOI: 10.1017/S0033291716002786.
46. Sajad A., Godlove D.C., Schall J.D. Cortical microcircuitry of performance monitoring. Nature Neuroscience. 2019;22(2):265–274. DOI: 10.1038/s41593-018-0309-8
References
-
Опубликован
2024-09-30
Как цитировать
Телешева, К., & Рабинович, Э. (2024). Психофизиологическая методика изучения нарушений процесса прогностического кодирования. Психология. Психофизиология, 17(3), 114-126. https://doi.org/10.14529/jpps240310
Выпуск
Раздел
Психофизиология
Copyright (c) 2024 Психология. Психофизиология
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
