Varem õpitud aju tuvastamine versus uudsed ajalised jadad: diferentsiaalne samaaegne töötlemine, 1. osa

Jadade mälu on neuroteaduse keskne teema ja aastakümneid kestnud uuringud on uurinud närvimehhanisme, mis on aluseks paljude järjestuste kodeerimisele, mis on aja jooksul pikendatud.

Järjestusmälu tähendab, et inimesed suudavad meeles pidada mitmeid andmeid, näiteks numbreid, tähti, sõnu või pilte. Mälu seevastu viitab võimele salvestada ajus teavet ja seda vajadusel kiiresti meelde tuletada. Nende kahe vahel on tugev seos, sest järjestikune mälu on oluline mälu treenimise ja parandamise vahend.

Hea mäluga inimesel on tavaliselt hea järjestikuse mälu võime, ta mäletab palju teavet kiiresti ja täpselt ning suudab seda vajadusel haarata. Sellised anded muudavad nad igapäevaelus käepärasemaks, et edukalt toime tulla erinevate väljakutsetega töös ja elus.

Samal ajal saame ka oma mälu parandada, harjutades järjestusmälu. Olgu need numbrid, tähed, sõnad või pildid, ainult siis, kui me pidevalt harjutame, pähe õpime, üle vaatame ja kinnistame, saame jätta alateadvusesse sügava mulje ja tugevdada oma mäluvõimet.

Tasub mainida, et lisaks mälu parandamisele läbi järjestikuse mälu, saame mälu tugevdada ka mõne muu meetodiga. Näiteks tee rohkem trenni, säilita hea une, toitu tasakaalustatult, õpi uusi teadmisi jne. Need võivad aidata meie ajul normaalselt toimida, parandades seeläbi meie mälu.

Kokkuvõtteks võib öelda, et järjestikune mälu ja mälu on omavahel tihedalt seotud ning nende vahel on üksteist täiendav seos. Pideva harjutamise ja täiustamise kaudu saame suurel määral parandada oma mälu, et saaksime paremini toime tulla erinevate väljakutsetega ja nautida värvikat elu. On näha, et me peame oma mälu parandama. Cistanche võib oluliselt parandada meie mälu, sest Cistanche on traditsiooniline Hiina ravimmaterjal, millel on palju ainulaadseid toimeid, millest üks on mälu parandamine. Hakkliha tõhusus tuleneb erinevatest selles sisalduvatest toimeainetest, sealhulgas karboksüülhappest, polüsahhariididest, flavonoididest jne. Need koostisosad võivad erinevate kanalite kaudu edendada aju tervist. Liha Qingmengil on antioksüdant, põletikuvastane ja konkurentsivastane toime. mõjusid.

Klõpsake valikul Teave viisid mälu parandamiseks

Siiski on vähe teada ajumehhanismidest, mis on varem meelde jäetud ja uudsete ajaliste järjestuste äratundmise aluseks. Lisaks pole täielikult mõistetav üksikute üksuste diferentsiaalne ajutöötlemine kuulmisajalises järjestuses võrreldes kogu ülemise järjestusega.

Selles magnetoentsefalograafia (MEG) uuringus olid ajalise järjestuse elemendid sõltumatult seotud lokaalse ja kiire (2–8 Hz) ajutöötlusega, samas kui kogu järjestus oli seotud samaaegse globaalse ja aeglasema (0.1–) 1 Hz) töötlemine, mis hõlmab järjestikku aktiivsete ajupiirkondade laialdast võrgustikku. Eelkõige seostati varem meelde jäetud ajaliste järjestuste äratundmist tugevama aktiivsusega aeglases ajutöötluses, samas kui uudsed järjestused nõudsid suuremat kaasamist aju kiirema töötlemisega.

Üldiselt laiendavad tulemused hästi tuntud teabevoogu madalamast kõrgema järgu ajupiirkondadest. Need näitavad aeglase ja kiirema kogu aju töötlemise erinevat osalust, et tuvastada varem õpitud versus uudne ajaline teave.

Märksõnad:

ajalised järjestused; mälu tuvastamine; magnetoentsefalograafia; aju dünaamika; allika rekonstrueerimine.

Sissejuhatus

Aastate jooksul on järjestuste mälu mõistmine olnud neuroteaduse ja kognitiivteaduste keskne teema (Förstl jt 2006; Kumar ja Anand 2015), nagu on läbi vaadanud Dehaene et al. (2015). Siin pakuvad autorid välja ajaliste jadade töötlemismehhanismide taksonoomia, mis on jaotatud viide järjest keerukamasse kategooriasse: (i) üleminek ja ajastamise teadmised jada järgmiste üksuste vahel, (ii) jada külgnevate üksuste tükeldamine (iii) ) järgu teadmised selle kohta, milline üksus on enne, (iv) algebralised mustrid, mis fikseerivad järjestuse keerulisi seaduspärasusi, ja (v) pesastatud puustruktuurid, mis põhinevad abstraktsetel sümboolsetel reeglitel.

Esimene kategooria viitab ühelt jada üksuselt teisele ülemineku töötlemisele. See uuring on tuvastanud standardsete ja hälbivate helide jaoks mitu automaatset sündmustega seotud potentsiaali/välja (ERP/F), näiteks tuntud N100 ja ebakõla negatiivsus (MMN), mis näitab, et aju suudab kiiresti tuvastada muutusi järjestuste regulaarsuses. (Garrido jt 2009; Lijffijt jt 2009; Vuust jt 2012; Bonetti jt 2017, 2018; Bonetti, Brattico, Carlomagno jt 2021a; Bonetti, Bruzzone, Sedghi jt; 2021 Bonetti , Brattico, Vuust jt 2021c).

Tükeldamine viitab võimalusele rühmitada külgnevad esemed suuremaks üheks üksuseks.

Varasemad uuringud üheraku tasemel on näidanud, et tükeldamine toimub motoorsete harjumuste omandamisel (Fujii ja Graybiel 2003; Smith ja Graybiel 2013; Jin et al. 2014).

Sarnased uuringud funktsionaalse magnetresonantstomograafiaga (fMRI) kinnitasid neid tulemusi, mis viitab motoorsete ajaliste järjestuste õppimisel tükeldamise hierarhilisele korraldusele (Koechlin ja Jubault 2006).

Kuulmistükkide närvikorrelaate uuriti täiendavalt täiendavate uuringute abil. Näiteks Kalm et al. (2012) kasutasid fMRI-d, et uurida rühmitatud ja rühmitamata tähtede loendite kuulmiskodeeringut, rõhutades, et kuulmiskoore, premotoorse ja prefrontaalse aju piirkondade ulatuslik aktiveerimine oli seotud kodeerimise ajal ületatud mälumahuga.

Lisaks kasutasid Ding et al., kasutades elektroentsefalograafiat (EEG). (2018) avastasid, et üksikute kuulmissündmuste (st silpide) neuraalne kodeerimine oli automaatne, samas kui ajaliste tükkide (st sõnade) teadmistepõhine konstrueerimine põhines tähelepanul.

Lisaks tükeldamisele kirjeldavad järjestikused teadmised võimet õppida ja meeles pidada, milline üksus on ajalises järjestuses esimene, teine ​​ja nii edasi. Varasemad uuringud on näidanud, et esemete seeriate järjestus on kodeeritud aju poolt intraparietaalses ja dorsolateraalses prefrontaalses ajukoores (Terrace et al. 2003; Berdyyeva ja Olson 2010; Crowe jt 2014).

Algebralised mustrid viitavad ajju salvestatud abstraktsetele skeemidele, mis võimaldavad tabada üksuste jada aluseks olevaid järjestikuseid seaduspärasusi. Varasemad uuringud viitasid sellele, et aju töötleb jadade algebralisi mustreid, mõistes kõrgemal tasemel abstraktseid seaduspärasusi kui sensoorsete hälvetega elementaarjadades (Endress et al. 2009; Wang jt 2015).

Lõpuks luuakse pesastatud puustruktuurid sümboolsete reeglite abil, mis on sageli üksteise sisse manustatud. Varasemad uuringud on toonud esile järgmise ajupiirkondade võrgustiku, mis on seotud pesastatud struktuurides organiseeritud keerukate keelemustrite töötlemisega: vasakpoolne ülemine ajaline sulcus (STS), keskmine ajaline gyrus (MTG), ajalised poolused (TP), alumine eesmine gyrus (IFG) ja temporoparietaal ristmik (TPJ) (Mazoyer jt 1993; Saur jt 2010; Friederici 2011; Rolheiser jt 2011; Tyler jt 2011).

Muud asjakohased panused selle kohta, kuidas aju ajalisi järjestusi töötleb, pärinesid kuulmis- ja kõnetöötluse uuringutest. See pakkus välja samaaegsed ajumehhanismid, mis on aluseks helide ja inimkeelte mõistmisele. Näiteks Teng et al. (2017) näitasid teeta- ja gamma-sagedusribade samaaegset rolli kuulmistöötluse ajal, mis on kooskõlas Poepeli (2003) välja pakutud "asümmeetrilise diskreetingu ajas" (AST) hüpoteesiga. Teises kõnetöötlust uurinud uuringus näitasid autorid, et kuigi teeta aktiivsus piirdus kuulmiskoorega, pärines delta riba allavoolu kuulmispiirkondadest ja seda moduleeris stiimulite ebakindlus (Donhauser ja Baillet 2020).

Kokkuvõttes andsid need suurepärased uuringud üksikasjaliku, kuid mittetäieliku ülevaate ajaliste järjestuste ja mustrite töötlemise aluseks olevate ajumehhanismide kohta. Täpsemalt, kuigi ülevaates näidati, kuidas üksusi tükeldatakse ja abstraktsete reeglite alusel korraldatakse samaaegsete mehhanismide kaudu, ei uuritud selles lõplikult juhtumeid, kus üksikute üksuste ajaline järjestus tekitab uue, kõrgemalseisva objekti (järjestuse), mida iseloomustab uudne taju. ja tähendus, mida saab kodeerida ja seejärel leida või ära tunda. Muusikalised meloodiad on selliste jadade ideaalsed näited, kuna olenevalt nende helide (üksuste) kombinatsioonist aja jooksul tajutakse neid uudsete objektidena, mis annavad edasi tähendusi, mida üksikud helid üksi ei kanna (Cooke 1959).

Nimelt, kuigi muusika neuroteadus on viimastel aastakümnetel kiiresti laienenud, on muusikaliste ajaliste järjestuste tuvastamise aluseks olevate kiiremahuliste ajumehhanismide kohta väga vähe teada. Ja vastupidi, muusikalise mälu neuroteaduse alased uuringud on andnud meile erinevaid, väga asjakohaseid teadmisi. Näiteks fMRI uuringus Gaab et al. (2003) palusid osalejatel võrrelda helisid, mida iseloomustavad erinevad kõrgused.

Autorid näitasid aktiivsust, eriti ülemises temporaalses, supramarginaalses ja vasakpoolses alumises eesmises ajukoores, kui osalejad ülesande täitsid. Hiljuti on Kumar et al. (2016) näitasid esmase kuulmiskoore, hipokampuse ja alumise eesmise gyruse asjakohast rolli ning nende ühenduvust kuulmis-WM-ülesannete täitmisel.

Samamoodi on Sikka jt. (2015) palusid osalejatel ära tunda tuttavat või võõrast muusikat, näidates, et edukas esitus oli seotud parema ülemise ajalise, bilateraalse alumise ja ülemise frontaalse, vasaku keskmise orbitofrontaalse, kahepoolse pretsentraalse ja vasaku supramarginaalse ajukoore aktiveerimisega. Lisaks fMRI-le on magnetoentsefalograafia (MEG) abil läbi viidud mõned muusikalise mälu uuringud.

Näiteks Albouy et al. (2013, 2017) uurisid ajutegevust mälu säilitamise ajal, näidates, et teeta võnkumised osalejate aju dorsaalses voolus ennustasid nende võimet täita kuulmis-WM-ülesannet.

Hiljutises uuringus on Bonetti, Brattico, Carlomagno jt. (2021a), Bonetti, Bruzzone, Sedghi jt. (2021b), Bonetti, Brattico, Vuust jt. (2021c) näitas, et esimesed 220 ms helikodeeringut kujutasid endast suurt ühendatud ajupiirkondade võrgustikku, nagu Heschli ja ülemine ajaline gyri, eesmine operculum, tsingulate gyrus, insula, basaalganglionid ja hipokampus. Nimelt olid need ajupiirkonnad võrgus võrdselt kesksed, isegi kui kuulmiskoor ja isol olid teistest piirkondadest tugevamad.

Kokkuvõtteks võib öelda, et varasemad uuringud on toonud esile ajumehhanismid, mis on mitmete ajaliste järjestuste ja muusikaliste helide kategooriate töötlemise aluseks. Nendes uuringutes ei uuritud aga varem õpitud ajaliste jadade äratundmist, kus üksikute üksuste järjestus tekitas uue, kõrgemalseisva globaalse objekti, mida iseloomustavad muusikalistest jadadest tulenevad uudsed tajud ja tähendus. Eelkõige ei mõisteta täielikult diferentsiaalmehhanisme, mis on seotud jada üksikute üksuste töötlemisega (lokaalne töötlemine) ja jada kui terviku, uudse objekti mälutuvastusega (globaalne töötlemine). Oma uuringus käsitlesime neid küsimusi, saades kasu anatoomilise MRI poolt piiratud MEG andmetest.

Materjalid ja meetodid

Osalejad

Uuringus osales 70 vabatahtlikku: 36 meest ja 34 naist (vanusevahemik: 18–42 aastat, keskmine vanus: 25,06 ± 4,11 aastat). Kõik osalejad olid terved ega teatanud, et nad ei ole varem ega praegu alkoholi ega narkootikumide kuritarvitamist. Veelgi enam, nad ei võtnud mingeid ravimeid, teatasid, et neil ei olnud varasemaid neuroloogilisi või psühhiaatrilisi häireid, ja teatasid, et neil on normaalne kuulmine. Lisaks oli nende majanduslik, hariduslik ja sotsiaalne staatus homogeenne.\

Eksperimentaalsed protseduurid viidi läbi vastavalt Helsingi deklaratsioonile – meditsiiniuuringute eetilised põhimõtted ja need kiideti heaks Kesk-Taani piirkonna eetikakomitee (De Videnskabsetiske Komitéer for Region Midtjylland) (viide 1-10-72-411-17).

Eksperimentaalne ülesehitus ja stiimulid

Ajalise järjestuse tuvastamise ajusignatuuri tuvastamiseks kasutasime magnetoentsefalograafia (MEG) salvestamise ajal vana/uue paradigma (Kayser et al. 2003) kuulmistuvastusülesannet. Esmalt kuulasid osalejad JS Bachi loodud C-moll prelüüdi BWV 847 parempoolse osa MIDI-versiooni nelja kordust (kogukestvus umbes 10 minutit).

Teiseks esitati neile 80 lühikest muusikalist katkendit, millest igaüks kestis 1250 ms, ja neil paluti öelda, kas iga katkend kuulus Bachi prelüüdi ("päheõpitud" jada (M), vana) või oli tegemist uudse muusikalise jadaga ("romaan"). järjestus (N), uus) (joonis 1A). Nelikümmend katkendit võeti Bachi teosest ja 40 olid uudsed.

Oluline on see, et kaks stiimulite kategooriat (M ja N) loodi nii, et need oleksid äratundmisülesandes eristatavad (st koosnesid alati erinevatest muusikalistest toonidest), kuigi need sobitati mitme muutuja vahel, et vältida võimalikke segadusi. M ja N sobitati helitugevuse, rütmi, tämbri, meetri, tempo, tonaalsuse, entroopia (H) ja teabesisalduse (IC) järgi.

Nagu eespool mainitud, koosnesid päheõpitud meloodiad katkenditest Bachi prelüüdist. Sel juhul valisime iga muusikatakti kohta ühe katkendi, mis vastas takti esimesele viiele toonile. Seejärel koostasime uudsed muusikameloodiad, kasutades meloodiakontuuri ja meloodiate nootide vahelisi intervalle, mis erinesid Bachi prelüüdist võetud päheõpitud muusikajadadest. 80 muusikalist jada on esitatud noodikirjas joonisel S1.

Joonis 1. Eksperimentaalne ülesehitus, allika rekonstrueerimine ja ühe elemendi kontrastid. A) Pärast JS Bachi komponeeritud muusikapala täismahus kuulamist esitati osalejatele tükk meloodiakatkendeid ja rida uusi meloodiaid. Need väljavõtted kujutasid ajalisi jadasid, mis olid üles ehitatud viiest elemendist (muusikalistest toonidest), mille osalejad märgistasid vastuseploki abil kui "varem meelde jäetud" (M) või "uudne" (N). B) Ülesande käigus registreeriti magnetoentsefalograafiaga osaleja ajutegevus.

Siin näitame graafiliselt eeltöödeldud, eri sagedusribades ribapääsfiltreeritud ja ajastatud närviandmete graafilist kujutist. Sellel joonisel on kujutatud kahe sagedusriba (0.1–1 ja 2–8 Hz) analüüse, kuna oletasime, et need kaks riba on seotud ajaliste jadade lokaalse ja globaalse töötlemisega. C) Allika rekonstrueerimise graafiline kujutamine, arvutatuna sõltumatult 0,1–1 ja 2–8 Hz jaoks. Eelkõige indekseeris 0,1–1 Hz kogu jada äratundmist (globaalne töötlemine), samas kui 2–8 Hz näitas närvivastuseid jada igale elemendile (lokaalne töötlemine). D). Kontrastid näitasid tugevamat ajutegevust M võrreldes N-ga 0,1–1 Hz (punane), eriti kolmanda, neljanda ja viienda üksuse puhul.

Selline erinevus lokaliseeriti suures ajuvõrgus, mis hõlmas tsingulumit, alumist ajalist ajukoort, eesmist operatsiooni, insulat ja hipokampuse piirkondi. Vastupidi, 2–8 Hz kontrastid andsid N-le üldise tugevama aktiivsuse võrreldes M-ga (sinine), eriti kuulmiskoores. Kujutatud väärtused on t-väärtused, mis on saadud M ja N ajutegevuse vastandamisel.

IC ja H puhul hinnati iga meeldejäänud tooni (keskmine IC: 5,70 ± 1,73, keskmine H: 4,70 ± 0,33) ja uudsete muusikaliste jadade (keskmine IC: 5,92 ± 1,81, keskmine H: 4,78 ± 0,35), kasutades muusika teabedünaamikat (IDyOM) (Pearce 2018). See meetod kasutab masinõpet, et arvutada sihtnoodi jaoks IC väärtus, mis põhineb sihtnooti sisaldava muusikapala eelnevate nootide ja reeglistiku kombinatsioonil, mis on tuletatud suurest hulgast prototüüpsetest lääne muusikapaladest. Seega veendusime, et meie kahe kategooria (M ja N) muusikaliste jadade globaalne IC oli sama.

Formaalsel tasemel vastab IC minimaalsele bittide arvule, mis on vajalik ei kodeerimiseks, ja seda kirjeldab järgmine võrrand (1):

kus p(ei|ei−1 (i−n)+1) on sündmuse ei tõenäosus eelneva ei−1 (i−n)+1 sündmuste komplekti korral.

Entroopia mõõdab eelseisva sündmuse määramatust/kindlust, arvestades eelmist ei−1 (i−n)+1 sündmuste kogumit ja on

Võrrandi (2) kohaselt, kui antud sündmuse tõenäosus ei on 1, on A teiste sündmuste tõenäosus 0. Seega on H võrdne ka 0-ga (maksimaalse kindluse stsenaarium). Ja vastupidi, kui sündmused on võrdselt tõenäolised, on H maksimaalne (maksimaalse määramatuse stsenaarium). Kokkuvõtteks võib öelda, et IDyOM annab hinnangu iga muusikalise tooni ennustatavuse kohta ja on näidanud, et see on kooskõlas inimese tajuga (Pearce 2018; Sears et al. 2018).

MEG analüüsis kasutasime ainult õigesti tunnustatud katseid (keskmine õige M: 78,15 ± 13,56%, keskmised reaktsiooniajad (RT): 1871 ± 209 ms; keskmine õige N: 81,43 ± 14,12%, keskmine RT: 1915 ± 135 ms ).

Nii eelmäng kui ka katkendid loodi Finale'i (MakeMusic, Boulder, CO) abil ja esitati Presentation tarkvaraga (Neurobehavioral Systems, Berkeley, CA). Pärast MEG-andmete kogumist saadi samal või teisel päeval osalejate aju struktuursed kujutised magnetresonantstomograafia (MRI) abil.

For more information:1950477648nn@gmail.com