1. osa: Funktsionaalne ühenduvus mälu- ja preemiakeskuste vahel tööülesannete ja puhkeaja vahel. Jälgige mälutundlikkust premeerimiseks

lisateabe saamiseks:ali.ma@wecistanche.com

Palun klõpsake siin 2. osa juurde

Lea E. Frank1, Alison R. Preston2, Dagmar Zeithamova1

1 Psühholoogia osakond, Oregoni ülikool, 1227 University Street, Eugene, OR 97403, USA

2Õppekeskus jaMäluja Psühholoogia osakond, Texase ülikool Austinis, Austin, TX 78712, USA

Klõpsake selleksCistanche UK mälu parandamiseks

Abstraktne

Väline motivatsioon, näiteks tulevase rahalise tasu lubadus sündmuse mäletamise eest, võib mõjutada seda, milliseid sündmusi mäletatakse. PreemiapõhinemäluArvatakse, et modulatsioon tuleneb kodeerivast ja kodeerimisjärgsest interaktsioonist dopamiinergilise keskaju, signalisatsioonitasu ning hipokampuse ja parahippokampuse ajukoore vahel, toetades episoodilistmälu. Küsisime, kas hipokampuse ja parahipokampuse interaktsioonid teiste tasuga seotud piirkondadega on seotud tasu moduleerimisega.mäluja kas sellised suhted on ajas stabiilsed. Üksikisikute mälutundlikkust tasu suhtes mõõdeti rahalise stiimulite kodeerimise ülesande abil, milles vihje näitas potentsiaalset rahalist tasu (senti, peenraha või dollarit) tulevase objektipaari meelespidamise eest. Funktsionaalne ühenduvus vahelmäluja tasu piirkondi mõõdeti enne ülesannet, selle ajal ja pärast seda. Tasudega seotud huvipakkuvad piirkonnad loodi olemasolevate tasu käsitlevate uuringute metaanalüüsi abil ja hõlmasid lisaks keskajule ka ventraalset juttkeha, mediaalset ja orbitaalset prefrontaalset ajukoort ning eesmist tsingulaarset ajukoort. Tulemused näitasid, et ühenduvusmäluja tasu piirkonnad jälgisid individuaalseid erinevusi tasu moduleerimisesmälu, olenemata sellest, millal ühenduvust mõõdeti. Eesmise singulaadi, orbitofrontaalse ajukoore ja ventraalse juttkeha ühenduvusmustrid kovarieerusid koos ja jälgisid käitumist kõige tugevamalt. Need leiud viitavad mälu tasustamise moduleerimisele varasemast suuremal hulgal tasustamispiirkondi ja pakuvad uusi tõendeid selle kohta, et vahel on stabiilsed ühenduvusmustrid.mäluja tasustamiskeskused on seotud individuaalsete erinevustega selles, kuidas tasu mõjutab mälu.

Märksõnad

Episoodilinemälu; Funktsionaalne ühenduvus; hipokampus; Motivatsioon; Auhind; Prefrontaalne ajukoor

Miks ühtesid sündmusi mäletatakse ja teised unustatakse? Tasupõhine motivatsioon on üks tegur, mis mõjutab sündmusi, mis meelde jäävad. Modulatsioonmälupreemiate kaudu arvatakse, et see tuleneb tasuga seotud dopamiinergilise keskaju ja Dagmar Zeithamova dasa@uoregon.edu aktiveerimisest.

Väljaandja märkus Springer Nature jääb avaldatud kaartide ja institutsionaalsete seoste suhtes erapooletuks.

dopamiini projektsioon hipokampusesse, mis hõlbustab pikaajalist võimendamist jamälumoodustamine (Lisman & Grace, 2005; Lisman, Grace ja Duzel, 2011; Shohamy & Adcock, 2010). Kooskõlas selle mudeliga on mitmed funktsionaalse MRI uuringud dokumenteerinud suurenenud aktivatsiooni keskajus ja ventraalses juttkehas, millega kaasneb ühemõõtmeline ja

mitmemõõtmelised signaalid, mis peegeldavad tasu hippokampuses ja parahippokampuse ajukoores (PHC) mediaalses oimusagaras (Adcock, Thangavel, Whitfield-Gabrieli, Knutson ja Gabrieli, 2006; Gruber, Ritchey, Wang, Doss, & Ranganath, Witt16 et al., Wi20 ., 2005; Wolosin, Zeithamova ja Preston, 2012, 2013). Nendes uuringutes on levinud järeldus, et üksikisikud erinevad oma taseme poolestmäluon mõjutatud välistest hüvedest (Adcock et al., 2006; Gruber jt, 2016; Wolosin jt, 2012, 2013).

Individuaalsed erinevusedmäluTundlikkus tasu suhtes on olnud seotud nii faasilise kui ka toonilise interaktsiooniga keskaju ja mediaalse oimusagara vahel (Shohamy & Adcock, 2010). Adcock et al. (2006) leidsid esmalt, et ülesandega seotud aktiveerimine hipokampuses, PHC-s, keskajus ja ventraalses juttkehas olid korrelatsioonis osalejad. Wolosin et al. (2012) näitas hipokampuse ja keskaju tausta interaktsioone nii kodeerimis- kui ka otsingufaaside rajalmälutundlikkus tasu suhtes. Teised uuringud, mis keskendusid õppimisest tingitud ühenduvuse suurenemisele, seostades need tasustamise motiveerimisegamälu(Gruber et al., 2016; Murty, Tompary, Adcock ja Davachi, 2017), kuigi hipokampuse ja keskaju interaktsioonid võivad olla seotud assotsiatiivsetemäluüldiselt (Duncan, Tompary ja Davachi, 2014; Tompary, Duncan ja Davachi, 2015).

Paljude seasmäluuuringutes on rõhk olnud ühenduvusel ülesande täitmise ajal või ühenduvuse muutumisel pärast õppimist kui peamistest käitumise ennustajatest (Gruber et al., 2016; Murty jt, 2017; Tambini, Ketz, & Davachi, 2010; Tompary et al., 2015). Seevastu teised valdkonnad on keskendunud seisvatele ühenduvusmustritele, arvestades, et sisemise ühenduvuse individuaalsed erinevused võivad aja ja ülesannete lõikes jääda suhteliselt stabiilseks (Finn et al., 2015; Gratton et al., 2018), ennustades individuaalseid erinevusi tunnetuses (Finn). jt, 2015; Gerraty, Davidow, Wimmer, Kahn ja Shohamy, 2014; Poole et al., 2016; Wang jt, 2010). Seetõttu tahtsime need lähenemisviisid ühendada ja testida, kas nende vahel on stabiilne koostoimemäluja premeerida piirkondi, mis jälgivad individuaalseid erinevusimälutundlikkus tasu suhtes, olenemata sellest, millal neid koostoimeid mõõdetakse. Näiteks isegi ülesande puudumisel on hipokampuse, keskaju ja ventraalse juttkeha vahelise ühenduse tugevus indiviidide lõikes erinev (Kahn & Shohamy, 2013). Kuna need piirkonnad on seotudmäluja premeerimisprotsessid, võivad need ülesandest sõltumatud vastasmõjud olla seotud individuaalsete erinevustegamälutundlikkus tasu suhtes. Idee indiviidi ühenduvuse "sõrmejäljest" – mida kasutatakse laiemas tähenduses, viidates ühenduvusmustritele, mis eristavad rühmi ja jälgivad tulemuslikkust (Gratton et al., 2018; Wang jt, 2010), mitte tuvastades konkreetseid isikuid (Finn et al. ., 2015) – ei ole tasu moduleerimise valdkonnas veel testitudmälu.

Teoreetilised vaatenurgad, eriti Lisman ja Grace (2005) mudel, on rõhutanud dopamiinergilise keskaju rolli motiveeritud õppimises. Sellest mudelist mõjutatuna uurivad neuropildidmälutundlikkus tasu suhtes on tavaliselt keskendunud keskajule kui peamisele huvipakkuvale tasu piirkonnale (Adcock et al., 2006; Gruber jt, 2016; Wittmann jt, 2005; Wolosin jt, 2012). Teised tasuga seotud piirkonnad avaldavad aga tõenäoliselt motiveerivat mõjumälu. Arvatakse, et ventraalne juttkeha mängib keskset rolli hipokampuse ja keskaju vaheliste signaalide integreerimisel (Lisman & Grace, 2005; Miendlarzewska, Bavelier, & Schwartz, 2016), värvatakse motiveeriva kodeerimise käigus (Adcock et al., Wittmann et al., 2006; al., 2005) ja on näidatud, et see suhtleb hipokampusega nii puhkuse ajal (Kahn & Shohamy, 2013) kui ka ülesannete täitmisel (Adcock).

et al., 2006; Camara, Rodriguez-Fornells ja Münte, 2009; Kafkas & Montaldi, 2015). Prefrontaalsed piirkonnad, sealhulgas orbitofrontaalne ajukoor (OFC) ja mediaalne prefrontaalne ajukoor (MPFC), interakteeruvad ka hipokampuse ja PHC-ga (Blessing, Beissner, Schumann, Brünner ja Bär, 2016; Gerraty et al., 2014; Murty, LaBar, & Adcock, 2016) ja on olnud seotud mitmesuguste tasuga seotud protsessidega (Amiez, Joseph ja Procyk, 2006; Elliott, Agnew ja Deakin, 2008; Kable & Glimcher, 2007). Kuna aga teoreetiline rõhk on asetatud keskajule ja vähemal määral juttkehale, ei ole teada, kas ka teised tasuga seotud piirkonnad aitavad kaasa tasu moduleerimisele.mälu.

Praegusel uuringul oli kaks peamist eesmärki. Esiteks püüdsime kindlaks teha tasuga seotud piirkondade laiema võrgustiku rolli tasu moduleerimise vahendamisel.mälu. Tasudega seotud huvipiirkonnad tuletati sõltumatult nende osaluse põhjal tasu töötlemises, kasutades automatiseeritud metaanalüüsi tööriista Neurosynth (Yarkoni, Poldrack, Nichols, Van Essen ja Wager, 2011), olenemata nende eelnevast mõjust mälu tasustamise moduleerimisele. . Teiseks püüdsime kindlaks teha, mil määral on individuaalsed erinevused mälutundlikkuses, et tasuda, on seotud individuaalsete erinevustega ühenduvusesmäluja tasu keskused ning kas selline suhe võib eksisteerida olenemata sellest, millal ühenduvust mõõdetakse. Ühenduvusmustrite stabiilsuse ja nende seose hindamiseks käitumisega mõõdeti hipokampuse ja PHC vahelisi koostoimeid tasuga seotud piirkondade võrgustikuga, kasutades funktsionaalset MRI-d rahalise stiimulite kodeerimise ülesande ajal (Adcock et al., 2006), samuti selle ajal. puhke skaneeringud enne ja pärast ülesannet. Iga osaleja ühenduvusmuster oli seotud temagamälutundlikkus tasu suhtes, mis on määratletud kui mälueelis suure väärtusega katsete puhul, kasutades dispersioonanalüüsi ja masinõppe lähenemisviise. Sellest andmekogumist on varem avaldatud eraldi aruanne, mis keskendub hipokampuse ja PHC ülesannetega seotud aktiveerimismustritele ja sellele, kuidas need esindavad tasu (Zeithamova, Gelman, Frank ja Preston, 2018).

materjalid ja meetodid

Osalejad

Thirty-four healthy, English-speaking volunteers were enrolled in this study. Data from nine participants were excluded for excessive head motion during task scans (framewise displacement >1 mm in at least 50-time points in more than 1 run; 4 participants), scanning interruptions (3 participants), or missing data (2 participants). An additional participant was excluded due to excessive head motion during a rest scan (>50 protsenti puhastamise ajal eemaldatud ajapunktidest). Ülejäänud 24 katsealust (18 naist, vanuses 18–31, keskmine vanus=22) kaasati ühenduvusanalüüsidesse. Katsealused said osalemise eest 40 dollarit ja nende eest kuni 55,50 dollarit lisatasumäluesitus. Uuringu kiitis heaks Austini Texase ülikooli institutsionaalne ülevaatenõukogu ja kõik osalejad andsid kirjaliku nõusoleku. 20 osalejast koosnev eraldi valim (5 naist, vanuses 18–24 aastat, keskmine vanus 19 aastat) täitis sama ülesande, kuid neid ei skaneeritud.

Käitumisprotseduurid

Pärast nõusolekuprotseduuri juhendati osalejaid ülesande täitmiseks ja nad sooritasid viis praktikakatset. Järgmisena sõeluti neid MRI jaoks, muudeti koorijateks ja paigutati MRI magnetisse. Skaneerimisseanss algas anatoomiliste skaneeringutega, millele järgnesid funktsionaalsed skaneeringud. Osalejad sooritasid kodeerimiseelse puhkeskanni (6 minutit), motiveeritud kodeerimisülesande viie sündmusega seotud jooksu jooksul (igaüks 9 minutit) ja kodeerimisjärgse puhkeskanni (6 minutit), kusjuures kõigi skaneerimiste vahel oli 1–2 minutit ( joonis 1a). Puhkuseskaneerimise ajal kästi osalejatel hoida silmad lahti ja nende ees oli tühi ekraan. Motiveeritud kodeerimisülesande ajal juhendati osalejaid tahtlikult kodeerima 150 paari tavalisi objekte, millest igaühele eelnes vihje (pildi või sõna kujul), mis näitab preemia väärtust (senti, peenraha või dollarit), mida nad võivad meelde jätta. objektipaar hiljemmälutest (joonis 1b). Objektipaarid koostati 300 objektide värvilisest fotost koosnevast komplektist ja määrati juhuslikult ühele kuuest tasustamistingimustest, mille tulemuseks oli 25 paari iga tingimuse kohta. Osalejaid teavitati, et nad saavad kohe skannimisseansile järgnenud assotsiatsioonide korrektse meeldetuletamise eest rahalise boonuse, millele viitab preemia. Kõikide tingimuste katsed esitati juhuslikus järjekorras, tasakaalustatud esitluste arvuga igas viies kodeeringus. Isetempotud meeldetuletustest viidi lõpule pärast skaneerimisseanssi, umbes 20–30 minutit pärast kodeerimisjärgset puhkust. Iga katse ajal näidati osalejatele iga paari vasakpoolset objekti ja paluti valjusti nimetada seotud objekt, millele järgnes allikasmälutest, mille käigus osalejad valisid sellele objektile eelnenud auhinna (joonis 1c). Osalejaid ei teavitatud, et neid testitakse enne testi identiteedi järgi. Vihjeidentiteedi lähtemälu oli fMRI proovis juhuslikult (Zeithamova et al., 2018) ja seda selles aruandes ei käsitleta.

Iga osaleja jaoks arvutati iga kuue võimaliku näpunäidete järgi õigesti meelde tuletatud seoste keskmine osakaal. A 2 (vorm: pilt, sõna) × 3 (väärtus: penn, peen, dollar) kordusmõõtmised ANOVA uuris preemia väärtuse ja vormi mõju subjektidele.mälu. Oluliste mõjude jaoks viidi läbi järelkontrollid paaride kaupa, et määrata kindlaks erinevused iga seisundi keskmise täpsuse vahel. Käitumisandmeid kasutati mälu modulatsiooni individuaalsete erinevuste indekseerimiseks. Kuna fMRI proovis leiti, et tasu käitumuslik mõju oli U-kujuline, kasutasime mälu tundlikkuse mõõtmiseks premeerimisel dollari ja peenraha proovi täpsuse erinevust. Me nimetame seda skoori käitumusliku tasu modulatsiooni (BRM) skooriks. Lisaks jagas Brm-i skooride keskmine jaotus osalejad kahte rühma: modulaatorid (need, kes demonstreerisidmälupremeerimistundlikkus) ja mittemodulaatorid (need, kelle mäluskoorid ei olnud premeerimise suhtes tundlikud). Kinnitav analüüs tasu mõju kohtamäluviidi läbi igas rühmas, et kontrollida, kas "modulaatorid" näitasid dollarikatsetes tõepoolest mälueelist, samas kui "mittemodulaatorid" mitte. Me viitame sellele dihhotoomilisele mõõdulemälupremeerimistundlikkus kui modulaatori staatus.

fMRI omandamine

Funktsionaalsed ja struktuursed MR-pildid koguti Texase Austini ülikooli pildiuuringute keskuses, kasutades 3T Siemens Skyra MRI-skannerit. Funktsionaalsed kujutised koguti 72 kaldus telgviiluna, ligikaudu 20 kraadi AC-PC joonest, kasutades kajatasandilisi kujutiste järjestusi mitmeribalise kiirendusteguriga=3, GRAPPA tegur=2, TR=2,000 ms, TE=31 ms, pöördenurk {{10}} kraadi, 128 × 128 × 72 maatriks, mille tulemuseks on 1.7- mm isotroopsed vokslid. Kasutades samu parameetreid, viidi läbi kaks 6-minutilist puhkeoleku fMRI-skaneerimist, üks enne ja teine ​​pärast kodeerimistoimingut. Koguti T1 kaalutud kõrge eraldusvõimega MPRAGE anatoomiline kujutis (256 × 256 × 192 maatriksit, 1- mm isotroopsed vokslid). Täiendav T2-kaalutud kujutis koguti hipokampuse teljega risti olevale kaldtasandile (TR=13, 150 ms, TE=82 ms, 512 × 60 × 512 maatriksid, 0). 4- × 0.4-mm tasapinnaline eraldusvõime 15-mm viiludega, ilma tühikuta).

Huvipakkuvad piirkonnad

Kuna varasemad uuringud motiveeritud kodeerimise kohta on keskendunud peamiselt keskajule, on vähe teada, kuidas muud tasuga seotud piirkonnad võivad mõjutada.mälutundlikkus tasu suhtes. Meie eesmärk oli kaasata praegusesse uurimisse laiem tasudega seotud võrgustik, olenemata sellest, kas nad on varem olnud seotud tasu moduleerimisega.mälu. Tasu töötlemisega seotud ROI-de saamiseks koguti Neurosynthi andmebaasist (http://neurosynth.org) 671 uuringu metaanalüüs, mis sisaldas terminit "tasu". Kasutasime "vastupidise järelduse" kaarti (praegu nimetatakse seda "assotsiatsioonitestiks"), mis kuvab piirkonnad, mis eelistatavalt aktiveeruvad uuringutes, mis sisaldavad terminit "tasu" võrreldes uuringutega, mis ei sisalda terminit "tasu" ja sellisena. peetakse kõnealuse termini diagnostiliseks (Yarkoni et al., 2011). Kuna vaikimisi Neurosynth lävi (FDR p< 0.="" 01)="" yielded="" large="" clusters="" with="" multiple="" peaks="" in="" anatomically="" distinct="" regions,="" we="" further="" thresholded="" the="" maps="" with="" a="" voxel-wise="" threshold="" ofz="5.3" to="" obtain="" clusters="" that="" did="" not="" extend="" across="" multiple="" anatomical="" regions.="" this="" meta-analysis="" resulted="" in="" five="" reward-related="" rois="" that="" centered="" on="" the="" anterior="" cingulate="" cortex="" (acc),="" midbrain,="" medial="" prefrontal="" cortex="" (mpfc),="" orbitofrontal="" cortex="" (ofc),="" and="" ventral="" striatum="" (vs).="" clusters="" centered="" on="" the="" midbrain="" and="" vs="" were="" disproportionately="" larger="" than="" the="" prefrontal="" rois="" and="" extended="" beyond="" the="" anatomical="" boundaries="" of="" their="" respective="" regions,="" thus="" these="" clusters="" were="" further="" reduced="" to="" the="" top="" 500="" voxels.="" the="" localization="" ofthe="" resulting="" five="" reward-related="" rois="" in="" the="" standard="" space="" is="" presented="" in="" fig.="" 2a.="" the="" reward-related="" rois="" were="" reverse="" transformed="" from="" standard="" space="" to="" native="" space="" of="" each="" participant="" using="" flirt,="" a="" part="" of="" fsl="" (http://www.fmrib.ox.ac.uk/fsl).="" finally,="" the="" reward="" rois="" were="" resampled="" to="" the="" functional="" space="" of="" the="" participant="" to="" serve="" as="" masks="" for="" extracting="" time="">

Arvestades tasuga seotud piirkondade arvu, valiti ainult hipokampus ja PHCmäluhuvipakkuvad piirkonnad, et piirata vaadeldavate ühenduste koguarvu. Hipokampus ja PHC valiti meie varasemate mälu ROI-deks, kuna neid on pidevalt kaasatud uuringutesse, mis käsitlevad tasu mõjumälu(Gruber et al., 2016; Wolosin et al., 2012, 2013). Erapooletute ROI-de saamiseks määratlesime hipokampuse ja PHC anatoomiliselt iga osaleja natiivses ruumis. Me ei kasutanud funktsionaalset määratlust (nt Neurosynth), kuna ei olnud selge, kas see on standardnemäluNendes piirkondades olevad vokslid peavad olema ka tasulise mälu modulatsiooni jaoks kõige asjakohasemad. Neurosünthi "mälu" kaardid katavad aga sisuliselt kogu anatoomilise hipokampuse ja PHC ning annaksid seega samad tulemused. Anatoomilised ROI-d saadi T1 anatoomilise skaneerimise ajukoore eraldamise ja subkortikaalse segmenteerimisega Freesurferi kaudu (//surfer.nmr.mgh.harvard.edu). Seejärel registreeriti T1 anatoomiline skaneerimine esimeseks funktsionaalseks skaneerimiseks, kasutades Advanced Normalization Tools'i, ja kaasregistreerimisparameetreid rakendati Freesurferi segmenteerimisele. Lõpuks muudeti osalejaspetsiifilised Freesurferi määratletud hipokampus ja PHC nende funktsionaalsete skaneeringute ruumi, et neid saaks kasutada maskidena hipokampuse ja PHC aegridade ekstraheerimiseks. Hippokampuse ja PHC ROI-d on näitena toodud joonisel 2b.

Funktsionaalsete ühenduvusnäitajate tuletamine

Eeltöötlus viidi läbi FSL-i versiooni 5.0 ja ANTS-i tööriistade abil. Funktsionaalsed ja anatoomilised kujutised ekstraheeriti ajust BET-i abil. Funktsionaalsed kujutised korrigeeriti liikumist igas katses, kasutades FSL-i FLIRT-i, joondati katsete lõikes ümber esimesele funktsionaalsele kujutisele, kasutades ANTS-i, ja kõrgpääsfiltreeriti (128--i piir). Funktsionaalset ühenduvust mõõdeti kodeerimiseelse puhkeskannimise, viie kodeeringu skaneerimise ja kodeerimisjärgse puhkeskannimise ajal, kasutades sarnaseid töötlemisprotseduure. Kuna ühenduvusnäitajaid võib mõjutada liikumise ja füsioloogiliste protsesside tekitatud müra BOLD-signaalis (Murphy, Birn ja Bandettini, 2013; Power, Barnes, Snyder, Schlaggar ja Petersen, 2{{14} }12), järgisime Power jt poolt kirjeldatud eeltöötlusprotseduure. (2012), et eemaldada müraga seotud signaalikõikumised. Esiteks ekstraheeriti ajakursused tserebrospinaalvedeliku (CSF), valgeaine (WM) ja kogu aju jaoks, kuna signaalimuutused nendes piirkondades on hea vahetusnäitaja liikumisest ja muudest segadustest tingitud muutustest signaalimiseks. Samuti ekstraheeriti kuus ümberjoondamise liikumise parameetrit, kaadrisuunaline nihe (FD) ja globaalne signaalimuutus (DVARS). Seejärel lõime FD ja DVARSi aegridade abil "puhastava" maski. Ajapunktid, mis ületasid kumbagi läve (FD > 0,5 mm või DVARS > 0,5 protsenti), märgiti eemaldamiseks, nagu ka ühekordne punkt enne ja kaks ajapunkti pärast (Power et al., 2012). Lisaks eemaldati iga skannimise kaks esimest ajapunkti. Puhastusmaske kanti iga katsealuse ajakursustele, eemaldades keskmiselt umbes 6 protsenti ajapunktidest eelkodeerimise skaneerimisest, 9,5 protsenti kodeerimisjärgsest skannimisest ja keskmiselt 8 protsenti ajapunktidest kõigis viies. kodeeringu skannimine.

Taustaühenduse eraldamiseks kodeeringu skaneerimise ajal filtreerisime madalpääsfiltritega kodeerimise aegridad, eemaldades signaali toimingu sagedusel või sellest kõrgemal (toimingu sagedus=0,056 Hz, filtri läviväärtus=0,045 Hz ). Madalpääsfilter eemaldas ülesandega seotud kõikumised, säilitades samal ajal madala sagedusega (tausta) signaalid, mis peegeldavad rohkem sisemist aktiivsust (Newton, Morgan, Rogers ja Gore, 2011; Tambini, Rimmele, Phelps ja Davachi, 2016). . Kuna madalpääsfiltreerimine eemaldab ka kõrgsagedusmüra, mille tulemuseks on kõrgemad ühenduvuse hinnangud (Van Dijk et al., 2010), filtreerisime ülesande ja puhkeaja ühenduvuse võrdlemisel ka ülejäänud aegread samal sagedusel. Madalpääsfiltreerimine viidi läbi pärast FD ja DVARSi arvutamist, kuid enne probleemsete ajapunktide puhastamist.

Ühenduvusnäitajad saadi eeltöödeldud, puhastatud aegridade osaliste korrelatsioonide abil igamäluROI-d ja kõik viiest tasuga seotud ROI-st, mis juhivad WM-i, CSF-i, kogu aju signaali, liikumisparameetreid ja nende tuletisi. Osalise korrelatsioonianalüüsi tulemuseks saadud Pearsoni koefitsiendid teisendati Fisher z, et need vastaksid normaalsuse eeldustele, enne kui need esitati edasistele analüüsidele. Kodeerimisskaneeringute jaoks mõõdeti ühenduvust ja Fisher z teisendati iga käigu jooksul. Seejärel keskmistati normaliseeritud ühenduvuse väärtused viie kodeeringu skaneerimise vahel, et saada kodeerimise ajal üks taustühenduse mõõt.