2. osa: Kontekstimälu kodeerimine ja otsimine Ajalist dünaamikat moduleerib tähelepanu kogu täiskasvanu eluea jooksul

Kontakt:jerry.he@wecistanche.com

Cistanche para que sirve on mälu parandava toimega

Tulemused

Käitumuslikud tulemused

Arvutasime kauba väljamälud9, et hinnata vanuse mõju kauba äratundmisele. Et hinnata vanuse mõju kontekstilemälujõudluse jaoks arvutasime d9 värvide ja stseeni funktsioonide jaoks, kui need olid sihtmärgiks, ja häirija jaoks eraldi, kasutades järgmist valemit: d9=Z (vastavate vastuste osakaal kontekstis, mis ühtisid kodeerimisel esitatuga) – Z (kontekstide vastete osakaal, mis ei ühti kodeerimisel näidatutega). Keskmine üksus d9 oli 2.051 (SD=0.626) ja oluliselt suurem kui võimalus (0) (t(51) =23.623, p , 0,0001 ). Vanus ei olnud eseme oluline ennustajamälueristatavus (R2=0.0335, F(1,50) =1.73, b=0.0056, p=0.194), mis näitab ligikaudu stabiilset üksuse mälu täpsust vanuses (joon. 5).

Ühe valimiga t-testid näitasid, et kuigi sihtmärk d9, mis oli värvi ja stseeni lõikes kokku varisenud, oli oluliselt suurem kui võimalus (0), siis osalejate (M=0.917, SD=0.55{) {10}}, t(51) =12.028, p , 0.001) distraktor d9 ei olnud oluliselt suurem kui juhus (M=0.048, SD=0.214, t(51) )=1.619, p =0.112). Lisaks, kasutades paarisproovi t-teste, nagu on näha jooniselt 5,mälueristatavus oli sihtmärkide puhul suurem kui distraktorite puhul (t(51) =11.162, p , 0.001) ja värviliste sihtmärkide puhul kui stseeni sihtmärkide puhul (t(51)) =3.934, lk , 0,001). Värvi ja stseeni segajate puhul d9-s olulisi erinevusi ei olnud (t(51) =1.005, p=0.320). Lineaarne regressioonanalüüs kinnitas, et vanus oli d9 oluline negatiivne ennustaja mõlema värvi puhul (R2=0.101, F(1,50) =5.63, b=0.0104 , p=0.022) ja stseen (R2=0.175, F(1,50) =10.60, b=0.0121, p {{38} }.002) sihib, kuid mitte segajaid (värv: R2=0.0004,F(1,50) =0.020, b=0.0003, p=0. 888, stseen: R2=0.0013, F(1,50) =0.065, b=0.0004, p =0.80).

Uurisime reageerimisaegu konteksti põhjalmäluotsused kodeerimisel ja otsimisel. Otsimiseks pidid katsealused tegema kolm erinevat otsust, kui nad tuvastasid üksuse vanaks, meid huvitasid paralleelselt EEG analüüsidega nende eseme tuvastamise otsuste keskmised reageerimisajad. Iga osaleja jaoks arvutasime osalemise värvi ja stseeni konteksti reageerimisaegade keskmisemälutingimuste ning konteksti õigete ja ebaõigete katsete jaoks kodeerimise ja otsimise ajal. Iga osaleja keskmine reageerimisaeg on näidatud tabelis 1.

Kodeerimis- ja otsinguperioodide jaoks läbi viidud ANOVA-d näitasid, et konteksti (värv, stseen), täpsuse (õige, vale) ja interaktsiooni mõjud olid ebaolulised (kodeering, kontekst: F(1,20). 4) =0.01, p=0.922; täpsus: F(1,204) =1.05, p=0.306; interaktsioon: F(1,204) ,0.01, p=0.990; otsimine, kontekst: F(1,204) =0.37, p=0.542; täpsus: F(1,204)=0 .34; p=0.563, interaktsioon: F(1,204)=0.48, p=0.491). Oluliste erinevuste puudumine viitab sellele, et allpool kirjeldatud klassifikaatorite toimimismustreid ei mõjutanud tõenäoliselt reaktsiooniaja (st motoorse aktiivsuse) erinevused tingimuste vahel.

EEG tulemused

Tõendid hübriidmudeli kohta: tähelepanu moduleerib eduka kontekstifunktsioonide kodeerimise ja otsimise ajalist dünaamikat kogu vanuses

Nagu varem öeldud, esitasime kolm potentsiaalset mudelit, et kirjeldada kodeerimise ajalist dünaamikat ja madalat ja kõrget järku visuaalse konteksti tunnuste otsimist (nagu on näidatud joonisel 1). Hierarhilises mudelis põhineb ajaline dünaamika ainult keerukusel, sõltumatul

omadus, mis on tähelepanu keskpunktis. Tähelepanupõhise mudeli määrab ainult tähelepanu fookus. Hübriidmudel on nende kahe kombinatsioon. Et teha kindlaks meie andmete sobivus nende mudelitega, me

Joonis 6. Konteksti varasemad tipudmälutäpsus (õige vs vale) klassifikatsioon, mis on keskmistatud osalejate lõikes (a) kodeerimisel ja (b) otsingul. Eksperimendi igas etapis jagasime katsed kodeerimise sihtmärgi alusel. Tegime MVPA-de komplekti, et eristada konteksti (st värvi või stseeni) õigeid ja valesid katseid iga tähelepanuseisundi ja mälufaasi jaoks; tähistades seisundi keskmisi, samas kui horisontaalsed jooned tähistavad mediaane.

viis läbi mitu ajaliselt lahendatud Bayesi klassifikatsioonianalüüsi (vt Materjalid ja meetodid), et saada ajaline kaart õigete ja valede katsetüüpide eristatavuse kohta iga kontekstitunnuse (värv, stseen), tähelepanuseisundi (sihtmärk, segaja), subjekti jamälufaas (kodeerimine, otsimine). Klassifikaatori toimivust hinnati 300- ms libiseva ajaakna abil, mida libistati 20- ms sammuga kogu 2000- ms kodeeringu või otsingu epohhi jooksul, nii et saadi 86 klassifikaatori toimivusväärtust . Illustreeriv näide ajaliselt lahendatud konteksti tulemustestmäludekodeerimine, mis saadakse ühest tingimusest (st värvide klassifikatsioon parandab või kodeerimisel vale, kui värv oli sihtmärgiks) ühe osaleja jaoks, on näidatud joonisel 4. Esitame selle ühe osaleja analüüsi näite keskmise väärtuse asemel. ajaliselt lahendatud jõudlus osalejate lõikes, kuna empiirilise tõenäosuse taseme lävi on iga analüüsi ja osaleja jaoks erinev (vt Materjalid ja meetodid). Joonisel 4 tähistab iga ajapunkt seotud 300- ms ajaintervalli keskpunkti. Punkt C on oma naabrite seas kõrgeim kohalik tipp (kaugus 60-ms) ja see valitakse konteksti jaoks varaseimaks kohalikuks tipuksmäludekodeerimine järgnevateks analüüsideks.

Iga osaleja jaoks valiti kaheksa kohalikku tippu: värvikontekstmäludekodeerimine, kui sihtmärk on värv; värvi kontekstmäludekodeerimine, kui stseen on sihtmärk; stseeni konteksti mälu dekodeerimine, kui sihtmärk on värv; stseeni kontekstmäludekodeerimine, kui stseen on sihtmärk, igaühe jaoksmälufaas (kodeerimine, otsimine). Varaseimad kohaliku klassifikaatori piigid, mis olid oluliselt kõrgemad juhuse tasemest, valiti iga osaleja jaoks iga kontekstifunktsiooni, tähelepanuseisundi jamälufaas ja joonistatud joonisel 6.

Algselt teostasime ühe valimi Kolmogorovi-Smirnovi testid (Marsaglia et al., 2003), et teha kindlaks, kas need kohalikud piigid järgisid normaaljaotust. Kuna andmeid tavaliselt ei jaotatud (Kolmogorov-Smirnov stat=0.1045, p ,0,001), kasutasime ühepoolseid Wilcoxoni märgiastmeteste, et testida oma ennustusi kodeerimise ja otsimise ajalise dünaamika kohta. Leidsime, et kui kasutatud sihtfunktsiooniks oli värv, kodeeriti värv oluliselt varem kui stseen (T= 790.5, p=0.008). Kui aga sihtmärk oli stseen, ei olnud erinevus värvide ja stseeni klassifikaatori tippude vahel oluline (T=658.5, p=0.325), mis oli vastuolus hierarhia ja tähelepanu mudelitega. . Ühesabaline Wilcoxoni märkide ja auaste võrdlus kinnitas veelgi, et ajaline erinevus värvide ja stseeni kodeerimise tippude vahel oli oluliselt suurem, kui sihtkontekstiks oli värv, kui siis, kui sihtmärk oli stseen (T=843, p=0). 046). Lõpuks eelnes sihtvärvi tipp stseeni omale (T=852, p =0.039), mis on vastuolus tähelepanu mudeliga.

Joonis 7. Konteksti varasemad tipudmälutäpsuse (õige vs vale) klassifikatsioonianalüüsid värvide ja stseenikontekstide jaoks, mis on kodeerimistingimuste lõikes kokku pandud, võrreldes rühmade vahel, kes otsustavad kõigepealt stseeni või värvi kohta. Mis puutub tähelepanu manipuleerimisse kodeerimise ajal (joonis 6), siis see muster näitab, et inimese tähelepanu olek otsimise ajal mõjutab kontekstimälu otsimise ajalist järjekorda. näitavad seisundi keskmisi, horisontaaljooned aga mediaane.

Tegime sama analüüsi värvide ja stseeni konteksti otsimise klassifikaatorite piikide kohta. Kui stseen oli kodeerimise ajal sihtfunktsiooniks, hangiti stseeni kontekst oluliselt varem kui osalejate värv (T{{0}}.0, p =0.{12} }19). Seevastu kui värv oli kodeerimisel sihtfunktsiooniks, ei olnud erinevus värvide ja stseeni klassifikaatori tippude vahel oluline (T=806.0, p =0.091), mis ei olnud kooskõlas hierarhilise ja tähelepanu mudelid. Stseeni ja värvitippude otsene võrdlus kahe tähelepanutingimuste korral (st stseen oli kodeeriv sihtmärk vs värv kodeeris sihtmärk) ei olnud oluline (T=749, p =0.211). Lõpuks eelnes stseeni otsimise tipphetk värvide omale isegi siis, kui igaüks neist oli kodeerimise ajal varem külastatud sihtkontekst (T=934, p , 0,001), mis on vastuolus tähelepanu mudeliga.

Need tulemused viitavad ühiselt sellele, et kui sihtmärk on värv, on tähelepanu ja visuaalne keerukus sünergilised ning värvifunktsioonid kodeeritakse enne stseeni funktsioone. Kui aga sihtmärk on stseen, kodeeritakse värvid ja stseeni kontekstid ligikaudu samal ajal. Huvitaval kombel mõjutas tähelepanu keskendumine kodeerimise ajal ka ajalist dünaamikat otsimisel, ehkki vähemal määral kui kodeerimisel. Stseenid hangitakse enne värvikonteksti funktsioone, kui neid on varem kasutatud, kuid see latentsusefekt on mõnevõrra vähenenud ega ole oluline, kui stseenid olid segavad. Nii kodeerimise kui ka otsimise tulemused on kõige paremini kooskõlas hübriidmudeliga.

Lisaks tähelepanu manipuleerimisele kodeerimise ajal toimus otsimise ajal täiendav tähelepanu manipuleerimine, kuna mõnel katsealusel paluti enne värviotsuste tegemist teha stseeni konteksti mäluga seotud otsused, samas kui teistel katsealustel paluti teha värvikontekst.mäluotsused enne stseeniotsuseid. Küsimuste järjekord oli osalejate vahel tasakaalustatud. Uurisime, kas see subjektidevaheline tegur mõjutas konteksti otsimise ajalist dünaamikat. Selle analüüsi jaoks langetasime kodeerimistingimuste vahel kokku, et suurendada klassifikaatori koolituse katsete arvu. Nagu on näha jooniselt 7, näitasid ühepoolsed Wilcoxoni märgijärjestuse testid, et osalejate puhul, kes tegid stseeni konteksti enne värviotsuseid, leiti stseeni kontekstid oluliselt varem kui värv (T=162, p =0).017 ). See latentsusefekt vähenes osalejate puhul, kes tegid värvikonteksti otsuseid enne stseeniotsuseid (T=245.5, p=0.089). Mis puudutab ülalkirjeldatud tulemusi, siis mõjutab tähelepanu koondamine otsimisel kontekstimälu otsimise ajalist dünaamikat, mis on kooskõlas hübriidmudeliga.

Et hinnata vanuse mõju sellele ajalisele dünaamikale, tahtsime kindlaks teha, kas kontekstis on vanusega seotud aeglustavaid mõjusid.mälutippude dekodeerimine. Selleks viisime läbi lineaarsete regressioonide komplekti, et näha, kas vanus ennustas mõne huvipakkuva olukorra (st stseen, värv, kodeerimine, otsimine) piike. Üheski neist analüüsidest ei olnud vanus tippaja oluliseks ennustajaks (kõik R2-d, 0.01, Fs , 1,723, ps . 0,216), mis kinnitab, et konteksti ei ole oluliselt vanusega seotud aeglustunud.mäluklassifikatsiooni tipud. Järgmisena viisime läbi rida lineaarseid regressioone, mis sisestasid vanuse ennustajana ning värvide ja stseeni vahelise maksimaalse erinevuse iga tähelepanuolukorra puhul ning nii kodeerimisel kui ka otsingul. Üheski neist regressioonidest ei olnud vanus ajavahe oluliseks ennustajaks (kõik R2-d, 0.041, Fs ,2,120, ps 0,152). Need nulltulemused toetavad ideed, et töötlemise hierarhia kodeerimise ajal ja tagasipööramine otsimise ajal ning tähelepanu mõju sellele dünaamikale säilib vanusega.

Lõpuks kontekstmäluEduklassifikaatorid, mis on koolitatud eristama õigeid ja ebaõigeid kontekstimälu katseid, näitasid, et värvikonteksti tunnused kodeeritakse edukalt enne stseeni konteksti tunnuseid ja tuvastatakse otsimise ajal vastupidises järjekorras. Kuid need ei näita tingimata, et ühte kontekstifunktsiooni töödeldakse/taasaktiveeritakse enne teist. Viisime läbi täiendava

selle võimaluse uurimiseks. Täpsemalt viisime läbi ajalahutusega kolme klassi klassifikatsioonianalüüsid, et tuvastada varaseim tippaeg, mil

Tabel 2. Konteksti funktsioonide dekodeerimise varaseimad tipphetked vastavalt kontekstile, tähelepanuseisundile jamäluosalejate keskmisena

värve ja stseene eristati/töödeldi kodeerimise ja otsimise ajal. Koolitasime eraldi klassifikaatorid värvide (roheline, punane või pruun) ja stseenide (stuudiokorter, linnapilt või saar) eristamiseks ning hindasime nende toimivust katsetes, kus värvi või stseeni kontekst jäi õigesti meelde. Iga osaleja jaoks valiti varasemad kohaliku klassifikatsiooni jõudluse piigid, mis olid oluliselt suuremad kui võimalus, kasutades ülalkirjeldatud lähenemisviisi.mäluedu klassifikatsioon. Varaseimad kohaliku klassifikaatori piigid, mis olid oluliselt kõrgemad juhuse tasemest, valiti iga osaleja jaoks iga kontekstifunktsiooni, tähelepanuseisundi jamälufaas. Iga tingimuse klassifikatsiooni jõudluse keskmised tipphetked, keskmistatuna osalejate lõikes, koos nendega seotud usaldusvahemikega on näidatud tabelis 2.

Kasutades ühepoolset Wilcoxoni tähise auaste testi, leidsime, et kodeerimisel, kui kasutatud funktsioon oli värv, eristati värve varem kui stseene (T=634, p= 0.026). Kui sihtmärk oli stseen, siis värvide dekodeerimise tipphetk eelnes stseenide omale, ei olnud see erinevus oluline (T=573, p=0.114). Seevastu otsimisel, kui stseen oli varem kodeerimise ajal kasutatud kontekstifunktsioon, ületas stseenide dekodeerimise tipphetk oluliselt värvide omast (T=442, p=0.044). Huvitav on see, et kui eelmine sihtmärk oli värv, ei olnud erinevus värvide ja stseeni dekodeerimise klassifikaatori piikide vahel oluline (T=425, p=0.216). Kollektiivselt on need tunnuste eristatavuse tulemused paralleelsed kontekstist tulenevategamälutäpsusklassifikatsiooni analüüsid hübriidmudeli toetuseks. Täpsemalt töödeldakse värve enne stseene kodeerimise ajal, eriti kui need on samuti tähelepanu keskpunktis. Stseene eristatakse otsimise ajal enne värve, kuid ainult siis, kui stseene on kodeerimisel varem kasutatud.

Arutelu

Sündmused, mida me kogeme, on mitmemõõtmelised, sealhulgas lihtsad madalatasemelised konteksti üksikasjad, nagu värv või kuju, ja abstraktsemad või keerukamad mõõtmed, nagu ruumilised konfiguratsioonilised või kontseptuaalsed abstraktsioonid. Nägemisneuroteaduslikud uuringud näitavad, et neid dimensioone tajutakse hierarhiliselt, lihtsast keerukani (Carlson et al., 2013; Kravitz et al., 2014; Clarke jt, 2015) ja esilekerkivatena.mäluuuringud näitavad, rekonstrueeritud vastupidises järjekorras (Linde-Domingo et al., 2019). Tundub usutav, kuigi veel testimata, et lihtsaid kontekstifunktsioone kodeeritakse edukalt kamäluvarem kui hiljem tajutud. Samuti pole teada, kas keerulised kontekstifunktsioonid tuvastatakse edukalt enne lihtsaid tunnuseid. Lisaks ei ole üheski uuringus uuritud tähelepanu või vanuse mõju sellele ajalisele dünaamikale kodeerimise ja otsimise ajal. Selles uuringus, kasutades ära episoodilise kodeerimise ja otsimise ajal salvestatud EEG-signaalide kõrget ajalist eraldusvõimet ning rakendades MVPA-sid täiskasvanu eluea proovis, leidsime, et madala taseme tajumiskonteksti tunnused (värv) kodeeritakse edukalt varem kui kõrgetasemelised (stseenid) ja tuvastatakse otsimisel vastupidises järjekorras. Veelgi enam, see ajaline dünaamika sõltub tähelepanust nii esmase õppimise kui ka järgneva otsimise ajal, nii et need latentsusaja erinevused on tugevad ainult siis, kui tähelepanu keskmes on ka prioriteetne kontekstifunktsioon (värv kodeerimise ajal ja stseen otsingu ajal). Lõpuks on see ajaline dünaamika jõuline kogu vanuses, isegi kuimälukahjustus.

Nagu tervisliku vananemise uuringutes tüüpiline (Naveh-Benjamin et al., 2007; Mitchell ja Johnson, 2009), kontekstmälutäpsus vähenes ebaproportsionaalselt vanusega võrreldes eseme äratundmise suhtes, mida säästeti. Üle 60-aastaste vanemate täiskasvanud osalejate puhul vähendasime mälukoormust poole võrra (vt materjalid ja meetodid), võimaldades meil uurida vanuse mõju EEG ajalises dünaamikas, mida ei sega suured vanusemõjud üldiseltmäluvõime (Rugg ja Morcom, 2005). Kogu vanuses näitasid osalejad nii värvide kui ka stseenikontekstide puhul suuremat kontekstimälu eristatavust varem külastatud (sihtmärk) kui järelevalveta (häiriv) funktsioonide puhul. See muster põhineb varasematel töödel, mis näitavad, et nii noored kui ka vanemad täiskasvanud saavad suunata oma tähelepanu ülesandega seotud konteksti üksikasjadele, jättes samas tähelepanu kõrvale segajaid viisil, mis toetab kontekstimälu toimivust (Glisky ja Kong, 2008; Glisky et al., 2001). Dulas ja Duarte, 2013). See tähelepanuga manipuleerimine ei saa aga täielikult leevendada vanusega seotud kontekstimälu häireid. Nagu allpool arutatud, on ajaliselt lahendatud dekodeerimisanalüüsid nende käitumistulemustega kooskõlas.

Rakendades võnkuvate EEG-signaalide MVPA-põhist klassifikatsiooni, suutsime tuvastada konkreetsed ajapunktid, mis näitavad iga osaleja jaoks eduka ja ebaõnnestunud kodeerimise ja värvi- ja stseenikonteksti funktsioonide varaseimat dekodeeritavust. Kodeerimise ajal kodeeriti värvikonteksti funktsioonid edukalt umbes 70 ms varem kui stseenid. Seevastu see ajaline dünaamika pöördus otsimise ajal ligikaudu sama latentsusajaga. Kuigi EEG halb ruumiline eraldusvõime välistab meie võime uurida nende aktiivsusmustrite närvigeneraatoreid,mäluteooriad viitavad sellele, et otsimisjuhised hõlbustavad kodeerimisepisoodide elementide taastamist hipokampuse kaudu (Eichenbaum, 2004). fMRI uuringud, mis näitavad kodeerimisega seotud aktiivsuse taastamist otsingu ajal MTL-is ja teistes stiimulitundlikes tajutöötluspiirkondades (Johnson et al., 2009; Kuhl et al., 2011; Staresina jt, 2012; Bosch jt. , 2014; Wang et al., 2016; Bone jt, 2020), toetavad seda ideed, kuid nende mõjude ajaline jada pole teada. Kui episoodiline otsimine kulgeb vastupidises järjestuses tajumisena, siis peaks informatsioon, mida toetab töötlemine hipokampusele lähemal asuvates piirkondades, näiteks parahippokampuse ajukoores, edukalt taastatud, enne kui seda töödeldakse distaalsemates, ekstrastriaalsetes kortikaalsetes piirkondades (Morita et al. ., 2004; Aminoff et al., 2013). Meie tulemused, mis näitavad, et stseenid tuvastati edukalt enne värve, on selle hüpoteesiga täiesti kooskõlas. Tulevased uuringud, milles kasutatakse kõrgema ruumilise eraldusvõimega meetodeid, sealhulgas suure tihedusega peanaha või intrakraniaalset EEG-d, võiksid hinnata kodeerimis- ja otsinguaktiivsuse suhtelist ajastust nendes stiimulitundlikes ajupiirkondades.

Oluline on märkida, et eelnimetatud kodeerimis- ja otsingumustrite hindamiseks kasutatud klassifikaatorid olid koolitatud eristama edukat ja ebaõnnestunud kontekstimäluotsuseid. Need tulemused näitavad selgelt, et värvikonteksti funktsioonid kodeeritakse edukalt enne stseeni konteksti funktsioone ja tuvastatakse vastupidises järjekorras, kogu vanuses. Need tulemused ei viita aga tingimata sellele, et värvifunktsioone tajuti kodeerimise ajal enne stseene ja taasaktiveeriti pärast stseene otsimise ajal. Näiteks ajalised erinevusedmäluEdu klassifitseerimise piike oleks võinud täheldada ka siis, kui kontekstimälu otsuseid oleks ühe funktsiooni puhul lihtsam teha kui teise kohta. Kuid reaktsiooniaja erinevuste puudumine värvi ja stseeni konteksti vahelmälukodeerimisel või hankimisel tehtud otsused on selle selgitusega vastuolus. Seoses meie uuringu ülesehitusega võib ette kujutada, et stseeni ja värvikonteksti funktsioonide esitamine otsimise ajal võis esile kutsuda rohkem "tajulaadse" või "uuesti kodeerimise" mustri, kusjuures värvide klassifikatsiooni piigid eelnesid stseeni omadele. Kuna see nii ei olnud, usume, et otsingurežiimi mõju, mille puhul ülesanne nõuab kallutatud subjekte.mälutaastumine (Rugg ja Wilding, 2000), mitte taju, ja järelikult tuvastati kõrgetasemelised tajufunktsioonid enne madalatasemelisi. Seda ideed toetab veelgi tõsiasi, et see latentsusaja nihe oli kõige ilmsem, kui stseeni funktsioone kasutati varem ja integreeriti paremini mälus olevate objektidega. Lõpuks viisime läbi eraldi klassifitseerimisanalüüsid, et teha kindlaks varaseim tippaeg, mil värvi- ja stseenifunktsioone saab edukalt eristada. Nende analüüside tulemused näitasid ka, et kuigi värve eristati kodeerimise ajal varem kui stseene, täheldati otsimise ajal vastupidist ajalist mustrit. Ühiselt usume, et meie kontekstimälu edukuse mõju on kõige paremini seletatav edasisuunalise tajuhierarhiaga ja selle hierarhia ümberpööramisega mäletamise ajal.

Osalejate tähelepanuga manipuleerides saaksime hinnata, mil määral on eelnimetatud ajaline dünaamika episoodilisuse fikseeritud tunnus.mäluvõi alternatiivselt, täielikult või osaliselt sõltuv tähelepanu seisundist. Kodeerimise ajal eelnes värvikonteksti kodeerimise klassifikaatori tipp stseeni omale märkimisväärselt ainult siis, kui osalejad tegelesid värviga. Otsimise ajal eelnes klassifikaatori tipp stseeni konteksti otsimise korral värvide jaoks ainult siis, kui osalejad olid esmakordselt orienteeritud stseeni kontekstilemäludiskrimineerimised. Need leiud näitavad, et ülalt alla suunatud tähelepanu mõjutab madala taseme tajumisomaduste kodeerimise taset enne ja pärast kõrgetasemelisi funktsioone. Oluline on see, et ajaline dünaamika ei sõltunud täielikult tähelepanust, kuna mitteprioriteetse konteksti klassifitseerimise tipp (stseen kodeerimisel, värv otsimisel) ei eelnenud kunagi prioriteetse funktsiooni omale isegi siis, kui see oli tähelepanu keskpunktis.

pinget. Need tulemused on kooskõlas ulatusliku tähelepanualase kirjanduse neuroteadusega, mis näitab, et ülalt-alla suunatud tähelepanu juhtimine kallutab aktiivsust varases sensoorsetes ajukoore piirkondades, aga ka kõrgemat järku kategooria-selektiivsetes piirkondades (Desimone ja Duncan, 1995; Serences ja Yantis, 2006). Gazzaley ja Nobre, 2012). See kõrvalekalle avaldub nii aktiivsuse suurenenud amplituudi kui ka vähenenud latentsusena, mis on seotud tajutavate/kodeeritud stiimulitega või stiimulitega, mida otsitaksemälu.

Huvitaval kombel mõjutas ülalt-alla tähelepanu kodeerimise ajal ka otsimise ajalist dünaamikat. Täpsemalt, stseen eelnes oluliselt värvikonteksti otsimisele, kui kodeerimisel kasutati varem stseene, kuid mitte värve. Millega võiks seda tulemuste mustrit seletada? Tähelepanu manipuleerimine kodeerimise ajal, st osalejate suunamine konkreetsetele objekti-konteksti suhetele, soodustas tõenäoliselt tugevamat sidumist, mida oli omakorda kergemini taastada. Täpsemalt vähenevad nõuded strateegiliste otsingutoimingute, nagu "otsingujärgne jälgimine" järele, kui otsitavat teavet on lihtsam taastada (Wilding ja Rugg, 1997; Senkfor ja Van Petten, 1998; Wilding, 1999; Kuo ja Van Petten , 2006; Cruse ja Wilding, 2009; Dulas ja Duarte, 2013). Tõepoolest, ajavahemik, mis hõlmab kontekstimälu dekodeerimise tippe, kattub sellega, mille jooksul tavaliselt esitatakse otsingujärgse jälgimise ERP-d (600–1000 ms; Wilding ja Rugg, 1996; Senkfor ja Van Petten, 1998; Friedman ja Johnson, 2000; Cruse ja Wilding, 2009). Kuimälutugevus olid klassifikatsiooni tippude ajastuse erinevuste ainsaks tõukejõuks, siis oleks värvikonteksti otsimine eelnenud stseeni konteksti otsimisele, kui värv oli varem kasutatud funktsioon. Lisaks ületas värvikontekst d9 stseeni d9, kuid siiski ei eelnenud värvikonteksti otsimine kunagi stseeni puhul sellele. Kollektiivselt needmäluEduka dekodeerimise mustrid on kõige paremini kooskõlas ideega, et visuaalsed episoodilised tunnused leitakse nende kodeerimisega võrreldes vastupidises järjekorras. Oluline on see, et selle ajalise dünaamika ilmnemise määr sõltub inimese tähelepanust ja mälumisvõimest prioriteetse funktsiooni suhtes.

Kuna on näidatud, et vananemine vähendab inimese võimet tähelepanu hajutajate juuresolekul valikuliselt jälgida ülesandega seotud funktsioone (Hasher ja Zacks, 1988; Campbell et al., 2010), ennustasime, et igasugune tähelepanu moduleerimine kodeerimise ajalises dünaamikas. ja otsimine võib vanusega väheneda. Kuid konteksti kodeerimise ja otsingu klassifikatsiooni piikide tähelepanuga seotud modulatsioonid säilisid kogu vanuses. Mis võiks seda seletada? Esiteks ei esinenud konteksti kodeerimise ega otsimise klassifikatsioonipiikides vanusega seotud viivitusi. Kuigi mõned varasemad EEG uuringud on näidanud episoodilise vanusega seotud aeglustumistmälu-seotud ERP-d (Trott jt, 1997, 1999; Mark ja Rugg, 1998; Wegesin jt, 2002; Duarte jt, 2006; Swick et al., 2006; Gutchess jt, 2007) ja võnkuvad EEG mõju (Strunk et al., 2017), teised ei ole (Dulas et al., 2011; Newsome et al., 2012) ja ükski pole hinnanud mnemoonilise klassifikatsiooni jõudluse latentsusaega. Sellest ei järeldu, et vanusega seotud aeglustumine iseenesest mõjutaks kontekstifunktsioonide kodeerimise ja otsimise hierarhilist järjekorda. Siiski on mõeldav, et kui aeglustumine oleks ühe tunnuse puhul eriti ilmne, võinuks klassifikatsioonipiikide erinevus olla hägune. Teiseks, kuigi vanuse mõju ilmnesmäluDiskrimineeritavuse tõttu jäid sihtkontekstid kogu vanuses paremini meelde kui segajad, mis viitab sellele, et isegi vanemad täiskasvanud näitasid üles suhteliselt tugevat selektiivset tähelepanu ja kontekstimälu. Seega pole ehk üllatav, et vanus ei mõjutanud ajalise dünaamika tähelepanu modulatsioone. Vanemate osalejate mälukoormuse vähendamine aitas tõenäoliselt kaasa nende üldisele tugevuselemäluesitus. Need tulemused on üldiselt kooskõlas varasemate vananemisuuringutega, mis näitavad, et suhteliselt tugeva jõudluse tingimustes on episoodilist kodeerimist ja otsimist soodustavad närvitegevuse mustrid vanuses ligikaudu stabiilsed (Rugg ja Morcom, 2005; Duverne et al., 2009; Angel et al., 2013; Chastelaine jt, 2015, 2016a, b).

Meie tulemused annavad olulise ülevaate konteksti kodeerimise ja otsingu ajaliselt dünaamilisest olemusest täiskasvanu eluea jooksul. Kooskõlas edasisuunaliste visuaalse taju hierarhiliste mudelitega kodeeritakse lihtsad funktsioonid, nagu värvid, enne keerukamaid stseenifunktsioone, kusjuures otsingu ajal on see järjekord vastupidine. Oluline on see, et see ajaline dünaamika sõltub sellest, kas need omadused on tähelepanu keskpunktis. Need tulemused toetavad ideed, et episoodilised mälestused luuakse ja taastatakse järjestikku, olenevalt nii MTL-i kui ka visuaalse ajukoore neuroanatoomilistest radadest ning ülalt-alla mõjudest, mis nende radade aktiivsust kallutab. Isegi vanusega seotud episoodilisuse korralmälukahjustuste korral säilib see dünaamika koos vanusega. Huvitav tulevikuküsimus oleks mõista, kas neuropatoloogia, nagu Alzheimeri tõve puhul, mis mõjutab oluliselt nende närviradade terviklikkust, ei muuda mitte ainult episoodilist mälu, vaid ka selle dünaamilist kvaliteeti.