Görsel Çalışma Belleğindeki Bağlam Bağlanması, İki Taraflı Olayla İlgili Potansiyellerde Yansır, Ancak Karşı Taraf Gecikme Aktivitesinde Yansıtılmaz - Bölüm 1

Görsel Özet

Belirli bir öğenin görsel çalışma belleğinden (VWM) başarılı bir şekilde geri getirilmesi, o öğenin benzersiz bağlamına bağlanmasına bağlıdır. VWM'nin hafıza seti homojenliğini manipüle ettiği son fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme çalışmaları, uyaran kimliğini temsil etmedeki herhangi bir rolden bağımsız olarak, bağlam bağlamada intraparietal sulkus için önemli bir rol tanımlamıştır.

Çalışma belleği ve bellek iki farklı kavramdır ancak birbiriyle yakından ilişkilidir. Çalışma belleği, genellikle o anda devam eden görevle ilgili, kısa bir süre boyunca hatırlayabildiğimiz bilgileri ifade eder. Çalışma belleğiyle karşılaştırıldığında bellek, daha çok uzun süreli hatırlama yeteneğimizi, yani anıları zaman içinde saklama ve geri çağırma yeteneğimizi ifade eder.

Çalışma belleği ve bellek farklı olsa da benzersiz bir şekilde bağlantılıdırlar. Güçlü bir çalışma belleği genellikle daha iyi bir belleğin habercisidir. Bunun nedeni, çalışma belleğinin uzun süreli belleğimizin "merkez"i olması ve bilgileri uzun süreli belleğe aktarılmadan önce çalışma belleğinde saklamamız gerektiğidir. Yani çalışma hafızamız güçlüyse bilgiyi uzun süreli hafızada saklamamız daha kolay olur.

Ayrıca çalışma belleği beyindeki "dikkat kontrol sistemi"nin bir parçası olarak da görülebilir. Dikkat, bilgiyi nasıl hatırladığımızın anahtarıdır ve belirli bilgilere dikkat edemezsek, onu hatırlayamayız. Dolayısıyla iyi çalışan bir hafıza, iyi bir dikkat hakimiyetiyle yakından ilişkilidir ve bu da daha iyi hatırlamamıza yardımcı olur.

Sonuç olarak, iyi bir çalışma belleği, uzun süreli bellek kapasitesi açısından kritik öneme sahiptir. Neyse ki, çalışan hafızamızı ve hafızamızı geliştirmenin birkaç yolu var. Örneğin, hafıza oyunları oynamak, yeterince uyumak ve egzersiz yapmak, çalışan hafızamızı ve hafızamızı geliştirebilir. Öyleyse, zorluklarla daha iyi yüzleşebilmek için çalışma hafızamızı ve hafızamızı geliştirmeye çalışalım. Hafızamızı geliştirmemiz gerektiği görülebilir. Cistanche hafızayı önemli ölçüde geliştirebilir çünkü Cistanche aynı zamanda asetilkolin ve büyüme faktörlerinin seviyesini arttırmak gibi nörotransmitterlerin dengesini de düzenleyebilir. Bu maddeler hafıza ve öğrenme için çok önemlidir. Ayrıca et kan akışını iyileştirebilir ve oksijen dağıtımını destekleyebilir, bu da beynin yeterli beslenme ve enerji almasını sağlayarak beynin canlılığını ve dayanıklılığını artırır.

Belleği güçlendirmek için ekleri bil'e tıklayın

Mevcut çalışma, VWM'de tutulan bilgi miktarını izleyen arka elektrotlardan türetilen olayla ilgili potansiyel (ERP) bir bileşen olan kontralateral gecikme aktivitesinin (CDA) bağlam bağlayıcı taleplere de duyarlı olup olamayacağını araştırdı. Deney 1'de, insan katılımcılar aynı kategoriden (yönelimler: "homojen") veya farklı kategorilerden (yönelim, renk ve parlaklık: "heterojen") alınan bir, üç veya beş öğeyi içeren hafıza kümeleriyle yanallaştırılmış gecikmeli tanıma gerçekleştirdiler. ). Bellek sondasının konumu ve kimliği, alınacak öğeyi gösterdiğinden, homojen denemeler daha yüksek bağlam bağlayıcı talepler ortaya çıkardı.

Heterojen denemelerde VWM kapasitesi daha yüksekti. Hatırlanan uyaranlara karşı kontralateral (kontra) ve ipsilateral (ipsi) ERP'ler homojen denemeler için daha yüksekti, ancak bu farklılıklar CDA'yı üreten kontra-ipsi çıkarma işleminde ortadan kaldırıldı. Deney 2'de, insan katılımcılar bir veya üç öğeden (homojen veya heterojen) oluşan hafıza setleriyle yanallaştırılmış gecikmeli hatırlama gerçekleştirdiler.

Davranış, üç maddeli heterojen denemelerde homojen denemelere göre daha üstündü; modelleme, ikincisinde bağlam bağlama hatalarını ortaya çıkardı. İkili ERP'ler ve CDA sonuçları deney 1'i tekrarladı. Bu sonuçlar, CDA'nın VWM tarafından devreye alınan nesne dosyalarının sayısını izlediğini ve bağlam bağlayıcı taleplere duyarlı olmadığını tespit ettiğini destekler.

Önem Beyanı

Kontralateral gecikme aktivitesi (CDA), görsel çalışma belleğinde (VWM) tutulan öğelerin sayısını izler, ancak hangi bilişsel süreçlerin bunu etkileyebileceği belirsizliğini koruyor. Örneğin, VWM her bir öğenin kimliğinin temsilini gerektirse de, aynı zamanda her bir öğenin benzersiz bağlamının (örneğin, nerede veya hangi sırayla göründüğü) temsil edilmesini de gerektirir. Burada, bağlam bağlama konusundaki talepleri manipüle etmenin bir yolu olarak uyaran seti homojenliğini çeşitlendirdik. Bu manipülasyon davranışı etkilemede başarılı olsa da CDA buna karşı duyarsızdı.

Bu, CDA'nın VWM'de tutulan öğe sayısının soyut bir işaretçisi olarak hareket etmesine rağmen, işlemleri VWM görevlerindeki performansı destekleyen tüm nörobilişsel süreçlerin doğrudan bir ölçümünü sağlamadığını öne süren önceki modelleri desteklemektedir.

giriiş

Geçtiğimiz çeyrek yüzyıl boyunca, insanın görsel çalışma belleği (VWM) üzerine yapılan araştırmalar, Luck ve Vogel (1997) tarafından popüler hale getirilen "değişim tespiti" görevinin çeşitlerinden büyük ölçüde etkilenmiştir. Kanonik biçiminde, hatırlanması gereken öğelerin (çoğunlukla renkli kareler) bir dizisinin sunulduğu, ardından doldurulmamış kısa bir gecikme süresinin ve ardından bir tanıma araştırmasının yapıldığı bir gecikmeli tanıma testidir.

Bazı varyantlarda bellek, bir öğenin p=0.5 ile değiştirilmesiyle örnek dizinin yeniden sunulması yoluyla test edilir; diğerlerinde, tek bir yoklama uyaranı, araştırılan konumu işgal eden öğeye ilişkin hafızayı değerlendirir. Kritik olarak, numune dizisindeki öğelerin sayısı ("bellek yükü") denemeden denemeye değişir ve yükün bir fonksiyonu olarak performans, "VWM kapasitesi" (yani, "Cowan's k"; Cowan, 2001), etkileyici psikometrik özelliklere sahip bir ölçümdür (Luck ve Vogel, 2013; Fukuda ve diğerleri, 2015b; Hakim ve Vogel, 2018).

Görevin bu kanonik değişkenleriyle elde edilen ilk sonuçlar, slot benzeri bir mimariden kaynaklanan VWM kapasite sınırlamalarının teorik modellerine yol açtı (Zhang ve Luck, 2008) ve bu yoruma yapılan itirazlar, sırasıyla, "gecikmiş bir tahminin" tanıtılmasına yol açtı. Deneklerin bir renk tekerleği ile yanıt vererek incelenen öğenin rengini hatırlamaları için ipucu verildiği görevin bir çeşidi (Bays ve diğerleri, 2009).

Bu değişiklik, yanlış bağlama (yani "değiştirme") hatalarının yanı sıra geri çağırmanın kesinliğinin tahmin edilmesine olanak sağladı ve VWM'nin, yük arttıkça daha da ince bir şekilde yayılan sonlu bir kaynağa bağımlı olarak modellenmesine yardımcı oldu (Ma ve diğerleri, 2004). , 2014; inceleme için bkz. Postle ve Oberauer, 2022).

Bu literatürde son derece etkili bir gelişme, olayla ilgili potansiyelin [ERP; k tahminlerini yakından takip eden elektroensefalogram (EEG)] bileşeninden türetilmiştir.

Bu kontralateral gecikme aktivitesi (CDA) bileşeni, her yarı alanda bir tane olmak üzere iki dizinin sunulduğu ve deneklerin yalnızca dizi başlangıcından önce üretilen diziyi kodlamasının gerektiği kanonik "değişiklik tespiti" görevinin bir varyantında elde edilir. Daha sonra arka elektrotlardan gelen EEG verilerinin, işaret dizisinin kontralateral veya ipsilateral korteks üzerinde konumlandırılıp konumlandırılmadıklarının bir fonksiyonu olarak ortalaması alınır ve ipsilateralin kontralateral sinyalden çıkarılması CDA'yı verir.

Denemenin gecikme süresine karşılık gelen CDA, k'deki bireysel farklılıklarla sıkı bir şekilde ilişkilidir, bellek yükü arttıkça giderek negatif hale gelir ve bireyin kapasitesini doyurur. Bu nedenle, CDA birçok kişi tarafından VWM'de bilgi depolanmasının sinirsel bir korelasyonu olarak yorumlanmıştır (Vogel ve Machizawa, 2004; Luria ve diğerleri, 2016).

Yukarıda özetlenen davranışsal ve psikometrik bulgularla yakın bağlantılarından dolayı, CDA ile elde edilen ampirik sonuçlar sıklıkla teorik iddiaları ilerletmek için kullanılır. VWM üzerinde açık bir talep oluşturmayan, ancak yine de sürekli aktivitenin kontralateral elektrotlarda aynı taraftaki elektrotlardan daha büyük olduğunun görülebildiği görevleri düşünün ve k tahminlerini takip edin. Bu durumlarda, "CDA benzeri" aktivite genellikle VWM'nin bu sözde anımsatıcı olmayan görevlere katkısının kanıtı olarak alınır. Örneğin, çoklu nesne izleme görevi için, hedef öğeler her zaman görünür olmasına rağmen, görev sırasında kaydedilen CDA benzeri sinyal, başarılı izlemenin çalışan hafızaya benzer bir işlem gerektirdiğinin kanıtı olarak alınmıştır (McCollough ve Vogel, 2010). .

Görsel arama için, yanallaştırılmış görsel arama sırasında gözlemlenen "kontralateral arama etkinliği", "aramadaki hafıza" (Kundu ve diğerleri, 2013) olarak yorumlanmıştır; bu sayede denekler, dizideki daha önce bulunan öğelerin bir kaydını VWM'de tutabilir. tekrar ziyaret etmekten kaçınmak için ziyaret edilmiştir (Emrich vd., 2009). Yine görsel aramada, ancak işlemenin farklı bir aşamasını ele alan, aynı hedefin aranmasını gerektiren ardışık denemeler boyunca, hedef ofseti ile arama dizisinin başlangıcı arasındaki gecikmeyi kapsayan CDA benzeri sinyalin kademeli olarak azalması, şu şekilde yorumlanmıştır: Arama şablonunun temsilinin VWM'den uzun süreli belleğe "aktarılması" (Carlisle ve diğerleri, 2011).
Çoğunlukla CDA'ya hatırı sayılır bir teorik ağırlık verildiğinden, bunun altında yatan nörobilişsel faktörleri tam olarak anlamak önemlidir. Bu amaçla, burada bildirilen deneyler, VWM sırasında uyaran bilgilerinin aktif olarak tutulması için CDA benzeri aktivitenin özgüllüğü hakkında sorular ortaya çıkaran fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRI) kullanan önceki çalışmalardan ilham almaktadır. Bir çıkış noktası olarak, CDA'nın ilk kez Vogel ve Machizawa (2004) tarafından tanımlandığı aynı dergi sayısı aynı zamanda genel olarak tutarlı bir sonuç modeli gösteren bir fMRI çalışmasının sonuçlarının bir raporunu da içeriyordu.

Bu makalede Todd ve Marois (2004), CDA gibi intraparietal sulkustaki (IPS) gecikme periyodu fMRI sinyalinin k'de doyuma ulaşmadan önce VWM yüküyle monotonik olarak arttığını bildirmiştir. Bu bulgu daha önce tekrarlanmış olmasına rağmen (Xu ve Chun, 2006), sonraki araştırmalar IPS'nin gecikme süresi aktivitesinin bizzat uyaran temsili dışındaki faktörlere de duyarlı olduğunu göstermiştir.

Örneğin, hareket yönü için VWM'nin bir fMRI çalışmasında Emrich ve ark. (2013), bire karşı iki ve üç hareket yönündeki yükler için IPS'de gecikme süresi aktivitesinde monotonik bir artış gözlemledi; bu sinyalin çok değişkenli desen sınıflandırması (MVPA), uyarıcı bilgisi için kanıt bulamadı. (Buna karşılık, oksipital kortekste, fMRI sinyal yoğunluğunun başlangıç ​​seviyesinin üzerinde olmamasına rağmen, gecikme süresi sinyalinden gelen uyarı bilgilerinin MVPA kod çözme işlemi başarılı oldu ve kod çözücü performansı, bellek yüküyle doğrusal olarak azaldı.) Bir takip çalışmasında çalışma, Gosseries ve ark. (2018), denekler çalışma hafızasında bir hareket yamasının yönünü (1 M), üç hareket yamasının yönünü (3 M) veya bir hareket yamasının yönünü artı iki statik renk yamasının renklilik değerlerini tutarken BOLD aktivitesini ölçtüler (1M2C). MVPA kod çözme sonuçları genel olarak Emrich ve ark.'nın sonuçlarıyla tutarlıydı. (2013), ancak şu andaki amaçlarımız açısından özellikle ilgi çekici olan IPS'deki gecikme süresi sinyal yoğunluğu modelidir: 1 M ve 1M2C denemeleri için eşdeğerdi ve 3 M denemeleri için belirgin şekilde daha yüksekti.

1A2C ve 3M denemelerinin her ikisi de üç maddenin tutulmasını gerektirdiğinden, ikisi arasındaki fark, madde sayısından başka bazı faktörlerin IPS'deki gecikme süresi aktivitesine önemli ölçüde katkıda bulunduğunu gösterdi. [Her ne kadar 3 M ve 1M2C arasındaki gecikme süresi sinyalindeki fark, kısmen iki durum arasındaki uyaran enerjisindeki farkla açıklanabilse de (yani, üç hareket parçası için çalışma belleği, IPS'yi çalışma belleğinden daha fazla çalıştırabilir) unutmayın. bir hareket yaması ve iki renk yaması), aynı mantık, 1 M ve 1M2C denemeleri arasında bir gecikme süresi yük etkisinin yokluğunu açıklayamaz.]

Gosseries ve ark. (2018) Cai ve diğerleri tarafından kopyalanmış ve genişletilmiştir. (2020), doğrudan burada bildirilen deneylere yol açan çalışma. Bu fMRI çalışmasında denekler, bir yönlü çubuk uyaran yaması (1O), üç yönlü çubuk (3O) ya da bir yönelim yaması, bir renk yaması ve bir parlaklık yamasından (1O1C1L) oluşan örnek dizileri görüntüledi ve sondalanan öğeyi geri çağırdı. bir yönlendirme tekerleği, bir renk tekerleği veya bir parlaklık tekerleği.

Sonuçlar Emrich ve ark.'nın çalışmalarından elde edilen sonuçlarla genel olarak tutarlıydı. (2013) ve Gosseries ve ark. (2018)—IPS'deki gecikme süresi aktivitesi, 3O'ya göre 1O ve 1O1C1L denemelerinde nispeten düşüktü—ve aynı zamanda 1 M=1M2C modellerini açıklayabilecek bir operasyonda IPS'nin rolüne dair kanıt ürettiler. , 3 M (Gosseries ve diğerleri, 2018) ve 1O=1O1C1L, 3O (Cai ve diğerleri, 2020): çalışma belleğinde tutulması gereken her öğeye deneme benzersiz bağlamının bağlanması.

Özellikle, geri çağırma sırasında fMRI sinyalinin çok değişkenli ters çevrilmiş kodlama modellemesi, 30 denemede, hedef olmayanlara yanıt verme olasılığı daha yüksek olan deneklerin (yani, daha fazla "takas hatası" yapanlar), incelenen öğenin konumunu temsil ettiğini gösterdi. yöneliminin yanı sıra, daha az güçlüdür ve incelenmemiş öğelerden daha az farklılaşır. Ayrıca, IPS'deki gecikme süresi sinyali, hatırlama sırasında bağlam bağlamanın davranışsal ve sinirsel bağıntılarını öngördü. Burada sunulan deneylerin mantığı, Cai ve arkadaşlarının çalışmasındaki görevin yanallaştırılmış varyantlarının performansı sırasında EEG'yi kaydetmekti. (2020), CDA'nın bellek seti homojenliğine ne ölçüde duyarlı olabileceğini değerlendirmek için; CDA'nın kısmen VWM.1'deki bağlam bağlama işlemlerini yansıtabileceğini öne süren bir bulgu.
Deney 1

Malzemeler ve yöntemler

Yirmi sekiz sağ elini kullanan gönüllü (16 kadın; yaş, 18-25 yıl; ortalama yaş, 22,87; SD=3,22) ücret karşılığında (20$/saat) çalışmaya katılmıştır. N, CDA'nın önceki çalışmalarıyla karşılaştırılabilir olacak şekilde seçildi (Vogel ve Machizawa, 2004; Luria ve diğerleri, 2016). Tüm denekler, Sağlık Bilimleri Kurumsal İnceleme Kurulu tarafından onaylanan prosedürlere göre yazılı bilgilendirilmiş onam verdi. Deneklerin normal veya normale düzeltilmiş görüşü vardı, EEG için kontrendikasyon yoktu ve bildirilmiş nörolojik veya psikiyatrik hastalık öyküsü yoktu.

Uyaranlar

Gecikmeli tanıma denemeleri şu koşul nedeniyle engellendi: homojen ve heterojen hafıza kümeleri. Homojen denemeler, beyaz dairesel bir parçanın siyah çapı (uzunluk, 1,6 derece; genişlik, 0,08 derece) olarak gösterilen bir, üç veya beş yönlü çubuk uyaranı (1O, 3O ve 5O) sunmuştur ve 20 derecelik artışlarla 10 dereceden 180 dereceye kadar değişen dokuz olası yönelimden oluşan bir havuzdan çizilmiştir.

Heterojen denemeler yönelim, renk ve parlaklık kategorilerinden alınan bir, üç veya beş öğeyi sundu. Oryantasyon uyaranları homojen durumdaydı. Renk uyaranları, CIE L*a*b* renk uzayında (L {{0}}, a=20, b=38) bir daire boyunca eşit uzaklıktaki dokuz renkten oluşan bir havuzdan çizilmiştir. yarıçapı 6{{10}} olan ve dolayısıyla renk tonu ve doygunluğu belirgin şekilde değişen) ve 1,6 derece çaplı daireler üzerinde gösterilen. Parlaklık uyaranları, beyaz bir halka (çap=1.6 derece, RGB değerleri ([0, 0, 0]) içindeki gri bir halkadan (çap, 1 derece) oluşuyordu.

Halka, açık griden ([{{{0}}.03, 0.03, {{10) eşit uzaklıkta değişen dokuz gri tonlamalı değerden birini alabilir. }}.03] ila en koyu gri ([0.97, 0.97, 0.97]). Tüm uyaran dizileri, merkezi bir sabitlemenin 3 derece soluna ve sağına ortalanmış iki adet 4 derecelik 7,5 derecelik dikdörtgen bölge içinde sunuldu. dizilerde, her dikdörtgen bölgenin merkezinde bir uyaran belirdi. Üç maddeli dizilerde, her dikdörtgen bölgenin merkezinde birer uyaran ve en yakın sabitlemenin üst ve alt köşelerinde birer uyaran belirdi. Beş maddeli dizilerde, bir uyaran ortaya çıktı her dikdörtgen bölgenin ortasında ve dört köşenin her birinde birer tane (Şekil 1A).

Prosedür

Deneysel oturumlar şu iki görevi içermektedir: gecikmeli tanıma (yani, "değişim tespiti") ve ardından yönelimi ayırt etme görevi. (Yönelim ayrımcılığı farklı bir amaç için yapılmıştır ve burada anlatılmayacaktır.) Tüm uyaranlar ve prosedürler MATLAB (MathWorks) ve Psychtoolbox-3 uzantılarında (http://psychtoolbox.org) oluşturulmuş ve sunulmuştur.

Gecikmeli tanıma görevinde, her deneme, sabitleme çaprazının (deneme boyunca mevcut olan) ve o denemede hangi ekranın test edileceğini gösteren ipuçlarının (sabitlemenin üstünde ve altında görünen) eşzamanlı başlangıcıyla başladı (sol veya sağ, sol veya sağ). tahmin edilemeyecek şekilde; her blokta eşit sayı; 200 ms). Ardından gelen doldurulmamış işaret-uyaran aralığının uzunluğu tahmin edilemeyecek şekilde değişti (400-600 ms, 50 ms'lik adımlarla titredi), ardından örnek dizilerin iki taraflı sunumu (750 ms) geldi. 900 ms'lik doldurulmamış bir gecikmeden sonra, işaretlenen taraftaki örnek uyaranlardan biriyle aynı konumda bir sonda belirdi (üç öğeli ve beş öğeli denemelerde tahmin edilemez; Şekil 1A).

Her blokta, eşit sayıda sonda, bulunduğu yerde ortaya çıkan öğenin kimliğiyle öngörülemeyen bir sırayla eşleşti veya eşleşmedi. Eşleşmeyen sondalar her zaman incelenen öğeyle aynı kategoriden alınmıştır ancak uyaran alanında ondan 90 derece farklı bir değere sahiptir (her alan 180 derecelik bir alana yayılacak şekilde ölçeklendirilmiştir). Deneklere, eşleşme/eşleşmeme kararını, "F" veya "J" tuşuna basarak (sırasıyla sol veya sağ işaret parmağı, kucaklarında duran bir klavye üzerinde; denekler arasında dengelenmiş şekilde) 2 saniye içinde belirtmeleri talimatı verildi. ekranda sonda belirdi. Deneme homojenliği bloke edildi (120 deneme/blok) ve iki tip blok rastgele sırayla serpiştirildi.

Yük her blokta tahmin edilemeyecek şekilde değişiyordu.

Altı homojen blok, toplam 180 1O denemesi, 360 3O denemesi ve 180 5O denemesi içeriyordu; dokuz heterojen blok toplam 540 tek maddeli deneme içeriyordu [180 O deneme; 180 renk (C) denemesi; 180 parlaklık (L) denemesi; 360 adet üç maddeli deneme (tüm 1O1C1L denemeleri) ve 180 adet beş maddeli deneme (60 1O1C2L, 60 1O2C1L ve 60 2O1C1L denemeleri); Üç öğeli denemelerin daha fazla sayıda olmasının nedeni, çok değişkenli ters çevrilmiş kodlama modellemesi için daha iyi hassasiyet elde etmekti; bunun sonuçlarını burada rapor etmiyoruz ve bu nedenle bu göreve özgü ayrıntılar sunulmuyor]. Her heterojen blok eşit sayıda 1O, 1C ve 1L denemesi içeriyordu. Üç maddeli ve beş maddeli denemeler için, dizilerin kategori konfigürasyonu her iki yarıkürede de aynıydı ve bir yönelim her zaman dizinin merkez konumunu işgal ediyordu. Deneyin gecikmeli tanıma kısmının tamamlanması 100 dakika sürdü.

Davranış analizi
Gecikmeli tanıma performansını değerlendirmek için, her bir bellek koşulundaki Cowan'ın k değerini aşağıdaki formüle göre hesapladık: k=ayar boyutu (isabet oranı – yanlış alarm oranı), burada isabet oranı eşleşmeyen denemelerdeki başarılı yanıtlara ve yanlış alarm oranına karşılık geldi maç denemelerindeki yanlış yanıtlara karşılık geliyordu (Cowan, 2001). Deneysel manipülasyonlarımıza duyarlılık, homojenlik ve set boyutu faktörleriyle iki yönlü tekrarlanan ölçümlü ANOVA ile değerlendirildi.

Önemli etkileşimler olması durumunda, her küme boyutunda homojen ve heterojen bellek kümeleri arasındaki farkları daha da netleştirmek için post hoc testler yapıldı. Yalnızca oryantasyon hafızasının araştırıldığı heterojen bloklardaki denemelerden elde edilen verileri dahil ettik. Bu şekilde, iki homojenlik koşulu arasında bulunan herhangi bir fark, yalnızca kodlamadaki veya gecikme sırasındaki farklılıklara atfedilebilir, çünkü probların kesin görünümü ve başlattıkları işlemler aynıydı.

EEG yöntemleri

Veri toplama ve ön işleme. Davranışsal görevlerin gerçekleştirilmesi sırasında EEG, 1450 Hz örnekleme hızına sahip bir Eximia 60-kanal amplifikatörü (Nextim) ile kaydedildi. 60 Ag/AgCl elektrotları, alında bir referans elektrot olacak şekilde genişletilmiş 10-20 sistemine göre konumlandırıldı. Kayıt sırasında tüm kanalların empedansları,15 kV'ta tutuldu. EEG verilerinin ön işlemesi ve analizi, MATLAB'daki EEGLab araç kutusu (Delorme ve Makeig, 2004) ve özelleştirilmiş MATLAB komut dosyaları (MathWorks) kullanılarak gerçekleştirildi. Göz hareketleri, sağ gözün dış kantusunun yakınına ve altına yerleştirilen EOG elektrotlarıyla izlendi.

Gecikmeli tanıma görevi için, ham voltaj verileri çevrimdışı olarak 250 Hz'ye alt örneklendi, bant geçiren filtre uygulandı (0,1;30 Hz) ve örnek dizi başlangıcına göre 1,5 ila 12,5 saniyelik dönemlere bölündü. Segmentasyondan sonra, hatalı EEG kanalları görsel incelemeyle belirlendi ve EEGLab'da "küresel" yöntem kullanılarak enterpolasyonu yapıldı. Daha sonra, ortalama aktivitenin 200 ms'lik uyarı öncesi aralıktan çıkarılmasıyla taban çizgisinin çıkarılması gerçekleştirildi ve herhangi bir elektrotta taban çizgisi düzeltilmiş aktivitenin 100 mV'yi aştığı dönemler atıldı.

Ek olarak, yatay göz hareketi yanallaştırılmış ölçümleri kirletebileceğinden, yatay EOG sinyalinde yarıya bölünmüş kayan pencere yaklaşımı kullandık (Adam ve diğerleri, 2018; pencere boyutu, 200 ms; adım boyutu, 20 ms; eşik, 20 mV). . Pencerenin ilk yarısından ikinci yarısına kadar olan voltaj değişimi 0,20 mV ise bu bir göz hareketi olarak etiketlendi ve o dönem reddedildi. Geriye kalan dönemlerde göz kırpmaları ve kas artefaktları bağımsız bileşen analizi (ICA) ile tanımlandı ve kaldırıldı.

Son olarak, ICA sonrası veriler, kalan olası artefaktları yakalamak için görsel olarak dikkatlice incelendi ve reddedildi. Dönemler deneme tipine göre sıralandıktan sonra, 75 denemeye sahip herhangi bir denek EEG analizlerinin dışında bırakıldı. Bu, 4 kişiden elde edilen verilerin hariç tutulmasıyla sonuçlandı ve geriye EEG verileri analizlere dahil edilen 24 kişiden oluşan bir örnek kaldı.

For more information:1950477648nn@gmail.com