Bellek Yükü, Çoklu Duyusal Entegrasyon Sırasında Algıyla İlgili Sinir Salınımlarını Değiştiriyor
Mar 29, 2022
İletişim: Audrey Hu Whatsapp/hp: 0086 13880143964 E-posta:audrey.hu@wecistanche.com
Georgios Michail,1 Daniel Senkowski,1 Michael Niedeggen,2 ve Julian Keil3
1Psikiyatri ve Psikoterapi Departmanı, St. Hedwig Hopsital, Charité–Universitätsmedizin Berlin, Berlin 10115, Almanya,
2Department of Education and Psychology, Free University Berlin, Berlin 14195, Almanya ve 3Biological Psychology, Christian-Albrechts-University Kiel, Kiel 24118, Almanya
Bilgiyi farklı duyular arasında bütünleştirmek, insan algısının merkezi bir özelliğidir. Önceki araştırmalar, çok-duyulu entegrasyonun bağlama bağlı ve uyaran odaklı aşağıdan yukarıya ve yukarıdan aşağıya içsel etkiler arasındaki büyük ölçüde uyarlanabilir etkileşim tarafından şekillendirildiğini öne sürüyor. Kritik bir soru, bu etkileşimin mevcut bilişsel kaynakların miktarına ne ölçüde duyarlı olduğuyla ilgilidir. Bu çalışmada, ses kaynaklı flaş yanılsaması (SIFI) ve sözlü n-back görevi ({{7}) gerçekleştiren sağlıklı katılımcılarda yüksek yoğunluklu elektroensefalografiyi (EEG) ölçerek sınırlı bilişsel kaynakların görsel-işitsel entegrasyon üzerindeki etkisini araştırdık. }geri, düşük yük ve 2-geri, yüksek yük) ikili görev tasarımında. SIFI'de, bir flaşın iki hızlı bip sesiyle entegrasyonu, iki flaşın yanıltıcı algısına neden olabilir. Düşük yükle karşılaştırıldığında yüksek olanın yanılsama duyarlılığını arttırdığını ve yanılsama ile ilgili çapraz modal etkileşimlerin altında yatan modüle edilmiş nöral salınımları bulduk. Yüksek yük altında yanılsama algısı, muhtemelen erken bir uyumsuzluk sinyalini ve artan ön h gücü (7–9Hz, 120 ms) dahil olmak üzere müteakip yukarıdan aşağıya etkileri yansıtan işitsel ve motor alanlarda düşük erken b gücü (18–26Hz, 70ms) ile ilişkilendirilmiştir. orta ön singulat kortekste (ACC) ve prefrontal ve işitsel kortekste daha sonra b güç baskılanması (13–22Hz, 350ms). Çalışmamız, SIFI'nin altında yatan bütünleştirici çapraz modlu etkileşimlerin, mevcut bilişsel kaynakların miktarına duyarlı olduğunu ve bilişsel kaynaklar kıt olduğunda çoklu-duyusal entegrasyonun yukarıdan aşağıya h ve salınımları devreye soktuğunu göstermektedir.
Anahtar Kelimeler: b salınımlar; çoklu duyusal entegrasyon; ses kaynaklı flaş yanılsaması; h salınımlar; yukarıdan aşağıya; çalışan bellek
cistanche takviyesi: hafızayı geliştirin
Önem Beyanı
Algı sistemimizin dikkate değer bir yeteneği olan çoklu duyular arasında bilginin entegrasyonu, rolü çok tartışılan bağlamla ilgili birçok faktörden etkilenir. Örneğin, mevcut bilişsel kaynakların çoklu-duyusal entegrasyon sırasında modlar arası etkileşimleri nasıl etkilediği tam olarak anlaşılamamıştır. Bu soruyu, iki hızlı bip sesinin bir flaşla entegrasyonunun ikinci bir flaş yanılsamasına neden olduğu bir fenomen olan ses kaynaklı flaş yanılsamasını (SIFI) kullanarak ele aldık. Önceki çalışmamızı kopyalayarak, bilişsel kaynakların tükenmesinin bir çalışma yoluyla olduğunu gösteriyoruz.hafıza(WM) görevi illüzyon algısını arttırır. Altta yatan sinirsel süreçlerle ilgili olarak, mevcut kaynaklar sınırlı olduğunda, çok-duyulu entegrasyonun yukarıdan aşağıya u ve salınımları devreye soktuğunu gösteriyoruz.
giriiş
Bilgileri birden fazla duyuya entegre etme yeteneği, algısal sistemimizin temel bir yönüdür. Çoklu duyusal entegrasyon, hem aşağıdan yukarıya uyaran odaklı hem de yukarıdan aşağıya içsel etkilere tabidir (Talsma ve diğerleri, 2010). Ayrıca, bu etkilerin göreceli katkısı oldukça uyarlanabilirdir ve çeşitli uyaranla ilgili ve görevle ilgili parametrelere bağlıdır (Welch ve Warren, 1980; van Atteveldt ve diğerleri, 2014). İlginç bir açık soru, çalışıp çalışmadığıdır.hafıza(WM) yükü, çoklu duyusal entegrasyon sırasında aşağıdan yukarıya ve yukarıdan aşağıya etkiler arasındaki dengeyi etkiler (Macaluso ve diğerleri, 2016; Michail ve Keil, 2018). WM yükünün, çok-duyulu algı ve sinirsel salınımlarda ifade edildiği gibi, çok-duyulu entegrasyon üzerindeki etkisini incelemek için, ses kaynaklı flaş yanılsaması (SIFI) paradigmasını kullandık (Shams ve diğerleri, 2002; Keil, 2020). SIFI'de, bir flaş ve iki hızlı bip sesinden oluşan görsel-işitsel bir uyaran, bir (illüzyon yok) veya iki flaş (illüzyon) algısını uyandırabilir. Bu iki algısal durumu uyandıran görsel-işitsel uyaranlara karşı beyin tepkileri, SIFI'nin altında yatan çapraz mod etkileşimlerinin araştırılmasına izin verir (Keil ve diğerleri, 2014; Kaiser ve diğerleri, 2019).
Araştırmalar, sinirsel salınımların çok-duyulu işlemeyi düzenleyebileceğini ve farklı frekans bantlarının aşağıdan yukarıya ve yukarıdan aşağıya etkilerin katılımını yansıttığını göstermektedir (Keil ve Senkowski, 2018). Basit görsel-işitsel uyaranların aşağıdan yukarıya entegrasyonu, g bandı salınımlarıyla ilişkilendirilmiştir (Senkowski ve diğerleri, 2005, 2007). Benzer şekilde, SIFI algısı, duyusal ve üst düzey ilişki alanlarındaki salınımlarla ilişkilendirilmiştir (Mishra ve diğerleri, 2007; Balz ve diğerleri, 2016a,b). Bu, SIFI'nin aşağıdan yukarıya çapraz mod etkileşimlerine dayandığını göstermektedir. Buna karşılık, görsel-işitsel konuşma uyaranlarının McGurk etkisine entegrasyonu (McGurk ve MacDonald, 1976), burada yanıltıcı bir konuşma fonemi, uyumsuz görsel dudak hareketleri ile birlikte işitsel bir fonem sunulduğunda algılanır, sadece g salınımlara dayanmaz (Kaiser ve ark. ., 2005), aynı zamanda önden salınımların (Keil ve diğerleri, 2012; Roa Romero ve diğerleri, 2016; Fernández ve diğerleri, 2018) ve frontocentral salınımların (Roa Romero) aracılık ettiği yukarıdan aşağıya çapraz modlu etkileşimler üzerinde et al., 2015; Kumar et al., 2016). SIFI'nin aşağıdan yukarıya etkileşimlere dayanması, SIFI'yi, WM yükü gibi yukarıdan aşağıya etkilerin ortogonal manipülasyonlarının çok-duyulu entegrasyon üzerindeki etkisini incelemek için optimal bir paradigma haline getirir. Buradaki temel soru, görsel-işitsel sinyallerin SIFI'deki algısal entegrasyonunun ve temeldeki aşağıdan yukarıya etkileşimlerin, WM yükü tarafından mevcut kaynakların tükenmesine duyarlı olup olmadığıdır.
Bu soruyu ele almak için, WM yükünü manipüle etmek için kullanılan bir ortogonal n-back görevi ile birleştirilmiş SIFI'yi içeren çift görevli bir paradigma gerçekleştiren katılımcılarda elektroensefalografiyi (EEG) kaydettik. Daha yüksek bir WM yükünün artan SIFI yanılsama oranlarına yol açmasını bekliyorduk (Michail ve Keil, 2018). Ek olarak, SIFI'nin altında yatan sinirsel salınımların, yüksek yük altında bilişsel kaynakların tükenmesinden etkileneceğini varsaydık. Teorik bir çerçeve, çoklu-duyusal bir uyaranın tek modlu bileşenleri arasındaki rekabet yüksek olduğunda yukarıdan aşağıya dikkat kontrolünün gerekli olduğunu öne sürdü (Talsma ve diğerleri, 2010). Bu nedenle, artan WM yükünün mevcut kaynakları azaltacağını, böylece SIFI görevinde işitsel ve görsel girdiler arasındaki rekabeti artıracağını ve SIFI sırasında yukarıdan aşağıya mekanizmaların işe alınmasına yol açacağını tahmin ettik. Önden salınımların bilişsel kontroldeki merkezi rolüne (Cavanagh ve Frank, 2014) ve salınımların yukarıdan aşağıya etkilere aracılık etmedeki katılımına (Arnal ve Giraud, 2012; Fries, 2015) dayanarak, WM yükünün olacağını varsaydık. multisensory entegrasyon sırasında ön u ve b gücündeki modülasyonlarla ilişkilendirilebilir.
cistanche kapsülleri: hafızayı geliştirin
Malzemeler ve yöntemler
Katılımcılar
Normal işiten, normal veya düzeltilmiş-normal görüşe sahip ve nörolojik bozukluk öyküsü olmayan kırk katılımcı (ortalama yaş 6 SD: 26.6 6 7.8 yıl; 19 kadın) çalışmaya dahil edildi. Önceki çalışmalar, SIFI algısında bireyler arası büyük değişkenlik olduğunu göstermiştir (Mishra ve diğerleri, 2007; Keil ve diğerleri, 2014; Hirst ve diğerleri, 2020). Seçim kriterleri önceki araştırmalara uygun olarak tanımlanmıştır (Michail ve Keil, 2018; Kaiser ve diğerleri, 2019). Sekiz katılımcı, farklı yük koşullarından en az birinde SIFI yanılsamasını algılamadıkları için [yüzde 10 (n =4) veya yüzde 0,90 (n=4) daha ileri analizlerin dışında bırakıldı. ) tüm kritik A2V1 denemelerinin]. Kontrol koşullarından birinde (aşağıya bakınız, Stimuli ve SIFI bölümlerine bakınız) yüzde 60 doğru denemeye sahip sekiz ek katılımcı da hariç tutulmuştur. Bu nedenle, davranış analizi için 24 katılımcıdan oluşan bir alt grup (ortalama yaş 6 SD: 26.6 6 7.4 yıl; 13 kadın) seçildi. Aşırı EEG artefaktları (yavaş dalga kaymaları ve kas artefaktları) olan üç ek katılımcı, EEG ön işlemesi sırasında hariç tutulmuştur. Bu nedenle, 21 katılımcıdan oluşan bir alt grup (ortalama yaş 6 SD: 25.9 6 7.3 yıl; 13 kadın) ileri EEG analizlerine dahil edildi. Tüm katılımcılar yazılı bilgilendirilmiş onam verdi. Çalışma, 2008 Helsinki Bildirgesi'ne uygun olarak yürütüldü ve Charité–Universitätsmedizin Berlin'in etik komitesi tarafından onaylandı (onay numarası: EA1/207/15).
Uyaran sunumu ve katılımcıların tepkilerinin kaydı, MATLAB (The MathWorks) için Psikofizik araç kutusu (Brainard, 1997; RRID: SCR_002881) kullanılarak uygulandı. Çalışma, loş ışıklı, elektrikle korunan, gürültü azaltıcı bir odada gerçekleştirildi. Görsel uyaranlar, 75-Hz yenileme hızıyla 1,2 m mesafede 21-inç CRT ekranda görüntülendi. İşitsel uyaranlar bir USB ses arabirimi (UR22mkII, Steinberg) tarafından kontrol edildi ve kulak içi kulaklıklar (ER30, Etymotic Research) aracılığıyla iletildi.
n-geri görev
Bu görev için uyaranlar, ekranın ortasında gri bir arka plan üzerinde beyaz renkte sunulan büyük harflerdi. Her blok için, İngilizce ünsüzler kümesinden sözde rastgele bir harf dizisi seçildi. Fonemlerin bir strateji olarak kullanılmasından kaçınmak için ünlüler hariç tutulmuştur. 0-Geri denemelerde hedef her zaman X harfiydi. Tüm 2-geri dizilerde eşit görev zorluğu sağlamak için, yem denemelerinin oluşumunu dışlamak için dizileri açıkça değiştirdik. Yem denemeleri potansiyel olarak kafa karıştırıcıdır, çünkü bu denemelerde sunulan mektup, önceki denemede sunulanla aynıdır. 0-geri ve 2-geri denemelerin yüzde otuz üçü hedefti.
KABLOSUZ İNTERNET
{0}}, 1 veya 2 işitsel (A) uyaranla 0, 1 veya 2 görsel (V) uyaran (A{{8) içeren altı uyaran kombinasyonu sunuldu. }}V1, A0V2, A1V1, A2V0, A2V1, A2V2). Görsel (flaş) uyaran, 1.6 derecelik bir görsel açıya sahip beyaz bir diskti ve 13.33 ms için, fiksasyon çaprazının merkezi olarak 4.1 derece altında sunuldu. İşitsel (bip) uyaran, 7 ms boyunca sunulan 78-dB (SPL) 1000-Hz sinüs dalga tonuydu.
Deneysel tasarım
Katılımcılar, görsel-sözel n-back görevini ve SIFI paradigmasını birleştiren ikili bir görev paradigması (Şekil 1A) gerçekleştirdiler (Shams ve diğerleri, 2002; Keil, 2020). Deney 888 denemeyi içeriyordu ve 12 bloğa bölündü (her yük seviyesi için 6 blok: 0-geri ve 2-geri). Blokların sırası katılımcılar arasında rastgele dağıtıldı. Her blok 74 denemeden oluşuyordu ve 34 kritik A2V1 denemesini [bir (illüzyon yok) ya da iki flaş (yanılsama) algısını indükleyen] ve 40 kontrol denemesini, yani diğer beş görsel-işitsel kombinasyonun her biri için doğru denemeleri içeriyordu. Molalar dahil deney süresi;80dk. Katılımcılar, deney başlamadan önce her bir yük koşulu için 10 uygulama denemesi gerçekleştirdiler. Her deneme, 500 ms için sunulan merkezi bir sabitleme çaprazı ile başladı (Şekil 1B). Ardından, 500ms için bir harf sunuldu, ardından 1500ms için sabitleme çarpısı gösterildi ve bu sırada katılımcılardan bir düğmeye basarak sunulan harfin X harfiyle (0-geri, düşük yük) eşleşip eşleşmediğini belirtmeleri istendi. ) veya mektup daha önce iki deneme sundu (2-geri, yüksek yük). Hedef olmayanlar için yanıt gerekmedi. 1500 ms'lik yanıt penceresinin ardından, 500-800 ms'lik değişken bir süre için bir sabitleme çaprazı görüntülendi, ardından altı SIFI uyaran kombinasyonundan birinin sunumu yapıldı. İki işitsel veya iki görsel uyaran içeren kombinasyonlarda, uyaran başlangıçlı uyumsuzluk (SOA) 53.3 ms idi. SIFI görevinden bir uyaranın sunulmasından sonra, sabitleme çarpı işareti tekrar görüntülendi ve katılımcıların bir düğmeye basarak algılanan flaş sayısını belirtmeleri gerekiyordu (üç düğme: 0, 1 veya 2). Düğmeye basıldıktan sonra veya 1500ms sonra (hiçbir düğmeye basılmamışsa), bir
Şekil 1. İkili görev paradigmasının gösterimi. A, Her denemenin ilk bölümünde (n-back görevi) katılımcılar, mektubun bir hedef olup olmadığını (0-geri durumunda 'X' ve daha önce iki denemede sunulanla aynı harf) belirtmek zorunda kaldı. 2-geri durumda). Her denemenin ikinci bölümünde, SIFI görevinin görsel-işitsel bir uyarıcısı sunuldu ve katılımcılar algıladıkları flaş sayısını bildirdiler. B, Tek bir denemenin yapısı ve zamanlamasına genel bakış. Bu örnekte, bir n-back harfinin sunumunu A2V1 SIFI uyaranları izlemiştir. Kritik A2V1 denemelerinde, katılımcılar tipik olarak bir flaş (illüzyon yok) veya iki flaş (illüzyon) algılar.
Yeni duruşma başladı. Katılımcılar, sağ işaret parmağıyla n-back görevine verilen yanıtı ve sağ başparmakla flaş sayısını bir avuçiçi gamepad (Logitech Gamepad F310, Logitech) kullanarak bildirdiler.
cistanche ne için kullanılır: hafızayı geliştirmek
Veri analizi
Davranışsal veri analizi
N-geri performansı, duyarlılık d prime indeksi (d9) ve reaksiyon süreleri (RT'ler) açısından değerlendirildi. d9, hem isabet oranını (yani, doğru tanımlanmış hedefler) hem de yanlış alarm oranını (yani, hedef olmayan harfler sunulduğunda yanlış tepkiler) hesaba katar ve d9=Zhit oranı – Zfalse formülü kullanılarak hesaplanmıştır. alarm oranı, burada Z kümülatif Gauss dağılımının tersidir (Haatveit ve diğerleri, 2010). Daha yüksek d9 değerleri, daha iyi n-back performansını gösterir. SIFI göreviyle ilgili olarak, katılımcıların 0, 1 veya 2 algılanan flaş bildirdiği denemelerin yüzdesinin yanı sıra RTS, her görsel-işitsel uyaran kombinasyonu için tahmin edildi. SIFI illüzyonuna duyarlılık (veya "illüzyon oranı"), katılımcıların iki flaş bildirdiği A2V1 denemelerinin yüzdesi olarak ölçülmüştür. Deneysel koşullar arasındaki davranışsal parametreleri karşılaştırmak için eşleştirilmiş örnekler t testleri kullanıldı ve Bayes faktörleri (BF'ler) göreli kanıt ölçüleri olarak tahmin edildi (Rouder ve diğerleri, 2009). 0,33'ten küçük bir BF, bir BF iken boş hipotezi (Ho) destekleyen kanıt olduğunu gösterir. 3, alternatif yerel hipotezi (H1) desteklediğini gösterir. Ek olarak, n-geri performansındaki yüke bağlı (2-geri eksi 0-geri) değişiklikler ile SIFI yanılsama oranı arasındaki ilişkiyi araştırmak için Spearman'ın sıra korelasyon analizleri yapıldı. Birden fazla testi hesaba katmak için gerektiğinde Holm-Bonferroni düzeltmesi (Holm, 1979) kullanıldı.
EEG kaydı ve ön işleme
EEG, 2500 Hz örnekleme hızında bir 128-kanal pasif sistemi (EasyCap) kullanılarak kaydedildi. Sağ yan kantide ve sağ gözün altında bulunan iki elektrot, yatay ve dikey elektrogramları kaydetti. Ön işleme, MNE-Python (Gramfort ve diğerleri, 2014; RRID: SCR_005972) ve Fieldtrip (Oostenveld ve diğerleri, 2011; RRID: SCR_004849) ve özel veri analizi ile yapıldı. -made MATLAB betikleri (The MathWorks).
Veriler, SciPy'de (https://docs.scipy.org/doc/); Hanning penceresi; 1-Hz daha düşük geçiş bant genişliği; 25-Hz üst geçiş bant genişliği; 3.3-s filtre uzunluğu]. Hat gürültüsünü gidermek için 49 ila 51Hz (6,6 s filtre uzunluğu) arasında bir bant durdurma çentikli FIR filtresi uygulandı. Bir sonraki analiz adımında, veriler 256 Hz'ye alt örneklendi ve SIFI görevi uyaranlarının başlangıcına göre 1.5 ila 1.5 saniye arasında değişti. Görsel incelemeden sonra artefaktlarla (göz kırpma, gürültü veya kas aktivitesi) denemeler kaldırıldı. Veriler daha sonra tüm kanalların ortalamasına yeniden referans verildi ve genişletilmiş infomax algoritması kullanılarak bağımsız bileşen analizine (ICA) tabi tutuldu (Lee ve diğerleri, 1999). Göz kırpma, kalp ve kas aktivitesini temsil eden bileşenler verilerden çıkarıldı. Ardından, deneme bazında görsel incelemeden sonra gürültülü kanallar reddedildi ve küresel spline enterpolasyonu kullanılarak enterpolasyon yapıldı (Perrin ve diğerleri, 1989). Son olarak, 6150 mV'yi aşan sinyallerle denemeler hariç tutulmuştur. Ortalama olarak, katılımcılar arasında 105.1 (SD 78.3) denemeleri ve 12.7 (SD 4.2) ICA bileşenleri çıkarıldı ve 11.4 (SD 2.8) kanal enterpolasyonu yapıldı.
Gücün zaman-frekans analizi
Salınım gücünü analiz etmek için, tek deneme verileri önce zaman-frekans temsillerine (TFR'ler) dönüştürülmüştür. Her frekans için 2 ila 40Hz arasında dört döngüden oluşan uyarlanabilir bir zaman penceresine, 10 ms'lik adımlarla 1,5 ila 1,5 s arasında kaydırılan bir Hanning konikliği uygulandı. Uyaran sonrası güç, SIFI görevi uyaranlarının başlangıcına göre, ön uyarı penceresinin ortalama gücü 500'den 100 ms'ye kadar kullanılarak taban çizgisi düzeltildi.
SIFI görev uyaranlarından önce gücün analizi
WM yükünün SIFI-görev uyaranları (1.5 ila 0 s) sunulmadan önce gücü nasıl etkilediğini analiz etmek için, 0-sırt ve 2-sırt koşulları için TFR'ler, hepsinden denemeler kullanılarak tahmin edildi. SIFI görevinin görsel-işitsel koşulları. Farklı sinyal-gürültü oranlarının ve artık motor tepkilerinin etkisini en aza indirmek için, TFR'lerin tahmininden önce 0-geri ve 2-geri denemelerin sayısı eşitlendi. Daha küçük deneme setindeki her deneme için, ilk önce SIFI-görev uyaranı başlangıcından önceki pencerede n-geri uyarana bir yanıtın varlığı açısından bu denemeyle eşleşen daha büyük deneme setinden denemeler seçtik (1.5 ila { {14}} s). Seçilen denemelerin bu alt kümesinden bir deneme rastgele seçildi ve daha sonra bir sonraki deneme seçiminden önce daha büyük deneme setinden çıkarıldı. Bu seçim süreci, SIFI-görev uyaranının başlangıcından önceki pencerede n-geri görev yanıtı ile deneme sayısı ile ilgili koşullar arasındaki potansiyel dengesizliği en aza indirmek için uygulandı.
{{0}}geri ve 0-geri koşulları arasındaki güç farklılıklarını değerlendirmek için, parametrik olmayan küme tabanlı bir permütasyon testi yapıldı (küme oluşturan a=0.05, bağımlı t- test, yinelemeler=1000; Maris ve Oostenveld, 2007). Test, örnekleri zaman, frekans ve uzayda bitişik kümeleyerek çoklu karşılaştırma problemini ele alır. Küme tabanlı permütasyon testi, 2 ila 40Hz frekanslarda, SIFI görev uyarıcı başlangıcına göre 1.5 ila 0 s arasındaki zaman penceresinde uygulandı. Gözlemlenen test istatistiği, koşullar arasında fark olmadığının Ho'sunu test etmek için permütasyon dağılımına karşı değerlendirildi (iki kuyruklu test, a=0.025).
Daha sonra, güçteki farklılıklar (2-geri eksi 0-geri) ile n-geri performans parametrelerindeki karşılık gelen değişiklik, yani , duyarlılık d9 değerleri ve RT'ler (küme oluşturan a=0.05, Spearman's rank korelasyon, yinelemeler=1000). Korelasyon analizi, önceki adımdaki güç analizinden türetilen iki önemli güç farkının her biri için ayrı ayrı yapıldı (Şekil 3). Korelasyon analizi için kanalların, zaman aralıklarının ve frekans aralığının tanımı, her kümenin özellikleri tarafından yönlendirildi. Bu nedenle, korelasyon analizi ilk küme için 4–7Hz ve 1.29 ila 0 s aralığına (Şekil 3A) ve ikinci küme için 20–35Hz ve 1.47 ila 0 s aralığına odaklandı ( Şekil 3B). Kümelerin geniş uzamsal kapsamı nedeniyle, kanalların seçimi muhafazakardı ve yalnızca toplam önemli zaman-frekans örnekleri sayısı 90. yüzdelik dilimde veya daha yüksek olan küme kanallarını içeriyordu (z puanı .1.645). Her küme için, seçilen frekanslar ve kanallar arasındaki ortalama güç, hem 0-geri hem de 2-geri için kümeye özgü aralığın her bir zaman noktasında tahmin edildi. Ardından yüke bağlı güç farkı (2-geri eksi 0-geri) ile davranış parametrelerindeki karşılık gelen değişiklik (D n-geri d9, D) arasındaki korelasyonları değerlendirmek için küme tabanlı permütasyon testi uygulandı. n-geri RT). Korelasyon analizinden türetilen zaman kümeleri, yalnızca p değerleri eşiğin altındaysa anlamlı kabul edildi (iki kuyruklu test, a=0.025). Keşif amacıyla, önemli zaman kümelerinde yüke bağlı güç farkı (2-geri eksi 0-geri) ile kritik A2V1 denemelerinde yanılsama algısındaki değişiklik (yani, D yanılsama oranı) arasındaki ilişkiler da incelendi.
cistanche sağlık yararları: hafızayı geliştirmek
A2V1 denemelerinde uyarı sonrası gücün analizi
Uyarı sonrası gücün analizi, SIFI görevindeki kritik A2V1 denemelerine odaklandı. Amaç, WM yükünün SIFI'nin işlenmesi ve algılanması üzerindeki etkisini araştırmaktı. Bu amaçla, bir 2 2 tekrarlı ANOVA ölçümü yapar (Trujillo-Ortiz ve diğerleri, 2004; https://github.com/juliankeil/ VirtualTools/blob/master A2V1 denemelerinde uyarı sonrası güce ilişkin /vt_freq_bwANOVA.m), Yük (düşük, yüksek) ve Algı (illüzyon yok, yanılsama) faktörleriyle gerçekleştirilmiştir. Kriter set üstü, 0.01 idi. Analiz tüm kanalları içerdi ve 0 ila 0,5 s arasındaki zaman penceresine ve 2 ila 40 Hz arasındaki frekanslara odaklandı. Zaman-frekans analizinde yeterli bir sinyal-gürültü oranı sağlamak için, her bir durum için minimum sayıda 30 deneme gerekliydi (Luck, 2005). Yanıt verilmeyen denemeler hariç tutulduktan sonra, 0-geri durumu için ortalama 170,9 (SD 27) artefaktsız A2V1 denemesi ve 2-geri için 175.7 (SD 15) denemesi mevcuttu. şart. Bu nedenle, yalnızca hem 0-sırt hem de 2-sırttaki illüzyon oranı yaklaşık olarak yüzde 17,5 ile yüzde 82,5 arasında olduğunda, dört koşulun her biri için 30 deneme gerçekleştirilmiştir. SIFI görevi uyaranlarından önce güç analizine dahil edilen 21 katılımcıdan, yetersiz sayıda yanılsama denemesi olan altı katılımcı (ortalama yanılsama oranı 6 SD: 12.1 62, 0-geride yüzde 0,3 ve 2-sırtta yüzde 9.96 5.6 ve illüzyonsuz deneme sayısı yetersiz olan üç katılımcı (ortalama illüzyon oranı 6 SD: 78 6 2, {{56'da yüzde 78 6 2}. }}geri ve 88.3 6 2, 2- geri) yüzde 0,5'i hariç tutulmuştur. Sonuç olarak, 12 katılımcıdan oluşan bir alt grup ileri analize dahil edildi (ortalama yaş 6 SD: 26.8 6 8.3 yıl; sekiz kadın). Ayrıca, farklı sinyal-gürültü oranlarının etkisini en aza indirmek için dört koşuldaki deneme sayısı TFR hesaplamasından önce eşitlendi. Bu, daha fazla denemeli koşullardan, en az denemeli koşulun denemeleriyle RT'de mümkün olduğunca yakın eşleşen azaltılmış denemeler seçilerek yapıldı.
Çoklu karşılaştırma problemini çözmek için iki aşamalı bir düzeltme yaklaşımı kullanıldı. İlk adımda, etkiler ancak en az iki komşu kanal aynı etkiyi gösteriyorsa anlamlı olarak sınıflandırıldı (Picton ve diğerleri, 2000; Maris ve Oostenveld, 2 {{20}}07). Daha sonra FieldTrip kümeleme algoritması (Oostenveld ve diğerleri, 2011; https://github.com/field trip/field trip/blob/master/private/find cluster.m) üç boyutlu ikili matrise uygulandı. p, 0.01 kriterini karşılayan örnekler (1 olarak işaretlendi; geri kalanlar 0 olarak işaretlendi), zamansal, spektral ve uzaysal komşuluğa dayalı kümeler oluşturmak için. İkinci bir düzeltme adımı olarak, 0 ile 1 arasında 10,000 rastgele değer matrisini simüle etmek için 3dClustSim algoritmasını (AFNI, sürüm 17.3.07; Cox, 1996; RRID: SCR_005927) kullandık. verilerimizle aynı boyutlarda. Bu simülasyonlarda, 3dClustSim, 0,01'in altındaki bağlı değerlerin küme boyutunu tahmin etti. Simülasyonlar boyunca, rastgele verilerde belirli bir boyutta üç boyutlu bir küme elde etme olasılığı tahmin edilir. Buna göre, kümeleri, 126 39 51 (kanal frekans kutuları zaman noktaları) matrisinin (p, 0.01) kriterinin altında 131,7'den fazla öğe içeriyorsa anlamlı olarak değerlendirdik. Ana etkileri ve etkileşimleri daha fazla analiz etmek için analiz, çoklu karşılaştırmaları hesaba katmak için Holm-Bonferroni düzeltmesi (Holm, 1979) kullanılarak post hoc eşleştirilmiş örnekler t testleri ile tamamlandı.
cistanche sapı
Kaynak analizi
Sensör seviyesi analizinden elde edilen etkileri daha fazla araştırmak için kaynak uzay analizi yapıldı. Her katılımcı için bireysel T{{0}}ağırlıklı MRI (3T Magnetom TIM Trio, Siemens, AG), ayrı ayrı sayısallaştırılmış EEG elektrot konumları (FastTrak Polhemus) ile ortak bir koordinat sistemine (Montreal) birlikte kaydedildi. Nöroloji Enstitüsü; MNI). Bu, sayısallaştırılmış kafa şekli bilgisi ve referans konumları (nasion, sol ve sağ kulak öncesi noktalar) kullanılarak yapıldı. Ortak kayıtlı MRI görüntüsü daha sonra SPM12 algoritması (FieldTrip) kullanılarak bölümlere ayrıldı ve gerçekçi bir üç kabuklu (beyin, kafatası, cilt) sınır elemanı hacim iletken modeli (BEM) inşa edildi (Oostendorp ve van Oosterom, 1989). Daha sonra, şablon MNI beyni, daha fazla analiz için kullanılan 10 mm çözünürlüğe sahip üç boyutlu bir kaynak modeli (hacimsel ızgara) elde etmek için her katılımcının anatomik verilerine doğrusal olmayan bir şekilde çarpıtıldı. Mevcut yoğunluk dağılımını tahmin etmek için, Loreta algoritması (Pascual-Marqui, 2007) yüzde 1'e ayarlanmış bir l düzenlileştirme parametresi ile kullanıldı. Çapraz spektral yoğunluk (CSD) matrisi, kafa derisi seviyesi analizinden elde edildiği gibi, zaman aralığında ve her etkinin merkez frekansında koşul havuzlu veriler için hızlı Fourier dönüşümü (FFT) yöntemi kullanılarak hesaplandı. Spektral yumuşatma, ilgilenilen frekansa uyacak şekilde tanımlandı (örneğin, ön uyarı etkisi için, bir 4-8 Hz aralığı ile sonuçlanan bir 66 2Hz yumuşatma merkez frekansı kullanıldı; Şekil 3A). Kısa zaman aralıkları, ilgilenilen frekansların ötesinde kapsamlı bir yumuşatma gerektiriyorsa, yumuşatma, CSD tahmini için gereken minimum olarak tanımlandı. Her uyaran sonrası etki için mevcut yoğunluk tahmini, temel pencere (0.5 ila 0.1 s) için kaynak tahminine ve log (uyaran sonrası/Temel) kullanılarak karşılık gelen frekans aralığına normalleştirildi. Log oranı, olası gürültü veya "kafa merkezi" yanlılığını, yani kaynak aktivitesinin genellikle beynin merkezinde fazla tahmin edildiği gerçeğini düzeltmek için bir normalleştirme biçimi olarak kullanıldı. Böylece log-oranını kullanmak analizin hassasiyetini arttırır.
2-Geri ve 0-sırt koşulları arasındaki ön uyarı kaynak gücündeki farklılıkları değerlendirmek için, tek kuyruklu küme tabanlı bir permütasyon testi kullanıldı (küme oluşturan a=0.05, bağımlı t- test, yinelemeler=1000, son a=0.05). Yukarıda açıklandığı gibi, kaynak analizi, sensör seviyesi analizinin bulgularını daha fazla araştırmayı amaçladı. Bu nedenle, tek kuyruklu testlerin yönü, sensör seviyesi sonuçları ile belirlendi. Uyarı sonrası etkileşim etkilerinin her biri için, sözde güçlü entegrasyonu yansıttığı varsayılan illüzyon algısı ile ilgili kaynak etkinliğinin (Sanrı-illüzyon yok) 0-geri ve 2-geri arasında farklılık gösterip göstermediğini değerlendirmek için benzer bir küme analizi yapıldı. . Önceki çalışmalarla uyumlu olarak (Keil ve diğerleri, 2014; Balz ve diğerleri, 2016b), yanılsama ile yanılsama olmayan denemeler arasındaki sinirsel aktivite farkının, çapraz mod sinyalleri arasındaki entegrasyon korelasyonlarını ortaya koyduğunu varsayıyoruz. Yanılsama-yanılsama yok arasındaki fark, bir günlük (Yanılsama/Yanılsama) kullanılarak tahmin edildi.
cistanche özü tozu
Sonuçlar
Davranış
n-geri
n-back görev performansının davranışsal analizi (Şekil 2A), 2-geri denemelerdeki duyarlılık d9 değerlerinin, 0-geri denemelere kıyasla (ortalama 6 SD: 3.{) önemli ölçüde daha düşük olduğunu ortaya koydu. {8}}.64 vs 4.72 6 0.15; t(23)=10.4, BF=30,419,{{20}}46.9, p,0,001). Ayrıca, 2-geri denemelerdeki RT'ler, 0-geri denemelere kıyasla önemli ölçüde daha yavaştı (ortalama 6 SD: 902.3 6 130ms vs 663.8 6 105ms; t(23)=9.9, BF=11,852,368,2, s , 0,001). Bu nedenle, daha yüksek WM yükü, daha kötü n-back performansı ile ilişkilendirildi.
KABLOSUZ İNTERNET
Son davranışsal çalışmamızın bulgusunu (Michail ve Keil, 2018) bağımsız bir örneklemde (n =24) tekrarlayarak, SIFI yanılsama oranı 2-sırtla karşılaştırıldığında önemli ölçüde arttı. 0-geri denemeler (ortalama 6 SD: 39.5 6 28%0,4'e karşı 35.8 6 23,2, sırasıyla; tek kuyruklu eşleştirilmiş örnekler t-testi, t(23)=2.1, BF=1.3, p =0.025; Şekil 2B). Ancak, A2V1 denemelerine ortalama RT'ler 2-geri ve 0-geri denemeler arasında önemli ölçüde farklılık göstermedi (sırasıyla ortalama 6 SD: 787 6 90 ve 781 6 93ms; t(23) ) {{30}}.6, BF=0.2,p =0.65). RT'lerin daha fazla analizi ve beş kontrol koşulunda (A0V1, A0V2, A1V1, A2V0, A2V2) doğru yanıt veren denemelerin yüzdesi, 2-sırt ve {{47 arasında önemli bir fark olmadığını ortaya çıkardı. }}geri koşullar (tüm karşılaştırmalar s. 0.05). Bu nedenle, WM yükü özellikle SIFI yanılsama oranını etkiledi, ancak kontrol koşullarındaki doğruluk ve RT'leri etkilemedi.
SIFI illüzyon oranı ve n-geri performansı arasındaki korelasyon Bir sonraki adımda, illüzyon oranlarındaki WM yüküne bağlı değişikliklerin (2-geri eksi 0-geri) aşağıdakilerle ilişkili olup olmadığını araştırmak için Spearman'ın sıra korelasyon analizleri yapıldı. katılımcılar arasında n-geri performansı. İllüzyon oranlarındaki yüke bağlı artış, n-geri d9 azalması ile negatif korelasyon gösterdi (r=–0.49,p =0.047, BF=2.99; Şekil 2C) ancak n-geri RT yavaşlaması ile değil (r=0.14, p =0.729, BF=0.20; Şekil 2C). Bu nedenle, SIFI yanılsama oranında yüke bağlı daha yüksek artışa sahip katılımcılar, n-geri görevde (2-geriye karşı 0-geri koşulu) daha az doğruydu.
sinirsel salınımlar
WM yükü, SIFI görev uyaranları 2-arka ve 0-arka koşullar arasında u ve b frekans bantlarında önemli güç farklılıkları ortaya koymadan önce u gücünü artırır ve b gücünü azaltır.
frekans aralığı (;20–35Hz; parametrik olmayan permütasyon testi, p =0.002; Şekil 3B, sol panel). Bu küme frontocentral kanallardan oluşuyordu ve 1.47 ile 0 s aralığında gözlendi. Bu etkinin kaynak analizi, bilateral motor alanlar ve medial singulat korteks (tek kuyruklu parametrik olmayan) dahil olmak üzere geniş bir merkezi beyin bölgesinde 0-sırt durumuna kıyasla 2-sırt için önemli ölçüde daha düşük b gücü ortaya çıkardı. permutasyon testi, p =0.002; Şekil 3B, sağ panel). b güç farkı (2-geri eksi 0-geri), kafa derisi seviyesinde, frekanslar ve kanallar arasında ortalaması alınır, daha sonra kümenin her bir zaman noktası için tahmin edilir. Ardından, b güç farkının (2-geri eksi 0-geri) yüke bağlı (2-geri eksi) herhangi bir zaman noktasında ilişkili olup olmadığını test etmek için küme tabanlı bir permütasyon analizi kullanıldı. n-back performansında 0-geri) değişiklikler. İlginç bir şekilde, b gücündeki fark, iki ön uyarı aralığındaki (parametrik olmayan permütasyon testi, p, 0.025) n-geri RT farklılıkları ile önemli ölçüde ilişkiliydi, ancak duyarlılık d9 farklılıkları ile değil (Şekil 3B, orta panel). Yüke bağlı u güç farkı, n-back RT veya duyarlılık d9'daki değişikliklerle korele değildi (Şekil 3A, orta panel). Bu nedenle, SIFI görevi uyaranlarından önce b gücünün yüke bağlı daha güçlü azalması, daha uzun n-geri reaksiyon süreleri (2-geri eksi 0-geri) ile ilişkiliydi. Bu iki aralıktaki ortalama yüke bağlı güç farkı ile SIFI görevindeki kritik A2V1 denemelerinde illüzyon algısındaki değişiklik arasındaki ilişkilerin keşifsel analizi, herhangi bir önemli etki ortaya koymadı (tümü ps.0.08). Birlikte ele alındığında, analizlerimiz artan WM yükünün bilateral PFC'de artan u gücünde ve bilateral motor alanlarda ve medial singulat kortekste performansla ilgili modülasyonda b gücünde kendini gösterdiğini ortaya koydu.
Şekil 2. n-back görevinin davranışsal sonuçları ve SIFI görevinin kritik A2V1 denemeleri. Bir Katılımcı, 2-geri denemelere kıyasla 0-arkada daha yüksek hassasiyet d9 (sol panel) ve daha kısa RT'ler (sağ panel) gösterdi. B, SIFI illüzyon oranları 2-sırt durumunda 0-sırt durumuna (sol panel) kıyasla daha yüksekti, oysa RT'ler koşullar arasında önemli ölçüde farklılık göstermedi (sağ panel). Yatay çizgiler ortalamayı ve dikey SEM'i gösterir. C, SIFI yanılsama oranlarındaki yüke bağlı (2-geri eksi 0-geri) değişiklikler ile n-geri d9 değerlerindeki (sol panel) ve n-geri RT'lerdeki (sağ panel) karşılık gelen değişiklikler arasındaki korelasyon . Artan SIFI illüzyon algısı, n-sırt görevinde azalan d9 değerleri ile ilişkilidir (yani, daha kötü n-sırt doğruluğu). Siyah çizgiler en uygun doğrusal regresyonu temsil eder ve gölgeli alanlar yüzde 95 güven aralığını temsil eder;
Şekil 3. SIFI görevinden önce WM yüküne bağlı güç modülasyonu. Küme analizi, 2-geri ve 0-geri koşullar arasındaki güç farklarının iki kümesini ortaya çıkardı. PFC ve ACC'de lokalize olan bir Frontal u (4–7 Hz) gücü, 2-arka koşulla karşılaştırıldığında 0-arkada önemli ölçüde daha güçlüydü. Bu etki, n-back görevindeki performans değişiklikleriyle ilgili değildi. B, Bilateral motor ve medial singulat kortekste lokalize olan Fronto-central b (20–35 Hz) gücü, 0-sırt durumuna kıyasla 2-sırtta daha düşüktü. b güç azalması, yüke bağlı (2-geri eksi 0-geri) n-geri görevde RT yavaşlaması ile ilgiliydi. Sol paneller, yüke bağlı güç farkının TFR'leri (int değerleri), kümeye en yüksek katkıya sahip kanallar arasında ortalaması alınır ve kümenin zamansal ve spektral kapsamına göre maskelenir. Daha yüksek değerler 2-sırt için {{20}}geri durumuna kıyasla daha güçlü gücü gösterir. Renk skalası yalnızca maskelenmemiş t değerlerine atıfta bulunur. Topografik haritalar, kümenin zaman-frekans penceresindeki farkın uzamsal dağılımını gösterir. Kümeye yüksek katkısı olan kanallar (yani, ortalamada veya üzerinde toplam önemli zaman-frekans numunesi olan) noktalarla vurgulanır. Orta paneller, Kümedeki yüke bağlı güç farkı ile n-geri performans parametrelerindeki karşılık gelen değişiklikler, duyarlılık D d9 (pembe) ve D RT (yeşil) arasındaki korelasyonun zaman süreci. Alttaki yatay çizgiler, p, 0.1 ve koyu harfler p, 0.025 ile korelasyon zaman kümelerini gösterir. Sağ paneller, kafa derisi seviyesi analizinden elde edilen kümeler için 2-geri ve 0-arka arasında Kaynak kontrastı (int değerleri).
Poststimulus u ve b gücü arasındaki etkileşimi yansıtır.hafızayük ve yanılsama algısı
Uyaran sonrası güç, kritik A2V1 uyaranlarının sunumunu takiben yanılsama algısının yanı sıra farklı yük seviyelerinin salınım gücüne nasıl yansıtıldığına odaklanılarak analiz edildi. Bu amaçla, 0 ile A2V1 denemelerinin salınım gücü için Yük (düşük, yüksek) ve Algı (illüzyon yok, yanılsama) faktörlerine sahip bir 2 2 tekrarlanan ANOVA gerçekleştirilmiştir. 0.5 s uyaran başlangıcına göre. Önemli ana etkiler ve etkileşimler, üç boyutlu (zaman-frekans-kanalı) ANOVA sonuçlarından elde edilen kümelerde temsil edilir (detaylar için Malzemeler ve Yöntemlere bakınız). Bildirilen tüm post hoc t testleri için, her koşul için nispi güç değişimi ortalama 6 SD olarak sağlanır.
4C–E). Erken oksipital a bant gücünde Algının ana etkisi de vardı (7– 13Hz, 0–60ms; Şekil 4F). Post-hoc analiz, illüzyon sonrası bir güç artışının illüzyonsuz denemelere göre önemli ölçüde daha yüksek olduğunu gösterdi.
Daha da önemlisi, ANOVA, Yük Algısı etkileşimlerinin üç kümesini ortaya çıkardı (Şekil 5). Kaynak rekonstrüksiyonu
cistanche tubolosa'nın sağlığa faydaları
Tartışma
Bu çalışmada, SIFI illüzyonunda WM yükünün algı ile ilgili sinirsel salınımlar üzerindeki etkisini inceledik. Düşük WM yüküne kıyasla yüksek değerin, yanılsamaya karşı daha yüksek duyarlılıkla ilişkili olduğunu bulduk. Ayrıca, çoklu işlem aşamalarında yük ve yanılsama algısı arasındaki etkileşimin ortaya koyduğu gibi, SIFI'de çok-duyulu entegrasyonun altında yatan uyarıcı sonrası güç modülasyonunu gözlemledik. Spesifik olarak, düşük ile karşılaştırıldığında yüksek altında yanılsama algısıhafızayük, yukarıdan aşağıya u ve b gücünün devreye girmesiyle ilişkilendirildi. Bu, SIFI'deki çapraz modlu etkileşimlerin, mevcut bilişsel kaynakların yüke bağlı manipülasyonuna duyarlı olduğunu göstermektedir.
Son çalışmamızı tekrarlayarak (Michail ve Keil, 2018), yüksek WM yükü altında SIFI'ya karşı daha yüksek bir duyarlılık bulduk. Ayrıca, katılımcılar arasında, illüzyon duyarlılığındaki değişiklikler, n-back görevi tarafından kullanılan bilişsel kaynakların sayısı ile pozitif korelasyon gösterdi. Bu bulgu, SIFI'daki görsel-işitsel entegrasyonun mevcut bilişsel kaynakların miktarına duyarlı olduğunu göstermektedir.
Daha sonra, ortogonal n-back görevinin daha önce WM süreçleriyle ilişkili güç modülasyonları üretmede verimli olduğunu belirlemek için SIFI görevinden önce sinirsel salınımların gücünü analiz ettik. Ön u aktivitesinin WM'deki iyi belgelenmiş rolü ile uyumlu olarak (Gevins ve diğerleri, 1997; Jensen ve Tesche, 2002) ön u gücünde yüke bağlı bir artış bulduk. Ayrıca, WM görevlerinde daha önceki ön b bastırma raporlarıyla uyumlu olan, bilateral motor alanlarda b gücünün yüke bağlı olarak bastırıldığını gözlemledik (Brookes ve diğerleri, 2011; Heinrichs-Graham ve Wilson, 2015; Kornblith ve diğerleri). ., 2016) ve muhtemelen WM bakımı sırasında içsel içerik provasını yansıtır (Spitzer ve Haegens, 2017). Sağ motor korteks üzerinde daha güçlü olan etkinin iki taraflı dağılımı, yanıt eline ipsilateral, etkinin SIFI başlangıcına kadar devam etmesi ve arka görev yanıtı ile SIFI uyarısının başlangıcı arasındaki uzun aralık (en az 1600ms) bu etkinin motor aktivitedeki tepkiyle ilgili farklılıklara atfedilmesine karşı çıkıyor. İlginç bir şekilde, b bastırılması, n-back görevinde RT yavaşlaması ile koreledir, bu da b güç modülasyonunun bireysel bilişsel çaba miktarını yansıtabileceğini düşündürmektedir (Tallon-Baudry ve diğerleri, 2004).
Daha sonra WM yükünün SIFI'deki yanılsama algısının salınımlı imzalarını etkileyip etkilemediğini inceledik. A2V1 denemelerinde uyaran sonrası güç analizimiz, WM yükü ile illüzyon algısı arasında üç farklı etkiden oluşan bir etkileşimi ortaya çıkardı. İlk etki, sol motor alanları (PMC ve SMA) ve sol işitsel korteksi içeren 70ms'de sol frontal b gücünde gözlendi. Düşük yükte illüzyon algısı erken b gücünde artış ile ilişkilendirilirken, yüksek yükte illüzyon algısı azalmış b gücü ile ilişkilendirildi. Geleneksel olarak istemli hareket süreçleriyle ilişkilendirilirken, motor korteksteki salınımlar, tahmin hatası işlemede salınımların rolüne ilişkin kanıtlarla tutarlı olarak, duyusal çatışma işlemeye de dahil edilmiştir (Huang ve diğerleri, 2014).
(Arnal ve diğerleri, 2011; Arnal ve Giraud, 2012). Bir motor-işitsel korteks iletişimi, bu alanlar arasındaki kapsamlı anatomik ve fonksiyonel çift yönlü bağlantılarla tutarlıdır (Zatorre ve diğerleri, 2007; Rauschecker ve Scott, 2009; Nelson ve diğerleri, 2013; Cheung ve diğerleri, 2016; Zhang ve diğerleri). ., 2016). Bu nedenle, işitsel ve motor kortekste gözlemlenen b güç modülasyonunun, erken modlar arası etkileşimlerin ardından görsel-işitsel bir uyumsuzluk sinyaline karşılık gelebileceğini iddia ediyoruz. Buna göre, yüksek yük altında b gücünün bastırılması muhtemelen erken bir uyumsuzluk sinyalini yansıtır. Yüksek yük altında mevcut bilişsel kaynakların kıtlığı, görsel-işitsel algısal çatışmanın erken çözümlenmesini engelleyebilir. Bu kavram, McGurk etkisindeki uyumsuz görsel-işitsel konuşma uyaranlarının erken uyumsuzluk değerlendirmesi sırasında sol frontocentral kanallarda erken b gücü bastırmasının kanıtı ile tutarlıdır (Roa Romero ve diğerleri, 2015). Aksine, düşük yük altında b gücünün arttırılması, bilişsel kaynakların bolluğu tarafından kolaylaştırılan güçlü erken çapraz modal etkileşimlerin bir sonucu olarak algılanan görsel-işitsel uyum sinyalini, bir eşleşme sinyalini yansıtabilir. Bu nedenle, verilerimiz, bilişsel kaynakların mevcudiyetinin ve uyaran uyumluluğunun, erken çok-duyusal entegrasyonun doğasını tanımlamada, belki de bunların erken modlar arası etkileşimler üzerindeki ortak etkileri yoluyla kritik bir rol oynadığını göstermektedir. Bu kavram, çapraz mod etkileşimlerinin yönünün, yani güçlendirme veya depresyonun, dikkat kaynaklarının tahsisinden (Talsma ve diğerleri, 2007) ve uyaran uyumundan (Calvert ve diğerleri, 2000) etkilendiğini gösteren çalışmalarla tutarlıdır. Bu nedenle, erken b gücü üzerindeki yüke bağlı etki, muhtemelen SIFI'deki erken çapraz mod uyumsuzluk işlemesinin modülasyonunu yansıtır. Bir işitsel-motor ağda b güç modülasyonları ile hem "uyumsuzluk" hem de "eşleşme"nin varsayılan alternatif temsilinin yeni bir fenomen olup olmadığını belirlemek için gelecekteki çalışmalara ihtiyaç vardır (Theves ve diğerleri, 2020).
Salınımlardaki erken etkileşim etkisinin ardından, yüksek yük altında illüzyon algısının, ACC ortasında lokalize olan, uyarı sonrası 120 ms civarında ön u güç artışı ile ilişkili olduğunu gözlemledik. İlginç bir şekilde, düşük yük durumunda böyle bir artış bulunmadı. Çatışma tespiti (Hanslmayr ve diğerleri, 2008; Nigbur ve diğerleri, 2012; Töllner ve diğerleri, 2017), keşif belirsizliği (Cavanagh ve diğerleri, 2012) ve tahmin hatası işleme sırasında ön orta hat u aktivitesinin kanıtlarına dayanarak (Cavanagh ve diğerleri, 2010), frontal orta hat u aktivitesi, bilişsel kontrol sürecinin altında yatan bir mekanizma olarak önerilmiştir (Cavanagh ve Frank, 2014). Çok-duyulu ortamlarda frontal u aktivitesinin benzer bir rolü, uzamsal olarak uyumsuz görsel-işitsel stimülasyondan sonra (Cohen ve Donner, 2013) ve çok-duyulu bölünmüş dikkatte frontal u güç modülasyonlarını gösteren çalışmalarla desteklenir (Cohen ve Donner, 2013) ve uyumsuzların entegrasyonu sırasında. McGurk etkisindeki görsel-işitsel konuşma uyaranları (Keil ve diğerleri, 2012; Roa Romero ve diğerleri, 2016; Fernández ve diğerleri, 2018). Bu nedenle, yüksek yük altında görsel-işitsel SIFI uyaranlarının entegrasyonu sırasında orta frontal u artışı, artan algısal çatışma veya belirsizlik karşısında yukarıdan aşağıya kontrol için gelişmiş ihtiyaç için bir sinyale karşılık gelebilir.
Yukarıdan aşağıya u artışına ek olarak, yüksek yük altında illüzyon algısı, müteakip önden b gücünde yaklaşık 350 ms'lik bir azalma ile ilişkilendirildi. Yine, düşük yük durumunda böyle bir etki gözlenmedi. Bu b güç etkisinin sağ PFC ve ACC'de ve iki taraflı temporal kortekslerde lokalizasyonu, çok-duyulu işleme alanlarında geç bütünleştirici duyusal işlemenin yukarıdan aşağıya ön modülasyonunu düşündürür.
Salınımların, yukarıdan aşağıya etkilerin yüksek dereceden düşük seviyeli duyusal alanlara iletilmesindeki rolü konusunda artan bir fikir birliği vardır (Buschman ve Miller, 2007; Arnal ve Giraud, 2012; Bastos ve diğerleri, 2015; Fries, 2015; Richter ve diğerleri, 2017). Ayrıca STG, çoklu duyusal entegrasyon için kritik bir beyin alanıdır (Calvert ve diğerleri, 2000; Beauchamp ve diğerleri, 2004; Balz ve diğerleri, 2016a). Bu çalışmalara uygun olarak, yüksek yük altında entegrasyon sırasında gözlemlenen b güç bastırması, çok-duyulu ilişkilendirme korteksindeki geç yukarıdan aşağıya entegrasyon sürecini yansıtabilir. Bu öneri, üst temporal kortekste duyusal işlemeyi modüle eden ön alanların kanıtlarıyla tutarlıdır (Sohoglu ve diğerleri, 2012; Wild ve diğerleri, 2012). Bu öneri doğrultusunda, görsel-işitsel konuşma uyaranlarının McGurk etkisine entegrasyonu, geç frontal b gücü azalması ile ilişkilendirilmiştir (Roa Romero ve diğerleri, 2015). Birlikte ele alındığında, yüksek yük altında geç b güç düşüşü, SIFI'deki geç çapraz mod etkileşimlerinin yukarıdan aşağıya gelişmiş işlenmesine karşılık gelebilir.
Özetle, çalışmamız, yüksek yük altında görsel-işitsel entegrasyonun, muhtemelen görsel-işitsel uyumsuzluk tespitini yansıtan erken b güç bastırma ile ilişkili olduğunu ortaya koymaktadır. Bunu, artan kontrol ihtiyacını işaret eden artan yukarıdan aşağıya önden u gücü ve müteakip bir önden b azalması izler, muhtemelen geç bütünleştirici işlemenin yukarıdan aşağıya modülasyonunu yansıtır. Özellikle, görsel kortekste değil, esas olarak temporal korteksteki ilişki alanlarında yükten etkilenen illüzyonla ilgili salınımlar. Bu, bilişsel kaynakların tükenmesinin öncelikle üst düzey çoklu duyusal süreçleri etkilediğini, ancak birincil görsel alanlarda işlemeyi mutlaka etkilemediğini göstermektedir. Sonuçlarımız, kaynaklar için çok-duyulu bir uyaranın duyarsız bileşenleri arasındaki çatışma veya rekabet yüksek olduğunda yukarıdan aşağıya işleme katılımının gerekli olduğu önerisiyle tutarlıdır (Talsma ve diğerleri, 2010). Mevcut bulgular, çoklu işlem aşamalarında bütünleştirici çapraz modlu etkileşimlerin altında yatan nöral salınımların, değişen bilişsel taleplere ve mevcut kaynaklara dinamik olarak uyum sağladığını göstermektedir. İlginç bir şekilde, McGurk etkisindeki uyumsuz konuşma uyaranlarının görsel-işitsel entegrasyonu, benzer nöral tepkilerle, yani erken ve geç b güç azalması (Roa Romero ve diğerleri, 2015) ve ön u güç artışı (Roa Romero ve diğerleri, 2016; Fernandez ve diğerleri, 2018). Yüksek yük altındaki SIFI görevi ile McGurk etkisi arasındaki bu dikkate değer benzerlikler, u ve b gücünün, çelişen görsel-işitsel uyaranların entegrasyonu daha fazla işlem kaynağı gerektirdiğinde devreye alınan genel entegrasyon mekanizmalarını yansıtabileceğini düşündürmektedir. -konuşma) veya ortogonal bir WM yük manipülasyonu nedeniyle. Algısal yükün McGurk etkisi üzerindeki etkisine ilişkin davranışsal kanıtlar göz önüne alındığında (Alsius ve diğerleri, 2005, 2007), gelecekteki çalışmalar, yüksek bilişsel yük altında McGurk etkisinde ne ölçüde u ve b gücünün işe alındığını araştırmalıdır.
