1. rész: A környezeti memória kódolása és visszakeresése Az időbeli dinamikát a figyelem modulálja a felnőttek élettartama során

ali.ma@wecistanche.com

Soroush Mirjalili, Patrick Powell, Jonathan Strunk, Taylor James és Audrey Duarte

https://doi.org/10.1523/ENEURO.0387-20.2020 Pszichológiai Tanszék, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA 30318

Cistanche tubulosa adagolás a memória javítására

Absztrakt

Az epizodikus emlékek többdimenziósak, beleértve az egyszerű és összetett jellemzőket. Hogyan tudjuk sikeresen kódolni és időben visszaállítani ezeket a jellemzőket, hogy ezek az időbeli dinamikák megmaradnak-e az életkoron át, még csökkentett körülmények között ismemóriateljesítményt, és a figyelem szerepe ebben az időbeli dinamikában nem ismert. Jelen tanulmányunkban időfelbontású többváltozós dekódolást alkalmaztunk oszcillációs elektroencefalográfiára (EEG) egy felnőtt élethosszig tartó mintán, hogy megvizsgáljuk a sikeres kódolás időbeli sorrendjét és az egyszerű és összetett perceptuális kontextus jellemzőinek felismerését. A kódolás során a résztvevők fekete-fehér objektumok képeit tanulmányozták színes (alacsony szintű/egyszerű) és jelenetbeli (magas szintű/összetett) kontextus jellemzőkkel, majd kontextusba hozták őket.memóriadöntéseket mindkét funkcióra vonatkozóan. A figyelmi igényeket úgy manipulálták, hogy a résztvevők figyelték a tárgy és a szín vagy a jelenet közötti kapcsolatot, miközben figyelmen kívül hagyták a kontextus másik jellemzőjét. A hierarchikus vizuális észlelési modellekkel összhangban az egyszerű vizuális jellemzőket (színeket) korábban sikeresen kódolták, mint az összetett jellemzőket (jeleneteket). Ezeket a jellemzőket fordított időbeli sorrendben sikeresen felismerték. Fontos, hogy ez az időbeli dinamika egyrészt attól függött, hogy ezek a kontextusjellemzők a figyelem középpontjában álltak-e, másrészt az életkorral összefüggő kontextus ellenére megmaradtak-e az életkoron át.memóriakárosodások. Ezek az újszerű eredmények alátámasztják azt az elképzelést, hogy epizodikusemlékekegymást követően kódolódnak és lekérhetők, valószínűleg a mediális temporális lebeny (MTL) bemeneti és kimeneti útvonalától, valamint azoktól a figyelmi hatásoktól, amelyek az életkoron keresztül befolyásolják az aktivitást ezeken az útvonalakon.

Kulcsszavak: öregedés; Figyelem; kontextus memória; epizodikus memória; többváltozós mintaelemzések

Jelentőségi nyilatkozat

Az életünk során megtanult és emlékezett események egyszerű kontextusrészletekből, például színekből és bonyolultabbakból, például jelenetekből állnak. Hogy megtanuljuk és felismerjük-e ezeketmemóriaa részleteket egymás után vagy egyidejűleg, és hogy bizonyos funkciókkal való ellátás, de mások nem befolyásolja-e a kódolásukat és visszakeresésüket, nem ismert. A nagy időbeli felbontású neurális aktivitási mintákat használva azt találtuk, hogy a színrészleteket korábban sikeresen kódolták, mint a jeleneteket, de fordított sorrendben felismerték. Fontos, hogy ezek az időbeli dinamikák attól függtek, hogy melyik jellemző került a figyelmének középpontjába, és az életkoron át megmaradt. Ezek az eredmények rávilágítanak arra, hogy az emlékeinket alkotó jellemzők milyen egymást követő módon kódolódnak és származnak vissza, és milyen körülmények befolyásolják ezt a dinamikát.

Bevezetés

Számos epizodikusmemóriatanulmányok a különféle kontextusjellemzők sikeres kódolásának és visszakeresésének neurális hátterét vizsgálták, beleértve a színt, a térbeli és a különféle szemantikai jellemzőket (Uncapher és mtsai, 2006; Awipi és Davachi, 2008; Duarte et al., 2011; Staresina et al. ., 2011; Park et al., 2014; Liang és Preston, 2017). Bár számos régió támogatja a sikeres epizodikus kódolást és/vagy visszakeresést, függetlenül a kontextus jellemzőitől, mások tartalom-szelektívek. Keveset tudunk arról az időfolyamatról, amellyel a különböző környezeti jellemzők sikeresen kódolhatók és visszakereshetők.

Miért lenne hatással a sikeres kontextuskódolás és/vagy visszakeresés időbeli dinamikájára a kontextus jellemző típusa? Számos észlelési tanulmány kimutatta, hogy az egyszerű jellemzőket, például a színt, korábban megkülönböztetik az időben és a korábbi vizuális kérgi régiók, mint az összetettebb jellemzőket, például a jeleneteket (Carlson et al., 2013; Kravitz et al., 2014; Clarke et al., 2015). . Egyes, a jellemzők észlelését támogató régiók támogatják azon jellemzők sikeres kódolását is, amelyekre érzékenyek (Hayes et al., 2007; Awipi és Davachi, 2008; Preston et al., 2010; Dulas és Duarte, 2011). Ezért lehetséges, hogy az egyszerű környezeti jellemzőket sikeresen kódoljákmemóriaösszetettek előtt.

Előfordulhat, hogy a kontextusjellemzőket nem lehet ugyanabban a sorrendben lekérni, ahogyan azokat észleli. Egy közelmúltbeli tanulmányban a kutatók az elektroencefalográfiás (EEG) aktivitás többváltozós mintázatelemzését (MVPA-k) használták, hogy dekódolják azokat az időpontokat, amikor az észlelési és a magas szintű fogalmi információkat megkülönböztették, majd később rekonstruálták.memória(Linde-Domingo et al., 2019). Az előrecsatolt vizuális feldolgozási hierarchiákkal összhangban (Carlson és mtsai, 2013; Kravitz és mtsai, 2014) az észlelési részleteket korábban megkülönböztették, mint az összetettebb, fogalmiakat. Érdekes módon ez az időbeli dinamika megfordult a visszahívás során. Ezek az eredmények, valamint az intracranialis EEG bizonyítékok, amelyek a mediális temporális lebenyben (MTL) a kódolás és a visszakeresés között fordított információáramlást mutatnak (Fell és mtsai, 2016), alátámasztják azt az elképzelést, hogy az emlékezés az észleléstől fordított sorrendben haladhat.

Az észlelés és az emlékezés közötti információáramlás megfordítása érdekes, de számos kérdés továbbra is fennáll. Először is magától értetődő, hogy a korábban észlelt egyszerű funkciókat is sikeresen kódoljákmemóriakorábban, mint a későbbiekben észleltek. Ha összetett Ezt a munkát a National Science Foundation Grant 1125683 (AD-nak), a Ruth L. Kirschstein Nemzeti Kutatási Szolgálat Díj Intézményi Kutatói Képzési Ösztöndíja támogatta a National Institutes of Health National Institute on Aging Grant 5T32AG000175, valamint a National Institute on Aging 1R21AG. 064309-01.

Köszönetnyilvánítás: Köszönjük minden kutatásban résztvevőnknek.

Ez egy nyílt hozzáférésű cikk a Creative Commons Nevezd meg 4.0 Nemzetközi licenc, amely lehetővé teszi a korlátlan felhasználást, terjesztést és reprodukálást bármilyen médiában, feltéve, hogy az eredeti mű megfelelően van feltüntetve.

A jellemzők korábban aktiválódnak, mint az egyszerűek (Linde-Domingo et al., 2019), az összetett jellemzők sikeres felismerésének képessége is korábban kell, hogy bekövetkezzen. Másodszor, a normál öregedés neurokognitív lassulással jár (Salthouse, 1996), az EEG- és MEG-vizsgálatok pedig több idegi komponens feldolgozási késését mutatják (Onofrj et al., 2001; Zanto és mtsai, 2010; Clarke és mtsai, 2015). Nem ismert, hogy ez a lassulás megfigyelhető-e az egyszerű és összetett kontextusjellemzők kódolásának és/vagy lekérésének időbeli lefutása során is. Harmadszor, valós helyzetekben az ember figyelme bizonyos jellemzők feldolgozása felé irányulhat másokkal szemben. Ha például a figyelem a magas szintű epizodikus jellemzőkre irányul az alacsony szintűekkel szemben, akkor nem egyértelmű, hogy az alacsony szintű jellemzők ugyanolyan mértékben prioritást élveznek-e a kódolás során. Valójában a figyelemre vonatkozó eseményekkel kapcsolatos potenciál (ERP) tanulmányok bőséges bizonyítékai azt mutatják, hogy az ERP korábbi késleltetése a látogatott, mint a felügyelet nélküli vizuális ingerekre (Hillyard és Anllo-Vento, 1998; Woodman, 2010).

Itt megvizsgáltuk az egyszerű és összetett észlelési jellemzők sikeres kódolásának és felismerésének időbeli lefutását, valamint azt, hogy a figyelem hogyan befolyásolhatja ezeket az időbeli dinamikákat a felnőttek élete során. A figyelmi igényeket úgy manipulálták, hogy a résztvevők figyeljenek egy tárgy és szín vagy jelenet kapcsolatára, miközben figyelmen kívül hagyták a kontextus másik jellemzőjét. Mind a kódoláshoz, mind a visszakereséshez többváltozós mintaosztályozókat képeztünk ki a sikeres és a sikertelen kontextus megkülönböztetésére.memóriakülön az oszcillációs EEG szín- és jelenetjellemzőihez. Felmértük a kontextustmemóriaosztályozási pontosság az egyes jellemzők időbeli alakulásában annak függvényében, hogy figyeltek-e rájuk a kódolás során vagy sem. Megvizsgáltuk adataink illeszkedését a három modell egyikéhez (1. ábra).

Ha az előrecsatolt feldolgozási hierarchia a kódolásnál és a fordított időbeli dinamika a visszakereséskor megváltoztathatatlan és független az aktuális céloktól, akkor azt jósoljuk, hogy az eredmények illeszkedni fognak a hierarchikus modellhez, koronként. Ha azonban a figyelem módosítja ezt a dinamikát, azt jósoljuk, hogy akár a figyelem, akár a hibrid modellekhez való illeszkedés az életkorral csökkenni fog; mivel az életkor előrehaladtával csökken az a képesség, hogy szelektíven foglalkozzanak a feladathoz kapcsolódó jellemzőkkel (Hasher és Zacks, 1988; Campbell és mtsai, 2010). Csökkenteni kell az időbeli dinamikával kapcsolatos figyelemmodulációt, ami potenciálisan hozzájárulhat az életkorral kapcsolatos kontextushozmemóriakárosodások (James et al., 2016a; Powell et al., 2018).

Anyagok és metódusok

Résztvevők

A résztvevők 52 jobbkezes felnőttből (21 nő) 18 és 74 év közöttiek voltak. További öt idősebb felnőtt (61-76 éves) adatait kizártuk: kettőt a feladateljárások megértésének hiánya miatt, kettőt a zajos EEG miatt (pl. , DC drift, mozgás), és egy a számítógép meghibásodása miatt. Egy fiatal felnőtt (21 éves) adatait a zajos EEG miatt kizártuk. A fiatalok és az idősebb, de nem középkorú felnőttek adatainak egy részét korábban publikált tanulmányok tartalmazták, amelyek különböző kutatási kérdéseket vizsgáltak (James et al., 2016b; Strunk et al., 2017; Powell et al., 2018). Minden tantárgy angol anyanyelvű volt, és volt

1. ábra: Három feltételezett modell illeszkedik az alacsony rendű jellemzők (szín) és a magasabb rendű jellemzők (jelenet) környezetkódolására és visszakeresési időbeli dinamikájára. Az egyes modellek előrejelzett adatai a kontextus legkorábbi helyi osztályozási csúcsait jelentikmemóriasikeres dekódolás (helyes vs helytelen) a résztvevők körében. A hierarchikus feldolgozási modellben (a) a korábbi vizuális kérgi területek által feldolgozott alacsony szintű kontextusjellemzők, jelen esetben színek, a magas szintűek, jelen esetben jelenetek előtt kódolódnak, és utána kerülnek lekérésre, függetlenül attól, hogy azok a kódolás során figyeltek rájuk. Ennél a modellnél, ha a jelenet lenne a célkontextus, a kódolási és visszakeresési hisztogramok azonosak lennének a megjelenítettekkel. Alternatív megoldásként a figyelemalapú feldolgozási modellben (b) a felügyelt környezeti jellemzőt a rendszer korábban kódolja és kéri le, mint a figyelmen kívül hagyott jellemzőt. Ahogy a b részben látható, a színkódolás megelőzi a jelenetkódolást, ha a szín a látogatott "cél" jellemző, és ugyanaz az időbeli dinamika érvényesülne a visszakereséskor is. Ha a jelenet lenne a cél, a hisztogramok sorrendje megfordulna a megjelenítetttől. Végül a hibrid feldolgozási modellben (c) a kódolás és a visszakeresés időbeli dinamikája a kontextus jellemzőinek összetettségén és azon alapul, hogy azok a célpont vagy a zavaró tényező. A c) rész példájában a jelenetkódolás hosszabb késleltetéssel követi a színkódolást, ha a szín a cél, mint amikor az a zavaró tényező, míg a jelenet-visszakeresés rövidebb késleltetéssel előzi meg a színkódolást. Ha a jelenet lenne a cél, a csúcsok közötti távolság csökkenne a kódolásnál, és nőne a visszakeresésnél a megjelenítetthez képest.

normál vagy korrigált látás. A résztvevőket tanfolyami kredittel vagy 10 USD/óra kompenzációban részesítették, és a Georgia Institute of Technology-ból és a környező közösségből vették fel őket. Egyik résztvevő sem számolt be neurológiai vagy pszichiátriai rendellenességről, érrendszeri betegségről vagy olyan gyógyszerek használatáról, amelyek hatással vannak a központi idegrendszerre. A résztvevők egy sor szabványos neuropszichológiai tesztet végeztek el, amelyek a következő rész tesztjeiből állnakmemóriaértékelési skála (Williams, 1991), amely magában foglalja a listás tanulást, a felismerést, a verbális előre-hátra lépést, az azonnali és késleltetett felidézést, a vizuális felismerést, a felidézést, a reprodukciót és a késleltetett felismerést. Azokat a résztvevőket, akik a minta átlagán kívül 0,2 SD-t értek el, kizártuk. Ezenkívül az idősebb felnőttek montreali kognitív értékelést végeztek (MoCA; Nasreddine és mtsai, 2005), hogy tovább teszteljék az enyhe kognitív károsodásokat. Csak azokat a résztvevőket vettük figyelembe, akik 26-os vagy magasabb pontszámot értek el a MoCA-ban. Minden résztvevő aláírta a Georgia Institute of Technology intézményi felülvizsgálati bizottsága által jóváhagyott beleegyezési űrlapot.

Anyagok

A Hemera Technologies Photo-Object DVD-k és a Google képei közül összesen 432 objektum szürkeárnyalatos képet választottak ki. A kódoláskor ezek közül az objektumok közül 288 került bemutatásra; a kísérletek felében a résztvevők figyelme egy színre, a másik felében pedig egy jelenetre irányult. Minden szürkeárnyalatos objektum a képernyő közepén, egy színes négyzet és jelenet pedig az objektum bal vagy jobb oldalán volt látható. Egy blokkban lévő összes próba esetében ugyanazt a környezeti jellemzőtípust mutatták be az objektum ugyanazon oldalán. A kísérletezés kimutatta, hogy ez a minimálisra csökkentette a résztvevők zavarodottságát és szemmozgását.

mentett leletek. Ezeknek a kontextusjellemzőknek a helye

ellensúlyozták a blokkok között, így egyenlő számú alkalommal jelennek meg a középen lévő objektum jobb és bal oldalán. Minden kódolási kísérletnél a résztvevőket arra utasították, hogy összpontosítsanak az objektum és a színes négyzet vagy a jelenet közötti asszociációkra, amelyek a kísérlet célkontextusaként szolgáltak. A lehetséges jelenetek között szerepelt egy stúdiólakás,

2. ábra Kísérleti terv. A vizsgálat során a résztvevőket arra kérték, hogy adjanak szubjektív igen/nem értékelést a tárgy és a színes négyzet közötti kapcsolatról (azaz "valószínű-e ez a szín ennél az objektumnál?"), ahol a három lehetséges szín egyikét mutatták be (piros). , zöld, barna) vagy a jelenet (vagyis "valószínűleg megjelenik ez a tárgy ebben a jelenetben?"), ahol a három lehetséges jelenet egyike került bemutatásra (városkép, műterem, sziget). A résztvevőket arra utasították, hogy figyeljenek az egyik kontextusra, és figyelmen kívül hagyják a másik kontextust. A teszt során a résztvevők legfeljebb három választ adtak minden tesztpróbára (elemfelismerés, szín- és jelenetkontextus).memóriadöntések).

városkép vagy sziget. A jelenetek a Creative Commonsból származnak. A lehetséges színes négyzetek zöld, barna vagy piros színből álltak. A kontextus- és tárgyképek mindegyike 3 fokos maximális függőleges és vízszintes vizuális szöget fed le. A visszakeresés során mind a 288 objektum bekerült amemóriatesztelje 144 új objektumkép mellett, amelyek nem kerültek bemutatásra a kódolás során. A vizsgálati és teszttételek ellensúlyozásra kerültek az egyes alanyok között.

Kísérleti tervezés és statisztikai elemzések

A 2. ábra szemlélteti a vizsgálati és vizsgálati szakaszok során alkalmazott eljárást. Az egyes fázisok kezdete előtt a résztvevők utasításokat kaptak és kaptak

10 próba a gyakorlathoz. A vizsgálati szakaszban a résztvevőket arra kérték, hogy adjanak szubjektív igen/nem értékelést a tárgy és a színes négyzet közötti kapcsolatról (vagyis "valószínű-e ez a szín ennél a tárgynál?"), vagy a jelenetről (vagyis "ez valószínűleg megjelenik ebben a jelenetben?"). A feladatra vonatkozó utasítások előírják, hogy minden konkrét próba során a résztvevőnek figyelnie kell az egyik kontextusra, és figyelmen kívül kell hagynia a másik kontextust. A vizsgálati szakaszban négy blokk volt, ahol minden blokk négy miniblokkból állt, és mindegyik 18 kísérletet tartalmazott. Az egyes miniblokkok megkezdése előtt a résztvevők egy felszólítást kaptak (pl. „Most fel fogja mérni, hogy mennyire valószínű a szín az objektum számára” vagy „Most felméri, mennyire valószínű a jelenet az objektum számára”). Mivel a korábbi bizonyítékok arra utaltakmemóriaAz idősebb felnőttek teljesítménye jobban megzavarodik, ha két különböző típusú feladat között kell váltaniuk (Kray és Lindenberger, 2000), mini blokkokat használtak arra, hogy a résztvevőt tájékoztassák arról, hogy milyen kontextusra kell figyelnie a következő próbák során. Ezenkívül csökkenti az egyik kontextus (pl. szín) megítéléséről a másik (pl. jelenet) megítélésére való átállást. A mini blokkban végzett minden egyes kísérlethez a képek alatt egy emlékeztető üzenet volt jelen a vizsgálati kísérletek során (2. ábra).

A teszt során a résztvevők régi és új tárgyakat is bemutattak. A tanulmányi fázishoz hasonlóan minden tárgy mellett egy jelenet és egy színes négyzet is volt. A résztvevő kezdetben minden tárgy esetében eldöntötte, hogy régi vagy új képről van-e szó. Ha a résztvevő észlelte, hogy az objektum új, a következő próba 2000 ms után kezdődött. Ha a résztvevők azt nyilatkozták, hogy régi, akkor megkérték őket, hogy készítsenek további két értékelést az egyes kontextusjellemzőkről és a megítélésükkel kapcsolatos bizonyosságukról (az egyiket a színes négyzetről, egy másikat a jelenetről). A második és harmadik kérdés sorrendje a résztvevők között kiegyensúlyozott volt. A régi elemeknél a párosítást úgy állítottuk be, hogy azonos számú régi objektum kerüljön bemutatásra: (1) mindkét kontextuskép megegyezik a kódolási szakaszban bemutatottakkal, (2) csak a színegyeztetés, (3) csak a jelenet illesztés, és (4) egyik kontextuskép illesztés sem. A kontextuskérdésekre adott válaszokat egy skálán adták meg, amelyből a felnőttek mind a négy vizsgálati blokkot a négy tesztblokk előtt befejezték. Idősebb (60 év feletti) felnőttek számára, hogy jobb egyenlőségjelet tegyen a tétellelmemóriateljesítményt fiatal felnőttekkel, és lehetővé teszi számunkra, hogy feltárjuk az életkori hatásokat az EEG időbeli dinamikájában, amelyet általában nem támasztanak alá a nagy életkori hatások.memóriaképesség (Rugg és Morcom, 2005), amemóriaa terhelést felére csökkentették, így kétszer fejezték be a két blokkos vizsgálati-teszt ciklust (két vizsgálat, két teszt, két vizsgálat, két teszt). Az első vizsgálati blokk megkezdése előtt minden résztvevő elvégezte a vizsgálati és a tesztblokk rövid gyakorlatát. Így a résztvevők tudtak a közelgő eseményrőlmemóriatesztet, bár nem azt mondták nekik, hogy a kódolási döntéseikre összpontosítsanak, és ne memorizálják a következő tesztet.

Adatgyűjtés

A fejbőrrel rögzített folyamatos EEG-adatokat 32 Ag-AgCl elektródáról vettük fel ActiveTwo erősítő rendszer (BioSemi) segítségével. Az elektródák helyzete a kiterjesztett 10-20 rendszeren alapul (Nuwer et al., 1998). Az elektródapozíciók a következőkből állnak: AF3, AF4, FC1, FC2, FC5, FC6, FP1, FP2, F7, F3, Fz, F4, F8, C3, Cz, C4, CP1, CP2, CP5, CP6, P7, PO3 PO4, P3, Pz, P4, P8, T7, T8, O1, Oz és O2. Külső bal és jobb mastoid elektródákat használtunk az offline hivatkozáshoz. Két további elektróda rögzítette a vízszintes elektrookulogramot (HEOG) a bal és a jobb szem oldalsó szögletében, és két elektróda, amely a jobb szem felett és alatta volt, függőleges EOG-t (VEOG) rögzített. Az EEG mintavételi frekvenciája 1024 Hz volt 24- bites felbontással, felül- vagy aluláteresztő szűrés nélküli EEG-előfeldolgozással

Az EEG adatok offline elemzését a MATLAB 2015b programban végezték el, az EEGLAB, ERPLAB és FIELDTRIP eszköztár segítségével. A folytonos adatok mintavételezése 256 Hz-re történt, a bal és a jobb mastoid elektródák átlagára vonatkoztatva, és a sáváteresztést 0,5 és 125 Hz között szűrtük. Az adatokat azután az inger kezdete előtti –1000 ms-tól 3000 ms-ig koronáztuk. Az érdeklődésre számot tartó időtartomány az inger kezdetétől 2000 ms-ig terjedt, de hosszabb időintervallumra van szükség ahhoz, hogy figyelembe vegyék a jelveszteséget az epocha mindkét végén a wavelet transzformáció során. Minden korszakot az alapvonalat a teljes korszak átlagára korrigálták, és az automatikus elutasítási folyamat törölte azokat a korszakokat, amelyekben pislogás következett be az inger kezdetekor, vagy azokat az időszakokat, amelyekben szélsőséges feszültségeltolódások voltak, amelyek két vagy több elektródán átíveltek. Az automatizált elutasítási folyamatok a következő paraméterekkel azonosított korszakokat a nyers adatokban. (1) A feszültségtartomány nagyobb volt, mint az összes korszak feszültségtartományának 99. százaléka egy 400- ms időintervallumon belül (100- ms időközönként eltolás minden korszakon belül). (2) A lineáris trend meredeksége nagyobb volt, mint az összes korszaktartomány 95. percentilis, minimális R2 érték 0,303) A feszültségtartomány nagyobb volt, mint az összes korszak feszültségtartomány 95. percentilis 100- ms időintervallumon belül (eltolás) 25- ms időközönként minden korszakban), 150 és 150 ms között az inger kezdetétől számítva, csak a frontális és a szemelektródák esetében. Ezután független komponensanalízist (ICA) futtattunk az összes fejelektródán a szem műtermékeinek (azaz pislogások és vízszintes szemmozgások) azonosítására. Az okuláris műtermékekhez kapcsolódó komponenseket a topográfiai komponenstérképek és a komponensek időbeli lefutásának szemelektródákkal történő vizuális vizsgálatával kihagytuk az adatokból. Minden korszakot az inger kezdete előtti – 300 és – 100- ms közötti időszakra alapoztunk, mivel az okuláris aktivitással kapcsolatos komponensek törlése után a korszakok már nem egy adott időszakra vonatkoztak. Ha egy adatkészletnek zajos elektródája volt (pl. az elutasítandó adatok 0,30 százaléka), akkor azt törölték a feldolgozási adatfolyamból, és a közeli csatornák segítségével interpolálták a rossz csatornán belüli aktivitás becslésére, mielőtt az időfrekvenciás eljárást futtatták volna. Az összes feldolgozási szakasz után a korszakok 13 százalékát (SD=8 százalék) eltávolítottuk.

Frekvenciabontás

Minden korszakot időfrekvencia-reprezentációvá alakítottunk át 78, 3 és 80 Hz közötti, lineárisan elosztott frekvenciájú Morlet-hullámokkal, öt ciklusban. A wavelet transzformáció során minden korszakot lecsökkentettünk a kívánt időintervallumra, és mintavételezést 50,25 Hz-re. A következő MVPA-k esetében csak azokat a kísérleteket vizsgáltuk, amelyekben a résztvevők helyesen ismerték fel az objektumokat réginek (elemtalálatok). Az a döntés, hogy csak a találati kísérleteket választja ki, azon a feltételezésen alapult, hogy a kapcsolódó kontextusok helyes felismerése a központilag bemutatott objektum helyes felismerésétől függ. A fiatalabb, középkorú és idősebb felnőttek esetében a kísérletek átlagos száma a következő: fiatalabbak (M=190.50, SD=41.01), középkorúak (M{) {16}}.31, SD=40.24), régebbi (M=177.06, SD=38.56).

Időre feloldott osztályozás

Arra voltunk kíváncsiak, hogy besoroljuk a legkorábbi időpontot, amikor sikeresen kódolták és lekérték a szín- és jelenetkontextus jellemzőit. Az osztályozó betanításához rendelkezésre álló kísérletek számának maximalizálása érdekében összeomlottunk a megbízhatósági szintek között mind a helyes, mind a helytelen próbatípusok esetében mind a kódolás, mind a visszakeresés során. Ez azt jelenti, hogy néhány résztvevőnek nagyon kevés kísérlete volt bizonyos megbízhatósági feltételekre (pl. helyes kontextus nagy biztonsággal), ami megnehezítette a bizalom bevonását az összes résztvevőt magában foglaló osztályozási elemzésekbe. Hasonlóképpen a visszakereséshez összecsuktuk az összes próbatípust (azaz mindkét környezeti kép megegyezik a kódolási szakaszban bemutatottakkal, csak a színegyeztetés, csak a jelenet illesztése, és egyik kontextuskép sem egyezik), hogy növeljük a hatások észlelésének képességét. érdeklődés. Fontos megjegyezni, hogy ezeknek a próbatípusoknak az aránya nagyjából egyenértékű volt a kontextusban helyes és a helytelen kísérleteknél (kontextus helyes: 29,5 százalék mindkét kontextus egyezik, 23,2 százalék csak színegyezés, 22,1 százalék csak jelenet, 25,2 százalék egyik sem kontextusegyezés; helytelen kontextus: 20,7 százalék mindkét kontextus egyezik, 27,5 százalék csak színegyezik, 28,0 százalék csak jelenetegyez, 23,8 százalék egyik kontextus sem egyezik). Ezek az arányok hozzávetőlegesen hasonlóak voltak a különböző figyelemkörülmények között (azaz színre járni vs jelenetre). Minden osztályozási elemzéshez kiválasztottunk egy adott 300-ms csúszó időintervallumot, és egy időponttal (20 ms) eltoltuk az időablakot a kódolás és az elem kezdeti 2-s periódusa alatt.memóriarészlekérési korszakok (azaz az inger kezdetétől kezdve mind a kódolásnál, mind a visszakeresésnél). Ezt a 300- ms időintervallumot azért választottuk, hogy maximalizálja az osztályozó rendelkezésére álló információkat a helyes és a helytelen kísérletek elkülönítéséhez, ugyanakkor elegendő időbeli felbontást tesz lehetővé a körülmények közötti csúcslatencia különbségek észleléséhez. Az első 2 másodpercet úgy választottuk az osztályozási elemzéshez, hogy összhangban legyen a korábbi EEG-vizsgálatokkal, beleértve azokat is, amelyek ugyanazt a feladatot használták, és amelyek epizodikusságot mutatnak.memóriahatások ezen az időtartományon belül (Rugg és Curran, 2007; James és mtsai, 2016a; Powell és mtsai, 2018). Ez azt jelenti, hogy az EEG-aktivitás még a tételfelismerési időszakban is érzékeny a kontextusramemóriapontosság. Másodszor, a kísérlet későbbi időszakainak mintavétele a bemutatottakhoz hasonló és/vagy kevésbé szignifikáns hatásokat eredményezett. Harmadszor, mivel a szín- és jelenetkontextus-felismerési kérdéseket a próba későbbi részében mutatták be, és válaszoltak rájuk, arra törekedtünk, hogy csökkentsük a színek és a jelenet észlelésének lehetséges hatásátmemóriasikerhatások. Ezt követően minden 300 ms-os intervallumhoz közös térbeli mintákon (CSP-k) alapuló jellemzőket vontunk ki az egyes frekvenciasávok adataiból külön-külön, beleértve a d (3–4 Hz), u (4–7 Hz) értéket. ), a (8–14 Hz), b (14–30 Hz) és g (30–80 Hz). A CSP algoritmus célja, hogy növelje a diszkriminálhatóságot azáltal, hogy olyan térszűrőket tanul, amelyek maximalizálják a szűrt jel teljesítményét, és minimalizálják a másik osztály teljesítményét (Herbert et al., 2000). Röviden, az egyes osztályok próbáinak átlagos kovarianciamátrixait kiszámoljuk, így a két osztály C1 és C2 értékeit kapjuk. Ezt követően a sajátérték-dekompozíció koncepcióját használva megoldunk egy w ¼ argmax optimalizálási problémát, hogy megtaláljuk az optimális térbeli szűrőket. Más szóval, a térszűrők optimálisan vetítik ki az aktuális tér jeleit (azaz az eredeti elektródákon keresztül) egy új térbe, amelyben az egyes kivetített elektródák jele az összes eredeti elektródán áthaladó jelek lineáris kombinációja. ezeknek a jeleknek a szórása erősen megkülönböztethető a két osztály próbáiban (vagyis kontextus helyes vs. helytelen kontextus). Ezután, miután a különböző frekvenciasávok térbeli szűrőit külön-külön kinyertük, Fisher-kritériumokat alkalmaztunk az egyes egyedek legjobb jellemzőinek kiválasztásához, hogy csökkentsük az osztályozó betanításához szükséges teret (Phan és Cichocki, 2010). Annak érdekében, hogy minden elemzésben és résztvevőben konzisztensek legyünk, és elkerüljük a túl- és alulilleszkedés kockázatát a kísérletek száma alapján, minden elemzéshez kiválasztottuk az öt legjobb tulajdonságot a legmagasabb Fisher-pontszámmal. Végül egy naiv Bayes-féle osztályozót tanítottunk ki, hogy megkülönböztesse a helyes és a helytelen kontextuspróbákat (Fukunaga, 1993). Az osztályozó teljesítményének értékeléséhez a 5-szoros keresztellenőrzés átlagos pontosságát használtuk kritériumként. Ennek eredményeként minden résztvevő esetében egy-egy osztályozó pontossági értéket kaptunk a 86, 300- ms intervallumok mindegyikéhez (20- ms csúszó időpont felbontással, azaz [0, 300) ms], [20, 320 ms], [40, 340 ms],..., [1700, 2000 ms]) a kísérlet minden fázisához (kódolás, visszakeresés), figyelemfeltételek (célpont, zavaró), és kontextus jellemzője (szín, jelenet). Míg a bináris osztályozási problémák elméleti esélye 50 százalék, vannak olyan tanulmányok, amelyek kimutatták, hogy a véletlenszerű teljesítmény valódi szintje jelentősen eltérhet az elméleti értéktől (Combrisson és Jerbi, 2015; Jamalabadi et al., 2016). Ennek eredményeként permutációs teszteket (Nichols és Holmes, 2002) alkalmaztunk az osztályozási elemzés megismétlésével, hogy empirikus nullát kapjunk.

osztályozó teljesítmény eloszlása. Hogy pontosabbak legyünk, minden egyes különálló elemzés és résztvevő esetében ugyanazt az időfelbontású 5-szeres keresztellenőrzési besorolási eljárást hajtottuk végre, mint a valódi adatoknál, valódi címkékkel, de olyan címkéket használtunk, amelyeket véletlenszerűen kevertünk minden ismétlésnél. Ezt a folyamatot résztvevőnként 500 alkalommal hajtották végre az egyes osztályozási elemzések során, véletlenszerű címke-hozzárendeléssel minden ismétlésnél. Ez létrehozta az osztályozási teljesítménypontszámok empirikus nulleloszlását. Ezt követően a nulleloszlásban a teljesítményértékek 95 százalékánál nagyobb pontosságot állítottuk be küszöbként az osztályozó teljesítményének jelentőségének meghatározásához minden egyes tantárgy esetében. Fontos azonban megjegyezni, hogy minden időintervallumnak megvan a saját tapasztalati nulleloszlása, és a nulleloszlás 95. percentilise eltérő a különböző időintervallumokban, és hogy konzervatívabbak legyünk, a legmagasabb 95. percentilist választottuk ki az időintervallumokban. mint az adott tárgy és elemzés küszöbe.

Annak bizonyítására, hogy az osztályozási teljesítmény jelentősen meghaladja a véletleneket a különböző alanyok között, és hogy bemutassuk az általános időszakokatmemóriaA siker időn keresztüli dekódolhatósága során kivontuk az egyes résztvevők empirikus esélyszintjének időbeli lefutását az egyén tényleges osztályozási teljesítményének időfolyamából. Ezután átlagoltuk ezeket az időbeli különbségeket a részvételi szín és a jelenet körülményei között. Végül átlagoltuk ezeket az egyéni különbségi időket a résztvevők között. Ezeket a résztvevők közötti, átlagos valós esélyű besorolási időket a kódoláshoz és visszakereséshez, valamint a 95 százalékos konfidencia intervallumokat a 3. ábra mutatja. Amint a 3. ábrán látható, az osztályozási teljesítmény szignifikánsan nagyobb volt, mint a véletlen, az alanyok nagy részében. a kódolási és visszakeresési időintervallumokat. A kontextusmemória sikere maximálisan dekódolható 680–980 ms között kódoláskor (830 ms felezőpont; 3a. ábra) és 340 és 640 ms között visszakereséskor (490 ms felezőpont; 3b. ábra).

Végül egy diagramon ábrázoltuk az osztályozó pontossági értékeit, ahol a diagram minden pontja (4. ábra) az egyes 300- ms időintervallumok felezőpontját jelenti. Mindegyik diagramon több időintervallum szerepelne, amelyek besorolási pontossága nagyobb, mint a szomszédos időintervallumok (azaz az aktuális időintervallum előtti és közvetlenül utáni időintervallumok, 20- ms felezőpont különbséggel) . Mivel azonban sok olyan mozzanat lenne, amely megfelel ennek a kritériumnak, a szomszédsági intervallumot 60 ms-ra bővítettük. Pontosabban, csak azokat az időintervallumokat választották ki potenciális csúcsmomentumokként, amelyeknek nagyobb volt az osztályozási pontossága, mint a 60- ms időbeli környezetükben lévő összes időintervallumnál. Például a 4. ábrán, míg A nagyobb teljesítményű, mint a közvetlenül előtte és utána lévő időintervallumok, nem választható ki potenciális csúcsként, mivel B a meghatározott szomszédságában van, és nagyobb a teljesítménye. Sőt, a kiválasztott csúcsmomentumoknak jelentősen az esélyszint felett kell teljesíteniük. Ennek eredményeképpen a potenciális csúcsmomentumok, amelyek teljesítménye alacsonyabb, mint a szignifikáns küszöb, nem kerül figyelembevételre. A 4. ábrán ismét B-t nem vesszük figyelembe, mivel az empirikus esélyszintnél gyengébben teljesített. Végül, ha lenne

3. ábra: A tényleges-véletlen kontextus időbeli lefutásamemóriaa siker osztályozási teljesítménye, a figyelem körülményei és a résztvevők átlagában (a) kódolásnál és (b) visszakeresésnél a 95 százalékos konfidencia intervallumokkal. Ezekben a diagramokban minden időpont a hozzá tartozó 300- ms időintervallum felezőpontját jelenti. Mivel az első időintervallum 0–300 ms-ot tartalmaz, a diagramok 150 ms-tól kezdődnek, és 1850 ms-mal végződnek, ami az utolsó időintervallum (1700, 2000 ms) felezőpontja. A szürke terület az egyes ábrákon a tényleges esély kontextusának 95 százalékos konfidencia intervallumát jelzimemóriasikerosztályozási teljesítmény a résztvevők között. Ha egy adott időpont szürke területe eléri a 0 százalékot, akkor a tényleges teljesítmény nem tér el jelentősen a véletlentől a résztvevők között a kapcsolódó 300- ms időintervallumban. Például kódoláskor az 1030 ms-os időponthoz, a 880–1180 ms-os intervallum felezőpontjához tartozó konfidenciaintervallum eléri a nullát.

4. ábra. Példa az időfelbontású kontextus eredményeirememóriapontossági osztályozás egy reprezentatív tárgyból és osztályozási elemzés. A diagram minden egyes időpontja a kapcsolódó 300- ms időintervallum felezőpontját jelenti. Mivel az első időintervallum 0–300 ms-ot tartalmaz, a diagram ennek az időintervallumnak a felétől indul, amint azt a bal oldali függőleges szaggatott vonal mutatja. Ezenkívül a diagram az utolsó időintervallum felezőpontjával ér véget (1700, 2000 ms), amint azt a jobb oldali függőleges szaggatott vonal mutatja. Vegye figyelembe, hogy a küszöbérték a legmagasabb 95. percentilis értékként van beállítva az időben feloldott nulleloszlásban minden egyes alany esetében, hogy konzervatívabb legyen (lásd Anyagok és módszerek).

5. ábra Elem, szín és jelenet kontextusamemóriadiszkrimináció.

több, az empirikus esélyszint felett teljesítő csúcs esetén a legkorábbi kerül kiválasztásra „csúcspillanatként”, amely először határozta meg, hogy egy kontextus jellemző kódolása/lekérése sikeresen megtörténik-e. A 4. ábrán látható, hogy van néhány csúcs, köztük C, D és E, amelyek mindkét említett kritérium alapján minősítettek, és az adott elemzésben C-t választanánk csúcsmomentumként.

A kód hozzáférhetősége

A tanulmányban használt egyéni kód a https://doi.org/10.17605/OSF.IO/FVUZX címen érhető el.

Adatok hozzáférhetősége

A tanulmány megállapításait alátámasztó adatok és eredmények a https://doi.org/10.17605/OSF.IO/FVUZX címen érhetők el.