1. rész: Funkcionális kapcsolat a memória és a jutalmazási központok között a feladatok és a pihenő között Kövesse nyomon a memória érzékenységét a jutalmazásra

további információ:ali.ma@wecistanche.com

Kérem kattintson ide a 2. részhez

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

1 Pszichológiai Tanszék, Oregoni Egyetem, 1227 University Street, Eugene, OR 97403, USA

2Center for Learning ésmemóriaés Pszichológiai Tanszék, Texasi Egyetem, Austin, Austin, TX 78712, USA

Kattintson ideCistanche UK a memória javítására

Absztrakt

A külső motiváció, például a jövőbeni pénzjutalom ígérete egy esemény emlékezéséért, befolyásolhatja, hogy mely eseményekre emlékezzünk. Jutalom alapúmemóriaúgy gondolják, hogy a moduláció a dopaminerg középagy, a jeladó jutalom, valamint a hippocampus és a parahippocampus kéreg közötti kódolási és utókódolási kölcsönhatásokból ered, támogatva az epizodikusmemória. Megkérdeztük, hogy a hippocampális és parahippocampális interakciók más jutalommal kapcsolatos régiókkal kapcsolatban állnak-e a jutalom modulációjával.memóriaés hogy az ilyen kapcsolatok időben stabilak-e. Az egyének jutalomra való emlékezőképességét egy pénzbeli ösztönző kódolási feladattal mérték, amelyben egy jelzés jelezte a potenciális pénzjutalmat (penny, fillért vagy dollár) egy közelgő tárgypár emlékezéséért. Funkcionális kapcsolat közöttmemóriaés jutalom régiókat mértek a feladat előtt, alatt és után. A jutalommal kapcsolatos érdeklődésre számot tartó régiókat a jutalommal kapcsolatos meglévő tanulmányok metaanalízise alapján állítottuk elő, és a középagyon kívül a ventrális striatumot, a mediális és orbitális prefrontális kéregeket, valamint az elülső cinguláris kérget is tartalmazták. Az eredmények azt mutatták, hogy a kapcsolat közöttmemóriaés a jutalom régiók nyomon követték az egyéni különbségeket a jutalom modulációjábanmemória, függetlenül attól, hogy mikor mérték a kapcsolatot. Az elülső cingulate, az orbitofrontalis kéreg és a ventralis striatum kapcsolati mintázata együtt kovariálódott, és követte a viselkedést a legerősebben. Ezek az eredmények a korábban feltételezettnél szélesebb jutalmazási régiókat vonnak maguk után a memória jutalmazási modulációjában, és új bizonyítékot szolgáltatnak arra vonatkozóan, hogy stabil kapcsolati mintákmemóriaa jutalmazási központok pedig az egyéni különbségekhez kapcsolódnak a jutalom memóriára gyakorolt ​​hatásában.

Kulcsszavak

Epizódszerűmemória; Funkcionális csatlakoztathatóság; Hippocampus; Motiváció; Jutalom; Prefrontális kéreg

Miért emlékeznek meg egyes eseményekről, és miért felejtenek el másokat? A jutalomalapú motiváció az egyik olyan tényező, amely befolyásolja, hogy mely eseményekre emlékezünk. A modulációmemóriaa jutalmak a dopaminerg középagy és a Dagmar Zeithamova dasa@uoregon.edu jutalommal összefüggő aktiválásából származnak.

A kiadó megjegyzése A Springer Nature semleges marad a közzétett térképeken szereplő joghatósági igényeket és az intézményi kapcsolatokat illetően.

dopamin projekciója a hippokampuszba, ami elősegíti a hosszú távú potencírozást ésmemóriaformáció (Lisman és Grace, 2005; Lisman, Grace és Duzel, 2011; Shohamy és Adcock, 2010). Ezzel a modellel összhangban számos funkcionális MRI-vizsgálat dokumentálta a középagyban és a ventrális striatumban megnövekedett aktivációt, amelyet egyváltozós és

többváltozós jelek, amelyek jutalmat tükröznek a hippocampusban és a parahippocampal cortexben (PHC) a mediális halántéklebenyben (Adcock, Thangavel, Whitfield-Gabrieli, Knutson és Gabrieli, 2006; Gruber, Ritchey, Wang, Doss és Ranganath, Wittmann és mtsai. ., 2005; Wolosin, Zeithamova és Preston, 2012, 2013). Ezekben a vizsgálatokban általános megállapítás az, hogy az egyének különböznek egymástólmemóriakülső jutalmak befolyásolják (Adcock és mtsai, 2006; Gruber és mtsai, 2016; Wolosin et al., 2012, 2013).

Egyéni különbségek amemóriaA jutalom iránti érzékenység a középagy és a mediális halántéklebeny közötti fázisos és tónusos kölcsönhatásokkal is összefüggésbe hozható (Shohamy és Adcock, 2010). Adcock és mtsai. (2006) először azt találta, hogy a hippocampusban, a PHC-ben, a középagyban és a ventrális striatumban a feladathoz kapcsolódó aktiválás korrelált résztvevők. Wolosin et al. (2012) háttérhippocampális-középagyi interakciókat mutatott ki mind a kódolási, mind a visszakeresési fázisbanmemóriajutalom iránti érzékenység. Más tanulmányok a tanulás által kiváltott kapcsolódási képességek növekedésére összpontosítottak, összefüggésbe hozva ezeket a jutalom-motivációvalmemória(Gruber et al., 2016; Murty, Tompary, Adcock és Davachi, 2017), bár a hippocampális-középagy kölcsönhatások asszociatív jellegűek lehetnekmemóriaáltalában (Duncan, Tompary és Davachi, 2014; Tompary, Duncan és Davachi, 2015).

SokanmemóriaTanulmányok szerint a hangsúly a feladatvégzés közbeni kapcsolódáson vagy a tanulás utáni kapcsolódási változásokon van, mint a viselkedés elsődleges előrejelzőjeként (Gruber és mtsai, 2016; Murty és mtsai, 2017; Tambini, Ketz és Davachi, 2010; Tompary et al., 2015). Ezzel szemben más területeken a nyugvó kapcsolódási mintákra összpontosítottak, mivel a belső kapcsolódás egyéni különbségei viszonylag stabilak maradhatnak az idő és a feladatok során (Finn et al., 2015; Gratton et al., 2018), előrevetítve az egyéni különbségeket a megismerésben (Finn). et al., 2015; Gerraty, Davidow, Wimmer, Kahn és Shohamy, 2014; Poole és mtsai, 2016; Wang és mtsai, 2010). Ezért szerettük volna áthidalni ezeket a megközelítéseket, és tesztelni akartuk, hogy vannak-e stabil kölcsönhatások közöttükmemóriaés jutalmazzák azokat a régiókat, amelyek nyomon követik az egyéni különbségeketmemóriajutalom iránti érzékenység, függetlenül attól, hogy ezeket a kölcsönhatásokat mikor mérik. Például még feladat hiányában is a hippocampus, a középagy és a ventrális striatum közötti kapcsolat erőssége egyénenként változik (Kahn & Shohamy, 2013). Mivel ezek a régiók érintettekmemóriaés jutalmazási folyamatok, ezek a feladat-független interakciók kapcsolódhatnak az egyéni különbségekhezmemóriajutalom iránti érzékenység. Azonban az egyén kapcsolódási „ujjlenyomatának” gondolata – tág értelemben használva, a csoportok megkülönböztetésére és a teljesítmény nyomon követésére szolgáló kapcsolódási mintákra utal (Gratton és mtsai, 2018; Wang és mtsai, 2010), nem pedig konkrét személyek azonosítására (Finn et al. ., 2015) – még nem tesztelték a jutalom moduláció területénmemória.

Az elméleti perspektívák, különösen a Lisman és Grace (2005) modell, hangsúlyozták a dopaminerg középagy szerepét a motivált tanulásban. Ennek a modellnek a hatására a neuroimaging tanulmányok amemóriaa jutalom iránti érzékenység jellemzően a középagyra, mint az érdeklődésre számot tartó elsődleges jutalomterületre összpontosult (Adcock és mtsai, 2006; Gruber és mtsai, 2016; Wittmann és mtsai, 2005; Wolosin et al., 2012). Más jutalommal kapcsolatos régiók azonban valószínűleg hozzájárulnak a motivációs hatásokhozmemória. Úgy gondolják, hogy a ventrális striatum központi szerepet játszik a hippocampus és a középagy közötti jelek integrálásában (Lisman és Grace, 2005; Miendlarzewska, Bavelier és Schwartz, 2016), a motivációs kódolás során toborozzák (Adcock et al., Wittmann et al., 2006; al., 2005), és kimutatták, hogy kölcsönhatásba lép a hippocampusszal mind pihenés (Kahn & Shohamy, 2013), mind feladatvégzés közben (Adcock).

et al., 2006; Camara, Rodriguez-Fornells és Münte, 2009; Kafkas és Montaldi, 2015). A prefrontális régiók, köztük az orbitofrontális kéreg (OFC) és a mediális prefrontális kéreg (MPFC), szintén kölcsönhatásba lépnek a hippocampusszal és a PHC-vel (Blessing, Beissner, Schumann, Brünner és Bär, 2016; Gerraty et al., 2014; Murty, LaBar, és Adcock, 2016), és részt vettek különféle jutalmazással kapcsolatos folyamatokban (Amiez, Joseph és Procyk, 2006; Elliott, Agnew és Deakin, 2008; Kable és Glimcher, 2007). Azonban a középagyra és kisebb mértékben a striatumra helyezett elméleti hangsúly miatt nem ismert, hogy más jutalommal kapcsolatos régiók is hozzájárulnak-e a jutalom modulációjához.memória.

A mostani tanulmánynak két fő célja volt. Először is arra törekedtünk, hogy meghatározzuk a jutalommal kapcsolatos régiók szélesebb hálózatának szerepét a jutalom moduláció közvetítésében.memória. A jutalommal kapcsolatos érdeklődésre számot tartó régiókat egymástól függetlenül származtatták a jutalomfeldolgozásban való részvételük alapján, a Neurosynth automatizált metaelemző eszköz segítségével (Yarkoni, Poldrack, Nichols, Van Essen és Wager, 2011), függetlenül attól, hogy a memória jutalom-modulációjában milyen szerepet játszottak. . Másodszor, arra törekedtünk, hogy meghatározzuk, hogy a jutalmazásra szánt memóriaérzékenységben mutatkozó egyéni különbségek milyen mértékben függenek össze a kapcsolatok közötti egyéni különbségekkel.memóriaés jutalmazási központok, és hogy létezhet-e ilyen kapcsolat, függetlenül attól, hogy mikor mérik az összekapcsolhatóságot. A konnektivitási minták stabilitásának és a viselkedéssel való kapcsolatának értékelésére a hippokampusz és a PHC közötti kölcsönhatásokat jutalomhoz kapcsolódó régiók hálózatával mértük funkcionális MRI segítségével egy monetáris ösztönző kódolási feladat során (Adcock et al., 2006), valamint a munka során. pihenővizsgálatok a feladat előtt és után. Az egyes résztvevők kapcsolódási mintája a sajátjukhoz kapcsolódottmemóriaa jutalmazásra való érzékenység, amelyet a memória előnyeként határoznak meg nagy értékű kísérleteknél, varianciaanalízis és gépi tanulási megközelítések alkalmazásával. Ebből az adatkészletből egy külön jelentést tettek közzé, amely a hippocampális és a PHC-feladatokhoz kapcsolódó aktiválási mintákra, valamint arra, hogy ezek hogyan képviselik a jutalmat, korábban megjelent (Zeithamova, Gelman, Frank és Preston, 2018).

Anyagok és metódusok

Résztvevők

Thirty-four healthy, English-speaking volunteers were enrolled in this study. Data from nine participants were excluded for excessive head motion during task scans (framewise displacement >1 mm in at least 50-time points in more than 1 run; 4 participants), scanning interruptions (3 participants), or missing data (2 participants). An additional participant was excluded due to excessive head motion during a rest scan (>a súrolás során eltávolított időpontok 50 százaléka). A fennmaradó 24 alanyt (18 nő, 18-31 évesek, átlagéletkor=22) bevontuk a konnektivitás-elemzésekbe. Az alanyok 40 dollárt kaptak a részvételért és 55,50 dollár bónusztmemóriateljesítmény. A tanulmányt az austini Texasi Egyetem intézményi felülvizsgálati bizottsága hagyta jóvá, és minden résztvevő írásos beleegyezését adta. Egy 20 résztvevőből álló külön minta (5 nő, 18-24 év, átlagéletkor 19 év) elvégezte ugyanazt a feladatot, de nem szkennelték őket.

Viselkedési eljárások

A beleegyezési eljárást követően a résztvevők utasításokat kaptak a feladatra, és öt gyakorlati próbát hajtottak végre. Ezután MRI-re szűrték őket, bőrradírokká változtatták, és MRI-mágnesbe helyezték őket. A szkennelés az anatómiai felvételek beszerzésével kezdődött, majd a funkcionális szkennelések következtek. A résztvevők végrehajtottak egy kódolás előtti pihenővizsgálatot (6 perc), egy motivált kódolási feladatot öt eseményhez kapcsolódó futtatás során (mindegyik 9 perc), valamint egy kódolás utáni pihenővizsgálatot (6 perc), 1-2 perc telt el minden vizsgálat között ( 1a) ábra). A pihenővizsgálatok során a résztvevőket arra utasították, hogy tartsák nyitva a szemüket, és előttük legyen egy üres képernyő. A motivált kódolási feladat során a résztvevőket arra utasították, hogy szándékosan kódoljanak 150 pár közös tárgyat, mindegyiket egy jelzéssel előzze meg (kép vagy szó formájában), jelezve a jutalom értékét (penny, fillér vagy dollár), amelyet megkereshetnek, ha emlékeznek rá. az objektumpár egy későbbimemóriateszt (1b. ábra). A tárgypárokat a tárgyak 300 színes fényképéből álló halmazból állítottuk össze, és véletlenszerűen hozzárendeltük a hat jutalom-jelzési feltétel valamelyikéhez, így állapotonként 25 párt kaptunk. A résztvevők tájékoztatást kaptak arról, hogy a szkennelési munkamenetet közvetlenül követő utalás-visszahívási feladatban az asszociációk helyes felidézéséért a jutalomjellel jelzett pénzbónuszt kapják. Az összes körülményből származó kísérleteket véletlenszerű sorrendben mutatták be, kiegyensúlyozott számú prezentációval mind az öt kódolási futtatásban. A szkennelési munkamenetet követően, körülbelül 20–30 perccel a kódolás utáni pihenés után egy saját ütemű, jelzett visszahívási tesztet végeztek el. Minden teszt során a résztvevőknek megmutatták az egyes párok bal oldali tárgyát, és megkérték, hogy hangosan nevezzék meg a társított objektumot, majd a forrást.memóriateszt, amely során a résztvevők kiválasztották az adott tárgyat megelőző jutalomjelet (1c. ábra). A résztvevőket nem tájékoztatták arról, hogy a teszt előtt tesztelni fogják őket a jel azonosságán. A jelazonosság forrásmemóriája véletlenül szerepelt az fMRI-mintában (Zeithamova et al., 2018), és ebben a jelentésben nem foglalkozunk vele.

Minden résztvevő esetében kiszámították a helyesen felidézett asszociációk átlagos arányát a hat lehetséges jelzés mindegyikét követően. A 2 (forma: kép, szó) × 3 (érték: penny, fillérek, dollár) ismételt mérések Az ANOVA a jutalom értékének és formának az alanyokon belüli hatását vizsgáltamemória. A szignifikáns hatások érdekében nyomon követési páronkénti összehasonlításokat végeztünk, hogy meghatározzuk az egyes állapotok átlagos pontossága közötti különbségeket. A viselkedési adatokat arra használták, hogy indexeljék az egyéni különbségeket a memória jutalommodulációjában. Mivel az fMRI-mintában a jutalom viselkedési hatása U-alakú volt, a jutalomra való memóriaérzékenység mértékeként a dollár és a fillér próbapontosság közötti különbséget használtuk. Ezt a pontszámot viselkedési jutalommodulációs (BRM) pontszámnak nevezzük. Ezenkívül a Brm pontszámok medián felosztása két csoportba sorolta a résztvevőket: modulátorok (azok, akik bemutattákmemóriajutalom iránti érzékenység) és nem modulátorok (azok, akiknek a memória pontszáma érzéketlen volt a jutalomra). A jutalom hatásának megerősítő elemzésememóriaminden csoporton belül elvégezték annak ellenőrzésére, hogy a "modulátorok" valóban memóriaelőnyt mutattak-e a dollárpróbák során, míg a "nem modulátorok" nem. Erre a dichotomizált mértékre hivatkozunkmemóriaa jutalom iránti érzékenység, mint modulátor állapot.

fMRI felvétel

A funkcionális és szerkezeti MR-képeket a texasi Austini Egyetem Képalkotó Kutatóközpontjában gyűjtötték egy 3T Siemens Skyra MRI szkenner segítségével. A funkcionális képeket 72 ferde axiális szeletben gyűjtöttük, körülbelül 20 fokra az AC-PC vonaltól, visszhangsík képalkotó szekvenciákkal, többsávos gyorsulási tényezővel=3, GRAPPA tényezővel=2, TR=2,000 ms, TE=31 ms, átfordulási szög {{10}} fok, 128 × 128 × 72 mátrix, ami 1-et eredményez.7- mm izotróp voxel. Ugyanezen paraméterek használatával két 6-perces nyugalmi állapotú fMRI-vizsgálatot végeztek, egyet a kódolási feladat előtt, egyet pedig azt követően. T1 súlyozott, nagy felbontású MPRAGE anatómiai képet (256 × 256 × 192 mátrix, 1- mm izotróp voxel) gyűjtöttünk. Egy további T2-súlyozott képet gyűjtöttünk a hippokampusz tengelyére merőleges ferde koronális síkban (TR=13, 150 ms, TE=82 ms, 512 × 60 × 512 mátrixok, 0). 4- × 0.{34}}mm-es síkbeli felbontás 15-mm-es szeletekkel, hézag nélkül).

Érdekes régiók

Mivel a motivált kódolással kapcsolatos korábbi tanulmányok elsősorban a középagyra összpontosítottak, keveset tudunk arról, hogy más jutalommal kapcsolatos régiók hogyan befolyásolhatjákmemóriajutalom iránti érzékenység. Célunk az volt, hogy egy szélesebb jutalommal kapcsolatos hálózatot bevonjunk a jelenlegi vizsgálatba, függetlenül attól, hogy korábban érintettek-e a jutalom modulációjában.memória. A jutalomfeldolgozással kapcsolatos ROI-k megszerzéséhez a Neurosynth adatbázisból (http://neurosynth.org) 671, a „jutalom” kifejezést tartalmazó tanulmány metaanalízisét gyűjtöttük össze. A "fordított következtetés" térképet használtuk (jelenleg "asszociációs tesztnek" nevezik), amely azokat a régiókat jeleníti meg, amelyek előnyben részesítik az aktiválást a "jutalom" kifejezést tartalmazó tanulmányokban, összehasonlítva azokkal a tanulmányokkal, amelyek nem tartalmazzák a "jutalom" kifejezést. a szóban forgó kifejezés diagnosztikusának tekinthető (Yarkoni et al., 2011). Mivel az alapértelmezett Neurosynth küszöb (FDR p< 0.="" 01)="" yielded="" large="" clusters="" with="" multiple="" peaks="" in="" anatomically="" distinct="" regions,="" we="" further="" thresholded="" the="" maps="" with="" a="" voxel-wise="" threshold="" ofz="5.3" to="" obtain="" clusters="" that="" did="" not="" extend="" across="" multiple="" anatomical="" regions.="" this="" meta-analysis="" resulted="" in="" five="" reward-related="" rois="" that="" centered="" on="" the="" anterior="" cingulate="" cortex="" (acc),="" midbrain,="" medial="" prefrontal="" cortex="" (mpfc),="" orbitofrontal="" cortex="" (ofc),="" and="" ventral="" striatum="" (vs).="" clusters="" centered="" on="" the="" midbrain="" and="" vs="" were="" disproportionately="" larger="" than="" the="" prefrontal="" rois="" and="" extended="" beyond="" the="" anatomical="" boundaries="" of="" their="" respective="" regions,="" thus="" these="" clusters="" were="" further="" reduced="" to="" the="" top="" 500="" voxels.="" the="" localization="" ofthe="" resulting="" five="" reward-related="" rois="" in="" the="" standard="" space="" is="" presented="" in="" fig.="" 2a.="" the="" reward-related="" rois="" were="" reverse="" transformed="" from="" standard="" space="" to="" native="" space="" of="" each="" participant="" using="" flirt,="" a="" part="" of="" fsl="" (http://www.fmrib.ox.ac.uk/fsl).="" finally,="" the="" reward="" rois="" were="" resampled="" to="" the="" functional="" space="" of="" the="" participant="" to="" serve="" as="" masks="" for="" extracting="" time="">

Tekintettel a jutalommal kapcsolatos régiók számára, csak a hippocampust és a PHC-t választották kimemóriaaz érdeklődésre számot tartó régiókat, hogy korlátozza a figyelembe vett kapcsolatok számát. A hippocampust és a PHC-t választottuk korábbi memória ROI-ként, mert következetesen részt vesznek a jutalmazási hatások vizsgálatában.memória(Gruber et al., 2016; Wolosin et al., 2012, 2013). Az elfogulatlan ROI-k elérése érdekében a hippocampust és a PHC-t anatómiailag meghatároztuk minden résztvevő natív terében. Nem használtunk funkcionális definíciót (pl. Neurosynth), mivel nem volt nyilvánvaló, hogy szabványos-ememóriaAz ezekben a régiókban lévő voxeleknek a jutalommal történő memóriamoduláció szempontjából is a legrelevánsabbaknak kell lenniük. A Neurosynth „memória” térképek azonban lényegében lefedik a teljes anatómiai hippocampust és a PHC-t, és így ugyanazokat az eredményeket adnák. Az anatómiai ROI-kat a T1 anatómiai szkennelés kortikális parcellálásával és szubkortikális szegmentálásával kaptuk a Freesurferen keresztül (https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu). A T1 anatómiai vizsgálatot ezután az Advanced Normalization Tools segítségével az első funkcionális szkenneléshez regisztrálták, és a koregisztrációs paramétereket alkalmazták a Freesurfer szegmentációhoz. Végül a résztvevő-specifikus, Freesurfer által definiált hippocampust és PHC-t funkcionális szkenneléseik terébe alakították át, hogy maszkként használják fel a hippokampusz és a PHC idősorok kinyeréséhez. A hippokampusz és a PHC ROI-k egy példa alanyra mutatnak be a 2b. ábrán.

Funkcionális kapcsolódási mértékek származtatása

Az előfeldolgozást az FSL 5.{1}} és az ANTS eszközeivel végezték. A funkcionális és anatómiai képeket BET segítségével nyertük ki az agyból. A funkcionális képeket minden futtatáson belül mozgáskorrigáltuk az FSL FLIRT segítségével, a futtatások között az első funkcionális képhez igazították az ANTS segítségével, és felüláteresztő szűréssel (128-s cutoff). A funkcionális kapcsolódást a kódolás előtti pihenővizsgálat, az öt kódolási vizsgálat és a kódolás utáni pihenővizsgálat során mértük hasonló feldolgozási eljárásokkal. Mivel az összeköttetés mértékét befolyásolhatja a mozgás és fiziológiai folyamatok által kiváltott BOLD jelben lévő zaj (Murphy, Birn és Bandettini, 2013; Power, Barnes, Snyder, Schlaggar és Petersen, 2{{14} }12), követtük a Power és munkatársai által felvázolt előfeldolgozási eljárásokat. (2012) a zajjal kapcsolatos jelingadozások eltávolítására. Először a cerebrospinális folyadék (CSF), a fehérállomány (WM) és az egész agy időbeli lefutását vonták ki, mivel ezekben a régiókban a jelváltozások jó proxyt jelentenek a mozgás és más zavarok által kiváltott változások jelzésére. A hat átrendezési mozgási paramétert, a keretenkénti elmozdulást (FD) és a globális jelváltozást (DVARS) szintén kivontuk. Ezután létrehoztunk egy "súroló" maszkot az FD és a DVARS idősorainak felhasználásával. Azok az időpontok, amelyek bármelyik küszöbértéket meghaladták (FD > 0,5 mm vagy DVARS > 0,5 százalék), eltávolításra kerültek, csakúgy, mint egy egyszeri időpont előtte és utána (Power et al., 2012). Ezenkívül minden egyes vizsgálat első két időpontját eltávolítottuk. A súrolómaszkokat az egyes alanyok idősoraira alkalmazták, átlagosan az időpontok körülbelül 6 százalékát eltávolították a kódolás előtti vizsgálatból, 9,5 százalékát a kódolás utáni vizsgálatból, és átlagosan az időpontok 8 százalékát mind az ötben. kódolási vizsgálatokat.

A kódolási vizsgálatok során a háttérkapcsolat kinyerése érdekében aluláteresztő szűrtük a kódolási idősorokat, eltávolítva a jelet a feladatfrekvencián vagy azt meghaladóan (feladatfrekvencia=0,056 Hz, szűrőküszöb=0,045 Hz). ). Az aluláteresztő szűrő eltávolította a feladattal kapcsolatos ingadozásokat, miközben megtartotta az alacsony frekvenciájú (háttér) jeleket, amelyek jobban tükrözik a belső tevékenységet (Newton, Morgan, Rogers és Gore, 2011; Tambini, Rimmele, Phelps és Davachi, 2016). . Mivel az aluláteresztő szűrés a nagyfrekvenciás zajokat is eltávolítja, ami magasabb kapcsolódási becslésekhez vezet (Van Dijk és mtsai, 2010), a feladat és a pihenés közötti kapcsolódás összehasonlításakor a nyugalmi idősorokat is ugyanazon a frekvencián aluláteresztő szűrtük. Az aluláteresztő szűrést az FD és a DVARS kiszámítása után végeztük, de a problémás időpontok súrolása előtt.

A kapcsolódási méréseket az előre feldolgozott, megtisztított idősorok részleges korrelációival kaptuk meg az egyesmemóriaROI-k és mind az öt jutalommal kapcsolatos ROI, amelyek vezérlik a WM-et, a CSF-et, a teljes agy jelét, a mozgási paramétereket és ezek származékait. A parciális korrelációs analízisből kapott Pearson-együtthatókat Fisher z-vel transzformáltuk, hogy megfeleljenek a normalitás feltevésének, mielőtt további elemzésnek vetették volna alá. A kódolási szkenneléseknél mértük a kapcsolatot, és minden egyes futtatáson belül a Fisher z-t transzformáltuk. A normalizált kapcsolódási értékeket azután átlagoltuk az öt kódolási letapogatáson, hogy a kódolás során egyetlen mérőszámot kapjunk a háttérkapcsolatról.