Recunoașterea creierului a învățate anterior versus secvențe temporale noi: o procesare diferențială simultană partea 1

Memoria pentru secvențe este un subiect central în neuroștiință, iar decenii de studii au investigat mecanismele neuronale care stau la baza codificării unei game largi de secvențe extinse în timp.

Memoria secvențială înseamnă că oamenii își pot aminti o serie de informații, cum ar fi numere, litere, cuvinte sau imagini. Memoria, pe de altă parte, se referă la capacitatea de a stoca informații în creier și de a le aminti rapid atunci când este necesar. Există o legătură puternică între cele două, deoarece memoria secvențială este un mijloc important de antrenament și îmbunătățire a memoriei.

O persoană cu o memorie bună are de obicei o bună capacitate de memorie secvențială, își poate aminti o mulțime de informații rapid și precis și le poate înțelege atunci când are nevoie. Astfel de talente îi fac mai la îndemână în viața de zi cu zi, pentru a face față cu succes diverselor provocări în muncă și viață.

În același timp, ne putem îmbunătăți memoria exersând memoria secvenței. Fie că este vorba de numere, litere, cuvinte sau imagini, doar atunci când exersăm, memorăm, revizuim și consolidăm în mod constant putem lăsa o impresie profundă în subconștient și ne întărim capacitatea de memorie.

Merită menționat faptul că, pe lângă îmbunătățirea memoriei prin memorie secvențială, putem și întări memoria prin alte metode. De exemplu, faceți mai multe exerciții fizice, mențineți un somn bun, mâncați o dietă echilibrată, învățați noi cunoștințe și așa mai departe. Acestea ne pot ajuta creierul să funcționeze normal, îmbunătățindu-ne astfel memoria.

În concluzie, memoria secvențială și memoria sunt strâns legate și există o relație complementară între ele. Prin practică și îmbunătățire continuă, ne putem îmbunătăți memoria într-o mare măsură, astfel încât să putem face față mai bine diverselor provocări și să ne bucurăm de o viață plină de culoare. Se poate observa că trebuie să ne îmbunătățim memoria. Cistanche ne poate îmbunătăți semnificativ memoria deoarece Cistanche este un material medicinal tradițional chinezesc cu multe efecte unice, dintre care unul este îmbunătățirea memoriei. Eficacitatea cărnii tocate vine dintr-o varietate de ingrediente active pe care le conține, inclusiv acid carboxilic, polizaharide, flavonoide etc. Aceste ingrediente pot promova sănătatea creierului prin diverse canale. Carnea Qingmeng are antioxidant, antiinflamator și anticoncurențial. efecte.

Faceți clic pe Cunoașteți modalități de îmbunătățire a memoriei

Cu toate acestea, se cunosc puține despre mecanismele creierului care stau la baza recunoașterii secvențelor temporale memorate anterior față de noi. Mai mult, procesarea creierului diferenţială a elementelor individuale dintr-o secvenţă temporală auditivă în comparaţie cu întreaga secvenţă superordonată nu este pe deplin înţeleasă.

În acest studiu de magnetoencefalografie (MEG), elementele secvenței temporale au fost legate în mod independent de procesarea locală și rapidă (2–8 Hz) a creierului, în timp ce întreaga secvență a fost asociată cu globală și mai lentă concomitentă (0.1–). 1 Hz) procesare care implică o rețea extinsă de regiuni cerebrale active secvenţial. În special, recunoașterea secvențelor temporale memorate anterior a fost asociată cu o activitate mai puternică în procesarea lentă a creierului, în timp ce secvențele noi au necesitat o implicare mai mare a procesării mai rapide a creierului.

În general, rezultatele se extind pe fluxul de informații bine-cunoscut din regiunile creierului de ordin inferior către cele de ordin superior. Ele dezvăluie implicarea diferențială a procesării lente și mai rapide a întregului creier pentru a recunoaște informațiile temporale învățate anterior față de informațiile temporale noi.

Cuvinte cheie:

Secvențe temporale; recunoașterea memoriei; magnetoencefalografie; dinamica creierului; reconstrucția sursei.

Introducere

De-a lungul anilor, înțelegerea memoriei pentru secvențe a fost un subiect central în neuroștiință și știința cognitivă (Förstl et al. 2006; Kumar și Anand 2015), așa cum a fost revizuit într-o lucrare cheie de Dehaene și colab. (2015). Aici, autorii propun o taxonomie a mecanismelor de procesare pentru secvențele temporale, aranjate în cinci categorii de complexitate crescândă: (i) cunoștințele de tranziție și sincronizare între elementele ulterioare ale secvenței, (ii) fragmentarea elementelor contigue ale secvenței, (iii) ) cunoașterea ordinală a elementului care vine primul, (iv) modele algebrice care captează regularități complexe într-o secvență și (v) structuri de arbore imbricate bazate pe reguli simbolice abstracte.

Prima categorie se referă la procesarea tranziției de la un articol al secvenței la următorul. Această cercetare a identificat mai multe potențiale/câmpuri automate legate de evenimente (ERP/F) la sunete standard și deviante, cum ar fi binecunoscutul N100 și negativitatea nepotrivirii (MMN), demonstrând că creierul poate detecta rapid modificări în regularitatea secvențelor. (Garrido et al. 2009; Lijffijt et al. 2009; Vuust et al. 2012; Bonetti et al. 2017, 2018; Bonetti, Brattico, Carlomagno, et al. 2021a; Bonetti, Bruzzone, Sedghi, et al. 2021b; Bonetti, Brattico, Carlomagno, et al. , Brattico, Vuust, et al. 2021c).

Chunking se referă la capacitatea de a grupa articolele învecinate într-o singură unitate mai mare.

Studiile anterioare la nivel de celule unice au arătat că fragmentarea are loc în timpul dobândirii obiceiurilor motorii (Fujii și Graybiel 2003; Smith și Graybiel 2013; Jin et al. 2014).

Studii similare cu imagistica prin rezonanță magnetică funcțională (fMRI) au confirmat aceste rezultate, sugerând o organizare ierarhică a fragmentării atunci când sunt învățate secvențe temporale motorii (Koechlin și Jubault 2006).

Corelațiile neuronale ale fragmentării auditive au fost investigate în continuare prin studii suplimentare. De exemplu, Kalm et al. (2012) au folosit fMRI pentru a explora codificarea auditivă a listelor grupate și negrupate de litere, subliniind faptul că o activare mare a cortexului auditiv, a zonelor premotorii și prefrontale ale creierului a fost asociată cu o memorie depășită în timpul codificării.

În plus, folosind electroencefalografia (EEG), Ding și colab. (2018) au descoperit că codificarea neuronală a evenimentelor auditive individuale (adică silabele) era automată, în timp ce construcția bazată pe cunoștințe a fragmentelor temporale (adică cuvintele) se baza pe atenție.

Dincolo de fragmentare, cunoștințele ordinale descriu capacitatea de a învăța și de a-și aminti ce element este primul, al doilea și așa mai departe, în secvența temporală. Studiile anterioare au demonstrat că aranjamentul ordinal al unei serii de articole este codificat de creier în interiorul cortexelor prefrontale intraparietale și dorsolaterale (Terrace și colab. 2003; Berdyyeva și Olson 2010; Crowe și colab. 2014).

Modelele algebrice se referă la schemele abstracte stocate în creier, care permit capturarea regularităților secvențiale care stau la baza unei secvențe de elemente. Cercetările anterioare au sugerat că creierul procesează modelele algebrice ale secvențelor, înțelegând un nivel mai ridicat de regularități abstracte decât secvențele elementare cu abateri senzoriale (Endress et al. 2009; Wang et al. 2015).

În cele din urmă, structurile arborescente imbricate sunt generate de reguli simbolice, care sunt adesea încorporate unele în altele. Studiile anterioare au evidențiat următoarea rețea de regiuni ale creierului implicate în procesarea tiparelor lingvistice complexe organizate în structuri imbricate: șanțul temporal superior stâng (STS), circumvoluția temporală medie (MTG), polii temporali (TP), girusul frontal inferior (IFG) și temporoparietal. joncțiune (TPJ) (Mazoyer et al. 1993; Saur et al. 2010; Friederici 2011; Rolheiser et al. 2011; Tyler et al. 2011).

Alte contribuții relevante asupra modului în care creierul procesează secvențele temporale au venit din cercetările în procesarea auditivă și a vorbirii. Aceasta a propus mecanisme cerebrale simultane care stau la baza înțelegerii sunetelor și a limbajelor umane. De exemplu, Teng et al. (2017) au arătat rolul simultan al benzilor de frecvență teta și gamma în timpul prelucrării auditive, în mod coerent cu ipoteza „eșantionării asimetrice în timp” (AST) propusă de Poeppel (2003). Într-un alt studiu care a investigat procesarea vorbirii, autorii au dezvăluit că, în timp ce activitatea theta a fost limitată la cortexul auditiv, banda delta își are originea în regiunile auditive din aval și a fost modulată de incertitudinea stimulilor (Donhauser și Baillet 2020).

În total, aceste studii excelente au oferit o revizuire detaliată, dar neexhaustivă, a mecanismelor creierului care stau la baza procesării secvențelor și modelelor temporale. În special, în timp ce revizuirea a demonstrat modul în care elementele sunt împărțite și organizate în reguli abstracte prin mecanisme simultane, nu a investigat în mod concludent cazurile în care ordinea temporală a elementelor individuale dă naștere unui obiect (secvență) nou, supraordonat, caracterizat de o percepție nouă. și semnificația, care poate fi codificată și ulterior recuperată sau recunoscută. Melodiile muzicale sunt exemple ideale de astfel de secvențe, deoarece, în funcție de combinația sunetelor (elementelor) lor de-a lungul timpului, ele sunt percepute ca obiecte noi care transmit semnificații care nu ar putea fi purtate de sunete singure (Cooke 1959).

În special, deși neuroștiința muzicală s-a extins rapid în ultimele decenii, se cunosc foarte puține despre mecanismele creierului la scară rapidă care stau la baza recunoașterii secvențelor temporale muzicale. În schimb, cercetările în neuroștiința memoriei muzicale ne-au oferit cunoștințe diferite, extrem de relevante. De exemplu, într-un studiu fMRI, Gaab și colab. (2003) au cerut participanților să compare sunete caracterizate de înălțimi diferite.

Autorii au dezvăluit activitate, în special în cortexele temporale superioare, supramarginale și frontale inferioare stângi atunci când participanții au finalizat sarcina. Mai recent, Kumar et al. (2016) au arătat rolul relevant al cortexului auditiv primar, al hipocampului și al girusului frontal inferior, precum și conectivitatea acestora pentru a îndeplini sarcinile MW auditive.

În mod similar, Sikka și colab. (2015) au cerut participanților să recunoască muzica familiară sau necunoscută, arătând că performanța de succes a fost asociată cu activarea cortexelor temporale superioare drepte, frontale bilaterale inferioare și superioare, orbitofrontal mijlociu stâng, precentral bilateral și supramarginal stâng. Pe lângă fMRI, au fost efectuate câteva studii asupra memoriei muzicale folosind magnetoencefalografie (MEG).

De exemplu, Albouy et al. (2013, 2017) au investigat activitatea creierului în timpul reținerii memoriei, arătând că oscilațiile theta din fluxul dorsal al creierului ale participanților le-au prezis abilitățile de a efectua o sarcină auditivă WM.

Într-un studiu recent, Bonetti, Brattico, Carlomagno și colab. (2021a), Bonetti, Bruzzone, Sedghi, et al. (2021b), Bonetti, Brattico, Vuust, et al. (2021c) au arătat că primii 220 ms de codificare a sunetului au prezentat o rețea mare de zone ale creierului conectate, cum ar fi circumvoluția temporală Heschl și superioară, opercul frontal, girusul cingulat, insula, ganglionii bazali și hipocampul. În special, aceste zone ale creierului au fost la fel de centrale în cadrul rețelei, chiar dacă cortexul auditiv și insula prezentau o activitate mai puternică decât celelalte zone.

În concluzie, cercetările anterioare au evidențiat mecanismele cerebrale care stau la baza procesării mai multor categorii de secvențe temporale și sunete muzicale. Cu toate acestea, aceste studii nu au investigat recunoașterea secvențelor temporale învățate anterior în care ordinea elementelor unice a dat naștere unui nou obiect global, supraordonat, caracterizat prin percepție și semnificație noi, care decurg din secvențe muzicale. În special, mecanismele diferențiale asociate procesării elementelor individuale ale secvenței (procesare locală) și recunoașterii memoriei pentru secvența ca un întreg, obiect nou (procesare globală) nu rămân pe deplin înțelese. În studiul nostru, beneficiind de datele MEG constrânse de RMN anatomic, am abordat aceste întrebări.

Materiale și metode

Participanții

Studiul a cuprins 70 de voluntari: 36 de bărbați și 34 de femei (interval de vârstă: 18–42 de ani, vârsta medie: 25,06 ± 4,11 ani). Toți participanții au fost sănătoși și nu au raportat niciun abuz de alcool și droguri anterior sau actual. Mai mult, ei nu erau sub nici un fel de medicație, au declarat că nu au avut nicio tulburare neurologică sau psihiatrică anterioară și au raportat că au auz normal. În plus, statutul lor economic, educațional și social era omogen.\

Procedurile experimentale au fost efectuate în conformitate cu Declarația de la Helsinki – Principii etice pentru cercetarea medicală și au fost aprobate de Comitetul de etică al Regiunii Centrale a Danemarcei (De Videnskabsetiske Komitéer pentru Regiunea Midtjylland) (Ref 1-10-72-411-17).

Design experimental și stimuli

Pentru a detecta semnătura creierului de recunoaștere a secvenței temporale, am folosit o sarcină de recunoaștere auditivă paradigmă veche/nouă (Kayser et al. 2003) în timpul înregistrării magnetoencefalografiei (MEG). În primul rând, participanții au ascultat patru repetări ale unei versiuni MIDI a părții cu mâna dreaptă a întregului preludiu BWV 847 în do minor compus de JS Bach (durata totală de aproximativ 10 minute).

În al doilea rând, li s-au prezentat 80 de fragmente muzicale scurte cu o durată de 1.250 ms fiecare și li s-a cerut să precizeze dacă fiecare fragment aparținea preludiului lui Bach („secvență memorată” (M), veche) sau este o secvență muzicală inedită („roman”); secvență (N), nouă) (Fig. 1A). Patruzeci de fragmente au fost preluate din piesa lui Bach și 40 au fost romane.

Important este că cele două categorii de stimuli (M și N) au fost create pentru a fi distinse în sarcina de recunoaștere (adică au fost întotdeauna compuse din tonuri muzicale diferite), deși au fost potriviți între mai multe variabile, pentru a preveni potențialele confuzii. M și N au fost potriviți pentru volum, ritm, timbru, metru, tempo, tonalitate, entropie (H) și conținut de informații (IC).

După cum am menționat mai sus, melodiile memorate constau din fragmente din preludiul lui Bach. În acest caz, am selectat câte un fragment pentru fiecare bară muzicală, care corespundea primelor cinci tonuri ale barei. Apoi, am compus noile melodii muzicale utilizând contur melodic și intervale între notele melodiilor care diferă de secvențele muzicale memorate preluate din preludiul lui Bach. Cele 80 de secvențe muzicale sunt raportate în notație muzicală în Fig. S1.

Fig. 1. Proiectare experimentală, reconstrucție sursă și contraste cu un singur articol. A) După ce au ascultat o piesă muzicală completă compusă de JS Bach, participanților li sa prezentat un set de fragmente melodice preluate din piesă și o serie de melodii noi. Aceste fragmente au reprezentat secvențe temporale construite de cinci elemente (tonuri muzicale) care au fost etichetate de către participanți ca „memorizate anterior” (M) sau „roman” (N) folosind un tampon de răspuns. B) În timpul sarcinii, activitatea cerebrală a participantului a fost înregistrată cu magnetoencefalografie.

Aici arătăm o reprezentare grafică a datelor neuronale care au fost preprocesate, filtrate cu trecere de bandă în diferite benzi de frecvență și epocheed. Această figură prezintă analize pentru două benzi de frecvență (0.1–1 și 2–8 Hz), deoarece am emis ipoteza că aceste două benzi au fost asociate cu procesarea locală și globală a secvențelor temporale. C) Reprezentare grafică a reconstrucției sursei, calculată independent pentru 0.1–1 și 2–8 Hz. În special, 0.1–1 Hz a indexat recunoașterea întregii secvențe (prelucrare globală), în timp ce 2–8 Hz a arătat răspunsurile neuronale la fiecare element al secvenței (prelucrare locală). D). Contrastele au evidențiat o activitate cerebrală mai puternică pentru M față de N în 0.1–1 Hz (roșu), în special pentru al treilea, al patrulea și al cincilea item.

O astfel de diferență a fost localizată într-o rețea mare a creierului care cuprinde cingulul, cortexul temporal inferior, operculul frontal, insula și zonele hipocampului. În schimb, contrastele pentru 2-8 Hz au returnat o activitate generală mai puternică pentru N față de M (albastru), în special în cortexul auditiv. Valorile descrise sunt valori t obținute prin contrastarea activității cerebrale a lui M față de N.

În ceea ce privește IC și H, estimarea acestora s-a făcut pentru fiecare ton al celor memorate (IC medie: 5,70 ± 1,73, H medie: 4,7{0 ± 0,33) și al secvențelor muzicale noi (IC medie: 5,92 ± 1,81, medie H: 4,78 ± 0,35) prin utilizarea Information Dynamics of Music (IDyOM) (Pearce 2018). Această metodă utilizează învățarea automată pentru a calcula o valoare a IC pentru nota țintă pe baza unei combinații a notelor anterioare ale piesei muzicale care cuprinde nota țintă și a unui set de reguli derivate dintr-o gamă largă de piese muzicale occidentale prototipice. Astfel, ne-am asigurat că IC global al secvențelor muzicale din cele două categorii ale noastre (M și N) este același.

La nivel formal, IC corespunde numărului minim de biți necesari pentru codificarea ei și este descris de următoarea ecuație (1):

unde p(ei|ei−1 (i−n)+1) este probabilitatea evenimentului ei având în vedere un set anterior de evenimente ei−1 (i−n)+1.

Entropia oferă o măsură a incertitudinii/certitudinii evenimentului următor dat fiind setul anterior de evenimente ei−1 (i−n)+1 și este

Conform ecuației (2), dacă probabilitatea unui eveniment dat ei este 1, probabilitatea celorlalte evenimente din A va fi 0. Astfel, H va fi de asemenea egal cu 0 (scenariu de certitudine maximă). În schimb, dacă evenimentele sunt la fel de probabile, H va fi maxim (scenariu de incertitudine maximă). În concluzie, IDyOM oferă o estimare a predictibilității fiecărui ton muzical și s-a demonstrat că este coerent cu percepția umană (Pearce 2018; Sears et al. 2018).

În analiza MEG, am folosit doar studiile corect recunoscute (M corectă medie: 78,15 ± 13,56%, timpii medii de reacție (RT): 1.871 ± 209 ms; N corect mediu: 81,43 ± 14,12%, RT mediu: 1.915 ± 135 ms ).

Atât preludiul, cât și fragmentele au fost create utilizând Finale (MakeMusic, Boulder, CO) și prezentate cu software de prezentare (Neurobehavioral Systems, Berkeley, CA). După achiziționarea datelor MEG, în aceeași zi sau în altă zi, imaginile structurale ale creierului participanților au fost achiziționate folosind imagistica prin rezonanță magnetică (IRM).

For more information:1950477648nn@gmail.com