Contextele de codificare sunt reinstalate întâmplător în timpul recuperării competitive și urmăresc dinamica temporală a interferenței de memorie Partea 1
Aug 21, 2023
Capacitatea de a ne aminti un episod din trecutul nostru este adesea împiedicată de concurența cu evenimente similare. De exemplu, dacă vrem să ne amintim articolul recomandat de un coleg în timpul ultimei ședințe de laborator, este posibil să fie nevoie să rezolvăm interferența din alte recomandări de articole de la același coleg. Acest studiu investighează dacă caracteristicile contextuale care specifică episoadele de codificare sunt reinstalate incidental în timpul recuperării memoriei competiționale. Competiția între amintiri a fost creată prin paradigma interferenței AB/AC.
În primul rând, în competițiile de memorie, o memorie bună este crucială pentru participanți. Competiția cere participanților să-și amintească mai multe informații într-o anumită perioadă, iar cheia câștigării este cine își amintește mai multe informații și este mai precis. Prin urmare, dacă vrei să câștigi în competiția de memorie competitivă, trebuie să ai o memorie puternică. Participanții cu o memorie ridicată își pot aminti cantități mari de informații rapid și eficient, ceea ce este favorabil obținerii unui avantaj în competiție.
În al doilea rând, competițiile competitive de memorie pot promova și îmbunătățirea memoriei individuale. Participarea la competiție necesită mult antrenament, cum ar fi exersarea constantă a memoriei, îmbunătățirea eficienței memoriei, consolidarea concentrării și așa mai departe. Aceste exerciții sunt utile pentru exercitarea memoriei personale și îmbunătățirea nivelului cognitiv personal. În competiția de memorie competitivă, învățarea din experiența bună a celorlalți și continuarea învățării și progresului va face ca capacitatea lor de memorie să fie îmbunătățită în continuare.
În plus, competițiile competitive de memorie pot stimula și potențialul indivizilor. Fiind un sport competitiv, competiția de memorie competitivă poate face participanții să aibă o încredere mai puternică în sine și o psihologie competitivă, să stimuleze motivația și potențialul personal și să își îmbunătățească în continuare memoria și calitatea cuprinzătoare.
Pe scurt, există o legătură inextricabilă între memoria competitivă și memorie. Participarea la competiții de memorie poate promova îmbunătățirea memoriei personale și, de asemenea, poate stimula potențialul oamenilor, astfel încât aceștia să devină mai încrezători, curajoși și serioși. Prin urmare, ar trebui să participăm activ la competiții competitive de memorie și să facem progrese continue pentru a ne îmbunătăți memoria. Așadar, este clar că trebuie să ne îmbunătățim memoria, iar cistanche poate îmbunătăți în mod semnificativ memoria, deoarece carnea cohere reglează și echilibrul neurotransmițătorilor, cum ar fi nivelurile crescute de metacolină și factori de creștere, care sunt importanți pentru memorie și învățare, iar coherul cărnii se îmbunătățește de asemenea. fluxul sanguin și livrarea de oxigen. Acest lucru poate asigura că creierul primește o nutriție și energie adecvate, îmbunătățind astfel vitalitatea și rezistența creierului.
Faceți clic pe Cunoaștere pentru a îmbunătăți funcția cognitivă
Perechile individuale de cuvinte au fost prezentate încorporate într-un context asemănător unui cuvânt real, care se deplasează încet. Analiza modelului multivariat (MVPA) a datelor electroencefalografice cu rezoluție temporală înaltă (EEG) a fost utilizată pentru a investiga reactivarea contextului în timpul recuperării memoriei. Din punct de vedere comportamental, am observat interferențe proactive (dar nu retroactive); adică, performanța pentru recuperarea competitivă AC a fost mai slabă în comparație cu o recuperare necompetitivă DE de control, în timp ce regăsirea AB nu a suferit din cauza concurenței.
Din punct de vedere neural, interferența proactivă a fost însoțită de o restabilire timpurie a contextului concurentului, iar rezoluția interferențelor a fost asociată cu restabilirea ulterioară a contextului țintă. Împreună, aceste constatări oferă dovezi noi care arată că contextele de codificare ale evenimentelor discrete concurente sunt reinstalate incidental în timpul recuperării competiționale și că o astfel de restabilire urmărește competiția de recuperare și rezoluția ulterioară a interferențelor.
Cuvinte cheie:
Electroencefalografie (EEG); memorie episodica; reactivarea memoriei; analiza cu modele multivariate (MVPA).
Introducere
Memoria episodică ne permite să călătorim înapoi în timp pentru a ne revedea trecutul (Tulving 1983). Cu toate acestea, accesul la un anumit eveniment din trecut este adesea împiedicat de competiția de recuperare, care apare atunci când indicii de recuperare se suprapun cu evenimentul căutat și cu alte evenimente similare (Anderson 1974; Mensink și Raaijmakers 1988).
Teoriile de restabilire a contextului (de exemplu, Estes 1955; Polyn et al. 2009; Howard și Kahana 2012; Howard 2017; Yonelinas et al. 2019; Kahana 2020) descriu modul în care experiența noastră continuă este reprezentată în creier prin legarea informațiilor contextuale care se deplasează încet. la evenimente discrete. În consecință, regăsirea contextului în timpul amintirii episodice servește la organizarea trecutului nostru. Cu toate acestea, se știe puțin despre rolul regăsirii contextului în timpul memorării competitive. S-a emis recent ipoteza că informația contextuală poate acționa ca o formă de control cognitiv care atenuează efectele interferenței memoriei în memoria de lucru (Beukers et al. 2021).
În acest studiu, am exploatat analizele de model multivariate (MVPA) ale datelor electroencefalografice cu rezoluție temporală înaltă (EEG) pentru a măsura reactivarea detaliilor contextuale în timpul memorării episodice pe termen lung. Datele noastre oferă dovezi noi că informațiile contextuale sunt restabilite întâmplător în timpul recuperării competiționale a evenimentelor discrete și că o astfel de restabilire urmărește concurența și rezoluția interferențelor.
Memoria episodică este, prin definiție, dependentă de context (Estes 1955; Godden și Baddeley 1975; Polyn et al. 2009; Howard 2017) și studiile anterioare indică faptul că amintirea episodică implică restabilirea elementelor și a caracteristicilor contextuale ale evenimentului original. În consecință, s-a demonstrat că succesul regăsirii covariază cu restabilirea neuronală a urmelor de memorie relevante pentru obiectiv (Polyn et al. 2005; Staresina și colab. 2012; Gordon et al. 2014; Jafarpour et al. 2014), că indicii de recuperare declanșează restabilirea caracteristicilor contextuale care ghidează comportamentul (Jiang, Bramão, et al. 2020a; Jiang, Wang, et al. 2020b) și că regăsirea poate, de asemenea, reactiva caracteristicile contextuale irelevante pentru obiectiv (Manning și colab. 2011; Diana și colab. 2013). ; Gershman și colab. 2013; Miller și colab. 2013; Staudigl și colab. 2015; Folkerts și colab. 2018; Herweg, Solomon și colab. 2020b). Recent, Herweg, Sharan, et al. (2020a) și Herweg, Solomon și colab. (2020b) au arătat că restabilirea contextului spațial poate precede recuperarea elementului și că activitatea oscilativă theta, în lobul temporal medial, coordonează regăsirea episodică a articolului și a contextului. Cu toate acestea, aceste studii anterioare au investigat reintroducerea contextuală în paradigmele de recuperare necompetitive.
Până în prezent, se știe puțin despre restabilirea accidentală a contextului în timpul recuperării concurenței. Restabilirea informațiilor contextuale în timpul recuperării competiționale poate juca un rol esențial prin separarea evenimentelor discrete concurente și prin urmare reducerea interferenței de memorie. Interesant, Manning et al. (2016) au găsit mai puțină restabilire a contextului după o instrucțiune de uitare direcționată, sugerând că uitarea intenționată spăla în mod activ trăsăturile contextuale ale evenimentului trecut (Sahakyan și Kelley 2002).
În acest studiu, elucidăm modul în care restabilirea informațiilor contextuale are loc în timpul regăsirii competitive a evenimentelor discrete. Lucrările anterioare au arătat că interferența memoriei este asociată cu modele de restabilire neuronale ambigue și cu angajarea proceselor de control frontoparietal care rezolvă competiția dintre amintirile țintă (Wimber et al. 2009; Kuhl et al. 2011; Wimber et al. 2015). Datele EEG indică faptul că interferența de memorie este asociată cu undele lente frontale pozitive (Johansson și colab. 2007; Hellerstedt și Johansson 2014) și cu o activitate teta frontală crescută (Hanslmayr și colab. 2010; Staudigl și colab. 2010; Waldhauser și colab. 2012), care sunt probabil declanșate de reactivarea simultană a urmelor de memorie țintă și concurente.
În acest studiu, folosim MVPA de date EEG înregistrate în timpul recuperării memoriei pentru a investiga reactivarea concomitentă și incidentală a contextelor în care au fost încorporate evenimentele țintă și concurente în timpul codificării.
Interferența memoriei a fost indusă experimental într-o paradigmă AB/AC adaptată (de exemplu, Kuhl și colab. 2011). Participanții au codificat mai întâi perechi noi de cuvinte indiciu-asociat (AB) și mai târziu asocieri suprapuse formate prin împerecherea indicii repetate cu asociații noi (AC). Perechile de cuvinte noi care nu se suprapun (DE) au servit ca o condiție de control necompetitivă.
Pentru a simula natura bogată și complexă a episoadelor din lumea reală, perechile de cuvinte discrete au fost încorporate într-unul dintre cele trei contexte cinematografice multimodale (adică, filmul la persoana întâi despre a fi într-un mediu subacvatic, pădure sau oraș). Mai multe perechi de cuvinte discrete au fost prezentate în același context extins de film, permițând simularea naturii în derivă lent a contextelor din lumea reală (Stark et al. 2018). În mod critic, perechile de cuvinte AB, AC și DE au fost codificate cu filme diferite, permițând cuantificarea restabilirii contextului la recuperare (Fig. 1A). Participanții au fost instruiți să învețe în mod intenționat asociații perechi, în timp ce contextul a fost ocazional sarcinii de memorie (Smith și Vela 2001; Stark și colab. 2018).
Un clasificator de modele a fost antrenat în timpul codificării pentru a discrimina modelele de activitate oscilatoare ale creierului asociate cu diferitele contexte dinamice (Fig. 1B). La recuperare, participanților li s-a prezentat un semn de cuvânt (fie A sau D al unei anumite perechi), urmat de prezentarea unei probe cu prima literă, indicând care dintre asociați (fie B sau C sau E) reamintiți selectiv. Clasificatorul a fost aplicat de-a lungul timpului de recuperare pentru a cuantifica și dezvălui dinamica temporală a restabilirii contextului țintă și concurent (Fig. 1A, F).
Am examinat mai întâi dacă contextele originale de codificare dinamică (filme), în ciuda faptului că sunt incidente sarcinii de memorie, sunt reinstalate în timpul regăsării evenimentelor discrete (perechi de cuvinte). Dacă da, am prezis că regăsirea necompetitivă, spre deosebire de regăsirea competitivă, ar fi asociată cu restabilirea contextului țintă deja în fereastra de timp a cuvintelor. Cuvântul cue, în regăsirea necompetitivă, este întâlnit doar într-un singur eveniment de codificare; astfel poate declanșa rapid recuperarea urmei de memorie căutate. După ce am stabilit o modalitate de cuantificare a restabilirii accidentale a contextului de codificare, ne întoarcem la scopul nostru principal și măsurăm dinamica temporală a restabilirii contextului țintă și concurent în timpul recuperării competiției. Am prezis că 1) competiția de recuperare ar fi asociată cu reactivarea simultană a țintei și a contextelor concurente sau fără reactivare, deoarece ambele contexte concurează pentru reactivare și niciunul nu câștigă și 2) că rezoluția ulterioară a interferenței ar fi asociată cu apariția unei ținte mai puternice. în raport cu restabilirea contextului concurentului în fereastra de timp a sondei (Fig. 1A, F).
Materiale și metode
Participanții
Treizeci de participanți umani au participat la studiu (în medie 22 de ani, interval 19-29; 17 femei). Toți participanții au fost dreptaci, vorbitori nativi de suedeză și nu au raportat niciun istoric de boli neurologice sau psihiatrice. Participanții au primit un bilet de film ca compensație pentru voluntariatul pentru a participa la studiu. Studiul a fost realizat de Legea suedeză privind evaluarea etică a cercetării care implică oameni. Participanții și-au dat consimțământul informat în scris, iar studiul a urmat liniile directoare etice locale de la Universitatea Lund.
Materiale de stimulare
În experiment s-au folosit o sută patruzeci și patru de tripleți de cuvinte. Cuvintele erau toate cuvinte concrete selectate dintr-un corpus de limba suedeză (Borin et al. 2012). Cuvintele dintr-un triplet conțineau litere inițiale diferite și nu aveau nicio asociere evidentă între ele. Tripleții au fost împărțiți în două liste, potrivite după lungime și frecvență (toate Ps > 0,4), a câte 72 de tripleți fiecare. Fiecare listă a fost atribuită unei anumite condiții experimentale (AB și AC competitiv și DE necompetitiv). Au fost create trei versiuni ale fiecărei liste în care statutul fiecărui cuvânt din triplet a fost rotit între tac, țintă și competitor. Pentru a se asigura că diferențele dintre condiții nu se datorează diferențelor în materialul de cuvinte, alocarea listelor de cuvinte a fost contrabalansată în funcție de condițiile experimentale și de participanți.
În experiment au fost utilizate trei contexte de film de perspectivă la persoana întâi: 1) scufundări sub apă, 2) plimbare într-o pădure și 3) conducere în New York. Pentru a optimiza clasificarea modelelor multivariate, am folosit contexte care erau diferite din punct de vedere perceptiv și semantic unul de celălalt.
Proiectare și proceduri experimentale
Experimentul complet a cuprins 18 blocuri, fiecare incluzând o fază de codificare, o sarcină de distracție cu numărare inversă 30- și o fază de recuperare. În faza de codificare (Fig. 1A), participanților li s-au prezentat asociați perechi de cuvinte încorporați într-un film. Fiecare pereche de cuvinte a fost prezentată timp de 3 s între segmentele de film care au durat 6-9 s. Pentru a crea reprezentări puternice de memorie, participanții au fost rugați să învețe în mod intenționat asociații perechi și să-i vizualizeze în contextul filmelor. Observați că contextul filmului a fost incidental sarcinii de memorie (adică, asocierea dintre context și perechile de cuvinte nu a fost un scop de învățare explicit) (Smith și Vela 2001; Stark și colab. 2018).
Primilor participanți li s-au prezentat patru asociați noi de indici (perechi de cuvinte AB). Pentru a crea interferențe de memorie, participanții au codificat ulterior perechi de cuvinte care conțin un indiciu repetat asociat cu un nou asociat (perechi de cuvinte AC). În cele din urmă, a fost prezentat și un set separat de patru asociați indici noi (perechi de cuvinte DE necompetitive), care nu sunt urmate de perechi suprapuse. În mod critic, pentru a putea urmări reactivarea caracteristicilor țintă față de cele incidentale, filmele asociate cu perechile de cuvinte AB, AC și DE au fost diferite. Alocarea filmului în condiții experimentale (AB, AC și DE) a fost contrabalansată de către participanții din diferitele blocuri experimentale. Astfel, fiecare film a fost folosit la fel de des în cele trei condiții experimentale pe parcursul întregului experiment. Acest lucru asigură că clasificarea bazată pe MVPA se bazează mai degrabă pe reactivarea contextelor filmului decât pe cerințele condițiilor experimentale AB/AC/DE. Ordinea de prezentare a perechilor de cuvinte AB, AC și DE a fost contrabalansată între blocuri, cu constrângerea că perechile de cuvinte AB au precedat întotdeauna perechile de cuvinte AC.
În faza de recuperare, memoria pentru toate cele 12 perechi de cuvinte prezentate a fost testată într-o sarcină de reamintire (adică, cele patru AB, patru AC și patru DE). Participanții au fost testați mai întâi pe toate cele patru perechi de cuvinte DE, împreună cu două perechi de cuvinte AB și alte două AC selectate aleatoriu. Ordinea de regăsire a acestor prime opt perechi de cuvinte a fost aleatorie. În mod semnificativ, analiza EEG prezentată a fost constrânsă la regăsirea acestor prime opt perechi de cuvinte pentru a se asigura că fiecare indiciu a fost folosit o singură dată. La sfârșitul blocului de regăsire, a fost testată și performanța memoriei pentru cele patru asociații de concurenți (adică, testul memoriei țintă AB/AC a fost urmat de un test de memorie al concurentului AC/AB). Proba de recuperare a început cu prezentarea unei încrucișări de fixare timp de 2 s, urmată de producerea cuvântului cue (A sau Ds) pentru încă 2 s.
Prima literă a cuvântului pereche (sonda) a fost apoi prezentată timp de 3 s și participanții au fost rugați să recupereze asociatul țintă (jumătate dintre B și C și toate Es). Contextul de codificare nu a fost indicat, menționat sau în niciun alt mod relevant pentru sarcina de recuperare. La sfârșitul fiecărui bloc de recuperare, participanților li s-a cerut apoi să recupereze concurenții (C și B rămași). Participanții au răspuns oral, iar răspunsul lor a fost înregistrat de experimentator. Pentru a evita artefactele musculare în datele EEG, participanții au fost rugați să-și rețină răspunsurile până la prezentarea unui semn de întrebare.
Înregistrare și preprocesare EEG
EEG a fost înregistrat continuu folosind un amplificator SynAmps RT Neuroscan (frecvență de eșantionare de 1 kHz; referință mastoidă stângă; lățime de bandă DC-3500 Hz; rezoluție 24-biți) de la 62 de electrozi activi montați într-un capac elastic și poziționați conform la sistemul extins 10–20. Datele EEG au fost preprocesate folosind FieldTrip (Oostenveld et al. 2011) și scripturi interne MATLAB. Offline, datele au fost eșantionate la 500 Hz și împărțite în două epoci diferite de interes: o epocă de codificare și o epocă de recuperare. Datele de codificare au fost extrase dintr-o epocă cuprinsă între -1 și 7 s în raport cu debutul filmului, pentru a fi utilizate pentru antrenamentul clasificatorilor de modele pentru a distinge contextele filmului. Epoca de recuperare a fost creată prin selectarea datelor cuprinse între -2 și 6 s în raport cu debutul cuvântului cue. Aceste date au fost folosite pentru a testa clasificatorii de tipare neuronale, adică pentru a evalua restabilirea contextului filmului și pentru a efectua o analiză standard univariată timp-frecvență.
Datele de epocă au fost transformate într-o referință mastoidă legată și linia de bază a fost corectată (scăderea cu amplitudinea medie a epocii). În plus, măsurătorile electrooculogramei bipolare au fost calculate folosind electrodul FP1 și un electrod plasat sub ochiul stâng și electrozii FT9 și FT10 din capac pentru a detecta mișcările ochiului vertical (clipiește) și, respectiv, orizontal. Epocile EEG au fost inspectate fizic, iar cele care conțin mușchi sau alte artefacte, care nu au legătură cu clipirea și mișcările orizontale ale ochilor, au fost îndepărtate manual. S-a efectuat analiza independentă a componentelor și au fost îndepărtate componentele reprezentând artefacte oculomotorii și activitatea musculară distinctă de semnalul EEG. În plus, canalele cu zgomot consistent între participanți au fost eliminate din analiză (FT9/FT10), toate canalele proaste rămase (dacă există) au fost interpolate, iar datele au fost din nou inspectate vizual pentru a elimina orice încercare care conținea artefacte reziduale. Analiza finală a inclus o medie de 34 de studii AB (cuprinzând între 30 și 36 de studii), 34 de studii AC (cuprinzând între 29 și 36 de studii) și 66 de studii DE (cuprinzând între 51 și 72 de studii) per participant.
Descompunere timp-frecvență
Semnalele din studiile individuale au fost transformate în reprezentări timp-frecvență (TFR). TFR-urile au fost obținute pentru frecvențe cuprinse între 4 și 45 Hz, cu un pas de frecvență de 1 Hz, un pas de timp de 0,05 s și o lățime a waveletului de 5 cicluri, utilizând transformarea complexă de undă Morlet, așa cum este implementată în Excursie. Activitatea oscilatorie a creierului a fost folosită anterior pentru a antrena cu succes clasificatorii de modele pentru a distinge reprezentările mnemonice (Jafarpour et al. 2014; Bramão și Johansson 2018) și se crede că sprijină mecanismele de bază ale memoriei episodice (Hanslmayr și Staudigl 2014; Hanslmayr și colab. 2016; Schreiner și Staudigl 2020).
Analiza statistică și clasificarea modelelor multivariate
Am antrenat un clasificator pentru a discrimina tiparele de activitate cerebrală asociate cu filmele de context la codificare. MVPA a fost efectuată utilizând o mașină de vector de suport (SVM), cu un nucleu liniar și o strategie unu-contra-toți, așa cum este implementată în setul de instrumente de bioinformatică MATLAB și urmând protocoalele propuse în literatură (Jafarpour et al. 2013). Clasificatorii de modele au fost antrenați pe TFR-ul mediu pe parcursul fiecărei prezentări de film 6- în timpul fazei de codificare (Notă: pentru perioadele în care filmele au fost prezente până la 9 s, primele 6 s au fost folosite pentru analiză). Clasificatorii au folosit TFR de la 60 de canale și astfel clasificatorul a fost antrenat pe 2520 de caracteristici posibile (60 de canale ∗ 42 de frecvențe). Nu a fost efectuată nicio corecție suplimentară de referință asupra TFR; în schimb, puterea la fiecare frecvență și canal a fost normalizată pe parcursul încercărilor (Jafarpour et al. 2013). Clasificarea a fost efectuată folosind semnalul TFR dintr-o medie de 63 de încercări corespunzătoare contextului subacvatic (intervalul 53-71), 64 corespunzătoare contextului forestier (intervalul 54-71) și 64 corespunzătoare contextului orașului (intervalul 54-71). 72). Am folosit o procedură de validare încrucișată 10-fold pentru a testa clasificatorul la codificare. Adică, datele au fost randomizate și împărțite în 10 subseturi de dimensiuni aproximativ egale, peste care au fost efectuate 10 iterații ale testului de antrenament. Fiecare partiție a fost folosită ca set de testare o dată, restul de nouă partiții fiind folosite pentru antrenarea clasificatorului în acel fold. În fiecare iterație de validare încrucișată, modelul a fost utilizat pentru a prezice categoria încercărilor lăsate afară.
Pentru a vizualiza contribuția fiecărui canal și frecvență la performanța clasificării, am reluat antrenamentul de clasificare în două analize. Contribuția canalelor individuale a fost evaluată printr-o analiză reflector în domeniul spațial. Aceeași procedură de clasificare a fost repetată, dar a inclus doar canalul țintă și vecinii săi adiacente (în medie șapte, variind între patru și opt canale). În mod analog, contribuția fiecărei frecvențe a fost evaluată prin reluarea clasificării utilizând frecvența țintă și frecvențele adiacente (trei frecvențe, cu excepția frecvenței minime și maxime în care au fost utilizate doar două frecvențe). Performanța de clasificare a fost alocată canalului țintă și frecvenței țintă și a fost comparată cu șansa (33,3%). Este raportată acuratețea clasificării care a supraviețuit corecției Bonferroni (valoarea P corectată pentru frecvențe: 0.0comparații 5/42=0,0012; valoarea P corectată pentru canale: comparații 0,05/60=0.0008).
Clasificatorul de model construit și validat încrucișat cu datele de codificare a fost ulterior utilizat pentru a prezice contextul de codificare al țintei pe baza datelor de regăsire (adică, contextul cuvântului țintă care urmează să fie recuperat) în studiile pentru care participanții au arătat o regăsire reușită a țintei. precum și pentru studiile pentru care participanții nu au reușit să recupereze ținta. Testarea a fost efectuată la 85 de intervale de timp separate, de la −0.2 până la 4 s în raport cu debutul cuvântului, cu intervale de 0.05- s, acoperind atât tacul, cât și fereastra de timp a sondei.
Fiecare iterație de clasificare a produs o matrice de confuzie care rezumă rezultatul clasificării. Rândurile matricelor reprezintă categoriile de context adevărat, în timp ce coloanele reprezintă categoriile de context previzionate. Clasificarea în matricea de confuzie la un loc dat (r, c) exprimă numărul de observații cu eticheta r pe care clasificatorul le-a etichetat ca c. Valorile de pe diagonala matricei (r=c) corespund clasificărilor corecte în care categoriile adevărate și cele prezise sunt aceleași. Deoarece clasificarea în studiul de față a implicat un număr echilibrat de observații pe categorie, am împărțit fiecare element al matricei de confuzie la suma rândului său, astfel încât fiecare rând să fie însumat la unu. Precizia clasificatorului, definită ca procentul încercărilor de clasificare care au prezis corect categoria de observație, a fost calculată ca medie a diagonalei matricei de confuzie mediată pe iterațiile de validare încrucișată și participanți.
Pentru a determina semnificația statistică a preciziei clasificării observate, am generat distribuția nulă pentru fiecare participant prin efectuarea de clasificări cu date amestecate. Pentru a testa semnificația clasificării la codificare, am efectuat 100 de iterații și pentru a testa semnificația statistică a reluării la recuperare am efectuat 1000 de iterații (pentru a ține seama de numărul crescut de puncte de date la recuperare). La fiecare iterație, etichetele pentru filmele de context au fost amestecate. Astfel, fiecare iterație a produs o distribuție care nu conținea informații adevărate despre categoria filmului, dar a păstrat netezimea generală și alte proprietăți statistice. Pentru a corecta comparațiile multiple și a testa fiabilitatea statistică a clasificării obținute în timpul codificării, am comparat clasificarea cu clasificarea medie obținută cu datele amestecate.
Pentru a corecta comparațiile multiple și a testa fiabilitatea statistică a clasificării obținute în timpul recuperării, am efectuat un test t cu un singur eșantion pentru fiecare dintre cele 1000 iterații comparând performanța clasificării cu șansa (33,3 %). Distribuția testelor t obținute cu datele stuff-led a format distribuția nulă empirică neparametrică, iar percentilele 97,5 și 2,5 ale acestei distribuții au fost utilizate ca prag de semnificație pentru un test cu două cozi, care corespunde unui prag de semnificație de 0,05. Performanța clasificării la recuperare a fost netezită folosind o medie mobilă cu o dimensiune de 0,1 s pentru afișare și pentru calcularea testului t al distribuției neparametrice. Precizia clasificării a fost considerată semnificativă dacă valoarea t obținută la compararea clasificării cu șansa (33,3%) a fost mai mare decât valoarea t prag obținută în testul de permutare (Osipova et al. 2006; Johnson et al. 2015).
În plus, rezultatele acestei prime permutări au fost coroborate cu un test de permutare Monte Carlo cu o corecție a ratei de descoperire falsă (FDR) așa cum a fost implementată în FieldTrip (Oostenveld și colab. 2011). Aici, eroarea de tip-1 a fost controlată prin găsirea valorii P corectată de FDR la fiecare moment. O distribuție nulă a datelor a fost calculată prin randomizarea datelor de 1000 de ori în punctele de date pentru fiecare participant. La fiecare iterație de permutare, a fost efectuat un test t care contrastează clasificarea din datele amestecate cu șansa (33,3%). FDR a fost utilizat pentru a estima probabilitatea obținerii unui rezultat fals pozitiv având în vedere rezultatele pozitive observate în distribuția nulă de referință, luând în considerare un prag de P < 0,05. Sunt raportate numai rezultatele care au fost semnificative în ambele abordări.
Relația dintre restabilirea contextului și recuperarea memoriei
Pentru a investiga relația dintre restabilirea contextului și amintirea episodică, am investigat acuratețea clasificării în timpul recuperării în funcție de performanța memoriei. Precizia clasificării pentru încercările de recuperare reușite și nereușite a fost contrastată pentru intervalele de timp în care a fost observată reluare semnificativă în pasul anterior. În mod critic, pentru a evita prejudecățile din cauza neindependenței statistice, am implementat o procedură de validare încrucișată (LOSO, leave-one-subject-out) (Esterman et al. 2010). Acest lucru s-a realizat prin contrastarea clasificatorilor, instruiți și testați pe datele tuturor celorlalți participanți, față de șansa (33,3%) folosind un test t-un eșantion și evaluându-l cu pragurile distribuției nule obținute.
Acest lucru ne-a permis să identificăm, pentru fiecare dintre participanții lăsați afară, benzile de timp care au arătat o clasificare diferită de șansă de-a lungul epocii de recuperare. Pentru a selecta intervalele de timp specifice pentru fiecare dintre participanții lăsați afară, am identificat clasificatorii care prezintă o reluare semnificativă într-un interval de timp de 0,2 s deasupra și sub fereastra de timp identificată în pasul anterior. Binele de timp identificate au fost utilizate pentru a extrage precizia clasificării pentru studiile de succes și nereușite pentru participantul lăsat afară. În afara acestor ferestre de timp predefinite, nu am observat niciun alt clasificator semnificativ semnificativ de-a lungul iterațiilor. Este important că prin utilizarea acestei proceduri am evitat circularitatea în analiză, deoarece au fost utilizate date independente pentru a selecta ferestrele de timp pentru a contrasta reluarea memoriei în încercările reușite și nereușite.
For noncompetitive memory retrieval, a two-tailed paired sample t-test compared the mean classification accuracy for successful and unsuccessful retrieval trials. Additionally, for competitive retrieval, we further investigated the classifier evidence for target, competitor, and DE noncompetitive context as a function of memory performance. We entered the classifier accuracy, for the time bins where reliable replay was observed, in a repeated-measure analysis of variances (ANOVA) with the factors Memory Performance (successful vs. unsuccessful) and Context (target vs. competitor). The DE noncompetitive retrieval was excluded from the analysis to not violate the dependent-variable independence assumption of ANOVA. Only significant effects and interactions are reported. For these analyses, we only included participants with a sufficient number of trials per condition (>10 încercări pe condiție).
For more information:1950477648nn@gmail.com
