Înregistrările magnetoencefalografice dezvăluie dinamica spațio-temporală a memoriei de recunoaștere pentru secvențe auditive complexe versus simple

Recunoașterea auditivă este un proces cognitiv crucial care se bazează pe organizarea elementelor individuale în timp. Cu toate acestea, se știe puțin despre dinamica spațiu-temporală care stă la baza recunoașterii conștiente a secvențelor auditive care variază în complexitate. Pentru a studia acest lucru, a slăbit 71 de participanți să învețe și să recunoască secvențe muzicale tonale simple și secvențe atone complexe potrivite, în timp ce activitatea lor cerebrală a fost înregistrată folosind magnetoencefalografie (MEG).

Muzica are puterea unică și incredibilă de a ne întoarce în timp și de a retrăi amintirile minunate ale trecutului sau de a ne cufunda adânc în frumusețea prezentului. Mai important, muzica ne poate îmbunătăți memoria și ne poate îmbunătăți abilitățile de învățare și de lucru.

Cercetările au descoperit că secvențele muzicale sunt strâns legate de memorie. Uneori descoperim că ne putem aminti cu ușurință versurile unei melodii, deoarece melodia stimulează centrul limbajului din creierul nostru și consolidează memoria prin redarea repetată. De asemenea, atunci când învățăm informații noi, ne putem aminti mai ușor, combinând informațiile cu melodia și ritmul. Mulți experți medicali și educatori recomandă utilizarea muzicii ca tehnică de memorie pentru a îmbunătăți învățarea.

În plus, muzica ne poate îmbunătăți starea emoțională și ne poate face mai relaxați și mai concentrați. Când ne simțim obosiți sau anxioși, muzica relaxantă poate ușura imediat situația. Acest tip de muzică este foarte eficient în relaxarea emoțiilor tensionate și, de asemenea, ne poate spori voința și răbdarea.

Una peste alta, muzica este o parte integrantă a vieții noastre și poate fi foarte benefică pentru memoria și abilitățile noastre de învățare. Deci, indiferent dacă lucrezi sau studiezi, ai putea la fel de bine să folosești niște muzică pentru a te ajuta. Cred că acest lucru vă poate ajuta să vă îndepliniți sarcinile mai bine și, de asemenea, să vă îmbunătățiți viața. Se poate observa că trebuie să ne îmbunătățim imunitatea. Cistanche deserticola poate îmbunătăți semnificativ imunitatea deoarece Cistanche deserticola este un material medicinal tradițional chinezesc cu multe efecte unice, dintre care unul este îmbunătățirea memoriei. Eficacitatea cărnii tocate vine din diferitele ingrediente active pe care le conține, inclusiv acid, polizaharide, flavonoide etc. Aceste ingrediente pot promova sănătatea creierului în diferite moduri.

Faceți clic pe Cunoașteți memoria pe termen scurt cum să vă îmbunătățiți

Rezultatele relevă modificări calitative ale activității neuronale dependente de complexitatea stimulului: recunoașterea secvențelor tonale implică zonele hipocampale și cingulare, în timp ce recunoașterea secvențelor atonale activează în principal rețeaua de procesare auditivă. ideea că complexitatea stimulului modifică calitativ căile neuronale ale memoriei de recunoaștere.

Codificarea și recunoașterea sunetelor complexe structural este o provocare cognitivă care se bazează pe mecanisme neuronale care nu sunt încă pe deplin elucidate. Pentru a memora secvențe de sunet complexe, depindem probabil de organizarea temporală a componentelor unui stimul și a funcțiilor de memorie.

Codificarea memoriei are loc în hipocamp2–4, în timp ce procesele ulterioare legate de memoria de recunoaștere sunt susținute de o rețea funcțională de regiuni interconectate în lobul temporal medial, inclusiv hipocampul, insula și cortexul temporal inferior2,5,6. Pentru consolidarea memoriei, este necesară comunicarea între zonele hipocamp și neocortical7–9. Multe dovezi provin din studiile care utilizează stimuli vizuali statici, cum ar fi imagini cu obiecte, fețe sau scene naturale10–12. Cu toate acestea, informațiile și semnificația se desfășoară, de asemenea, în timp, pe măsură ce creierul încearcă să prezică stimulii viitori pe baza reprezentărilor anterioare din memorie. Prin urmare, pentru a înțelege mai bine recunoașterea memoriei și dinamica creierului rapid subiacent, trebuie adoptate metode noi care evidențiază proprietățile temporale ale stimulilor dinamici. Acest lucru se poate realiza prin studierea activității neuronale care stă la baza procesării secvențelor de sunet care dobândesc sens prin evoluția lor în timp, cum ar fi muzica13–15.

Puține studii neuroștiințifice au explorat bazele neuronale ale memoriei muzicale, așa cum au fost revizuite de Campo și Brattico16. De exemplu, folosind imagistica prin rezonanță funcțională (fMRI) și o paradigmă de ascultare naturală a muzicii, Alluri și colab.17 au investigat corelațiile neuronale ale procesării muzicii și au raportat activarea rețelelor cognitive, motorii și ale creierului limbic pentru procesarea continuă a caracteristicilor timbrale, tonale și ritmice. . Ulterior, folosind aceiași stimuli, Burunatet al.18 a raportat recrutarea regiunilor legate de memorie și a creierului motor în timpul recunoașterii motivelor muzicale. În ciuda contribuțiilor lor, aceste studii nu reușesc să identifice mecanismele temporale cu granulație fină ale proceselor de codificare a sunetului și de memorie.

Mai recent, am combinat rezoluția temporală mare a magnetoencefalografiei (MEG) cu rezoluția spațială ridicată a imagisticii prin rezonanță magnetică (RMN) pentru a studia recunoașterea muzicii. Aceste studii au accentuat implicarea temporală a unei rețele cerebrale cortico-subcorticale larg răspândite, care cuprinde cortexul auditiv primar, cortexul temporal superior. girus, opercul frontal, girus cingulat, cortex orbitofrontal și hipocamp în timpul recunoașterii secvențelor auditive (muzicale)19–21. În general, aceste investigații au oferit o perspectivă unică asupra mecanismelor neuronale care stau la baza recunoașterii secvențelor temporale. Ceea ce rămâne de abordat este modul în care aceste mecanisme sunt modulate de complexitatea stimulului.

Aici, am folosit secvențe melodice, în care sensul a apărut din combinația secvențială a tonurilor individuale de-a lungul timpului21 și am variat distribuția tonurilor pentru a obține secvențe muzicale noi, complexe. În acest scenariu, codificarea și recunoașterea secvențelor muzicale depind în mare măsură de ordinea secvențială a tonurilor care o compun. Am selectat mai întâi secvențele muzicale pe baza regulilor de tonalitate, care este sistemul muzical dominant în muzica populară occidentală22. În al doilea rând, modificând intervalele de ton (adică distanțele dintre tonuri) în timp ce menținem constante toate celelalte variabile (de exemplu, ritm, tempo, timbru), am generat secvențe muzicale atonale potrivite. Manipularea stimulului s-a bazat pe literatura anterioară, care a raportat că secvențele muzicale tonale, mai degrabă decât atonale, sunt în general mai ușor de procesat23–27 și mai apreciate de cei care nu ascultă experți27–29. Spre deosebire de muzica tonală, muzica atonală se caracterizează prin absența unui centru tonal clar și stabilitatea ierarhică, ceea ce îi reduce semnificativ valoarea predictivă și dă naștere unor erori de predicție crescute23–26,30. Astfel, ne-am așteptat că modificarea intervalelor tonale ar reduce predictibilitatea secvențelor atone, ceea ce duce la o dificultate crescută în recunoașterea lor.

Pentru a rezuma, în studiul actual am folosit MEG și o sarcină de recunoaștere muzicală19-21, în timp ce participanții ascultau și recunoșteau secvențe auditive (muzicale) de complexitate variabilă și vizau descrierea dinamicii spațio-temporale fine a memoriei de recunoaștere auditivă. În urma studiilor anterioare17–21, ne-am așteptat ca recunoașterea secvențelor auditive să activeze o rețea larg răspândită a creierului care include atât zone auditive (de exemplu, cortexul auditiv primar, circumvoluția temporală superioară, circumvoluția lui Heschl, planum temporal, insula) cât și zonele de procesare a memoriei (de exemplu, hipocampul, cingulatul). gir).

Am mai emis ipoteza că activitatea neuronală ar fi distribuită de-a lungul a două benzi de frecvență principale care reflectă apariția a două procese cognitive diferite: o bandă de frecvență lentă legată de recunoașterea secvenței muzicale complete în zonele de procesare a memoriei și o bandă de frecvență mai rapidă asociată cu procesarea fiecărui ton. ale secvenței muzicale regiuni inauditive. Mai important, am emis ipoteza că, pe baza complexității stimulului, muzica tonală ar fi procesată mai eficient decât muzica atonală, ceea ce s-ar reflecta în diferite răspunsuri comportamentale și căi neuronale distincte în timpul recunoașterii secvențelor tonale și atonale.

Rezultatele noastre comportamentale și neuronale au arătat diferențe clare între recunoașterea secvențelor tonale și atonale. Analizele de reconstrucție a sursei au indicat diferite grupuri de activare pentru secvențele atonale și tonale. În general, activitatea neuronală a fost mai puternică în zonele de procesare a memoriei pentru secvențele tonale memorate și în regiunile de procesare auditivă pentru secvențele atonale memorate.

Rezultate

Date comportamentale. Participanții au efectuat o sarcină veche/nouă de recunoaștere auditivă (Fig. 1). Ei au ascultat mai întâi o piesă muzicală completă (codificare) și ulterior au identificat ce secvențe muzicale au fost memorate sau romane. În timpul recunoașterii, precizia răspunsului participanților și timpul de reacție au fost înregistrate folosind un joystick. Aceste date comportamentale au fost analizate statistic pentru a examina diferențele dintre cele patru condiții experimentale (secvențe tonale memorate, secvențe tonale noi, secvențe atone memorate și secvențe atone noi).

O analiză unidirecțională a varianței (ANOVA) a arătat că diferențele în acuratețea răspunsului au fost semnificative statistic, F(3,280)=6,87, p=0,002. Analizele post-hoc au indicat că numărul mediu de răspunsuri corecte a fost semnificativ mai mic pentru secvențele atonale memorate (M=30,98, SD=5,46) decât pentru atonul nou (M=34,51, SD=4.26, p < 0.001), tonal memorat (M=34.34, SD=5.95, p=0.002) și secvențe tonale noi (M {{ {24}}.41, SD=6.04, p=0.001). Figura 2a arată diferențele dintre condiții folosind diagrame cu nori de ploaie31.

În ceea ce privește timpul mediu de reacție, a existat o diferență semnificativă statistic între condiții determinate de ANOVA unidirecțional, F(3, 280)=4.94, p=0.002. Analizele post-hoc au arătat că timpul mediu de reacție a fost semnificativ mai mic pentru secvențele tonale memorate (M=1735,17, SD=259,91) comparativ cu atonul memorat (M=1879,44, SD { {14}}.34,p=0.005) și noi secvențe atone (M=1873.78, SD =250.48, p=0.007), dar nu este comparat cu secvențele tonale noi (M=1799.52, SD=267.14, p=.450). Figura 2b afișează diferențele dintre condiții.

Datele sursă numerice pentru răspunsurile comportamentale sunt furnizate în Datele suplimentare 1.

Datele senzorului MEG. Datele MEG (204 gradiometre planare și 102 magnetometre) au fost analizate la nivelul senzorului MEG, utilizând semnalul de bandă largă. Deși accentul studiilor este pus în identificarea zonelor creierului implicate în recunoașterea secvențelor muzicale tonale versus atonale, datele senzorului MEG au fost examinate pentru a evalua dacă semnalul neuronal a fost semnificativ diferit pentru studiile memorate decât pentru noi studii și, astfel, ar corobora rezultatele studiilor anterioare19,20.

După medierea datelor de epocă ale încercărilor corecte pentru fiecare condiție experimentală și combinarea gradiometrelor plane, au fost efectuate teste t cu eșantion pereche pentru a identifica care stare (memorizată sau nouă) a generat un semnal neuronal mai puternic pentru fiecare probă și senzor MEG. MCS bazat pe clustere au fost apoi calculate pentru a corecta comparațiile multiple. Aceasta a fost efectuată independent atât pentru datele tonale, cât și pentru cele atone (a se vedea Metode pentru detalii).

În primul rând, testele t pentru eșantioane pereche (= 0.01) au fost calculate pentru datele tonale în intervalul de timp 0–2500 ms (de la debutul În ceea ce privește datele atonale, testele t cu eșantioane pereche (= 0.01) au fost calculate în același interval de timp (0–2500 ms) folosind gradiometre plane combinate. Apoi, comparațiile multiple au fost corectate pentru utilizarea MCS pe rezultatele testelor t semnificative ( { {13}}.001, 1000 de permutări). Această procedură a identificat trei grupuri semnificative principale de activare la contrastarea extraselor memorate cu cele noi (Tabelul 2, Figura suplimentară 3 și Datele suplimentare 2). În cazul contrastului roman versus memorat, trei principale Au fost găsite grupuri semnificative de activitate (Tabelul 2, Fig. 4 suplimentară și Date suplimentare 2).

Reconstituirea sursei. După examinarea puterii semnalelor neuronale la nivelul senzorului MEG, ne-am concentrat pe scopul principal al studiului, și anume de a investiga diferențele neuronale care stau la baza recunoașterii secvențelor muzicale tonale versus atonale în spațiul sursă reconstruit MEG. Pentru a efectua această analiză, am localizat sursele creierului ale câmpurilor legate de evenimente înregistrate de canalele MEG. Aceasta a fost efectuată atât pentru secvențele tetonale, cât și pentru cele atonale și pentru două benzi de frecvență (lent [0.1–1 Hz] și mai rapid [2–8 Hz]) care au fost utilizate în Bonettiet al.19,20 și legate de procesarea componentelor individuale (lent) în raport cu o întreagă secvență (rapidă). Au fost calculate analize suplimentare pentru a contrasta activitatea creierului între benzile de frecvență lentă și rapidă și pentru a examina modelul de activitate la benzile de frecvență standard delta (1-4 Hz) și theta (5-8 Hz).

Banda de frecvență lentă (0,1–1 Hz). Sursele neuronale au fost calculate folosind o abordare beamformer. În primul rând, a fost calculat un model înainte, luând în considerare fiecare sursă a creierului ca un dipol activ și calculând puterea acestuia prin senzorii MEG. În al doilea rând, algoritmul de formare a fasciculului a fost folosit ca model invers pentru a estima sursele creierului de activitate neuronală pe baza înregistrărilor MEG.

După calcularea surselor neuronale, a fost calculat un GLM la punctul de timp și locația dipolului. O serie de teste t (= 0.05) a fost efectuată la nivelul primului și al grupului pentru a estima efectul principal al condițiilor memorate și noi și contrastul acestora pentru datele tonale și atonale în mod independent. MCS bazat pe clustere (= 0.001, 1000 de permutări) au fost calculate pentru a corecta comparațiile multiple și pentru a determina activitatea creierului care stă la baza dezvoltării secvențelor muzicale. Aceste analize au fost efectuate pentru cinci intervale de timp specifice, care corespundeau fiecăruia dintre tonurile care cuprind secvențele: primul ton (0–250 ms), al doilea ton (251–500 ms), al treilea ton (501–750 ms), al patrulea ton (751–500 ms), 1000 ms) și al cincilea ton (1001–1250 ms). Aceasta a fost estimată pentru contrastul memorat versus roman atât pentru secvențele tonale, cât și pentru secvențele atonale în mod independent și pentru secvențele tonale memorate versus secvențele atonale memorate.

Grupuri semnificative de activitate (p <{0}}.001) au fost localizate pe mai mulți voxeli cerebrali (k) pentru fiecare ton al secvențelor tonale, așa cum este raportat în Datele suplimentare 3. Pentru secvențele tonale memorate, activitatea neuronală a fost în general mai puternică pentru al treilea (k=69), al patrulea (k=266) și al cincilea ton (k=229).

Cele mai mari diferențe au fost localizate în girusul cingular mijlociu, zona motorie suplimentară dreaptă, precuneus și girusul lingual stâng pentru al treilea ton; amigdala stângă gyrus parahipocampal stâng, gyrus stinglingual, hipocampus stâng și gyrus cingulat mediu pentru al patrulea ton, iar gyrus cingulat anterior și mediu și gyrus lingual stâng pentru ultimul ton. Pentru secvențele tonale noi, activitatea creierului a fost mai puternică pentru primul (k=54) și al doilea ton (k=29). În special, diferența dintre secvențele noi și cele memorate a fost cea mai puternică în fisura calcarină stângă, girusul lingual stâng, hipocampul stâng, precuneusul stâng și girusul temporal stâng superior pentru primul ton și girusul fusiform drept, girusul lingual drept și girusul occipital drept inferior. pentru al doilea ton. Contrastul dintre secvențele tonale memorate și noi pentru banda lentă este prezentat în Fig. 3a.

For more information:1950477648nn@gmail.com