Partea 1: Codificarea și recuperarea memoriei de context Dinamica temporală este modulată de atenție de-a lungul duratei de viață a adulților

ali.ma@wecistanche.com

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

https://doi.org/10.1523/ENEURO.0387-20.2020 Departamentul de Psihologie, Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA 30318

Doza de Cistanche tubulosa pentru îmbunătățirea memoriei

Abstract

Amintirile episodice sunt multidimensionale, incluzând caracteristici simple și complexe. Cum codificăm și recuperăm cu succes aceste caracteristici în timp, dacă aceste dinamice temporale sunt păstrate de-a lungul vârstei, chiar și în condiții de reducerememorieperformanța, iar rolul atenției asupra acestor dinamici temporale este necunoscut. În studiul actual, am aplicat decodificarea multivariată rezolvată în timp electroencefalografiei oscilatorii (EEG) într-un eșantion de viață adult pentru a investiga ordinea temporală a codificării și recunoașterii de succes a caracteristicilor de context perceptiv simple și complexe. La codificare, participanții au studiat imagini cu obiecte alb-negru prezentate atât cu caracteristici de context color (nivel scăzut/simple) cât și cu scenă (nivel înalt/complex) și, ulterior, au făcut contextmemoriedecizii pentru ambele caracteristici. Solicitările atenționale au fost manipulate prin solicitarea participanților la relația dintre obiect și fie culoare, fie scenă, ignorând cealaltă caracteristică de context. În conformitate cu modelele ierarhice de percepție vizuală, trăsăturile vizuale simple (culoarea) au fost codificate cu succes mai devreme decât trăsăturile complexe (scene). Aceste caracteristici au fost recunoscute cu succes în ordinea temporală inversă. Este important că aceste dinamici temporale au fost atât dependente de faptul dacă aceste caracteristici de context se aflau în centrul atenției cuiva, cât și păstrate de-a lungul vârstei, în ciuda contextului legat de vârstă.memoriedeficiențe. Aceste rezultate noi susțin ideea că episodicamintirisunt codificate și recuperate succesiv, probabil în funcție de căile de intrare și de ieșire ale lobului temporal medial (MTL) și de influențele atenționale care influențează activitatea în aceste căi de-a lungul vârstei.

Cuvinte cheie: îmbătrânire; Atenţie; memorie de context; memorie episodica; analize de tipare multivariate

Declarație de semnificație

Evenimentele pe care le învățăm și ne amintim în viața noastră constau în detalii simple de context, cum ar fi culoarea, și altele mai complexe, cum ar fi scene. Fie că învățăm și recunoaștem acesteamemoriedetalii succesiv sau simultan și nu se știe dacă acordarea unor funcții, dar nu altora are impact atunci când le codificăm și le recuperăm. Folosind modele de activitate neuronală de înaltă rezoluție temporală, am descoperit că detaliile de culoare au fost codificate cu succes mai devreme decât cele ale scenei, dar recunoscute în ordine inversă. Foarte important, aceste dinamice temporale au depins de caracteristica care se afla în centrul atenției și s-a păstrat de-a lungul vârstei. Aceste descoperiri elucidează modul succesiv în care trăsăturile care constituie amintirile noastre sunt codificate și regăsite și condițiile care influențează această dinamică.

Introducere

Numeroase episodicememoriestudiile au investigat bazele neuronale ale codificării și regăsării de succes a diferitelor tipuri de caracteristici de context, inclusiv atribute de culoare, spațiale și diverse semantice (Uncapher și colab., 2006; Awipi și Davachi, 2008; Duarte și colab., 2011; Staresina și colab. ., 2011; Park și colab., 2014; Liang și Preston, 2017). Deși mai multe regiuni acceptă codificarea episodică și/sau recuperarea cu succes, indiferent de natura caracteristicilor contextului, altele sunt selective în funcție de conținut. Se știu puține despre cursul timpului cu care diferite caracteristici de context sunt codificate și recuperate cu succes.

De ce ar fi influențată dinamica temporală a codificării și/sau regăsării de succes a contextului de tipul de caracteristică a contextului? Numeroase studii de percepție au stabilit că trăsăturile simple, cum ar fi culoarea, sunt discriminate mai devreme în timp și prin regiuni corticale vizuale mai timpurii decât trăsăturile mai complexe precum scenele (Carlson și colab., 2013; Kravitz și colab., 2014; Clarke și colab., 2015) . Unele regiuni care susțin percepția caracteristicilor susțin, de asemenea, codificarea cu succes a caracteristicilor la care sunt sensibile (Hayes și colab., 2007; Awipi și Davachi, 2008; Preston și colab., 2010; Dulas și Duarte, 2011). Prin urmare, este posibil ca caracteristicile de context simple să fie codificate cu succes înmemorieînaintea celor complexe.

Este posibil ca caracteristicile contextului să nu fie preluate în aceeași ordine în care sunt percepute. Într-un studiu recent, cercetătorii au folosit analize de tipare multivariate (MVPA) ale activității electroencefalografiei (EEG) pentru a decoda momentele în care informațiile perceptuale și conceptuale de nivel înalt au fost discriminate și ulterior reconstruite dinmemorie(Linde-Domingo și colab., 2019). În concordanță cu ierarhiile de procesare vizuală feed-for-ward (Carlson și colab., 2013; Kravitz și colab., 2014), detaliile perceptuale au fost discriminate mai devreme decât cele mai complexe, conceptuale. Interesant este că aceste dinamice temporale au fost inversate în timpul reamintirii. Aceste rezultate, împreună cu dovezile EEG intracraniene care arată fluxul de informații inversat în lobul temporal medial (MTL) între codificare și recuperare (Fell et al., 2016), susțin ideea că amintirea poate avea loc în ordine inversă față de percepție.

Inversarea fluxului de informații între percepție și amintire este intrigantă, dar mai rămân câteva întrebări. În primul rând, este de înțeles că caracteristicile simple care sunt percepute mai devreme ar fi, de asemenea, codificate cu succes înmemoriemai devreme decât cele percepute mai târziu. Dacă este complex Această lucrare a fost susținută de Fundația Națională pentru Știință Grant 1125683 (către AD), Grantul pentru Formare în Cercetare Instituțională Ruth L. Kirschstein pentru Serviciul Național de Cercetare de la National Institutes of Health Institutul Național pentru Îmbătrânire Grant 5T32AG000175 și National Institute on Aging 1R21AG 064309-01.

Mulțumiri: Mulțumim tuturor participanților noștri la cercetare.

Acesta este un articol cu ​​acces liber distribuit în conformitate cu termenii licenței internaționale Creative Commons Attribution 4.0, care permite utilizarea, distribuirea și reproducerea fără restricții pe orice mediu, cu condiția ca lucrarea originală să fie atribuită corespunzător.

caracteristicile sunt reactivate mai devreme decât cele simple (Linde- Domingo et al., 2019), capacitatea cuiva de a recunoaște cu succes o caracteristică complexă ar trebui să apară și mai devreme. În al doilea rând, îmbătrânirea normală este asociată cu încetinirea neurocognitivă (Salthouse, 1996), studiile EEG și MEG arătând întârzieri de procesare pentru mai multe componente neuronale (Onofrj și colab., 2001; Zanto și colab., 2010; Clarke și colab., 2015). Nu se știe dacă această încetinire ar putea fi observată și pentru cursurile de timp ale codificării și/sau extrase de caracteristici de context simple și complexe. În al treilea rând, în situațiile din lumea reală, atenția cuiva poate fi îndreptată către procesarea unor caracteristici față de altele. Dacă atenția este îndreptată către caracteristicile episodice de nivel înalt față de cele de nivel scăzut, de exemplu, nu este clar că caracteristicile de nivel scăzut ar fi prioritizate în aceeași măsură în timpul codificării. Într-adevăr, dovezi ample din studiile privind potențialul legat de evenimente (ERP) despre atenție arată latențe ERP mai timpurii pentru stimulii vizuali asistați decât nesupravegheați (Hillyard și Anllo-Vento, 1998; Woodman, 2010).

Aici, am investigat cursurile de timp ale codificării și recunoașterii de succes a trăsăturilor perceptuale simple și complexe și modul în care atenția ar putea afecta aceste dinamice temporale pe parcursul vieții adulte. Solicitările atenționale au fost manipulate prin solicitarea participanților la relația dintre un obiect și fie culoare, fie scenă, ignorând cealaltă caracteristică de context. Atât pentru codificare, cât și pentru regăsire, am antrenat clasificatori de modele multivariate pentru a distinge contextul de succes de cel nereușit.memorieseparat pentru caracteristicile de culoare și scenă din EEG oscilator. Am evaluat contextulmemorieacuratețea clasificării în timp pentru fiecare caracteristică, în funcție de faptul dacă au fost sau nu luate în considerare în timpul codificării. Am explorat potrivirea datelor noastre la unul dintre cele trei modele (Fig. 1).

Dacă ierarhia procesării feed-forward la codificare și dinamica temporală inversată la regăsire sunt inalterabile și independente de obiectivele actuale, preconizăm că rezultatele se vor potrivi modelului ierarhic, de-a lungul vârstei. Cu toate acestea, dacă atenția modulează această dinamică, prezicem că potrivirea fie la modelele de atenție, fie la modelele hibride se va reduce odată cu vârsta; deoarece capacitatea de a se ocupa selectiv de caracteristicile relevante pentru sarcină este redusă odată cu vârsta (Hasher și Zacks, 1988; Campbell și colab., 2010). Orice modulare a atenției asupra dinamicii temporale ar trebui redusă, contribuind potențial la contextul legat de vârstămemoriedeficiențe (James și colab., 2016a; Powell și colab., 2018).

Materiale și metode

Participanții

Participanții au fost formați din 52 de adulți dreptaci (21 de femei) cu vârste cuprinse între 18 și 74 de ani. Au fost excluse date de la încă cinci adulți mai în vârstă (61–76 de ani): doi pentru lipsa înțelegerii procedurilor sarcinii, doi pentru EEG zgomotos (adică , DC deriva, mișcare) și unul pentru defecțiunea computerului. Datele de la un adult tânăr (21 de ani) au fost excluse din cauza EEG zgomotos. Un subset de date ale adulților tineri și mai în vârstă, dar nu de vârstă mijlocie, au fost incluse în studiile publicate anterioare care examinează diferite întrebări de cercetare (James și colab., 2016b; Strunk și colab., 2017; Powell și colab., 2018). Toate subiectele erau vorbitori nativi de engleză și aveau

Figura 1. Trei modele ipotetice se potrivesc pentru codificarea contextului caracteristicilor de ordin scăzut (culoare) și caracteristicilor de ordin înalt (scenă) și dinamicii temporale de recuperare. Datele prezise pentru fiecare model reprezintă cele mai vechi vârfuri de clasificare locală ale contextuluimemoriedecodificarea de succes (corectă vs incorectă) între participanți. În modelul de procesare ierarhică (a), trăsăturile de context de nivel scăzut, în acest caz culoarea, procesate de zonele corticale vizuale anterioare, sunt codificate înaintea și recuperate după cele de nivel înalt, în acest caz, scena, indiferent dacă acestea au fost luate în considerare în timpul codificării. Pentru acest model, dacă scena ar fi contextul țintă, histogramele de codificare și regăsire ar fi identice cu cele afișate. Alternativ, în modelul de procesare bazată pe atenție (b), caracteristica contextului urmărit va fi codificată și preluată mai devreme decât caracteristica care este ignorată. După cum se arată în partea b, codificarea culorilor precede codificarea scenei atunci când culoarea este caracteristica „țintă” urmărită și aceeași dinamică temporală ar fi valabilă la recuperare. Dacă scena ar fi ținta, ordinea histogramelor ar fi inversată față de cele afișate. În cele din urmă, în modelul de procesare hibrid (c), dinamica temporală a codificării și regăsării se bazează atât pe complexitatea caracteristicilor contextului, cât și dacă acestea au fost ținta sau factorul de distracție. În exemplul din partea c, codificarea scenei urmează codificarea culorii cu o întârziere mai mare atunci când culoarea este ținta decât atunci când este distractorul, în timp ce regăsirea scenei precede regăsirea culorii cu o întârziere mai scurtă. Dacă scena ar fi ținta, distanța dintre vârfuri ar scădea pentru codare și ar crește pentru recuperare în comparație cu ceea ce este afișat.

vedere normală sau corectată. Participanții au fost compensați cu credit de curs sau 10 USD/h și au fost recrutați de la Institutul de Tehnologie din Georgia și din comunitatea din jur. Niciunul dintre participanți nu a raportat tulburări neurologice sau psihiatrice, boli vasculare sau utilizarea oricăror medicamente care afectează sistemul nervos central. Participanții au finalizat o baterie de teste neuropsihologice standardizate care constau în subteste de lamemoriescară de evaluare (Williams, 1991), incluzând învățarea listelor, recunoașterea, intervalul verbal înainte și înapoi, reamintire imediată și întârziată, recunoaștere vizuală, reamintire, reproducere și recunoaștere întârziată. Au fost excluși participanții care au obținut un scor de .2 SD în afara mediei eșantionului. Mai mult, adulților în vârstă li sa administrat evaluarea cognitivă de la Montreal (MoCA; Nasreddine și colab., 2005) pentru a testa în continuare tulburările cognitive ușoare. Au fost incluși doar participanții care au obținut un scor de 26 sau mai mult pentru MoCA. Toți participanții au semnat formulare de consimțământ aprobate de Consiliul de revizuire instituțional al Institutului de Tehnologie din Georgia.

Materiale

Un total de 432 de imagini în tonuri de gri ale obiectelor au fost selectate din DVD-urile Hemera Technologies Photo-Object și din imaginile Google. La codificare, au fost prezentate 288 dintre aceste obiecte; în jumătate din încercări, atenția participanților a fost îndreptată către o culoare, iar în cealaltă jumătate spre o scenă. Fiecare obiect în tonuri de gri a fost prezentat în centrul ecranului și un pătrat de culoare și o scenă au fost prezentate în stânga sau în dreapta obiectului. Pentru toate încercările dintr-un bloc, același tip de caracteristică de context a fost prezentat pe aceeași parte a obiectului. Pilotarea a arătat că acest lucru a minimizat confuzia participanților și mișcarea ochilor.

artefacte ment. Locațiile acestor caracteristici de context

au fost contrabalansate între blocuri, astfel încât să fie afișate de un număr egal de ori în partea dreaptă și stângă a obiectului din centru. Pentru fiecare încercare de codificare, participanții au fost instruiți să se concentreze pe asocierile dintre obiect și fie pătratul colorat, fie scenă, care a servit ca context țintă pentru acel proces. Scenele potențiale includ o garsonieră,

Figura 2. Proiectare experimentală. În timpul studiului, participanții au fost rugați să facă o evaluare subiectivă da/nu cu privire la relația dintre obiect și fie pătratul colorat (adică, „este această culoare probabilă pentru acest obiect?”), unde a fost prezentată una dintre cele trei culori posibile (roșu). , verde, maro) sau scena (adică „este posibil ca acest obiect să apară în această scenă?”), în care a fost prezentată una dintre cele trei scene posibile (peisaj urban, garsonieră, insulă). Participanții au fost direcționați să acorde atenție unui context și să ignore celălalt context. În timpul testului, participanții au făcut până la trei răspunsuri pentru fiecare probă de testare (recunoașterea elementelor și contextul de culoare și scenămemoriedecizii).

peisaj urban sau insulă. Scenele au fost preluate din Creative Commons. Potențialele pătrate colorate constau din verde, maro sau roșu. Fiecare dintre imaginile de context și obiect s-a întins pe un unghi vizual maxim vertical și orizontal de ;3 grade. În timpul recuperării, toate cele 288 de obiecte au fost incluse înmemorietestați în plus față de 144 de imagini obiect noi care nu au fost prezentate în timpul codificării. Itemii de studiu și de testare au fost contrabalansați între subiecți.

Proiectare experimentală și analize statistice

Figura 2 ilustrează procedura utilizată în timpul etapelor de studiu și de testare. Înainte de începerea fiecărei etape, participanților li s-au oferit instrucțiuni și au primit

10 încercări pentru practică. Pentru etapa de studiu, participanții au fost rugați să facă o evaluare subiectivă da/nu cu privire la relația dintre obiect și fie pătratul colorat (adică, „este această culoare probabilă pentru acest obiect?”), fie scenă (adică „este aceasta? obiect probabil să apară în această scenă?"). Instrucțiunile pentru sarcină au precizat că la orice încercare specifică, participantul ar trebui să acorde atenție unui context și să ignore celălalt context. În cadrul fazei de studiu, au existat patru blocuri în care fiecare bloc a constat din patru mini-blocuri și fiecare dintre ele a inclus 18 studii. Înainte de a începe fiecare mini-bloc, participanților li s-a oferit un prompt (de exemplu, „Acum veți evalua cât de probabilă este culoarea pentru obiect” sau „Acum veți evalua cât de probabilă este scena pentru obiect”). Din moment ce dovezile anterioare au sugerat cămemorieperformanța la adulții în vârstă este mai perturbată atunci când trebuie să comute între două tipuri distincte de sarcini (Kray și Lindenberger, 2000), mini-blocuri au fost folosite pentru a orienta participantul spre contextul căruia ar trebui să acorde atenție în încercările viitoare. Mai mult, scade cerințele sarcinii de a trece de la judecarea unui context (de exemplu, culoarea) la judecarea celuilalt (de exemplu, scena). Fiecare încercare dintr-un mini bloc a avut un prompt de memento prezentat sub imaginile din timpul încercărilor de studiu (Fig. 2).

În timpul testului, participanților li s-au prezentat atât obiecte vechi, cât și obiecte noi. Similar cu faza de studiu, fiecare obiect a fost flancat atât de o scenă, cât și de un pătrat colorat. Pentru fiecare obiect, participantul a decis inițial dacă era o imagine veche sau nouă. Dacă participantul a detectat că obiectul este nou, următorul proces începea după 2000 ms. Dacă participanții au afirmat că este vechi, atunci li s-a cerut să facă două evaluări suplimentare despre fiecare trăsătură de context și certitudinea lor cu privire la judecata lor (adică, una despre pătratul colorat și alta despre scenă). Ordinea celei de-a doua și a treia întrebări a fost contrabalansată între participanți. Pentru articolele vechi, împerecherea a fost setată astfel încât să fie prezentat un număr egal de obiecte vechi cu: (1) ambele imagini de context care se potrivesc cu cele prezentate în etapa de codificare, (2) doar potrivirea culorilor, (3) doar potrivirea scenei și (4) nici potrivirea imaginii de context. Răspunsurile la întrebările de context au fost făcute pe o scară de la adulții care au terminat toate cele patru blocuri de studiu înainte de cele patru blocuri de testare. Pentru adulții în vârstă (peste 60 de ani), pentru a echivala mai bine elementulmemorieperformanță cu adulții tineri și pentru a ne permite să explorăm efectele vârstei în dinamica temporală EEG neconfundată de efectele mari ale vârstei în generalmemoriecapacitatea (Rugg și Morcom, 2005), celmemoriesarcina a fost redusă la jumătate, astfel încât au terminat de două ori un ciclu de studiu-test cu două blocuri (două studii, două teste, două studii, două teste). Toți participanții au finalizat o scurtă practică atât a blocurilor de studiu, cât și a testului înainte de a începe primul bloc de studiu. Astfel, participanții știau de viitormemorietest, deși nu li s-a spus să se concentreze pe deciziile lor de codificare și să nu memoreze pentru următorul test.

Colectare de date

Datele EEG înregistrate de scalp continuu au fost înregistrate de la 32 de electrozi Ag-AgCl folosind un sistem de amplificare ActiveTwo (BioSemi). Poziția electrodului se bazează pe sistemul extins 10–20 (Nuwer și colab., 1998). Pozițiile electrozilor constau din: 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 și O2. Electrozii mastoizi externi stângi și drepti au fost utilizați pentru referire offline. Doi electrozi suplimentari au înregistrat electrooculograma orizontală (HEOG) la canti-urile laterale ale ochiului stâng și drept și doi electrozi plasați superior și inferior ochiului drept au înregistrat EOG vertical (VEOG). Rata de eșantionare a EEG a fost de 1024 Hz cu rezoluție de 24- biți fără filtrare trece-înaltă sau trece-jos Preprocesare EEG

Analiza offline a datelor EEG a fost efectuată în MATLAB 2015b utilizând seturile de instrumente EEGLAB, ERPLAB și FIELDTRIP. Datele continue au fost eșantionate la 256 Hz, raportate la media electrozilor mastoizi din stânga și drept, și au fost filtrate cu trecere de bandă între 0.5 și 125Hz. Datele au fost apoi trecute de la -1000 ms înainte de debutul stimulului la 3000 ms. Intervalul de timp de interes a fost de la debutul stimulului până la 2000 ms, dar este necesar un interval de timp mai lung pentru a lua în considerare pierderea semnalului la ambele capete ale epocii în timpul transformării wavelet. Fiecare epocă a fost corectată la media întregii epoci, iar un proces automat de respingere a șters epocile în care a apărut o clipire în timpul declanșării stimulului sau epocile cu schimbări extreme de tensiune care s-au extins pe doi sau mai mulți electrozi. Procesele automate de respingere au identificat epoci cu următorii parametri în datele brute. (1) Intervalul de tensiune a fost mai mare decât percentila 99 din toate intervalele de tensiune de epocă într-un interval de timp de 400-ms (deplasându-se în intervale de 100-ms în fiecare epocă). (2) Panta tendinței liniare a fost mai mare decât percentila 95 a tuturor intervalelor de epocă cu o valoare minimă R2 de 0,303) Intervalul de tensiune a fost mai mare decât percentila 95 a tuturor intervalelor de tensiune de epocă într-un interval de timp de 100-ms (deplasare în intervale de 25-ms în fiecare epocă), între 150 și 150ms de la debutul stimulului numai pentru electrozii frontali și oculari. Apoi a fost efectuată o analiză independentă a componentelor (ICA) pe toți electrozii capului pentru identificarea artefactelor oculare (adică clipirile și mișcările orizontale ale ochilor). Componentele legate de artefactele oculare au fost omise din date prin inspectarea vizuală a hărților componentelor topografice și a cursului de timp al componentei cu electrozii oculari. Fiecare epocă a fost re-orientată la perioada de timp – 300 până la –100-ms înainte de debutul stimulului, deoarece epocile nu au mai fost raportate la o anumită perioadă de timp după ștergerea componentelor legate de activitatea oculară. Dacă un set de date avea un electrod zgomotos (de exemplu, 0,30% din datele necesare pentru a fi respinse), acesta a fost șters din fluxul de procesare și interpolat folosind canalele din apropiere pentru a estima activitatea din canalul defect înainte de a rula procedura de frecvență temporală. După toate etapele de procesare, ;13 la sută (SD=8 la sută) din epoci au fost eliminate.

Descompunerea în frecvență

Fiecare epocă a fost transformată într-o reprezentare a frecvenței timpului utilizând undele Morlet cu 78 de frecvențe distanțate liniar de la 3 la 80 Hz, la cinci cicluri. În timpul transformării wavelet, fiecare epocă a fost redusă la intervalul de timp de interes și eșantionată în jos la 50,25 Hz. Pentru următoarele MVPA, am examinat numai studiile în care participanții au recunoscut corect obiectele ca fiind vechi (locuri de articole). Decizia de a selecta numai încercările de hit de itemi sa bazat pe presupunerea că recunoașterea corectă a contextelor asociate era condiționată de recunoașterea corectă a obiectului prezentat central. Numărul mediu de studii pentru adulții mai tineri, de vârstă mijlocie și în vârstă este următorul: mai tineri (M=190,50, SD{=41,01), de vârstă mijlocie (M{ {16}}.31, SD{=40.24), mai vechi (M{=177.06, SD=38.56).

Clasificare rezolvată în timp

Am fost interesați să clasificăm cel mai devreme moment în care caracteristicile de culoare și contextul scenei au fost codificate și recuperate cu succes. Pentru a maximiza numărul de încercări disponibile pentru antrenarea clasificatorului, ne-am prăbușit peste nivelurile de încredere atât pentru tipurile de încercare corecte, cât și pentru cele incorecte, atât la codificare, cât și la recuperare. Adică, unii participanți au avut foarte puține studii pentru condiții specifice de încredere (de exemplu, context corect cu încredere ridicată), ceea ce face dificilă includerea încrederii în analizele de clasificare care includ toți participanții. În mod similar, pentru regăsire, am prăbușit toate tipurile de încercare (adică ambele imagini de context care se potrivesc cu cele prezentate în etapa de codificare, doar potrivirea culorilor, doar potrivirea scenei și nicio potrivire a imaginilor de context) pentru a crește puterea de a detecta efectele interes. Este important de remarcat faptul că proporțiile acestor tipuri de încercare au fost aproximativ echivalente pentru încercările corecte în context și incorecte (context corect: 29,5 la sută se potrivesc ambele contexte, 23,2 la sută potrivirea doar a culorilor, 22,1 la sută numai potrivirea scenei, 25,2 la sută nici unul. potrivire de context; context incorect: 20,7 la sută se potrivesc ambele contexte, 27,5 la sută numai potrivire de culoare, 28,0 la sută potrivire numai scenă, 23,8 la sută nicio potrivire de context). Aceste proporții au fost aproximativ similare pentru diferitele condiții de atenție (adică, participarea la culoare vs participarea la scenă). Pentru fiecare analiză de clasificare, am selectat un anumit interval de timp de alunecare de 300-ms și am deplasat fereastra de timp cu un punct de timp (20ms) peste perioada inițială de 2- s a codificării și a articoluluimemorieepoci de recuperare a porțiunilor (adică, începând cu debutul stimulului atât la codificare, cât și la recuperare). Acest interval de timp de 300-ms a fost ales pentru a maximiza informațiile disponibile pentru clasificator pentru a separa încercările corecte de cele incorecte, permițând totodată o rezoluție temporală suficientă pentru a detecta diferențele de latență de vârf între condiții. Primele 2 secunde au fost alese pentru analiza clasificării pentru a fi în concordanță cu studiile EEG anterioare, inclusiv cele care utilizează aceeași sarcină, arătând episoade.memorieefecte în acest interval de timp (Rugg și Curran, 2007; James și colab., 2016a; Powell și colab., 2018). Adică, chiar și în timpul perioadei de recunoaștere a articolului, activitatea EEG este sensibilă la contextmemorieprecizie. În al doilea rând, eșantionarea perioadelor ulterioare ale studiului a produs efecte similare și/sau mai puțin semnificative decât cele prezentate. În al treilea rând, deoarece întrebările de recunoaștere a culorii și a contextului scenei au fost prezentate și la care s-a răspuns mai târziu în încercare, ne-am propus să reducem influența potențială a culorii și a percepției scenei asupramemorieefectele succesului. Ulterior, pentru fiecare interval de 300ms, am extras caracteristici bazate pe modele spațiale comune (CSP) din datele de la fiecare bandă de frecvență separat, inclusiv d (3–4 Hz), u (4–7 Hz). ), a (8–14Hz), b (14–30Hz) și g (30–80Hz). Algoritmul CSP urmărește să crească discriminabilitatea prin învățarea filtrelor spațiale care maximizează puterea semnalului filtrat și minimizează puterea pentru cealaltă clasă (Herbert et al., 2000). Pe scurt, sunt calculate matricele medii de covarianță ale încercărilor fiecărei clase, producând C1 și C2 pentru cele două clase. Ulterior, folosind conceptul de descompunere a valorilor proprii, se rezolvă o problemă de optimizare a w ¼ argmax pentru a găsi filtrele spațiale optime. Cu alte cuvinte, filtrele spațiale proiectează în mod optim semnalele spațiului curent (adică peste electrozii originali) într-un spațiu nou în care semnalul de la fiecare electrod proiectat este o combinație liniară a semnalelor de pe toți electrozii originali și varianțele acestor semnale sunt foarte discriminabile pentru încercările celor două clase (adică, context corect vs context incorect). Apoi, odată ce filtrele spațiale din diferite benzi de frecvență au fost extrase separat, am aplicat criteriile lui Fisher pentru a selecta cele mai bune caracteristici pentru fiecare individ pentru a reduce spațiul de caracteristici pentru antrenarea clasificatorului (Phan și Cichocki, 2010). Pentru a fi consecvenți în toate analizele și participanții și pentru a evita riscul de supraadaptare și subadaptare pe baza numărului de încercări, am selectat cele mai bune cinci caracteristici cu cele mai mari scoruri Fisher pentru fiecare analiză. În cele din urmă, am antrenat un clasificator bayesian naiv pentru a distinge încercările de context corecte de cele incorecte (Fukunaga, 1993). Am folosit acuratețea medie a validării încrucișate de 5-ori ca criteriu pentru evaluarea performanței clasificatorului. Ca rezultat, pentru fiecare participant, am obținut o valoare de precizie a clasificatorului pentru fiecare dintre intervalele 86, 300-ms (cu rezoluția de 20-ms puncte de timp glisante, adică [0, 300 ms], [20, 320 ms], [40, 340 ms],..., [1700, 2000 ms]) pentru fiecare fază a experimentului (codare, recuperare), stare de atenție (țintă, distractor), și caracteristica contextului (culoare, scenă). În timp ce nivelul de șansă teoretic pentru problemele de clasificare binară este de 50%, există unele studii care au arătat că nivelul adevărat al performanței șanselor poate fi remarcabil diferit de valoarea teoretică (Combrisson și Jerbi, 2015; Jamalabadi și colab., 2016). Ca rezultat, am folosit teste de permutație (Nichols și Holmes, 2002) prin repetarea analizei de clasificare pentru a obține un nul empiric.

distribuție pentru performanța clasificatorului. Pentru a fi mai specific, pentru fiecare analiză și participant separat, am efectuat aceeași procedură de clasificare de validare încrucișată de 5-ori rezolvată în timp ca și pentru datele reale cu etichete adevărate, dar au folosit etichete care au fost amestecate aleatoriu la fiecare repetiție. Acest proces a fost efectuat de 500 de ori per participant pentru fiecare analiză de clasificare cu atribuire aleatorie de etichete la fiecare repetiție. Acest lucru a stabilit o distribuție nulă empirică a scorurilor de performanță de clasificare. Ulterior, a stabilit acuratețea, care a fost mai mare de 95 la sută din valorile performanței în distribuția nulă, ca prag pentru determinarea semnificației performanței unui clasificator pentru fiecare subiect. Dar este important de reținut că fiecare interval de timp va avea propria sa distribuție nulă empirică, iar percentila 95 pentru distribuția nulă este diferită în diferite intervale de timp și, pentru a fi mai conservatori, am selectat cea mai mare percentila 95 de-a lungul intervalelor de timp. ca prag pentru acel subiect şi analiză.

Pentru a arăta că performanța clasificării este semnificativ mai presus de șansă la nivelul subiecților și pentru a arăta perioadele generale de timp dememoriedecodabilitatea succesului de-a lungul timpului, am scăzut cursul de timp al nivelului șansă empiric al fiecărui participant din cursul de timp real al performanței de clasificare a individului. Apoi am făcut media acestor cursuri de timp diferențiate în condițiile de culoare și de participare la scenă. În cele din urmă, am făcut media acestor diferențe individuale de timp între participanți. Acestea dintre participanți, cursurile medii de clasificare cu șansă reală pentru codificare și regăsire și intervale de încredere de 95% sunt prezentate în Figura 3. După cum se poate observa în Figura 3, performanța clasificării a fost semnificativ mai mare decât șansa, la nivelul subiecților, pentru o mare parte din intervalele de timp de codificare și recuperare. Succesul memoriei de context a fost decodabil maxim între 680–980 ms la codificare (punctul de mijloc de 830 ms; Fig. 3a) și între 340 și 640 ms la recuperare (punctul de mijloc de 490 ms; Fig. 3b).

În cele din urmă, am trasat valorile preciziei clasificatorului pe o diagramă în care fiecare punct din diagramă (Fig. 4) a reprezentat punctul de mijloc al fiecărui interval de timp 300-ms. În fiecare dintre aceste diagrame, ar exista mai multe intervale de timp a căror precizie de clasificare este mai mare decât intervalele de timp adiacente (adică, intervalele de timp chiar înainte și imediat după intervalul de timp curent, cu diferență de punct de mijloc de 20-ms) . Cu toate acestea, deoarece ar fi multe momente care se califică pentru acest criteriu, am extins intervalul de adiacentă la 60 ms. Pentru a fi mai specific, doar intervalele de timp care au avut o precizie de clasificare mai mare decât toate intervalele de timp din vecinătatea lor temporală de 60-ms au fost selectate ca momente de vârf potențiale. De exemplu, în Figura 4, în timp ce A are performanțe mai mari decât intervalele de timp imediat înainte și după, nu poate fi selectat ca un vârf potențial, deoarece B se află în vecinătatea sa definită și are performanțe mai mari. În plus, momentele de vârf selectate ar trebui să funcționeze semnificativ peste nivelul șanselor. Ca rezultat, orice momente de vârf potențiale care au avut performanțe mai mici decât pragul de semnificație nu ar fi luate în considerare. Din nou, în Figura 4, B nu va fi luat în considerare deoarece a avut rezultate mai mici decât nivelul șansă empiric. În sfârșit, dacă ar exista

Figura 3. Cursul temporal al contextului actual-șansămemorieperformanța de clasificare a succesului, mediată pe condițiile de atenție și participanții la (a) codificare și (b) recuperare cu intervalele de încredere de 95%. Fiecare punct de timp din aceste diagrame reprezintă punctul de mijloc al intervalului de timp asociat 300-ms. Deoarece primul interval de timp include 0–300ms, diagramele încep de la 150ms și se termină cu 1850ms, punctul de mijloc al ultimului interval de timp (1700, 2000ms). Zona gri din fiecare figură indică intervalul de încredere de 95 la sută al contextului de șansă realămemorieperformanța de clasificare a succesului între participanți. Dacă zona gri a unui anumit punct de timp atinge 0 procente , performanța reală nu este semnificativ diferită de șansă, între participanți, pentru intervalul de timp asociat 300-ms. De exemplu, la codificare, intervalul de încredere asociat cu punctul de timp 1030ms, punctul de mijloc al intervalului de 880–1180ms, ajunge la zero.

Figura 4. Un exemplu de rezultate ale contextului rezolvat în timpmemorieclasificarea acurateței dintr-un subiect reprezentativ și analiza de clasificare. Fiecare punct de timp din diagramă reprezintă punctul de mijloc al intervalului de timp asociat 300-ms. Deoarece primul interval de timp include 0–300 ms, diagrama începe de la mijlocul acestui interval de timp, așa cum este arătat de linia întreruptă verticală din stânga. Mai mult, diagrama se termină cu punctul de mijloc al ultimului interval de timp (1700, 2000ms), așa cum este arătat de linia întreruptă verticală din dreapta. Rețineți că pragul este setat ca cea mai mare valoare a percentilei 95 de-a lungul timpului în distribuția nulă rezolvată în timp pentru fiecare subiect pentru a fi mai conservator (vezi Materiale și metode).

Figura 5. Element, culoare și contextul sceneimemoriediscriminabilitate.

mai multe vârfuri care au avut rezultate peste nivelul șansă empiric, cel mai devreme ar fi selectat ca „momentul de vârf” care a determinat pentru prima dată dacă o caracteristică de context va fi codificată/recuperată cu succes. După cum se poate vedea în Figura 4, există unele vârfuri, inclusiv C, D și E, care sunt calificate după ambele criterii menționate și am selecta C ca moment de vârf în acea analiză particulară.

Accesibilitatea codului

Codul personalizat pe care l-am folosit în acest studiu este disponibil la https://doi.org/10.17605/OSF.IO/FVUZX.

Accesibilitatea datelor

Datele și rezultatele care susțin concluziile acestui studiu sunt disponibile la https://doi.org/10.17605/OSF.IO/FVUZX.