Множество и разграничими ефекти на сетивната история върху ефективността на работната памет, част 1

Поведенческите доклади за сензорна информация са предубедени от историята на стимулите. Естеството и посоката на такива отклонения от серийната зависимост могат да се различават при различните експериментални настройки; наблюдавани са както привлекателни, така и отблъскващи пристрастия към предишни стимули.

Сензорната информация е резултат от взаимодействието на нашето тяло с външния свят и може да бъде възприета от нашите пет сетива – зрение, слух, докосване, вкус и обоняние. Тази сензорна информация се предава на нашия мозък чрез нервната система, където се обработва и кодира в паметта. Следователно съществува тясна връзка между сензорната информация и паметта.

Да можеш да създаваш и запазваш добри спомени е важна когнитивна способност, а сензорната информация е от решаващо значение за този процес. Докато преминаваме през различни преживявания и събития в живота си, мозъците ни получават информация от всяко от сетивата ни, включително звуци, изображения, вкусове, миризми и др. Тази сензорна информация предизвиква нашия интерес и стимулира емоциите ни, правейки преживяването по-дълбоко и смислено.

Когато трябва да си припомним някакво събитие, сензорната информация ни помага да извлечем подходяща информация от нашата памет. Например, една картина може да предизвика визуален образ на място, една песен може да ни напомни за нашето емоционално състояние, а вкусовете и миризмите могат да върнат конкретни моменти и сцени. Сензорната информация може също да се комбинира за създаване на по-сложни спомени.

Следователно поддържането на различни сетивни преживявания е много полезно за подобряване на паметта. Можем да се опитаме да участваме в различни дейности, включително гледане на филми, слушане на музика, четене на книги, посещение на музеи, пътуване и т.н. Поддържането на любопитство и възвишено отношение и събирането на разнообразна информация ще помогне за цялостното развитие на нашето познание, мислене и памет .

И накрая, не забравяйте, че има взаимно подсилваща се връзка между сензорната информация и паметта. Положителните сетивни преживявания стимулират паметта, а здравата памет ни помага по-добре да си припомним и разберем нашите сетивни преживявания. Следователно трябва да се съсредоточим върху опита на всяко сетиво, за да насърчим цялостното си развитие. Вижда се, че трябва да подобрим паметта си. Cistanche deserticola може значително да подобри паметта, тъй като Cistanche deserticola е традиционен китайски лекарствен материал с много уникални ефекти, един от които е да подобрява паметта. Ефикасността на мляното месо идва от неговите различни активни съставки, включително киселина, полизахариди, флавоноиди и др. Тези съставки могат да насърчат здравето на мозъка по различни начини.

Щракнете върху познайте 10 начина за подобряване на паметта

Как и кога тези предразсъдъци възникват в човешкия мозък остава до голяма степен неизследван. Те могат да се появят или чрез промяна в самата сензорна обработка/или по време на постперцептивни процеси като поддръжка или вземане на решения.

За да се справим с това, тествахме 20 участници (11 жени) и анализирахме поведенчески и магнитоенцефалографски (MEG) данни от задача за работна памет, в която на участниците бяха последователно представени две произволно ориентирани решетки, едната от които беше насочена за припомняне в края на пробен период.

Поведенческите отговори показаха доказателства за две различни пристрастия: (1) отблъскващо пристрастие в рамките на изпитването от предишната кодирана ориентация на същото изпитване и (2) привлекателно пристрастие между изпитванията към свързаната със задачата ориентация в предишното изпитване.

Многовариантната класификация на ориентацията на стимула разкрива, че невронните репрезентации по време на кодирането на стимула са били отклонени от предишната ориентация на решетката, независимо дали сме взели предвид предишната ориентация в рамките на изпитанието или между изпитанията, въпреки противоположните ефекти върху поведението.

Тези резултати предполагат, че отблъскващи отклонения възникват на нивото на сензорна обработка и могат да бъдат отменени на етапи след възприемане, за да доведат до привлекателни отклонения в поведението.

Ключови думи:

пристрастия; машинно обучение; MEG; невронни репрезентации; серийна зависимост; работна памет.

Изявление за значимост

Скорошният опит отклонява поведенческите доклади за сензорна информация, вероятно извличайки полза от времевата закономерност в нашата среда. Все още не е ясно на какъв етап от обработката на стимула възникват такива серийни отклонения.

Тук записахме поведенчески и неврофизиологични [магнитоенцефалографски (MEG)] данни, за да проверим дали моделите на нервната активност по време на ранната сензорна обработка показват същите отклонения, наблюдавани в докладите на участниците. В задача с работна памет, която произведе множество пристрастия в поведението, отговорите бяха предубедени към предишни цели, но далеч от по-нови стимули.

Моделите на невронна активност бяха равномерно отклонени от всички предишни уместни елементи. Нашите резултати противоречат на предложението, че всички серийни отклонения възникват на предварителен етап на сензорна обработка. Вместо това невронната активност показва предимно реакции, подобни на адаптация към скорошни стимули.

Въведение

Историята на стимулите модулира производителността, ръководена от сензорни данни. Разчитането на времеви корелации е дълбоко вкоренено във визуалната система (Simoncelli и Olshausen, 2001) и може да бъде полезно за насочване на възприятието в свят, който е до голяма степен стабилен за кратки времеви мащаби (Dong and Atick, 1995). Сензорните доказателства от миналото могат да бъдат ефективно предварително средство за извличане на сигнали от шумния сензорен поток и да помогнат за поддържане на стабилно представяне за преодоляване на мигания, движения на очите или визуални оклузии.

Последните проучвания също разкриха стабилни краткосрочни влияния на предшестващо стимулиране при задачи със забавена реакция и работна памет (Huang и Sekuler, 2010; Cicchini et al., 2014, 2018; Fischer и Whitney, 2014; Bae и Luck, 2017; Fritsche et al., 2017; Czoschke et al., 2019). По-конкретно, запомнените елементи често се съобщават като по-подобни на релевантния за задачата стимул в предишен опит.

Предполага се, че това привлекателно пристрастие, понякога наричано пристрастие към серийна зависимост, повишава временната стабилност, като действа като предходно (Cicchini et al., 2014; Fischer and Whitney, 2014; Kiyonaga et al., 2017; Fischer et al., 2020 г.). Обратно, характеристиките на елементите, представени последователно в рамките на опитите, често се оценяват като по-различни един от друг (Born и Tootell, 1992; Störmer и Alvarez, 2014; Fritsche et al., 2017). Това отблъскващо отклонение може да е резултат от ефективно кодиране на временно автокорелирани сигнали (Cicchini et al., 2018).

Усилването на фините разлики между стимулите може допълнително да послужи за оптимизиране на перцептивното вземане на решения (Kiyonagaet al., 2017; Cicchini et al., 2018; van Bergen and Jehee, 2019). Въпреки техните противоположни посоки, са показани атрактивни и отблъскващи отклонения в ефективността съвместно да повлияят на обработката на задачи (Fritsche et al., 2017, 2020; Czoschke et al., 2019), макар и в различни времеви мащаби (Gekas et al., 2019; Sheehan and Serences, 2022).

Докато текущата литература до голяма степен се фокусира върху поведението, сравнително по-малко работа е изследвала дали тези противоположни пристрастия споделят нервен механизъм и по-специално дали и двете пристрастия могат да възникнат на ранни или късни етапи на сензорна обработка. Няколко проучвания показаха доказателства за отклонения между опитите, възникващи в ранния зрителен кортекс (St. John-Saaltink et al., 2016; Sheehan and Serences, 2022), но с недостатъчна времева разделителна способност за изолиране на ранните етапи на обработка или те са измервали само активността инфронтален кортекс, но не и сензорен кортекс (Papadimitriou et al., 2017).

Настоящото проучване комбинира поведенчески доклади в задачи с работна памет и непрекъснати магнитоенцефалографски (MEG) записи, за да оцени отклоненията в рамките на изпитването и между изпитванията, предизвикани от сензорна история с висока времева разделителна способност.

Създадохме задача, при която на участниците последователно бяха представени две ориентации и използвахме непрекъснат, прецизен отговор, за да възпроизведем една от тях в края на опита. Освен това, ние включихме сигнал, който показва коя от двете ориентации трябва да бъде докладвана в опита, за да се тества за възможна диференциална чувствителност на пристрастия към уместността на стимулите за задачата (според Bae and Luck, 2020; Fischer et al., 2020).

Ние сравнихме систематичните отклонения, предизвикани от първата ориентация с втората (пристрастия в рамките на изпитването), както и отклонения от предишното изпитване с текущото изпитване (пристрастия между изпитванията).

Критично тествахме дали можем да намерим невронни подписи за такива отклонения, използвайки подход за декодиране, който използва високата времева разделителна способност на MEG. Ние се заехме да декодираме представената ориентация и очаквахме да открием пристрастия в рамките на изпитанието и между изпитанията в невронните данни, които отразяват поведенческите пристрастия.

Предварително преглеждайки резултатите, ние потвърдихме, че поведенческите реакции систематично са били отдалечавани от предишни ориентации в същото изпитване и са били изтегляни към ориентациите, припомнени в предишното изпитване.

Отразявайки резултатите от поведенческото отблъскване, сензорното невронно представяне на ориентацията на стимула беше изместено от предходната ориентация, представена при даден опит.

Ние обаче не открихме невронни доказателства за атрактивно сензорно отклонение между опитите по време на кодиране на ориентация, въпреки такова отклонение, наблюдавано в поведението. Вместо това винаги наблюдавахме отблъскващо невронно отклонение, независимо дали считаме ориентации от същия или предишен опит като източник на пристрастие.

Материали и методи

Участници

Двадесет здрави доброволци с нормално или коригирано до нормално зрение участват в проучването. Всички участници бяха на възраст между 20 и 36 години (средна възраст 25,4 години; 11 жени). Преди да участват в проучването, доброволците предоставиха своето информирано съгласие съгласно процедурите, одобрени от Комитета по етика на изследванията на Централния университет на Оксфордския университет. Участниците получиха компенсация от £15 на час за участие в това проучване.

Експериментална настройка

Участниците седнаха в MEG скенера, който беше разположен в слабо осветена, звукоизолирана и магнитно екранирана стая. Проекционен екран беше поставен на разстояние за гледане от 90 см. Визуалните стимули бяха проектирани в задната част на екрана с пространствена разделителна способност от 1024 768 пиксела, използвайки честота на опресняване от 60 Hz, използвайки Panasonic DLP проектор (PT-D7700E).

Задачата беше програмирана и представена с помощта на MATLAB (MathWorks) във връзка с Psychophysics Toolbox (Brainard, 1997). Участниците посочиха отговорите си в кутия за отговори от оптично влакно.

Задача

Участниците изпълниха задача за прецизна работна памет, в която възпроизвеждаха ориентацията на един от двата решетъчни стимула, представени последователно с независими ориентации (фиг. 1). Едновременно с представянето на втората решетка, участниците бяха указани коя ориентация на решетката да докладват, когато бъдат изследвани в края на опита. В половината от опитите само първата или втората решетка беше представена и използвана за докладване.

Всяко изпитване започва с централна фиксираща точка (0.2 градусов зрителен ъгъл) на екрана за 800 ms със сив фон (RGB: 127, 127, 127; Фиг. 1). Впоследствие синусоидален Gabor стимул на случаен ъгъл беше централно представен на визуалния дисплей за 200 ms (диаметър от 6 градусов визуален ъгъл, два цикъла на градус зрителен ъгъл, 50% контраст, заострен от обвивка на Гаус с 1,5 градуса SD).

При опити, при които първата решетка не беше представена, фиксиращата точка промени цвета си от черно на сиво (RGB: 192, 192, 192), за да сигнализира пропуска. След забавяне от 1700–1900 ms беше представена втората решетка. Тази втора решетка имаше същите свойства като първата решетка, с изключение на ъгъла, който беше начертан произволно независимо от ориентацията на първата решетка.

В центъра на решетката фиксиращата точка промени цвета [оранжево: (255,161, 0); циан: (0, 236, 255)]. Цветът сигнализира дали първата ориентация (докладване за първи опит) или втората ориентация (докладване за втори опит) ще бъде изследвана. Непредвидените цветови ситуации на експеримента бяха балансирани между участниците и променени по средата на експеримента.

След като цветовите непредвидени обстоятелства бяха превключени, участниците практикуваха новите непредвидени обстоятелства в един блок, преди да продължат с тази втора половина на сесията. Цветовата реплика винаги е била валидна при посочване коя ориентация на решетката е подходяща за етапа на докладване в края на опита. При опити, при които втората решетка отсъства, репликата винаги ще показва първата ориентация.

След още едно забавяне от 1700–1900 ms се появи решетка на сондата. Участниците трябваше да коригират ориентацията си, за да съответстват на решетката в паметта. Корекциите бяха направени чрез натискане на бутони с дясната ръка за завъртане на решетката по посока на часовниковата стрелка (CW; среден пръст) или обратно на часовниковата стрелка (показател).

Отговорите се потвърждават чрез натискане на бутон с левия показалец. Последва 200-ms период на фиксиране, след което на участниците беше представена 50 ms обратна връзка под формата на решетка, показваща правилната ориентация.

Общо участниците завършиха 400 опита. В половината от опитите, два елемента бяха представени в 200 опита (100 опита с първата реплика и 100 с доклад за втората реплика). Само един артикул беше представен в останалите 200 опита (100 само с решетка 1 и 100 само с решетка 2).

Полученият факторен дизайн (съответна решетка, брой представени решетки) включваше четири условия: първо доклад с два представени елемента, първи доклад с един представен елемент, втори доклад с два представени елемента и втори доклад с един представен елемент. Типовете опити бяха смесени на случаен принцип и представени в блокове от 50 опита, като всеки блок продължи 10 минути.

Поведенчески анализ

Грешката в отговора беше количествено определена чрез изчисляване на кръговото разстояние между извиканата ориентация и ориентацията с сигнал. Всички отговори бяха нанесени върху пространство от 90 градуса до 90 градуса, за да се изчисли кръговата грешка. В анализите на всички изпитания ние изключихме първия опит на всеки блок.

Моделиране на смеси

Вписваме класически смесен модел, често използван в литературата за работна памет, за да изследваме относителната честота на отговорите на цели, предположения и грешни отговори на грешната цел („грешки при размяна“; Bays et al., 2009; Schneegans and Bays, 2017) .

Моделът беше подходящ поотделно за всяко условие (докладвайте първо в опити с два елемента; докладвайте първо в контрола с един елемент; докладвайте втори в опити с два елемента; докладвайте втори в контрола с един елемент).

Моделът на сместа оценява прецизността на разпределението на фон Мизес, целевия процент на отговор, процент на предположения и процент на размяна на артикула, който е представен в същото изпитване, но не е отбелязан (само опити с два елемента). След напасване на данните към целия набор от данни, моделът предостави тегла за единични опити за целевата честота на отговор, процент на предположения и процент на суап.

Изчисляване на отклонението на производителността

Ние изчислихме отклонението в производителността (кръговата разлика със знак между отговора и целевата ориентация) като функция на кръговата разлика между целевата ориентация и ориентацията, която е предизвикала отклонението (целевата ориентация в предходното изпитване или съответната ориентация в същото изпитване ).

Не използвахме ориентация на отговора, за да избегнем объркване на серийно отклонение с наклонено отклонение, което би могло изкуствено да увеличи оценката на отклонението (De Gardelle et al., 2010; Tomassini et al., 2010). Ние изчислихме разликата между целевата ориентация и индуктора чрез изваждане, като всички ъглови разлики са картографирани между 90 градуса и 90 градуса.

Тези разстояния бяха групирани в 64 еднакво големи, припокриващи се контейнера, като всеки контейнер съдържаше 25% от опитите. Изчислихме средната грешка със знак (отклонение) във всички опити във всеки бин. Крайните артефакти бяха избегнати чрез обвиване на ъгловите разлики, за да се гарантира, че средната стойност е изчислена за постоянен брой опити и е центрирана в средната точка на контейнера.

Впоследствие обърнахме със знак отклонението на производителността в интервали с отрицателно разстояние и осреднихме отрицателното (90 градуса до 0 градуса) и положителните разстояния (0 градуса до 90 градуса) между целевата ориентация и предизвикване на ориентация, което води до 32 контейнера. Сумираното отклонение за абсолютни разстояния (0 градуса до 90 градуса), изчислено върху 32-те контейнера за всяко условие и участниците, служи като мярка за отклонение.

For more information:1950477648nn@gmail.com