양측 SPCN은 수직 정중선을 따라 표시되는 기억할 시각적 자극에 의해 유도됩니다. 2부

2.3|EEG 기록 및 전처리

EEG 활동은 AC 모드로 설정된 Neuroscan Curry 8 시스템(Compumedics USA, Charlotte, NC, USA)을 사용하여 10-10 International 시스템(Sharbrough et al., 1991)에 따라 배치된 64개의 Ag/AgCl 전극에서 연속적으로 기록되었습니다. FPz와 Fz 사이에 위치한 전극을 접지로 사용합니다. 수직 전기 안구도(VEOG)는 왼쪽 눈 위아래 1.5cm 위치에 있는 두 개의 전극에서 기록되었습니다. 수평 전기 안구도(HEOG)는 양쪽 눈의 바깥쪽 눈꺼풀에 위치한 두 개의 전극에서 기록되었습니다.

눈 바깥쪽 모서리는 이마와 만나는 눈 바깥쪽 모서리를 말합니다. 일반적으로 눈꼬리 부분은 외모와 관련이 있을 뿐만 아니라 신체 건강, 인지 능력과도 밀접한 관련이 있습니다. 기억력에 직접적인 영향을 줄 수는 없지만 눈과 몸을 건강하게 유지하면 개선될 수 있습니다.

우선, 눈 바깥쪽 모서리를 올바르게 보호하면 안구건조증, 녹내장 등의 안질환을 예방할 수 있습니다. 안구건조증은 흔한 안질환입니다. 눈꼬리 보호에 오랫동안 주의를 기울이지 않으면 쉽게 발생할 수 있습니다. 녹내장은 심각한 안과 질환입니다. 질병이 제때에 치료되지 않으면 눈의 시각 기능에 심각한 손상을 초래할 수 있습니다. 그러므로 눈 바깥쪽 모서리를 보호하면 안질환을 효과적으로 예방하고 건강을 보호할 수 있습니다.

둘째, 적절한 눈 운동은 혈액 순환을 촉진하고 뇌에 산소 공급을 촉진하며 기억력을 향상시킬 수도 있습니다. 눈 운동의 기능은 눈 근육을 이완시키고 눈의 혈액 순환을 촉진하는 동시에 뇌에 혈액 순환과 산소 공급을 개선하는 것입니다. 이는 사람의 신체가 건강한 상태를 유지하고 인지 능력, 특히 기억력을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

마지막으로, 좋은 생활 습관은 신체 건강을 향상시켜 기억력을 향상시킬 수 있습니다. 적절한 수면 시간과 식습관을 유지하고 육체적, 정신적 에너지의 과도한 소비를 피하면 뇌가 더 잘 휴식하고 회복할 수 있어 건강을 더 잘 유지하고 기억력을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 동시에 적당한 운동은 혈중 산소 농도를 높이고 신체의 저항력과 신진 대사를 향상시킬 수 있습니다.

요컨대 눈의 바깥쪽 모서리와 기억 사이에는 일정한 상관관계가 있지만 반드시 직접적인 연관이 있는 것은 아닙니다. 좋은 생활 습관, 올바른 눈 보호, 적절한 눈 운동 등은 신체 건강과 뇌 기능을 촉진하여 인지 능력과 기억력을 향상시킬 수 있습니다. 따라서 눈 바깥쪽 모서리와 신체 건강을 보호하는 것은 기억력을 향상시키는 중요한 수단입니다. 기억력을 향상시켜야 함을 알 수 있습니다. Cistanche Deserticola는 많은 독특한 효과를 지닌 전통 중국 약재이기 때문에 기억력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 그 중 하나는 기억력을 향상시키는 것입니다. 다진 고기의 효능은 산, 다당류, 플라보노이드 등 포함된 다양한 활성 성분에서 비롯됩니다. 이러한 성분은 다양한 방식으로 뇌 건강을 증진할 수 있습니다.

기억력을 향상시키는 10가지 방법을 알아보세요

EEG, VEOG 및 HOEG 신호는 {0}}.01과 30Hz 사이에서 대역 통과 필터링되었으며 1000Hz의 샘플링 속도로 디지털화되었습니다. EEG 활동은 Cz의 약 1.5cm 후방에 위치한 전극을 온라인으로 참조하고 왼쪽 및 오른쪽 유양돌기의 평균값을 오프라인으로 다시 참조했습니다. 연속 EEG는 큐 배열이 시작되기 200ms 전에 시작하여 검색 배열 프레젠테이션 후 400ms에 끝나는 1800ms 길이의 신기원으로 분할되었습니다. EEG 신기원은 큐 배열의 시작을 기준으로 200-0ms의 시간 간격의 평균 활동을 사용하여 기준선으로 수정되었습니다.

인공물 탐지는 EOG 전극의 경우 80μV, 다른 모든 채널의 경우 100μV의 임계값을 사용하여 200ms 슬라이딩 윈도우 피크 대 피크 분석을 사용하여 수행되었습니다(Vaskevich et al., 2021). 거부된 임상시험이 30% 이상인 참가자는 후속 분석에서 제외되었습니다. 안구 운동과 관련된 시험 및 시각적 검색 작업에서 잘못된 반응과 관련된 시험을 제외한 후, 잔류 눈 깜박임 및 안구 운동에 대한 EEG 활동을 교정하기 위해 독립 구성 요소 분석(ICA)이 적용되었습니다(Jung et al., 1997; Drisdelle et al 참조). ., 2017(측면화된 ERP 구성 요소와 함께 사용하기 위한 방법 및 검증에 대한 자세한 설명).

그런 다음 EEG 신기원을 평균하여 1C 및 2C 시험의 각 세트에 대해 ERP를 생성했습니다. 측면으로 표시되는 단서의 경우, 고정 오른쪽에 표시되는 단서를 사용하여 시도에서 PO7에 기록된 EEG 에포크를 평균화하고 고정 왼쪽에 단서를 표시하는 시도에서 PO8에 기록된 EEG 에포크를 평균하여 반대측 ERP를 생성했습니다. 동측 ERP는 반대 전극 측 쌍을 사용하여 생성되었습니다. 수직 정중선을 따라 표시되는 단서의 경우 PO7 및 PO8에서 기록된 EEG 신기원을 평균하여 양측 ERP가 생성되었습니다.

측면 신호에 의해 유도된 N2pc 및 SPCN의 평균 진폭은 각각 200-300ms 간격과 360-1100ms 간격의 반대쪽 활동에서 동측 활동을 빼서 계산되었습니다. Doro et al. (2020)에 따르면, 정중선 단서에 의해 유발된 N2pcb 및 SPCNb의 평균 진폭은 N2pc 및 SPCN 진폭 추정을 위해 고려된 것과 동시에 정중선 단서에 의해 유발된 양측 활동에서 측면 단서에 의해 유발된 동측 활동을 빼서 계산되었습니다.

N2pc/N2pcb 및 SPCN/SPCNb 시간 창의 EEG 데이터는 구형 스플라인 표면 라플라시안(스플라인 순서 = 4, 정규화 매개변수 λ = 1을 사용하여 두피 전류 밀도(SCD) 지형 맵으로 변환되었습니다. e-5, 피부 전도율 = 0.33 S/m)(Perrin et al., 1989). 우리는 SCD 접근 방식이 두피에 기록된 EEG 전압 신호에 대한 볼륨 전도의 흐림 효과를 줄임으로써 전압 강도의 스플라인 보간 맵에 비해 더 선명한 지형을 제공하기 때문에 SCD 맵을 선택했습니다(Pernier et al., 1988).

특히 SCD 맵은 두피에 기록된 전기 활동에 대한 참조 없는 매핑을 제공하므로 ERP 극성을 명확하게 만듭니다. 두피 지형에 대한 SCD 접근 방식은 신경 해부학이나 기본 신경 생성기의 수, 방향 또는 독립성에 대해 어떠한 가정도 하지 않습니다. 이러한 추정치의 부호는 뇌에서 두피를 향한 전류 흐름을 나타내는 양의 값과 두피에서 뇌로의 전류 흐름을 나타내는 음의 값으로 EEG 지형의 기본이 되는 전체 방사형 전류의 방향을 직접적으로 반영합니다.

모든 통계 분석은 'EZ' 패키지(Lawrence, 2011)의 ezANOVA 기능과 "BayesFactor" 패키지(Rouder & Morey, 2012)의 anovaBF/test 기능을 사용하여 R(R DevelopmentCoreTeam, 2017)로 수행되었습니다. 효과 크기에 앞서 Jeffreys-Zellner-Siow(JZS) 기본값을 포함합니다(Rouder et al., 2012). 비구형성에 대한 Greenhouse-Geisser 보정은 적절한 경우 적용되었으며(Jennings & Wood, 1976), t-테스트를 ​​통한 모든 비교는 Bonferroni 보정되었습니다.

3|결과

두 명의 참가자는 안구 운동으로 인해 거부된 시험의 비율이 너무 높아(각각 54.1% 및 65.4%) 모든 분석에서 제외되었습니다. 나머지 19명의 참가자에 대해 거부된 시험의 평균 비율은 10.9%(범위 = 0.6%~29.7%)였습니다.

3.1|행동

잘못된 응답 및/또는 개별 평균 RT(1.6%)보다 높거나 낮은 3개의 표준 편차를 초과하는 RT와 관련된 시험에서 기록된 반응 시간(RT)은 분석에서 제외되었습니다. 시각적 검색 작업의 행동 결과 요약이 그림 2에 나와 있습니다.

평균 RT와 정답의 평균 백분율은 메모리 부하(1C 대 2C)와 큐 위치(측면 대 중간선)를 대상 내 요인으로 고려하여 2x2 ANOVA에 제출되었습니다. RT는 일반적으로 2C 시험보다 1C 시험에서 더 짧았습니다(F(1, 18) = 35.3, p< .001, 휂2 p = .663). RTs were unaffected by cue position, or by the interaction between cue position and memory load (max F = 0.4, min p = .6). Participants were more accurate on 1C than 2C trials (F(1, 18) = 100.8, p < .001, 휂2 p = .848), and more accurate with lateral than midline cues (F(1, 18)  =  5.7, p  =  .028, 휂2 p = .242). The interaction between cue position and memory load was significant (F(1, 18) = 5.76, p = .027, 휂2 p = .242), indicating that participants were more accurate with lateral than midline cues only in 2C trials(90.3% vs. 89.0%, respectively; t(18)  =  −3.3, p  =  .004; 1C trials: 96.4% vs. 96.2%, respectively; t(18) = −0.5, p = .641). 

두 개의 단서가 수직 정중선에 표시되었을 때 참가자가 시각적 검색 작업을 수행했을 때(참고: 대상은 항상 검색 배열에서 측면으로 표시됨) 정확도가 약간 떨어지는 원인이 즉시 명확하지 않습니다. 한 가지 추측적 설명은 양측으로 표현된 정중선 단서와 함께 일측으로 표현된 측면 표적의 신경 중첩의 반응 정확도에 해로운 영향을 미친다는 것입니다(Cohen et al., 2014). 이러한 중복은 중간선 단서가 있는 모든 시험에 영향을 미쳤습니다. 하나의 단서가 아닌 두 개의 단서를 처리해야 하는 경우에는 더욱 그렇습니다. 그러나 측면 단서와 목표가 있는 시험의 절반만이 동일한 헤미필드에 표시되었습니다.

중간 선 큐에 대한 평균 RT와 올바른 응답의 평균 백분율은 시각적 반장(상부 대 하부) 및 기억 부하(1C 대 2C)를 대상 요인으로 고려하여 추가 2x2 반복 측정 ANOVA에 제출되었습니다. 분석에서는 유의미한 효과가 발견되지 않았습니다(최대 F = 2.4, 최소 p=.141).

3.2|이벤트 관련 잠재력

3.2.1|SPCN 및 SPCNb

그림 3은 측면 단서에 의해 유도된 PO7/8에 기록된 대평균 반대측 및 동측 ERP 파형과 동일한 기록 사이트에서 기록된 EEG 신기원을 평균화하여 생성된 정중선 단서에 의해 유도된 ERP 파형을 보여줍니다.

그림 3을 육안으로 검사하면 SPCN/SPCNb 시간 창(360-1100ms)에서 측면 큐에 대한 반대쪽 ERP(그림 3의 검은색 기능)와 중간선 큐에 대한 ERP(그림의 파란색 기능)가 실질적으로 겹치는 것이 분명해집니다. 3) 1C 및 2C 시험 모두에서. 또한 반대측 및 중간선 ERP와 동측 ERP를 측면 큐(그림 3의 빨간색 기능)에 비교하면 큐 수가 증가함에 따라 SPCN과 SPCNb 모두 진폭이 증가했음을 알 수 있습니다. 이는 서로 다른 ERP가 표시된 그림 4에서 더욱 분명해집니다. SPCN의 진폭은 측면 단서에 의해 유도된 반대측 ERP 활동에서 동측을 빼서 표준 방식으로 계산되었음을 기억하십시오. SPCNb의 진폭은 중간선 큐에 대한 PO7 및 PO8의 ERP 평균에서 측면 큐에 대한 동측 ERP를 빼서 계산되었습니다.

그림 3을 육안으로 검사하면 SPCN/SPCNb 시간 창(360-1100ms)에서 측면 큐에 대한 반대쪽 ERP(그림 3의 검은색 기능)와 중간선 큐에 대한 ERP(그림의 파란색 기능)가 실질적으로 겹치는 것이 분명해집니다. 3) 1C 및 2C 시험 모두에서. 또한 반대측 및 중간선 ERP와 동측 ERP를 측면 큐(그림 3의 빨간색 기능)에 비교하면 큐 수가 증가함에 따라 SPCN과 SPCNb 모두 진폭이 증가했음을 알 수 있습니다. 이는 서로 다른 ERP가 표시된 그림 4에서 더욱 분명해집니다. SPCN의 진폭은 측면 단서에 의해 유도된 반대측 ERP 활동에서 동측을 빼서 표준 방식으로 계산되었음을 기억하십시오. SPCNb의 진폭은 중간선 큐에 대한 PO7 및 PO8의 ERP 평균에서 측면 큐에 대한 동측 ERP를 빼서 계산되었습니다.

그런 다음 이러한 진폭 값을 대상 내 요인으로 메모리 로드(1C 대 2C) 및 큐 위치(측면 대 중앙선)를 사용하여 2x2 ANOVA에 제출했습니다. 분석 결과 메모리 부하(F(1, 18) = 8.9, p=.008, 휂2 p= .330)의 주 효과가 발견되었으며 다른 요인 효과는 발견되지 않았습니다. (최대 F = 0.6; 최소 p=.5). 큐 위치의 영 효과와 큐 위치와 메모리 로드 사이의 상호 작용이 SPCN과 SPCNb의 진폭 등가에 대한 가설을 뒷받침하는 데 중요하다는 점을 감안할 때 Bayes 요인(BF01)은 참가자가 다음과 같이 처리되는 혼합 효과 모델을 사용하여 추정되었습니다. 추가 무작위 요인. 한계성의 원칙을 위반하지 않기 위해 유형 2 접근 방식이 채택되었습니다(Nelder, 1977). BF01 매개변수는 해당 효과가 존재한다는 대립 가설과 관련하여 주어진 귀무 효과 또는 상호작용이 실제로 없을 확률을 근사화합니다. 1보다 높은 BF01 값은 일반적으로 SPCN과 SPCNb 간의 통계적 비교에서 그러한 효과가 존재할 확률(아마도 감지되지 않을 가능성이 있음)이 최소/일화임을 의미하는 것으로 간주됩니다. 큐 위치의 효과에 대한 BF01은 4.08이었고 큐 위치와 메모리 부하의 상호 작용에 대한 BF01은 2.72였습니다. 이러한 결과는 1C 및 2C 시험에서 SPCN 및 SPCNb 진폭의 통계적 동등성에 대한 중요한 지원을 제공합니다.

3.2.2|N2pc 및 N2pcb
현재 설계를 통해 Doro et al.의 결과가 유효한지 여부를 테스트할 수 있었습니다. N2pc(측면 타겟) 및 N2pcb(중간 타겟)의 진폭 등가에 관한 (2{{1{12}}}}20)가 복제될 수 있습니다. 그림 3과 4에 표시된 ERP 결과는 이것이 사실일 수 있음을 시사합니다.3 SPCN/SPCNb의 경우 N2pc/N2pcb 시간 창(그림 4 참조)에 기록된 진폭 값은 먼저 별도로 t-테스트에 제출되었습니다. 각 값이 0 μV와 다른지 여부를 검사합니다. N2pc 진폭은 1C 시험에서 0 μV와 크게 다르지 않았지만(-0.20 μV; t(18)=-1.5, p=.15), 2C 시험에서는 분명히 나타났습니다. (-0.56μV; t(18)=-3.7, p=.002). N2pcb 진폭은 두 1C 시험 모두에서 유의미했습니다(-0.60μV; t(18)=-4.1, p< .001) and 2C trials (−0.57 μV; t(18) = −2.5, p = .02).

그런 다음 이러한 진폭 값을 대상 내 요인으로 메모리 로드(1C 대 2C) 및 큐 위치(측면 대 중앙선)를 사용하여 2x2 ANOVA에 제출했습니다. 분석에서는 메모리 로드와 큐 위치(F(1, 18) = 4.3, p=.052, 휂2 p= 사이의 한계 상호 작용을 감지했습니다. 194), 이는 1C 시험에서 더 작은 N2pc에 의해 주도되었을 가능성이 가장 높습니다. 추가로 계획된 비교에서는 1C 시험에서 N2pcb의 진폭이 N2pc의 진폭보다 컸음을 보여주었습니다(−0.60 μV 대 −0.20 μV; t(18) = 2.4, p=.026), 반면 2C 시험에서는 N2pc와 N2pcb 사이의 진폭 차이가 발견되지 않았습니다(-0.56μV 대 -0.57μV; t(18) { {36}} −0.04, p=.968). 1C 시험에서 최소한의 N2pc 활동(N2pcb 활동의 명확한 존재와 관련하여)에 대한 설명은 없지만, 종합적으로 이러한 결과를 취하면 Doro et al. (2020) 중간선 단서에 의해 유도된 N2pcb 활동의 존재에 대한 가설. Carlisle 등이 그림 2에 설명된 결과를 육안으로 검사합니다. (2011; 실험 1, p. 9317)은 그들의 경우에도 하나의 측면 큐에 대한 N2pc가 두 개의 측면 큐에 대한 N2pc보다 진폭이 더 작음을 시사합니다. 그러나 그것이 그들의 작업 범위를 벗어났다는 점을 감안할 때 N2pc 진폭은 Carlisle et al.에 의해 정량화 및/또는 분석되지 않았습니다. (2011), 그리고 현재와 Carlisle et al. 사이의 이 흥미로운 비유를 조사하기 위해 향후 작업이 수익성 있게 다루어질 수 있습니다. 결과.

3.2.3|상부 및 하부 시각 반장 단서를 위한 N2pcb 및 SPCNb

N2pcb와 SPCNb의 유사한 소스(그리고 간접적으로 N2pc와 SPCN의 소스)에 대한 가설에서 SPCNb는 Monnier et al.이 설명한 속성을 N2pcb와 공유할 것으로 예상됩니다. (2020) 하부 시각 반장에 표시되는 작업 관련 정보에 대한 반응으로 본격적인 반응이 이루어지며, 상부 시각 반장에 표시되는 작업 관련 정보에 반응하여 없거나 심지어 극성이 반전되기도 합니다.

1C 및 2C 시험에 걸쳐 축소된 차이 ERP 파형은 상부 및 하부 시각 반필드에 표시되는 중간선 단서에 의해 유도되어 그림 5에 표시됩니다.

그림 5에서 알 수 있듯이 Monnier 등이 보고한 바와 같이 N2pcb 진폭 변화는 큐 수직 고도에 의해 강력하게 변조되었습니다. (2020). N2pcb는 하부 시각 반장에 표시된 단서에 대해 더 컸고 상부 시각 반장에 표시된 단서에는 없었습니다(각각 -0.90 μV 대 -0.27 μV; t(18) = 4.9, p< .001). In contrast, SPCNb for cues displayed in the upper visual hemifield, though seemingly reduced in amplitude compared to SPCNb for cues displayed in the lower visual hemifield, was nonetheless clearly evident (−0.45 μV vs. −0.47 μV, respectively; t(18) = −0.2, p = .819). The amplitude values of N2pcb and SPCNb were submitted to a 2 × 2 ANOVA with visual hemifield (upper vs. lower) and component (N2pcb vs. SPCNb) as within-subject factors. The analysis revealed a significantly larger amplitude for lower than upper visual hemifield (F(1, 18) = 7.4, p = .014, 휂2 p= .190) and, more importantly, a significant interaction between component and visual hemifield (F(1, 18) = 72.8, p < .001, 휂2 p= .802). Planned comparisons confirmed that, for cues displayed in the upper visual hemifield, N2pcb amplitude did not differ from 0 μV (−0.27 μV; t(18) = −1.5, p = .141) whereas SPCNb amplitude did (−0.45 μV; t(18)  =  −3.1, p = .007). In contrast, N2pcb and SPCNb were both significant for lower-hemifield targets (−0.90 and − .47 μV; t(18)  =  −5.0, p  <  .001 and t(18)  =  −3.8, p  =  .001, respectively). To ensure the only difference between cues displayed in the upper and lower visual hemifield was reflected in the N2pcb, we computed also the P1 component, estimated in a 60–120 ms time window. There was no significant difference in P1 activity for upper vs. lower hemifield midline cues (t(18) = −1.7, p = .113).

상부 및 하부 시각 반구에 표시된 단서에 대한 응답으로 N2pcb 및 SPCNb의 서로 다른 동작의 가능한 원인에 대한 힌트는 그림 6에 보고된 지형도에서 추론할 수 있습니다.

상부 시각 반장에 표시된 단서에 의해 유도된 전류 밀도의 피크를 비교함으로써, N2pcb 활동의 밀도 피크는 밀도 피크가 더 등쪽이고 중간에 더 가까운 SPCNb에 비해 약간 더 측면/배쪽이라는 인상을 받았습니다. -머리 가죽. 서문에서 논의한 바와 같이 등 부위에서 발생하는 EEG 신호는 두피에 더 가깝기 때문에 감지하기가 더 쉽습니다. 이는 SPCNb 활동이 진폭이 감소하더라도 여전히 감지될 수 있는 반면 N2pc 활동은 상부에 표시되는 단서에 대해 폐지된 이유를 설명할 수 있습니다. 시각적 반장. 그러나 EEG 신호의 두피 분포와 신경 소스의 뇌 위치 사이의 관계가 매우 복잡하다는 점을 고려하면 이러한 설명은 주의 깊게 받아들여야 합니다. 그럼에도 불구하고 현재의 지형학적 결과가 Becke et al.에 의해 보고된 MEG 신호의 소스 위치 분석과 잘 들어맞는다는 점은 언급할 가치가 있습니다. (2015), Hopf et al. (2000, 2002, 2006), Jolicœur et al. (2011), Robitaille et al. (2010)은 등쪽 정수리 피질 영역의 SPCN 활동 소스와 복측 피질 영역의 N2pc 활동 소스를 찾는 데 수렴되었습니다.

4|논의

요약하자면, 우리는 수직 정중선을 따라 표시되는 기억할 시각적 신호가 양측 SPCN 또는 SPCNb를 유도한다는 것을 보여주었습니다. 그 진폭은 수직 자오선을 기준으로 측면으로 표시되는 시각적 신호에 의해 유도된 SPCN과 동일합니다. SPCN의 원형 특성을 확인하면 단서 수가 1개(1C 시험)에서 2개(2C 시험)로 증가함에 따라 SPCN과 SPCNb 모두 진폭이 증가했습니다. 우리는 초과 용량 메모리 로드에 대한 SPCNb의 고원을 표시하지 않았으므로 주의를 기울여 이러한 결과 패턴은 a) SPCNb가 구별 가능한 ERP 구성 요소로 존재하고 b) SPCNb가 시각적 작업 메모리의 변화에 ​​반응한다는 것을 나타냅니다. SPCN과 비슷한 방식으로 로드합니다. 행동적으로 시각적 검색이 두 개의 단서보다 하나의 단서에 의해 안내될 때 RT가 더 빠르고 정확도가 더 높았지만 검색이 두 개의 중간선 단서에 의해 안내될 때 정확도가 약간 떨어지는 것을 제외하면 검색 성능은 일반적으로 공간 배열에 영향을 받지 않았습니다. 선두 큐 배열의 큐. 또한, 우리는 SPCNb와 N2pcb의 진폭 변조를 중간선 큐의 수직 고도의 함수로 비교하고 이 두 ERP 구성 요소 간의 분리를 발견했습니다.

N2pc와 마찬가지로, N2pcb는 정중선 단서가 상부 시각 반장(즉, 고정 위)에 표시될 때 나타나지 않았고, 정중선 단서가 하부 시각 반장(즉, 고정 아래)에 표시될 때 존재하고 특히 두드러졌습니다(Bacigalupo & Luck, 2019; Doro 등, 2020; Luck 등, 1997; Monnier 등, 2020). 대조적으로, 중간선 단서가 위쪽 시야에 표시되면 SPCNb는 아래쪽 시야에 표시되는 중간선 단서의 SPCNb에 비해 진폭이 약간 감소했지만 여전히 명확하게 존재합니다. 이 발견은 SCD 지형을 기반으로 한 N2pcb와 SPCNb의 비교에 의해 보완되었으며, 이는 SPCNb 활동의 등쪽 분포와 N2pcb 활동의 전복쪽 분포를 제안했습니다. 우리는 이러한 결과 패턴을 N2pc 및 SPCN의 MEG 탐사 결과와 일치하는 것으로 해석합니다(Becke et al., 2015; Hopf et al., 2000, 2002, 2006; Jolicœur et al., 2011; Robitaille et al., 2010) 이는 N2pc/N2pcb 활동 생성에 외측 후두 복합체(LOC)와 하측두엽(IT) 피질이, SPCN/SPCNb 활동 생성에 두정내 고랑(IPS)이 두드러지게 관여함을 나타냅니다. fMRI 증거는 Brigadoi 등, 2017, Duma 등, 2019, Jolicœur 등, 2011, Naughtin 등, 2016, Robitaille 등, 2010, Todd & Marois, 2004, Xu & Chun 참조 , 2006).

현재 ERP 결과에 관해 두 가지 문제에 대해 언급할 가치가 있습니다. 한 가지 문제는 (대측에서 동측) ERP 활동, 즉 다른 전극에서 기록되었지만 ERP 활동을 빼서 측면에 표시된 시각적 신호에 대한 N2pc 및 SPCN 진폭을 계산했다는 사실과 관련된 가능한 방법론적 문제와 관련이 있습니다. 같은 재판. 정중선 단서에 대한 N2pcb 및 SPCNb 진폭은 서로 다른 시도에서 기록된 ERP 활동(양측 평균에서 정중선 단서까지의 동측에서 측면 단서)을 빼서 다른 접근법을 사용하여 계산되었습니다. Doro et al.에서 이미 주장한 바와 같습니다. (2020), 이 선택은 측면으로 표시되는 자극에 대한 동측 활동이 N2pc/N2pcb 및 SPCN/SPCNb 진폭(및 대기 시간)에 조절 효과를 발휘하는 요인의 조작에 상대적으로 불변한다는 가정에 의존하며, 이는 그러한 효과가 변조에 반영된다는 것을 암시합니다. 이러한 ERP 구성 요소의 반대편 부분. N2pc/N2pcb 활동에 관한 한, 우리는 Doro et al.에서 이 가정을 뒷받침하는 연구에 대한 포괄적인 개요를 제공했습니다. (2020), 모두 N2pc 시간 창에서 측면 자극에 대한 동측 활동은 N2pc의 반대편 부분에 영향을 미치는 여러 조작에서 크게 변하지 않은 상태로 유지되었습니다. 이는 표적 색상(Luck et al., 2006), 표적 대 비표적 특징 선택(Luck & Hillyard, 1994), 수평 중간선에 대한 표적 위치(Luck et al., 1997; Perron et al.)에 영향을 미치는 조작의 경우였습니다. ., 2009), 목표 수효성(Benavides-Varela et al., 2018; Mazza & Caramazza, 2011), 목표 선택 난이도(Luck et al., 1997).

SPCN/SPCNb 활동에 관한 한, 우리는 동측 활동이 수의 조작에 크게 영향을 받지 않는다는 것을 보여주는 수많은 작업을 기반으로 SPCN 및 SPCNb 진폭 계산을 위한 공통 기준으로 동측 활동을 처리하는 데 훨씬 더 자신감을 느꼈습니다. 여기에 사용된 패러다임(단서 시각적 검색 패러다임; Carlisle et al., 2011)의 기억된 시각적 자극뿐만 아니라 변경 감지와 같은 다른 패러다임(포괄적이고 자세한 개요는 Luria et al., 2016 참조) 다중 객체 추적(MOT; 움직이는 객체가 수직 중앙선을 넘지 않는 경우, 아래 참조; Drew et al., 2013; Drew & Vogel, 2008) 및 특징 결합/그룹화 패러다임(Luria & Vogel, 2011). 우리가 아는 한, SPCN/SPCNb 시간 범위의 동측 활동 불변에 대한 유일한 예외는 유지 간격(즉, 기억할 시각 오프셋에서 경과하는 시간)이 시각적 작업 기억 효율성을 조사하는 사건의 시작에 대한 자극)은 1초보다 깁니다(McCollough et al., 2007). 우리의 유지 간격은 1초였고, 선택한 시간 창(큐 어레이의 시작으로부터 360-900ms)에서 그림 3에 표시된 동측 ERP 활동은 다음과 같은 정도로 음의 극성을 향해 편향되는 것으로 보이지 않았습니다. SPCN/SPCNb 진폭을 결정합니다.

그러나 동측 활동의 불변성 가정은 원래 Hickey et al.에 의해 제시된 바와 같이 그러한 활동이 동측 자극의 어떤 형태의 억제/억제를 반영한다는 가설에 반드시 반대되는 것은 아닙니다. (2009) N2pc에 대해. 시각적 인코딩 중 억제의 역할에 대한 현재의 경험적 증거와도 일치하는 똑같이 그럴듯한 입장은 동측 시각 반장에 떨어지는 자극이 그 수 및 기타 물리적 속성에 관계없이 단일 덩어리로 억제된다는 것입니다. 특징이 겹치지 않거나(Kiss et al., 2008), 표적과 선택 항목 사이에 특히 두드러진 두드러진 차이가 존재하지 않습니다(Gaspar et al., 2016; Gaspelin & Luck, 2018, 2019).

서문에서 우리는 선외 시각 뉴런의 수용 영역이 동측 시각 반장으로 최대 2도까지 확장된다고 언급했습니다. 이는 각 대뇌 반구에 위치한 시각 뉴런의 수용 영역이 겹쳐서 덮이는 영역의 수평 확장에 관한 설명이 필요합니다. 확실히, 이 양측으로 표현된 영역에는 수직 정중선이 포함되지만 측면 확장은 참가자의 기대에 따라 상당히 달라지는 것으로 나타났습니다. 이에 대한 가장 설득력 있는 증명 중 하나가 Drew et al.에 의해 제공되었습니다. (2014)는 참가자들에게 먼저 색상에 의해 일시적으로 신호를 받은 정적 개체를 선택한 다음 개체가 움직이기 시작할 때 이를 은밀하게 추적하도록 지시했습니다. 진폭이 반대측 시각 반구에서 어느 시점에 추적된 물체의 수와 상관관계가 있는 SPCN 구성요소를 모니터링하여 측면 방향으로 움직이고 수직 정중선을 가로지르는 물체가 후대뇌 반구에서 어떻게 표현되는지 이해했습니다. 실험 중 하나에서 측면으로 움직이는 물체 하나가 결국 각 실험에서 수직 정중선을 넘었습니다. 이 움직이는 물체의 시작 위치 반대쪽 반구에서 기록된 SPCN은 물체가 수직 정중선을 2도 지나서만 진폭이 감소한 반면(즉, 움직이는 물체 추적을 중지함) 동측 반구에서 기록된 SPCN 활동은 증가하기 시작했습니다. 진폭에서(즉, 움직이는 물체를 추적하기 시작함) 물체가 수직 정중선을 통과하기 1.2도 전입니다.

흥미롭게도 또 다른 실험에서는 수직 자오선을 가로지르는 측면 물체의 이벤트가 무작위로 25%의 실험에서만 발생했습니다. 이 조건에서 움직이는 물체의 시작 위치 반대쪽 반구에서 기록된 SPCN은 이전 실험과 동일한 반응을 보였지만 물체가 거의 3도 기울었을 때 동측 반구에서 SPCN 활동의 징후가 감지되기 ​​시작했습니다. 수직 정중선을 지나 저자가 제시한 이러한 결과의 해석은 대뇌 반구의 중첩 활동 영역의 확장이 구조적으로 결정되지 않고 참가자의 주의 세트에 따라 동적으로 변화한다는 해석이었습니다. 이러한 결과는 현재의 맥락에서 분명한 관련성을 갖고 있습니다. 우리의 패러다임에서는 정중선 신호가 무작위로 50%의 시도에 표시되었지만 구조적으로 항상 양쪽 대뇌 반구에 의해 표현되도록 구조적으로 묶여 있는 시야의 한 부분인 수직 정중선에 완벽하게 정렬되었습니다. 그러나 우리의 기대 및/또는 주의 세트가 별도의 시각 반장 통합이 발생하는 방식과 현재 연구에서 포착할 수 없는 속성과 추가 조사가 확실히 필요한 속성을 어느 정도까지 동적으로 변경할 수 있다는 점을 강조하는 것이 중요합니다. 덧붙여서, 수용 영역 크기의 역동적인 변화가 어떻게 가능할 수 있는지에 대한 그럴듯한 설명을 제공하는 신경 모델 중 하나는 Lamme와 Roelfsema(2000)의 모델입니다. Lamme와 Roelfsema(2000)는 전두엽에서 후방 영역으로의 재진입 활동 효과 중 하나가 확장되는 것이라고 제안했습니다. 자극 제시 시 활성화의 초기 피드포워드 발리에 기여하지 않은 시각 뉴런을 동축하여 국소 감각 회로를 생성합니다.

정중선 각서에 의해 도출된 양측 SPCN으로서의 SPCNb의 가설은 중추 및 양측에 대한 반응으로 양측에서 기록된 "음의 서파"(NSW; Ruchkin et al., 1995; Ruchkin et al., 1992)를 설명하는 이전 보고서에 대한 고려를 요청합니다. 시각적 메모. 중요한 점은 SPCN과 마찬가지로 NSW도 시각적 작업 메모리의 항목 수가 증가함에 따라 진폭이 증가하고 용량 초과 메모리 로드에 반응하여 정체기에 도달하는 것으로 나타났습니다(예: Diaz et al., 2021; Fukuda et al. al., 2015). 이러한 조사 결과는 NSW와 SPCN이 동일한 ERP 구성 요소일 수 있다는 추론을 정당화하는 것으로 보입니다. 우리가 아는 한, SPCN과 NSW 간의 비교 가능성 문제를 매개변수적으로 다룬 연구는 단 하나뿐입니다. Feldmann-Wüstefeld(2021)는 전체 자극을 감각적으로 균형있게 유지하면서 기억할 색상 원의 총 수(세트 크기)와 수치적 불균형(순 부하)을 체계적으로 변화시키는 설계를 사용하여 NSW 및 SPCN 활동을 동시에 추정했습니다. 무시할 색상 사각형의 공간 분포를 변경합니다. SPCN 활동(유색 원이 헤미필드 사이에 고르지 않게 분포된 시험에서 PO7/PO8 전극에 기록됨)은 순 부하의 변화에 ​​의해 변조된 부정 불균형(즉, 더 많은 원이 표시되는 측면에 대해 더 부정적인 반대측)으로 나타났습니다.

SPCN을 탐지하는 데 사용된 전극과 동일한 전극에서 기록된 NSW 활동은 세트 크기의 변화에 ​​따라 변조된 부정성의 양측 증가로 나타났습니다. NSW와 SPCN 사이의 기능적 유사성은 이 두 ERP 구성요소가 시각적 작업 기억 용량에 대한 개별 Cowan의 K 추정치와 상관관계가 있음을 보여주는 결과를 기반으로 이 연구에서 추론되었습니다. SPCNb와 NSW 사이의 정확한 동등성에 대한 가설에 따르면 두 개의 단서가 측면으로 표시되거나 수직 정중선에 표시되는지 여부에 관계없이 두 개의 단서가 동일한 진폭의 NSW 구성 요소를 유도할 것으로 예상할 수 있습니다. 우리는 Feldmann-Wüstefeld(2021)가 수행한 NSW 활동, 즉 정중선 및 측면 2C 시험에서 PO7 및 PO8에 기록된 평균 활동을 추정하여 현재 데이터 세트에서 이러한 테스트를 수행했습니다. 측면 단서보다 정중선에 대한 응답으로 NSW의 진폭이 훨씬 더 큽니다(−0.38 μV 대 −0.69 μV, t(18) = 2.2, p=.039 )는 위의 가설과 일치하지 않으며 NSW와 SPCNb의 차이점을 심층적으로 탐색하려면 더 많은 작업이 필요하다고 제안합니다.

결론적으로, 우리는 양측 N2pc(N2pcb; Doro et al., 2020; Monnier et al., 2020)에서 수행한 것과 유사하게 양측 SPCN인 SPCNb를 도출할 수 있었습니다. 우리는 이 SPCNb가 일반적인 SPCN과 동일한 방식으로 변조되었음을 보여주었다. 즉, 기억할 객체의 수가 증가함에 따라 진폭이 증가하는 것을 보여주었다. 기억해야 할 항목의 위치(측면 대 정중선, 상부 대 하부 반필드)와 기억할 단서 수에 의해 유도된 ERP 변조의 비교를 통해 N2pc/N2pcb와 N2pcb를 구별할 수 있었습니다. SPCN/SPCNb. N2pc/N2pcb와 달리 기억할 객체가 위쪽 시야에 표시될 때 SPCN/SPCNb 진폭이 0으로 줄어들거나 극성이 반전되지 않았기 때문에 우리의 결과는 이 두 구성 요소가 별개의 신경이기는 하지만 부분적으로 겹치는 모델과 더 잘 호환됩니다. 소스.

감사의 말

이 연구는 이탈리아 연구부와 파도바 대학의 RD'A, 중국 국립자연과학재단(No. 31970993)의 SF 보조금에 의해 지원되었습니다. CRUI-CARE 계약 내에서 Universita degli Studi di Padova가 제공하는 오픈 액세스 자금.

저자 기여

Yanzhang Chen: 데이터 큐레이션; 형식적 분석; 조사; 방법론; 자원; 소프트웨어; 심상. 사브리나 브리가도이: 조사; 방법론; 프로젝트 관리; 확인; 심상; 글쓰기 – 원본 초안. Arianna Schiano Lomoriello: 형식적 분석; 방법론; 감독. Pierre Jolicœur: 자금 조달; 조사; 방법론; 글쓰기 – 원본 초안. 아무르 시말(Amour Simal): 형식적 분석; 조사; 방법론. Shimin Fu: 자금 조달; 심상. 발렌티나 바로: 개념화; 확인; 심상; 글쓰기 – 원본 초안. Roberto Dell'Acqua: 개념화; 조사; 방법론; 프로젝트 관리; 자원; 감독; 글쓰기 – 원본 초안.

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