인코딩 컨텍스트는 경쟁 검색 중에 우연히 복원되고 메모리 간섭의 시간적 역학 추적 2부
Aug 21, 2023
통계 분석 및 단변량 시간-주파수
에피소드 검색 성공 효과를 조사하기 위해 고전적인 시간-주파수 단변량 분석이 사용되었습니다. 각 시점의 전력 추정치는 로그 변환되었으며 단어 큐의 시작을 기준으로 -1 ~ 0 시간 창의 평균 전력으로 기준선이 수정되었습니다. 효과의 통계적 유의성은 FieldTrip(Maris and Oostenveld 2007)에서 구현된 비모수적 클러스터 기반 순열 테스트를 사용하여 수행되었습니다. 첫 번째 단계에서 이 절차는 조건을 비교하고 통계적으로 유의미한 데이터 샘플(알파=0.05)을 식별하기 위해 종속 샘플 t-테스트를 수행했습니다.
시간-주파수 일변량과 기억 사이의 관계는 최근 연구에서 광범위한 주목을 받았습니다. 연구에 따르면 인간 두뇌의 경우 시간-주파수 일변량이 기억력 향상 및 개선에 매우 중요한 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. 많은 전문가와 학자들은 서로 다른 기억 과정이 서로 다른 주파수 영역과 타이밍 특성에 의해 규제된다고 믿고 있으므로 시간-주파수 일변수와 기억 사이의 관계를 탐구하는 것은 큰 연구 가치가 있습니다.
우선, 기억은 인간에게 매우 중요한 심리적 원리이다. 이를 통해 우리는 삶의 경험을 통해 배우고 적응할 수 있습니다. 기억은 우리의 공부와 일에 영향을 미칠 뿐만 아니라 우리의 삶에도 긍정적인 영향을 미칩니다. 우리는 운동, 식이요법, 환경 적응 등 다양한 방법으로 기억력을 향상시킬 수 있습니다. 시간-주파수 일변수는 인간의 기억력을 향상시키는 데에도 고유한 역할을 합니다.
연구에 따르면 뇌파의 다양한 주파수는 인간의 인지 및 기억 성능에 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. 예를 들어, 알파 주파수는 인간의 휴식과 집중력을 촉진할 수 있는 반면, 열대 작동 주파수는 기억력과 학습 측면을 강화하는 데 중요합니다. 이는 인간 두뇌의 정보 처리 속도를 높여 우리가 배우고 기억하는 것을 더 쉽고 빠르게 만듭니다.
시간-주파수 단일 변수가 메모리에 미치는 영향은 상대적으로 안정적입니다. 특정 시간과 주파수 범위에서 대량의 고품질 정보에 접근할 수 있으면 우리의 뇌는 기억하고 학습할 가능성이 더 높습니다. 이러한 특정 뇌파리듬은 인간 뇌의 생리적 특성으로 실제 학습과 생활에서도 이 시간-주파수 일변수에 대한 민감도를 높여 기억력과 학습효율을 향상시킬 수 있다.
요약하자면, 시간-주파수 일변량과 기억 사이에는 밀접한 관계가 있습니다. 이 관계를 이해함으로써 우리는 인간의 두뇌가 어떻게 작동하는지, 그리고 학습과 작업에서 보다 성공적이고 효율적이기 위해 다양한 방법을 통해 기억력과 학습 능력을 향상시킬 수 있는 방법을 더 잘 이해할 수 있습니다. 우리는 기억력과 학습 능력을 최대화하기 위해 시간-주파수 일변수와 관련된 기술, 방법 및 도구를 적극적으로 찾고 탐구하고 적용해야 합니다. 그래서 우리는 기억력을 향상시켜야 합니다. 기억력을 향상시켜야 합니다. 왜냐하면 다진 고기는 전통 한약이고 많은 독특한 효과가 있는데 그 중 하나가 기억력을 향상시키는 것입니다. 다진 고기의 이점은 다양한 방법으로 뇌 건강을 증진할 수 있는 산, 다당류, 플라보노이드 등 포함된 많은 활성 성분에서 비롯됩니다.
그런 다음 모든 인접한 데이터 샘플(공간적, 시간적 또는 주파수 이웃)을 클러스터로 그룹화하고 각 클러스터 내의 t-값을 합산하여 클러스터 수준 t-값을 생성하는 데 사용했습니다. 유형-1 오류율은 최대 클러스터 수준 테스트 통계의 무작위화 null 분포에서 클러스터 수준 테스트 통계를 평가하여 제어되었습니다. 이는 각 참가자의 조건 간에 데이터를 무작위화하여 얻은 것입니다. 10 000 무작위 추첨에서 참조 분포를 생성하면 관찰된 최대 클러스터 수준 테스트 통계(소위 Monte Carlo P-값)를 초과하는 무작위화 null 분포의 비율에 따라 P-값이 추정됩니다. 이러한 방식으로 시간, 주파수 및 전극에 따라 확장되는 중요한 클러스터가 식별되었습니다.
에피소드 메모리 검색 성공 효과를 조사하기 위해 우리는 성공과 실패한 경쟁 및 비경쟁 검색을 대조했습니다. 이 분석은 큐 시간 창(큐 시작 후 {{0}}.3–1.5초)과 프로브 시간 창(프로브 시작 후 0.3–1.5초)의 두 가지 큰 시간 창에서 실행되었습니다. 분류 분석에서 이전에 사용된 주파수 범위(4~45Hz)를 사용하여 모든 검색 시대를 포괄합니다.
세타 진동 활동이 경쟁 검색을 추적하는지 별도의 분석을 통해 조사했습니다. 이 분석은 기억 간섭과 관련된 조기 발병과 함께 증가된 전두엽 세타 활동을 보여주는 이전 연구에 의해 동기가 부여되었습니다(예: Hanslmayr 외. 2010; Bramão 및 Johansson 2017). 클러스터 기반 순열 테스트는 큐 시간 창(자극 시작 후 0.1-0.6초)과 프로브 시간 창(자극 시작 후 2.1-2.6초)의 두 가지 초기 시간 창에서 비경쟁적 검색에 대한 경쟁을 대조하는 데 사용되었습니다. 세타 대역(3~6Hz)의 주파수 범위.
결과
행동 결과
각 참가자 및 조건에 대해 올바른 응답의 백분율로 정의된 단서-회상 정확도가 정량화되었습니다. 대상 메모리 검색에 대한 메모리 경쟁의 행동 영향은 반복 측정 ANOVA를 통해 단어 쌍 유형(AB 대 AC 대 DE 단어 쌍)의 함수로 조사되었습니다. 결과는 단어 쌍 [F(2, 58)=6.71, P=0.002, eta2 P=0의 중요한 효과를 보여주었습니다. .19; 그림 1C 참조]. 계획된 쌍별 비교에서는 사전 간섭이 아닌 소급 간섭에 대한 증거가 나타났습니다. 즉, AC 타겟의 메모리 성능은 DE 비경쟁 검색 [t(29)=−3.66, P=0.001, d {{21} } −0.67] 및 AB 목표 경쟁 검색 [t(29)=−2.18, P=0.037, d=−0.40]. 대조적으로, AB 및 DE 검색은 다르지 않았습니다 [t(29)=-1.09, P=0.28, d=-0.20] (그림 1C).
추가 분석에 따르면 행동 간섭 효과는 인코딩 블록 유형이나 출력 간섭에 의해 영향을 받지 않는 것으로 나타났습니다(보충 참고 1 참조). 또한 DE 제어 단어 쌍을 AB 및 AC 단어 쌍의 직렬 위치와 일치시킨 후에도 간섭 효과가 유지되었습니다 (보충 참고 2 참조). 마지막으로, 각 블록이 끝날 때 목표(B 또는 C)를 검색한 후 참가자들에게도 경쟁자(C 또는 B)를 검색하도록 요청했습니다. 이 최종 테스트에서 AC 경쟁사 및 대상의 메모리 성능은 AB 경쟁사 및 대상보다 낮았습니다. 그러나 단어 쌍(AB 대 AC 단어 쌍)과 항목 상태(대상 대 경쟁자) 사이에는 유의미한 상호 작용이 관찰되지 않았습니다(보충 참고 3 참조).
인코딩 컨텍스트와 관련된 뇌 활성화 패턴
검색 중 컨텍스트 복원을 정량화하기 위해 먼저 인코딩 중 컨텍스트 영화와 관련된 진동 뇌 활동(채널 전체 및 4~45Hz에 걸쳐)을 구별하기 위해 신경 패턴 분류기를 훈련했습니다(그림 1B, D). 특히 분류 정확도는 모든 영화에서 확률보다 훨씬 높았습니다 [underwater: t(29)=8.19, P < 0.001, d {{8 }}.50, 임계값 {{10}}.55; 포리스트: t(29)=2.73, P=0.011, d=0.50, 임계값 t-값 {{20} }.09; 도시: t(29)=6.72, P < 0.001, d=1.23, 임계값 t-값=2.21] 및 영화 전체의 평균 [t(29)=8.38, P < 0.001, d=1.53, 임계값 t-값=1.84]. Movie 요인(수중 vs. 숲 vs. 도시)을 사용한 반복 측정 ANOVA는 인코딩 컨텍스트의 디코딩 정확도가 다르다는 것을 보여주었습니다. [F(2, 58)=8.90, P < 0.001, eta2 P{{50 }}.24]: 수중 [t(29)=−2.79, P=0.007, d=−0.48] 및 도시 [t에 비해 숲의 분류가 더 낮았습니다. (29)=−4.14, P=0.001, d=−0.84] 그러나 수중 및 도시에 대해서는 유사함 [t(29)=−1.35, P { {74}}.18, d=−0.24]. 중요한 것은 영화 컨텍스트가 참가자 내에서 균형을 이루고 블록 전체의 모든 조건에 할당되었기 때문에 인코딩 컨텍스트 간의 디코딩 정확도 차이가 검색 조건(AB, AC, DE) 간의 차이를 설명할 수 없다는 것입니다.
어떤 기능이 분류에 가장 많이 기여했는지 시각화하기 위해 각 기능(즉, 채널 및 주파수)의 기여도를 조사했습니다(자세한 내용은 재료 및 방법 참조, 그림 1E 참조). 이 분석에서는 후방 전극 채널에 기록된 진동 활동(4~20Hz)이 정확도에 가장 큰 기여를 했다는 사실이 밝혀졌으며, 이는 분류가 세 가지 영화 맥락을 구별하는 시각적 처리에 크게 좌우된다는 것을 시사합니다. 이 결과는 정적 시각적 자극으로 얻은 이전 연구 결과를 재현하고 확장합니다(Jafarpour et al. 2014; Kaneshiro et al. 2015; Kurth-Nelson et al. 2015; Bramão and Johansson 2018).
비경쟁적 대상 검색 중 컨텍스트 복원
Using the classifier built on the encoding data, we next investigated incidental context reinstatement during DE noncompetitive retrieval. This is an important step to validate our methodological approach and to replicate and extend previous findings in the literature (e.g., Manning et al. 2011; Diana et al. 2013; Gershman et al. 2013; Folkerts et al. 2018). Given the contextual nature of episodic memory retrieval, non-competitive target retrieval should be accompanied by the reinstatement of the encoding context already during the initial cue time window. As the word cue was previously encountered in a single encoding event, it could readily prompt retrieval of the sought-after memory trace (Fig. 1A, F). The neural pattern classifier, trained during encoding, was applied over the time course of DE noncompetitive retrieval. As no movie context was presented during retrieval, any classification evidence reflects the replay of the neural patterns diagnostic of the encoding context. As we would expect stronger context reinstatement for successful target retrieval (e.g., Herweg, Sharan, et al. 2020a), this analysis was first restricted to trials in which the participants remembered the target word. Moreover, to investigate context reinstatement as a function of memory performance, we then contrasted classifier accuracy for successful and unsuccessful target retrieval, in the time bins for which classifier accuracy differed from chance. Only participants (n = 27) with enough trials (>10번의 시도) 두 조건 모두에서 고려되었습니다. 데이터의 순환성을 피하기 위해 우리는 각 참가자의 시간 창을 식별하기 위해 LOSO 교차 검증 절차를 구현했습니다(Esterman et al. 2010).
그림 2는 DE 비경쟁적 검색을 위한 부수적인 대상 컨텍스트 복원의 시간적 역학을 보여줍니다. 예측한 대로, 우리는 타겟의 인코딩 컨텍스트에 해당하는 신경 패턴이 큐 시작 후 0.9초부터 시작하여 큐 시간 창에 이미 복원되었음을 관찰했습니다. [0에서 평균 ± SD .95초=36.4 ± 4.3, t(29) {{10}}.70, P=0.01, d=0.49, 임계값 t -값=2.29]. 비판적으로, 이 컨텍스트 복원은 실패한 대상 검색 [t(26)=2.42, P=0.023, d=0.46]에 비해 성공에 대해 훨씬 더 강력했습니다. 또한, 1-표본 t-검정을 통해 성공적인 시도의 분류 정확도가 확률보다 훨씬 높은 것으로 확인되었습니다 [t(29)=2.63, P=0.013, d=0.48 ] 실패한 시도는 아니었지만 [t(26)=−1.40; P=0.17, d=-0.27] (그림 2). 또한 큐 시간 창에서 대상 컨텍스트 복원에 대한 분류기 증거는 경쟁 검색과 비교하여 비경쟁 검색에 대해 더 강력했습니다(보충 참고 4 참조).
분류 성능은 2.7~2.9초 사이의 프로브 시간 창에서 이후의 우연과 크게 달랐습니다[평균 ± SD @ 2.75초=31.4 ± 3.8, t(29)=−2.17, P { {14}}.038, d=−0.40, 임계값 t-값=−2.01] 및 시험 시작 후 3.5초 [평균 ± SD=35.6 ± 3.6, t(29)=2.30, P=0.029, d=0.42, 임계값 t-값=2. 12]. 그러나 분류 성능은 이후 시간 창(모든 Ps > 0.2)에서 검색 성공 및 실패에 대해 유사했습니다(그림 2). 2.7~2.9초 사이의 부정적인 분류에 대한 데이터에서 관찰된 경향은 이 기간 동안 DE 이외의 컨텍스트가 복원되었음을 나타낼 수 있습니다. 다른 두 컨텍스트(보충 참고 5) 중 하나에 대한 체계적인 편향은 없었지만 DE 대상이 성공적으로 검색되었을 때 참가자가 DE 컨텍스트와 비교하여 AB 및 AC 컨텍스트를 우선적으로 복원하는 수치 경향에 주목하는 것은 흥미로웠습니다. 이는 대체 영화 맥락에서 발견된 검색된 단어를 정신적으로 상상하는 등 검색 후 모니터링 프로세스에 참여하는 참가자에 의해 잠재적으로 설명될 수 있습니다. 또한 검색 기간이 끝나면 DE 대상의 컨텍스트 복원 경향이 있으므로 개별 대상 이벤트에 대한 액세스 유무에 관계없이 상황 정보 검색을 제안합니다.
종합하면, 이러한 결과는 대상 검색이 원래 인코딩 컨텍스트의 복원을 동반하고 성공적인 기억 중에 더 많이 수행됨을 시사합니다. 이러한 결과는 이전 연구 결과를 인코딩 컨텍스트가 메모리 작업에 완전히 부수적이고 참가자에게 내장된 개별 대상 단어만 검색하도록 요청하는 새로운 패러다임으로 확장합니다.
경쟁 검색 중 컨텍스트 복원
이전 분석에서는 인코딩 컨텍스트가 비경쟁(DE) 시험에서 성공적인 대상 검색과 함께 우리의 새로운 패러다임 및 공변량에서 우연히 복원되었음을 확인했습니다. 다음으로 우리는 경쟁 검색 중 이러한 부수적인 컨텍스트 복원을 조사했습니다. 단어 큐 시간 창 동안 참가자에게는 여러 추적(즉, B 및 C)과 관련된 큐(즉, A)가 제공되었습니다. 원래 이벤트를 지정하는 인코딩 컨텍스트가 검색 경쟁 중에 우연히 복원되면 이 초기 시간 창에서 대상 인코딩 컨텍스트에 대한 분류기 정확도가 감소하는 것을 관찰할 수 있다고 판단했습니다. 이어지는 프로브 시간 창에서 참가자에게는 검색할 메모리 추적(즉, B 또는 C)을 나타내는 지정된 테스트 프로브(대상 단어의 첫 글자)가 제공되어 간섭 해결 및 선택적 검색이 가능해졌습니다. 타겟 메모리. 우리는 이러한 해상도가 분류기 정확도 증가에 반영된 대상 컨텍스트 재활성화의 출현을 동반할 것이라고 예측했습니다(그림 1A, F). 이러한 예측을 테스트하기 위해 인코딩 중에 훈련된 신경 패턴 분류기가 경쟁 검색의 시간 과정에 걸쳐 적용되었습니다. 우리의 행동 데이터가 선제적이지만 소급적이지 않은 간섭을 보여주었기 때문에 성공적인 AB 및 AC 경쟁 검색을 별도로 조사했습니다.
대상 컨텍스트의 부수적 복원의 시간적 역학은 AC 경쟁 검색의 경우 그림 3에, AB 경쟁 검색의 경우 그림 4에 표시됩니다. 예상한 대로, 대상 컨텍스트의 신경 재활성화는 AC 및 AB 검색 모두에 대해 늦은 프로브 시간 창(2.5~2.8초 사이)에만 나타났습니다. 약 0.5–0.8초 후 프로브 시작 [AC 단어 쌍: 0.55 s=37.8 ± 7.4, t(27)=3.16, P {{2{{27}에서 평균 ± SD }}}.0038, d=0.60, 임계값 t-값=2.13; AB 단어 쌍: 0.75s에서 평균 ± SD=36.5 ± 6.3,t(29)=2.76, P=0.009, d=0.51, 임계값 t-값=2.14]. 보충 설명 4는 프로브 시간 창(프로브 시작 후 ~0.5-0.8초)에서 대상 컨텍스트 복원에 대한 분류기 증거가 DE 비경쟁 검색보다 경쟁 검색에 대해 더 강력하다는 것을 보여줍니다.
AC 경쟁 검색(선제적 간섭과 관련된 조건)은 두 개의 추가 시간 창에서 분류 성능이 훨씬 낮은 확률로 나타났습니다(그림 3). 첫째, 단어 큐 시간 창 초기, 시험 시작 후 1.25초(평균 ± SD=30.3 ± 7.0, t(27)=−2.14, P=0.041, d=−0.41, 임계값 t-값=−1.95] 그리고 다음으로 프로브 시간 창에서 사이 2.35 및 2.45초 [0.45초=30.8 ± 6.9, t(27)=−1.86, d {{35}에서 평균 ± SD } −0.35, 임계값 t-값=−1.85] 비판적으로, 음성 분류는 대상 컨텍스트 이외의 컨텍스트가 복원되었음을 나타냅니다. 다음 분석에서는 이 결과가 의 재활성화와 연관되어 있는지 조사합니다. 경쟁 기억의 맥락과 관련된 뇌 패턴.
컨텍스트 복원은 AC 검색 중 검색 경쟁을 추적합니다.
Having identified the time bins for which classifier accuracy was reliably different from both chance and noncompetitive retrieval, we next investigated classifier accuracy as a function of interference resolution. As we only observed reliable proactive interference, we restricted the analysis to AC competitive retrieval trials. To avoid statistical circularity, we implemented a LOSO cross-validation procedure to identify the analytic time windows for each specific participant (Esterman et al. 2010). The analysis was run using a subsample of participants (n = 25 for AC retrieval) with a sufficient number of trials (>10).
경쟁 및 간섭 해결의 시간적 역학을 프로브 시간 창에서 조사했습니다. 이 시간 창에서 참가자에게는 두 동료 중 목표와 관련된 사람(B 또는 C)을 나타내는 첫 글자 프로브가 제공되었습니다. 따라서 이 기간 동안 간섭 제어 메커니즘이 선택적 검색 서비스에서 작동할 것으로 예상됩니다. 위에서 보고된 바와 같이, 분석 결과 1) 이 시간 창(2.5~2.8초 사이) 동안 AC 검색을 위한 신뢰할 수 있는 대상 컨텍스트 복원과 2) 가능성이 낮은 대상 분류(2.35~2.45초 사이)에 대한 선행 증거가 나타났습니다. 경쟁하는 AB 메모리의 컨텍스트 복원.
이 해석을 직접 평가하기 위해 프로브 시간 창에서 AC 단어 쌍에 대한 분류기 정확도를 시간 창(초기 대 후반), 메모리 성능(성공 대 실패) 및 컨텍스트 요소를 사용하여 3방향 반복 측정 ANOVA로 조사했습니다. 대상 대 경쟁사). DE 비경쟁 조건은 종속변수 간의 독립성 가정을 위반하지 않기 위해 분석에서 제외되었습니다. ANOVA는 시간 창과 컨텍스트 [F(1, 23)=28.81, P < 0.001, θ2 P{{ 간의 중요한 상호 작용을 보여주었습니다. 8}}.56]. 또한 시간 창과 메모리 성능[F(1, 23)=9.03, P=0.006, θ2 P= 0.28] 간의 상호 작용이 중요했습니다(그림 3). ). 간섭 해결이 대상 컨텍스트의 부수적인 복원과 병행된다는 아이디어를 확증하면서, 우리는 늦은 시간 창에서 대상 컨텍스트에 대한 증거가 경쟁자 컨텍스트에 비해 더 강력하지만 경쟁이 해결된 경우에만 가능하다는 것을 확인했습니다[성공적인 검색: t (27)=2.22, P=0.035, d=0.42; 검색 실패: t(24)=−0.11, P=0.91, d=−0.02]. 더욱이, 대상 컨텍스트에 대한 분류기 증거는 초기 기간에 비해 후반에 더 강력했지만 다시 한번 성공적으로 해결된 경쟁에 대해서만 [성공적인 검색: t(27)=2.97, P=0.006 , d=0.56; 검색 실패: t(24)=0.54, P=0.60, d=0.11].
성공적인 경쟁 해결이 경쟁 컨텍스트의 부수적인 복원에 의해 선행된다는 생각과 일관되게, 우리는 초기 프로브 시간 창에서 경쟁사 컨텍스트의 재활성화가 대상 컨텍스트의 재활성화보다 더 강하다는 것을 추가로 관찰했습니다[성공적인 검색: t (27)=2.54, P=0.017, d=0.48]. 이러한 경향은 성공적으로 해결되지 않은 경쟁[실패한 검색: t(24)=1.83, P=0.08, d=0.37]에서도 나타났습니다. 경쟁사 상황에 대한 증거는 검색 성공 여부에 관계없이 늦은 기간보다 초기에 더 강력했습니다. [성공적인 검색: t(27)=4.24, P < 0.001, d=0.80 ; 검색 실패: t(24)=2.99, P=0.007, d=0.61]. 마지막으로, 초기 프로브 시간 창에서 경쟁사 컨텍스트에 대한 분류기 증거는 성공적인 [t(27)=3.21, P=0.003, d에 대해 확률(33.3%)보다 훨씬 높았습니다.=0.61] 및 실패한 [t(24)=2.30, P=0.030, d=0.46] 검색에 비해 대상 컨텍스트에 대한 분류기 증거는 늦은 시간 창의 우연과 성공적인 대상 검색의 경우 [t(27)=2.21, P=0.035, d=0.42]와 크게 다릅니다.
이러한 새로운 연구 결과는 인코딩 컨텍스트가 경쟁 검색 중에 우연히 복원되고 이러한 복원이 검색 경쟁 및 간섭 해결을 추적한다는 것을 보여줍니다. 사전 간섭은 경쟁 메모리 추적의 인코딩 컨텍스트가 우연히 다시 활성화되는 것과 신경적으로 연관되어 있습니다. 경쟁자의 복귀는 프로브 시작 후 약 350-450ms(즉, 시험 시작 후 2.3초)에 매우 일찍 관찰되었습니다. 그 직후 경쟁 해결이 뒤따랐습니다. 즉, 대상 인코딩 컨텍스트의 피질 복원에 반영된 대로 프로브 프리젠테이션 후 약 550-800ms(즉, 시험 시작 후 2.5초)가 이루어졌습니다.
다음으로 큐 시간 창으로 이동합니다. 놀랍게도 우리는 AC 검색이 큐 시간 창(시행 시작 후 1.25초)에 이미 기회 미만의 대상 컨텍스트 복원에 대한 분류기 증거와 연관되어 있음을 관찰했습니다(그림 3). 이 시간 창에서 참가자에게는 목표 관련 메모리를 지정하지 않고 여러 메모리 추적(즉, B 및 C)을 가리키는 단어 큐(즉, A)가 제공되었습니다. 이 효과를 더 잘 이해하기 위해 우리는 단어 큐 제시가 가장 강한 기억 흔적과 관련된 맥락의 우연한 복원을 일으킬 가능성을 조사했습니다. 즉, 경쟁하는 AB 인코딩 컨텍스트입니다. 이 예측은 메모리 성능(성공 대 실패) 및 컨텍스트(대상 대 경쟁사) 요소를 사용하여 반복 측정 ANOVA를 사용하여 단어 큐 시간 창 동안 AC 단어 쌍에 대한 분류기 정확도를 검사하여 테스트되었습니다. 분석 결과 유의미한 효과는 나타나지 않았습니다(모든 Ps > 0.09).
그럼에도 불구하고, 성공적인 검색 시도에 초점을 맞출 때 이미 단어 큐 시간 창에 있는 경쟁자의 재활성화에 의해 사전 간섭이 주도될 수 있다는 개념이 뒷받침됩니다. 대응표본 t-검정은 AC 대상 컨텍스트보다 AB 경쟁자 컨텍스트에 대해 더 강력한 분류 증거를 보여주었습니다. [t(27)=2.32, P=0.028, d=0 .44] 및 AB 경쟁자 컨텍스트 복원에 대한 가능성 이상의 증거 [t(27)=2.14, P=0.042, d=0.40; 그림 3]. 따라서 AB 경쟁사 컨텍스트 재활성화는 이미 큐 시간 창에서 실험 초기에 발생하고 프로브가 제시될 때까지 그 재활성화가 검색을 지배하는 것으로 보입니다. 이 순간 간섭 해결이 이루어지고 AC 타겟 컨텍스트 복원이 관찰됩니다.
참가자가 어느 것이 임상시험과 관련된 기억 추적인지 알지 못하는 시간 창에서 경쟁자에 대한 더 큰 분류자 증거를 관찰하는 경향은 직관에 반하는 것처럼 보일 수 있습니다. 그러나 이는 AC 단어 쌍의 경우에만 해당됩니다. 이 발견에 대한 추가 통찰력을 제공하기 위해 큐 및 프로브 시간 창에서 세타 대역(3~6Hz)의 AC 및 AB 단어 쌍과 DE 단어 쌍을 대조하는 단변량 분석을 실행했습니다. 이전 연구에서는 기억 간섭이 전두엽 세타 활동 증가와 관련이 있음을 나타냈습니다(예: Hanslmayr et al. 2010; Staudigl et al. 2010; Waldhauser et al. 2012; Bramão and Johansson 2017). 이 분석은 AC에 대한 단어 큐 시간 창에서 초기 세타 활동이 증가했지만 AB 단어 쌍에 대해서는 그렇지 않은 것으로 나타났습니다 (보충 참고 6 참조). 이 결과는 우리의 행동 결과와 잘 일치합니다. 우리는 참가자들이 AC 단어 쌍에서 C 타겟을 검색하도록 요청받은 경우에만 적극적인 간섭을 관찰했습니다. 이는 우리의 패러다임이 AC 연관에 비해 더 강한 AB 연관을 유발했음을 나타냅니다. 따라서 참가자에게 큐 A라는 단어가 주어졌을 때 AB 연관이 가장 쉽게 재활성화되는 이벤트일 수 있습니다. 하지만 이 아이디어에 대한 도전은 이 큐 시간 창에서 AB를 검색하는 동안 대상 컨텍스트에 대한 분류 증거를 관찰하지 못했다는 것입니다. 그러나 인코딩 블록 유형(예: AB/AC/DE 순서)의 함수로서 AB 검색에 대한 탐색적 분석을 통해 AB 메모리를 촉진하는 블록 유형에 대한 대상 컨텍스트 복원이 밝혀졌습니다(보충 참고 7 참조).
AB 검색 중 컨텍스트 복원
Even though there was no evidence of retroactive interference during AB retrieval, for completeness, we investigated if classifier evidence for target context is also evident during AB retrieval trials as a function of retrieval success. Successful retrieval of AB word pairs was associated with above-chance target context classifier accuracy in the probe time window (between 2.5 and 2.8 s) (Fig. 4). This analysis was restricted to a subsample of participants (n = 24 for AB retrieval with >10회 시도). 우리는 LOSO 접근 방식을 사용하여 참가자별 분석 창을 정의하여 통계 순환성을 다시 피했습니다. AB 단어 쌍에 대한 분류기 증거는 메모리 성능(성공 대 실패) 및 컨텍스트(대상 대 경쟁사) 요소를 사용하여 양방향 반복 측정 ANOVA를 사용하여 조사되었습니다. ANOVA는 두 요인[F(1, 24)=3.64, P=0.069, eta2 P=0.13] 사이에 미미한 상호 작용을 보여주었습니다. 계획된 쌍별 비교에서는 대상 컨텍스트에 대한 분류기 증거가 실패한 AB 검색에 비해 성공에 대해 더 강한 경향이 있음이 밝혀졌습니다. [t(24)=1.99, P=0.059, d {{19 }}.40]. 또한, 메모리 성능이 성공적일 때 대상 컨텍스트에 대한 분류기 증거가 경쟁사 컨텍스트에 대한 증거보다 높았습니다[t(29)=2.8, P=0.009, d=0. 51]. 또한, 대상 컨텍스트에 대한 분류기 정확도는 성공적인 검색 시도의 확률(33.3%)보다 훨씬 높았습니다 [t(29)=3.6, P=0.001, d=0.65 ]) 그러나 실패한 시도에는 해당되지 않습니다 [t(23)=−0.84, P=0.14, d=−0.30] (그림 4).
요약하자면, 성공적인 AB 대상 검색에는 인코딩 영화 컨텍스트의 재활성화가 동반되었지만 메모리 검색이 성공한 경우에만 가능했습니다.
AB/AC 삼중항에 대한 메모리 기능으로서의 컨텍스트 복원
다음으로 우리는 검색이 전개됨에 따라 컨텍스트 재활성화의 변조가 두 개의 개별 이벤트, 즉 대상과 다른 동료의 장기적인 접근성과 어떻게 관련되는지 확인하려고 했습니다. 흥미롭게도 그림 2-4에 보고된 분류 정확도는 확률을 초과하거나 미만으로 나타나는 패턴을 보여줍니다. 이 패턴은 참가자가 두 개의 연관된 메모리 표현을 번갈아 사용하고 있음을 나타낼 수 있습니다. 우리는 검색 경쟁 조건에서 신뢰할 수 있는 확률 상위 및 하위 분류의 존재를 조사하여 이 아이디어를 테스트했습니다. 우리는 분류기 증거가 AB 및 AC 동료를 기억하는 것을 예측하는지 여부를 조사했습니다. 충분한 시도를 하기 위해 AB 및 AC 검색 조건을 축소하고 검색 시도를 세 가지 범주로 분리했습니다. 1) 대상과 동료를 모두 기억합니다. 2) 목표 메모리를 검색하지만 연관 검색에 실패함; 3) 목표물을 검색하는 데 실패했지만 동료를 기억합니다. 보충 정보 8은 연관된 메모리 추적을 기억하는 것이 큐 시간 창에서 연관 컨텍스트의 복원을 동반함을 보여줍니다. 대조적으로, 대상 메모리 검색은 프로브 시간 창에서 대상 컨텍스트의 복원을 동반했습니다. 특히, 가능성 위 및 아래의 분류는 참가자가 두 기억을 모두 기억할 때만 관찰되었으며, 이는 그림 3과 4에 보고된 패턴이 두 관련 메모리 추적의 유지 및 교대와 관련될 수 있음을 간접적으로 암시합니다.
성공적인 대상 검색의 시간-주파수 표현
이전 분석에서는 비경쟁적 검색과 경쟁적 검색에서 컨텍스트 복원의 시간적 역학을 조사했습니다. 다음으로 우리는 경쟁적 검색과 비경쟁적 검색 중 타겟 단어 검색의 신경 상관 관계를 조사하려고 했습니다. 검색 시간 경과에 따라 MVPA에서 사용된 동일한 주파수 범위에서 클러스터 기반 순열 테스트(Maris 및 Oostenveld 2007)를 사용하여 성공적인 검색과 실패한 검색을 대조하는 단변량 분석이 실행되었습니다.
비판적으로, 우리는 패턴 분류기가 대상 컨텍스트의 신뢰할 수 있는 부수적 복원을 식별한 것과 겹치는 시간 창의 알파/베타 주파수 범위에서 중요한 효과를 관찰했습니다. DE 비경쟁 검색은 큐 시간 창에 있는 {{0}}.9와 1.5초(P=0.02, d { {6}} −0.57, 그림 5A 참조). 대조적으로, 경쟁 검색은 2.5초에서 3초 사이의 나중 프로브 시간 창까지가 아니라 알파/베타 대역에서 비동기화 증가를 특징으로 하는 상당한 검색 성공 효과를 보여주었습니다(AB 검색: P=0.02, d=-0.53; AC 검색 P=0.04, d=-0.16, 그림 5B, C 참조).
흥미롭게도 이러한 데이터의 시간적 역학은 다변량 접근 방식의 결과와 겹쳐서 성공적인 대상 검색이 컨텍스트 대상 복원과 동일한 시간 창에서 발생함을 보여줍니다. 더욱이, 현재 결과는 에피소드 기억 검색에서 알파/베타 비동기화의 역할을 강조하는 최근 설명을 뒷받침하고(Hanslmayr et al. 2012; Hanslmayr et al. 2016; Griffiths et al. 2021) 문헌의 이전 연구 결과(Manning et al. 2011; Jafarpour 외 2014; Staudigl 외 2015; Michelmann 외 2016; Waldhauser 외 2016).
논의
과거의 일화를 기억하는 능력은 유사한 중복 사건으로 인해 발생하는 경쟁으로 인해 방해를 받는 경우가 많습니다. 여기서 우리는 인코딩 중에 별개이지만 겹치는 이벤트가 포함된 부수적 맥락의 부수적 복원이 메모리 경쟁의 특징인지 여부를 조사했습니다. 경쟁 검색 중 컨텍스트 복원은 기억 간섭의 영향을 최소화하기 위해 인지 제어의 필요성을 줄일 수 있습니다. 높은 시간 해상도 EEG 데이터의 MVPA를 사용하여 메모리 검색 시간 경과에 따른 대상 및 경쟁자 컨텍스트 복원을 조사했습니다. 우리는 기억 경쟁이 실제로 목표 기억과 경쟁 기억 모두와 관련된 맥락적 세부 사항의 동시적이고 부수적인 재활성화와 관련되어 있음을 보여주는 증거를 제공합니다. 중요한 것은 이 부수적인 컨텍스트 복원이 검색 경쟁과 간섭 해결을 추적하고 선택적 메모리 검색의 시간적 역학에 대한 새로운 통찰력을 제공한다는 것입니다.
과거의 일화를 기억하는 능력은 유사한 중복 사건으로 인해 발생하는 경쟁으로 인해 방해를 받는 경우가 많습니다. 여기서 우리는 인코딩 중에 별개이지만 겹치는 이벤트가 포함된 부수적 맥락의 부수적 복원이 메모리 경쟁의 특징인지 여부를 조사했습니다. 경쟁 검색 중 컨텍스트 복원은 기억 간섭의 영향을 최소화하기 위해 인지 제어의 필요성을 줄일 수 있습니다. 높은 시간 해상도 EEG 데이터의 MVPA를 사용하여 메모리 검색 시간 경과에 따른 대상 및 경쟁자 컨텍스트 복원을 조사했습니다. 우리는 기억 경쟁이 실제로 목표 기억과 경쟁 기억 모두와 관련된 맥락적 세부 사항의 동시적이고 부수적인 재활성화와 관련되어 있음을 보여주는 증거를 제공합니다. 중요한 것은 이 부수적인 컨텍스트 복원이 검색 경쟁과 간섭 해결을 추적하고 선택적 메모리 검색의 시간적 역학에 대한 새로운 통찰력을 제공한다는 것입니다.
또한, 우리의 데이터는 컨텍스트 복원 시점이 대상 단어의 성공적인 검색 시점과 겹친다는 것을 보여줍니다(그림 5A). 이는 이전 연구 결과(예: Manning et al. 2011; Diana et al. 2013; Gershman et al. 2013; Miller et al. 2013; Staudigl et al. 2015; Folkerts et al. 2018; Herweg, Sharan, et al. 2020a) 성공적인 대상 검색에는 인코딩 컨텍스트의 동시 접근성이 수반됨을 나타냅니다. 중요한 것은, 우리 패러다임에서 맥락의 부수적 성격은 해마가 천천히 표류하는 맥락 변화를 사건의 보다 개별적인 요소와 결합한다는 생각과 잘 일치한다는 것입니다(Polyn et al. 2009; Howard 2017; Yonelinas et al. 2019; Kahana 2020) ) 결과적으로 패턴 완성을 통해 모든 요소를 동시에 기억할 수 있습니다(Horner et al. 2015; Ritchey and Cooper 2020).
인코딩 컨텍스트의 부수적인 복원을 정량화하는 방법을 확립한 후, 우리의 주요 목표는 다른 컨텍스트에서 인코딩된 관련 이벤트 간의 경쟁과 성공적인 간섭 해결을 추적하는지 조사하는 것이었습니다. 행동적으로 우리는 신뢰할 수 있는 사전 간섭을 관찰했습니다. 신경학적으로 우리는 인코딩 중에 중복되고 경쟁하는 이벤트가 포함된 인코딩 컨텍스트가 경쟁 검색 중에 우연히 복원되는 것을 관찰했습니다. 사전 간섭은 검색 중 초기에 발생하고 큐 시간 창에 존재할 가능성이 높으며 프로브 시간 창의 초기 부분으로 퍼지는 경쟁 영화 컨텍스트의 재 활성화와 관련이 있습니다 (그림 3A). 비판적으로 이는 해결된 사전 간섭과 해결되지 않은 사전 간섭 모두에 대한 경우였으며(그림 3B), 이는 경쟁 검색이 경쟁 항목의 재활성화뿐만 아니라 인코딩 컨텍스트를 지정하는 컨텍스트 세부 정보를 포함하여 포괄적인 정보를 특징으로 함을 나타냅니다. 참가자가 메모리 간섭을 성공적으로 해결하면 경쟁자 컨텍스트 복원 후 대상 컨텍스트 재활성화가 이루어졌습니다. 우리의 데이터는 성공적인 경쟁 해결이 목표 컨텍스트 복원과 연관되어 있으며 그러한 복원이 간섭 해결을 예측했음을 보여줍니다. 이 발견은 인코딩 에피소드를 지정하는 상황별 특징의 부수적인 복원이 경쟁 검색 중에 도움이 될 수 있다는 생각과 일치합니다. 인코딩 컨텍스트에 대한 액세스는 중복되는 이벤트를 차별화하고 메모리 간섭을 줄여 목표 관련 검색 또는 검색 후 대상 기능 선택을 용이하게 할 수 있습니다.
경쟁적 검색에 대한 가장 두드러진 설명 중 하나는 인지 제어 메커니즘이 목표 기억과 함께 활성화되는 경쟁 기억을 적극적으로 억제한다는 것입니다(Levy and Anderson 2002; Anderson 2003). 그러한 억제 메커니즘의 결과는 나중에 경쟁자를 잊어버리는 것입니다(Anderson et al. 1994). 경쟁 검색 중 상황별 특징의 부수적인 복원은 메모리 간섭을 처리하기 위한 대체/보완 메커니즘일 수 있습니다. 최근 연구에 따르면 특정 맥락에서 인코딩된 항목에 대한 검색 방향을 전략적으로 채택하면 기억 간섭이 줄어들고 결과적으로 관련 기억과 경쟁 기억이 억제되고 나중에 망각되는 것을 방지할 수 있는 것으로 나타났습니다(Kerrén et al. 2021).
우리의 데이터는 간섭 해결을 예측하는 목표 컨텍스트 복원이 첫 글자 프로브 시작 후 약 {{0}}.50초(즉, 시험 시작 후 ~2.5초)에 초기에 관찰되었음을 보여줍니다. 흥미롭게도, 이 효과의 타이밍은 성공적인 목표 단어 검색의 타이밍과 겹쳐서(그림 3 및 5), 경쟁 해결 중에 인코딩 컨텍스트와 목표 단어가 병렬 방식으로 동시에 활성화된다는 것을 나타냅니다. 이전 연구에 따르면 기억 검색으로 이어지는 피질 복원은 신호 발생 후 약 0.5초 정도 일찍 발생할 수 있는 것으로 나타났습니다(Jafarpour et al. 2014; Kurth-Nelson et al. 2015; Bramão and Johansson 2018; Staresina and Wimber 2019). 우리의 데이터는 이전 검색 경쟁에도 불구하고 대상 컨텍스트의 피질 복원이 유사한 시간적 프로필을 보여 주었기 때문에 간섭 해결이 현저히 빠를 수 있음을 보여줍니다. 이는 검색 경쟁을 처리하는 메커니즘이 매우 조기에 신속하게 작동하여 목표 관련 대상 재활성화 및/또는 선택을 위한 길을 닦는다는 아이디어를 확증합니다(Waldhauser et al. 2012).
흥미롭게도 간섭 해결과 관련된 타겟 컨텍스트 재활성화는 프로브 시작 후 약 {{0}}.50초 후에 관찰되었지만, 비경쟁적 검색을 위한 타겟 컨텍스트 재활성화는 단어 큐 시작 후 약 0.95초 후에 나중에 발생했습니다. 대뇌 피질의 복원으로 이어지는 해마 패턴 완성은 기억 강도 및 목표 지향 편향과 같은 여러 요인에 따라 달라질 수 있습니다. 일부 연구에 따르면 상향식 해마-피질 복원에 의해 시작된 초기 기억 신호는 피질 복원이 하향식 목표 지향 방식으로 더욱 정제되거나 통합되는 후두정엽 피질 영역으로 전송됩니다(Wagner et al. 2005; Bergström 외 2013, Kuhl 외 2013, Favila 외 2018, Staresina 및 Wimber 2019). 이는 성공적인 기억 검색으로 이어지는 피질 복원 시기가 기억 작업의 특정 요구 사항에 따라 서로 다른 시점에 발생할 수 있음을 시사합니다.
여기에 보고된 분류 결과(그림 2-4)는 각각 목표 및 경쟁 컨텍스트 복원에 대한 기회 수준 위와 아래의 체계적인 변동을 보여줍니다. 참가자가 단어 쌍 연관 단어 중 하나만 기억한 경우에는 그러한 패턴이 관찰되지 않았습니다(보충 참고 7). 우연의 위아래로 분류하는 것은 두 가지 가능한 기억 흔적 사이의 교대를 반영한다고 생각할 수 있습니다. 이전 연구에서는 델타 주파수에서 진동하는 분류 정확도를 작업 메모리의 표현 상태 간 전환과 연결했습니다(예: de Vries et al. 2019; de Vries et al. 2020). 에피소드 기억 검색 상황에서 이러한 메커니즘이 어떻게 작동하는지에 대한 추가 통찰력을 제공하려면 향후 연구가 필요합니다.
우리의 데이터는 사전에 간섭하지만 소급적으로 간섭하지는 않는 것으로 나타났습니다. 즉, 검색 경쟁은 참가자에게 AC 단어 쌍의 C 타겟을 검색하도록 요청한 경우에만 존재했습니다. 이는 우리의 패러다임이 AC 연관성에 비해 더 강한 AB를 유발했을 수 있음을 나타냅니다. 실제로 AC 검색 중에 우리는 큐 시간 창에 존재하는 경쟁사(AB 컨텍스트)에 대한 분류자 증거가 대상(AC 컨텍스트)보다 더 강한 경향이 있음을 관찰했으며 참가자는 메모리 중 어느 것이 무엇인지 알지 못했습니다. 추적(B 또는 C)은 목표와 관련이 있었습니다. 인코딩 작업 중에 참가자들은 영화의 맥락에서 단어 쌍을 상상하도록 요청 받았습니다. 이는 참가자에게 다음에 AC 연결을 생성하도록 요청했을 때 중단/업데이트하기 어려운 AB 연결에 대한 강력한 메모리 표현을 촉진했을 수 있습니다. 따라서 참가자에게 큐 A라는 단어가 주어지면 경쟁 메모리 B가 복원되어 능동적인 간섭이 발생했습니다.
추가적으로, 인코딩 블록 동안 AB와 AC가 더 멀리 떨어져 제시될 때 AB 단어 쌍에 대한 타겟 재활성화가 관찰되었습니다. 향후 연구에서는 소급 및 사전 간섭을 중재하는 메커니즘을 더 조사해야 합니다. 이러한 두 가지 유형의 간섭은 메모리의 서로 다른 단계(인코딩 대 검색)에서 작동하는 적어도 부분적으로 구별되는 신경 메커니즘에 의해 중재될 수 있습니다. 예를 들어, 현존하는 데이터에 따르면 이후 AC 학습 중 AB의 기억 재활성화는 소급 간섭에 대한 저항을 예측하고(Kuhl et al. 2010, 2011; Koen and Rugg 2018) 현재 데이터(Kuhl et al. 2011과 함께)는 AC 검색 중 AB 재활성화로 인해 간섭이 부분적으로 나타납니다. 그러나 현존하는 데이터는 AC 학습 중 AB 재활성화로 사전 간섭이 부분적으로 설명되는지 여부에 대해 서로 다르며(Koen 및 Rugg 2018), 거시적 연구 변동성은 아마도 중복되는 이벤트가 메모리에 통합되는 정도와 관련이 있습니다(Shohamy 및 Wagner 2008; Schlichting 및 Preston 2015; Favila 외 2018; Chanales 외 2019).
놀랍게도 큐 시간 창에서 우리의 데이터는 성공적인 메모리 검색에 대한 경쟁자 컨텍스트 재활성화를 보여주지만 실패한 메모리 검색에 대해서는 그렇지 않습니다(그림 3). 이러한 관찰은 망각이 경쟁 기억이 목표 검색을 손상시킬 때 발생하는 기억 간섭에 전적으로 기인하는 것은 아니라는 것을 시사합니다(Levy and Anderson 2002; Anderson 2003). 실제로 최근 연구에서는 겹치는 경쟁 기억의 재활성화가 반드시 비용이 드는 것은 아니지만 겹치는 기억의 통합을 촉진하여 기억에 도움이 될 수 있음을 보여줍니다(예: Chanales et al. 2019). 메모리 간섭과 통합 사이의 균형을 조사하기 위해서는 향후 연구가 필요합니다. 최근 연구에 따르면 상황은 이러한 상호 작용을 조절하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다(Libby et al. 2019; Cox et al. 2021).
전체적으로, 우리의 결과는 일화적 회상이 경쟁적 검색 동안 과거 사건의 맥락적 세부사항의 부수적인 복원을 포함한다는 새로운 전기생리학적 증거를 제공합니다. 특히, 우리는 목표 컨텍스트의 최종 복원에서 사전 간섭 해결이 나타나고 메모리 간섭이 경쟁사 컨텍스트의 조기 및 부수적 복원을 특징으로 함을 보여줍니다. 에피소드 기억은 정의에 따라 상황에 따라 다릅니다(예: Estes 1955; Polyn 및 Kahana 2008; Polyn et al. 2009; Howard 2017). 여기서 우리는 검색 경쟁이 경쟁 항목이 인코딩된 에피소드 컨텍스트의 부수적인 복원과 연관되어 있음을 처음으로 보여줍니다. 향후 연구에서는 그러한 복직의 기능적 역할을 조사하여 중복되는 에피소드를 분리하여 기억 간섭을 줄이고 해결하는 데 기여할 수 있습니다. 이는 과거를 선택적으로 기억하는 데 기본이 되는 메커니즘입니다.
보충 자료
보충 자료는 Cerebral Cortex 온라인에서 찾을 수 있습니다.
노트
저자는 본 연구에 참여한 모든 자원봉사자들에게 감사를 표합니다. 저자는 자극 준비 및 데이터 수집 중에 도움을 준 Eysteinn Ívarsson과 Tim Larsson에게 감사의 말씀을 전합니다.
자금 조달
스웨덴 연구 위원회(VR 2015-01180); 그리고 마커스와 아말리아 발렌베리 재단(MAW 2015.0043).
참고자료
1. 앤더슨 JR. 1974. 장기 기억에서 명제 정보 검색. 코그 사이콜. 6:451~474.
2. 앤더슨 MC. 2003. 간섭 이론 재고: 집행 통제 및 망각 메커니즘. J 멤 랭. 49:415–445.
3. 앤더슨 MC, 비요크 RA, 비요크 EL. 1994. 기억은 망각을 유발할 수 있습니다: 장기 기억의 인출 역학. J Exp Psychol Learn Mem Cogn. 20:1063-1087.
4.Bergström ZM, Henson RN, Taylor JR, Simons JS. 2013. 다중 모드 이미징은 기억의 시공간 역학을 드러냅니다. NeuroImage. 68:141~153.
5.Beukers AO, Buschman TJ, Cohen JD, Norman KA. 2021. 활동 침묵 작업 기억은 단순히 일화 기억인가? 동향 Cogn 과학. 25:284–293.
6.Borin L, Forsberg M, Roxendal J. 2012. Korp — Språkbanken의 코퍼스 인프라. In: ELRA, 편집자. LREC 2012 절차; 이스탄불.
7.Bramão I, Johansson M. 2017. 일화 기억의 맥락 복원의 이점과 비용: ERP 연구. J Cogn Neurosci. 29:52~64.
8.Bramão I, Johansson M. 2018. 신경 패턴 분류는 에피소드 메모리에서 전송에 적합한 처리를 추적합니다. eNeuro. 5:ENEURO.0251–ENEU18.2018.
9. Chanales AJH, Dudukovic NM, Richter FR, Kuhl BA. 2019. 중첩되는 기억 간의 간섭은 학습 중 신경 상태에 의해 예측됩니다. 냇 커뮤. 10:1~12.
10.Cox WR, Dobbelaar S, Meeter M, Kindt M, van Ast VA. 2021. 일시적인 기억력 향상과 손상은 사건 전반에 걸친 맥락적 유사성에 의해 결정됩니다. Proc Natl Acad Sci US A. 118:e2101509118.
11. Diana RA, Yonelinas AP, Ranganath C. 2013. 맥락 복원 중 해마 옆 피질 활성화는 항목 기억을 예측합니다. J Exp Psychol Gen. 142:1287–1297.
12.de Vries IEJ, van Driel J, 올리버스 CNL. 2019. 시각적 선택을 준비하기 위한 작업 메모리 표현의 상태를 디코딩합니다. NeuroImage. 191:549-559.
13.de Vries IEJ, Slagter HA, 올리버스 CNL. 2020. 작업 메모리의 표현 상태에 대한 진동 제어. 동향 Cogn 과학. 24: 150-162.
14.Esterman M, Tamber-Rosenau BJ, Chiu YC, Yantis S. 2010. fMRI 데이터 분석에서 비독립성 방지: 한 주제를 제외합니다. NeuroImage. 50:572-576.
15. 에스테스 WK. 1955. 자발적 회복 및 퇴행의 통계 이론. 심리학 계시록 62:145-154.
For more information:1950477648nn@gmail.com
