작업 기억 성능에 대한 감각 이력의 다중적이고 분리 가능한 효과 1부
Dec 19, 2023
감각 정보의 행동 보고는 자극 이력에 의해 편향됩니다. 이러한 연속 의존성 편향의 성격과 방향은 실험 설정마다 다를 수 있습니다. 이전 자극에 대한 매력적이고 혐오적인 편향이 모두 관찰되었습니다.
감각 정보는 우리 몸이 외부 세계와 상호 작용한 결과이며 시각, 청각, 촉각, 미각, 후각 등 오감으로 인지할 수 있습니다. 이 감각 정보는 신경계를 통해 우리의 뇌로 전달되어 처리되고 기억으로 인코딩됩니다. 그러므로 감각정보와 기억 사이에는 밀접한 관계가 있다.
좋은 기억을 만들고 보존하는 능력은 중요한 인지 능력이며 감각 정보는 이 과정에 매우 중요합니다. 우리는 살아가면서 다양한 경험과 사건을 겪으면서 우리의 뇌는 소리, 이미지, 맛, 냄새 등 각 감각으로부터 정보를 받습니다. 이러한 감각 정보는 우리의 관심을 불러일으키고 감정을 자극하여 경험을 더욱 깊고 의미있게 만듭니다.
어떤 사건을 기억해야 할 때 감각 정보는 기억 은행에서 관련 정보를 검색하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 그림은 장소의 시각적 이미지를 불러일으킬 수 있고, 노래는 우리의 감정 상태를 상기시킬 수 있으며, 맛과 냄새는 특정 순간과 장면을 불러일으킬 수 있습니다. 감각 정보를 결합하여 더 복잡한 기억을 만들 수도 있습니다.
그러므로 다양한 감각 경험을 유지하는 것은 기억력 향상에 큰 도움이 됩니다. 영화감상, 음악감상, 책읽기, 박물관 견학 등 다양한 활동에 참여해 볼 수 있습니다. 호기심과 상향된 태도를 유지하고 다양한 정보를 수집하는 것은 인지, 사고, 기억의 전반적인 발달에 도움이 됩니다. .
마지막으로, 감각 정보와 기억 사이에는 상호 강화적인 관계가 있다는 것을 기억하세요. 긍정적인 감각 경험은 기억을 자극하고, 건강한 기억은 감각 경험을 더 잘 기억하고 이해하는 데 도움이 됩니다. 그러므로 우리는 전반적인 발전을 촉진하기 위해 각 감각의 경험에 집중해야 합니다. 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 다양한 활성 성분에서 비롯됩니다. 이러한 성분은 다양한 방식으로 뇌 건강을 증진할 수 있습니다.
인간의 뇌에서 이러한 편견이 언제 어떻게 발생하는지는 아직 대부분 밝혀지지 않았습니다. 이는 감각 처리 자체의 변화를 통해/또는 유지 관리나 의사 결정과 같은 지각 이후 과정 중에 발생할 수 있습니다.
이 문제를 해결하기 위해 우리는 20명의 참가자(여성 11명)를 테스트하고 작업 기억 작업에서 행동 및 뇌자기학(MEG) 데이터를 분석했습니다. 이 작업에서는 참가자에게 두 개의 무작위 방향 격자가 순차적으로 제시되었으며 그 중 하나는 작업이 끝날 때 회상하도록 신호를 받았습니다. 재판.
행동 반응은 두 가지 뚜렷한 편향에 대한 증거를 보여주었습니다. (1) 동일한 시험에서 이전에 인코딩된 방향에서 벗어난 시험 내 반발 편향, (2) 이전 시험에서 작업 관련 방향을 향한 시험 간 매력적인 편향.
자극 방향의 다변량 분류는 행동에 대한 반대 효과에도 불구하고 자극 인코딩 중 신경 표현이 시험 내 또는 시험 간 사전 방향을 고려했는지 여부에 관계없이 이전 격자 방향에서 벗어나 편향된 것으로 나타났습니다.
이러한 결과는 반발 편향이 감각 처리 수준에서 발생하고 지각 이후 단계에서 무시되어 행동에 매력적인 편향이 발생할 수 있음을 시사합니다.
키워드:
편견; 기계 학습; MEG; 신경 표현; 연속 의존성; 작업 기억.
의의 설명
최근 경험은 감각 정보의 행동 보고에 편향을 주어 환경의 시간적 규칙성을 활용할 가능성이 있습니다. 이러한 직렬 편향이 발생하는 자극 처리의 어느 단계에서 여전히 불분명합니다.
여기에서 우리는 초기 감각 처리 중 신경 활동 패턴이 참가자의 보고서에서 볼 수 있는 것과 동일한 편향을 나타내는지 여부를 테스트하기 위해 행동 및 신경생리학적[자기뇌파검사(MEG)] 데이터를 기록했습니다. 행동에 여러 편향을 생성하는 작업 기억 작업에서 반응은 이전 목표 쪽으로 편향되었지만 최근 자극과는 거리가 멀었습니다.
신경 활동 패턴은 이전에 관련된 모든 항목에서 균일하게 편향되었습니다. 우리의 결과는 모든 직렬 편향이 초기 감각 처리 단계에서 발생한다는 제안과 모순됩니다. 대신, 신경 활동은 최근 자극에 대해 대부분 적응과 유사한 반응을 보였습니다.
소개
자극 이력은 감각 입력에 따라 성능을 조절합니다. 시간적 상관관계에 대한 의존은 시각 시스템에 깊이 뿌리박혀 있으며(Simoncelli 및 Olshausen, 2001) 짧은 시간 규모에 걸쳐 대체로 안정된 세계 내에서 인식을 안내하는 데 유익할 수 있습니다(Dong 및 Atick, 1995). 과거의 감각 증거는 잡음이 심한 감각 흐름에서 신호를 추출하고 깜박임, 눈 움직임 또는 시각적 폐색을 연결하기 위한 안정적인 표현을 유지하는 데 효과적인 사전 역할을 할 수 있습니다.
최근 연구에서는 지연 반응 및 작업 기억 작업에서 사전 자극의 강력한 단기 영향도 밝혀졌습니다(Huang and Sekuler, 2010; Cicchini et al., 2014, 2018; Fischer and Whitney, 2014; Bae and Luck, 2017; Fritsche 외, 2017; Czoschke 외, 2019). 보다 구체적으로, 기억된 항목은 이전 시험의 작업 관련 자극과 더 유사한 것으로 보고되는 경우가 많습니다.
직렬 종속 편향이라고도 하는 이 매력적인 편향은 사전 역할을 하여 시간적 안정성을 높이는 것으로 제안됩니다(Cicchini et al., 2014; Fischer and Whitney, 2014; Kiyonaga et al., 2017; Fischer et al., 2020). 반대로, 임상시험에서 순차적으로 제시된 항목의 특징은 서로 더 유사하지 않다고 판단되는 경우가 많습니다(Born and Tootell, 1992; Störmer and Alvarez, 2014; Fritsche et al., 2017). 이러한 반발 편향은 시간적으로 자기상관된 신호의 효율적인 코딩으로 인해 발생할 수 있습니다(Cicchini et al., 2018).
자극 간의 미묘한 차이를 증폭하면 지각적 의사 결정을 최적화하는 데 추가로 도움이 될 수 있습니다(Kiyonagaet al., 2017; Cicchini et al., 2018; van Bergen and Jehee, 2019). 반대 방향에도 불구하고 매력적이고 반발적인 성능 편향이 나타났습니다. 시간 규모는 다르지만(Gekas et al., 2019; Sheehan andSerences, 2022) 작업 처리에 공동으로 영향을 미칩니다(Fritsche et al., 2017, 2020; Czoschke et al., 2019).
현재 문헌은 주로 행동에 초점을 맞추고 있지만, 이러한 반대 편향이 신경 메커니즘을 공유하는지, 특히 두 편향이 초기 또는 후기 감각 처리 단계에서 발생할 수 있는지 여부를 조사한 연구는 상대적으로 적습니다. 여러 연구에서 초기 시각 피질에서 발생하는 시험 간 편향에 대한 증거가 나타났지만(St. John-Saaltink et al., 2016; Sheehan andSerences, 2022) 초기 처리 단계를 분리하기에는 시간적 해상도가 충분하지 않거나 활동만 측정했습니다. 전두엽 피질은 있지만 감각 피질은 아닙니다(Papadimitriou et al., 2017).
현재 연구에서는 작업 기억 작업과 연속 뇌자기검사(MEG) 기록의 행동 보고서를 결합하여 높은 시간적 해상도로 감각 이력에 의해 유발된 시험 내 및 시험 간 편향을 평가했습니다.
우리는 참가자들에게 두 가지 방향을 순차적으로 제시하고 시험이 끝날 때 그 중 하나를 재현하기 위해 지속적이고 정밀한 반응을 사용하는 작업을 고안했습니다. 또한 우리는 자극의 작업 관련성에 대한 편향의 가능한 차별적 민감성을 테스트하기 위해 두 가지 방향 중 어느 방향을 보고해야 하는지를 나타내는 단서를 포함했습니다(Bae and Luck, 2020; Fischer et al., 2020).
우리는 두 번째에 대한 첫 번째 방향(시험 내 편향)에 의해 유발된 체계적인 편향과 현재 시험에 대한 이전 시험의 편향(시험 간 편향)을 비교했습니다.
비판적으로 우리는 MEG의 높은 시간 해상도를 활용하는 디코딩 접근 방식을 사용하여 그러한 편향에 대한 신경 서명을 찾을 수 있는지 테스트했습니다. 우리는 제시된 방향을 해독하기 시작했으며 행동 편향을 반영하는 신경 데이터에서 시험 내 및 시험 간 편향을 찾을 것으로 예상했습니다.
결과를 미리 보면, 우리는 행동 반응이 동일한 실험에서 이전 방향에서 체계적으로 밀려나 이전 실험에서 회상된 방향으로 당겨지는 것을 확인했습니다.
행동 반발 결과를 반영하여 자극 방향의 감각 신경 표현은 주어진 시험에서 제시된 이전 방향에서 멀어졌습니다.
그러나 우리는 행동에서 관찰된 편향에도 불구하고 방향 인코딩 동안 매력적인 시험 간 감각 편향에 대한 신경 증거를 찾지 못했습니다. 대신, 우리는 동일한 또는 이전 시험의 방향을 고려했는지 여부에 관계없이 항상 반발적인 신경 편향을 관찰했습니다. 편견의 근원.
재료 및 방법
참가자들
정상 시력 또는 정상 시력으로 교정된 20명의 건강한 지원자가 연구에 참여했습니다. 모든 참가자는 20세에서 36세 사이였습니다(평균 25.4세, 여성 11명). 연구에 참여하기 전에 자원 봉사자들은 옥스포드 대학 중앙 대학 연구 윤리 위원회가 승인한 절차에 따라 사전 동의를 제공했습니다. 참가자들은 이 연구에 참여하여 시간당 £15의 보상을 받았습니다.
실험 설정
참가자들은 어두컴컴한 조명, 방음 및 자기 차폐실에 위치한 MEG 스캐너에 앉아 있었습니다. 프로젝션 스크린은 시청 거리 90cm에 배치되었습니다. 시각적 자극은 Panasonic DLP 프로젝터(PT-D7700E)를 사용하여 60Hz의 새로 고침 속도를 사용하여 1024 768 픽셀의 공간 해상도로 화면 뒷면에 투사되었습니다.
작업은 Psychophysics Toolbox(Brainard, 1997)와 함께 MATLAB(MathWorks)을 사용하여 프로그래밍되고 제시되었습니다. 참가자는 광섬유 응답 상자에 응답을 표시했습니다.
일
참가자들은 독립적인 방향으로 순차적으로 제시된 두 개의 격자 자극 중 하나의 방향을 재현하는 정밀 작업 기억 작업을 수행했습니다(그림 1). 두 번째 격자의 제시와 동시에 참가자들은 시험이 끝날 때 조사할 때 보고할 격자 방향에 대한 신호를 받았습니다. 시험의 절반에서는 첫 번째 또는 두 번째 격자만 제시되어 보고에 사용되었습니다.
각 시도는 회색 배경(RGB: 127, 127, 127; 그림 1)과 함께 800ms 동안 화면에 중앙 고정 점(0.2도 시각적 각도)으로 시작되었습니다. 결과적으로, 사인파형 Gabor 자극은 임의의 각도는 200ms 동안 시각적 디스플레이 중앙에 표시되었습니다(시각 각도 6도의 직경, 시야각 각도당 2사이클, 대비 50%, 1.5도 SD의 가우시안 엔벨로프에 의해 테이퍼됨).
첫 번째 격자가 표시되지 않은 시험에서는 고정 점이 누락되었음을 알리기 위해 검정색에서 회색(RGB: 192, 192, 192)으로 색상이 변경되었습니다. 1700~1900ms의 지연 후 두 번째 격자가 표시되었습니다. 이 두 번째 격자는 첫 번째 격자 방향과 독립적으로 무작위로 그려진 각도를 제외하고 첫 번째 격자와 동일한 특성을 가졌습니다.
격자 중앙에서 고정점의 색상이 변경되었습니다. [주황색: (255,161, 0); 청록색: (0, 236, 255)]. 첫 번째 방향(첫 번째 시도 보고) 또는 두 번째 방향(두 번째 시도 보고)을 조사할 경우 색상으로 신호를 보냅니다. 실험의 큐 색상 우발성은 참가자들 사이에서 균형을 이루고 실험 중간에 변경되었습니다.
색상 우발사항이 전환된 후 참가자들은 세션의 후반부를 계속하기 전에 한 블록 전체에서 새로운 우발사항을 연습했습니다. 색상 단서는 시험 종료 시 보고 단계와 관련된 격자 방향을 나타내는 데 항상 유효했습니다. 두 번째 격자가 없는 시험에서 큐는 항상 첫 번째 방향을 나타냅니다.
1700~1900ms의 또 다른 지연 후에 프로브 격자가 나타났습니다. 참가자는 메모리에 있는 신호 격자와 일치하도록 방향을 조정해야 했습니다. 격자를 시계 방향(CW; 가운데 손가락) 또는 시계 반대 방향(검지)으로 회전시키기 위해 오른손으로 버튼을 눌러 조정이 이루어졌습니다.
왼쪽 검지로 버튼을 눌러 응답을 확인했습니다. 200-ms의 고정 기간이 지난 후 참가자에게는 올바른 방향을 나타내는 격자 형태로 50ms의 피드백이 제공되었습니다.
참가자들은 총 400번의 시험을 완료했습니다. 시도의 절반에서 200번의 시도에서 두 항목이 제시되었습니다(첫 번째 단서가 있는 100번의 시도와 두 번째 단서가 있는 보고가 있는 100번의 시도). 나머지 200개 시험에서는 단 하나의 항목만 제시되었습니다(100개는 격자 1만, 100개는 격자 2만 포함).
결과 요인 설계(관련 격자, 제시된 격자 수)에는 4가지 조건이 포함되었습니다. 두 가지 항목이 제시된 첫 번째 보고, 한 가지 항목이 제시된 첫 번째 보고, 두 개의 항목이 제시된 두 번째 보고, 두 번째 항목이 제시된 보고. 시험 유형은 무작위로 혼합되어 50개 시험의 블록으로 제시되었으며 각 블록은 10분 동안 지속되었습니다.
행동 분석
회상된 방향과 신호 방향 사이의 원형 거리를 계산하여 응답 오류를 정량화했습니다. 모든 응답은 순환 오류를 계산하기 위해 90도에서 90도 공간에 매핑되었습니다. 모든 시험 간 분석에서는 각 블록의 첫 번째 시험을 제외했습니다.
혼합물 모델링
우리는 목표에 대한 반응의 상대적 비율, 추측, 잘못된 목표에 대한 잘못된 반응을 조사하기 위해 작업 기억 문헌에서 자주 사용되는 고전적 혼합 모델을 적용했습니다("스왑 오류"; Bays et al., 2009; Schneegans and Bays, 2017) .
모델은 각 조건에 대해 개별적으로 맞춰졌습니다(2개 항목 대조에서 먼저 보고, 1개 항목 대조에서 먼저 보고, 2개 항목 대조에서 두 번째 보고, 1개 항목 대조에서 두 번째 보고).
혼합 모델은 동일한 시도에서 제시되었지만 단서가 제공되지 않은 항목(2개 항목 시도만)에 대한 von Mises 분포의 정밀도, 목표 반응률, 추측률 및 교환 비율을 추정했습니다. 데이터를 전체 데이터 세트에 맞춘 후 모델은 목표 응답률, 추측률 및 스왑률에 대한 단일 시도 가중치를 제공했습니다.
성능 편향 계산
우리는 목표 방향과 편향을 유발한 방향(이전 시험의 목표 방향 또는 동일한 시험의 관련 방향) 사이의 원형 차이의 함수로 성능 편향(반응과 목표 방향 사이의 부호 있는 원형 차이)을 계산했습니다. ).
우리는 편향 추정치를 인위적으로 부풀릴 수 있는 경사 편향과 직렬 편향을 혼동하는 것을 피하기 위해 응답 방향을 사용하지 않았습니다(De Gardelle et al., 2010; Tomassini et al., 2010). 우리는 뺄셈을 통해 목표 방향과 유도자 간의 차이를 계산했으며, 모든 각도 차이는 90도에서 90도 사이에 매핑되었습니다.
이러한 거리는 동일한 크기의 겹치는 64개의 bin으로 분류되었으며, 각 bin에는 시험의 25%가 포함되었습니다. 각 빈 내의 모든 시행에서 평균 부호 오류(편향)를 계산했습니다. 일정한 수의 시도에 걸쳐 평균이 계산되고 빈의 중간점에 중심이 맞춰지도록 각도 차이를 래핑하여 가장자리 아티팩트를 방지했습니다.
그 후, 우리는 음의 거리를 사용하여 성능 바이어스 인빈을 부호 반전하고 타겟 방향 사이의 음의 거리(90도 ~ 0도)와 양의 거리(0도 ~ 90도)에 대해 평균을 냈습니다. 방향을 유도하여 32개의 저장소를 생성합니다. 각 조건 및 참가자에 대한 32개 빈에 대해 계산된 절대 거리(0도 ~ 90도)에 대한 합산된 편향이 편향의 척도로 사용되었습니다.
For more information:1950477648nn@gmail.com
