초기 유아기의 지속적인 주의력에 대한 신경생리학: 인식 기억 결과와의 종방향 관계 조사 2부
Aug 25, 2023
2.3.3. 인식기억
9개월에 유아 인식 기억은 시각적 쌍 비교 작업을 사용하여 측정되었습니다(Morgan & Hayne, 2006). 이 컴퓨터 작업에서 유아는 모니터 앞의 보호자 무릎에 앉습니다. 이 작업에서 컴퓨터 모니터는 왼쪽 절반에 하나의 자극이 나타나고 오른쪽 절반에 다른 자극이 나타나는 분할 화면입니다.
시각적 페어링과 기억은 불가분의 관계에 있다고 할 수 있습니다. 일상생활에서 사물을 기억하고 인식하기 위해서는 기억이 필요하며, 시각적 페어링은 사물을 보다 쉽게 기억하고 인식하도록 돕는 방법입니다.
시각적 페어링은 우리가 새로운 것을 더 빨리 배우고 기억하며 기억력을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 새로운 단어나 개념을 시각적으로 배울 때 이미지나 메모리 카드와 더 쉽게 결합하여 더 쉽게 기억하고 이해할 수 있습니다. 또한 이미지와 색상을 사용하여 정보를 인코딩하는 등 시각적 페어링을 통해 기억을 통합하고 강화하여 더 쉽게 기억하고 회상할 수 있습니다.
시각적 페어링은 기억력을 향상시키는 데 도움이 될 뿐만 아니라 다양한 문제에 더 잘 대처하는 데도 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 일련의 숫자나 순서를 짧은 시간 내에 기억해야 할 경우 시각적 페어링을 통해 더 빠르게 기억하고 이해할 수 있습니다. 또한, 새로운 기술이나 지식을 배울 때 시각적 페어링을 사용하여 개념과 단계를 이해하고 암기하여 궁극적으로 기술 숙달을 달성할 수도 있습니다.
결론적으로, 시각적 쌍과 기억은 상호 강화적이고 상호 의존적인 두 가지 개념입니다. 시각적인 조합을 통해 기억력을 향상함으로써 우리는 새로운 것을 더 빨리 배우고, 복잡한 개념을 이해하고, 새로운 기술을 익힐 수 있습니다. 언제, 어디에 있든 시각적 페어링 방법을 유연하게 사용할 수 있는 한 비전을 확장하고 효율성과 성과를 향상시킬 수 있습니다. 긍정적인 마음으로 시각적 매칭과 기억을 결합하여 우리의 삶을 더욱 만족스럽고 의미 있게 만들어 봅시다! 기억력을 향상시켜야 함을 알 수 있습니다. Cistanche는 기억력과 학습에 중요한 아세틸콜린과 성장 인자의 수준을 높이는 등 신경 전달 물질의 균형을 조절할 수도 있기 때문에 기억력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 그것은 매우 중요합니다. 또한 고기는 혈류를 개선하고 산소 전달을 촉진하여 뇌에 충분한 영양과 에너지를 공급하여 뇌의 활력과 지구력을 향상시킬 수 있습니다.
첫째, 유아의 주의를 끌기 위해 두 개의 동일한 회전하는 공이 13초 동안 화면 양쪽에 나타났습니다. 다음으로 친숙화 블록에서 화면의 각 절반에는 10초 동안 동일한 파란색 사서함 모양의 얼굴이 표시됩니다. 첫 번째 참신함 선호 블록에서는 화면의 한쪽 면에 계속 파란색 우편함 면이 표시되고 나머지 절반은 10초 동안 원형 노란색 면으로 대체되었습니다(그림 1 참조). 두 번째 참신함 선호 블록에서는 노란색 면이 파란색 우체통 면으로 바뀌고, 화면의 나머지 절반에는 사각형의 빨간색 면이 표시되었습니다.
연구 보조원은 비디오를 프레임별로 검토하여 각 단계의 총 탐색 시간을 설정함으로써 이 작업을 코딩했습니다. 200ms마다 코더는 유아가 왼쪽 절반, 오른쪽 절반을 보고 있는지 또는 둘 다 보고 있지 않은지 결정했습니다. 이 코드로부터 총 검색 시간에 대한 새로운 검색 시간의 비율이 계산되었습니다. 참신해 보이는 비율이 30% 미만인 유아는 이상치(평균에서 +/− 3 SD)로 표시되었으며 추가 분석에서 제외되었습니다(N=1).\
2.3.4. EEG 데이터 수집 및 처리
시각적 주의 작업 중 뇌파 데이터와 휴식 데이터는 유아가 보호자의 무릎에 앉은 상태에서 수집되었습니다. 녹음실의 조명은 어두웠고, 아기가 너무 까다로워지면 거품이나 장난감으로 아기를 달래기 위해 실험자가 근처에 있었습니다. EEG는 64-채널 HydroCel Geodesic Sensory Net 및 증폭기(Electrical Geodesic, Inc., Eugene, OR)를 사용하여 기록되었습니다. 전극 임피던스는 100KΩ 미만으로 유지되었으며 샘플링 속도는 1000Hz로 기록되었습니다.
모든 EEG 파일은 BEAPP(배치 EEG 자동화 처리 플랫폼) 소프트웨어에서 처리되어 모든 파일의 데이터 처리 및 정리 표준화를 보장했습니다(Levin et al. 2018). 연속 휴면 EEG 파일은 NetStation 형식에서 Matlab(2018b) 형식으로 변환되었습니다. 데이터 전처리는 유아 EEG 데이터를 위해 설계된 자동화된 전처리 파이프라인인 HAPPE(Harvard Automated Process Pipeline for EEG)를 사용하여 수행되었습니다(Gabard-Durnam et al. 2018).
먼저, 각 EEG 데이터세트에 1Hz 고역통과 및 100Hz 저역통과 필터를 적용했습니다. 둘째, 원래 1000Hz에서 샘플링된 데이터는 추가 HAPPE 처리 지침에 따라 보간을 통해 250Hz로 다시 샘플링되었습니다. 세 번째 단계에는 아티팩트 제거가 포함되었으며 EEGLAB의 다중 아티팩트 제거 알고리즘(Winkler et al. 2011)을 통해 자동화된 구성 요소 거부를 통해 아티팩트 제거를 위한 60Hz 전기 잡음, 잘못된 채널 거부 및 웨이블릿 강화 ICA를 제거하는 CleanLine의 멀티테이퍼 접근 방식이 포함되었습니다.
MARA: 2 3 5 6 8 9 10 11 12 13 14 18 20 24 25 28 30 31 34 35 39 40 42 44 48 50 52 57 58 59 60(NetStation Geodesic 64- Channel Net)을 사용한 분석을 위해 공간적으로 분산된 전극의 하위 집합이 선택되었습니다. 처음에 거부된 잘못된 채널은 구형 보간법을 사용하여 다시 채워져 재참조 시 편향을 줄이고 신호의 평균 추세를 제거했습니다. 마지막으로 각 EEG 파일은 전력 분해를 위해 1-두 번째 창으로 분할되었습니다.
EEG 전력 분해는 각 채널의 1-초 세그먼트에 대한 전력으로 분해하기 위해 Hanning 윈도우잉을 사용하는 Matlab의 고속 푸리에 변환을 사용하여 수행되었습니다. 현재 연구는 특히 세타(4~6Hz) 및 알파(6~9Hz) 주파수 범위의 진동 전력에 중점을 두고 있습니다. 중앙값에서 3 SD + /- 마이크로볼트2를 초과하는 세그먼트는 추가 분석에서 제외되었습니다(Cuevas et al., 2014).
각 주파수 대역 내에서 합산된 전력은 모든 세그먼트에 걸쳐 평균화되었으며 로그 기반 10 변환으로 정규화되었습니다. 합산된 전력은 HR 정의 단계 동안 전두엽 영역(전극 번호: 2, 3, 5, 6, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 57, 59, 60)의 모든 관심 채널에서 평균화되었습니다. 지속적인 주의 및 부주의 단계(그림 2 참조)
반구 사이의 뇌 활동 사이에 차이가 없음을 확인하기 위해 쌍체 t-테스트를 통해 지속적인 주의 단계 동안 오른쪽과 왼쪽 반구의 알파 또는 세타 활동에 알파 또는 세타 활동에 차이가 없었으므로 반구 전체에 걸쳐 평균을 냈습니다. 사용 가능한 HR 정의 지속 주의 EEG 데이터가 20초 미만인 유아는 제외되었습니다(N= 3). 지속적인 주의 신경 활동은 부주의 단계의 신경 활동에서 지속적인 주의 단계의 신경 활동을 빼서 변화 점수를 생성함으로써 계산되었습니다.
2.4. 분석 계획
분석 계획은 네 가지 구성 요소로 분류되었습니다. 첫째, 예비 분석에는 가정된 방향에서 HR로 정의된 지속적인 주의력 단계와 부주의 단계 사이의 유아 심박수(HR)와 EEG 전력의 유의미한 차이를 평가하기 위한 일련의 쌍을 이루는 t-검정이 포함되었습니다. 이러한 차이는 행동적 관찰만으로 정의된 지속적인 주의와 비교되었습니다.
다음으로, 다중 선형 회귀 분석을 사용하여 지속적인 주의 신경 활동이 지속적인 주의 시간 비율과 어떻게 일치하는지 테스트하고 신경 활동이 9개월 후 후속 인식 기억 결과를 어떻게 예측했는지 탐색했습니다. 유아 연령, 출생 시 재태 연령, ITN이 회귀 모델의 공변량으로 포함되었습니다. 재태 연령과 ITN은 결과에 유의미한 영향을 미치지 않았으며 후속 모델에는 포함되지 않았습니다. FIML은 편견 없는 매개변수 추정치를 생성하므로 모든 분석에서 누락된 데이터를 설명하기 위해 전체 정보 최대 우도(FIML)가 사용되었습니다. 모든 모델은 R 환경에서 실행되었습니다.
3. 결과
3.1. 예비 분석
표 2는 지속적인 주의력 및 부주의 단계에 대한 관련 변수의 기술 통계를 제시하고 표 3은 관심 있는 잠재적 공변량과 함께 지속적인 주의력 신경 및 행동 변수 간의 상관관계를 제시합니다.
3.2. 연구 질문 1: HR에서 정의한 부주의와 지속적인 주의력이 3개월 후 신경 활동을 차별화합니까?
HR 정의 지속 측정의 측정이 HR 감소를 설명하는지 확인하기 위해 지속적인 주의력과 부주의 사이의 IBI 차이를 측정하기 위한 쌍체 t-테스트를 구성했습니다. 결과는 유의미한 차이(t(74)= 9.65, p < .001)를 나타냈는데, 이는 부주의에 비해 지속적으로 주의를 기울이는 동안 IBI가 더 높았습니다(즉, 더 낮은 심박수)(그림 3).
다음으로, 세타 및 알파 파워가 HR에서 정의한 부주의와 지속적인 주의력의 차이를 조사하기 위해 대응 t-테스트를 실행했습니다. 대응 t-검정에서는 HR이 정의한 지속적인 주의 단계(t(74)= 4.65, p < .001) 동안 세타 파워가 상당히 높았지만 알파 파워(t(74))에는 차이가 없었습니다.=0.84, p=.40; 그림 4).
흥미롭게도 행동 관찰로 정의된 지속적인 주의력과 부주의(즉, 자극을 보거나 보지 않음) 동안 세타력과 알파력의 차이를 찾았을 때, 쌍을 이룬 t-검정에서는 세타(t)에 유의미한 차이가 나타나지 않았습니다. (74)=1.46, p=.15) 또는 알파 거듭제곱(t(74)=−0.70, p=.48 ). 이러한 이유로 모든 후속 분석에서는 HR이 정의한 지속적인 주의 단계 동안 세타 활동을 조사합니다.
3.3. 연구 질문 2: HR이 정의한 지속적인 주의 신경 활동은 HR이 정의한 지속적인 주의에 대한 참여와 어떻게 일치합니까?
다음으로 우리는 HR에서 정의한 지속적인 주의력 세타 변화 점수와 지속적인 주의력을 유지하는 시간 비율 사이의 연관성을 평가하는 데 관심이 있었습니다. 회귀 분석에서는 HR에서 정의한 지속적인 주의력 세타와 지속적인 주의력을 유지하는 시간 비율 사이에 유의미한 긍정적인 연관성이 있는 것으로 나타났습니다(B=0.33, p=.003; 그림 5).
3.4. 연구 질문 3: 시간이 정의한 지속적인 주의력 중 3-개월의 신경 활동이 9-개월의 인식 기억 결과를 예측합니까?
마지막으로, 9-월 인식 기억에 대한 3-개월 HR 정의 지속 주의력 변수의 종단적 효과를 평가했습니다. 우리는 지속적인 주의 세타 변화 점수, 지속적인 주의에 소비된 시간 비율 및 9개월의 유아 연령에 대한 유아 연령 9개월의 시각적 쌍 비교(VPC) 점수를 회귀했습니다. 결과는 3개월의 지속적인 주의력 세타 변화 점수와 9-개월의 VPC 점수(B=0.48, p=.02) 사이에 상당한 양의 연관성이 있음을 나타냈습니다. 3개월은 9개월에 더 높은 VPC 점수를 예측했습니다(그림 6 참조). 9-개월 동안 지속적으로 주의를 기울이는 시간이나 연령의 비율은 9개월의 VPC 점수와 유의미한 관련이 없었습니다.
4. 토론
본 연구는 HR이 정의한 생후 3개월의 지속적인 주의력 측정의 신경 상관관계를 특성화하고 사회인구학적으로 다양한 샘플에서 생후 9개월의 인식 기억 능력과의 종단적 관계를 조사했습니다. 이 연구의 일차 목표는 지속적인 주의력에 대한 HR 정의 측정이 빠르면 3개월령부터 신경 활동을 구별할 수 있는지 여부를 이해하는 것이었습니다. 두 번째로, 우리는 지속적인 주의 집중(지속적인 주의 집중 시간 비율)과 상관관계가 있는 신경 활동을 탐색하는 것을 목표로 했습니다.
우리의 최종 목표는 3-월별 신경 및 행동 HR 정의 지속적인 주의력 측정이 어떻게 9-월 인식 기억을 예측하는지 조사하는 것이었습니다. 우리가 아는 한, 이는 HR이 정의한 생후 3개월의 지속적인 주의력에 대한 개인차를 조사하고 9-개월 인지 결과와의 종단적 연관성을 탐구한 최초의 연구입니다.
우리는 먼저 HR에서 정의한 지속적인 주의력 측정이 유아 심박수와 신경 진동을 부주의 및 지속적인 주의력 단계로 분류하는 정도를 조사하는 데 관심이 있었습니다. 결과는 HR이 정의한 지속적인 주의력이 부주의 단계와 지속적인 주의력 단계 사이의 심박수를 크게 차별화한다는 것을 나타냅니다. 지속적인 주의와 함께 발생하는 심박수의 감소는 자극 정보 처리를 촉진하기 위한 정신생리학적 각성의 시작과 존재를 지표화합니다(Richards & Casey, 1991).
실제로 이전 연구에서는 부교감 신경계를 측정하면 어린 나이에 지속적인 주의력을 민감하게 측정하는 능력을 향상시킬 수 있다고 제안했습니다(Conte & Richards, 2021; Berg & Richards, 1997; Reynolds et al., 2013, Reynolds et al. , 2013; Richards, 1995, Richards & Casey, 1992; Richards & Hunter, 1998). 우리의 신경 연구 결과는 HR로 정의되었지만 정의되지 않은 지속적인 주의만이 EEG 전력을 차별화한다는 점을 고려하면 이 아이디어를 뒷받침합니다.
이러한 발견은 심박수 감속이 행동만 보는 것보다 지속적인 주의력을 측정하는 더 민감한 척도임을 입증하는 이전 연구와 일치합니다(Brez & Colombo, 2012; Townsend et al., 2018). 이는 행동 관찰과 함께 생리적 지표를 사용하면 이러한 과정이 아직 발달 중이고 측정하기 어려운 유아기의 지속적인 주의력을 측정하고 이해하는 데 도움이 될 수 있음을 시사합니다.
특히, 우리는 지속적인 주의력에 대한 HR 정의 측정이 알파 진동이 아닌 세타의 전두엽 EEG 동기화를 차별화한다는 것을 발견했습니다. 이 발견은 Xie et al.의 연구와 유사합니다. (2018), 더 크고, 더 젊고, 더 다양한 표본을 사용하여 결과를 확장합니다. Xie와 동료들은 HR에서 정의한 지속적인 주의력 세타 동기화 패턴을 10개월까지 보여주었지만, 우리는 3개월령에서도 비슷한 결과를 보여주었습니다.
마찬가지로, 알파의 영 효과는 알파의 더 지연된 시작에 비해 세타 동기화의 초기 출현을 지적하는 연구와 일치합니다(Marshall et al., 2002; Xie et al., 2018). 연구에 따르면 내인성 지속적인 주의력은 생후 첫해에 잘 확립되지만, 우리의 결과는 주의력 조절의 후속 개발을 지원하는 성숙한 전방 주의력 시스템의 신경 지표를 가리킵니다. 작업 관련 세타 진동은 목표 지향적이거나 적극적인 주의를 반영합니다(Begus & Bonawitz, 2020; Orekhova et al., 1999).
세타파는 정보 인코딩을 용이하게 하는 피질-해마 피드백 루프에서 발생하는 것으로 생각됩니다. 우리의 연구 결과에 따르면, 지속적인 주의가 집중되는 동안 분할된 전두엽 세타 활동은 목표 동기 부여, 내생적 지속 주의 시스템 개발과 관련이 있을 가능성이 높습니다(Cohen et al., 2012).
현재 분석에서 관심을 끄는 주요 지속 주의 변수는 HR에서 정의한 지속 주의(지속적인 주의 참여의 척도)와 지속 주의 세타 변화 점수(지속적인 주의 중 신경 활동의 척도)의 시간 비율이었습니다. HR이 정의한 지속적인 주의 단계 지수는 시각적 주의 중에 깊은 정보 처리가 발생할 때 나타납니다(Richards & Casey, 1991). 지속적인 주의력 에피소드의 비율은 부주의에 비해 HR에서 정의한 지속적인 주의력에 유아가 보낸 시간의 양을 반영합니다. 지속적으로 주의를 기울이는 시간의 비율은 발생하는 정보 처리의 규모를 반영할 수 있습니다(Courage et al., 2006). 반면에 HR이 정의한 지속적인 주의 에피소드 중 신경 활동은 능동적이고 목표 지향적인 정보 처리를 지원하는 기본 메커니즘에 대해 더 직접적으로 알려줍니다.
지속적인 주의가 집중되는 동안 EEG 전력의 기능적 역할에 대한 여러 이론이 제안되었습니다. 지속적인 주의 단계에서 EEG 전력을 조사하는 것은 지속적인 주의와 관련된 인지 과정의 기본이 되는 신경 효율성을 나타낼 수 있다는 가설이 있습니다(Kulke et al., 2016; Richards et al. 2010).
주의력 발달에 대한 이론적 설명에서는 신경 활성화의 증가가 새로운 기술이 발달하는 동안 보다 효율적인 인지 처리를 반영할 수 있다고 예측합니다(Richards et al. 2010). 특히, 유아기의 신경 활동 증가는 덜 발달된 수초 축삭을 보상하기 위한 효율성 증가를 반영할 수 있습니다(Deoni et al., 2012). 현재 분석에 따르면 지속적인 주의를 기울이는 동안 EEG 전력을 평가하면 행동에만 집중하는 것보다 지속적인 주의를 기울이는 기본 신경 과정에 대한 고유한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
뇌를 행동과 다시 연결하기 위해 HR에서 정의한 지속적인 주의력 중 세타가 HR에서 정의한 지속적인 주의력의 시간 비율과 어떻게 결합되는지 조사했습니다. 우리는 세타력의 증가가 지속적으로 주의를 기울이는 시간의 비율이 높아지는 것과 관련이 있음을 발견했습니다. 이전 연구에 따르면 HR에서 정의한 지속적인 주의는 시각적 참여가 길어지고 세타 동기화가 증가하는 것이 특징이므로(Reynolds & Romano, 2016; Xie et al., 2018), 이는 지속적인 주의 단계와 세타의 시간 비율에 따라 예상됩니다. 상관관계가 있는 힘. 종합적으로, 지속적인 주의력에 대한 신경 및 참여 측정은 유아가 주의를 집중시키는 기본 인지 과정에 대한 고유한 정보를 제공합니다.
3개월의 지속적인 주의력과 9개월의 인식 기억의 예측 능력을 평가하기 위해 HR에서 정의한 3개월의 지속적인 주의력과 9개월의 인식 기억 사이의 종단적 연관성을 조사했습니다. 우리는 HR이 정의한 지속적인 주의 동안의 세타 파워와 9개월령의 후속 인식 기억 사이에 긍정적인 연관성이 있음을 발견했습니다. 즉, 세타 파워가 높을수록 인식 기억 작업 중에 새로운 자극을 보는 증가와 관련이 있었습니다. 인식 기억 성능은 유아가 정보 처리를 위한 새로운 자극에 대해 선택적인 주의를 우선적으로 분배해야 하기 때문에 더 복잡한 집행 주의가 필요합니다. 따라서 이러한 발견은 지속적인 주의력 동안 세타 활동의 초기 패턴이 이후의 고차 인식 기억 능력에 대한 바이오마커로서 예측 가치를 가질 수 있음을 나타냅니다. 세타력이 유아기의 능동적 학습과 연결되어 있다는 점을 감안할 때, 작업 기반 세타 동기화의 초기 조직은 종단적 정보 처리 표현형이 출현하기 위한 기반을 설정할 수 있습니다(Begus & Bonawitz, 2020; Orekhova et al., 1999).
이러한 발견은 EEG를 통해 측정된 유아 뇌 기능의 초기 지표가 발달 후반의 후속 인지 결과를 예측한다는 사실을 발견한 새로운 연구와 광범위하게 일치합니다(Brito et al., 2016; Cainelli et al., 2021; Gou et al., 2011; Tarullo 외, 2017; Wilkinson 외, 2020). 흥미롭게도, 유아기의 지속적인 주의가 종적으로 후속 고차원 인지를 예측한다는 이전 연구 문서에도 불구하고 지속적인 주의를 기울이는 시간의 비율은 후속 VPC 성능을 예측하지 못했습니다(Colombo & Mitchell, 1990). 또한, 유아의 행동 주의와 후기 인지를 연결하는 이전 연구의 대부분은 6개월 이상의 유아를 대상으로 연구되었습니다. 따라서, 현재 연구 결과는 생후 첫 몇 달 동안 시작되는 인지 발달의 궤적을 예측하기 위한 초기 유아 신경 바이오마커의 유용성을 지적합니다.
4.1. 제한사항
이 연구는 유아 주의력에 대한 지식을 여러 가지 방법으로 확장하지만, 연구 결과는 한계점을 고려하여 해석되어야 합니다. 현재 연구의 강점은 실험실 기반의 유아 지속적인 주의력 측정이 제공하는 내부 타당성이지만, 이 측정은 생태학적 타당성이 제한적입니다. 주의력은 특히 유아기 초기에 측정하기 어려운 구조이므로 지속적인 주의력에 대한 이차적, 아마도 더 자연스러운 측정은 우리의 구조 타당성을 높일 것입니다. 또한, 3개월의 표본 크기는 유아기의 관심을 조사한 이전의 많은 연구보다 크지만, 9-개월 방문 시 표본 크기가 감소하여 후속 표본 크기가 더 작아졌습니다. 보다 결정적인 해석을 도출하기 전에 더 큰 종단적 표본을 사용한 이 연구의 복제가 필요합니다.
마지막으로, 후속 인지 결과에 대한 지속적인 관심의 인과적 추론은 이 연구의 상관 특성을 고려할 때 결론을 내릴 수 없습니다. 유아 기질과 같은 관찰되지 않은 교란 변수가 3개월의 지속적인 주의와 9개월의 결과 동안 EEG 전력의 종단적 연관성에 기여할 수 있습니다(Rothbart et al., 2006). 향후 연구는 사람 내 종단적 추론을 허용하기 위해 유아기에 걸쳐 주의력과 EEG 전력의 반복 측정 구성 요소를 포함하는 것을 목표로 해야 합니다. 개인 내 연관은 교란 변수로 인해 발생하는 편향과 관련된 일부 문제를 무효화하는 데 도움이 됩니다.
5. 결론
본 연구에서는 유아기 3-개월 동안 지속된 주의력의 정신생리학적 기초와 계층적 특성을 조사했습니다. 우리는 지속적인 관심의 다차원성을 특성화하고 기본 신경 활동의 해당 변화를 측정하기 위해 일반적인 정신 생리학적 각성의 변화와 시각적 주의를 결합하는 측정을 사용했습니다. 결과는 3개월에 지속적인 주의를 기울이는 동안 진동 전력의 초기 변화가 9개월에 후속 인식 기억을 예측한다는 것을 보여주었습니다. 전체적으로, 이 연구는 인지 발달 궤적의 개인차를 더 잘 이해하기 위해 어린 나이에 주의력의 다면적 특성과 기본 신경 기능을 특성화하는 것이 중요하다는 점을 강조합니다.
감사의 말
이 연구는 국립 보건원 R00HD086255에서 Natalie H. Brito에게 자금을 지원했습니다.
데이터 가용성
데이터는 요청 시 제공됩니다.
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