Pozornost ritmički uzorkuje objekte s više značajki u radnoj memoriji, 2. dio

Izvorni analitički cjevovod (vremenski pomak).

Pojedinačne RT vremenske serije uklonjene su prilagođavanjem i uklanjanjem polinoma 2. reda, a pomični prosjeci izračunati su pomoću prozora od 66,7 ms. Zatim smo z-bodovali RT vremenski niz i primijenili Hammingov prozor prije izvođenja spektralne analize koristeći brzu Fourierovu transformaciju. Dobiveni pojedinačni spektri snage su prosječni, a mi smo statistički testirali oscilacijske vrhove koristeći neparametarski permutacijski test.

Ne postoji jasna veza između polinoma i memorije, pa ih ne bismo trebali povezivati ​​zajedno. Umjesto toga, trebali bismo se aktivno usredotočiti na poboljšanje pamćenja i održavanje pozitivnog raspoloženja.

Postoji mnogo načina za poboljšanje pamćenja. Jedan od važnih načina je vježbanje. Tijekom tjelesne aktivnosti i tjelovježbe potičemo mentalno zdravlje te poboljšavamo koncentraciju i pamćenje. Još jedan važan način je zadržati pozitivan stav. Optimističan stav može nam pomoći da prevladamo stres i tjeskobu, što nam olakšava da ostanemo usredotočeni.

U isto vrijeme, također moramo održavati dovoljan san i prehranu. San je važno vrijeme da se mozak očisti i popravi, a hranjive tvari u vašoj prehrani mogu pomoći vašem mozgu da pravilno funkcionira. Također možemo poboljšati svoje pamćenje učenjem novih stvari i izazivanjem svojih vještina razmišljanja. To može uključivati ​​učenje novog jezika, čitanje nove knjige ili pokušaj rješavanja različitih zagonetki i problema.

Ukratko, ne postoji stvarna veza između polinoma i pamćenja. Usredotočimo se na to kako poboljšati svoje pamćenje i pozitivan stav te iskoristimo najbolji način za upoznavanje i uživanje u ljepoti života. Vidi se da moramo poboljšati svoje pamćenje, a Cistanche deserticola može značajno poboljšati pamćenje jer je Cistanche deserticola tradicionalni kineski ljekoviti materijal koji ima mnogo jedinstvenih učinaka, a jedno od njih je i poboljšanje pamćenja. Djelotvornost mljevenog mesa dolazi od različitih aktivnih sastojaka koje sadrži, uključujući kiseline, polisaharide, flavonoide itd. Ovi sastojci mogu na različite načine promicati zdravlje mozga.

Kliknite na način da poboljšate svoje pamćenje

Odlučili smo provesti spektralnu analizu na pojedinačnim vremenskim serijama (umjesto velikih prosjeka vremenskih serija) jer bi se ritmovi ponašanja pojedinaca mogli neznatno razlikovati u fazi i stoga bi nestali kada se usrednjavaju vremenske serije svih ispitanika u vremenskoj domeni. Ponovili smo gore opisanu proceduru pretprocesiranja 10 000 puta, međutim u svakoj smo iteraciji nasumično miješali SOA-RT parove za svakog sudionika.

Ovaj postupak nam je omogućio procjenu distribucije spektra snage pod nultom hipotezom da nema vremenske strukture u pojedinačnim RT vremenskim serijama. Stvarni spektar snage je zatim uspoređen sa surogat distribucijom spektra snage na osnovi frekvencija po frekvencija. Frekvencije na kojima je stvarni spektar snage premašio 95% percentila surogat distribucije smatrane su značajnim jer je to jednako alfa razini od 0.05%. Proveli smo sličnu analizu vala razlike između valjanih i nevažećih RT vremenskih serija. Budući da su nas uglavnom zanimale niskofrekventne fluktuacije, uzeli smo u obzir samo frekvencije između 1 i 15 Hz.

Cjevovod analize predlaže Brookshire35.

Pojedinačne vremenske serije izglađene su izračunom pomičnih prosjeka pomoću prozora od 66,7 ms. Pojedinačne vremenske serije zatim su linearno uklonjene iz trenda prije izvođenja spektralne analize pomoću brze Fourierove transformacije bez primjene nulte podloge ili prozora. Pojedinačni spektri snage zatim su prosječni. Odlučili smo provesti spektralnu analizu na pojedinačnim vremenskim serijama (umjesto velikih prosjeka vremenskih serija) jer bi se ritmovi ponašanja pojedinaca mogli neznatno razlikovati u fazi i stoga bi nestali kada se usrednjavaju vremenske serije svih ispitanika u vremenskoj domeni.

Kako bismo testirali fluktuiraju li pojedinačne vremenske serije povremeno, opremili smo autoregresivni model s jednim parametrom AR(1) koristeći maksimalnu vjerojatnost za pojedinačne izglađene vremenske serije s detrendom. Za AR(1) model svakog sudionika upotrijebili smo Monte-Carlo simulaciju za generiranje 5000 vremenskih serija iste duljine, parametra autokorelacije i rezidualne varijance kao izvorne vremenske serije. Zatim smo izvršili spektralnu analizu koristeći brzu Fourierovu transformaciju na tim vremenskim serijama bez primjene nulte podloge ili prozora.

Ovaj postupak nam je omogućio procjenu distribucije spektra snage pod nultom hipotezom da nema ritmičke fluktuacije u pojedinačnim vremenskim serijama. Stvarni prosječni spektar snage je zatim uspoređen sa surogat distribucijom prosječnih spektara snage na bazi frekvencija po frekvencija. Frekvencije na kojima je stvarni spektar snage premašio 95% percentila surogat distribucije smatrane su značajnim jer je to jednako alfa razini od 0.05%. Izvršili smo ispravke za višestruke usporedbe koristeći stopu lažnog otkrivanja. Budući da su nas uglavnom zanimale niskofrekventne fluktuacije, uzeli smo u obzir samo frekvencije između 1 i 15 Hz.
Za vizualnu usporedbu obaju cjevovoda analize, upućujemo čitatelja na sliku 1 u Dodatnim materijalima.

Kako bi se usporedila relativna vremenska dinamika funkcija pažnje nakon valjanih i nevažećih znakova, oscilacijske faze izdvojene su iz složenih komponenti brze Fourierove transformacije pojedinačnih pretprocesiranih vremenskih serija. Kako bismo istražili jesu li pojedinačne valjane i nevažeće vremenske serije fluktuirale u protufazi, oduzeli smo fazne vrijednosti i proveli Rayleighov test neuniformnosti kao i kružni t-test za usporedbu prosječnih vrijednosti fazne razlike do 180 stupnjeva.

Rezultati

Statistička analiza grupnog prosječnog RT-a otkrila je da su sudionici značajno brže odgovorili na signalizirane (srednje=831 ms) u odnosu na neusmjerene sonde (srednje=1084 ms), t (22)=− 12,97 , str<0.001, Fig. 2A). Furthermore, we found that reaction times were shorter when participants responded to probes matching the second stimulus (mean=840 ms) as compared to the first stimulus (mean=880 ms, t(22)=3.85, p<0.005). Similarly, accuracy was higher for cued probes (mean=81.1%) than for uncued probes (mean=73.2%, t(22)=8.76, p<0.001) and higher for probes matching the second stimulus (mean=81.4%) as compared to the first stimulus (mean=76.8%, t(22)=6.85, p<0.001, Fig. 2B).

Kako bismo testirali prati li se reprezentacija radne memorije na theta-ritmički način, izmjerili smo vrijeme reakcije sudionika na podudarne sonde u nekoliko gusto uzorkovanih vremenskih točaka. Pretpostavili smo da bi se RT trebali modulirati tijekom vremena u theta ritmu, što ukazuje na ritmičke fluktuacije pozornosti odgovarajuće stavke u radnoj memoriji. Nadalje, pretpostavili smo da bi RT vremenske serije za odgovore na valjane i neispravne signale trebale biti modulirane u protufazi, sugerirajući da se pažnja povremeno izmjenjuje između dvije stavke u radnoj memoriji (slika 1B).

Izvorna analiza korištenjem tradicionalne prethodne obrade i statistike pomicanja vremena.

Kako bismo istražili ritmičke fluktuacije u odgovorima pojedinaca, izračunali smo RT vremensku seriju izračunavanjem prosjeka RT-ova u svakom od 30 SOA-a za odgovore na valjano i nevažeće označene stavke. RT vremenski niz u prosjeku za sve subjekte prikazan je na (Sl. 3A). Primjetno je da nismo proveli spektralnu analizu na prosječnim vremenskim serijama na slici 3A, već na pojedinačnim RT vremenskim serijama, a zatim smo izračunali prosjek dobivenih pojedinačnih spektra snage.

To nam je omogućilo da zanemarimo individualne razlike u fazi i male frekvencijske pomake koji bi bili u prosjeku kada se usrednjavaju vremenske serije u vremenskoj domeni. Usporedbom prosječnih spektra snage s vremenski gurnutom nultom distribucijom otkriven je značajan vrh na 3,75 i 4,6 Hz u važećem stanju i nema značajnih vrhova u nevaljanom stanju (Slika 3C, D). Zbog razlika u broju prikupljenih ispitivanja za valjana (75%) i nevažeća (25%) stanja, možda nam jednostavno nedostaje statistička snaga za otkrivanje ritmova u nevažećem stanju.

Osim toga, nedavna slična studija o oscilacijama ponašanja također nije uspjela pronaći značajan vrh u spektru snage jednog od dva stanja, otkrivajući međutim da su oba stanja još uvijek fluktuirala u protufazi pri analizi pojedinačnih oscilatornih faza32. Stoga smo istražili jesu li naša dva uvjeta u protufazi analizirajući faznu razliku između oba uvjeta, budući da bi kutovi razlike trebali pokazivati ​​prema 180 stupnjeva ako su oscilacije modulirane u protufazi. Fazna analiza pojedinačnih valjanih i nevažećih vremenskih serija otkrila je da se srednja vrijednost kutova razlike od 4,6 Hz nije značajno razlikovala od 180 stupnjeva, što ukazuje na antifazni odnos oscilatornih komponenti od 4,6 Hz (Slika 3B). Ovaj rezultat ukazuje na to da se pozornost povremeno izmjenjuje između dvije stavke tijekom vremena.

Istraživali smo ritmičke fluktuacije u vremenskim serijama točnosti na identičan način uspoređujući promatrane prosječne spektre snage sa stohastičkim nultim distribucijama (Sl. 4A). Spektralna analiza pojedinačnih vremenskih nizova točnosti otkrila je značajan vrh na 8,4, 9,4 i 10,3 Hz u nevažećim uvjetima, ali nema značajne modulacije u valjanim uvjetima (Slika 4C, D). Fazna razlika između oba uvjeta značajno se razlikovala od 180 stupnjeva, što ukazuje da nema antifaznog odnosa komponenti od 8,4, 9,4, 10,3 ili 4,6 Hz (Slika 4B). Naknadno smo primijenili Rayleighov test neuniformnosti koji je otkrio da su fazne razlike nasumično raspoređene oko jediničnog kruga (p=0.34) što sugerira da fluktuacije u točnosti za stavke A i B nisu imale dosljedan vremenski odnos.

Ponovna analiza korištenjem statistike cjevovoda i AR(1) koju je predložio Brookshire35. Izvođenje spektralne analize na pojedinačnim RT vremenskim serijama i usrednjavanje dobivenih spektara snage otkrilo je značajan vrh na 4,4 Hz u važećem stanju (p=0.03, FDR ispravljen) i nema značajnih vrhova u nevažećem stanju (Sl. 5C , D). Fazna analiza pojedinačnih valjanih i nevažećih vremenskih serija otkrila je da se srednja vrijednost kutova razlike od 4,4 Hz nije značajno razlikovala od 180 stupnjeva (kružni t-test: p<0.001) and not uniformly distributed (Rayleigh's test for non-uniformity, p=0.017), indicating an anti-phasic relationship of the oscillatory 4.4 Hz components (Fig. 5B).

Spektralna analiza pojedinačnih vremenskih nizova točnosti otkrila je značajne vrhove na 4,4 Hz i 8,9 Hz u važećem stanju, ali nema značajnih periodičnosti u nevaljanom stanju (Slika 6C, D). Važeće-nevažeće fazne razlike komponenti od 4,4 Hz bile su ravnomjerno raspoređene (Rayleighov test za neuniformnost, p=0.824, (Sl. 6B) što ukazuje da nema antifaznog odnosa.

Usporedba ishoda.

Primjena dviju različitih tehnika za analizu vremenskih serija ponašanja omogućila nam je da potvrdimo svoje rezultate i usporedimo sličnosti i razlike između obje metode. Budući da je glavna svrha ovog rada bila istražiti ritmičke fluktuacije u ponašanju, nećemo provoditi sustavnu dubinsku usporedbu obje tehnike, već samo dati kvalitativnu usporedbu glavnih rezultata povezanih s našom početnom hipotezom.

Obje tehnike analize potvrdile su našu glavnu hipotezu koja se sastoji od 1. Ritmičke modulacije ishoda ponašanja u rasponu od 3 do 6 Hz i 2. Antifaznog odnosa između valjanih i nevažećih vremenskih nizova ponašanja. Međutim, važno je da su se rezultati također razlikovali u nekoliko aspekata. Dok su i modeli vremenskog pomaka (TS) i autokorelacijski modeli (AR(1)) otkrili značajne ritmove u valjanim vremenskim serijama RT na 4,6 odnosno 4,4 Hz, ovaj je učinak bio značajan samo prije korekcije za višestruke usporedbe u TS analizi. Nadalje, AR(1) je pokazao značajan vrhunac na 4,4 Hz u valjanoj vremenskoj seriji točnosti koju TS nije otkrio.
Sve u svemu, tehnika AR(1) dovela je do rezultata koji su bili izraženiji i više u skladu s našim predviđanjima. O implikacijama naše usporedbe raspravljat ćemo dalje u raspravi.

Rasprava

Pokazalo se da pažnja usmjerena na objekte kao i na značajke prema vizualno dostupnim informacijama prolazi kroz ritmičke fluktuacije u theta (3 do 8 Hz) rasponu. Ovdje smo krenuli testirati je li pažnja usmjerena prema višeznačajnim stavkama u radnoj memoriji modulirana na sličan theta ritmički način. Koristeći cjevovod za analizu koji je predložio Brookshire35, nalazimo da (a) brzina i točnost odgovora na tražene sonde koje odgovaraju jednoj od dvije stavke u radnoj memoriji moduliraju se na frekvenciji od ~4,4 Hz i (b) ritmičke fluktuacije vremena reakcije na označene i nenaznačene stavke moduliraju se u protufazi. Naši rezultati ukazuju na ritmičko i naizmjenično pažljivo uzorkovanje obje reprezentacije radne memorije s više značajki, što zauzvrat modulira brzinu odgovora i točnost naknadne usporedbe sonde. Željeli bismo napomenuti da ćemo u ostatku rukopisa raspravljati samo o nalazima koji su proizašli iz pristupa analize koji je predložio Brookshire35 korištenjem minimalne prethodne obrade i tehnike AR(1). Iako su obje metode imale djelomično različite rezultate, našu glavnu hipotezu (theta fluktuacija u vremenskim serijama ponašanja i fazna suprotnost između valjanih i nevažećih vremenskih serija) potvrdile su obje.

Ritmičke fluktuacije u ponašanju.

Dok su ritmičke fluktuacije u RT i vremenskim serijama točnosti promatrane za valjana ispitivanja, nismo pronašli značajan oscilatorni vrhunac u ispitivanjima u kojima su sudionici bili nevaljano označeni nakon korekcije za višestruke usporedbe. Međutim, pri analizi pojedinačne faze od 4,4 Hz valjanih i nevažećih RT vremenskih nizova pronašli smo značajan antifazni odnos. Ovo sugerira da je oscilatorna komponenta također bila prisutna u nevažećim pokusima koje konvencionalna statistička analiza pomicanja vremena nije uspjela otkriti. Predlažemo nekoliko mogućih razloga za to. Prvo, budući da je valjanost znaka bila 75% posto, nevažeći vremenski nizovi izračunati su iz manjeg broja pokušaja od valjanih vremenskih nizova što je moglo dovesti do povećanog šuma i lošije procjene oscilacijskih komponenti (prosječan broj pokušaja u RT vremenskom nizu po sudioniku: valid{ {5}}.3, nevažeći=100.6). Osim toga, moguće je da je napomena (75% valjanosti) dovela do deprioritetizacije nenapomenute stavke. O ovoj posebnoj mogućnosti raspravljat ćemo detaljnije u odjeljku u nastavku (vidi 'Usporedba s drugim studijama'). Također je važno spomenuti da nismo uočili značajne periodičnosti kada smo izvodili spektralnu analizu izravno na velikoj prosječnoj vremenskoj seriji (Slike 3A, 4A, 5A, 6A). Nagađamo da bi to moglo biti uzrokovano malim razlikama u fazi pojedinačnih oscilatornih vremenskih serija koje se poništavaju kada se izračuna prosjek podataka svih subjekata. Važno je, međutim, da su važeće i nevažeće vremenske serije još uvijek fluktuirale u protufazi na individualnoj razini, što se može objasniti individualnim razlikama u brzini pomaka pozornosti nakon retro znaka. U prosjeku se dobrobiti retro-znaka u potpunosti očituju nakon 300 do 500 ms, no malo se zna o tome koliko to varira između sudionika19. Budući eksperimenti trebali bi istražiti individualne razlike u brzini alokacije pozornosti jer bi to moglo imati važne implikacije za proučavanje internog uzorkovanja pažnje.

Fazna analiza (4,4 Hz) RT vremenske serije otkrila je da ponašanje fluktuira u faznoj suprotnosti između valjanih i nevažećih uvjeta. Ovaj obrazac ukazuje na to da je pažnja u početku dodijeljena odabranoj stavci, a zatim naizmjenično uzorkovanje obje stavke u radnoj memoriji na theta frekvenciji. Važno je da je malo vjerojatno da je ova antifazna dinamika slučajno uzrokovana kao rezultat vremena ili redoslijeda kojim su podražaji predstavljeni, npr. hipotetskim pokretanjem dva neovisna ritmička procesa na početku prvog i drugog podražaja. Ako je to doista bio slučaj, budući da smo izračunali valjane i nevažeće vremenske serije RT svake od jednakih količina pokusa u kojima je ispitan prvi i drugi podražaj, slučajne antifazne periodičnosti trebale bi biti prosječne. Nasuprot tome, pronalazimo dosljednu oscilatornu snagu za valjane i antifazni odnos između valjanih i nevažećih ispitivanja, što jasno govori protiv ove potencijalne zabune.

Uz fluktuaciju od 4,4 Hz, naša analiza vremenske serije točnosti otkrila je značajnu ritmičku modulaciju na 8,9 Hz u važećem stanju. Ritmičke fluktuacije vremenskih nizova ponašanja na 10 Hz često se opažaju u studijama ponašanja (vidi VanRullen1, za pregled). Budući da je ova studija uglavnom bila zainteresirana za ritmove ponašanja u theta rasponu, nećemo temeljito raspravljati o tim učincima. Željeli bismo, međutim, primijetiti da su Pomper i Ansorge32 također otkrili da je vremenska serija točnosti modulirana na 9,7 Hz, što ukazuje da bi ta Hz alfa ritmičnost mogla biti dodatni potpis periodične obrade percipiranih ili memoriranih vizualnih prikaza.
Usporedba s drugim studijama.

Kako su naši rezultati povezani s drugim studijama koje istražuju ritmičke fluktuacije pozornosti u radnoj memoriji31,32?

Dvije prethodne studije otkrile su da ponašanje oscilira na 6 Hz, dok smo mi pronašli oscilacije ponašanja na 4,4 Hz. Jedno hipotetsko objašnjenje ove razlike mogla bi biti razlika u složenosti podražaja između studija. Objekti s više značajki u radnoj memoriji, poput onih koji se ovdje koriste, mogu zahtijevati učinkovitiji i dulji proces aktivacije što dovodi do rjeđeg uzorkovanja po stavci.

Dok su naše istraživanje i istraživanje Petersa i suradnika31 koristile eksplicitni vizualni znak za resetiranje ritmova pažnje, Pomper i Ansorge32 inducirali su uzorkovanje pažnje putem prezentacije drugog objekta. U obje studije naznake, znak je imao valjanost od 75% dajući sudionicima jasan poticaj da daju prednost jednoj stavci u odnosu na drugu, dok bi obje stavke trebale imati jednaki prioritet u studiji Pompera i Ansorgea32. Međutim, važno je da su Pomper i Ansorge32 pronašli kraće vrijeme reakcije i veću točnost za drugu stavku, u skladu s učinkom nedavnosti za koji se pretpostavlja da je uzrokovan određivanjem prioriteta pažnje38. Zanimljivo je da su i naše studije i studije Pomper & Ansorge uočile značajne ritmičke fluktuacije u odnosu na događaj resetiranja samo za prioritetnu stavku. Iako se u našem slučaju to može objasniti nižim brojem ispitivanja, isti je obrazac zabilježen u drugoj studiji o eksternom uzorkovanju pozornosti koristeći puno veći broj ispitivanja. Jedno potencijalno objašnjenje za ovo moglo bi biti da pažnja vrši jače ritmičke učinke na prioritetnu stavku, uzrokujući visoke modulacije amplitude u vremenskim serijama ponašanja, dok istovremeno ritmičko uzorkovanje neprioritetnih stavki ima slabije periodične učinke na ponašanje. Alternativno, predloženo je da pozornost može biti upravljana središnjim mehanizmom uzorkovanja ili "glavnim uzorkovačem" između 7 i 10 Hz koji se može podijeliti između dva objekta3,39. Hipotetski uzorkivač od 10 Hz stoga bi mogao uzorkovati obje stavke 5 puta u sekundi, ali bi također mogao češće uzorkovati prioritetnu stavku (npr. prioritetna uzorkuje se 8 puta, a neprioritetna 2 puta u sekundi). Moglo bi se nagađati da bi u spektralnoj analizi valjanih vremenskih nizova to bilo vidljivo u periodičnostima na osnovnoj frekvenciji (10 Hz) kao i njezinim harmonicima (5 Hz) koji su doista uočeni u našim podacima, kao i u podacima Pompera i Ansorge32. Važno je da obje ove mogućnosti, jače ili češće uzorkovanje, pretpostavljaju da pažnja aktivno daje prioritet jednoj ili drugoj stavci.

Nešto drugačije tumačenje, koje se odnosi na rad Fiebelkorna i sur.2, predložili su Peters i sur.31 koji su pronašli ritmičke fluktuacije između objekata u radnoj memoriji. Međutim, slično otkrićima Fiebelkorna i suradnika2, vremena reakcije na mete prikazane na mjestima s različitim objektima bila su povremeno jednaka, ali nikad brža od onih prikazanih na lokacijama s istim objektima, što ukazuje na to da se pažnja nikada nije potpuno prebacila na drugi objekt. Ovo sugerira da se pažnja usmjerena na objekt ritmički izmjenjuje između faza u kojima se cijelom označenom objektu daje prioritet (a neoznačenom objektu se ukida prioritet) i faza u kojima se označenim i nenaznačenim objektima daje jednak prioritet. Prema ovom gledištu, pažnja ne bi naizmjenično davala prioritet obama objektima, već bi ostala usredotočena na jedan objekt. Naši rezultati podupiru ovo stajalište utoliko što su vremena reakcije u nevažećim pokusima rijetko bila tako brza kao ona u valjanim pokusima, što sugerira da se pažnja zapravo nikada nije potpuno prebacila na drugu stavku u WM-u. Međutim, treba napomenuti da se ovaj argument oslanja na pretpostavku da su ritmički učinci pozornosti jedini čimbenici koji utječu na vrijeme reakcije. Znakovi pozornosti mogu kontinuiranije mijenjati status stavki u radnoj memoriji, npr. povećanjem osnovne aktivacije, uz to bismo mogli promatrati učinke ritmičke pažnje. Buduće studije koje sustavnije manipuliraju valjanošću znakova morat će rasvijetliti ovo otvoreno pitanje.

Funkcionalni značaj i neuralni mehanizmi.

Nekoliko funkcionalnih procesa moglo bi objasniti ritmove pronađene u našem istraživanju. Periodično pažljivo osvježavanje prikaza radne memorije moglo bi biti temeljni zahtjev za održavanje WM-a. Dokazi iz studija računalnog modeliranja sugeriraju da takva periodična reaktivacija, ili "ponovno reproduciranje", može biti temelj održavanja radne memorije i može se implementirati međuigrom theta (4 do 8 Hz) i gama (30 do 80 Hz) oscilacija40-42. Također je predloženo periodično osvježavanje pozornosti kako bi se spriječilo opadanje vidnog radnog pamćenja temeljeno na vremenu. Međutim, dokazi o propadanju temeljenom na vremenu nisu uvjerljivi43,44.

Također je predloženo da bi ritmičko određivanje prioriteta pozornosti moglo pomoći u rješavanju problema vezivanja ko-aktivacijom značajki podražaja u koherentne reprezentacije45. Važan aspekt naše studije koji je razlikuje od prethodnog rada je činjenica da smo koristili podražaje koji su se sastojali od više relevantnih značajki (boja+orijentacija) koje je trebalo zajedno kodirati. Budući da smo obje stavke predstavili pri fiksaciji, mogli smo istražiti učinke neprostorne pozornosti na objekte i otkrili da se slični ritmovi javljaju za neprostorne značajke. Učinci znaka pozornosti na prosječnu točnost pokazuju da je dohvaćanje temeljeno na boji također dovelo do davanja prioriteta značajki orijentacije vezanoj za tu stavku, budući da je orijentacija bila značajka koju je trebalo usporediti s relativno visokom preciznošću (u usporedbi s lako prepoznatljivom boje). Što je još važnije, također pokazujemo da su znakovi boja doveli do ritmičkih fluktuacija u mjerama točnosti. Zajedno s činjenicom da se sonde mogu uspoređivati ​​samo na temelju boje i orijentacije, pretpostavljamo da je pažnja ciklički davala prednost objema značajkama predmeta. Štoviše, budući da su obje stavke fluktuirale u protufazi, obje su bile ritmički prioritetne, ali nikad istovremeno. U radnoj memoriji, to bi omogućilo vizualnom sustavu da zadrži značajke boje vezane za odgovarajuće značajke orijentacije aktiviranjem ispravne kombinacije značajki jednu za drugom, bez rizika koaktivacije dviju nepovezanih značajki. Ovaj proces, koji se obično naziva vremenskim multipleksiranjem, predložen je za sprječavanje spajanja zasebnih neuralnih reprezentacija i mogao bi pomoći WM očitavanju 42,46-49.

Proteklih godina teorije su usko povezivale vanjsku selekciju pozornosti s neuralnim oscilacijama8,9,50,51. Još nedavno je postao očit temeljni odnos između unutarnje pozornosti prema reprezentacijama radne memorije i oscilatorne aktivnosti52-55. Trenutačni modeli predlažu da se unutarnja pozornost provodi dinamičkom međuigrom između frontalnih theta oscilacija, koje djeluju kao kontrolni mehanizam odozgo prema dolje, i okcipitalnih alfa oscilacija koje inhibiraju ili dezinhibiraju pojedinačnu reprezentaciju. Naši se nalazi mogu objasniti sličnim mehanizmom koji modulira relativnu aktivnost između dvije više ili manje jednako relevantne stavke u kraćem vremenskom razdoblju.

Sličnim mehanizmom koji modulira relativnu aktivnost između dvije više ili manje jednako relevantne stavke na kraćoj vremenskoj skali.

Na kraju, željeli bismo predložiti hipotezu koja bi potencijalno mogla objasniti neke od sličnosti između vanjskih i unutarnjih ritmova uzorkovanja pronađenih u najnovijem radu. Vjerujemo da bi opći mehanizam uzorkovanja pozornosti koji radi na frekvenciji od 10 prikaza u sekundi mogao biti temelj fluktuacija ponašanja koje se nalaze u zadacima unutarnje i vanjske pažnje. Nekoliko studija već je dalo uvjerljive dokaze da pozornost na vanjske podražaje varira u theta rasponu2-5. Većina studija konvergira na frekvenciji od 4 do 6 Hz s kojom se uzorkuju 2 stavke. Važno je također pokazati da povećanje broja posjećenih lokacija na 3 smanjuje učestalost uzorkovanja pojedinačnih stavki na Hz3. Već je bila pretpostavljena hipoteza da bi ovo opažanje moglo poduprijeti postojanje jednog vanjskog uzorkovača pozornosti u Hz rasponu koji može istaknuti 10 percipiranih stavki/lokacija u sekundi. Naša studija, kao i rad Pompera i Ansorgea32 i Petersa i sur.31, pokazala je da se ovaj ritmički proces uzorkovanja pažnje proteže na unutarnje informacije koje se čuvaju u radnoj memoriji. Važno je da je pruženo mnogo dokaza za hipotezu o senzornom regrutiranju, što ukazuje na zajednički supstrat između percepcije i radnog pamćenja23,26,27. Vanjska i unutarnja pozornost stoga bi morale pristupiti reprezentacijama koje su kodirane u vrlo sličnim područjima s kodovima koji se snažno preklapaju. Stoga je zamislivo da uobičajeni "master" uzorkivač pozornosti u rasponu od 10 Hz ritmički pojačava aktivnost u specifičnim neuralnim reprezentacijama bez obzira na to odražavaju li informacije koje su trenutno percipirane ili kodirane u radnoj memoriji. Daljnja istraživanja će pokazati je li ovaj model pažnje održiv.

Usporedba cjevovoda analize pomicanja vremena i AR(1).

Nedavna publikacija Brookshirea35 kritički se osvrnula na cjevovod predprocesiranja i procedure statističkog miješanja vremena koje koristi velika većina publikacija u području oscilacija ponašanja pokazujući lošu kontrolu nad pogreškama tipa-1. Analizirali smo naše podatke s objema, izvornim vremenskim pomicanjem i novopredloženom AR(1) tehnikom i pokazali da obje metode otkrivaju značajne ritmičke fluktuacije u ponašanju. Dok neki oscilatorni vrhovi pronađeni vremenskim pomakom nisu dosegli značaj pri korištenju AR(1) metode, drugi vršci koje smo predvidjeli na temelju prethodne literature bili su statistički izraženiji ili su dosegli značaj samo pri korištenju AR(1) tehnike.

Iako naš cilj nije bio sustavno uspoređivati ​​metode miješanja vremena i AR(1), naša usporedba analize ipak pruža relevantne uvide u trenutnu raspravu o ispravnom statističkom postupku. Prvo, naši glavni rezultati koji se sastoje od fluktuacija u rasponu od 4–5 Hz i fazne opozicije, postojali su između oba niza analiza, pokazujući da vremenski pomak doista otkriva vjerodostojne učinke. Iako četiri ponovne analize koje je pokušao izvršiti Brookshire35 nisu otkrile značajne rezultate, mora se primijetiti da metoda AR(1) može biti znatno manje osjetljiva (u usporedbi s vremenskim pomicanjem) na prave učinke, ovisno o parametrima zadatka kao što je signal duljina i brzina uzorkovanja. Iako bi AR(1) mogao biti statistički valjaniji test, mnogi nalazi u literaturi o ritmičkoj pozornosti vjerojatno još uvijek odražavaju prave rezultate. Drugo, otkrili smo da korištenje manje koraka pretprocesiranja u kombinaciji s tehnikom AR(1) otkriva rezultate koji su više u skladu s našim predviđanjima. Iako ne možemo s apsolutnom sigurnošću reći da su naši učinci autentični, metoda AR(1) mogla bi nam omogućiti smanjenje broja koraka pretprocesiranja dok još uvijek pruža dovoljnu osjetljivost i stoga pruža nepristraniju procjenu ritmičnosti podataka.

Predlažemo oprez pri prebrzom zanemarivanju prethodnog rada i preporučujemo da budući projekti izvješćuju o rezultatima na temelju obje tehnike analize.

Zaključak.

Zaključno, dodajemo dokazima da pažnja uzorkuje objekte s više značajki u radnoj memoriji u theta ritmu. Ova ritmička facilitacija pozornosti varira između dvije relevantne stavke u radnoj memoriji, što je vidljivo u antifazičkoj modulaciji vremenskih serija ponašanja. Pretpostavljamo da bi mozak mogao upotrijebiti ovo oscilatorno vremensko multipleksiranje suočen s ograničenim resursima pažnje, problemom vezivanja i/ili osvježavanjem pozornosti potrebnim za održavanje pamćenja. Obrasci pronađeni u ovoj studiji blisko oponašaju nedavno pronađene ritmove u vanjskoj prostornoj pažnji i pažnji temeljenoj na značajkama za koje se pokazalo da su usko povezani s frontalnom theta i okcipitalnom alfa oscilacijom. Identični oscilatorni mehanizmi povezani su s kontrolom pažnje u radnoj memoriji. Pretpostavljamo jedan, theta-ritmički mehanizam uzorkovanja pažnje za percipirane i zapamćene reprezentacije.

Dostupnost podataka

Svi podaci provedeni u kontekstu ove studije besplatno su dostupni na osf.io/39g4w.

Reference

1. VanRullen, R. Perceptivni ciklusi. Trends Cogn. Sci. 20, 723–735 (2016).

2. Fiebelkorn, IC, Saalmann, YB & Kastner, S. Ritmičko uzorkovanje unutar i između objekata unatoč trajnoj pažnji na označenom mjestu. Curr. Biol. 23, 2553-2558 (2013).

3. Holcombe, AO & Chen, W.-Y. Podjela pozornosti smanjuje vremensku rezoluciju sa 7 Hz za praćenje jednog objekta na<3 Hz when tracking three. J. Vis. 13, 12 (2013). 

4. Landau, AN & Fries, P. Pozornost ritmički uzorkuje podražaje. Curr. Biol. 22, 1000-1004 (2012).

5. Song, K., Meng, M., Chen, L., Zhou, K. i Luo, H. Oscilacije ponašanja u pažnji: ritmički pulsevi posredovani θ pojasom. J. Neurosci. 34, 4837-4844 (2014).

6. Chota, S. i sur. Ritmičke fluktuacije vremena sakadične reakcije koje proizlaze iz vizualnog natjecanja. Sci. Rep. 8, 15889 (2018).

7. Kienitz, R. i sur. Teta ritmička neuronska aktivnost i vrijeme reakcije proizlaze iz interakcija kortikalnih receptivnih polja tijekom raspodijeljene pažnje. Curr. Biol. 28, 2377-2387.e5 (2018).

8. Fiebelkorn, IC & Kastner, S. Ritmička teorija pažnje. Trends Cogn. Sci. 23, 87–101 (2019).

9. VanRullen, R. Vizualna pozornost: ritmički proces? Curr. Biol. 23, R1110-R1112 (2013).

10. Mo, C. i sur. Konkurirajuće ritmičke neuralne reprezentacije orijentacija tijekom istodobne pažnje na više značajki orijentacije. Nat. Komun. 10, 5264 (2019).

11. Re, D., Inbar, M., Richter, CG & Landau, AN Pažnja temeljena na značajkama ritmički uzorkuje podražaje. Curr. Biol. 29, 693-699.e4 (2019).

12. Boynton, GM Okvir za opisivanje učinaka pažnje na vizualne reakcije. Vis. Res. 49, 1129–1143 (2009).

13. Brefczynski, JA & DeYoe, EA Fiziološki korelat 'reflektora' vizualne pažnje. Nat. Neurosci. 2, 370–374 (1999).

14. Corbetta, M., Miezin, FM, Dobmeyer, S., Shulman, GL & Petersen, SE Modulacija pažnje neuralne obrade oblika, boje i brzine kod ljudi. Znanost https://doi.org/10.1126/science.2360050 (1990).

15. Gandhi, SP, Heeger, DJ & Boynton, GM Prostorna pozornost utječe na aktivnost mozga u ljudskom primarnom vizualnom korteksu. Proc. Natl. Akad. Sci. USA 96, 3314-3319 (1999).

For more information:1950477648nn@gmail.com