Увага ритмічно відбирає багатофункціональні об’єкти в робочій пам’яті. Частина 2

Оригінальний конвеєр аналізу (зсув у часі).

Індивідуальні часові ряди RT були виключені шляхом підгонки та видалення полінома 2-го порядку, а ковзні середні були розраховані з використанням вікна 66,7 мс. Потім ми оцінили z-оцінку часового ряду RT і застосували вікно Хеммінга перед виконанням спектрального аналізу за допомогою швидкого перетворення Фур’є. Отримані індивідуальні спектри потужності були усереднені, і ми статистично перевірили коливальні піки за допомогою непараметричного тесту на перестановку.

Немає чіткого зв’язку між поліномами та пам’яттю, тому ми не повинні пов’язувати їх разом. Замість цього ми повинні активно зосереджуватися на покращенні нашої пам’яті та підтримувати себе в позитивному настрої.

Є багато способів поліпшити пам'ять. Одним із важливих способів є фізичні вправи. Під час фізичної активності та вправ ми зміцнюємо психічне здоров’я та покращуємо концентрацію та пам’ять. Ще один важливий спосіб — підтримувати позитивний настрій. Оптимістичне ставлення може допомогти нам подолати стрес і занепокоєння, полегшуючи зосередженість.

У той же час ми також повинні підтримувати достатній сон і дієту. Сон — це важливий час для того, щоб мозок очищався та відновлювався, а поживні речовини у вашому раціоні можуть допомогти вашому мозку функціонувати належним чином. Ми також можемо покращити нашу пам’ять, вивчаючи нові речі та перевіряючи свої навички мислення. Це може включати вивчення нової мови, читання нової книги або спроби вирішити різні головоломки та проблеми.

Коротше кажучи, реального зв'язку між поліномами та пам'яттю немає. Давайте зосередимося на тому, як покращити нашу пам’ять і позитивний настрій, і використаємо найкращий спосіб зустріти та насолодитися красою життя. Видно, що нам потрібно покращити нашу пам’ять, і Cistanche deserticola може значно покращити пам’ять, оскільки Cistanche deserticola є традиційним китайським лікарським матеріалом, який має багато унікальних ефектів, одним із яких є покращення пам’яті. Ефективність м’ясного фаршу пов’язана з різними активними інгредієнтами, які він містить, включаючи кислоти, полісахариди, флавоноїди тощо. Ці інгредієнти можуть сприяти здоров’ю мозку різними способами.

Натисніть «Знай, як покращити пам’ять».

Ми вирішили провести спектральний аналіз окремих часових рядів (замість загального середнього часового ряду), оскільки поведінкові ритми окремих людей можуть дещо відрізнятися за фазою і, отже, зникнуть під час усереднення часових рядів усіх суб’єктів у часовій області. Ми повторили вищеописану процедуру попередньої обробки 10000 разів, однак у кожній ітерації ми випадковим чином перетасували пари SOA-RT для кожного учасника.

Ця процедура дозволила нам оцінити розподіл спектрів потужності за нульовою гіпотезою про те, що в окремих часових рядах RT відсутня часова структура. Справжній спектр потужності потім порівнювали із сурогатним розподілом спектрів потужності на основі частоти за частотою. Частоти, на яких реальний спектр потужності перевищував 95% процентиль сурогатного розподілу, вважалися значущими, оскільки це дорівнює альфа-рівню 0.05%. Ми провели аналогічний аналіз хвилі різниці між дійсними та недійсними часовими рядами RT. Оскільки нас цікавили переважно низькочастотні коливання, ми розглядали лише частоти від 1 до 15 Гц.

Конвеєр аналізу, запропонований Brookshire35.

Індивідуальні часові ряди були згладжені шляхом обчислення ковзних середніх із використанням вікна 66,7 мс. Окремі часові ряди потім лінійно скинули тренди перед виконанням спектрального аналізу за допомогою швидкого перетворення Фур’є без застосування нульового доповнення чи вікон. Потім індивідуальні спектри потужності усереднювали. Ми вирішили провести спектральний аналіз окремих часових рядів (замість загального середнього часового ряду), оскільки поведінкові ритми окремих людей можуть дещо відрізнятися за фазою і, отже, зникнуть під час усереднення часових рядів усіх суб’єктів у часовій області.

Щоб перевірити, чи періодично коливаються окремі часові ряди, ми підігнали модель авторегресії з одним параметром AR(1), використовуючи максимальну правдоподібність для окремих згладжених часових рядів із виключеним трендом. Для моделі AR(1) кожного учасника ми використовували моделювання Монте-Карло для створення 5000 часових рядів з тією ж довжиною, параметром автокореляції та залишковою дисперсією, що й вихідний часовий ряд. Потім ми виконали спектральний аналіз за допомогою швидкого перетворення Фур’є для цих часових рядів без застосування нульового доповнення чи вікон.

Ця процедура дозволила нам оцінити розподіл спектрів потужності за нульовою гіпотезою про відсутність ритмічних коливань в окремих часових рядах. Справжній усереднений спектр потужності потім порівнювали із сурогатним розподілом усереднених спектрів потужності на основі частоти за частотою. Частоти, на яких реальний спектр потужності перевищував 95% процентиль сурогатного розподілу, вважалися значущими, оскільки це дорівнює альфа-рівню 0.05%. Ми викоригували численні порівняння, використовуючи коефіцієнт помилкових відкриттів. Оскільки нас цікавили переважно низькочастотні коливання, ми розглядали лише частоти від 1 до 15 Гц.
Для візуального порівняння обох конвеєрів аналізу ми відсилаємо читача до рис. 1 у Додаткових матеріалах.

Щоб порівняти відносну часову динаміку функцій уваги після дійсних і недійсних сигналів, фази коливань були виділені зі складних компонентів швидкого перетворення Фур’є індивідуальних попередньо оброблених часових рядів. Щоб дослідити, чи коливаються окремі дійсні та недійсні часові ряди в протифазі, ми відняли значення фази та виконали тест нерівномірності Релея, а також циклічний t-тест для порівняння середніх значень різниці фаз до 180 градусів.

Результати

Статистичний аналіз групового середнього RT показав, що учасники значно швидше реагували на контрольні зонди (середнє =831 мс) порівняно з пробами без сигналів (середнє =1084 мс), t (22)=− 12,97 , стор<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).

Щоб перевірити, чи репрезентації робочої пам’яті відвідуються тета-ритмічним способом, ми виміряли час реакції учасників на відповідні зонди в кількох точках часу з щільною вибіркою. Ми припустили, що RTs повинні модулюватися з часом у тета-ритмі, що вказує на ритмічні коливання уваги відповідного елемента в робочій пам’яті. Крім того, ми припустили, що часові ряди RT для відповідей на дійсні та недійсні зонди повинні модулюватися в протифазі, припускаючи, що увага періодично чергується між двома елементами в робочій пам’яті (рис. 1B).

Оригінальний аналіз із використанням традиційної попередньої обробки та статистики переміщення часу.

Щоб дослідити ритмічні коливання у відповідях індивідуумів, ми розрахували часові ряди RT шляхом усереднення RT у кожному з 30 SOA для відповідей на вірно та неправильно задані елементи відповідно. Часовий ряд RT, усереднений для всіх суб’єктів, показаний на (рис. 3A). Примітно, що ми проводили спектральний аналіз не для усереднених часових рядів на рис. 3A, а для окремих часових рядів RT, а потім усереднювали отримані окремі спектри потужності.

Це дозволило нам ігнорувати індивідуальні відмінності у фазі та незначні зрушення частоти, які були б усереднені при усередненні часових рядів у часовій області. Порівняння усереднених спектрів потужності з нульовим розподілом із зсувом у часі виявило значний пік при 3,75 і 4,6 Гц у дійсних умовах і відсутність значних піків у недійсних умовах (рис. 3C, D). Через різницю в кількості зібраних проб для дійсних (75%) і недійсних (25%) станів нам може просто не вистачити статистичної потужності для виявлення ритмів у недійсному стані.

Крім того, нещодавнє подібне дослідження поведінкових коливань також не виявило значного піку в спектрах потужності одного з двох станів, виявивши, однак, що обидва умови все ще коливалися в протифазі при аналізі окремих фаз коливань32. Таким чином, ми досліджували, чи були наші дві умови в протифазі, аналізуючи різницю фаз між обома умовами, оскільки кути різниці повинні вказувати на 180 градусів, якщо коливання модулюються в протифазі. Фазовий аналіз окремих дійсних і недійсних часових рядів показав, що середнє значення різниць кутів 4,6 Гц суттєво не відрізнялося від 180 градусів, що вказує на антифазовий зв’язок коливальних компонентів 4,6 Гц (рис. 3B). Цей результат вказує на те, що увага періодично чергується між двома предметами з часом.

Ми досліджували ритмічні коливання в часових рядах точності таким же чином, порівнюючи спостережувані середні спектри потужності зі стохастичними нульовими розподілами (рис. 4A). Спектральний аналіз індивідуальних часових рядів точності виявив значний пік на частотах 8,4, 9,4 і 10,3 Гц у недійсних умовах, але не виявив значної модуляції в дійсних умовах (рис. 4C, D). Різниця фаз між обома умовами значно відрізнялася від 180 градусів, що вказувало на відсутність антифазового зв’язку компонентів 8,4, 9,4, 10,3 або 4,6 Гц (рис. 4B). Згодом ми застосували тест нерівномірності Релея, який показав, що різниці фаз були випадковим чином розподілені по одиничному колі (p=0.34), що свідчить про те, що коливання точності для елементів A і B не мали узгодженого тимчасового зв’язку.

Повторний аналіз із використанням конвеєрної та AR(1) статистики, запропонованої Brookshire35. Виконання спектрального аналізу окремих часових рядів RT та усереднення отриманих спектрів потужності виявили значний пік на 4,4 Гц у дійсних умовах (p=0.03, FDR скоригований) і відсутність значущих піків у недійсних умовах (рис. 5C). , D). Фазовий аналіз окремих дійсних і недійсних часових рядів показав, що середнє значення кутів різниці 4,4 Гц істотно не відрізнялося від 180 градусів (круговий t-тест: 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).

Спектральний аналіз окремих часових рядів точності виявив значні піки на частотах 4,4 Гц і 8,9 Гц у дійсних умовах, але не виявив значних періодичностей у недійсних умовах (рис. 6C, D). Дійсно-недійсні різниці фаз компонентів 4,4 Гц були рівномірно розподілені (тест Релея на нерівномірність, p=0.824, (рис. 6B), що вказує на відсутність антифазового зв’язку.

Порівняння результатів.

Застосування двох різних методів для аналізу поведінкових часових рядів дозволило нам підтвердити наші результати та порівняти подібності та відмінності між обома методами. Оскільки основною метою цієї статті було дослідження ритмічних коливань у поведінці, ми не будемо проводити систематичне поглиблене порівняння обох методів, а лише надамо якісне порівняння основних результатів, пов’язаних з нашою початковою гіпотезою.

Обидва методи аналізу підтвердили нашу основну гіпотезу, яка складається з 1. Ритмічної модуляції поведінкових результатів у діапазоні від 3 до 6 Гц і 2. Антифазового зв’язку між дійсними та недійсними поведінковими часовими рядами. Однак важливо, що результати також відрізнялися в кількох аспектах. У той час як і моделі зсуву в часі (TS), і моделі автокореляції (AR(1)) виявили значні ритми в дійсних часових рядах RT при 4,6 і 4,4 Гц відповідно, цей ефект був значущим лише до поправки для численних порівнянь в аналізі TS. Крім того, AR(1) показав значний пік на 4,4 Гц у дійсному часовому ряді точності, який не був виявлений TS.
Загалом метод AR(1) призвів до результатів, які були більш вираженими та більше відповідали нашим прогнозам. Ми обговоримо наслідки нашого порівняння далі в обговоренні.

Обговорення

Було продемонстровано, що увага до візуально доступної інформації зазнає ритмічних коливань у діапазоні тета (від 3 до 8 Гц). Тут ми вирішили перевірити, чи увага, спрямована на багатофункціональні елементи в робочій пам’яті, модулюється подібним тета-ритмічним способом. Використовуючи конвеєр аналізу, запропонований Брукширом35, ми виявили, що (а) швидкість і точність відповідей на задані зонди, які відповідають одному з двох елементів у робочій пам’яті, модулюються на частоті ~4,4 Гц і (б) ритмічні коливання часу реакції до позначених і не позначених предметів модулюється в протифазі. Наші результати свідчать про ритмічну та поперемінну вибірку уваги обох багатофункціональних уявлень робочої пам’яті, що, у свою чергу, модулює швидкість відповіді та точність наступного порівняння проб. Ми хотіли б зазначити, що в решті рукопису ми будемо обговорювати лише висновки, отримані в результаті підходу до аналізу, запропонованого Brookshire35 з використанням мінімальної попередньої обробки та техніки AR(1). Хоча обидва методи мали частково різні результати, наша головна гіпотеза (тета-коливання в поведінкових часових рядах і протилежність фаз між дійсними та недійсними часовими рядами) була підтверджена обома.

Ритмічні коливання поведінки.

Хоча ритмічні коливання RT і часових рядів точності спостерігалися для дійсних випробувань, ми не виявили значного осциляційного піку в випробуваннях, в яких учасники були неправильно відзначені після корекції для кількох порівнянь. Однак при аналізі окремої фази 4,4 Гц дійсних і недійсних часових рядів RT ми виявили значний антифазовий зв’язок. Це свідчить про те, що коливальний компонент також був присутній у недійсних випробуваннях, які не вдалося виявити звичайним статистичним аналізом перетасування часу. Ми пропонуємо кілька можливих причин цього. По-перше, оскільки валідність сигналу становила 75% відсотків, недійсні часові ряди були розраховані на основі меншої кількості випробувань, ніж дійсні часові ряди, що могло призвести до збільшення шуму та гіршої оцінки коливальних компонентів (середня кількість випробувань у часових рядах RT на учасника: дійсний{ {5}}.3, недійсний=100.6). Крім того, можливо, що підказка (валідність 75%) призвела до уважного депріоритезації елемента без підказки. Ми обговоримо цю конкретну можливість більш детально в розділі нижче (див. «Порівняння з іншими дослідженнями»). Також варто відзначити, що ми не спостерігали значних періодичностей при виконанні спектрального аналізу безпосередньо на великому середньому часовому ряді (рис. 3A, 4A, 5A, 6A). Ми припускаємо, що це може бути викликано невеликими відмінностями у фазі окремих коливальних часових рядів, які нівелюються при усередненні даних усіх суб’єктів. Важливо, однак, що дійсні та недійсні часові ряди все ще коливалися в протифазі на індивідуальному рівні, що можна пояснити індивідуальними відмінностями у швидкості перемикання уваги після ретро-метки. У середньому переваги ретро-сигналу, як правило, повністю проявляються через 300–500 мс, однак мало відомо про те, наскільки це різниться між учасниками19. У майбутніх експериментах слід досліджувати індивідуальні відмінності у швидкості розподілу уваги, оскільки це може мати важливі наслідки для вивчення внутрішньої вибірки уваги.

Фазовий аналіз (4,4 Гц) часового ряду RT показав, що поведінка коливалася у протилежності фаз між дійсними та недійсними умовами. Цей шаблон вказує на те, що увага спочатку приділяється заданому елементу, а потім почергово відбирається з обох елементів у робочій пам’яті на частоті тета. Важливо, що ця антифазова динаміка навряд чи буде спричинена випадковим збігом в результаті часу або порядку, в якому були представлені стимули, наприклад, гіпотетичною ініціацією двох незалежних ритмічних процесів на початку першого та другого стимулів. Якщо це справді так, оскільки ми розрахували дійсний і недійсний часові ряди RT кожен з рівної кількості випробувань, у яких досліджувався перший і другий стимул, випадкові антифазові періодичності повинні бути середніми. Навпаки, ми знаходимо постійну силу коливань для дійсних і антифазичних зв’язків між дійсними та недійсними випробуваннями, що чітко виступає проти цієї потенційної плутанини.

Окрім флуктуації 4,4 Гц, наш аналіз часового ряду точності виявив значну ритмічну модуляцію на 8,9 Гц у дійсних умовах. Ритмічні коливання поведінкових часових рядів на 10 Гц часто спостерігаються в поведінкових дослідженнях (див. VanRullen1, для огляду). Оскільки це дослідження в основному цікавилося поведінковими ритмами в діапазоні тета, ми не будемо докладно обговорювати ці ефекти. Проте ми хотіли б зазначити, що Помпер і Ансордж32 також виявили, що часові ряди точності модулюються на 9,7 Гц, що вказує на те, що ця альфа-ритмічність Гц може бути додатковим ознакою періодичної обробки сприйманих або запам’ятованих візуальних уявлень.
Порівняння з іншими дослідженнями.

Як наші результати співвідносяться з іншими дослідженнями, що досліджують ритмічні коливання уваги в робочій пам’яті31,32?

У двох попередніх дослідженнях було виявлено, що поведінка коливається на частоті 6 Гц, тоді як ми виявили поведінкові коливання на частоті 4,4 Гц. Одним із гіпотетичних пояснень цієї невідповідності може бути різниця в складності стимулів між дослідженнями. Багатофункціональні об’єкти в робочій пам’яті, як ті, що використовуються тут, можуть потребувати більш ефективного та тривалого процесу активації, що призведе до менш частої вибірки для кожного елемента.

У той час як у нашому дослідженні та дослідженні Пітерса та ін.31 використовувався явний візуальний сигнал для скидання ритмів уваги, Помпер і Ансордж32 індукували вибірку уваги через презентацію другого об’єкта. В обох дослідженнях підказки підказка мала валідність 75%, що дає учасникам чіткий стимул віддати перевагу одному пункту над іншим, тоді як у дослідженні Помпера та Ансорджа обидва пункти повинні мати однакову пріоритетність32. Важливо, однак, що Помпер і Ансордж32 виявили швидший час реакції та вищу точність для другого елемента, відповідно до ефекту нещодавності, який, за припущеннями, спричинений пріоритезацією уваги38. Цікаво, що як наше дослідження, так і дослідження Pomper & Ansorge спостерігали значні ритмічні коливання відносно події скидання лише для пріоритетного пункту. Хоча в нашому випадку це можна пояснити меншою кількістю випробувань, про ту саму закономірність повідомлялося в іншому дослідженні вибірки зовнішньої уваги з використанням набагато більшої кількості випробувань. Одним із потенційних пояснень цього може бути те, що увага чинить сильніший ритмічний вплив на пріоритетний елемент, спричиняючи високу амплітуду модуляцій у поведінкових часових рядах, тоді як одночасна ритмічна вибірка непріоритезованих елементів має слабкіший періодичний вплив на поведінку. В якості альтернативи було запропоновано, щоб увага могла регулюватися центральним механізмом вибірки або «головним семплером» між 7 і 10 Гц, який можна розділити між двома об’єктами3,39. Таким чином, гіпотетичний семплер із частотою 10 Гц міг би відбирати обидва елементи 5 разів на секунду, але також міг би відбирати пріоритетний елемент частіше (наприклад, пріоритетний елемент відбирався 8 разів, а непріоритезований – 2 рази в секунду). Можна припустити, що в спектральному аналізі дійсних часових рядів це буде очевидно в періодичностях на основній частоті (10 Гц), а також її гармоніках (5 Гц), які дійсно спостерігаються в наших даних, а також у даних Помпера та Ansorge32. Важливо, що обидві ці можливості, сильніша чи частіша вибірка, припускають, що увага активно віддає пріоритет одному чи іншому елементу.

Дещо інше тлумачення, пов’язане з роботою Fiebelkorn et al.2, було запропоновано Peters et al.31, який виявив ритмічні коливання між об’єктами в робочій пам’яті. Однак, подібно до висновків Fiebelkorn та ін.2, час реакції на цілі, представлені в місцях різних об’єктів, періодично був однаковим, але ніколи не був швидшим, ніж ті, що були представлені в місцях того самого об’єкта, що вказує на те, що увага ніколи не повністю переключалася на інший об’єкт. Це свідчить про те, що орієнтована на об’єкт увага ритмічно чергується між фазами, у яких пріоритет надається всьому підказковому об’єкту (і втрачається пріоритет об’єкта без підказки), і фазами, у яких об’єкти без підказки мають рівний пріоритет. Згідно з цією точкою зору, увага не віддаватиме пріоритету обом об’єктам по черзі, а залишатиметься зосередженою на одному об’єкті. Наші результати підтверджують цю точку зору, оскільки час реакції в недійсних випробуваннях рідко був таким швидким, як у дійсних випробуваннях, що свідчить про те, що увага насправді ніколи не переключалася повністю на інший елемент у WM. Однак слід зазначити, що цей аргумент ґрунтується на припущенні, що ритмічні ефекти уваги є єдиними факторами, що впливають на час реакції. Сигнали уваги можуть змінювати статус елементів у робочій пам’яті більш безперервно, наприклад, шляхом збільшення базової активації, на додаток до чого ми можемо спостерігати ефекти ритмічної уваги. Майбутні дослідження, які більш систематично маніпулюють валідністю сигналів, повинні будуть пролити світло на це відкрите питання.

Функціональне значення та нервові механізми.

Кілька функціональних процесів можуть пояснити ритми, виявлені в нашому дослідженні. Періодичне уважне оновлення представлень робочої пам'яті може бути фундаментальною вимогою для обслуговування WM. Докази досліджень обчислювального моделювання свідчать про те, що така періодична реактивація, або «повторне відтворення», може лежати в основі підтримки робочої пам’яті та може бути реалізована за допомогою взаємодії тета (4–8 Гц) і гамма (30–80 Гц) коливань40–42. Також було запропоновано періодичне оновлення уваги, щоб протидіяти залежному від часу розпаду зорової робочої пам’яті. Однак докази розпаду в часі не є остаточними43,44.

Було також запропоновано, що ритмічна пріоритезація уваги може допомогти вирішити проблему зв’язування шляхом спільної активації ознак стимулу в узгоджені уявлення45. Важливим аспектом нашого дослідження, який відрізняє його від попередньої роботи, є той факт, що ми використовували стимули, які складалися з кількох відповідних характеристик (колір+орієнтація), які потрібно було закодувати разом. Оскільки ми представили обидва елементи під час фіксації, ми могли досліджувати вплив непросторової уваги до об’єктів і виявили, що подібні ритми відбуваються для непросторових особливостей. Вплив сигналу уваги на середню точність вказує на те, що пошук на основі кольору також призвело до встановлення пріоритету ознаки орієнтації, пов’язаної з цим елементом, оскільки орієнтація була ознакою, яку потрібно порівнювати з відносно високою точністю (порівняно з легко помітною ознакою). кольори). Що ще важливіше, ми також показали, що кольорові підказки призвели до ритмічних коливань вимірювань точності. Разом із тим фактом, що зонди можна було порівнювати лише на основі кольору та орієнтації, ми припускаємо, що увага циклічно віддає перевагу обом характеристикам предмета. Крім того, оскільки обидва елементи коливалися в протифазі, вони обидва були ритмічно пріоритетними, але ніколи не одночасно. У робочій пам’яті це дозволило б зоровій системі зберегти колірні особливості, пов’язані з відповідними орієнтаційними ознаками, активуючи правильну комбінацію функцій одну за одною, без ризику спільної активації двох непов’язаних функцій. Цей процес, який зазвичай називають мультиплексуванням на основі часу, було запропоновано для запобігання злиття окремих нейронних представлень і може допомогти зчитувати WM42,46–49.

В останні роки теорії тісно пов’язували зовнішній відбір уваги з нейронними коливаннями8,9,50,51. Навіть нещодавно став очевидним фундаментальний зв’язок між внутрішньою увагою до представлень робочої пам’яті та коливальною активністю52–55. Сучасні моделі припускають, що внутрішня увага реалізується динамічною взаємодією між фронтальними тета-коливаннями, які діють як механізм керування зверху вниз, і потиличними альфа-коливаннями, які гальмують або розблоковують одиночне представлення. Наші висновки можна пояснити подібним механізмом, який модулює відносну активність між двома більш-менш однаково відповідними елементами за коротший часовий масштаб.

За допомогою подібного механізму, який модулює відносну активність між двома більш-менш однаково відповідними елементами за коротший часовий масштаб.

Нарешті, ми хотіли б запропонувати гіпотезу, яка потенційно могла б пояснити деякі спільні риси між зовнішніми та внутрішніми ритмами вибірки, виявлені в останній роботі. Ми вважаємо, що загальний механізм вибірки уваги, який працює з частотою 10 репрезентацій за секунду, може лежати в основі поведінкових флуктуацій, виявлених у завданнях внутрішньої та зовнішньої уваги. Кілька досліджень уже надали переконливі докази того, що увага до зовнішніх подразників коливається в діапазоні тета2–5. Більшість досліджень сходяться на частоті від 4 до 6 Гц, з якою відбираються 2 елементи. Важливо, що також було продемонстровано, що збільшення кількості відвідуваних місць до 3 зменшує частоту вибірки окремих предметів до Гц3. Вже була висунута гіпотеза, що це спостереження може підтверджувати існування єдиного зовнішнього семплера уваги в діапазоні Гц, який може виділяти 10 сприйманих елементів/місць за секунду. Наше дослідження, а також робота Помпера та Ансорджа32 та Пітерса та ін.31 продемонстрували, що цей ритмічний процес вибірки уваги поширюється на внутрішню інформацію, яка зберігається в робочій пам’яті. Важливо, що було надано багато доказів гіпотези сенсорного рекрутингу, що свідчить про спільний субстрат між сприйняттям і робочою пам’яттю 23,26,27. Зовнішня та внутрішня увага, таким чином, мала б отримати доступ до представлень, які закодовані у дуже подібних областях із сильно перекриваючими кодами. Таким чином, можна припустити, що звичайний «головний» семплер у діапазоні 10 Гц ритмічно посилює активність у певних нейронних уявленнях, незалежно від того, чи відображають вони інформацію, яка зараз сприймається або кодується в робочій пам’яті. Подальші розслідування мають показати, чи тримається ця модель уваги.

Порівняння конвеєрів аналізу переміщення часу та AR(1).

Нещодавня публікація Brookshire35 критично розглянула конвеєр попередньої обробки та процедури статистичного перетасування часу, які використовуються переважною більшістю публікацій у галузі поведінкових коливань, продемонструвавши поганий контроль над помилками типу -1. Ми проаналізували наші дані за допомогою оригінального перетасування часу та нещодавно запропонованої техніки AR(1) і показали, що обидва методи виявили значні ритмічні коливання в поведінці. У той час як деякі коливальні піки, виявлені за допомогою зсуву в часі, не досягли значущості при використанні методу AR(1), інші піки, які ми передбачили на основі попередньої літератури, були статистично більш вираженими або досягли значущості лише при використанні техніки AR(1).

Хоча нашою метою не було систематичне порівняння методів перетасування часу та AR(1), наше аналітичне порівняння все ж дає відповідне розуміння поточних дебатів щодо правильної статистичної процедури. По-перше, наші основні результати, що складаються з коливань у діапазоні 4–5 Гц і фазового протистояння, зберігаються між обома конвеєрами аналізу, показуючи, що зсув у часі дійсно виявляє справжні ефекти. Хоча чотири повторних аналізи, здійснені Brookshire35, не дали значних результатів, слід зазначити, що метод AR(1) може бути значно менш чутливим (порівняно з перетасуванням часу) до справжніх ефектів, залежно від параметрів завдання, таких як сигнал довжина та частота дискретизації. Хоча AR(1) може бути статистично більш обґрунтованим тестом, багато висновків у літературі про ритмічну увагу, ймовірно, все ще відображають справжні результати. По-друге, ми виявили, що використання меншої кількості етапів попередньої обробки в поєднанні з технікою AR(1) показало результати, які більше відповідають нашим прогнозам. Хоча ми не можемо з абсолютною впевненістю сказати, що наші ефекти справжні, метод AR(1) може дозволити нам зменшити кількість етапів попередньої обробки, забезпечуючи достатню чутливість і, отже, забезпечити більш неупереджену оцінку ритмічності даних.

Ми радимо бути обережними, ігноруючи попередню роботу занадто швидко, і рекомендуємо майбутні проекти звітувати про результати на основі обох методів аналізу.

Висновок.

На завершення ми додаємо докази того, що увага відбирає багатофункціональні об’єкти в робочій пам’яті в тета-ритмі. Це ритмічне сприяння приверненню уваги коливається між двома відповідними елементами в робочій пам’яті, що проявляється в антифазовій модуляції поведінкових часових рядів. Ми припускаємо, що мозок може використовувати це коливальне мультиплексування часу в умовах обмежених ресурсів уваги, проблеми зв’язування та/або оновлення уваги, необхідного для підтримки пам’яті. Патерни, виявлені в цьому дослідженні, точно імітують нещодавно виявлені ритми зовнішньої просторової уваги та уваги, заснованої на особливостях, які, як було показано, тісно пов’язані з фронтальними тета- і потиличними альфа-коливаннями. Ідентичні коливальні механізми були пов’язані з контролем уваги в робочій пам’яті. Ми припускаємо єдиний тета-ритмічний механізм вибірки уваги для сприйнятих і запам’ятованих уявлень.

Доступність даних

Усі дані, отримані в рамках цього дослідження, знаходяться у вільному доступі на osf.io/39g4w.

Список літератури

1. ВанРуллен Р. Перцептивні цикли. Тенденції Cogn. Sci. 20, 723–735 (2016).

2. Fiebelkorn, IC, Saalmann, YB & Kastner, S. Ритмічний семплінг всередині та між об’єктами, незважаючи на тривалу увагу на вказаному місці. Curr. Biol. 23, 2553–2558 (2013).

3. Холкомб А.О. та Чен В.-Й. Розподіл уваги зменшує часову роздільну здатність із 7 Гц для відстеження одного об’єкта до<3 Hz when tracking three. J. Vis. 13, 12 (2013). 

4. Ландау, А. Н. і Фріс, П. Увага ритмічно пробує стимули. Curr. Biol. 22, 1000–1004 (2012).

5. Сон, К., Мен, М., Чен, Л., Чжоу, К. і Луо, Х. Поведінкові коливання уваги: ​​ритмічні імпульси, опосередковані через θ-діапазон. J. Neurosci. 34, 4837–4844 (2014).

6. Чота С. та ін. Ритмічні коливання часу саккадічної реакції, що виникають внаслідок зорової конкуренції. Sci. Доповідь 8, 15889 (2018).

7. Кініц Р. та ін. Тета-ритмічна нейрональна активність і час реакції виникають у результаті взаємодії рецептивного поля кори під час розподіленої уваги. Curr. Biol. 28, 2377-2387.e5 (2018).

8. Fiebelkorn, IC & Kastner, S. Ритмічна теорія уваги. Тенденції Cogn. Sci. 23, 87–101 (2019).

9. ВанРуллен, Р. Візуальна увага: ритмічний процес? Curr. Biol. 23, R1110–R1112 (2013).

10. Mo, C. та ін. Конкуруючі ритмічні нейронні репрезентації орієнтацій під час одночасної уваги до кількох ознак орієнтації. Нац. Комун. 10, 5264 (2019).

11. Re, D., Inbar, M., Richter, CG & Landau, AN Ритмічно відбирає стимули уваги на основі ознак. Curr. Biol. 29, 693-699.e4 (2019).

12. Бойнтон, Г. М. Структура для опису впливу уваги на зорові реакції. Vis. рез. 49, 1129–1143 (2009).

13. Brefczynski, JA & DeYoe, EA. Фізіологічний корелят «прожектора» візуальної уваги. Нац. Неврологія. 2, 370–374 (1999).

14. Корбетта, М., Мієзін, Ф.М., Добмайєр, С., Шульман, Г.Л. і Петерсен, С.Е. Модуляція уваги нейронної обробки форми, кольору та швидкості у людей. Наука https://doi.org/10.1126/science.2360050 (1990).

15. Gandhi, SP, Heeger, DJ & Boynton, GM. Просторова увага впливає на активність мозку в первинній зоровій корі людини. Proc. Natl. акад. Sci. США 96, 3314–3319 (1999).

For more information:1950477648nn@gmail.com