הקלטות מגנטו-אנצפלוגרפיה חושפות את הדינמיקה המרחבית-זמנית של זיכרון זיהוי עבור רצפים שמיעתיים מורכבים לעומת פשוטים

זיהוי שמיעתי הוא תהליך קוגניטיבי מכריע המסתמך על ארגון של אלמנטים בודדים לאורך זמן. עם זאת, מעט ידוע על הדינמיקה המרחבית-זמנית העומדת בבסיס ההכרה המודעת של רצפים שמיעתיים המשתנים במורכבותם. כדי ללמוד זאת, החלישו 71 משתתפים ללמוד ולזהות רצפים מוזיקליים טונאליים פשוטים והתאימו רצפים אטונאליים מורכבים בזמן שהפעילות המוחית שלהם תועדה באמצעות מגנטו-אנצפלוגרפיה (MEG).

למוזיקה יש את הכוח הייחודי והמדהים להחזיר אותנו אחורה בזמן ולחיות מחדש את הזיכרונות הנפלאים של העבר, או לטבול אותנו עמוק ביופיו של ההווה. חשוב מכך, מוזיקה יכולה גם לשפר את הזיכרון שלנו ולשפר את יכולות הלמידה והעבודה שלנו.

מחקר מצא שרצפים מוזיקליים קשורים קשר הדוק לזיכרון. לפעמים אנו מגלים שאנו יכולים לזכור בקלות את המילים לשיר מכיוון שהשיר מגרה את מרכז השפה במוח שלנו ומגבש את הזיכרון באמצעות נגינה חוזרת. כמו כן, כאשר אנו לומדים מידע חדש, אנו יכולים לזכור אותו ביתר קלות על ידי שילוב המידע עם מנגינה וקצב. מומחים רפואיים ואנשי חינוך רבים ממליצים להשתמש במוזיקה כטכניקת זיכרון כדי לשפר את הלמידה.

בנוסף לכך, מוזיקה יכולה לשפר את המצב הרגשי שלנו ולגרום לנו להיות יותר רגועים וממוקדים. כאשר אנו מרגישים עייפים או חרדים, מוזיקה מרגיעה יכולה להקל מיד על המצב. סוג זה של מוזיקה יעיל מאוד בהרגעת רגשות מתוחים ויכול גם לשפר את כוח הרצון והסבלנות שלנו.

בסך הכל, מוזיקה היא חלק בלתי נפרד מחיינו ויכולה להועיל מאוד לזיכרון וליכולות הלמידה שלנו. אז, בין אם אתה עובד או לומד, אתה יכול באותה מידה להשתמש במוזיקה כדי לעזור לעצמך. אני מאמין שזה יכול לעזור לך להשלים את המשימות שלך טוב יותר וגם לשפר את החיים שלך. ניתן לראות שעלינו לשפר את החסינות שלנו. Cistanche deserticola יכול לשפר משמעותית את החסינות מכיוון ש-Cistanche deserticola הוא חומר רפואי סיני מסורתי עם השפעות ייחודיות רבות, אחת מהן היא שיפור הזיכרון. היעילות של בשר טחון מגיעה מהמרכיבים הפעילים השונים שהוא מכיל, לרבות חומצה, פוליסכרידים, פלבנואידים ועוד. מרכיבים אלו יכולים לקדם את בריאות המוח בדרכים שונות.

לחץ על דע זיכרון לטווח קצר כיצד לשפר

התוצאות חושפות שינויים איכותיים בפעילות העצבית התלויים במורכבות הגירוי: זיהוי רצפים טונאליים משפיע על אזורי ההיפוקמפוס והסיגולים, בעוד שזיהוי רצפים אטונאליים מפעיל בעיקר את רשת העיבוד השמיעתי. הממצאים שלנו חושפים את מעורבותה של רשת מוח קורטיקו-תת-קורטיקלית לצורך זיהוי שמיעתי ותומכים הרעיון שמורכבות הגירוי משנה באופן איכותי את הנתיבים העצבים של זיכרון הזיהוי.

קידוד וזיהוי צלילים מורכבים מבחינה מבנית הוא אתגר קוגניטיבי המסתמך על מנגנונים עצביים שעדיין לא הובהרו במלואם. כדי לשנן רצפי סאונד מורכבים, סביר להניח שאנו תלויים בארגון הזמני של מרכיבי הגירוי ותפקודי הזיכרון.

קידוד זיכרון מתרחש בהיפוקמפוס2-4, בעוד שתהליכים הבאים הקשורים לזיכרון זיהוי נתמכים על ידי רשת פונקציונלית של אזורים מחוברים באונה הטמפורלית המדיאלית, כולל ההיפוקמפוס, האינסולה וקורטקס הטמפורלי התחתונה2,5,6. לגיבוש זיכרון, יש צורך בתקשורת בין אזורי ההיפוקמפוס והניאוקורטיקליים7-9. עדויות רבות מגיעות ממחקרים המשתמשים בגירויים חזותיים סטטיים, כגון תמונות של חפצים, פרצופים או סצנות טבעיות 10-12. עם זאת, מידע ומשמעות מתגלים גם עם הזמן כאשר המוח מנסה לחזות גירויים עתידיים על סמך ייצוגים של זיכרון קודם. לפיכך, כדי להבין טוב יותר את זיהוי הזיכרון ואת הדינמיקה המוחית המהירה הבסיסית שלו, יש לאמץ שיטות חדשות המדגישות את התכונות הזמניות של גירויים דינמיים. ניתן לעשות זאת על ידי לימוד הפעילות העצבית העומדת בבסיס העיבוד של רצפי צלילים המקבלים משמעות באמצעות התפתחותם לאורך זמן, כגון מוזיקה 13-15.

מחקרים נוירו-מדעיים מעטים חקרו את הבסיס העצבי של הזיכרון המוזיקלי, כפי שנסקר על ידי Campo ו-Brattico16. לדוגמה, באמצעות הדמיית תהודה פונקציונלית (fMRI) ופרדיגמת האזנה נטורליסטית למוזיקה, Alluri et al.17 חקרו את המתאמים העצביים של עיבוד מוזיקה ודיווחו על הפעלה של רשתות מוח קוגניטיביות, מוטוריות ולימביות לעיבוד מתמשך של מאפיינים טימבראליים, טונאליים ואנדריתמיים. . לאחר מכן, תוך שימוש באותם גירויים, Burunatet al.18 דיווח על גיוס של אזורים הקשורים בזיכרון ובמוח המוטורי במהלך זיהוי מוטיבים מוזיקליים. למרות תרומתם, מחקרים אלה אינם מצליחים לזהות את המנגנונים הזמניים העדינים של קידוד קול ותהליכי זיכרון.

לאחרונה, שילבנו את הרזולוציה הטמפורלית הגבוהה של מגנטו-אנצפלוגרפיה (MEG) עם הרזולוציה המרחבית הגבוהה של הדמיית תהודה מגנטית (MRI) כדי לחקור זיהוי מוזיקה. מחקרים אלו הדגישו את המעורבות הזמנית של רשת מוחית מוחית נפוצה הכוללת את הקורטקס השמיעתי הראשי, טמפורלי מעולה. gyrus, operculum חזיתי, gyrus cingulate, cortex orbitofrontal והיפוקמפוס במהלך זיהוי של רצפים שמיעתיים (מוסיקליים)19-21. בסך הכל, מחקרים אלה סיפקו תובנה ייחודית לגבי המנגנונים העצביים העומדים בבסיס ההכרה של רצפים זמניים. מה שנותר להתייחס הוא כיצד מנגנונים אלה מווסתים על ידי מורכבות הגירוי.

כאן, השתמשנו ברצפים מלודיים, שבהם המשמעות נוצרה מהשילוב הרציף של צלילים בודדים לאורך זמן21, ושינינו את הפצת הצלילים כדי להשיג רצפים מוזיקליים חדשים ומורכבים. בתרחיש זה, הקידוד וההכרה של הרצפים המוזיקליים תלויים במידה רבה בסדר הרציף של הצלילים המרכיבים אותו. בחרנו תחילה רצפים מוזיקליים על סמך כללי הטונאליות, שהיא המערכת המוזיקלית השלטת במוזיקה הפופולרית המערבית22. שנית, על ידי שינוי מרווחי הצלילים (כלומר, המרחקים בין גובה הצלילים) תוך שמירה על כל המשתנים האחרים (למשל, קצב, קצב, גוון) קבועים, יצרנו רצפים מוזיקליים אטונליים תואמים. מניפולציית הגירוי התבססה על ספרות קודמת, שדיווחה שרצפים מוזיקליים טונאליים ולא אטונאליים הם בסך הכל קלים יותר לעיבוד23-27 ומוערכים יותר על ידי מאזינים שאינם מומחים27-29. שלא כמו מוזיקה טונאלית, מוזיקה אטונלית מאופיינת בהיעדר מרכז טונאלי ברור ויציבות היררכית, מה שמפחית משמעותית את ערכה הניבוי ומוליד טעויות ניבוי מוגברות23–26,30. לפיכך, ציפינו ששינוי המרווחים הטונאליים יפחית את יכולת הניבוי של הרצפים האטונליים, מה שיוביל לקושי מוגבר בזיהוים.

לסיכום, במחקר הנוכחי השתמשנו ב-MEG ובמשימה של זיהוי מוזיקלי 19-21 בזמן שהמשתתפים האזינו לרצפים שמיעתיים (מוזיקליים) מזוהים במורכבות משתנה ומטרתם לתאר את הדינמיקה המרחבית-זמנית העדינה של זיכרון זיהוי שמיעתי. בעקבות המחקרים הקודמים 17–21, ציפינו שההכרה ברצפי שמיעתי יפעיל רשת מוחית נרחבת הכוללת הן אזורי עיבוד שמיעתיים (למשל, קליפת השמע הראשונית, הגירוס העל-זמני, הגירוס של השל, פלאנום טמפורל, אינסולה) והן אזורי עיבוד זיכרון (למשל, היפוקמפוס, cingulate גירוס).

עוד שיערנו שהפעילות העצבית תתפזר על פני שני פסי תדרים עיקריים המשקפים את התרחשותם של שני תהליכים קוגניטיביים שונים: פס תדרים איטי הקשור לזיהוי הרצף המוזיקלי המלא באזורי עיבוד זיכרון, ופס תדרים מהיר יותר הקשור לעיבוד של כל צליל. של הרצף המוזיקלי האזורים הלא שמיעתיים. חשוב מכך, שיערנו כי בהתבסס על מורכבות הגירוי, מוזיקה טונאלית תעובד בצורה יעילה יותר מאשר מוזיקה אטונלית, שתבוא לידי ביטוי בתגובות התנהגותיות שונות ובמסלולים עצביים שונים במהלך הזיהוי של רצפים טונאליים ואטונליים.

התוצאות ההתנהגותיות והעצביות שלנו הראו הבדלים ברורים בין זיהוי של רצפים טונאליים ואטונליים. ניתוחי שחזור מקור הצביעו על רצפי הפעלה שונים פורטונליים ואטונליים. בסך הכל, הפעילות העצבית הייתה חזקה יותר באזורי עיבוד זיכרון עבור רצפי טונאל שנשנו ובאזורי עיבוד שמיעתי עבור רצפים אטונאליים.

תוצאות

נתונים התנהגותיים. המשתתפים ביצעו משימת זיהוי שמיעתי ישנה/חדשה (איור 1). הם האזינו תחילה ליצירה מוסיקלית מלאה (קידוד) ולאחר מכן זיהו אילו רצפים מוזיקליים נשמרו בעל פה או רומן. במהלך הזיהוי, דיוק התגובה וזמן התגובה של המשתתפים תועדו באמצעות ג'ויסטיק. נתונים התנהגותיים אלה נותחו סטטיסטית כדי לבחון את ההבדלים בין ארבעת התנאים הניסויים (רצפים טונאליים משוננים, רצפים טונאליים חדשים, רצפים אטונליים משוננים ורצפים אטונאליים חדשים).

ניתוח חד-כיווני של שונות (ANOVA) הראה שההבדלים בדיוק התגובה היו מובהקים סטטיסטית, F(3,280)=6.87, p=0.002. ניתוחים פוסט-הוקים הצביעו על כך שהמספר הממוצע של תגובות נכונות היה נמוך משמעותית ברצפים אטונליים שנכתבו (M=30.98, SD=5.46) מאשר אטונלי חדשני (M=34.51, SD=4.26, p < 0.001), צלילים שנשמרו בעל פה (M=34.34, SD=5.95, p=0.002) ורצפים טונאליים חדשים (M { {24}}.41, SD=6.04, p=0.001). איור 2א מציג את ההבדלים בין תנאים באמצעות חלקות ענן גשם31.

לגבי זמן התגובה הממוצע, היה הבדל מובהק סטטיסטית בין התנאים כפי שנקבע על ידי ANOVA חד כיווני, F(3, 280)=4.94, p=0.002. ניתוחים פוסט-הוקים גילו שזמן התגובה הממוצע היה נמוך משמעותית ברצפים טונאליים שנשמרו (M=1735.17, SD=259.91) בהשוואה לאטונליים שנשמרו בעל פה (M=1879.44, SD { {14}}.34,p=0.005) ורצפים אטונליים חדשים (M=1873.78, SD =250.48, p=0.007), אבל לא בהשוואה לרצפים טונאליים חדשים (M=1799.52, SD=267.14, p=.450). איור 2b מציג את ההבדלים בין התנאים.

נתוני מקור מספריים לתגובות התנהגותיות מסופקים בנתונים משלימים 1.

נתוני חיישן MEG. נתוני MEG (204 גרדיומטרים מישוריים ו-102 מגנומטרים) נותחו ברמת חיישן MEG, תוך שימוש באות הפס הרחב. למרות שהדגש של המחקרים בזיהוי אזורי המוח המעורבים בזיהוי רצפים מוזיקליים טונאליים לעומת אטונליים, נתוני חיישני MEG נבדקו כדי להעריך אם האות העצבי שונה באופן משמעותי עבור ניסויים שנעשו בעל פה מאשר עבור ניסויים חדשים, ובכך יאששו את התוצאות של מחקרים קודמים19,20.

לאחר מיצוע של הנתונים הקודמים של ניסויים נכונים עבור כל מצב ניסוי ושילוב של מדדי הגרדיומטרים המישוריים, בוצעו בדיקות t-מדגם זוגיות כדי לזהות איזה מצב (משונן או חדש) יצר אות עצבי חזק יותר עבור כל דגימה וחיישן MEG. לאחר מכן חושבו MCS מבוססי אשכולות כדי לתקן השוואות מרובות. זה בוצע באופן עצמאי עבור נתונים טונאליים ואטונליים כאחד (ראה שיטות לפרטים).

ראשית, בדיקות t-מדגם מזווגות (= 0.01) חושבו עבור הנתונים הטונליים במרווח הזמן 0–2500 אלפיות השנייה (מהתחלת ה-Regarding the Atonal Data, מבחני t-מדגם זוגי (= 0.01) חושבו באותו מרווח זמן (0-2500 אלפיות השנייה) תוך שימוש במדדי גרדיומטרים מישוריים משולבים. לאחר מכן, תוקנו השוואות מרובות לשימוש ב-MCS על תוצאות מבחני ה-t המשמעותיים ({ {13}}.001, 1000 תמורות). הליך זה זיהה שלושה אשכולות משמעותיים עיקריים של הפעלה בעת ניגוד של קטעים משוננים מול קטעים חדשים (טבלה 2, איור משלים. 3, ונתונים משלימים 2). במקרה של הניגוד החדש מול הזיכרון, שלושה עיקריים נמצאו אשכולות משמעותיים של פעילות (טבלה 2, איור משלים 4 ונתונים משלימים 2).

שחזור מקור. לאחר בחינת עוצמת האותות העצביים ברמת חיישן MEG, התמקדנו במטרה העיקרית של המחקר, דהיינו לחקור את ההבדלים העצביים העומדים בבסיס ההכרה של רצפים מוזיקליים טונאליים לעומת אטונליים במרחב מקור משוחזר של MEG. כדי לבצע את הניתוח הזה, מיקמנו את מקורות המוח של השדות הקשורים לאירועים שתועדו על ידי ערוצי MEG. פעולה זו בוצעה עבור רצפים תטונליים ואטונליים ועבור שני פסי תדרים (איטיים[0.1–1 הרץ] ומהירים יותר [2–8 הרץ]) שהיו בשימוש ב- Bonettie al.19,20 ומקושרים אל העיבוד של רכיבים בודדים (איטי) ביחס לרצף שלם (מהיר). ניתוחים נוספים חושבו כדי להבדיל את פעילות המוח בין פסי התדר האיטיים והמהירים ולבחון את דפוס הפעילות בפסי תדר דלתא (1-4 הרץ) ותטא (5-8 הרץ) סטנדרטיים.

פס תדרים איטי (0.1–1 הרץ). המקורות העצביים חושבו באמצעות גישת beamformer. ראשית, מודל קדימה חושב על ידי התייחסות לכל מקור מוחי כדיפול פעיל וחישוב עוצמתו על פני חיישני MEG. שנית, אלגוריתם יצירת אbeam שימש כמודל הפוך להערכת מקורות המוח לפעילות עצבית בהתבסס על הקלטות MEG.

לאחר חישוב המקורות העצביים, GLM חושב בכל נקודת זמן ומיקום דיפול. סדרה של מבחני t (= 0.05) בוצעה ברמה הראשונה וברמה הקבוצתית כדי להעריך את ההשפעה העיקרית של מצבים משוננים וחדשים והניגודיות שלהם עבור הנתונים הטונאליים והאטונליים באופן עצמאי. MCS מבוסס אשכול (= 0.001, 1000 תמורות) חושבו כדי לתקן השוואות מרובות ולקבוע את הפעילות המוחית העומדת בבסיס התפתחות הרצפים המוזיקליים. ניתוחים אלו בוצעו במשך חמישה מרווחי זמן ספציפיים שתואמים לכל אחד מהצלילים הכוללים את הרצפים: צליל ראשון (0–250 אלפיות השנייה), צליל שני (251–500 שניות), צליל שלישי (501–750 אלפיות השנייה), צליל רביעי (751– 1000 אלפיות השנייה), וטון חמישי (1001-1250 אלפיות השנייה). זה הוערך עבור הניגודיות המשוננת לעומת הרומן הן עבור רצפים טונאליים והן עבור רצפים אטונאליים באופן עצמאי ועבור רצפים טונאליים שנשמרו בעל פה לעומת רצפים אטונאליים שנשנו בעל פה.

צבירי פעילות משמעותיים (p < 0.001) אותרו על פני מספר ווקסלים מוחיים (k) עבור כל טון של רצפי הטונאלי, כפי שדווח בנתונים משלימים 3. עבור רצפי טון שנשמרו בעל פה, הפעילות העצבית הייתה חזקה יותר עבור הצלילים השלישי (k=69), הרביעי (k=266) והחמישי (k=229).

ההבדלים הגדולים ביותר היו מקומיים ב-gyrus cingulate האמצעי, באזור המוטורי המשלים הימני, precuneus ו-gyrus lingual שמאל עבור הטון השלישי; האמיגדלה השמאלית הפרהיפוקמפוסית השמאלית, הגירוס השמאלי, ההיפוקמפוס השמאלי והגירוס האמצעי של הטון הרביעי, והגירוס הקדמי והאמצעי והגירוס הלשוני השמאלי עבור הטון האחרון. עבור רצפים טונאליים חדשים, פעילות המוח הייתה חזקה יותר עבור הצלילים הראשון (k=54) והשני (k=29). בפרט, ההבדל בין רצפים חדשים לרצפים שנזכרו היה החזק ביותר בסדק הקלקריני השמאלי, הגירוס הלשוני השמאלי, ההיפוקמפוס השמאלי, הפריקונאוס השמאלי, והגירוס הטמפורלי העליון השמאלי עבור הטון הראשון, וה-fusiformgyrus הימני, ה-gyrus הלשוני הימני וג'ירוס הלשוני הימני והתחתון של העורף הימני. לטון השני הזה. הניגוד בין רצפי הגוונים המשונרים לחדשים עבור הלהקה האיטית מתואר באיור 3א.

For more information:1950477648nn@gmail.com