חלק 1: אפנון מכוון מטרה של דפוסי זיכרון עצבי: השלכות על זיהוי זיכרון מבוסס FMRI

איש קשר: אודרי הוaudrey.hu@wecistanche.com

בבקשה, לחץ כאן לחלק 2

Melina R. Uncapher,1* J. Tyler Boyd-Meredith,1* Tiffany E. Chow,3 Jesse Rissman,3 and X Anthony D. Wagner1,2

1המחלקה לפסיכולוגיה ו-2התוכנית למדעי המוח, אוניברסיטת סטנפורד, סטנפורד, קליפורניה 94305, ו-3המחלקה לפסיכולוגיה, אוניברסיטת קליפורניה, לוס אנג'לס, לוס אנג'לס, קליפורניה 90095

זכירה של אירוע עבר מעלה תבניות עצביות מבוזרות שניתן להבחין בהן מדפוסים שנוצרו בעת מפגש עם מידע חדשני. ניתן לפענח דפוסים שונים אלה עם דיוק אבחון גבוה יחסית עבור זיכרונות בודדים באמצעות ניתוח דפוס רב-ווקס (MVPA) של נתוני fMRI. לזיהוי זיכרון מבוסס מוח - אם הוא תקף ומהימן - תהיה תועלת ברורה מעבר לתחום של מדעי המוח הקוגניטיביים, בתחום המשפט, השיווק ומעבר לכך. עם זאת, תנאי גבול משמעותי לתוקף פענוח הזיכרון עשוי להיות פריסת "אמצעי נגד": אסטרטגיות המשמשות למסך אותות זיכרון. כאן בדקנו את הפגיעות של זיהוי זיכרון מבוסס fMRI לאמצעי נגד, תוך שימוש בפרדיגמה שדומה לזיהוי עדי ראייה. המשתתפים נסרקו תוך כדי ביצוע שתי משימות על פנים שנחקרו בעבר וחדשים: (1) משימת זיכרון זיהוי סטנדרטית; ו (2) משימה שבה הם ניסו להסתיר את מצב הזיכרון האמיתי שלהם. ניתוחים חד משתנים גילו שהמשתתפים הצליחו לווסת אסטרטגית תגובות עצביות, הממוצע לאורך ניסויים, באזורים המעורבים באחזור זיכרון, כולל ההיפוקמפוס והגירוס הזוויתי. יתרה מכך, אזורים הקשורים לשינויים מכווני מטרה של קשב והחלפת מחשבה תמכו בהסתרת זיכרון, ואלו הקשורים ליצירת זיכרון תמכו בהסתרת חידושים. באופן קריטי, בעוד ש-MVPA אפשר סיווג אמין של מצבי זיכרון כאשר המשתתפים דיווחו על זיכרון בכנות, היכולת לפענח זיכרון בניסויים בודדים נפגעה, אפילו היפוך, במהלך ניסיונות להסתיר זיכרון. יחד, ממצאים אלה מוכיחים שניתן לפרוס יעדים אסטרטגיים של Tate כדי להסוות דפוסים עצביים הקשורים לזיכרון ולסכל טכנולוגיית פענוח זיכרון, מה שמציב תנאי גבול משמעותי לשימוש בעולם האמיתי שלהם.

מילות מפתח: אמצעי נגד; שליפה אפיזודית; MRI פונקציונלי; neurolaw; סיווג דפוסים

Cistanche יכול לשפר את הזיכרון

מבוא

עדויות הולכות וגדלות מצביעות על כך שניתן לפענח נוכחות או היעדר זיכרון עבור גירוי או אירוע מדפוסים מבוזרים של פעילות מוח אנושית, כפי שנמדד על ידי MRI פונקציונלי (fMRI) וניתוח דפוס מולטי-בוקס (MVPA; Johnson et al., 2009; McDuff et al., 2009; Chadwick et al., 2010; Quamme et al., 2010; Rissman et al., 2010; Polyn et al., 2012; Poppenk and Norman, 2012; Rissman and Wagner, 2012). הספרות המתפתחת במהירות על פענוח זיכרון מבוסס fMRI לא רק מעניקה תיאוריות נוירו-קוגניטיביות של זיכרון, אלא יש לה גם השלכות על חוק, שיווק ומעבר לכך (Meegan, 2008). לדוגמה, שיטה אמינה ומאומתת לאיתור זיכרון יכולה לקדם את היכולת המשפטית של מערכת המשפט הפלילי לקבוע אם לחשוד יש ידע אשם במידע הרלוונטי לפשע (Greely, 2011) או אם עד ראייה מזהה אירוע קריטי אֵלֵמֶנט. בהתחשב בדיוק האבחוני הגבוה שנצפה בחלק מחקרי פענוח זיכרון מבוססי fMRI (עד 70-90 אחוזים; Rissman et al., 2010), עשוי להיות מפתה להסיק שלגישות אלו יש תועלת משפטית לחשיפת מצבי זיכרון של אדם ואולי גם ההיסטוריה החווייתית שלהם עם מידע על אירועים.

עם זאת, טכניקות זיהוי זיכרון מבוססות fMRI עדיין נמצאות בפיתוח, עם אתגרים משמעותיים רבים שנותרו לפני קביעת התאמתן לשימוש בשטח (Brown and Murphy, 2010; Verschuere et al., 2011). אחת השאלות הפתוחות המשמעותיות ביותר היא האם פענוח זיכרון פגיע ל"אמצעי נגד": אסטרטגיות שנפרסו כדי להסוות את המם או האותות ולמבחני זיהוי "מכות" (Farah et al.,2014). ריסמן וחב'. (2010) דיווחו על ראיות עקיפות המצביעות על פגיעות למצבי מטרה אסטרטגיים, מכיוון שהיכולת לזהות שנתקלו בעבר מפרצופים חדשים הצטמצמה למקריות כמעט כאשר הזיכרון של המשתתפים נחקר באופן מרומז, ולא מפורש. עם זאת, נתונים אחרים מצביעים על כך שחוסר תשומת לב למצב האמנמוני של האדם עלול לא תמיד לסכל את סיווג הזיכרון. לדוגמה, Kuhletal. (2013) הצליח לפענח פרטי זיכרון גם כאשר המשתתפים לא קיבלו הוראה לשלוף את הפרטים הללו. יחד, ממצאים אלה חושפים צורך לזהות תנאים שבהם מצבי יעד אסטרטגיים משנים את דפוסי הזיכרון העצבי: בפרט, האם המשתתפים יכולים להסתיר בכוונה את מצבי הזיכרון שלהם באמצעות שימוש באמצעי נגד שנראים משתפים פעולה? להתייחסות לשאלה זו יש לא רק השלכות על התוויית תנאי הגבול של שיטות fMRI לאיתור זיכרון אלא גם על הבנת הדינמיקה של תהליכי אחזור מכווני מטרה.

כאן חקרנו מצב הדומה לזיהוי עדי ראייה ונדרש אמצעי נגד שייראו משתפים פעולה בבדיקת זיהוי עדי ראייה. המשתתפים צפו בסדרה של פרצופים, והזיכרון שלהם לפנים אלו נבדק באחת משתי דרכים תוך כדי fMRI. במבחן הראשון, המשתתפים קיבלו החלטות הכרה מפורשות לגבי פנים שנתקלו בעבר ופרצופים חדשים. במבחן השני, המשתתפים ניסו להסתיר את זכרונם עבור הפנים שנתקלו בעבר ולהעמיד פנים שזיכרון עבור הפרצופים החדשים. באמצעות נתוני הזיכרון המפורשים, אימנו מסווגים להבחין בדפוסי פעילות הקשורים לחוויות סובייקטיביות של הכרה וחידוש. לאחר מכן בדקנו אם המסווגים יכולים לפענח את מצבי הזיכרון של המשתתפים כאשר הם נקטו באמצעי נגד.

חומרים ושיטות

משתתפים. 24 משתתפים בריאים וימניים גויסו מאוניברסיטת סטנפורד והקהילות הסובבות אותה. המשתתפים היו בגילאי 18-31 שנים, עם ממוצע SDage של23 4.29 שנים, היו דוברי אנגלית כשפת אם ללא היסטוריה של סיבוכים נוירולוגיים, והיו או אפריקאי אמריקאי (AA; n 8) או אירופאי אמריקאי (EA; n 16) לפי לדיווח עצמי. המשתתפים נתנו הסכמה מדעת בכתב, בהתאם לנוהלי הביקורת המוסדית של אוניברסיטת Stanford, ונבדקו לבדיקת תאימות fMRI.

לְנַסוֹת. הניסוי כלל שני מפגשי סריקה שנערכו בהפרש של 24 שעות ונמשכו כ-5 שעות בשני מפגשי הסריקה. כל משתתף קיבל פיצוי של $20 עבור כל שעת השתתפות. נתונים משני משתתפים נוספים נאספו אך הושמטו מניתוחים עוקבים בגלל ביצועים לקויים או חלקיים: אחד הושמט בגלל ש-d היה במקרה (0.08) והשני בגלל שהמשתתף חזר בו מסריקה לפני השלמת הניסוי.

גירויים. גירויי הפנים כללו 400 תצלומים צבעוניים של פנים גברים, מתוכם מחציתם AA ומחציתם EA (נתונים הבוחנים את השפעות המירוץ ידווחו בנפרד). גירויים של הפנים תוקנה להבעת פנים ניטראלית ותאורת רקע וכללו ראש וצוואר בלבד. גירויים הוצגו על רקע אפור עם כומת קיבוע מרכזי שחור. עבור כל משתתף, גירויים של הפנים חולקו לשתי דגימות באמצעות דגימה אקראית מרובדת לפי גזע כדי להקצות גירויים שיוצגו בשלב הקידוד (פריטים ישנים; 100AA,100EA) או לשמש כפריטי נייר כסף בעת השליפה (NEWitems; 100AA, 100 EA ).

יום 1: קידוד. המשתתפים נסרקו תוך קידוד מכוון של 200 פרצופים גברים (100 פרצופים AA ו-100 פרצופים EA). כל פנים הוצגו למשך 2 שניות, עם מרווח של 8 שניות אינטרוולוס (ISI) עבור סך של 10 שניות לניסוי. כל פרצוף הוצג פעמיים במהלך שלב הקידוד: לאחר הצגת הסט המלא של 200 גירויים, אותם פרצופים הוצגו שוב בסדר שונה. המשתתפים קיבלו אסטרטגיית קידוד משוכללת לשנן את הגירויים, לפיה הם קיבלו הוראה ליצור סיפורים דמיוניים הכוללים את הפרטים המצולמים בגירויים. כדי לאשר שהמשתתפים מתייחסים לגירויים ומעורבים במשימה, הם קיבלו הוראה ללחוץ על כפתור האצבע המורה הימני בתיבת תגובה לאחר הופעת כל פרצוף. גירויים הוצגו על פני שמונה ריצות, עם 50 פרצופים לריצה. ארבע הריצות הראשונות כללו את ההצגה הראשונה של גירויי המחקר, וארבע הריצות השניות כללו את ההצגה השנייה של גירויי המחקר. בסוף כל ריצה (גם ליום 1 וגם ליום 2), עודדו המשתתפים לקחת הפסקה ארוכה ככל שהם רוצים, ולסיים את ההפסקה בעצמם באמצעות לחיצת כפתור. ההפסקות נעו בין 10 ל-55 שניות בין המשתתפים.

באופן ספציפי, עבור פרצופים שנחקרו בעבר, המשתתפים קיבלו הוראה לציין תגובה "חדשה" ולעבור במהירות לאסטרטגיה קוגניטיבית כדי להסתיר את המתאם העצבי של זיהוים: הם התבקשו להתמקד בהיבטים הטכניים ו/או הצילומים. של הגירוי שאליו הם לא התייחסו קודם לכן, כגון החשיפה, התאורה, קצוות הקו וכו'. כאן הודגש שהאלגוריתם של המחשב היה רגיש מספיק כדי לקלוט אותות זיכרון, וזה, לאחר שקבע כי מדובר בגירוי שנחקר. בפנים, עליהם - כמיטב יכולתם - לנסות לשמור על זיכרון הפנים שלא יעלה בראש על ידי התייחסות להיבטים התפיסתיים של התצלומים. לעומת זאת, עבור גירויים שנתפסו כלא נחקרו, המשתתפים קיבלו הוראה לציין תגובה "ישנה" ולהשתמש באסטרטגיות קוגניטיביות כדי לעורר את המתאמים העצביים של אחזור, כלומר, להעלות לתודעה של אדם ידוע שדומה לפנים, ולהחיות מחדש את כל הזיכרונות הקשורים עם הפרט. שוב, הודגש שאלגוריתם המחשב היה רגיש מספיק כדי לזהות אותות חידושים, ולכן עליהם לעבור במהירות להפקת זיכרונות לפנים שהם קבעו שהם חדשים. עבור פרצופים ישנים וחדשים כאחד, המשתתפים קיבלו הוראה להשתמש באסטרטגיה הקוגניטיבית המתאימה במשך כל משך הניסוי (10 שניות). הניסויים אישרו שכל המשתתפים הבינו את משימת הזיכרון הסמוי לפני שהמשיכו בניסוי.

ניתוחי fMRI חד משתנים. מיפוי פרמטרי סטטיסטי (SPM8; Wellcome Department of Cognitive Neurology, לונדון, בריטניה; http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/software/spm8), המופעל ב-MATLAB 7.7 (R2008b; MathWorks), היה משמש הן לעיבוד מקדים של נתונים והן לניתוח חד משתנה.

נהלי עיבוד מקדים סטנדרטיים הוחלו על הנתונים. כל הנפחים הפונקציונליים תוקנו בזמן הפרוסה כדי לקחת בחשבון את הבדלי זמני הרכישה בין פרוסות, כאשר הפרוסה האמצעית בזמן שימשה כהתייחסות. כל הנפחים הפונקציונליים תוקנו בתנועה ויושרו מחדש מבחינה מרחבית לנפח הראשון, ואחריו התאמה מחדש לנפח הממוצע של הפגישה. הנפח האנטומי המשוקלל T2- מהיום השני (שליפה) נרשם יחד לנפח הפונקציונלי הממוצע, הנפח האנטומי המשוקלל T1- נרשם בשיתוף עם הנפח המשוקלל T2- זה , ולאחר מכן הנפח המשוקלל T1- פוצל לחומר אפור, חומר לבן ו-CSF, כשהתמונות שהתקבלו נורמלו לתבניות בחלל המכון הנוירולוגי של מונטריאול (MNI). נפחים פונקציונליים נורמלו לחלל סטנדרטי בהתבסס על פרמטרי הטרנספורמציה שהתקבלו במהלך הפילוח ונדגמו מחדש ל-4 מ"מ 3 ווקסלים. כל התמונות הוחלקו מרחבי עם 8 מ"מ רוחב מלא בחצי המקסימום (FWHM) גרעין גאוס.

עבור כל סכימות הסיווג, ספירות הניסוי אוזנו בין הכיתות (באמצעות תת-דגימה אקראית) בתוך סלי ההדרכה והבדיקות לפני הסיווג כדי להבטיח שיעור דיוק תיאורטי של סיווג השערת אפס של 50 אחוזים ושטח מתחת לעקומה (AUC; ראה להלן) של 0.50; ניתוחים עם תוויות מחלקות מערבבות אישרו שביצועי סיווג מקרי התכנסו סביב רמות אלה ("הפצה אפסית"). לאחר האיזון, הנתונים מכל ווקסל קיבלו ניקוד Z שוב, כך שרמת הפעילות הממוצעת של כל ווקסל עבור ניסויים Class A הייתה הפוכה לרמת הפעילות הממוצעת שלו עבור ניסויים Class B. עבור כל ניתוח, כל תהליך הסיווג נערך 10 פעמים כדי לקבל הערכות יציבות של ביצועים (ניתוחים בלתי תלויים אישרו ש-10 איטרציות היו מספיקות כדי לקבל אומדני ביצועים יציבים).

רגרסיה לוגיסטית מוסדרת (RLR) שימשה עבור כל הליכי הסיווג. זה נקבע בעבר כבחירה מועילה בפרדיגמת סיווג זו על ידי Rissman et al. (2010). אלגוריתם זה יישם פונקציית רגרסיה לוגיסטית רב-מעמדית תוך שימוש בטרנספורמציה softmax של שילובים ליניאריים של התכונות (Bishop, 2006) עם מונח עונש נוסף של רכס כגאוס לפני משקלות התכונות. עונש זה סיפק הסדרת L2, ואכפת משקלים קטנים. במהלך אימון המסווגים, אלגוריתם ה-RLR למד את קבוצת משקלי התכונות שממקסמים את סבירות היומן של הנתונים; משקלי תכונות אותחלו לאפס, ואופטימיזציה יושמה עם פונקציית מזעור שיפוע מצומד של קרל רסמוסן (http://www.gatsby.ucl.ac.uk/ Edward/code/minimize/) תוך שימוש בשיפוע של סבירות היומן בשילוב עם העונש על L2.

העונש על L2 נקבע להיות מחצית מההיפוך התוספתי של פרמטר שצוין על ידי המשתמש, כפול בריבוע של נורמת L2 של וקטור המשקל עבור כל מחלקה, שנוסף על פני מחלקות. בחרנו להגדיר את הפרמטר החופשי הזה לערך קבוע של 10 עבור כל הניתוחים שדווחו במחקר זה.

הערכת ביצועי המסווג. לאחר התאמת פרמטרי המודל RLR תוך שימוש בנתוני ערכת האימון, כל דפוס פעילות מוח (כלומר, ניסוי) ממערך המבחנים הוזנה למודל והניב אומדן של ההסתברות שדוגמה זו תהיה ממחלקה A או מחלקה B (לפי בנייה, אלה שני ערכים מסתכמים תמיד באחד). ערכי ההסתברות הללו שורשרו על פני כל קפלי הבדיקות הצולבות ולאחר מכן דורגו. שיעור החיובי האמיתי (המכה) ושיעור החיוב השגוי (FA) של המסווגן חושבו לפי 80 ספי חיתוך קבועים לאורך רצף ההסתברות ליצירת עקומות מאפיין תפעול מקלט (ROC). ערכי ה-AUC הקשורים לעקומות אלו חושבו כפי שתואר על ידי Fawcett (2004) וניתן לפרש אותם באופן רשמי כהסתברות שלחבר שנבחר באקראי במחלקה אחת יש הסתברות משוערת קטנה יותר להשתייך למחלקה השנייה מאשר יש חבר שנבחר באקראי מהכיתה השנייה. אם נאמר בצורה אחרת, ה-AUC מדגיש את הדיוק הממוצע שבו ניתן להקצות זוג שנבחר אקראי של ניסויים Class A ו-Class B למחלקה הנכונה שלהם (0.5 הוא ביצוע אקראי; 1.0 הוא ביצוע מושלם). אם המטרה של האדם היא ספציפיות גבוהה בתיוג דוגמאות של Class A ואינו מוכן לסבול הרבה חיוביות כוזבות, אפשר לחקור את הניחושים הכי בטוחים של המסווגן. כאן הגדרנו באופן שרירותי את הסף הזה להיות 10 האחוזים המובילים של ניחושי הסיווג. שים לב שאנו מדווחים על דיוק ולא על ערכי AUC כאשר אנו מדווחים על הניסויים הבטוחים ביותר של המסווגים.

מפות חשיבות. עבור כל סכימת סיווג, מפות חשיבות נבנו בהתאם להליך שתואר במחקרי MVPA קודמים (Johnson et al., 20{{10}}9; McDuff et al., 2{{16 }}09). ערך החשיבות של ווקסל מספק אינדקס של כמה האות שלו גדל או יורד משפיע על התחזיות של המסווגן. לאחר האימון, הליך סיווג הרגרסיה הלוגיסטי מניב קבוצה של ערכי משקל המשקפים את הערך החזוי של כל ווקסל (עם ערכים חיוביים המציינים כי עליות פעילות קשורות בדרך כלל לתוצאה Class A וערכים שליליים המציינים כי עליות פעילות קשורות בדרך כלל ל-aClassBoutcome). המשקלים הללו הוכפלו על ידי רמת הפעילות הממוצעת של כל ווקסל עבור ניסויים בדרגה A (שבגלל איזון הניסוי והליך ציון ה-z שלנו, הוא היפוך התוספתי של רמת הפעילות הממוצעת שלו עבור ניסויים בכיתה B). ל-voxels עם ערכים חיוביים הן לפעילות והן למשקל הוקצו ערכי חשיבות חיוביים, ל-voxels עם פעילות ומשקל שליליים הוקצו ערכי חשיבות שליליים, ול-voxels שלגביהם הפעילות והמשקל היו סימנים הפוכים קיבלו ערכי חשיבות של אפס (Johnson et al., 2009; McDuff et al., 2009). מפות סיכום ברמת הקבוצה נוצרו על ידי ממוצע של מפות החשיבות של המשתתפים הבודדים ומוצגות באיורים בספים שרירותיים: מפות שניתנו בתלת מימד בסף בין 0.02 ל-0.5 ומפות שניתנו בדו-מימד בין 0.05 ל-0.5 (ראה איור 4) או בין 0.15 ל-0.5 (ראה איור 7). כהערה אחרונה, למרות שמפות חשיבות הן כלי שימושי להערכת אילו ווקסלים היו בשימוש על ידי המסווג, אין לפרש מפות אלה כמתן הערכה ממצה של אילו ווקסלים אינפורמטיביים לגבי הבחנה בין עניין.

ניתוחי זרקור. מפות חשיבות חושפות אילו ווקסלים מספקים מידע אבחנתי למסווגים של כל המוח. עם זאת, הם אינם חושפים אם ניתן להשתמש בנתונים מאזורים אנטומיים בודדים בעצמם כדי להבחין בין פגיעות מ-CRs. ערכנו ניתוחי זרקור כדי לספק דיוק פענוח מקומי (Kriegeskorte et al., 2006) על פני המוח. עניין מיוחד היה האם האזורים שבהם האות הממוצע תלוי ברמת חמצן בדם (BOLD; univariate) היה מווסת באופן משמעותי על ידי אמצעי נגד (ראה איור 2A) אפשרו גם דיוק של פענוח ניסוי אחר ניסוי שחרג באופן משמעותי ממקרי. ביצענו את הסיווג הקריטי (מפורש ¡ סמויות לעומת CRs) על מסכות כדוריות מקומיות שבמרכזן כל ווקסל במסכת המוח המלאה (לא כולל ווקסלים בקליפת המוח המוטורית ובמוח הקטן). כל מסכה כדורית כללה כל ווקסל שנגע בקצה הווקסל המרכזי; לפיכך, הכדורים שהתקבלו הכילו 19 ווקסלים, למעט כאשר הכדור השתרע מעבר למסכת המוח השלמה. כדי לקבוע אם דיוק הפענוח המקומי התפתח במהלך הניסוי (כפי שניתן היה לצפות אם המשתתפים נטפלו בתחילה לאותות זיכרון ולאחר מכן ניסו להסתיר אותות כאלה), ערכנו זרקורים אלה בנפרד עבור כל אחד מששת ה-TRs.

הערכנו את המשמעות בכל אחד מספירות הזרקור שלנו כמו בניתוחי הפענוח הקודמים: AUCs חושבו תחילה עבור 10 איטרציות סיווג, ולאחר מכן בוצע סימולציה של התפלגות אפס על ידי חישוב 10 איטרציות סיווג נוספות באמצעות רגרסורים מקושקשים. יצרנו מפות t ברמה קבוצתית המציגות כדורים שהבדו באופן מהימן בין פגיעות מ-CRs על ידי ביצוע מבחן t צמד של ערך ה-AUC הממוצע של כל משתתף לעומת ערך AUC לא מקושקש בכל ווקס, על פני כל 10 האיטרציות. מפות אלו הוגדרו ל-p 0.05 (תוקנו) על ידי יישום סף בגודל אשכול שנגזר מהדמיות מונטה קרלו (Xiong et al., 1995) כפי שיושם בתוכנית AFNI (Automated Functional Neuro-Imaging) 3dClustSim. החלקות של המונטה

הדמיית קרלו נאמדה בנפרד עבור כל משתתף ובכל נקודת זמן באמצעות תוכנית AFNI 3dFWHMx מה-AUCs הממוצע שהושג על פני איטרציות של סיווג מקושקש. החלקות נמדדה בממוצע בין המשתתפים ונקודות הזמן כדי לחשב ערך חלקות יחיד עבור כל ממד. סף גובה של p 0.01 הביא לגודל אשכול של 22 ווקסלים כדי להגיע למובהקות ברמת אשכול של p {{10}}.{{15} }5 (FWE) בתוך נקודת זמן נתונה. כדי לתקן השוואות מרובות על פני שש נקודות הזמן שלנו, הפעלנו תיקון Bonferronini, חישוב סף המידה הדרוש להשגת מובהקות ברמת אשכול של p 0.0083 (או 0.05/6; FWE) ב- כל נקודת זמן או p 0.05 (FWE) על פני מרחב וזמן. באמצעות שיטה זו, קבענו כי נדרשת היקף אשכול של 29 ווקסלים כדי להשיג מובהקות ברמת אשכול של p 0.05 (FWE) על פני המרחב ושש נקודות הזמן.

תוצאות

ביצועים התנהגותיים

משימת זיכרון מפורשת

כאשר המשתתפים דיווחו בכנות על חוויית האמנמון שלהם שנגרמה על ידי כל פרצוף מבחן, הם השיגו שיעור פגיעה ממוצע ב-SD (הקצב שבו תמונות ישנות שופטו במדויק "ישנות") של {{0}}.73 0. 12 ושיעור FA (הקצב שבו תמונות חדשות שופטו בצורה לא מדויקת "ישנות") של 0.27 0.10, וכתוצאה מכך ממוצע d של 1.27 0.56. זמני התגובה הממוצעים (RTs) היו מהירים יותר עבור תשובות נכונות (כניסות, 1.74 0.60 שניות; CRs, 2.10 0.75 שניות) מאשר עבור תשובות שגויות (FAs, 2.{{16 }}.01 s; החמצות: 2.33 0.81 s; t(23) 5.15, p 3.22 10 5). תגובות ההיט היו מהירות יותר מתגובות CR (t(23) 5.44, p 1.56 10 5).

השוואה בין משימות זיכרון מפורש וסמוי

ממוצע d היה גדול משמעותית בזיכרון המפורש מאשר במשימת הזיכרון הסמוי (t(23) 2.99,p 6.6 10 3). לא היו הבדלי משימות ב-RT הממוצע עבור תוצאת זיכרון כלשהי (כל ערכי p 0.05). עם זאת, הייתה אינטראקציה משמעותית בין משימה לזיכרון, בכך שההבדל הממוצע ב-RT להיטים ו-CRs היה גדול יותר בזיכרון המפורש מאשר במשימת הזיכרון הסמוי (t(23) 6.25, p 2.22 10 6). השפעה דיפרנציאלית זו של זיכרון על RT כפונקציה של המשימה עשויה לנבוע מההבדל ב-d בין תנאי הזיכרון המפורש והסמוי, והיא ככל הנראה תוצאה של האופי הדו-מטאלי של מצב הזיכרון הסמוי: המשתתפים נדרשו לקבוע תחילה. האם הפנים היו ישנות או חדשות ולאחר מכן לעבור במהירות לאסטרטגיית הסתרת זיכרון/חידוש תוך היפוך התגובות המוטוריות שלהם.

ניתוחי fMRI חד משתנים

ראשית חקרנו את השאלה האם המשתתפים יכולים לעסוק באמצעי נגד אסטרטגיים כדי לווסת אותות BOLD הקשורים לזיכרון בניסויים (כלומר, תגובות fMRI חד-משתניות). לשם כך, זיהינו "אפקטי הצלחה של זיכרון" (קריטריונים להיטים) עבור כל משימה בנפרד ולאחר מכן קבענו היכן השפעות הצלחת הזיכרון היו נפוצות בין המשימות, וכן היכן הן מווסתות לפי משימה. לאחר מכן חקרנו האם היכולת לווסת את השפעות ההצלחה בזיכרון הושפעה מחוזק הזיכרון.

השפעות נפוצות של הצלחה בזיכרון

בהתחשב בכך שהמשתתפים נדרשו לקבוע אם פרצוף ישן או חדש בשתי המשימות, הבאנו ביקשנו לקבוע אם יש אזורים כלשהם שמבדילים בין כניסות ל-CRs בשתי המשימות. לשם כך, הסתרנו באופן כוללני את ניגודי ההצלחה של הזיכרון לעיל (ב-p {{0}}.01כל אחד, כדי להביא לסף משותף של p 0.001). התוצאה של הליך מיסוך זה חשפה השפעות ב-IPS השמאלי וב-VTC השמאלי (איור 1C).

פחות סביר להראות זיכרון הפוךהשפעות מוצלחות ב-ANG השמאלי (r {{0}}.36, p 0.04). במילים אחרות, השפעות ההצלחה בזיכרון שלהם נמשכו למרות הניסיונות להסתיר את הזיכרון שלהם. ממצא זה מצביע על כך שלמשתתפים עם זיכרונות חזקים יותר היה קושי גדול יותר לשנות את פעילות ה-Ange שלהם במהלך המשימה הסמויה. מעניין לציין שאף אחד מהאשכולות ההיפוקמפוסים לא הראה קשר מובהק בין חוזק זיכרון ופעילות (היפוקמפוס ימני,r0.{{10}}5,p 0.82; קמפוס היפוקמפוס שמאלי, r0.22, p 0.29), ושיפועי המתאמים היו שונים בין ה- AnG וההיפוקמפוס הימני (Williams t(21) 2.49,p 0.021) ושוליים בהיפוקמפוס השמאלי (Williams t(21) 1.62, p 0.12) . יחד, ממצאים אלה מצביעים על כך שמשתתפים עם זיכרונות חזקים יותר היו מסוגלים פחות להפעיל שליטה מכוונת מטרה על פעילות הקשורה לזיכרון ב-Angel השמאלי, אך נראה שזה לא המקרה בהיפוקמפוס הדו-צדדי.

ניתוחי fMRI רב משתנים

השאלה המרכזית שלנו היא האם שימוש באסטרטגיות נגד קוגניטיביות (מכוונות מטרה) יאפשר למשתתפים להסוות דפוסים עצביים הקשורים לזיכרון, ובכך להשפיע על היכולת של טכניקות רב-משתניות לקרוא את מצבי הזיכרון שלהם עבור אירועים בודדים. בהתאם, הערכנו בשלב הבא את יכולתם של מסווגי MVPA לפענח את מצב הזיכרון של ניסויי אחזור בודדים על ידי (1) אימון ובדיקת מסווג תחילה על נתונים ממשימת זיכרון הזיהוי הסטנדרטית (משימת זיכרון מפורש) ו-(2) לאחר מכן הערכת האם זה המסווג יכול גם לפענח זיכרון כאשר המשתתפים ניסו להסתיר את מצבי הזיכרון שלהם (משימת זיכרון סמוי). מודל התהליך שלנו הציע שלושה תרחישים חלופיים לבדיקה; אנו מתחילים בהסבר מודל התהליך שלנו ולאחר מכן מתארים כל השערה בתורה.