SPCN song phương được tạo ra bởi các kích thích thị giác cần được ghi nhớ được hiển thị dọc theo đường giữa dọc Phần 2

2.3|Ghi và xử lý trước EEG

Hoạt động điện não đồ được ghi lại liên tục từ 64 điện cực Ag/AgCl, được định vị theo hệ thống Quốc tế 10–10 (Sharbrough và cộng sự, 1991), sử dụng hệ thống Neuroscan Curry 8 (Compumedics USA, Charlotte, NC, USA) được đặt ở chế độ AC và sử dụng một điện cực nằm giữa FPz và Fz làm mặt đất. Điện nhãn đồ dọc (VEOG) được ghi lại từ hai điện cực đặt cách 1,5 cm phía trên và phía dưới mắt trái. Điện nhãn cầu ngang (HEOG) được ghi lại từ hai điện cực đặt ở canthi bên ngoài của cả hai mắt.

Khóe ngoài của mắt đề cập đến góc ngoài của mắt, nơi chúng gặp trán. Nói chung, góc ngoài của mắt không chỉ liên quan đến ngoại hình mà còn liên quan mật thiết đến sức khỏe thể chất và khả năng nhận thức. Mặc dù nó không thể ảnh hưởng trực tiếp đến trí nhớ nhưng nó có thể được cải thiện bằng cách duy trì đôi mắt và cơ thể khỏe mạnh.

Trước hết, việc bảo vệ góc ngoài của mắt đúng cách có thể ngăn ngừa các bệnh về mắt như hội chứng khô mắt, bệnh tăng nhãn áp, v.v. Hội chứng khô mắt là một bệnh về mắt phổ biến. Nếu lâu ngày không chú ý bảo vệ khóe mắt ngoài sẽ dễ xảy ra tình trạng này. Bệnh tăng nhãn áp là một bệnh về mắt nghiêm trọng. Nếu bệnh không được điều trị kịp thời sẽ gây tổn hại nghiêm trọng đến chức năng thị giác của mắt. Vì vậy, việc bảo vệ góc ngoài của mắt có thể ngăn ngừa hiệu quả các bệnh về mắt và bảo vệ sức khỏe của bạn.

Thứ hai, các bài tập mắt thích hợp cũng có thể thúc đẩy quá trình lưu thông máu và cung cấp oxy cho não và cải thiện trí nhớ. Chức năng của các bài tập cho mắt là giúp thư giãn cơ mắt, thúc đẩy tuần hoàn máu ở mắt, đồng thời cải thiện lưu thông máu và cung cấp oxy cho não. Điều này có thể giúp cơ thể con người luôn ở trạng thái khỏe mạnh và cải thiện khả năng nhận thức của con người, đặc biệt là trí nhớ.

Cuối cùng, thói quen sinh hoạt tốt có thể cải thiện sức khỏe thể chất, từ đó cải thiện hiệu suất trí nhớ. Duy trì thời gian ngủ và thói quen ăn uống đầy đủ, tránh tiêu thụ quá nhiều năng lượng thể chất và tinh thần, có thể giúp não được nghỉ ngơi và phục hồi tốt hơn, từ đó giúp con người duy trì sức khỏe tốt hơn và cải thiện hiệu suất trí nhớ. Đồng thời, tập thể dục vừa phải cũng có thể làm tăng lượng oxy trong máu, cải thiện sức đề kháng và trao đổi chất của cơ thể.

Tóm lại, giữa góc ngoài của mắt và trí nhớ có mối tương quan nhất định nhưng không nhất thiết phải có mối liên hệ trực tiếp. Thói quen sinh hoạt tốt, bảo vệ mắt đúng cách, tập thể dục cho mắt thích hợp, v.v. có thể tăng cường sức khỏe thể chất và chức năng não, từ đó cải thiện khả năng nhận thức và hiệu suất trí nhớ của con người. Vì vậy, bảo vệ góc ngoài của mắt và sức khỏe thể chất là một phương tiện quan trọng để cải thiện hiệu suất trí nhớ. Có thể thấy rằng chúng ta cần phải cải thiện trí nhớ của mình. Cistanche Deserticola có thể cải thiện trí nhớ đáng kể vì Cistanche Deserticola là một dược liệu cổ truyền của Trung Quốc với nhiều tác dụng độc đáo, một trong số đó là cải thiện trí nhớ. Hiệu quả của thịt băm đến từ các hoạt chất khác nhau có trong nó, bao gồm axit, polysacarit, flavonoid, v.v. Những thành phần này có thể tăng cường sức khỏe não bộ theo nhiều cách khác nhau.

Bấm biết 10 cách cải thiện trí nhớ

Tín hiệu EEG, VEOG và HOEG được lọc thông dải trong khoảng từ {{0}}.01 đến 30 Hz và được số hóa ở tốc độ lấy mẫu 1000 Hz. Hoạt động EEG được tham chiếu trực tuyến đến một điện cực nằm ở phía sau Cz khoảng 1,5 cm và được tham chiếu lại ngoại tuyến với giá trị trung bình của xương chũm bên trái và bên phải. Điện não đồ liên tục sau đó được phân chia thành các kỷ nguyên dài 1800 ms, bắt đầu 200 ms trước khi bắt đầu mảng tín hiệu và kết thúc 400 ms sau khi trình bày mảng tìm kiếm. Các kỷ nguyên EEG đã được hiệu chỉnh cơ bản bằng cách sử dụng hoạt động trung bình trong khoảng thời gian - 200–0 ms so với thời điểm bắt đầu của mảng tín hiệu.

Việc phát hiện hiện vật được thực hiện bằng cách sử dụng phân tích từ đỉnh đến đỉnh của cửa sổ trượt 200 ms, với ngưỡng 80 μV đối với các điện cực EOG và 100 μV đối với tất cả các kênh khác (Vaskevich và cộng sự, 2021). Những người tham gia có hơn 30% số thử nghiệm bị từ chối sẽ bị loại khỏi các phân tích tiếp theo. Sau khi loại trừ các thử nghiệm liên quan đến chuyển động của mắt và những thử nghiệm liên quan đến phản ứng không chính xác trong nhiệm vụ tìm kiếm trực quan, phân tích thành phần độc lập (ICA) đã được áp dụng để điều chỉnh hoạt động EEG đối với các chớp mắt và chuyển động mắt còn sót lại (Jung và cộng sự, 1997; xem Drisdelle và cộng sự ., 2017, để biết mô tả chi tiết về phương pháp và xác nhận để sử dụng với các thành phần ERP được phân cấp).

Các kỷ nguyên EEG sau đó được tính trung bình để tạo ERP cho từng bộ thử nghiệm 1C và 2C. Đối với các tín hiệu được hiển thị theo chiều ngang, các ERP đối lập được tạo ra bằng cách lấy trung bình các kỷ nguyên EEG được ghi ở PO7 trong các thử nghiệm với các tín hiệu được hiển thị ở bên phải của quá trình cố định và các kỷ nguyên EEG được ghi ở PO8 trong các thử nghiệm với các tín hiệu được hiển thị ở bên trái của quá trình cố định. ERP cùng bên được tạo ra bằng cách sử dụng các cặp điện cực đối diện. Đối với các tín hiệu được hiển thị dọc theo đường giữa dọc, ERP song phương được tạo bằng cách lấy trung bình các kỷ nguyên EEG được ghi ở PO7 và PO8.

Biên độ trung bình của N2pc và SPCN được gợi ra bởi các tín hiệu bên được tính bằng cách trừ hoạt động cùng bên khỏi hoạt động đối diện trong khoảng thời gian 200–300 ms và khoảng 360–1100 ms, tương ứng. Như trong Doro et al. (2020), biên độ trung bình của N2pcb và SPCNb được gợi ra bởi các tín hiệu đường giữa được tính bằng cách trừ hoạt động cùng bên được gợi ra bởi các tín hiệu bên khỏi hoạt động hai bên được gợi ra bởi các tín hiệu đường giữa cùng lúc như được xem xét để ước tính biên độ N2pc và SPCN.

Dữ liệu EEG trong cửa sổ thời gian N2pc/N2pcb và SPCN/SPCNb đã được chuyển đổi thành bản đồ địa hình mật độ dòng điện da đầu (SCD) bằng cách sử dụng bề mặt đường trục hình cầu Laplacian (thứ tự của các đường trục = 4, tham số chính quy hóa λ = 1 e-5, độ dẫn điện của da = 0.33 S/m) (Perrin và cộng sự, 1989). Chúng tôi chọn bản đồ SCD vì phương pháp SCD cung cấp địa hình sắc nét hơn so với bản đồ cường độ điện áp được nội suy spline bằng cách giảm hiệu ứng làm mờ của dẫn truyền âm lượng lên tín hiệu điện áp EEG được ghi trên da đầu (Pernier et al., 1988).

Đặc biệt, bản đồ SCD cung cấp bản đồ không có tham chiếu về hoạt động điện được ghi lại trên da đầu, do đó làm cho sự phân cực của ERP trở nên rõ ràng. Phương pháp tiếp cận SCD đối với địa hình da đầu không đưa ra bất kỳ giả định nào về giải phẫu thần kinh hoặc số lượng, hướng hoặc tính độc lập của các bộ tạo nơ-ron cơ bản. Dấu hiệu của những ước tính này phản ánh trực tiếp hướng của dòng điện xuyên tâm toàn cầu bên dưới địa hình EEG, với các giá trị dương biểu thị dòng điện từ não tới da đầu và các giá trị âm biểu thị dòng điện từ da đầu vào não.

Tất cả các phân tích thống kê được thực hiện với R (R DevelopmentCoreTeam, 2017), sử dụng hàm ezANOVA của gói 'EZ' (Lawrence, 2011) và hàm anovaBF/test của gói "BayesFactor" (Rouder & Morey, 2012), trong đó bao gồm mặc định của Jeffreys-Zellner-Siow (JZS) trước về kích thước hiệu ứng (Rouder và cộng sự, 2012). Hiệu chỉnh Greenhouse–Geisser đối với tính không hình cầu được áp dụng khi thích hợp (Jennings & Wood, 1976), và tất cả các so sánh thông qua t-test đều được hiệu chỉnh Bonferroni.

3|KẾT QUẢ

Hai người tham gia đã bị loại khỏi tất cả các phân tích vì tỷ lệ thử nghiệm bị từ chối quá cao do chuyển động của mắt (lần lượt là 54,1% và 65,4%). Đối với 19 người tham gia còn lại, tỷ lệ phần trăm trung bình của các thử nghiệm bị từ chối là 10,9% (trong khoảng = 0,6%–29,7%).

3.1|Hành vi

Thời gian phản ứng (RT) được ghi lại trong các thử nghiệm liên quan đến phản ứng không chính xác và/hoặc RT vượt quá ba độ lệch chuẩn trên/dưới RT trung bình của từng cá nhân (1,6%) đã bị loại khỏi phân tích. Tóm tắt kết quả hành vi trong tác vụ tìm kiếm trực quan được minh họa trong Hình 2.

RT trung bình và tỷ lệ phần trăm trung bình của các câu trả lời đúng đã được gửi tới ANOVA 2 × 2 xem xét tải bộ nhớ (1C so với 2C) và vị trí tín hiệu (bên so với đường giữa) là các yếu tố bên trong chủ đề. RT thường ngắn hơn trong các thử nghiệm 1C so với 2C(F(1, 18) = 35.3, p< .001, 휂2 p = .663). RTs were unaffected by cue position, or by the interaction between cue position and memory load (max F = 0.4, min p = .6). Participants were more accurate on 1C than 2C trials (F(1, 18) = 100.8, p < .001, 휂2 p = .848), and more accurate with lateral than midline cues (F(1, 18)  =  5.7, p  =  .028, 휂2 p = .242). The interaction between cue position and memory load was significant (F(1, 18) = 5.76, p = .027, 휂2 p = .242), indicating that participants were more accurate with lateral than midline cues only in 2C trials(90.3% vs. 89.0%, respectively; t(18)  =  −3.3, p  =  .004; 1C trials: 96.4% vs. 96.2%, respectively; t(18) = −0.5, p = .641). 

Hiện chưa rõ nguồn gốc của sự giảm độ chính xác nhẹ này khi người tham gia thực hiện nhiệm vụ tìm kiếm trực quan (lưu ý: các mục tiêu luôn được hiển thị theo chiều ngang trong mảng tìm kiếm) khi hai tín hiệu được hiển thị trên đường giữa dọc. Một lời giải thích mang tính suy đoán đề cập đến tác động bất lợi đến độ chính xác của phản ứng của sự chồng chéo thần kinh của mục tiêu bên được biểu thị một bên với các tín hiệu đường giữa được biểu thị hai bên (Cohen và cộng sự, 2014). Sự chồng chéo như vậy đã ảnh hưởng đến tất cả các thử nghiệm với tín hiệu ở đường giữa - ảnh hưởng nhiều hơn khi hai tín hiệu phải được xử lý thay vì một tín hiệu - nhưng chỉ một nửa số thử nghiệm có tín hiệu bên và mục tiêu được hiển thị trong cùng một bán cầu.

RT trung bình và tỷ lệ phần trăm trung bình của các phản hồi đúng đối với tín hiệu đường giữa đã được gửi đến các biện pháp lặp lại 2 × 2 tiếp theo ANOVA coi bán trường thị giác (trên so với dưới) và tải bộ nhớ (1C so với 2C) làm yếu tố chủ đề. Phân tích không phát hiện bất kỳ ảnh hưởng đáng kể nào (max F = 2.4, min p=.141).

3.2|Tiềm năng liên quan đến sự kiện

3.2.1|SPCN và SPCNb

Hình 3 minh họa các dạng sóng ERP đối bên và cùng bên trung bình lớn được ghi lại ở PO7/8 được gợi ra bởi các tín hiệu bên và các dạng sóng ERP được gợi ra bởi các tín hiệu đường giữa được tạo ra bằng cách lấy trung bình các kỷ nguyên EEG được ghi tại cùng một vị trí ghi.

Kiểm tra trực quan Hình 3 cho thấy rõ ràng - trong cửa sổ thời gian SPCN/SPCNb (360–1100 ms) - sự chồng chéo đáng kể của ERP đối lập với các tín hiệu bên (các chức năng màu đen trong Hình 3) và ERP với các tín hiệu đường giữa (các chức năng màu xanh lam trong Hình 3) trên cả hai thử nghiệm 1C và 2C. Hơn nữa, việc so sánh giữa cả ERP đối lập và đường giữa và ERP cùng bên với các tín hiệu bên (chức năng màu đỏ trong Hình 3) cho thấy rằng cả SPCN và SPCNb đều tăng biên độ khi số lượng tín hiệu tăng lên. Điều này được thể hiện rõ hơn trong Hình 4, nơi biểu thị các ERP khác nhau. Hãy nhớ lại rằng biên độ của SPCN đã được tính toán theo cách tiêu chuẩn bằng cách trừ hoạt động ERP bên đối diện được gợi ra bởi các tín hiệu bên. Biên độ của SPCNb được tính bằng cách trừ đi ERP cùng bên cho các tín hiệu bên từ mức trung bình của ERP tại PO7 và PO8 cho các tín hiệu đường giữa.

Kiểm tra trực quan Hình 3 cho thấy rõ ràng - trong cửa sổ thời gian SPCN/SPCNb (360–1100 ms) - sự chồng chéo đáng kể của ERP đối lập với các tín hiệu bên (các chức năng màu đen trong Hình 3) và ERP với các tín hiệu đường giữa (các chức năng màu xanh lam trong Hình 3) trên cả hai thử nghiệm 1C và 2C. Hơn nữa, việc so sánh giữa cả ERP đối lập và đường giữa và ERP cùng bên với các tín hiệu bên (chức năng màu đỏ trong Hình 3) cho thấy rằng cả SPCN và SPCNb đều tăng biên độ khi số lượng tín hiệu tăng lên. Điều này được thể hiện rõ hơn trong Hình 4, nơi biểu thị các ERP khác nhau. Hãy nhớ lại rằng biên độ của SPCN đã được tính toán theo cách tiêu chuẩn bằng cách trừ hoạt động ERP bên đối diện được gợi ra bởi các tín hiệu bên. Biên độ của SPCNb được tính bằng cách trừ đi ERP cùng bên cho các tín hiệu bên từ mức trung bình của ERP tại PO7 và PO8 cho các tín hiệu đường giữa.

Các giá trị biên độ này sau đó được gửi tới ANOVA 2 × 2 với tải bộ nhớ (1C so với 2C) và vị trí tín hiệu (bên so với đường giữa) làm các yếu tố bên trong chủ đề. Phân tích đã phát hiện ra tác động chính của tải bộ nhớ (F(1, 18) = 8.9, p=.008, 휂2 p= .330) và không có tác động của yếu tố nào khác (F tối đa = 0.6; tối thiểu p=.5). Cho rằng tác động vô hiệu của vị trí tín hiệu và sự tương tác giữa vị trí tín hiệu và tải bộ nhớ là rất quan trọng để hỗ trợ cho giả thuyết của chúng tôi về sự tương đương biên độ của SPCN và SPCNb, các yếu tố Bayes (BF01) được ước tính bằng cách sử dụng các mô hình hiệu ứng hỗn hợp trong đó những người tham gia được coi là một yếu tố ngẫu nhiên bổ sung. Cách tiếp cận Loại 2 được áp dụng để không vi phạm nguyên tắc cận biên (Nelder, 1977). Tham số BF01 xấp xỉ xác suất mà một hiệu ứng hoặc tương tác vô giá trị nhất định thực sự vắng mặt so với giả thuyết thay thế về sự hiện diện của các hiệu ứng đó. Giá trị BF01 cao hơn 1 thường được dùng để ngụ ý rằng xác suất xuất hiện (có thể không được phát hiện) của các hiệu ứng đó trong so sánh thống kê giữa SPCN và SPCNb là tối thiểu/không đáng kể. BF01 là 4,08 cho tác động của vị trí tín hiệu và 2,72 cho sự tương tác giữa vị trí tín hiệu và tải bộ nhớ. Những kết quả này cung cấp hỗ trợ quan trọng cho sự tương đương về mặt thống kê của biên độ SPCN và SPCNb trong các thử nghiệm 1C và 2C.

3.2.2|N2pc và N2pcb
Thiết kế hiện tại cho phép chúng tôi kiểm tra xem kết quả của Doro et al. (2{{10}}20) liên quan đến sự tương đương biên độ của N2pc (mục tiêu bên) và N2pcb (mục tiêu đường giữa) có thể được sao chép. Các kết quả ERP được minh họa trong Hình 3 và 4 cho thấy trường hợp này có thể xảy ra.3 Đối với SPCN/SPCNb, các giá trị biên độ được ghi trong cửa sổ thời gian N2pc/N2pcb (xem Hình 4) lần đầu tiên được gửi riêng cho thử nghiệm t để kiểm tra xem mỗi giá trị này có khác với 0 μV hay không. Biên độ N2pc không khác biệt đáng kể so với 0 μV trong các thử nghiệm 1C (−0,20 μV; t(18)=−1,5, p=.15), nhưng hiện diện rõ ràng trong các thử nghiệm 2C (−0,56 μV; t(18)=−3,7, p=0,002). Biên độ N2pcb có ý nghĩa trong cả hai thử nghiệm 1C (−0,60 μV; t(18)=−4.1, p< .001) and 2C trials (−0.57 μV; t(18) = −2.5, p = .02).

Các giá trị biên độ này sau đó được gửi tới ANOVA 2 × 2 với tải bộ nhớ (1C so với 2C) và vị trí tín hiệu (bên so với đường giữa) làm các yếu tố bên trong chủ đề. Phân tích đã phát hiện ra sự tương tác cận biên giữa tải bộ nhớ và vị trí tín hiệu (F(1, 18) = 4.3, p=.052, 휂2 p= . 194), rất có thể được thúc đẩy bởi N2pc nhỏ hơn trong các thử nghiệm 1C. Các so sánh được lên kế hoạch sâu hơn cho thấy biên độ của N2pcb lớn hơn biên độ của N2pc trong các thử nghiệm 1C (−0.60 μV so với −0.20 μV; t(18) = 2.4, p=.026), trong khi không tìm thấy sự khác biệt về biên độ giữa N2pc và N2pcb trong các thử nghiệm 2C (−0,56 μV so với −0,57 μV; t(18) { {36}} −0,04, p=0,968). Mặc dù chúng tôi không có lời giải thích cho hoạt động N2pc tối thiểu (visa sự hiện diện rõ ràng của hoạt động N2pcb) trong các thử nghiệm 1C, nhưng khi tổng hợp các kết quả này lại hỗ trợ và củng cố Doro et al. (2020) giả thuyết về sự tồn tại của hoạt động N2pcb được gợi ra bởi các tín hiệu ở đường giữa. Kiểm tra trực quan các kết quả được minh họa trong Hình 2 của Carlisle et al. (2011; Thí nghiệm 1, trang 9317) gợi ý rằng ngay cả trong trường hợp của họ, N2pc đối với một tín hiệu bên cũng có biên độ nhỏ hơn N2pc đối với hai tín hiệu bên. Tuy nhiên, do nó nằm ngoài phạm vi công việc của họ nên biên độ N2pc không được Carlisle et al định lượng và/hoặc phân tích. (2011), và công việc trong tương lai có thể được giải quyết một cách có lợi để điều tra sự tương đồng thú vị này giữa hiện tại và Carlisle et al. kết quả.

3.2.3|N2pcb và SPCNb cho tín hiệu bán trường thị giác trên và dưới

Dựa trên giả thuyết về các nguồn tương tự của N2pcb và SPCNb - và gián tiếp, của N2pc và SPCN - người ta mong đợi SPCNb chia sẻ với N2pcb đặc tính được mô tả bởi Monnier et al. (2020) phải hoàn thiện để đáp ứng với thông tin liên quan đến nhiệm vụ được hiển thị ở bán cầu thị giác phía dưới và vắng mặt, hoặc thậm chí bị đảo ngược về cực, để đáp ứng với thông tin liên quan đến nhiệm vụ được hiển thị ở bán cầu thị giác phía trên.

Các dạng sóng ERP khác nhau, được thu gọn trong các thử nghiệm 1C và 2C, được gợi ra bởi các tín hiệu đường giữa được hiển thị ở bán cầu thị giác trên và dưới được hiển thị trong Hình 5.

Như Hình 5 gợi ý, các biến đổi biên độ N2pcb được điều biến mạnh mẽ bởi độ cao dọc của tín hiệu, theo báo cáo của Monnier et al. (2020). N2pcb lớn hơn đối với các tín hiệu hiển thị ở bán cầu thị giác phía dưới và không có tín hiệu hiển thị ở bán cầu thị giác phía trên (lần lượt là −0,90 μV so với −0,27 μV; t(18) = 4.9, p< .001). In contrast, SPCNb for cues displayed in the upper visual hemifield, though seemingly reduced in amplitude compared to SPCNb for cues displayed in the lower visual hemifield, was nonetheless clearly evident (−0.45 μV vs. −0.47 μV, respectively; t(18) = −0.2, p = .819). The amplitude values of N2pcb and SPCNb were submitted to a 2 × 2 ANOVA with visual hemifield (upper vs. lower) and component (N2pcb vs. SPCNb) as within-subject factors. The analysis revealed a significantly larger amplitude for lower than upper visual hemifield (F(1, 18) = 7.4, p = .014, 휂2 p= .190) and, more importantly, a significant interaction between component and visual hemifield (F(1, 18) = 72.8, p < .001, 휂2 p= .802). Planned comparisons confirmed that, for cues displayed in the upper visual hemifield, N2pcb amplitude did not differ from 0 μV (−0.27 μV; t(18) = −1.5, p = .141) whereas SPCNb amplitude did (−0.45 μV; t(18)  =  −3.1, p = .007). In contrast, N2pcb and SPCNb were both significant for lower-hemifield targets (−0.90 and − .47 μV; t(18)  =  −5.0, p  <  .001 and t(18)  =  −3.8, p  =  .001, respectively). To ensure the only difference between cues displayed in the upper and lower visual hemifield was reflected in the N2pcb, we computed also the P1 component, estimated in a 60–120 ms time window. There was no significant difference in P1 activity for upper vs. lower hemifield midline cues (t(18) = −1.7, p = .113).

Gợi ý về nguyên nhân có thể gây ra hành vi khác nhau của N2pcb và SPCNb khi phản ứng với các tín hiệu được hiển thị ở bán cầu thị giác trên và dưới có thể được suy ra từ các bản đồ địa hình được báo cáo trong Hình 6.

Bằng cách so sánh đỉnh của mật độ hiện tại được gợi ra bởi các tín hiệu hiển thị ở bán cầu thị giác phía trên, người ta thấy rằng đỉnh mật độ của hoạt động N2pcb ở bên/bụng nhiều hơn một chút so với SPCNb, có đỉnh mật độ ở mặt lưng nhiều hơn và gần giữa hơn. -da đầu. Như đã lập luận trong Phần giới thiệu, tín hiệu EEG có nguồn gốc từ vùng lưng dễ phát hiện hơn vì gần da đầu hơn và điều này có thể giải thích tại sao hoạt động SPCNb, mặc dù đã giảm biên độ, vẫn có thể được phát hiện trong khi hoạt động N2pc bị loại bỏ đối với các tín hiệu hiển thị ở phía trên. bán cầu thị giác. Tuy nhiên, do tính chất phức tạp nổi tiếng của mối quan hệ giữa sự phân bố tín hiệu EEG trên da đầu và vị trí não của (các) nguồn thần kinh của nó, nên lời giải thích này phải được thực hiện một cách thận trọng. Tuy nhiên, điều đáng lưu ý là các kết quả địa hình hiện tại rất phù hợp với các phân tích định vị nguồn tín hiệu MEG được báo cáo bởi Becke et al. (2015), Hopf và cộng sự. (2000, 2002, 2006), Jolicœur và cộng sự. (2011), và Robitaille và cộng sự. (2010) đã hội tụ để xác định nguồn hoạt động SPCN ở vùng vỏ não lưng-đỉnh và nguồn hoạt động N2pc ở vùng vỏ não thất.

4|CUỘC THẢO LUẬN

Để tóm tắt, chúng tôi đã chỉ ra rằng các tín hiệu thị giác cần ghi nhớ được hiển thị dọc theo đường giữa dọc gợi ra một SPCN song phương, hoặc SPCNb, có biên độ giống hệt với SPCN được gợi ra bởi các tín hiệu thị giác hiển thị ngang so với kinh tuyến dọc. Xác nhận đặc tính nguyên mẫu của SPCN, cả SPCN và SPCNb đều tăng biên độ khi số lượng tín hiệu tăng từ một (trong các thử nghiệm 1C) lên hai (trong các thử nghiệm 2C). Với sự thận trọng hợp lý, chúng tôi đã không đưa ra mức ổn định cho SPCNb đối với tải bộ nhớ siêu dung lượng, chúng tôi lập luận rằng mẫu kết quả này chỉ ra rằng a) SPCNb tồn tại dưới dạng một thành phần ERP có thể phân biệt được và b) SPCNb phản ứng với các biến thể trong bộ nhớ làm việc trực quan tải theo cách tương tự như SPCN. Về mặt hành vi, RT nhanh hơn và độ chính xác cao hơn khi tìm kiếm trực quan được hướng dẫn bởi một tín hiệu thay vì hai tín hiệu, nhưng ngoài độ chính xác giảm nhẹ khi tìm kiếm được hướng dẫn bởi hai tín hiệu ở giữa, hiệu suất tìm kiếm thường không bị ảnh hưởng bởi sự sắp xếp không gian của các tín hiệu trong mảng tín hiệu hàng đầu. Hơn nữa, chúng tôi đã so sánh các biến điệu biên độ của SPCNb và N2pcb như là một hàm của độ cao thẳng đứng của các tín hiệu đường giữa và phát hiện ra sự phân ly giữa hai thành phần ERP này.

Giống như N2pc, N2pcb không có khi các tín hiệu đường giữa được hiển thị ở bán cầu thị giác phía trên (tức là phía trên cố định), và hiện diện và đặc biệt rõ rệt khi các tín hiệu đường giữa được hiển thị ở bán cầu thị giác phía dưới (tức là bên dưới cố định) (Bacigalupo & Luck, 2019; Doro và cộng sự, 2020; Luck và cộng sự, 1997; Monnier và cộng sự, 2020). Ngược lại, khi các tín hiệu đường giữa được hiển thị ở trường thị giác phía trên, SPCNb giảm biên độ một chút - nhưng vẫn hiện diện rõ ràng - so với SPCNb đối với các tín hiệu đường giữa được hiển thị ở trường thị giác phía dưới. Phát hiện này được bổ sung bằng cách so sánh N2pcb và SPCNb dựa trên địa hình SCD, gợi ý sự phân bố hoạt động SPCNb ở mặt lưng nhiều hơn và phân phối hoạt động N2pcb ở mặt trước nhiều hơn. Chúng tôi giải thích mô hình kết quả này phù hợp với kết quả từ các khám phá MEG của N2pc và SPCN (Becke và cộng sự, 2015; Hopf và cộng sự, 2000, 2002, 2006; Jolicœur và cộng sự, 2011; Robitaille và cộng sự, 2010) , điều đó chỉ ra sự tham gia nổi bật của phức hợp chẩm bên (LOC) và vỏ não dưới thời gian (IT) trong việc tạo ra hoạt động N2pc/N2pcb và của rãnh trong đỉnh (IPS) trong việc tạo ra hoạt động SPCN/SPCNb ( xem, để biết bằng chứng fMRI, Brigadoi và cộng sự, 2017; Duma và cộng sự, 2019; Jolicœur và cộng sự, 2011; Naughtin và cộng sự, 2016; Robitaille và cộng sự, 2010; Todd & Marois, 2004; Xu & Chun , 2006).

Hai vấn đề đáng được bình luận liên quan đến những phát hiện hiện tại về ERP. Một vấn đề liên quan đến mối lo ngại về phương pháp luận có thể có liên quan đến thực tế là chúng tôi đã tính toán biên độ N2pc và SPCN cho các tín hiệu thị giác được hiển thị theo chiều ngang bằng cách trừ hoạt động ERP (cùng bên với đối diện), nghĩa là hoạt động ERP, mặc dù từ các điện cực khác nhau, đã được ghi lại trên những thử nghiệm giống nhau. Biên độ N2pcb và SPCNb cho các tín hiệu đường giữa được tính toán bằng một cách tiếp cận khác, bằng cách trừ đi hoạt động ERP được ghi lại trong các thử nghiệm khác nhau (các tín hiệu cùng bên đến các tín hiệu bên từ tính trung bình hai bên đến tín hiệu đường giữa). Như chúng tôi đã tuyên bố trong Doro et al. (2020), lựa chọn này dựa trên giả định rằng hoạt động cùng bên đối với các kích thích được hiển thị ở bên tương đối bất biến với các thao tác của các yếu tố gây ra hiệu ứng điều biến đối với biên độ N2pc/N2pcb và SPCN/SPCNb (và độ trễ), ngụ ý rằng những hiệu ứng đó được phản ánh trong các biến điệu phần đối lập của các thành phần ERP này. Liên quan đến hoạt động của N2pc/N2pcb, chúng tôi đã cung cấp một cái nhìn tổng quan toàn diện về các nghiên cứu ủng hộ giả định này trong Doro et al. (2020), trong đó tất cả hoạt động cùng bên đối với các kích thích bên trong cửa sổ thời gian N2pc hầu như không thay đổi qua một số thao tác ảnh hưởng đến phần đối diện của N2pc. Đây là trường hợp của các thao tác ảnh hưởng đến màu sắc mục tiêu (Luck và cộng sự, 2006), lựa chọn tính năng mục tiêu và không nhắm mục tiêu (Luck & Hillyard, 1994), vị trí mục tiêu so với đường giữa ngang (Luck và cộng sự, 1997; Perron và cộng sự ., 2009), số lượng mục tiêu (Benavides-Varela và cộng sự, 2018; Mazza & Caramazza, 2011) và khó khăn trong việc lựa chọn mục tiêu (Luck và cộng sự, 1997).

Liên quan đến hoạt động SPCN/SPCNb, chúng tôi thậm chí còn cảm thấy tự tin hơn khi coi hoạt động cùng bên là cơ sở chung để tính toán biên độ SPCN và SPCNb dựa trên hàng loạt công việc cho thấy rằng hoạt động cùng bên phần lớn không bị ảnh hưởng bởi sự thao túng số lượng đến- kích thích thị giác được ghi nhớ trong mô hình được sử dụng ở đây (mô hình tìm kiếm trực quan được gợi ý; Carlisle và cộng sự, 2011), cũng như trong các mô hình khác như phát hiện thay đổi (xem Luria và cộng sự, 2016, để có cái nhìn tổng quan toàn diện và chi tiết), theo dõi nhiều đối tượng (MOT; khi không có đối tượng chuyển động nào vượt qua đường giữa thẳng đứng, xem bên dưới; Drew và cộng sự, 2013; Drew & Vogel, 2008) và trong các mô hình kết hợp/nhóm đối tượng (Luria & Vogel, 2011). Theo hiểu biết của chúng tôi, ngoại lệ duy nhất đối với tính bất biến của hoạt động cùng bên trong phạm vi thời gian SPCN/SPCNb là xu hướng hoạt động cùng bên ngày càng trở nên tiêu cực hơn khi khoảng thời gian lưu giữ (tức là thời gian trôi qua kể từ thời điểm bù của hình ảnh được ghi nhớ). kích thích bắt đầu của sự kiện thăm dò hiệu quả bộ nhớ làm việc bằng hình ảnh) dài hơn 1 giây (McCollough và cộng sự, 2007). Khoảng thời gian lưu giữ của chúng tôi là 1 giây và hoạt động ERP cùng bên được biểu thị trong Hình 3 trong cửa sổ thời gian đã chọn (360–900 ms kể từ khi bắt đầu mảng tín hiệu) dường như không bị lệch về cực âm đến mức khiến xác định biên độ SPCN/SPCNb.

Tuy nhiên, lưu ý rằng giả định về tính bất biến của hoạt động cùng bên không nhất thiết phải đối lập với giả thuyết rằng hoạt động đó phản ánh một số hình thức ức chế/ức chế các kích thích cùng bên, như được đưa ra ban đầu bởi Hickey et al. (2009) cho N2pc. Một lập trường hợp lý không kém - cũng phù hợp với bằng chứng thực nghiệm hiện tại về vai trò của sự triệt tiêu trong quá trình mã hóa hình ảnh - là các kích thích rơi vào bán cầu thị giác cùng bên chỉ bị triệt tiêu dưới dạng một đoạn duy nhất, bất kể số lượng của chúng và các thuộc tính vật lý khác, miễn là không có sự trùng lặp về tính năng (Kiss và cộng sự, 2008) hoặc có sự chênh lệch về độ nổi đặc biệt rõ rệt giữa mục tiêu và yếu tố gây phân tâm (Gaspar và cộng sự, 2016; Gaspelin & Luck, 2018, 2019).

Trong phần Giới thiệu, chúng tôi đã đề cập rằng các trường tiếp nhận của các tế bào thần kinh thị giác ngoại sinh mở rộng đến bán cầu thị giác cùng bên tối đa 2 độ. Điều này đòi hỏi phải làm rõ sự mở rộng theo chiều ngang của khu vực được bao phủ bởi các trường tiếp nhận chồng chéo của các tế bào thần kinh thị giác nằm ở mỗi bán cầu não. Chắc chắn, khu vực được thể hiện song phương này bao gồm đường giữa dọc, nhưng phần mở rộng về phía bên của nó đã được chứng minh là thay đổi đáng kể dựa trên mong đợi của người tham gia. Một trong những bằng chứng thuyết phục nhất về điều này đã được cung cấp bởi Drew et al. (2014), người đã hướng dẫn người tham gia trước tiên chọn một đối tượng tĩnh được gợi ý tạm thời bằng một màu sắc và sau đó bí mật theo dõi nó khi đối tượng bắt đầu chuyển động. Thành phần SPCN, có biên độ tương quan với số lượng vật thể được theo dõi tại một thời điểm bất kỳ trong bán cầu thị giác đối diện, được theo dõi để hiểu cách một vật thể di chuyển theo hướng bên và băng qua đường giữa thẳng đứng được thể hiện ở bán cầu não sau. Trong một thí nghiệm của họ, một vật thể chuyển động ngang cuối cùng đã vượt qua đường giữa thẳng đứng trong mỗi thử nghiệm. SPCN được ghi từ bán cầu đối diện với vị trí bắt đầu của vật thể chuyển động này giảm biên độ (tức là ngừng theo dõi vật thể chuyển động) chỉ sau khi vật thể vượt quá đường giữa thẳng đứng 2 độ, trong khi hoạt động SPCN được ghi từ bán cầu cùng bên bắt đầu tăng về biên độ (tức là bắt đầu theo dõi vật chuyển động) 1,2 độ trước khi vật vượt qua đường giữa thẳng đứng.

Điều thú vị là, trong một thí nghiệm khác, sự kiện một vật thể nằm ngang đi qua kinh tuyến thẳng đứng chỉ xảy ra trong 25% số thử nghiệm ngẫu nhiên. Trong điều kiện này, SPCN được ghi từ bán cầu đối diện với vị trí bắt đầu của vật chuyển động cho thấy phản ứng tương tự như trong thí nghiệm trước, nhưng dấu hiệu hoạt động SPCN ở bán cầu cùng bên bắt đầu được phát hiện khi vật ở gần 3 độ. qua đường giữa dọc. Việc giải thích những kết quả này được các tác giả đưa ra là theo đó việc mở rộng vùng hoạt động chồng chéo của các bán cầu não không được xác định về mặt cấu trúc mà thay đổi linh hoạt như một chức năng của tập hợp chú ý của người tham gia. Những kết quả này có ý nghĩa rõ ràng trong bối cảnh hiện tại. Mặc dù trong (các) tín hiệu đường giữa mô hình của chúng tôi được hiển thị ngẫu nhiên trong 50% thử nghiệm, chúng được căn chỉnh hoàn hảo với đường giữa dọc, một đoạn của trường thị giác được ràng buộc về mặt cấu trúc luôn được thể hiện bởi cả hai bán cầu não. Tuy nhiên, điều quan trọng là phải nhấn mạnh rằng những kỳ vọng và/hoặc mức độ chú ý của chúng tôi có thể thay đổi linh hoạt cách thức tích hợp các bán cầu thị giác riêng biệt xảy ra và ở mức độ nào, một đặc tính mà chúng tôi không thể nắm bắt được trong nghiên cứu hiện tại và điều đó chắc chắn cần được điều tra thêm. Ngẫu nhiên, một mô hình thần kinh cung cấp lời giải thích hợp lý về cách có thể xảy ra những thay đổi năng động về kích thước của các trường tiếp nhận là của Lamme và Roelfsema (2000), người đã đề xuất rằng một tác động của hoạt động quay trở lại từ các vùng phía trước đến các vùng phía sau hơn là mở rộng các mạch cảm giác cục bộ bằng cách dỗ dành các tế bào thần kinh thị giác không góp phần vào chuỗi kích hoạt tiếp nối ban đầu khi xuất hiện kích thích.

Giả thuyết về SPCNb như một SPCN song phương được đưa ra bởi bản ghi nhớ giữa tuyến mời gọi xem xét liên quan đến các báo cáo trước đây mô tả "làn sóng chậm âm" được ghi nhận song phương (NSW; Ruchkin và cộng sự, 1995; Ruchkin và cộng sự, 1992) để đáp lại các quyết định của trung ương và song phương. bản ghi nhớ trực quan. Về nhập khẩu, giống như SPCN, NSW đã được chứng minh là có biên độ tăng khi số lượng mục trong bộ nhớ làm việc bằng hình ảnh tăng lên và đạt đến trạng thái ổn định để đáp ứng với tải bộ nhớ siêu dung lượng (ví dụ: Diaz và cộng sự, 2021; Fukuda và cộng sự, 2015). Những phát hiện này dường như hợp lý hóa suy luận rằng NSW và SPCN có thể là cùng một thành phần ERP. Theo hiểu biết của chúng tôi, chỉ có một nghiên cứu đề cập đến vấn đề so sánh giữa SPCN và NSW một cách tham số. Feldmann-Wüstefeld (2021) đã ước tính đồng thời hoạt động của NSW và SPCN bằng cách sử dụng một thiết kế trong đó tổng số (kích thước đặt) và sự mất cân bằng về số lượng (tải thực) của các vòng tròn màu cần ghi nhớ được thay đổi một cách có hệ thống trong khi vẫn giữ cho kích thích tổng thể cân bằng về mặt cảm quan bằng cách thay đổi sự phân bố không gian của các hình vuông màu bị bỏ qua. Hoạt động SPCN - được ghi lại ở các điện cực PO7/PO8 từ các thử nghiệm trong đó các vòng tròn màu phân bố không đồng đều giữa các bán trường - tự biểu hiện dưới dạng mất cân bằng âm (tức là, bên đối diện âm hơn ở phía hiển thị nhiều vòng tròn hơn) được điều chỉnh bởi các biến thể của tải trọng thực.

Hoạt động của NSW - được ghi lại ở cùng các điện cực với các điện cực được sử dụng để phát hiện SPCN - biểu hiện dưới dạng sự gia tăng độ âm hai bên được điều chỉnh bởi các biến thể trong kích thước cài đặt. Sự tương đồng về chức năng giữa NSW và SPCN đã được suy ra trong nghiên cứu này dựa trên những phát hiện cho thấy rằng cả hai thành phần ERP này đều tương quan với ước tính K của Cowan về dung lượng bộ nhớ làm việc trực quan. Lưu ý rằng dựa trên giả thuyết về sự tương đương chính xác giữa SPCNb và NSW, người ta kỳ vọng rằng hai tín hiệu sẽ gợi ra một thành phần NSW có biên độ giống hệt nhau cho dù hai tín hiệu đó được hiển thị theo chiều ngang hay trên đường giữa thẳng đứng. Chúng tôi đã thực hiện thử nghiệm như vậy trên tập dữ liệu hiện tại, bằng cách ước tính hoạt động của NSW do Feldmann-Wüstefeld (2021) thực hiện, tức là hoạt động trung bình được ghi lại ở PO7 và PO8 từ các thử nghiệm 2C ở đường giữa và bên. Biên độ lớn hơn đáng kể của NSW khi phản ứng với đường giữa so với tín hiệu bên (−0,38 μV so với −0,69 μV, t(18) = 2.2, p=.039 ) không phù hợp với giả thuyết trên và cho thấy cần nhiều công việc hơn để khám phá sâu về sự khác biệt giữa NSW và SPCNb.

Tóm lại, chúng tôi có thể tạo ra SPCN song phương, SPCNb, tương tự như những gì chúng tôi đã làm với N2pc song phương (N2pcb; Doro và cộng sự, 2020; Monnier và cộng sự, 2020). Chúng tôi đã chỉ ra rằng SPCNb này được điều chế theo cách tương tự như SPCN điển hình, cụ thể là cho thấy biên độ tăng lên khi số lượng đối tượng cần ghi nhớ tăng lên. So sánh các biến điệu ERP gây ra bởi vị trí của các mục cần ghi nhớ (đường bên so với đường giữa, đường trên và đường dưới), cũng như số lượng tín hiệu cần ghi nhớ, cho phép chúng tôi phân biệt N2pc/N2pcb với SPCN/SPCNb. Do biên độ SPCN/ SPCNb không bị giảm xuống 0 cũng như không bị đảo ngược về phân cực khi các đối tượng cần ghi nhớ được hiển thị ở trường thị giác phía trên, trái ngược với N2pc/N2pcb, kết quả của chúng tôi tương thích hơn với các mô hình cho rằng hai thành phần này có sự chồng chéo một phần mặc dù có nơ-ron thần kinh khác biệt. nguồn.

SỰ NHÌN NHẬN

Nghiên cứu này được hỗ trợ bởi các khoản tài trợ từ Bộ Nghiên cứu Ý và Đại học Padova cho RD'A và từ Quỹ Khoa học Tự nhiên Quốc gia Trung Quốc (số 31970993) cho SF. Tài trợ truy cập mở được cung cấp bởi Universita degli Studi di Padova trong Thỏa thuận CRUI-CARE.

SỰ ĐÓNG GÓP CỦA TÁC GIẢ

Yanzhang Chen: Quản lý dữ liệu; phân tích chính thức; cuộc điều tra; phương pháp luận; tài nguyên; phần mềm; hình dung. Sabrina Brigadoi: Điều tra; phương pháp luận; quản lý dự án; Thẩm định; hình dung; văn bản – bản thảo gốc. Arianna Schiano Lomoriello: Phân tích hình thức; phương pháp luận; giám sát. Pierre Jolicœur: Mua lại nguồn tài trợ; cuộc điều tra; phương pháp luận; văn bản – bản thảo gốc. Amour Simal: Phân tích chính thức; cuộc điều tra; phương pháp luận. Shimin Fu: Mua lại tài trợ; hình dung. Valentina Baro: Khái niệm hóa; Thẩm định; hình dung; văn bản – bản thảo gốc. Roberto Dell'Acqua: Khái niệm hóa; cuộc điều tra; phương pháp luận; quản lý dự án; tài nguyên; giám sát; văn bản – bản thảo gốc.

NGƯỜI GIỚI THIỆU

1.Bacigalupo, F., & Luck, SJ (2019). Ức chế hoạt động EEG dải alpha như một cơ chế xử lý mục tiêu. Tạp chí Khoa học thần kinh, 39(5), 900–917.

2.Balaban, H., Fukuda, K., & Luria, R. (2019). Nửa triệu thử nghiệm phát hiện thay đổi có thể cho chúng ta biết điều gì về trí nhớ làm việc bằng hình ảnh? Nhận thức, 191, 103984.

3.Becke, A., Müller, N., Vellage, A., Schoenfeld, MA, & Hopf, J.-M. (2015). Các nguồn thần kinh duy trì trí nhớ làm việc thị giác ở vỏ thị giác ngoại vi vùng đỉnh và vùng bụng của con người. NeuroImage, 110, 78–86.

4.Benavides-Varela, S., Basso Moro, S., Brigadoi, S., Meconi, F., Doro, M., Simion, F., Sessa, P., Cutini, S., & Dell'Acqua, R. (2018). N2pc phản ánh hai chế độ mã hóa số lượng mục tiêu trực quan. Tâm sinh lý, 55(11), e13219.

5.Brigadoi, S., Cutini, S., Meconi, F., Castellaro, M., Sessa, P., Marangon, M., Bertoldo, A., Jolicœur, P., & Dell'Acqua, R. ( 2017). Về vai trò của rãnh nội tâm dưới trong trí nhớ làm việc thị giác đối với các đối tượng có đặc điểm đơn lẻ được phân nhánh. Tạp chí Khoa học thần kinh nhận thức, 29(2), 337–351.

6. Carlisle, NB, Arita, JT, Pardo, D., & Woodman, GF (2011). Các mẫu chú ý trong bộ nhớ làm việc trực quan. Tạp chí Khoa học thần kinh, 31(25), 9315–9322.

7.Cohen, MA, Konkle, T., Rhee, JY, Nakayama, K., & Alvarez, GA (2014). Việc xử lý nhiều đối tượng trực quan bị hạn chế do sự chồng chéo trong các kênh thần kinh. Kỷ yếu của Viện Hàn lâm Khoa học Quốc gia (Hoa Kỳ), 111(24), 8955–8960.

8. Cowan, N. (2001). Con số 4 kỳ diệu trong trí nhớ ngắn hạn: Xem xét lại khả năng lưu trữ tinh thần. Khoa học về hành vi và não bộ, 24(1), 87–114.

9. Diaz, GK, Vogel, EK, & Awh, E. (2021). Nhóm nhận thức cho thấy các vai trò riêng biệt đối với hoạt động sóng chậm được duy trì và dao động alpha trong bộ nhớ làm việc. Tạp chí Khoa học thần kinh nhận thức, 33(7), 1354–1364.

10.Doro, M., Bellini, F., Brigadoi, S., Eimer, M., & Dell'Acqua, R. (2020). Thành phần N2pc (N2pcb) song phương được gợi ra bởi các mục tiêu tìm kiếm được hiển thị trên đường giữa dọc. Tâm sinh lý học, 57(3), e13512.

11.Drew, T., Horowitz, TS, & Vogel, EK (2013). Hoán đổi hay bỏ? Các biện pháp điện sinh lý về độ khó trong quá trình theo dõi nhiều đối tượng. Nhận thức, 126(2), 213–223.

12.Drew,T., Mance,I., Horowitz,TS, Wolfe, JM, &Vogel, EK(2014). Sự chuyển giao sự chú ý nhẹ nhàng giữa các bán cầu não. Sinh học hiện tại, 24(10), 1133–1137.

13. Drew, T., & Vogel, EK (2008). Các biện pháp thần kinh về sự khác biệt của từng cá nhân trong việc lựa chọn và theo dõi nhiều đối tượng chuyển động. Tạp chí Khoa học thần kinh, 28(16), 4183–4191.

14.Drisdelle, BL, Aubin, S., & Jolicœur, P. (2017). Xử lý các tạo tác mắt trên ERP được phân cấp trong các nghiên cứu về sự chú ý và trí nhớ không gian thị giác: Hiệu chỉnh ICA so với loại bỏ kỷ nguyên. Tâm sinh lý học, 54(1), 83–99.

15.Duma, GM, Mento, G., Cutini, S., Sessa, P., Baillet, S., Brigadoi, S., & Dell'Acqua, R. (2019). Sự phân ly chức năng của vỏ não trước và rãnh trong trong trí nhớ làm việc thị giác. Cortex, 121, 277–291.

For more information:1950477648nn@gmail.com