Gradiente funzionale della corteccia fusiforme per il riconoscimento dei caratteri cinesi, parte 2

Analisi comportamentale

L'ACC e l'RT sono stati calcolati per le quattro condizioni. I principali effetti delle categorie di stimolo sono stati analizzati mediante ANOVA ripetuta unidirezionale. Sono stati condotti t-test accoppiati con correzione Bonferroni post hoc (p, 0.05) in tutte le condizioni.

Esiste una stretta relazione tra stimolazione e memoria. Più qualcosa è interessante, nuovo e stimolante, più facile è per noi ricordarlo. Questo è il motivo per cui spesso utilizziamo vari metodi nelle scuole per stimolare l'interesse e la curiosità degli studenti per migliorare la loro memoria. Quindi, quali stimoli possono migliorare la nostra memoria?

Innanzitutto, l’immaginazione e la capacità di associazione sono fattori importanti per migliorare la memoria. Dobbiamo lasciare che il cervello elabori ulteriormente le informazioni e le colleghi alla nostra esperienza, conoscenza, emozioni, ecc., per ricordarle meglio. Ad esempio, quando impariamo una nuova parola, possiamo associarla a una scena visiva o a una parola esistente con pronuncia simile, il che può aiutarci a comprenderla e a ricordarla meglio.

In secondo luogo, l’uso di più sensi può anche migliorare la memoria. Possiamo ottenere informazioni attraverso vari canali come la vista, l'udito, il tatto e l'olfatto, che possono creare più connessioni e associazioni nel cervello e aiutare la memoria a lungo termine. Quindi quando studiamo possiamo provare vari modi per ottenere informazioni, come ascoltare registrazioni mentre leggiamo, o concentrarci mentre scattiamo foto, per registrare meglio le informazioni sul momento.

Infine, un esercizio costante per il corpo e il cervello può anche migliorare la memoria. La salute fisica può migliorare la flessibilità e la mobilità del cervello e migliorare la nostra memoria. L’esercizio fisico regolare può favorire il flusso sanguigno, aumentare l’apporto di ossigeno e promuovere il metabolismo cerebrale, migliorando così la funzione cerebrale. Inoltre, mantenere il cervello attivo leggendo, pensando, studiando, ecc. può anche migliorare la nostra memoria.

In breve, la stimolazione ha un effetto positivo sulla memoria. Possiamo migliorare la nostra memoria in vari modi, ad esempio utilizzando più immaginazione e capacità di associazione, utilizzando più sensi per ottenere informazioni e insistendo nell'esercizio del corpo e del cervello. Finché perseveriamo, credo che la nostra memoria continuerà a migliorare, aiutandoci a imparare e a crescere meglio. Si può vedere che abbiamo bisogno di migliorare la memoria, e la Cistanche deserticola può migliorare significativamente la memoria, perché la Cistanche deserticola può anche regolare l'equilibrio dei neurotrasmettitori, come ad esempio aumentare i livelli di acetilcolina e i fattori di crescita. Queste sostanze sono molto importanti per la memoria e l'apprendimento. Inoltre, la carne può anche migliorare il flusso sanguigno e promuovere l’apporto di ossigeno, il che può garantire che il cervello riceva nutrienti ed energia sufficienti, migliorando così la vitalità e la resistenza del cervello.

Analisi di attivazione univariata

Nell'analisi a livello di singolo soggetto, è stato condotto un modello lineare generale (GLM), con la convoluzione del tempo di stimolazione (SOT) e della funzione di risposta emodinamica (HRF) come variabili indipendenti, la serie temporale dei segnali fMRI come variabili dipendenti e sei parametri di riallineamento come regressori.

Nell'analisi a livello di gruppo, è stato utilizzato un t-test campione per analizzare ciascun voxel per acquisire mappe di attivazione per ciascuna condizione [p, 0.05, correzione FDR (q, 0,05), dimensione del cluster. 10].

Per indagare i diversi livelli funzionali di attivazione FG durante il riconoscimento delle parole cinesi, abbiamo determinato cinque tipi di mappe di attivazione cerebrale: (1) RW contro fissazione meno PW contro fissazione per effetti lessicali, (2) PW contro fissazione meno FW contro fissazione per effetti della forma delle parole, (3 ) PW contro fissazione meno RW contro fissazione per elaborazione ortografica astratta, (4) FW contro fissazione meno RW contro fissazione per elaborazione ortografica di basso livello e (5) SC contro fissazione meno RW contro fissazione per elaborazione visiva di base.

Nello specifico, le PW hanno la stessa regolarità ortografica delle RW ma non riescono ad accedere alla fonologia e al significato lessicale. I FW hanno radicali regolari o grafemi logo ma nessuna ortografia cinese legale mentre gli SC erano interlacciati spazialmente.

Insieme, il livello funzionale è incrementale dal primo al quinto contrasto. Inoltre, ci si aspettava meno stadi di elaborazione ma più attivazione per gli ultimi tre contrasti a causa degli errori di previsione dovuti all'ultimo stadio fallito, vale a dire, un'attivazione più forte per più tentativi di mappare l'ortografia globale sulla fonologia e sul significato delle parole o di integrare i radicali locali in un insieme. personaggio(Price e Devlin, 2011).

RSA

La RSA è potente per integrare diverse attività di livelli/scale/modalità (ad esempio, neurali, comportamentali, fisiche, teoriche) per identificare la manipolazione cognitiva (Fischer-Baum et al., 2017; Wang et al., 2018; Deniz et al., 2019 ). Il presente studio mirava a indagare i precisi ruoli funzionali della FG durante il riconoscimento delle parole cinesi.

Questo obiettivo è stato raggiunto mettendo in relazione la matrice di dissomiglianza rappresentazionale teorica (RDM) di diversi livelli di ortografia cinese e RDM neurale nella FG. Quantificare le dissomiglianze tra ortografia astratta e lessicale è la domanda chiave. Abbiamo ottenuto questo risultato calcolando le rappresentazioni logo-grafema di RW, PW e FW.

RDM teorici

Il grafema del logo è l'unità rappresentativa di base dei caratteri cinesi (Han et al., 2007). Il logo-grafema RDM è stato costruito calcolando uno meno il rapporto delle unità di base condivise tra due stimoli qualsiasi all'interno di RW, PW e FW.

Si noti che le SC sono costituite da tratti casuali, ma non tutti i tratti sono grafemi del logo. Pertanto, i RDM logo-grafema possono essere costruiti solo per RW, PW e FW. Le rappresentazioni del logo-grafema indicano manipolazioni interne che trattano il logo-grafema come l'unità minima.

Durante il riconoscimento dei caratteri, i processi cognitivi interni contengono ortografia lessicale (cioè legalità ortografica e mappatura della forma della parola su fonologia e semantica), ortografia della forma della parola (cioè posizione radicale e legalità ortografica), ortografia radicale (cioè posizione del tratto) e informazioni visive generali composte di macchie chiare e scure.

Durante il riconoscimento della PW, le rappresentazioni del logo-grafo indicano la legalità ortografica dell'elaborazione e le proprietà visive generali. Per il riconoscimento del FW, le rappresentazioni del logo-grafema indicano un'elaborazione visiva radicale e generale.

Le rappresentazioni semantiche sono state calcolate per RW, poiché PW e FW erano prive di significato. La dissomiglianza semantica è stata calcolata come uno meno la somiglianza del coseno tra i vettori di parole di qualsiasi coppia di stimoli RW. Sono stati utilizzati algoritmi skip-gram (dimensione della finestra=5, tasso di sottocampionamento=10 4, numero di campione negativo=5, tasso di apprendimento=0.025, numero di dimensione=300) per calcolare i vettori di parole sulla base del corpus cinese Wikipedia open source.

RDM neurali e RSA searchlight

È stato eseguito un GLM al primo livello per ciascuna delle 120 prove, con la regressione di 6 parametri di movimento della testa. In ciascuna condizione (RW, PW e FW) e per ciascun soggetto, le somiglianze neuronali a livello di voxel tra qualsiasi coppia di 40 studi sono state calcolate come correlazioni significative tra i valori b -b estratti da una sfera egocentrica con un 6-- raggio mm.

Come dissomiglianza è stata impostata una correlazione negativa tra due stimoli qualsiasi. Il voxel centrato della sfera è stato completato trasversalmente all'interno delle regioni corticali di interesse (ROI), come un faro, e sono stati ottenuti RDM neurali a livello di voxel per ciascun soggetto in ciascuna condizione. Le ROI nel presente studio sono state definite come aree fusiformi bilaterali (55#, 56#) nel modello Automated Anatomical Labeling 3 (AAL3).

Sono state incluse anche le cortecce occipitali inferiori bilaterali (53#, 54#) in AAL3. Le correlazioni di Spearman sono state calcolate tra RDM neurali e RDM logo-grafema/semantica a livello di voxel. I valori Z r-trasformati di Spearman erano valori di rappresentazione logo-grafema/semantica e sono stati utilizzati per eseguire un t-test a una coda e a un campione tra soggetti a livello di voxel.

Voxel significativi (p, 0.05, non corretto, dimensione del cluster . 10) nel t-test sono stati identificati come coinvolti nella rappresentazione logo-grafema/semantica. Gli script di analisi e i dati di riepilogo sono disponibili su GitHub (http://github.com/miaocao88/Functional-Gradient-in-vOT).

Analisi di validazione

Per esaminare se la prestazione comportamentale (ACC) influenza l'attività cerebrale durante i compiti decisionali lessicali, è stata condotta un'analisi di validazione escludendo studi in cui i partecipanti giudicavano in modo impreciso la lessicalità. In particolare, per la condizione dei PW, 6 partecipanti il ​​cui ACC è pari al 50% sono stati esclusi per garantire l'effetto statistico dei risultati RSA.

Risultati

Risultati comportamentali

Sono stati analizzati l'ACC e l'RT della pressione dei pulsanti per il compito di decisione lessicale. Gli effetti principali di ACC e RT tra RW, PW, FW e SC calcolati mediante ANOVA ripetuta unidirezionale erano entrambi significativi, come mostrato nella Figura 1B (Allen et al., 2019). Sono stati osservati effetti principali significativi misurati mediante ANOVA ripetuta unidirezionale sia per ACC (F(3,150)=27.12, p, 0,001) che per RT (F(3,150) =16. 68, p, 0,001).

L'ACC dei PW ({{0}}.80 6 0.21) era significativamente inferiore a quello dei RW (0.95 6 0.07, t(50)=5.29,p, 0.001, corretto Bonferroni), FWs (0.{ {12}}.06, t(50) =6.12, p, 0,001, corretto Bonferroni) e SC (0.98 60.05, t(50) { {23}}.23, p, 0.001, corretto Bonferroni), mentre l'RT dei PW (938.81 6 15.60 ms) era significativamente più alto di quello dei RW (793.78 6 170.21 ms, t(50)=9.04,p, 0.001, Bonferroni corretto), FW (780.416 149.84ms,t(50)=10.28, p, 0.001, Bonferroni corretto ) e SC(728.686 152.54ms, t(50)=12.84, p, 0.001, corretto Bonferroni).

L'ACC degli SC era maggiore di quello degli RW (t(50) =2.89, p, 0.05, corretto Bonferroni). L'RT degli SC era più breve di quello dei FW (t(50)=4.85, p, 0.001, corretto da Bonferroni) e RW (t(50)=5.30, p, 0.001, corretto da Bonferroni) .

Insieme, i soggetti hanno mostrato le prestazioni più scarse nel riconoscimento della PW rispetto alle altre tre condizioni, ma prestazioni migliori per le SC nel compito di decisione lessicale.

Risultati dell'attivazione funzionale

Nel presente studio, l'effetto della forma della parola è stato definito come attivazione di PW rispetto alla fissazione meno FW rispetto alla fissazione, mentre l'effetto lessicale è stato definito come RW rispetto alla fissazione meno PW rispetto alla fissazione. Come mostrato nella Figura 2A, l'effetto della forma della parola ha attivato le cortecce occipitotemporali bilaterali ventrali e il giro occipitale medio sinistro [p, 0.05, correzione FDR (q, 0,05), dimensione del cluster. 10].

Le aree di effetto della forma della parola sinistra erano situate in un ampio cluster (dimensione del cluster {{0}}) che abbracciava la parte centrale del solco occipitotemporale laterale sinistro, compreso il giro temporale inferiore sinistro, le parti centrale e anteriore della FG sinistra. giro occipitale [p, 0.05, correzione FDR (q, 0,05), dimensione del cluster. 10]. Le aree di effetto della forma della parola destra coinvolgevano le cortecce omotopiche controlaterali, compreso il giro temporale inferiore destro e il FG medio.

L'effetto lessicale ha attivato estese regioni del cervello, tra cui il giro occipitale medio bilaterale, le cortecce occipitotemporali bilaterali (costituite dal giro temporale inferiore e dal FG medio), dal FG destro e dalla parte anteriore del giro temporale inferiore sinistro [p, {{{{2} }}}.05, correzione FDR (q, 0,05), dimensione del cluster. 10].

Le regioni cerebrali massicciamente attivate potrebbero derivare dalla modulazione top-down delle risposte flessibili. Si noti che sono state trovate più attivazioni anteriori degli effetti lessicali nella parte anteriore del giro inferiore temporale sinistro che nella parte anteriore del FG sinistro. Per maggiori dettagli, consultare la Tabella 1.

Sulla base dell'ipotesi dell'errore di previsione, PW rispetto a fissazione meno RW rispetto a fissazione, FW rispetto a fissazione meno RW rispetto a fissazione e SC rispetto a fissazione meno RW rispetto a fissazione corrispondevano rispettivamente all'elaborazione astratto-ortografica, all'elaborazione radicale e all'estrazione delle proprietà visive, che appartengono all'elaborazione dal più alto al più basso. livelli di struttura ortografica.

Come mostrato nella Figura 2B, le PW rispetto alla fissazione meno le RW rispetto alla fissazione hanno attivato la corteccia occipitotemporale ventrale bilaterale e il giro occipitale medio bilaterale [p, 0.05, correzione FDR (q, 0.{ {8}}5), dimensione del cluster. 10]. Le regioni cerebrali per FW rispetto alla fissazione meno RW rispetto alla fissazione sono state trovate nel giro temporale inferiore bilaterale e nel giro occipitale medio sinistro [p, 0,05, correzione FDR (q, 0,05), dimensione del cluster. 10].

Le SC rispetto alla fissazione meno RW rispetto alla fissazione hanno attivato solo il giro occipitale medio e inferiore sinistro [p, {{0}}.05, correzione FDR (q, 0,05), dimensione del cluster. 10].

Attivazioni gradualmente modificate e mescolate lungo l'asse y nella parte posteriore del giro temporale inferiore sinistro sono mostrate nel pannello più basso della Figura 2B e gradienti funzionali confermati del FG sinistro. Per maggiori dettagli, consultare la Tabella 2.

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