Časť 2: Cieľovo riadená modulácia vzorcov neurálnej pamäte: Dôsledky pre detekciu pamäte založenú na FMRI
Mar 19, 2022
Kontakt: Audrey Hu Whatsapp/hp: 0086 13880143964 E-mail:audrey.hu@wecistanche.com
Procesný model a hypotézy
Vzhľadom na štandardné uznaniePamäťinštrukcie v explicitnej úlohe, je pravdepodobné, že po stretnutí s každou tvárou v tejto úlohe účastníci vyhodnotili siluPamäťdôkazy vyvolané tvárou a schválené ako „staré“, ak prekročili určitý prah „starosti“ alebo „nového“, ak prekročili iný prah „novosti“ alebo ak vyvolali iba slabýPamäťdôkazy [zostávame agnostickí, pokiaľ ide o to, či účastníci prijali dvoj-vysokoprahový model (Ratcliff, 1978; Snodgrass a Corwin, 1988) alebo model detekcie signálu (Green a Swets, 1966)Pamäťrozhodnutia, pretože to nemení naše predpovede alebo interpretácie].
V skrytej úlohe boli účastníci inštruovaní, aby urobili aPamäťrozhodnutie určiť, ktorú z dvoch stratégií protiopatrenia nasadiť („predstieraná pamäť“ alebo „predstieraná novinka“). Účastníci teda pravdepodobne spočiatku nasledovali podobný proces, ako je opísaný pre explicitnú úlohu, po čom nasledovalo nasadenie jednej z dvoch stratégií protiopatrení. Zámerne sme požadovali, aby sa do rozhodovacieho stromu účastníkov zahrnula pozornosťPamäťsignály, aby sa maximalizovala možnosť detekcie pamäte zoči-voči protiopatreniam.
Tento procesný model navrhol tri možné scenáre týkajúce sa schopnosti klasifikátora dekódovaťPamäťpočas pokusov skryť stav pamäte:
(1) Klasifikátor vyškolený na zistenie pravdivostiPamäť(explicitné zásahy) zo skutočnej novinky (explicitné CR) je dostatočne citlivý na to, aby zistil počiatočné pamäťové rozhodnutie o skrytých pokusoch (opäť toto pamäťové rozhodnutie bolo urobené s cieľom určiť, ktorú z dvoch stratégií protiopatrenia nasadiť). V tomto scenári by explicitné vzory zásahov dôsledne predpovedali pokusy so skrytými výsledkami a explicitné vzory CR by predpovedali skryté pokusy CR. Výkon klasifikácie by preto bol nad náhodu.
(2) Kognitívne operácie používané na predstieraniePamäťa novosť sú kvalitatívne odlišné od operácií vykonávaných počas truePamäťa novosť. V tomto scenári vzory diskriminujúce zhody a CR v explicitnom stave by nepomohli rozlišovať zhody a CR v skrytom stave. V tomto prípade by vzory explicitných výsledkov konzistentne nepredpovedali vzory skrytého prístupu alebo CR, a preto by bola šancou výkonnosť klasifikácie.
(3) Kognitívne operácie používané na predstieraniePamäťvyvolávajú vzory, ktoré sú dostatočne podobné vzorom vyvolaným počas skutočnej pamäte, takže predstierané pamäťové vzorce (skryté CR) sú dôsledne klasifikované ako pravdivéPamäťvzory (explicitné zásahy). Podobne predstierané novotvary (skryté zásahy) sú dôsledne klasifikované ako skutočné novotvary (explicitné CRS). V tomto prípade by klasifikátor dôsledne produkoval odhady triedy B v reakcii na vzory triedy A (a naopak) a preto by vykazoval výrazne nižšiu pravdepodobnosť dekódovania.
Aby sme mohli rozhodnúť medzi vyššie uvedenými scenármi, vycvičili sme klasifikátory, aby rozlíšili zhody od CR v skúškach, keď odpovede účastníkov boli reprezentatívne pre ichPamäťrozhodnutia (výslovná úloha). Aby sme najprv stanovili základný výkon dekódovania, otestovali sme schopnosť tohto klasifikátora odlíšiť zásahy od CR na odložených pokusoch od explicitnej úlohy. Ďalej sme testovali schopnosť klasifikátora rozlíšiť zhody od CR v pokusoch, keď účastníci skrývali svojePamäťstav (skrytá úloha).
Dekódovanie pamäte počas explicitných pamäťových úsudkov
Na základe predchádzajúcich zistení s použitím podobného explicitnéhoPamäťúloha (Rissman a kol., 2010), očakávali sme, že klasifikátor „explicit ¡ explicit“ bude fungovať dobre. V súlade s týmto očakávaním bola priemerná AUC 0,67 (obr. 4A, modrá; AUC nulovej distribúcie 0,50, ako bolo určené permutačnými analýzami; priemer vs nulové AUC, t(23) 8,97, p 5.74 10 9). To zodpovedá priemernej presnosti 63 percent pri skúmaní všetkých možností, ktoré urobil klasifikátor, s priemernou presnosťou dosahujúcou 73 percent pri pokusoch, keď bol klasifikátor najistejší (t. j. 10 percent najlepších pokusov s najsilnejším dôkazom odhadovaným klasifikátorom; Obr. 5A, modrá).
Vyššie uvedené analýzy vypočúvaliPamäťdekódovanie pomocou dát zbalených v rámci viacerých predstimulačných časových bodov (TR3 – TR5; pozri Materiály a metódy). Pretože rozhodnutie o pamäti sa vyvíja v priebehu času, súbor klasifikátorov vyškolených a testovaných v každom časovom bode počas vyhľadávania môže poskytnúť ďalšie diagnostické informácie (najmä o pokusoch o skrytú pamäť; pozri nižšie). Obrázok 4B (modrý) ilustruje, že výkon klasifikácie na každom TR v explicitnej ¡ explicitnej schéme sa zvyšoval až do TR4 (6–8 po sade stimulu), keď sa dosiahla maximálna hodnota AUC 0,66. Všetky okrem prvých dvoch TR vykazovali výkon výrazne nad pravdepodobnosťou (TR3, s. 3).{11}} ; TR4, s. 9.44 10 10; TR5, s. 2.52 10 7; TR6, s. 6.{{20}}), pričom sa zachovala Bon-Ferroniho oprava pre viaceré porovnania (časť 0,0083 pre šesť porovnaní TR).
Mapy znázorňujúce diagnostickú hodnotu každého voxelu ku klasifikátoru („mapy dôležitosti“; obr. 4C) odhaľujú, že niekoľko prominentných ohniskov skresľovalo klasifikátor smerom k výberu CR. VLPFC. Takýto vzor je v súlade s bohatou literatúrou o vyhľadávaní a naznačuje, že klasifikátor sa kolektívne spoliehal na signály, ktoré reprezentovali informácie o tvári v pamäti, ako aj na oblasti, o ktorých sa predpokladá, že priťahujú pozornosť a vyhodnocujú hromadiace sa mnemotechnické dôkazy (IPS a VLPFC). Naopak, oblasti, ktoré ovplyvnili predpovede CR, zahŕňali ľavý hipokampus a supramarginálny gyrus (SMG) a bilaterálne frontálne očné polia (FEF). Súhrnne signály v týchto oblastiach pravdepodobne odrážajú vzorkovanie percepčného priestoru pri spracovaní vyhľadávacích podnetov (FEF a SMG) a kódovaní nových percepčných informácií (hipocampus).
Dekódovanie pamäte počas pokusov o ukrytie Hoci jednorozmerné zistenia ukázali, že účastníci boli schopní úspešne modulovať svoj stredný signál počas skrytej úlohy v regiónoch tradične spojených s vyhľadávaním.
(Obr. 2), to si nevyžaduje, aby presnosť dekódovania pokus po pokuse bola ovplyvnená pokusmi o utajeniePamäťa novosť. Ďalej sme určili, či by sa klasifikátor trénovaný na údajoch z explicitného pamäťového testu mohol použiť na rozlíšenie zásahov od CR, keď sa účastníci pokúsili skryťPamäťstav (tj explicitný ¡ skrytý). Opäť platí, že to, či sa ukáže, že výkon klasifikácie je nad, pri alebo pod náhodou, môže poskytnúť pohľad na vzťah medzi skutočnými a predstieranými vzormi pamäte/novosti (pozri hypotézy vyššie). Zistili sme, že explicitne natrénovaný klasifikátor sa nelíšil od náhody pri rozlišovaní výsledkov v porovnaní s CR v úlohe skrytej pamäte (priemerná AUC 0,51 oproti nulovej distribúcii AUC 0,5{{ 6}}, ako je určené permutačnými analýzami, t(23) 0,33, p 0,75, obr. 4A, zelená). Vzhľadom na tento slabý výkon bolo obzvlášť dôležité určiť, či najspoľahlivejšie odhady klasifikátora dokážu tieto dve triedy spoľahlivo rozlíšiť. Aby sme identifikovali hornú hranicu výkonu, zvážili sme 10 percent pokusov s najsilnejším klasifikačným dôkazom. V tomto prípade sa presnosť opäť nelíšila od náhody (priemer 52 percent; obr. 5A, zelené krúžky). Tieto zistenia naznačujú, že predstieraná pamäť a novosť väčšinou vyvolávajú vzorce kvalitatívne odlišné od skutočnej pamäte a novosti.
Analýza časového priebehu (klasifikátory špecifické pre TR) však v jednorazovom bode preukázala mierne zvýšenie výkonu nad náhodu. Klasifikácia založená na TR3 (4–6 s po nástupe stimulu) bola mierna, ale výrazne vyššia ako šanca (AUCof0,55 vs nulová AUC 0,50; t(23) 3,35, p 0,003, prežívajúce Bonferroniho korekciu, obr. 4B, zelená) a 10 percent najlepších klasifikačných dôkazových štúdií na základe TR3 viedlo k priemernej presnosti 59 percent (obr. 5A, zelené trojuholníky). Toto zistenie naznačuje, že niektorésúvisiace s pamäťousignály môžu byť prítomné aj vtedy, keď sa používajú protiopatrenia, ale tento signál je prechodný.
Výkon klasifikácie pri skúškach TR3 predbežne naznačuje, že klasifikátor môže byť schopný detekovať prechodné javyPamäťvzory v skrytej úlohe (tj ponúkanie predbežnej podpory pre hypotézu 1 vyššie). Takáto interpretácia by ďalej predpovedala, že výkon klasifikácie by sa mal meniť podľa počtu účastníkovPamäťsila sa zvyšuje. Na otestovanie tejto predpovede sme skúmali, či jednotlivé rozdiely vo výkonnosti klasifikácie na TR3 pre skryté pokusy korelujú so silou pamäte (d) v skrytých pokusoch. Klasifikácia mala tendenciu byť lepšia pre účastníkov s najsilnejšou pamäťou (r 0.46, p 0.025; obr. 5B), čo naznačuje, že mierne a prechodné dekódovanie nad pravdepodobnosťou na TR3 môže odrážať detekciu prechodných pamäťových signálov, ktoré sa objavili pred pokusmi účastníkov tieto signály skryť (uvádzajú klasifikátor späť na úroveň náhody).
Náš procesný model predpokladá, že skryté pokusy obsahujú pravduPamäť/novosť vzory nasledované predstieranou pamäťou/novosť vzory, pretože účastníci sa najprv venovali svojmu mnemotechnickému stavu a až potom určili, ktoré protiopatrenie nasadiť. V rozsahu, v akom sa tieto predstierané pamäťové/novinkové vzorce objavia až po skutočných pamäťových/nových vzorcoch, predpokladáme, že klasifikátor trénovaný na detekciu objavenia sa skutočných pamäťových vzorcov, ale testovaný pri vzniku predstieraných vzorovPamäťvzory by vykazovali výkonnosť pod úrovňou šancí (tj hypotéza 3 vyššie; pozn.: analogické predpovede platia pre skutočné novotvary). Na otestovanie tejto predpovede sme trénovali klasifikátory na TR3 explicitných pokusov a testovali sme ich samostatne v každom z TR4 – TR6 na skrytých pokusoch. To nám umožnilo určiť, či by bolo možné včasné pamäťové signály zistiť počas neskorších pokusov o predstieranie pamäte. Všimnite si, že sa to líši od klasifikátora špecifického pre TR uvedeného na obrázku 4B, pretože tieto údaje odrážajú klasifikátory vyškolené a testované na rovnakom TR. Aj keď sú naše predpovede relevantné pre TR4 – TR6, uvádzame všetkých šesť TR na obrázku 5C, aby sme poskytli úplný časový profil výkonnosti klasifikácie.
Je prekvapujúce, že tieto explicitné ¡ skryté krížové TR klasifikátory fungovali mierne, ale výrazne pod šancou na TR5 (obr. 5C, zelená; AUC 0,43 oproti nulovej AUC 0,5{{1{{{101} 13}}}}; t(23) 3,74,p 0.001) a mal mierne pod šancou TR6 (AUC 0,44 oproti nulovej AUC 0,50; t(23) 2,19,p 0,038). Výkon na TR5, ale nie na TR6 prežil Bonferroniho korekciu. Zistenie dekódovania výrazne pod šancou na TR5 naznačuje, že (1) skorý objav pravdivýPamäťvzory v skrytom stave môžu byť následne (tj neskôr TR) maskované sledovaním novosti, „oklamaním“ klasifikátora, aby uhádol, že vzor vyvolaný tým, že sú rozpoznané položky z triedy novosti, a (2) skoro sa objavujúce vzory skutočnej novosti možno následne maskovať predstieraním pamäte, „oklamaním“ klasifikátora, aby uhádol, že vzor vyvolaný novou položkou je z rozpoznanej triedy. Vzorec zistení informuje o našich mechanistických predpovediach tým, že naznačuje, že klasifikátor odhalil niektoré (prechodné) zdieľané nervové vzorce medzi predstieranou a skutočnou pamäťou / novinkou. Je však potrebné poznamenať, že kladú významnú hraničnú podmienku na použitie pamäťových dekodérov založených na fMRI v teréne, pretože naznačujú, že účastníci sú skutočne schopní svojvoľne a dôsledne zamieňať pamäťový dekodér.
Možné problémy ovplyvňujúce dekódovanie pamäte
Ďalej sme sa snažili zistiť, či by sa celkový vzorec zistení – že zásahy a CR zo skrytých pamäťových skúšok nemohli robustne rozlíšiť klasifikátorom vyškoleným na explicitne hlásených zásahoch a CR – dal vysvetliť (1) rozdielmi vo výkone pamäte medzi úlohami, (2) slabá pamäť na explicitnú úlohu, (3) slabá klasifikácia zásahov oproti CR dokonca aj v tréningových údajoch (tj explicitné pokusy), alebo (4) časové alebo motorické zmätky.
Po prvé, je možné, že slabý výkon na explicitnom ¡ skrytom klasifikátore možno pripísať podskupine účastníkov, ktorých pamäťový výkon sa výrazne líšil medzi explicitnými a skrytými pamäťovými úlohami. Aby sme otestovali túto možnosť, zopakovali sme všetky analýzy na strednom rozdelení účastníkov, pričom sme ukázali, že úlohy s explicitnou a skrytou pamäťou sa najlepšie zhodujú (priemerný rozdiel medzi účastníkmi s najlepšou zhodou 0,17, v rozsahu od 0). 02 až 0.29). Tieto analýzy odhalili, že pri skúmaní týchto 12 účastníkov sa zistil celkový vzor (priemerné AUC: explicitné ¡ explicitné, 0 0,66; explicitné ¡ skryté, 0,52).
Podobne je dôležité vylúčiť, že nízku priemernú presnosť na explicitnom ¡ skrytom klasifikátore možno pripísať zlej klasifikácii u účastníkov so slabou pamäťou. V súlade s tým sme prepočítali všetky analýzy na strednom rozdelení účastníkov s najlepším pamäťovým výkonom na explicitnú úlohu (priemer d 12 najlepších účastníkov 1,74, v rozmedzí od 1,26 do 2,31). Opäť platí, že celkový vzorec zistení pre túto podskupinu účastníkov (priemerné AUC: explicitné ¡ explicitné, 0 0,69; explicitné ¡ skryté, 0 0,48).
Je tiež možné, že explicitný ¡ skrytý klasifikátor fungoval zle, pretože rozlišovanie medzi hitmi a CR v trénovacích údajoch (tj explicitné pokusy) si klasifikátor dobre nezaslúžil. Túto možnosť sme testovali opätovným spustením analýz na strednom rozdelení účastníkov, pričom sme použili 12 účastníkov, u ktorých explicitný klasifikátor ¡ fungoval najlepšie (priemerná AUC 12 najlepších účastníkov, 0,74; v rozsahu od {{4} }.69 až 0.82). Celkový vzorec zistení u tejto podskupiny účastníkov v tom, že explicitný ¡ skrytý výkon sa u týchto účastníkov stále nelíšil od náhody (priemerná AUC 0,48).
Ďalšou obavou týkajúcou sa slabého výkonu explicitného ¡ skrytého klasifikátora je možnosť časových zmätkov. Dočasné zmätky môžu vzniknúť, pretože spustené úlohy skrytej pamäte vždy nasledovali po spustení explicitnej pamäťovej úlohy, a preto klasifikátor mohol trpieť v dôsledku faktorov, ktoré sa posúvali alebo líšili jednoducho v závislosti od času. Účastníci mohli napríklad zažiť kognitívnu únavu alebo interferenciu z predchádzajúcich skúšok, ktoré slúžili na zníženie výkonu klasifikácie v neskorších skúškach (skrytá pamäť). Kognitívna únava alebo interferencia by mohla slúžiť na (1) zavedenie stochastického šumu do neskorších pokusov alebo (2) zníženie schopnosti účastníkov rozlíšiť staré a nové položky v neskorších pokusoch. Obe možnosti by znížili schopnosť klasifikátorov identifikovať konzistentné vzory spojené s hitmi a CR v týchto neskorších skúškach. Ako je však uvedené nižšie, namiesto toho sme zistili, že klasifikátory vyškolené a testované v neskorších (skrytých) skúškach priniesli veľmi vysoký výkon, v skutočnosti lepší ako klasifikátori vyškolení a testovaní v skorších (explicitných) skúškach. Okrem toho účastníci uviedli, že skrytá pamäťová úloha bola kognitívne pútavejšia ako predchádzajúca explicitná pamäťová úloha, pretože účastníci mali pocit, že sa snažia „poraziť“ počítačový algoritmus. Tieto pozorovania čiastočne zmierňujú obavy, že tieto neskoršie štúdie zahŕňali kognitívne unavené – a preto hlučné alebo variabilnejšie – štúdie, ktoré znižujú celkovú schopnosť klasifikovať štúdie.
Okrem toho stojí za zmienku, že výkonnosť vyššie uvedených klasifikačných schém (explicitné ¡ explicitné a explicitné ¡ skryté) nekorelovala (r {{0}}.30,p 0,15), čo ďalej dodáva váhu záveru, že dekódovateľné pamäťové signály v tradičnej vyhľadávacej úlohe boli v podstate nezistiteľné, keď boli nasadené kognitívne protiopatrenia.
Nakoniec je dôležité poznamenať, že slabý explicitný ¡ skrytý výkon dekódovania nemožno pripísať slabej jednorozmernejPamäťsignálov v skrytej úlohe, najmä v regiónoch spojených sPamäťzískavanie, ako je hipokampus a AnG (obr. 1B, studené farby).
Analýza svetlometov
Presnosť dekódovania v celom mozgu môže byť doplnená prístupmi s vyhľadávacím svetlom, ktoré poskytujú miestne presnosti dekódovania (Krieges-Korte et al., 2006). Zvlášť zaujímavé bolo, či oblasti, v ktorých bol stredný BOLD (jednorozmerný) signál významne modulovaný protiopatreniami (obr. 2A), tiež vykazovali skúšobnú presnosť dekódovania, ktorá sa výrazne odchyľovala od náhody. Preto sme vykonali kritickú klasifikáciu (explicitné ¡ skryté zásahy vs CR) na lokálnych sférických maskách sústredených individuálne na každý voxel v celomozgovej maske (okrem voxelov v motorickej a premotorickej kôre a mozočku). Každá sférická maska obsahovala akýkoľvek voxel, ktorý sa dotýkal okraja stredového voxelu; výsledné gule teda obsahovali 19 voxelov, okrem prípadov, keď guľa presahovala celomozgovú masku. Aby sme zistili, či sa miestne presnosti dekódovania vyvinuli v priebehu pokusu (ako by sa dalo očakávať, ak by sa účastníci pôvodne venovali pamäťovým signálom a potom sa pokúsili takéto signály skryť), vykonali sme tieto svetlomety samostatne pre každý zo šiestich TR.
Tieto analýzy svetlometov odhalili niekoľko oblastí v mediálnom frontálnom a parietálnom kortexe, ktoré vykazovali mierne, ale výrazne nadšancové dekódovanie v skorých časových bodoch (0–4 s; obr. 6), keď účastníci pravdepodobne robili svoje počiatočnéPamäťrozsudok. Mediálny parietálny kortex sa silne podieľa na úlohách epizodickej pamäte, či už ide o jednorozmerné údaje (pre metaanalýzy pozri McDermott a kol., 2009; Spaniol a kol., 2009; Kim, 2010; Hutchinson a kol., 2014), viaceré -premenné dáta (obr. 4C; Rissman et al., 2010) alebo intrakraniálne EEG dáta (Foster et al., 2015). Toto dekódovanie s vyššou pravdepodobnosťou teda ukazuje, že niektoré modely regionálnej aktivity môžu byť prechodne zistiteľné a pravdepodobne odráža požiadavku, aby účastníci najskôr získali mnemotechnické informácie pred nasadením protiopatrení.
Tieto zistenia môžu pomôcť posúdiť potenciálne protichodné predchádzajúce údaje o dekódovateľnostiPamäťv rôznych cieľových stavoch. Na jednej strane Kuhl a spol. (2013) ukázali, že mnemotechnické informácie bolo možné dekódovať, keď účastníci nedostali pokyny, aby sa venovali svojmu mnemotechnickému stavu, ale mohli to robiť náhodne. Na druhej strane, keď boli účastníci výslovne inštruovaní, aby vykonali úlohu, ktorá je ortogonálnaPamäťúloha (urobte hodnotenie atraktivity na starých a nových tvárach namiesto explicitného pamäťového úsudku), dekódovanie pamäte sa zredukovalo na úroveň s pravdepodobnosťou alebo blízkou (Rissman et al., 2010). Nedávne údaje navyše naznačujú, že účastníkov možno naučiť osvojiť si globálnu stratégiu, v rámci ktorej sa vyhýbajú pamäťovým signálom vyvolaným výraznými, falošnými podnetmi na vyhľadávanie súvisiace s trestným činom, čím sa zakrývajú potenciálne ukazovatele viny súvisiace s udalosťami.
vedomostí (Bergstrm a kol., 2013). Cieľom tejto štúdie bolo zistiť, či sa pamäťové signály môžu stať nezistiteľnými aj po tom, čo sa im na začiatku venujete, čo môže byť nevyhnutné v scenároch reálneho sveta, ktoré používajú veľmi výrazné podnety na vyhľadávanie, ako sú zobrazenia miesta činu. Svetlomety ukazujúce výkon pod úrovňou šancí rozširujú zistenia Bergstroma a kol. tým, že ukazuje, že keď je pamäť navštevovaná, detekcia pamäte môže byť stále zakrytá v neskorších časových bodoch prostredníctvom cielenej modulácie oblastí súvisiacich sPamäťzískavanie a vnímanie (pozri AnG a okcipitálne zhluky na obr. 6).
Diskusia
Nedávne pokroky v neuroimagingových metódach sú sľubné v pomoci pri detekcii individuálnych spomienok. Táto štúdia testovala, či by technika detekcie pamäte založená na fMRI bola schopná dekódovať pamäť, aj keď sa účastníci pokúšajú skryť svoje stavy pamäte, pričom sa javia ako spolupracujúce. Uvádzame niekoľko kľúčových zistení. Po prvé, univariačné analýzy ukázali, že protiopatrenia modulujú nervovú aktivitu, takže efekty úspechu v pamäti v štandardnej úlohe vyhľadávania sa zvrátili, keď účastníci nasadili protiopatrenia. Najmä účastníci prejavujúci silnejšie spomienky mali väčší problém zvrátiť efekty úspechu jednorozmernej pamäte. Po druhé, klasifikátory MVPA spoľahlivo dekódovali jednotlivé spomienky, keď účastníci pravdivo hlásili svoju pamäť. Po tretie, táto schopnosť dekódovať pamäť väčšinou zlyhala a dokonca sa mierne obrátila, keď účastníci použili jednoduché kognitívne stratégie na zmarenie klasifikátorov trénovaných na pravdivé pamäťové odpovede. Nakoniec sa použili strategické cieľové stavy, aby sa umožnilo skrytie stavu pamäte v strednom signáli, ako aj na základe pokusu. Frontoparietálne kontrolné mechanizmy umožnili skryť pamäť preorientovaním pozornosti od cudovaných spomienok a smerom k novým percepčným funkciám, zatiaľ čo mechanizmy MTL-AnG umožnili skryť novosť generovaním a uchovávaním predchádzajúcich spomienok online. Tieto zistenia spoločne demonštrujú silu, ktorú majú strategické cieľové stavy nad mozgovými vzormi, pretože väčšinou dokážu maskovať jednotlivé spomienky pred detekciou.
Prvá stopa odhaľujúca hlboký vplyv, ktorý majú protiopatrenia na mnemotechnické operácie, bola odhalená v jednorozmerných zisteniach. Tu sme pozorovali efekty úspechu v pamäti (hitsCRs), keď účastníci pravdivo hlásili svoje stavy pamäte, ktoré sa obrátili (CRs hity), keď účastníci generovali spomienky v reakcii na nové tváre alebo sa zamerali na nové aspekty študovaných tvárí. Tieto zvraty aktivity sa vyskytli najmä v oblastiach, ktoré sa dôsledne podieľajú na získavaní pamäte, konkrétne v bilaterálnom hipokampe a ľavom AnG (metaanalýzy pozri McDermott a kol., 2009; Spaniol a kol., 2009; Kim, 2010; Hutchinson a kol., 2014). V rozsahu, v akom hipokampálny a AnG BOLD signál odráža získaný mnemotechnický obsah, zistenie, že účinky sa medzi úlohami obrátia, naznačuje, že účastníci boli skutočne schopní úmyselne použiť inštruované stratégie protiopatrenia v rámci skúšok. Jednorozmerné porovnania dvoch úloh protiopatrenia skutočne odhalili oblasti, ktoré pravdepodobne sprostredkovali túto strategickú moduláciu činnosti súvisiacej s pamäťou (obr. 7A): (1) na zakrytie pamäte – vyžadujúce preorientovanie pozornosti z mnemotechnických informácií a na nové percepčné aspekty podnetov. —zapojili sa regióny spojené s cieleným prideľovaním pozornosti a reprezentácií vnímania; a (2) pre utajovanie novosti – vyžadujúce generovanie spomienok v reakcii na nové tváre – boli zapojené oblasti súvisiace s vyhľadávaním.
Keď účastníci pravdivo uviedli pamäť, klasifikátory MVPA spoľahlivo dekódovali stav pamäte, ktorý mal každý účastník pre každú testovaciu tvár. Regióny, ktoré poskytli diagnostické signály tomuto klasifikátoru, boli podobné tým, ktoré boli uvedené v našej predchádzajúcej štúdii (Rissman et al., 2010), s klasifikáciami zásahov ovplyvnenými PFC a zadnou cingulárnou kôrou a klasifikáciami CR s ovplyvnením predného hipokampu. Na rozdiel od tejto štúdie, ktorá si vyžadovala jednoduché „staré“ alebo „nové“ odpovede (aby sa zhodovali odpovede na skrytú pamäťovú úlohu), Rissman a kol. vyžadovali explicitné rozhodnutia o tom, či sa nejaký detail z predchádzajúceho stretnutia s tvárou zapamätal, alebo v prípade absencie zapamätaných detailov, či bola tvár získaná s vysokou alebo nízkou istotou. Podobnosť máp dôležitosti naprieč experimentmi teda predbežne naznačuje, že klasifikátory sa spoliehajú na podobné nervové signály na rozlíšenie správne identifikovaných starých tvárí od nových, keď sa robia pamäťové úsudky, bez ohľadu na presnú povahu pamäťového úsudku. Je však dôležité poznamenať, že presnosť dekódovania sa dramaticky znižuje na náhodu, keď sa nevykonávajú pamäťové úsudky (Rissman a kol., 2010, ich implicitná úloha v experimente 2) alebo, ako ukazujú súčasné zistenia, keď sa účastníci venujú svojimPamäťštáty, ale potom zavedú protiopatrenia na ich ukrytie.
Toto posledné zistenie má dôsledky pre neurobiologické teórie pamäte a odporúčania týkajúce sa pripravenosti na použitie v teréne. Konkrétne zistenie, že mnemotechnické informácie možno dekódovať, aj keď účastníci nie sú poučení, aby sa im venovali (Kuhl et al., 2013), vyvoláva otázku, či sa pamäťové signály môžu stať nedetegovateľnými aj po tom, čo sa im na začiatku venovali. byť prípad v skutočných scenároch s veľmi výraznými podnetmi na vyhľadávanie, ako je napríklad miesto činu. Zistili sme, že je to väčšinou tento prípad, čím sa kladie významná hraničná podmienka na platnosť pamäťových dekodérov založených na fMRI a naznačuje, že metóda ešte nie je pripravená na použitie v teréne.
Zistenie, že kognitívne protiopatrenia môžu zmariť alebo dokonca zvrátiť schopnosť klasifikátora presne detegovať jednotlivé spomienky, aj keď je pamäť obsluhovaná, vyvoláva otázku, či môžu byť signály prechodnej pamäte detegovateľné aj napriek protiopatreniam. Tu, v skrytomPamäťúdaje, boli sme schopní slabo dekódovať zásahy z CR len v jednorazovom bode (obr. 4B, 5A) a hity boli spoľahlivo zamenené s CR v neskoršom časovom bode (obr. 5C). Najmä zistenie, že výkon klasifikácie sa v tomto časovom bode menil podľa sily pamäte, si vyžaduje ďalšie skúmanie. Toto zistenie predbežne naznačuje, že napríklad jedinci so silnými spomienkami na relevantné informácie môžu mať problém utajiť svoju pamäť. Klasifikácia celého mozgu bola doplnená reflektormi, ktoré ukázali, že skorá klasifikácia nad náhodu bola možná pomocou údajov z mediálnych frontálnych a parietálnych kortikálnych oblastí a že ľavé AnG vzory môžu spoľahlivo zmiasť pamäťové klasifikátory (čo má za následok dekódovanie výrazne pod šancou) v neskorších časových bodoch. keď účastníci pravdepodobne zavádzali protiopatrenia. Budúce štúdie využívajúce časovo rozlíšené údaje (elektroencefalografia, EEG alebo simultánna fMRI–EEG) môžu ďalej informovať o tom, či je možné v prítomnosti kognitívnych protiopatrení zistiť signály prechodnej pamäte.
Referencie
Benoit RG, Anderson MC (2012) Protichodné mechanizmy podporujú dobrovoľné zabúdanie nechcených spomienok. Neuron 76:450–460.CrossRef Medline
Bergstrm ZM, Anderson MC, Buda M, Simons JS, Richardson-Klavehn A (2013) Úmyselné potlačenie vyhľadávania môže skrývať vinné znalosti v testoch detekcie pamäte ERP. Biol Psychol 94
Bishop CM (2006) Rozpoznávanie vzorov a strojové učenie. New York: Springer.
Brown T, Murphy E (2010) Cez skener temne: funkčné neurozobrazovanie ako dôkaz duševných stavov obžalovaného v minulosti. Stanford Law Rev 62:1119–1208.Medline
Chadwick MJ, Hassabis D, Weiskopf N, Maguire EA (2010) Dekódovanie jednotlivých epizodických pamäťových stôp v ľudskom hipokampe. Curr Biol 20:544–547.
Corbetta M, Patel G, Shulman GL (2008) Systém preorientovania ľudského mozgu: od životného prostredia k teórii mysle. Neuron 58:306–324.
