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Lernen und Gedächtnis: Die Remember-Know Aufgabe

Überblick

Quelle: Laboratorien der Jonas T. Kaplan und der Sarah I. Gimbel-Universität von Südkalifornien

Unsere Erfahrung des Speichers ist vielfältig und komplex. Manchmal erinnern wir uns Ereignisse in brillanter Detailschärfe, während andere Male, die wir möglicherweise nur ein vages Gefühl der Vertrautheit. Speicher-Forscher haben eine Unterscheidung zwischen Erinnerungen, die im Vergleich zu denen erinnert werden, die vertraut sind. Ein gesammelt Element ist eine, die ist nicht nur in Erinnerung, aber mit sich bringt Details zu der Zeit an dem gelernt oder codiert wurde. Wie ein gesammelt ein vertrauter Gegenstand ist auch nicht vergessen, aber Angaben über die Umstände seiner Codierung entfällt. Viele Studien von Erinnerung und Vertrautheit haben die medialen Temporallappen (MTL), speziell der Hippocampus, seit ihr Engagement in Erinnerung-Kodierung, Konsolidierung, fokussiert und Abruf ist bekannt und gut untersucht. 1-3

Dieses Video zeigt wie die Verwaltung der Remember-wissen, Aufgabe4 Gehirn Aktivierung in diesen zwei Arten von Speicher abrufen zu vergleichen. In diesem Zusammenhang ist erinnern ein anderer Begriff für Erinnerung, wissen, verweist auf Erinnerungen, die vertraut, aber nicht explizit gesammelt. In dieser Version der Aufgabe Remember wissen sind Teilnehmer eine Reihe von Farbbildern ausgesetzt und gebeten zu erinnern, was sie sehen. Im Inneren eine fMRI-Scanner sie ausgesetzt werden, beide Bilder, die untersucht wurden und neue Bilder, und sie werden ein "erinnere mich" "weiß" oder "neue" Urteil über jedes Bild, das darauf hinweist, welche Art von Speicher haben sie für dieses Element. Nach dem Scan werden ganze Gehirn und hippocampal Aktivität untersucht um differenzielle Aktivität im Zusammenhang mit Erinnerung und Vertrautheit zu ermitteln. Diese Studie basiert auf einer Studie von Gimbel und Brauer. 5

Verfahren

1. Teilnehmer Rekrutierung

  1. 20 Teilnehmer zu rekrutieren.
    1. Teilnehmer sollten Rechtshänder und haben keine Geschichte der neurologische oder psychische Störungen.
    2. Teilnehmer müssen normal oder korrigiert-zu-normale Vision um sicherzustellen, dass sie in der Lage, die visuelle Hinweise richtig zu sehen sein werden.
    3. Teilnehmer sollten nicht Metall in ihrem Körper haben. Dies ist eine wichtige Voraussetzung aufgrund des hohen Magnetfeldes fMRI beteiligt.
    4. Teilnehmer sollten nicht unter Klaustrophobie leiden, da die fMRT erfordert liegen in dem kleinen Raum des Scanners trug.

2. Pre-Scan-Verfahren

  1. Prescan Schreibarbeit.
  2. Wenn die Teilnehmer ihre fMRI-Scans kommen, weisen Sie sie zum ersten füllen ein Metallsieb Form, um sicherzustellen, dass sie keine Kontraindikationen zur MRT haben, eine zufällige Ergebnisse Formular Zustimmung für ihre Scan von einem Radiologen betrachtet werden, und eine Einverständniserklärung über die Risiken und Vorteile der Studie.
  3. Haben die Teilnehmer sitzen vor einem Laptop-Computer, und zeigen Sie 256 farbige Bilder von namhaften Objekten (z.B.Ventilator, Apfel, Baseball), jeweils für 3 s.
    1. Für jedes Objekt drücken die Teilnehmer um anzugeben, ob es einen lebenden und unbelebten Objekt war. Diese Aufgabe wird ihre Aufmerksamkeit auf die Reize sichergestellt.
  4. Bereiten Sie die Teilnehmer in den Scanner zu gehen, indem Sie ihren Körper, einschließlich Gürtel, Brieftaschen, Handys, Haarspangen, Münzen und Schmuck aus Metall entfernen.

3. Geben Sie Anweisungen für die Teilnehmer.

  1. Zeigen Sie im Scanner die Teilnehmer alle 256 Bilder, die vor dem Scan untersucht wurden und eine weitere 256 neue Bilder.
  2. Teilnehmer bewerten jedes Bild mit "remember", "wissen" oder "Roman" Antworten über eine Herr-Safe-Taste-Box.
    1. Weisen Sie Teilnehmer reagieren "erinnern", wenn sie das Bild während der Studientagung sah und konnte bestimmte Einzelheiten über seine Präsentation erinnern.
    2. Weisen Sie an, Teilnehmer, "wissen", wenn das Bild kannte, aber sie nicht daran, spezifische Details erinnern über das sehen es vor zu reagieren.
    3. Weisen Sie an, Teilnehmer, "neu" zu reagieren, wenn sie das Bild zuvor nicht gesehen hatte.
  3. Betonen Sie die Teilnehmer halten ihren Kopf während des Scans.

4. Legen Sie den Teilnehmer in den Scanner.

  1. Geben Sie die Teilnehmer Ohrstöpsel schützen ihre Ohren vor dem Lärm der Scanner und Ohr Handys zu tragen, so dass sie den Experimentator während des Scans hören, und Sie liegen auf dem Bett mit ihrem Kopf in der Spule.
  2. Geben Sie die Teilnehmer den Notfall Squeeze-Ball und weisen sie es im Notfall während des Scans zu quetschen.
  3. Einsatz-Schaumstoff-Pads, die Teilnehmer zu sichern den Kopf in der Spule zu vermeiden übermäßige Bewegung während des Scans, und erinnern die Teilnehmer, dass es sehr wichtig, während des Scans als auch die kleinsten Bewegungsunschärfe möglichst ruhig bleiben die Bilder.

5. Datenerhebung

  1. Sammeln Sie hochauflösende anatomische Scan.
  2. Starten Sie den Scanvorgang funktionsfähig.
    1. Beginn der Reizdarbietung mit dem Start des Scanners zu synchronisieren.
    2. Vorliegenden Bilder über einen Laptop an einen Projektor angeschlossen. Der Teilnehmer hat einen Spiegel über ihre Augen reflektiert, dass ein Bildschirm auf der Rückseite des Scanners langweilen.
    3. Jedes Bild für 3 s.
      1. Bildpräsentation ist durchsetzt mit 1,5 bis 4,5 s von einer Fixierung Basislinie zu überqueren, da dies eine ereignisbezogene Aufgabe ist. Differenzielle Überlappung in die hämodynamische Reaktion auf jede Prüfung macht die Signale mehr trennbar.

6. Post-Scan-Verfahren

  1. Bringen Sie den Teilnehmer aus dem Scanner.
  2. Nachbesprechung des Teilnehmers.

7. die Datenanalyse

  1. Vorverarbeitung der Daten.
    1. Führen Sie Bewegungskorrektur um Bewegungsartefakte zu reduzieren.
    2. Zeitliche Filterung um Signal Drifts zu entfernen.
    3. Glätten Sie die Daten, um das Signal-Rausch-Verhältnis zu erhöhen.
  2. Modellieren Sie die Daten für jeden Teilnehmer.
    1. Erstellen Sie ein Modell dessen, was die erwartete hämodynamische Antwort für jede Aufgabe-Bedingung.
    2. Passen Sie die Daten zu diesem Modell, was zu einer statistischen Karte, wobei der Wert bei jedem Voxel das Ausmaß darstellt, das die Aufgabe Zustand das Voxel beteiligt war.
    3. Des Teilnehmers Gehirn zu einem standard-Atlas zu registrieren, um Daten über die Teilnehmer zu kombinieren.
  3. Kombinieren Sie statistische Karten über Themen für eine Gruppenebene Analyse der Daten.
    1. Schwelle der statistischen Karten, unter Berücksichtigung Konto Korrektur für multiple Vergleiche. Da bei jedem Voxel im Gehirn statistische Tests durchgeführt werden, erwarten wir eine beträchtliche Anzahl von falsch-positiven Ergebnissen mit standard statistischen Schwellen. Eine Möglichkeit, damit umzugehen ist, nur bedeutende Voxel akzeptieren, wenn sie auch innerhalb eines Clusters von einer bestimmten Größe auftreten.

Ergebnisse

Regionen aktiver erinnern Antworten als wissen Antworten sind in Abbildung 1dargestellt. Vor allem im Hippocampus, eine Struktur in die MTL und bekannt, in vielen Stadien der Gedächtnisbildung und Retrieval, zeigte eine größere Aktivität für erinnern einbezogen mit wissen Studien verglichen.

Figure 1
Abbildung 1: Cluster-Karten von Remember minus Know. Hippocampus ist in gelb dargestellt. Cluster sind überlagert, auf ein durchschnittliches anatomische Gehirn der Studienteilnehmer (p < 0,01 für Mehrfachvergleiche korrigiert). Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.

Inspektion von dem zeitlichen Verlauf der Aktivität im Hippokampus (Abbildung 2) zeigt, die diese Struktur reagiert selektiv, wenn Teilnehmer berichten explizit erinnern die Reize und nicht reagiert wenn sie nur Gefühle der Vertrautheit haben, oder wenn sie die Reize überhaupt nicht erinnern.

Figure 2
Abbildung 2: Hippocampal Aktivität im Laufe der Zeit. Jede Zeile zeigt Aktivität im Hippocampus im Laufe der Versuche von jedem Typ. "Remember" und "Wissen" sind Studien, in denen Teilnehmer korrekt gemeldet erinnern die Reize. "Miss" Studien beziehen sich auf Reize, die vorgelegte aber nicht richtig durch den Teilnehmer nicht vergessen wurden. "Korrekte Ablehnungen" sind neue Reize, die Teilnehmer als neu erkannt. Y-Achse ist Prozent Signalwechsel von Grundlinie; X-Achse ist die Zeit (s) nach dem Beginn des Reizes.

Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass der Hippocampus in den Prozess der Speicher abrufen beteiligt ist, aber dass es nicht zu einem Gefühl der Vertrautheit, für ein Dual-Prozess-Theorie beiträgt. Nach dieser Ansicht erzeugt ein zweiter kognitiven Prozess, eine, die nicht von der Hippocampus abhängig, Vertrautheit. Jedoch kann in der Aufgabe wissen, denken Sie daran Speicher Stärke mit Speichertyp verwechselt werden. Das heißt, ist es möglich, dass hippocampal Aktivität für erinnern Versuche größer ist, weil diese Erinnerungen stärker sind, und nicht weil sie qualitativ verschieden von Studien wissen . Zur Unterscheidung zwischen diesen Erklärungen müssten Speicher Stärke über Test-Typen gleichgesetzt werden.

Anwendung und Zusammenfassung

Dieses Experiment zeigt, wie kognitive Neurowissenschaftler versuchen, die spezifischen Beiträge von einer Region des Gehirns zu einer kognitiven Aufgabe auseinander zu necken. Subtile Variationen innerhalb einer kognitiven Domäne zu isolieren, können in diesem Fall die unterschiedlichen subjektiven Erfahrungen zugeordneten Speicher abrufen offenbaren Dissoziationen in neuronalen Systemen, die diese Funktionen unterstützen. Verstehen, wie das Gehirn funktioniert bei verschiedenen Arten von Speicher abrufen ist wichtig für das Verständnis von Gedächtnisstörungen wie diejenigen, die von Schädel-Hirn-Verletzungen oder degenerativen Erkrankungen führen. Darüber hinaus kann ein Verständnis der kognitiven Neurowissenschaften der Speicher abrufen auch Strategien zur Verbesserung der Speicher informieren.

Tags

LearningMemoryRemember Know TaskRecollected MemoryFamiliar MemoryDetailsVividFamiliarityFunctional Magnetic Resonance Imaging fMRIHippocampusJudgmentsRepeated ImagesNovel ImagesEncoding PhaseFMRI Testing Phase

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0:00

Overview

1:21

Experimental Design

3:24

Running the Experiment

6:25

Data Analysis and Representative Results

8:38

Applications

10:42

Summary

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