Gradiente funcional de la corteza fusiforme para el reconocimiento de caracteres chinos, parte 2

Análisis de comportamiento

El ACC y RT se calcularon para las cuatro condiciones. Los principales efectos de las categorías de estímulo se analizaron mediante ANOVA repetido unidireccional. Se realizaron pruebas t pareadas con corrección post hoc de Bonferroni (p, 0.05) en todas las condiciones.

Existe una estrecha relación entre estimulación y memoria. Cuanto más interesante, novedoso y desafiante sea algo, más fácil nos resultará recordarlo. Es por eso que a menudo utilizamos varios métodos en las escuelas para estimular el interés y la curiosidad de los estudiantes para mejorar su memoria. Entonces, ¿qué estímulos pueden mejorar nuestra memoria?

En primer lugar, la imaginación y las habilidades de asociación son factores importantes para mejorar la memoria. Necesitamos dejar que el cerebro procese más la información y la conecte con nuestra propia experiencia, conocimiento, emociones, etc., para recordarla mejor. Por ejemplo, cuando aprendemos una palabra nueva, podemos asociarla con una escena visual o una palabra existente con una pronunciación similar, lo que puede ayudarnos a comprenderla y recordarla mejor.

En segundo lugar, el uso de múltiples sentidos también puede mejorar la memoria. Podemos obtener información a través de varios canales como la visión, el oído, el tacto y el olfato, lo que puede crear más conexiones y asociaciones en el cerebro y ayudar a la memoria a largo plazo. Entonces, cuando estudiamos, podemos probar varias formas de obtener información, como escuchar grabaciones mientras leemos o concentrarnos mientras tomamos fotografías, para registrar mejor la información en el momento.

Por último, el ejercicio constante para el cuerpo y el cerebro también puede mejorar la memoria. La salud física puede mejorar la flexibilidad y movilidad del cerebro y mejorar nuestra memoria. El ejercicio regular puede promover el flujo sanguíneo, aumentar el suministro de oxígeno y promover el metabolismo cerebral, mejorando así la función cerebral. Además, mantener el cerebro activo leyendo, pensando, estudiando, etc. también puede mejorar nuestra memoria.

En definitiva, la estimulación tiene un efecto positivo sobre la memoria. Podemos mejorar nuestra memoria de varias maneras, como usar más imaginación y habilidades de asociación, usar múltiples sentidos para obtener información e insistir en ejercitar el cuerpo y el cerebro. Mientras perseveremos, creo que nuestra memoria seguirá mejorando, ayudándonos a aprender y crecer mejor. Se puede ver que necesitamos mejorar la memoria, y Cistanche deserticola puede mejorar significativamente la memoria, porque Cistanche deserticola también puede regular el equilibrio de los neurotransmisores, como aumentar los niveles de acetilcolina y factores de crecimiento. Estas sustancias son muy importantes para la memoria y el aprendizaje. Además, la carne también puede mejorar el flujo sanguíneo y promover el suministro de oxígeno, lo que puede garantizar que el cerebro reciba suficientes nutrientes y energía, mejorando así la vitalidad y la resistencia del cerebro.

Análisis de activación univariante.

En el análisis a nivel de un solo sujeto, se realizó un modelo lineal general (GLM), con la convolución del tiempo de estimulación (SOT) y la función de respuesta hemodinámica (HRF) como variables independientes, la serie temporal de señales de fMRI como variables dependientes y seis parámetros de realineación. como regresores.

En el análisis a nivel de grupo, se utilizaron pruebas t de una muestra para analizar cada vóxel y adquirir mapas de activación para cada condición [p, 0.05, corrección FDR (q, 0,05), tamaño del grupo. 10].

Para investigar diferentes niveles funcionales de activación de FG durante el reconocimiento de palabras chinas, determinamos cinco tipos de mapas de activación cerebral: (1) RW versus fijación menos PW versus fijación para efectos léxicos, (2) PW versus fijación menos FW versus fijación para efectos de forma de palabras, (3 ) PW versus fijación menos RW versus fijación para el procesamiento ortográfico abstracto, (4) FW versus fijación menos RW versus fijación para el procesamiento ortográfico de bajo nivel, y (5) SC versus fijación menos RW versus fijación para el procesamiento visual básico.

Específicamente, los MP tienen la misma regularidad ortográfica que los LE, pero no logran acceder a la fonología y al significado léxico. Los FW tienen radicales regulares o grafemas de logotipos, pero no tienen una ortografía china legal, mientras que los SC estaban entrelazados espacialmente.

En conjunto, el nivel funcional es incremental del primero al quinto contraste. Además, se esperaban menos etapas de procesamiento pero más activación para los últimos tres contrastes debido a los errores de predicción debidos a la última etapa fallida, es decir, la activación más fuerte para más intentos de mapear la ortografía global en la fonología y el significado de las palabras o de integrar radicales locales en un todo. personaje(Price y Devlin, 2011).

RSA

RSA es poderoso para integrar diferentes niveles/escalas/modalidades (p. ej., neuronales, conductuales, físicas, teóricas) actividades para identificar la manipulación cognitiva (Fischer-Baum et al., 2017; Wang et al., 2018; Deniz et al., 2019 ).El presente estudio tuvo como objetivo investigar las funciones funcionales precisas del FG durante el reconocimiento de palabras chinas.

Este objetivo se logró relacionando la matriz de disimilitud representacional (RDM) teórica de diferentes niveles de ortografía china y la RDM neuronal en el GF. La cuestión clave es cuantificar las disimilitudes entre la ortografía abstracta y la léxica. Logramos este resultado calculando las representaciones logo-grafemas de RW, PW y FW.

RDM teóricos

El logografema es la unidad de representación básica de los caracteres chinos (Han et al., 2007). El logo-grafemaRDM se construyó calculando uno menos la proporción de unidades básicas compartidas entre dos estímulos cualesquiera dentro de RW, PW y FW.

Tenga en cuenta que los SC constan de trazos aleatorios, pero no todos los trazos son grafemas de logotipos. Por lo tanto, los RDM de logotipo-grafema sólo pueden construirse para RW, PW y FW. Las representaciones logo-grafema indican manipulaciones internas que tratan el logo-grafema como la unidad mínima.

Durante el reconocimiento de caracteres, los procesos cognitivos internos contienen ortografía léxica (es decir, legalidad ortográfica y mapeo de la forma de las palabras en fonología y semántica), ortografía de la forma de las palabras (es decir, posición radical y legalidad ortográfica), ortografía radical (es decir, posición del trazo) e información visual general compuesta. de manchas claras y oscuras.

Durante el reconocimiento de PW, las representaciones logo-grafémicas indican la legalidad ortográfica del procesamiento y las propiedades visuales generales. Para el reconocimiento de FW, las representaciones de logotipos y grafemas indican un procesamiento visual radical y general.

Se calcularon representaciones semánticas para los RW, ya que los PW y FW no tenían significado. La disimilitud semántica se calculó como uno menos la similitud del coseno entre vectores de palabras de cualquier par de estímulos RW. Se utilizaron algoritmos de salto de gramo (tamaño de ventana=5, tasa de submuestreo=10 4, número de muestra negativo=5, tasa de aprendizaje=0.025, número de dimensión=300) para calcular vectores de palabras basándose en el corpus chino de Wikipedia de código abierto.

RDM neuronales y RSA reflector

Se realizó un GLM en el primer nivel para cada una de las 120 pruebas, con 6 parámetros de movimiento de la cabeza en regresión. En cada condición (RW, PW y FW) y para cada sujeto, las similitudes neuronales vóxel entre cualquier par de 40 ensayos se calcularon como correlaciones significativas entre los valores b -b extraídos de una esfera egocéntrica con un 6-- mm de radio.

Se estableció como disimilitud una correlación de uno menos entre dos estímulos cualesquiera. El vóxel centrado de la esfera se completó transversalmente dentro de las regiones corticales de interés (ROI), como un reflector, y se obtuvieron RDM neuronales por vóxel para cada sujeto en cada condición. Las ROI en el estudio actual se definieron como las áreas fusiformes bilaterales (55#, 56#) en la plantilla Automated Anatomical Labeling 3 (AAL3).

También se incluyeron cortezas occipitales inferiores bilaterales (53#, 54#) en AAL3. Se calcularon las correlaciones de Spearman entre los RDM neuronales y los RDM logografema/semánticos a nivel de vóxel. Los valores Z transformados por r de Spearman fueron valores de representación semántica/logografema y se utilizaron para realizar una prueba t de una sola cola y una muestra entre sujetos en el nivel de vóxel.

Se identificaron vóxeles significativos (p, 0.05, sin corregir, tamaño de grupo . 10) en la prueba t como involucrados en la representación logo-grafema/semántica. Los scripts de análisis y los datos resumidos están disponibles en GitHub (http://github.com/miaocao88/Functional-Gradient-in-vOT).

Análisis de validación

Para examinar si el desempeño conductual (ACC) afecta la actividad cerebral durante las tareas de decisión léxica, se realizó un análisis de validación excluyendo ensayos en los que los participantes juzgaron de manera incorrecta la lexicalidad. En particular, para la condición de PW, se excluyeron 6 participantes cuyo ACC es del 50% para garantizar el efecto estadístico de los resultados de RSA.

Resultados

Resultados de comportamiento

Se analizaron el ACC y RT de la pulsación de botones para la tarea de decisión léxica. Los principales efectos de ACC y RT entre RW, PW, FW y SC calculados mediante ANOVA repetido unidireccional fueron significativos, como se muestra en la Figura 1B (Allen et al., 2019). Se observaron efectos principales significativos medidos mediante ANOVA repetido unidireccional tanto para ACC (F(3,150)=27.12, p, 0,001) como para RT (F(3,150) =16. 68, p, 0,001).

El ACC de los PW ({{0}}.80 6 0.21) fue significativamente menor que el de los RW (0.95 6 0.07, t(50)=5.29,p, 0.001, corregido Bonferroni), FWs (0.{ {12}}.06, t(50) =6.12, p, 0.001, corregido por Bonferroni) y SC (0.98 60.05, t(50) { {23}}.23, p, 0.001, corregido Bonferroni), mientras que el RT de los PW (938.81 6 15.60 ms) fue significativamente mayor que el de los RW (793.78 6 170.21 ms, t(50)=9.04,p, 0.001, Bonferroni corregido), FWs (780.416 149.84ms,t(50)=10.28, p, 0.001, Bonferroni corregido ), y SCs(728.686 152.54ms, t(50)=12.84, p, 0.001, corregido Bonferroni).

El ACC de los SC fue mayor que el de los RW (t(50) =2.89, p, 0.05, corregido Bonferroni). El RT de los SC fue más corto que el de los FW (t(50)=4.85, p, 0.001, corregido por Bonferroni) y los RW (t(50)=5.30, p, 0.001, corregido por Bonferroni) .

Juntos, los sujetos mostraron el peor desempeño en el reconocimiento de VP en comparación con las otras tres condiciones, pero un mejor desempeño para los SC en la tarea de decisión léxica.

Resultados de activación funcional.

En el estudio actual, el efecto de la forma de la palabra se definió como activación de RW versus fijación menos DF versus fijación, mientras que el efecto léxico se definió como RW versus fijación menos VP versus fijación. Como se muestra en la Figura 2A, el efecto de forma de palabra activó las cortezas occipitotemporales ventrales bilaterales y la circunvolución occipital media izquierda [p, 0.05, corrección FDR (q, 0,05), tamaño del grupo. 10].

Las áreas de efecto de forma de palabra izquierda se ubicaron en un grupo grande (tamaño de grupo {{0}}) que abarca la parte media del surco occipitotemporal lateral izquierdo, incluida la circunvolución temporal inferior izquierda, las partes media y anterior del FG izquierdo. giro occipital [p, 0.05, corrección FDR (q, 0,05), tamaño del racimo. 10]. Las áreas de efecto de la forma de la palabra derecha involucraron las cortezas homotópicas contralaterales, incluida la circunvolución temporal inferior derecha y la FG media.

El efecto léxico activó extensas regiones cerebrales, incluida la circunvolución occipital media bilateral, las cortezas occipitotemporales bilaterales (que consisten en la circunvolución temporal inferior y la FG media), la FG derecha y la parte anterior de la circunvolución temporal inferior izquierda [p, {{{{2} }}}.05, corrección FDR (q, 0,05), tamaño del clúster. 10].

Las regiones cerebrales activadas masivamente podrían derivarse de respuestas flexibles de modulación de arriba hacia abajo. Tenga en cuenta que se encontraron más activaciones anteriores de efectos léxicos en la parte anterior de la circunvolución temporal inferior izquierda que en la parte anterior del FG izquierdo. Para obtener más detalles, consulte la Tabla 1.

Con base en la hipótesis del error de predicción, PW versus fijación menos RW versus fijación, FW versus fijación menos RW versus fijación y SC versus fijación menos RW versus fijación correspondieron al procesamiento ortográfico abstracto, el procesamiento radical y la extracción de propiedades visuales, respectivamente, que pertenecen a niveles de mayor a menor. niveles de estructura ortográfica.

Como se muestra en la Figura 2B, las PW versus la fijación menos las RW versus la fijación activaron las cortezas occipitotemporales ventrales bilaterales y la circunvolución occipital media bilateral [p, 0.05, corrección FDR (q, 0.{ {8}}5), tamaño del clúster. 10]. Las regiones del cerebro para FW versus fijación menos RW versus fijación se encontraron en la circunvolución temporal inferior bilateral y la circunvolución occipital media izquierda [p, 0,05, corrección FDR (q, 0,05), tamaño del grupo. 10].

SC versus fijación menos RW versus fijación solo activaron el occipitalgiro medio e inferior izquierdo [p, {{0}}.05, corrección FDR (q, 0.05), tamaño del grupo. 10].

Las activaciones gradualmente cambiadas y entremezcladas a lo largo del eje y en la parte posterior de la circunvolución temporal inferior izquierda se muestran en el panel inferior de la Figura 2B y se confirman los gradientes funcionales del FG izquierdo. Para obtener más detalles, consulte la Tabla 2.

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