作業記憶のパフォーマンスに対する感覚履歴の複数かつ解離可能な影響パート 1
Dec 19, 2023
感覚情報の行動報告は、刺激履歴によって偏っています。 このようなシリアル依存バイアスの性質と方向は、実験設定によって異なる場合があります。 以前の刺激に対する誘引バイアスと反発バイアスの両方が観察されています。
感覚情報は、私たちの身体と外界との相互作用の結果であり、視覚、聴覚、触覚、味覚、嗅覚の五感によって認識できます。 この感覚情報は神経系を通じて私たちの脳に伝達され、そこで処理されて記憶にエンコードされます。 したがって、感覚情報と記憶の間には密接な関係があります。
良い記憶を作成し保存できることは重要な認知能力であり、感覚情報はこのプロセスに不可欠です。 私たちは生活の中でさまざまな経験や出来事を経験するにつれて、音、画像、味、匂いなどの情報を各感覚から受け取ります。 この感覚情報は私たちの興味を呼び起こし、感情を刺激し、経験をより深く意味のあるものにします。
何かの出来事を思い出す必要があるとき、感覚情報は記憶バンクから関連情報を呼び出すのに役立ちます。 たとえば、絵画はその場所の視覚的なイメージを呼び起こし、歌は私たちの感情状態を思い出させ、味や匂いは特定の瞬間や場面を思い出させます。 感覚情報を組み合わせて、より複雑な記憶を作成することもできます。
したがって、さまざまな感覚体験を維持することは、記憶力の向上に非常に役立ちます。 映画を見る、音楽を聴く、本を読む、旅行で美術館を訪れるなど、さまざまな活動に参加してみることができます。好奇心と前向きな姿勢を維持し、多様な情報を収集することは、認知、思考、記憶の全体的な発達に役立ちます。 。
最後に、感覚情報と記憶の間には相互に強化する関係があることを思い出してください。 ポジティブな感覚体験は記憶を刺激し、健康な記憶は感覚体験をよりよく思い出し、理解するのに役立ちます。 したがって、私たちは全体的な発達を促進するために、各感覚の経験に焦点を当てる必要があります。 記憶力を向上させる必要があることがわかります。 カンクイは記憶力を大幅に向上させることができます。カンクンは多くのユニークな効果を持つ伝統的な漢方薬の素材であり、そのうちの 1 つは記憶力の向上です。 ひき肉の効能は、酸、多糖類、フラボノイドなどを含むさまざまな有効成分によってもたらされます。これらの成分はさまざまな方法で脳の健康を促進します。
これらのバイアスがいつ、どのようにして人間の脳に生じるのかは、まだほとんど解明されていない。 それらは、感覚処理自体の変化を介して、または維持や意思決定などの知覚後のプロセス中に発生する可能性があります。
これに対処するために、我々は 20 人の参加者 (女性 11 人) をテストし、作業記憶タスクからの行動データと脳磁図 (MEG) データを分析しました。このタスクでは、参加者にはランダムに配向された 2 つの格子が順番に提示され、そのうちの 1 つはセッションの最後に思い出すための手がかりとなります。トライアル。
行動反応は、2 つの異なるバイアスの証拠を示しました。(1) 同じ試行で以前にコード化された方向性から遠ざかる試行内の反発バイアス、および (2) 前の試行での課題に関連した方向性への試行間の引力バイアス。
刺激の方向性の多変量分類により、行動に対する反対の効果にもかかわらず、試行内または試行間の事前の方向性を考慮したかどうかに関係なく、刺激のエンコード中の神経表現が以前の格子の方向から偏っていることが明らかになりました。
これらの結果は、反発バイアスが感覚処理のレベルで発生し、知覚後の段階で上書きされて、行動に魅力的なバイアスが生じる可能性があることを示唆しています。
キーワード:
偏見。 機械学習。 メグ; 神経表現。 シリアル依存性。 ワーキングメモリ。
重要性の声明
最近の経験により、感覚情報の行動報告にバイアスがかかり、おそらく環境の一時的な規則性を利用している可能性があります。 このような連続バイアスが刺激処理のどの段階で発生するかはまだ不明です。
ここでは、初期の感覚処理中の神経活動パターンが参加者の報告に見られるのと同じバイアスを示すかどうかをテストするために、行動および神経生理学的[脳磁図(MEG)]データを記録しました。 行動に複数のバイアスを生じさせる作業記憶タスクでは、反応は以前のターゲットに偏っていましたが、より最近の刺激からは遠ざかっていました。
神経活動パターンは、以前に関連していたすべての項目から均一に偏っていました。 私たちの結果は、すべての連続バイアスが初期の感覚処理段階で生じるという提案に矛盾します。 その代わりに、神経活動は最近の刺激に対して主に適応様の反応を示しました。
導入
刺激履歴は、感覚入力に基づいてパフォーマンスを調整します。 時間的相関への依存は視覚システムに深く根付いており (Simoncelli と Olshausen、2001)、短い時間スケールでほぼ安定した世界の中で知覚を導くのに有益です (Dong と Atick、1995)。 過去の感覚証拠は、ノイズの多い感覚ストリームから信号を抽出するための効果的な事前情報となり、まばたき、眼球運動、または視覚的遮蔽を橋渡しするために安定した表現を維持するのに役立ちます。
最近の研究では、遅延反応課題や作業記憶課題における事前刺激の強い短期的影響も明らかになりました（Huang and Sekuler, 2010; Cicchini et al., 2014, 2018;Fischer and Whitney, 2014; Bae and Luck, 2017; Fritsche et al.、2017;Czoschke et al.、2019)。 より具体的には、記憶された項目は、以前の試験におけるタスク関連刺激により類似していると報告されることが多い。
この魅力的なバイアスは、直列依存性バイアスとも呼ばれ、事前確率として機能することによって時間的安定性を高めることが示唆されています (Cicchini et al., 2014;Fischer and Whitney, 2014; Kiyonaga et al., 2017; Fischer et al., 2020年）。 逆に、試験内で連続して提示される項目の特徴は、互いにより似ていないものとして判断されることが多い(Born and Tootell, 1992; Störmer and Alvarez, 2014; Fritsche et al., 2017)。 この反発バイアスは、時間的に自己相関した信号の効率的なコーディングに起因する可能性があります (Cicchini et al., 2018)。
刺激間の微妙な違いの増幅は、さらに知覚的な意思決定を最適化するのに役立つ可能性があります (Kiyonagaet al., 2017; Cicchini et al., 2018; van Bergen and Jehee, 2019)。方向性が反対であるにもかかわらず、魅力的および反発的なパフォーマンスバイアスが示されています。異なる時間スケールではあるが（Gekas et al., 2019; Sheehan andSerences, 2022）、タスク処理に共同で影響を与える（Fritsche et al., 2017, 2020; Czoschke et al., 2019）。
現在の文献は主に行動に焦点を当てているが、これらの相反するバイアスが神経メカニズムを共有しているかどうか、特に両方のバイアスが初期または後期の感覚処理段階で生じるかどうかを検討した研究は比較的少ない。 いくつかの研究では、初期視覚野で生じる試行間のバイアスの証拠が示されているが（St. John-Saaltink et al., 2016; Sheehan andserences, 2022）、初期の処理段階を分離するには時間分解能が不十分であるか、活動のみを測定している前頭葉皮質は存在するが、感覚皮質は存在しない(Papadimitriou et al., 2017)。
今回の研究では、作業記憶課題における行動報告と連続脳磁図（MEG）記録を組み合わせて、感覚履歴によって引き起こされる試験内および試験間のバイアスを高い時間分解能で評価した。
私たちは、参加者に 2 つの方向を順番に提示し、継続的で正確な応答を使用して試行終了時にそのうちの 1 つを再現するタスクを考案しました。 さらに、刺激の課題関連性に対するバイアスの潜在的な感受性の違いをテストするために、2つの方向性のどちらを試験で報告する必要があるかを示す手がかりを含めました（Bae and Luck、2020; Fischer et al.、2020による）。
我々は、最初の方向性によって引き起こされる系統的なバイアスを 2 番目の方向性 (試験内バイアス) と、前回の試験からの現在の試験に対するバイアス (試験間バイアス) とを比較しました。
重要なことに、私たちは、MEG の高い時間分解能を活用した復号化アプローチを使用して、そのようなバイアスの神経シグネチャを見つけられるかどうかをテストしました。 私たちは、提示された方向性を解読することに着手し、行動のバイアスを反映するニューラル データ内のトライアル内およびトライアル間のバイアスを見つけることを期待しました。
結果をプレビューすると、行動反応が同じ試験で以前の方向性から体系的に遠ざけられ、前の試験で思い出された方向性へ引き寄せられることが確認されました。
行動反発の結果を反映して、刺激の向きの感覚神経表現は、所定の試行で示された以前の向きからシフトされました。
しかし、行動でそのようなバイアスが観察されたにもかかわらず、方向エンコーディング中に、試行間の魅力的な感覚バイアスに関する神経的証拠は見つかりませんでした。代わりに、同じ試行からの方向を考慮したのか、以前の試行からの方向を考慮したかに関係なく、常に反発的な神経バイアスが観察されました。偏見の根源。
材料と方法
参加者
正常または正常に矯正された視力を持つ20人の健康なボランティアが研究に参加した。 参加者は全員 20 歳から 36 歳でした (平均 25.4 歳、女性 11 人)。 研究に参加する前に、ボランティアはオックスフォード大学中央大学研究倫理委員会によって承認された手順に従ってインフォームド・コンセントを提供しました。 参加者は、この研究への参加に対して 1 時間あたり 15 ポンドの報酬を受け取りました。
実験セットアップ
参加者は、薄暗く、防音、磁気シールドされた部屋に設置された MEG スキャナーに座りました。 投影スクリーンを９０ｃｍの視距離に設置した。 視覚刺激は、Panasonic DLP プロジェクター (PT-D7700E) を使用し、60 Hz のリフレッシュ レートを使用して 1024 768 ピクセルの空間解像度でスクリーンの背面に投影されました。
このタスクは、MATLAB (MathWorks) と Psychophysics Toolbox (Brainard、1997) を組み合わせて使用してプログラムされ、提示されました。参加者は光ファイバー応答ボックスに応答を示しました。
タスク
参加者は、独立した向きで連続して提示された 2 つの格子刺激のうちの 1 つの向きを再現する精密な作業記憶タスクを実行しました (図 1)。 2 番目の格子の提示と同時に、参加者は試験終了時に調査するときにどの格子の方向を報告するかについて指示を受けました。 試験の半分では、最初または 2 番目の格子のみが提示され、レポートに使用されました。
各トライアルは、灰色の背景 (RGB: 127, 127, 127; 図 1) で画面上の中央注視点 (0.2 度の視角) を 800 ミリ秒間表示することで始まりました。その後、正弦波ガボール刺激を一定の角度で与えました。ランダムな角度を視覚ディスプレイの中央に 200 ms 表示しました (視角の直径 6 度、視角 1 度あたり 2 サイクル、コントラスト 50%、SD 1.5 度のガウスエンベロープで先細)。
最初の格子が提示されなかった試験では、注視ドットの色が黒から灰色 (RGB: 192, 192, 192) に変わり、省略を示しました。 1700 ～ 1900 ミリ秒の遅延の後、2 番目の格子が表示されました。 この 2 番目の格子は、角度を除いて最初の格子と同じ特性を持ち、角度は最初の格子の方向とは独立してランダムに描画されました。
格子の中心では、固視点の色が変化しました [オレンジ色: (255,161, 0); シアン: (0, 236, 255)]。 色は、最初の向き (最初の試行レポート) または 2 番目の向き (2 回目の試行レポート) がプローブされるかどうかを示します。 実験のキューカラーの偶然性は参加者間で相殺され、実験の途中で変更されました。
色の代替案を切り替えた後、参加者はセッションの後半に進む前に、1 ブロック全体で新しい代替案を練習しました。 カラーキューは、どの格子の向きが試験終了時の報告段階に関連しているかを示すのに常に有効でした。 したがって、2 番目の格子が存在しない試験では、キューは常に最初の方向を示します。
さらに 1700 ～ 1900 ミリ秒の遅延の後、プローブ格子が表示されました。参加者は、メモリ内の手がかりとなる格子と一致するように方向を調整する必要がありました。 調整は、右手でボタンを押して回折格子を時計回り (CW、中指) または反時計回り (人差し指) に回転させることで行いました。
反応は左手の人差し指でボタンを押すことによって確認されました。 200-ミリ秒の注視時間が続き、その後、参加者には正しい方向を示す格子の形で 50 ミリ秒のフィードバックが提示されました。
参加者は合計 400 回のトライアルを完了しました。 トライアルの半分では、200 トライアルで 2 つの項目が提示されました (100 トライアルは最初のキュー、100 トライアルは 2 番目のキューでレポート)。 残りの 200 試行では 1 つの項目のみが提示されました (100 回は格子 1 のみ、100 回は格子 2 のみ)。
結果として得られた要因計画 (関連する格子、提示された格子の数) には 4 つの条件が含まれていました: 2 つの項目が提示された最初のレポート、1 つの項目が提示された最初のレポート、2 つの項目が提示された 2 番目のレポート、および 1 つの項目が提示された 2 番目のレポート。 トライアルの種類はランダムに混合され、50 トライアルのブロックで提示され、各ブロックは 10 分間続きました。
行動分析
応答誤差は、呼び出された方向と手がかりの方向の間の円形距離を計算することによって定量化されました。 循環誤差を計算するために、すべての応答を 90 度対 90 度の空間にマッピングしました。 すべての試行間分析では、各ブロックの最初の試行を除外しました。
混合モデリング
作業記憶文学で頻繁に使用される古典的な混合モデルを当てはめて、ターゲットに対する反応、推測、間違ったターゲットに対する誤った反応（「スワップエラー」; Bays et al., 2009; Schneegans and Bays, 2017）の相対率を調査しました。 。
モデルは各条件に個別に適合されました (2 項目試験では最初のレポート、1 項目対照では最初のレポート、2 項目試験では 2 番目のレポート、1 項目対照では 2 番目のレポート)。
混合モデルは、同じトライアルで提示されたものの手がかりが与えられなかった項目 (2 項目トライアルのみ) に対するフォンミーゼス分布の精度、目標応答率、推測率、およびスワップ レートを推定しました。 データをデータセット全体に適合させた後、モデルは目標応答率、推測率、およびスワップレートの単一試行の重みを提供しました。
パフォーマンスバイアスの計算
ターゲットの方向とバイアスを引き起こした方向（前の試行のターゲットの方向、または同じ試行の関連する方向）の間の円の差の関数として、パフォーマンスのバイアス（応答とターゲットの方向の間の符号付き循環差）を計算しました。 ）。
バイアス推定値を人為的に増大させる可能性がある、直列バイアスと斜めバイアスの混同を避けるために、応答指向は使用しませんでした (De Gardelle et al., 2010; Tomassini et al., 2010)。 すべての角度差を 90 度から 90 度の間にマッピングして、ターゲットの方向とインデューサーの間の差を減算によって計算しました。
これらの距離は、同じサイズの重複する 64 個のビンに分割され、各ビンにはトライアルの 25% が含まれます。 各ビン内のすべての試行にわたる平均符号付き誤差 (バイアス) を計算しました。 エッジアーチファクトは、一定の試行回数にわたって平均が計算され、ビンの中点の中心に配置されるように、角度差をラップすることによって回避されました。
続いて、負の距離でパフォーマンス バイアス インビンを符号反転し、ターゲット方向間の負の距離 (90 度から 0 度) と正の距離 (0 度から 90 度) の平均をとりました。そして配向が誘導され、結果として 32 個のビンが生成されます。 各条件および参加者の 32 ビンにわたって計算された絶対距離 (0 度から 90 度) にわたる合計バイアスが、バイアスの尺度として機能しました。
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