पैटर्न पृथक्करण और स्रोत मेमोरी पुनर्प्राप्ति के दौरान विशिष्ट हिप्पोकैम्पस और नियोकोर्टिकल क्षेत्रों को संलग्न करते हैं

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परिचय

पिछली घटनाओं का विस्तृत प्रतिनिधित्व वस्तुओं और उनकी प्रासंगिक विशेषताओं (यानी, स्रोत .) के बीच संबंध बनाने की क्षमता पर निर्भर करता हैस्मृति), साथ ही साथ एक समान से एक नई घटना का स्पष्ट रूप से प्रतिनिधित्व करने की क्षमतास्मृति(यानी, पैटर्न अलगाव)। इन प्रक्रियाओं को हिप्पोकैम्पस को शामिल करने के लिए जाना जाता है, हालांकि वे समान तंत्र साझा करते हैं या नहीं यह स्पष्ट नहीं है। यह भी अज्ञात है कि, और किस क्षेत्र में, इन प्रक्रियाओं से संबंधित गतिविधि ओवरलैप और/या परस्पर क्रिया करती है। यहां, हमने उच्च-रिज़ॉल्यूशन fMRI का उपयोग हिप्पोकैम्पस उपक्षेत्रों और नियोकोर्टिकल क्षेत्रों के पैटर्न पृथक्करण और स्रोत के योगदान की जांच करने के लिए किया।स्मृतिएक प्रयोगात्मक प्रतिमान के साथ जिसने समवर्ती रूप से दोनों का परीक्षण किया। एन्कोडिंग के दौरान, पुरुष और महिला मानव विषयों ने स्क्रीन पर चार चतुर्थांशों में से एक में वस्तुओं का संयोग से अध्ययन किया। परीक्षण के दौरान, उन्होंने बार-बार आइटम (लक्ष्य), समान आइटम (लालच), और नए आइटम (फ़ॉइल) देखे और उन्हें यह इंगित करने के लिए कहा गया कि क्या प्रत्येक आइटम पुराना, समान या नया था। प्रत्येक आइटम निर्णय के बाद, विषयों को उस चतुर्थांश को इंगित करने के लिए कहा गया जिसमें मूल प्रोत्साहन प्रस्तुत किया गया था। इस प्रकार, प्रत्येक लालच परीक्षण में एक लालच भेदभाव घटक (कर पैटर्न पृथक्करण) और एक स्थान निर्णय था (स्रोत स्मृति)। दो मुख्य प्रतिक्रिया प्रोफाइल मिले: (1) डीजी / सीए 3 और पेरिहाइनल कॉर्टेक्स में पैटर्न पृथक्करण-संबंधित सिग्नल और (2) स्रोतस्मृतिपश्च CA1, पैराहिपोकैम्पल कॉर्टेक्स और कोणीय गाइरस में संकेत। पूरे मस्तिष्क के स्वर-वार विश्लेषण से पता चला है कि भेदभाव और स्रोत को लुभाने से संबंधित गतिविधिस्मृतिकाफी हद तक गैर-अतिव्यापी था। इन निष्कर्षों से पता चलता है कि अलग-अलग प्रक्रियाएं पैटर्न से अलग किए गए आइटम अभ्यावेदन की पुनर्प्राप्ति और स्रोत जानकारी के स्मरण के अंतर्गत आती हैं।

कीवर्ड: संदर्भ; एफएमआरआई; हिप्पोकैम्पस;स्मृति; पैटर्न अलगाव;स्रोत स्मृति

सिस्टैंच जड़ी बूटी का लाभ: याददाश्त में सुधार

विस्तृत प्रासंगिक यादें वस्तुओं और संदर्भों (यानी, स्रोत स्मृति) के बीच संबंध बनाने की क्षमता पर निर्भर करती हैं, साथ ही स्मृति में समान वस्तुओं या घटनाओं (यानी, पैटर्न पृथक्करण) के बीच अंतर करने की क्षमता पर निर्भर करती हैं। साक्ष्य का खजाना इंगित करता है कि स्रोत स्मृति हिप्पोकैम्पस पर निर्भर करती है, जिसे वस्तुओं और संदर्भ के बीच संबंध का प्रतिनिधित्व करने के लिए माना जाता है (डायना एट अल।, 2007)। कृन्तकों के अध्ययन से पता चला है कि हिप्पोकैम्पस CA1 "स्थान कोशिकाएं" वस्तुओं और स्थानों (कोमोरोव्स्की एट अल।, 2009) के बीच संघों के लिए कोड कर सकती हैं, जबकि उच्च-रिज़ॉल्यूशन fMRI का उपयोग करने वाले मनुष्यों में अध्ययन ने सहयोगी स्मृति के दौरान CA1 और सबिकुलम में गतिविधि में वृद्धि दिखाई है। एन्कोडिंग और पुनर्प्राप्ति (एल्ड्रिज एट अल।, 2005; विस्कॉन्टस एट अल।, 2009; सुथाना एट अल।, 2015)। स्रोत स्मृति का अध्ययन आम तौर पर (एस) और बिना (एस μ) एक विशिष्ट प्रासंगिक विवरण (जैसे, स्थानिक स्थान) के साथ आइटम पहचान से संबंधित गतिविधि की तुलना करता है और कम विस्तृत, कम-निष्ठा स्मृति के साथ अकेले आइटम पहचान (एस μ) को समान करता है (फ्रिथसन और मिलर, 2014; हचिंसन एट अल।, 2014)। ये अध्ययन अक्सर संबद्ध संदर्भ (एस μ) की पुनर्प्राप्ति के बिना आइटम पहचान के लिए हिप्पोकैम्पस जुड़ाव दिखाने में विफल होते हैं। हालाँकि, आइटम मेमोरी ही अत्यधिक विस्तृत हो सकती है। स्मृति में समान वस्तुओं से भेदभाव करने के लिए वस्तुओं का विशिष्ट, उच्च-निष्ठा प्रतिनिधित्व (पैटर्न पृथक्करण के माध्यम से) बनाया जाना चाहिए। स्रोत मेमोरी की तरह, पैटर्न पृथक्करण को हिप्पोकैम्पस पर भरोसा करने के लिए माना जाता है, कृन्तकों में साक्ष्य के साथ (ल्यूटगेब एट अल।, 2007; न्यून्यूबेल और नाइरिम, 2014) के साथ-साथ मानव स्मरणीय भेदभाव प्रतिमानों (बकर एट अल।, 2008; बेरॉन एट) में। अल।, 2016), यह सुझाव देते हुए कि डेंटेट गाइरस (डीजी) ओवरलैपिंग इनपुट को ऑर्थोगोनलाइज़ करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है।

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हिप्पोकैम्पस के बाहर, पोस्टीरियर मेडियल कॉर्टिकल क्षेत्रों का एक व्यापक नेटवर्क संदर्भ और स्रोत स्मृति का समर्थन करने के लिए माना जाता है (रंगनाथ और रिची, 2012; रीघ और रंगनाथ, 2018)। पैराहिपोकैम्पल कॉर्टेक्स (PHC) हिप्पोकैम्पस के साथ-साथ स्थानिक/प्रासंगिक जानकारी को कूटबद्ध करता है, जबकि पार्श्व पश्च पार्श्विका प्रांतस्था में गतिविधि, विशेष रूप से कोणीय गाइरस, प्रासंगिक विवरण (जॉनसन एट अल।, 2013; हचिंसन एट अल) की पुनर्प्राप्ति से जुड़ी है। 2014)। हाल ही में, अध्ययनों में पाया गया है कि हिप्पोकैम्पस के बाहर के कॉर्टिकल क्षेत्र भी पैटर्न पृथक्करण में योगदान दे सकते हैं (रीघ और यासा, 2014; लील और यासा, 2018)। उदाहरण के लिए, हमारे समूह के हालिया काम से पता चला है कि पेरिहाइनल कॉर्टेक्स (पीआरसी), हिप्पोकैम्पस को पेश करने वाले उदर "क्या" धारा का हिस्सा है, समान वस्तुओं (रीघ और यासा, 2014) के स्मरणीय भेदभाव के दौरान लगा हुआ है।

एक अच्छी तरह से मान्य आइटम भेदभाव कार्य का उपयोग करना जिसे एक स्रोत स्मृति घटक शामिल करने के लिए संशोधित किया गया था, हमारी प्रयोगशाला में पिछले काम ने दिखाया है कि पैटर्न पृथक्करण (यानी, झूठे अलार्म) के अभाव में सही स्रोत स्मृति निर्णय हो सकते हैं, यह दर्शाता है कि ये प्रक्रियाएं, जो दोनों संभवतः विस्तृत हिप्पोकैम्पस अभ्यावेदन पर टिका है, कम से कम व्यवहारिक रूप से अलग करने योग्य हैं (किम और यासा, 2013)। हालाँकि, ये प्रक्रियाएँ किस हद तक हिप्पोकैम्पस उप-क्षेत्रों और कॉर्टिकल क्षेत्रों में विशिष्ट या अतिव्यापी संकेतों का उत्पादन करती हैं यह अज्ञात है। वर्तमान अध्ययन ने उच्च-रिज़ॉल्यूशन fMRI (निकट पूरे मस्तिष्क कवरेज के साथ 1.8 मिमी) का उपयोग एक साथ हिप्पोकैम्पस सबफ़ील्ड और कॉर्टिकल गतिविधि का आकलन करने के लिए समान लालच वाली वस्तुओं के भेदभाव और इन वस्तुओं के लिए स्रोत स्मृति निर्णय के दौरान किया। पहले के एफएमआरआई अध्ययनों ने डीजी/सीए3 क्षेत्र में गतिविधि देखी है, जो उपन्यास फॉयल (बक्कर एट अल।, 2008) के समान होने वाले समान लालच की सही अस्वीकृति के दौरान होती है। गतिविधि का यह पैटर्न एक पैटर्न पृथक्करण संकेत के अनुरूप है जिसमें समान वस्तुओं को नई वस्तुओं की तरह माना जाता है, और समान दोहराव के लिए देखे गए पुनरावृत्ति दमन (यानी, fMRI अनुकूलन) को प्रेरित नहीं करते हैं। हमने भविष्यवाणी की थी कि हम समान लालच वाली वस्तुओं की सही अस्वीकृति के दौरान DG/CA3 में इस पैटर्न पृथक्करण संकेत को देखेंगे, जबकि हिप्पोकैम्पस (CA1 और उप-क्षेत्र) के अन्य उप-भाग स्रोत मेमोरी (सही स्रोत बनाम गलत के लिए गतिविधि के उच्च स्तर) के प्रति संवेदनशील होंगे। स्रोत निर्णय)। चूंकि हमने पूरे मस्तिष्क एफएमआरआई कवरेज के पास अधिग्रहण किया था, इसलिए हम यह भी जांचने में सक्षम थे कि हिप्पोकैम्पस के बाहर के क्षेत्रों में अलग-अलग या अतिव्यापी पैटर्न पृथक्करण और स्रोत मेमोरी सिग्नल प्रदर्शित होते हैं।

याददाश्त में सुधार कर सकता है सिस्टैन्च

सामग्री और तरीके

विषयों

इकतीस स्वस्थ विषयों को शुरू में इरविन में कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय और ऑरेंज काउंटी समुदाय से अध्ययन के लिए भर्ती किया गया था। इस प्रारंभिक नमूने में से, एक को स्कैनर में उपकरण की खराबी के कारण बाहर रखा गया था, एक को प्रयोग से समय से पहले वापसी के कारण बाहर रखा गया था, दो को कम से कम एक कार्य स्थिति पर मौका-स्तर के प्रदर्शन के कारण बाहर रखा गया था, और दो को अत्यधिक के कारण बाहर रखा गया था। स्कैनिंग के दौरान गति। इसने हमारे विश्लेषणों में शामिल 25 विषयों का अंतिम नमूना प्राप्त किया (17 महिला, आयु सीमा 18-29 वर्ष, मतलब 20.6 वर्ष, एसडी 2.47 वर्ष)। भर्ती में न्यूरोलॉजिकल स्थितियों (जैसे, स्ट्रोक या मानसिक बीमारी का इतिहास), नींद की कमी और अवसाद के प्रमुख लक्षणों (बेक डिप्रेशन इन्वेंटरी के माध्यम से) के लिए सभी विषयों की जांच की गई। इरविन इंस्टीट्यूशनल रिव्यू बोर्ड में कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय के बाद विषयों ने लिखित सूचित सहमति दी और उनकी भागीदारी के लिए मुआवजा दिया गया।

काम

कार्य को हमारे पूर्व कार्य (किम और यासा, 2013) से अनुकूलित किया गया था और एमआरआई स्कैनर (छवि 1 ए) में उपयोग के लिए अनुकूलित किया गया था। प्रतिभागियों ने पहले एक आकस्मिक अध्ययन चरण पूरा किया जिसमें 226 सामान्य वस्तुएं 3 एस (1 एस इंटरस्टिमुलस अंतराल) के लिए स्क्रीन पर चार स्थितियों में से एक में दिखाई दीं, और उन्हें यह इंगित करने का काम सौंपा गया कि क्या प्रत्येक वस्तु आमतौर पर घर के अंदर या बाहर पाई जाएगी। स्क्रीन को चार बराबर चतुर्भुजों में विभाजित किया गया था, और वस्तुएं चार स्थितियों में से एक में दिखाई दीं (प्रत्येक विषय के लिए निर्धारित उत्तेजना में यादृच्छिक)। अध्ययन चरण के बाद, एक आश्चर्यजनक परीक्षण चरण आयोजित किया गया जिसमें 300 परीक्षण शामिल थे। 300 में से, 74 वस्तुएं पूरी तरह से उपन्यास (पन्नी) थीं, 74 अध्ययन की गई वस्तुओं (लक्ष्यों) के समान थीं, और 150 समान थीं, लेकिन अध्ययन की गई वस्तुओं (लालच) के समान नहीं थीं। अध्ययन के चरण की तरह, वस्तुओं को स्क्रीन पर 3 सेकंड के लिए दिखाई दिया, और विषयों को यह निर्धारित करने का काम सौंपा गया था कि क्या प्रत्येक वस्तु "पुरानी," "समान," या "नई" थी (क्रमशः लक्ष्य, लालच और पन्नी के अनुरूप)। इसके अतिरिक्त, आइटम निर्णय के बाद, प्रतिभागियों ने एक स्रोत स्मृति निर्णय पूरा किया। यदि प्रतिभागियों ने देरी के बाद "पुराना" या "समान" का चयन किया, तो उन्हें क्रमांकित चतुर्थांश दिखाने वाली स्क्रीन के साथ संकेत दिया गया और उन्हें उस चतुर्थांश का चयन करने के लिए 3 एस दिए गए जहां उन्होंने मूल वस्तु देखी थी। लालच के मामले में, विषयों को यह स्पष्ट कर दिया गया था कि स्रोत निर्णय अध्ययन की गई वस्तु का है, जिसके लिए लालच समान है (ऐसी स्थिति उत्पन्न करना जिसमें पैटर्न पृथक्करण संभावित रूप से हुआ है, साथ ही प्रासंगिक स्मृति पुनर्प्राप्ति)। यदि प्रतिभागियों ने चतुर्थांश निर्णय के बजाय "नया" चुना, तो उन्हें यह इंगित करने के लिए कहा गया कि क्या वे अपने निर्णय के बारे में "निश्चित" या "अनिश्चित" थे (हमने अपने विश्लेषण में इन विशेष निर्णयों के बीच अंतर नहीं किया, और केवल इस अनुवर्ती को शामिल किया- लक्ष्य और लालच परीक्षणों में स्रोत निर्णयों द्वारा लिए गए समय से मेल खाने के लिए फ़ॉइल के लिए)। प्रतिक्रियाओं को बटन-प्रेस के माध्यम से किया गया था, और प्रत्येक बटन से संबंधित ऑन-स्क्रीन आइकन लाल रंग में प्रकाशित किए गए थे जब प्रतिभागियों को उनकी वांछित प्रतिक्रियाओं पर मैपिंग में सहायता करने के लिए धक्का दिया गया था।

एमआरआई

अधिग्रहण न्यूरोइमेजिंग डेटा को 3.0 टेस्ला फिलिप्स एचीवा स्कैनर पर हासिल किया गया था, इरविन में कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय में न्यूरोसाइंस इमेजिंग सेंटर में एक 32-चैनल संवेदनशीलता एन्कोडिंग कॉइल का उपयोग करके। प्रत्येक सत्र की शुरुआत में एक उच्च-रिज़ॉल्यूशन 3D MP-RAGE संरचनात्मक स्कैन (0.75 मिमी आइसोट्रोपिक स्वर) प्राप्त किया गया था: TR 11 ms, TE 4.43 ms, 200 स्लाइस, 0.75 मिमी आइसोट्रोपिक, एफओवी 231 240 150। fMRI स्कैन में बोल्ड कंट्रास्ट का उपयोग करते हुए एक T2 * - भारित EPI अनुक्रम शामिल था: TR 3000 ms, TE 26 ms, फ्लिप कोण 70 डिग्री, 43 स्लाइस, 1.8 1.8 मिमी इन-प्लेन रिज़ॉल्यूशन, 0.2 मिमी अंतराल के साथ 1.8 मिमी स्लाइस स्टेम मोटाई, एफओवी 180 77.4 180। स्लाइस को आंशिक अक्षीय मात्रा के रूप में और बिना ऑफसेट या कोण के, पूरे मस्तिष्क कवरेज के पास उपज के रूप में हासिल किया गया था। T1 सिग्नल स्थिरीकरण सुनिश्चित करने के लिए चार प्रारंभिक "डमी स्कैन" प्राप्त किए गए थे। प्रत्येक प्रतिभागी के लिए कुल 6 कार्यात्मक रन हासिल किए गए: 2 अध्ययन चरण और 4 परीक्षण चरण। प्रत्येक अध्ययन रन 387 एस (123 गतिकी) तक चला, और प्रत्येक परीक्षण रन 468 सेकेंड (150 गतिकी) तक चला।

एमआरआई प्रीप्रोसेसिंग और आरओआई विभाजन

जीएनयू/लिनक्स और मैक ओएसएक्स प्लेटफॉर्म पर कार्यात्मक न्यूरोइमेज (एएफएनआई, संस्करण 17.2.00) (कॉक्स, 1996) के विश्लेषण का उपयोग करके सभी न्यूरोइमेजिंग डेटा को पूर्व-संसाधित और विश्लेषण किया गया था। विश्लेषण मोटे तौर पर मानकीकृत afni_proc.py पाइपलाइन के बाद हुए। EPI को गति (3dvolreg) और स्लाइस टाइमिंग (3dTshift) के लिए ठीक किया गया था, मस्तिष्क के बाहर स्वरों को बाहर करने के लिए नकाबपोश (3dautomask), और एक 2.{{10}} मिमी गाऊसी FWHM कर्नेल का उपयोग करके चिकना (3dmerge) किया गया था। . गति सुधार मापदंडों को रेखीय प्रतिगमन में बाद में उपयोग के लिए पाठ फ़ाइलों में सहेजा गया था (एमआरआई डेटा विश्लेषण देखें)। डेटा (3dDespike) पर गति के प्रभाव को और कम करने के लिए प्रत्येक रन को तुच्छ जाना गया। कार्यात्मक स्कैन प्रत्येक विषय की खोपड़ी-छीन एमपी-रेज (संरेखित _ एपि _ anat.py) से जुड़े हुए थे। हमने प्रत्येक प्रतिभागी के संरचनात्मक स्कैन को हमारे कस्टम इन-हाउस उच्च-रिज़ॉल्यूशन 0.75 मिमी आइसोट्रोपिक टेम्पलेट में SyN नॉनलाइनियर पंजीकरण (Avants et al।, 2011) का उपयोग करके लपेटने के लिए उन्नत सामान्यीकरण टूल का उपयोग किया। समूह आरओआई विश्लेषण के लिए इन युद्धों के पैरामीटर्स का उपयोग कार्यात्मक स्कैन को टेम्पलेट स्थान में बदलने के लिए भी किया गया था। स्मूद किए गए fMRI डेटा (2.0 मिमी आइसोट्रोपिक) के रिज़ॉल्यूशन से मेल खाने के लिए मास्क को फिर से तैयार किया गया था और आंशिक रूप से सैंपल किए गए स्वरों को रन (3dcalc) के भीतर और बाहर निकालने के लिए मास्क किया गया था। अंत में, हमने डेटा को ग्लोबल इन-रन मीन (3dcalc) के लिए सामान्यीकृत किया, जैसे कि आने वाले गुणांक बेसलाइन से प्रतिशत परिवर्तन को दर्शाते हैं।

हमने अपने स्थापित प्रोटोकॉल के आधार पर हिप्पोकैम्पस आरओआई को परिभाषित किया (जैसे, यासा एट अल।, 2010; रीघ और यासा, 2014) (चित्र 2)। संक्षेप में, युशकेविच एट अल द्वारा रिपोर्ट किए गए एसवाई प्रोटोकॉल के बाद हिप्पोकैम्पस उपक्षेत्रों का विभाजन आयोजित किया गया था। (2015) हमारे कस्टम उच्च-रिज़ॉल्यूशन समूह टेम्पलेट का उपयोग करते हुए, हालांकि सीए 1-उप-कैम्पल सीमा को हिप्पोकैम्पस विभाजन प्रोटोकॉल (विस्से एट अल।, 2017) में सामंजस्य स्थापित करने के हालिया प्रयासों को प्रतिबिंबित करने के लिए अद्यतन किया गया था। पूर्व के अध्ययनों (रीघ एट अल।, 2017) के साथ, हमने हिप्पोकैम्पस उपक्षेत्रों के पूर्वकाल बनाम पश्च भागों को खंडित किया, जो संदर्भ स्मृति (रंगनाथ और रिची, 2012) में विशिष्ट पोस्टीरियर मेडियल टेम्पोरल लोब (एमटीएल) की भागीदारी के बारे में परिकल्पना देते हैं। इस विभाजन को अनकल एपेक्स के ठीक पीछे के टुकड़े पर रखा गया था, जैसे कि हमारा "पूर्वकाल" हिप्पोकैम्पस डिवीजन विशेष रूप से हिप्पोकैम्पस सिर को संदर्भित करता है, जबकि "पीछे" विभाजन शरीर और पूंछ को संदर्भित करता है। कोणीय गाइरस आरओआई को कोणीय गाइरस पर केंद्रित एक समावेशी आरओआई के रूप में परिभाषित किया गया था, लेकिन पश्च पार्श्विका प्रांतस्था के पड़ोसी क्षेत्रों सहित।

प्रायोगिक डिजाइन और सांख्यिकीय विश्लेषण

व्यवहार विश्लेषण। ग्राफपैड प्रिज्म 8.1.2 का उपयोग करके सांख्यिकीय विश्लेषण किए गए थे। परीक्षणों को आइटम (पुराने, समान, नए) और स्रोत निर्णय (स्रोत सही और स्रोत गलत) के अनुसार वर्गीकृत किया गया था, और प्रत्येक परीक्षण प्रकार के लिए प्रतिक्रियाओं के अनुपात की गणना की गई थी। व्यवहार संबंधी प्रभावों का परीक्षण करने के लिए, हमने वस्तु प्रतिक्रिया (पुरानी और समान) और स्रोत मेमोरी (स्रोत सही और स्रोत गलत) के साथ-साथ विषय कारकों के रूप में लक्ष्य और लालच दोनों के लिए दोहराया-माप एनोवा चलाया। महत्वपूर्ण अंतःक्रियाओं की जांच के लिए होल्म-सिडक के बहु-तुलना परीक्षण का उपयोग करके पोस्ट हॉक टी-परीक्षण किए गए।

एमआरआई तरीके। विश्लेषण में केवल पुनर्प्राप्ति डेटा शामिल किया गया था। हमने लक्ष्य हिट के लिए रजिस्टरों के साथ एक जीएलएम का निर्माण किया, सही रिजेक्शन (एलसीआर) को लुभाया, और सही और गलत दोनों स्रोत निर्णयों के साथ झूठे अलार्म (एलएफए) का लालच दिया, साथ ही सही अस्वीकृति (विश्वास निर्णयों में ढहने) को विफल कर दिया। फ़ॉइल झूठे अलार्म, लक्ष्य चूक, लालच की याद आती है, और गैर-प्रतिक्रिया परीक्षणों को व्याख्या के संबंध में उनकी दुर्लभता और कठिनाइयों को देखते हुए गैर-प्रतिगामी के रूप में ध्वस्त कर दिया गया था। हमने मोशन करेक्शन प्रीप्रोसेसिंग स्टेप (x, y, z, पिच, रोल, यॉ) से प्राप्त छह मोशन वैक्टर के लिए रजिस्टरों को अतिरिक्त रूप से शामिल किया। GLM को AFNI में 3dDeconvolve का उपयोग करके चलाया गया था। हेमोडायनामिक प्रतिक्रिया का विघटन इस समय विंडो में वितरित 6 अनुमानक कार्यों के साथ शुरू होने के बाद 15 एस तक उत्तेजना को कवर करने वाले तम्बू कार्यों का उपयोग करके किया गया था। कार्य-संबंधित पैरामीटर अनुमानों पर सिर की गति के प्रभाव को कम करने के लिए मोशन मापदंडों को मॉडल में स्पष्ट रजिस्टरों के रूप में दर्ज किया गया था, और इन अस्पष्ट परीक्षणों को मॉडल अवशेषों को प्रभावित करने से बाहर करने के लिए गैर-प्रतिक्रिया परीक्षण दर्ज किए गए थे। इसके अतिरिक्त, टेम्पोरल ड्रिफ्ट मॉडलिंग करने वाले वैक्टर को पहले-, दूसरे- और तीसरे क्रम के बहुपदों को कवर करने वाले रजिस्टरों के रूप में दर्ज किया गया था। हमारी रुचि की शर्तों के लिए हमारे प्रतिक्रिया अनुमानों को उत्पन्न करने में, हमने आधारभूत स्थिति के रूप में उपन्यास फ़ॉइल रिजेक्शन को स्पष्ट रूप से घटाया। संक्षेप में, इससे यह व्याख्या प्राप्त होती है कि आधारभूत से विचलन संभावित स्मृति-चालित हैं। सभी कार्यात्मक रनों के लिए, 0.5 मिमी फ्रेम विस्थापन (लेकिन 3 मिमी की हमारी बहिष्करण सीमा से नीचे) से अधिक गति वाले टीआर को विश्लेषण से सेंसर किया गया था, साथ ही तुरंत पूर्ववर्ती और बाद के टीआर। अंत में, ANATICOR (जो एट अल।, 2010) का उपयोग करके निलय और सफेद पदार्थ से वैश्विक संकेत को ग्रे मैटर वोक्सल्स से बाहर रखा गया था। इन "डेटा स्क्रबिंग" प्रक्रियाओं का उपयोग सक्रियण प्रोफाइल पर हेड मोशन के प्रभावों को संभव सीमा तक बाहर करने के लिए किया गया था (पावर एट अल।, 2012)।

दूसरे स्तर के विश्लेषण में दर्ज किए गए अंतिम भार में पहले तीन अनुमानक कार्यों का औसत शामिल था (बोल्ड प्रतिक्रिया के शिखर पर कब्जा करने के लिए लक्षित)। आरओआई विश्लेषण करता है। हमारे ROI विश्लेषणों के लिए, वज़न को बेसलाइन से प्रतिशत परिवर्तन में परिवर्तित किया गया और फिर एक प्राथमिक ROIs (3dmaskave) से निकाला गया। ग्राफपैड प्रिज्म 8.1.2 और एसपीएसएस 26 का उपयोग करके सांख्यिकीय विश्लेषण किए गए। 0 (आईबीएम)। लालच भेदभाव (एलसीआर और एलएफए) और स्रोत मेमोरी (सही और गलत) के साथ दोहराए गए दो-तरफा एनोवा को हिप्पोकैम्पस और नियोकोर्टिकल आरओआई में प्रभावों की जांच के लिए भीतर-विषय कारकों के रूप में उपयोग किया गया था। उन क्षेत्रों के लिए जहां गतिविधि गोलार्द्धों में भिन्न होती है, दाएं और बाएं गोलार्द्धों को अलग-अलग माना जाता था। उन क्षेत्रों के लिए जिनमें गतिविधि अत्यधिक सुसंगत थी (उदाहरण के लिए, पश्च DG/CA3 और कोणीय गाइरस), गोलार्ध में डेटा ढह गया था। देखे गए हिप्पोकैम्पस पैटर्न पृथक्करण और स्रोत स्मृति प्रभावों की सीधे तुलना करने के लिए, हमने लालच भेदभाव और स्रोत स्मृति प्रभाव दोनों के लिए आंशिक μ 2 के वर्गमूल को फिशर के z में परिवर्तित कर दिया। हमने तब उप-क्षेत्रों में इन मानों में अंतर को Z- स्कोर किया (उदाहरण के लिए, DG/CA3 μ फिशर के z (लालच) CA1 में फिशर के z (लालच) का Z स्कोर। हिप्पोकैम्पस उपक्षेत्रों (n 12) में होल्म-सिडक सुधार का उपयोग यह जांचने के लिए किया गया था कि कौन से हिप्पोकैम्पस प्रभाव बहु-तुलना सुधार से बचे हैं। उन क्षेत्रों के लिए जहां हमने लालच भेदभाव का एक मुख्य प्रभाव देखा, हमने बेसलाइन (पन्नी सही अस्वीकृति) के साथ LCRs के लिए गतिविधि की तुलना करते हुए एक-नमूना t -ests चलाया। उन क्षेत्रों में जहां गतिविधि अनुमानित पैटर्न पृथक्करण स्रोत स्मृति संकेतों के अनुरूप नहीं थी, विश्लेषण में लक्ष्य हिट शामिल किए गए थे। इन क्षेत्रों के लिए, दोहराए गए दो-तरफा एनोवा को आइटम मेमोरी (एलसीआर, एलएफए, और लक्ष्य हिट) और स्रोत मेमोरी (सही और गलत) के भीतर-विषय कारकों के रूप में प्रदर्शित किया गया था। आइटम मेमोरी के मुख्य प्रभावों का परीक्षण करने के लिए होल्म-सिडक के बहु तुलना परीक्षण का उपयोग करते हुए पोस्ट हॉक टी-टेस्ट का उपयोग किया गया था।

वोक्सेलवाइज विश्लेषण करता है। हमारे परिकल्पना-संचालित आरओआई-आधारित दृष्टिकोण के अलावा, हमने लालच भेदभाव और स्रोत से संबंधित मुख्य प्रभावों के साथ-साथ AFNI, संस्करण 17.2 का उपयोग करके ओवरलैप के क्षेत्रों के निकट-पूर्ण-मस्तिष्क खोजपूर्ण कार्यात्मक मानचित्रों की जांच की। 00। ऐसा करने के लिए, हमने प्रत्येक विषय के गुणांकों को बार-बार किए गए उपायों एनोवा (3dANOVA3) में दर्ज किया, लालच भेदभाव (LCR और LFA) और स्रोत मेमोरी (सही और गलत) के भीतर-विषय निश्चित कारकों के रूप में, और विषयों को एक यादृच्छिक कारक के रूप में। महत्वपूर्ण सक्रियण मानचित्रों को पारिवारिक त्रुटि दर सुधार का उपयोग करते हुए कई तुलनाओं के लिए समायोजित किया गया था, जिसमें न्यूनतम 46 सन्निहित स्वर p 0.05 (3dClustSim, हाल ही में अनपेक्षित मुद्रास्फीति को संबोधित करने के लिए अद्यतन) की सीमा पर थे। विज़ुअलाइज़ेशन के लिए, हमने लालच भेदभाव और स्रोत मेमोरी के व्यक्तिगत प्रभावों के लिए महत्वपूर्ण एफ-सांख्यिकीय मानचित्रों को द्विअर्थी बनाया और फिर उन्हें एक सरल चरण फ़ंक्शन का उपयोग करके एक एकल मानचित्र में संयोजित किया (यानी, लालच भेदभाव प्रभाव स्वरों को 1 का मान प्राप्त हुआ, स्रोत प्रभाव स्वर प्राप्त हुए। 2 का मान, और अतिव्यापी प्रभावों वाले स्वरों को 3 का संयुक्त मान प्राप्त हुआ)।

परिणाम

व्यवहार निष्कर्ष

हमने पहले प्रत्येक उत्तेजना प्रकार (लक्ष्य, लालच, या पन्नी) (छवि 1 बी) के लिए पुराने, समान और नई प्रतिक्रियाओं के औसत अनुपात की जांच की। कुल मिलाकर, विषय पुराने (65 प्रतिशत) और फॉइल को नए (69 प्रतिशत) के रूप में लक्ष्यों को सही ढंग से पहचानने में सक्षम थे, जबकि लालच की वस्तुओं को अक्सर समान (49 प्रतिशत) के बजाय पुराने (36 प्रतिशत) के रूप में गलत तरीके से पहचाना जाता था। व्यवहार का यह पैटर्न एलसीआर और एलएफए के वितरण को इंगित करता है और एक ही कार्य (किम और यासा, 2013) का उपयोग करके पिछले परिणामों की नकल करता है। अगला, हमने स्रोत स्मृति निर्णय के दूसरे चरण में प्रदर्शन की जांच की। हमने लक्ष्य और लालच दोनों के लिए आइटम प्रतिक्रिया (पुरानी और समान) और स्रोत मेमोरी (स्रोत सही और स्रोत गलत) में दोहराया-माप एनोवा चलाया। लक्ष्यों के लिए, हमने आइटम प्रतिक्रिया और स्रोत मेमोरी के साथ-साथ एक इंटरैक्शन (आइटम प्रतिक्रिया: एफ (1,24) 53.4, पी 1.5 1 0 μ 7, स्रोत: एफ (1,24) का मुख्य प्रभाव पाया। ) 5.7, पी 0.3, इंटरैक्शन: एफ(1,24) 16.6, 0.0004), अधिक लक्ष्य हिट के साथ (लक्ष्य सही ढंग से पुराने के रूप में पहचाने गए) की तुलना में गलत स्रोत निर्णयों की तुलना में समान और अधिक सही के रूप में गलत पहचान किए गए लक्ष्य थे। पोस्ट हॉक टी-टेस्ट से पता चला है कि विषयों ने लक्ष्य हिट के लिए अधिक बार सही स्रोत मेमोरी निर्णय लिया (एफ (1,24) 5.7, पी 0.02; स्रोत सही बनाम स्रोत गलत: माध्य अंतर 0.14, पी 0.05), यह दर्शाता है कि, जब विषयों में था लक्ष्य वस्तु का अधिक सटीक प्रतिनिधित्व, वे उस वस्तु के लिए बेहतर स्रोत स्मृति रखते थे। लालच के लिए, हमने पाया कि झूठे अलार्म (पुराने, एलएफए के रूप में गलत तरीके से पहचाने गए लालच) (एफ (1,24) 4.8, पी 0.04) (छवि 1 सी) की तुलना में सही अस्वीकृति की उच्च दर थी। , लेकिन सही और गलत स्रोत निर्णयों की संख्या में कोई महत्वपूर्ण अंतर नहीं है (F(1,24) 3.14, p 0.09)। गंभीर रूप से, ये डेटा पिछले परिणामों को दोहराते हैं जो स्रोत मेमोरी और पैटर्न पृथक्करण के बीच एक व्यवहारिक पृथक्करण का संकेत देते हैं, यह दर्शाता है कि पैटर्न पृथक्करण (यानी, झूठे अलार्म) के अभाव में सही स्रोत मेमोरी निर्णय हो सकते हैं और आइटम-स्तरीय पैटर्न पृथक्करण गलत स्रोत के साथ हो सकता है। स्मृति निर्णय।

न्यूरोइमेजिंग निष्कर्ष

हमने उच्च-रिज़ॉल्यूशन fMRI (1.8 मिमी आइसोट्रोपिक) का उपयोग किया, जो पूरे मस्तिष्क के अधिग्रहण की अनुमति देता है, आइटम और स्रोत मेमोरी निर्णय के दौरान लगी क्षेत्रीय गतिविधि की जांच करने के लिए। प्रत्येक आरओआई के लिए, हमने निश्चित कारकों के रूप में लालच भेदभाव (एलसीआर और एलएफए) और स्रोत मेमोरी (स्रोत सही और स्रोत गलत) के साथ लालच वस्तुओं पर दोहराया-माप एनोवा चलाया। उन क्षेत्रों के लिए जहां हमने लालच भेदभाव का एक मुख्य प्रभाव देखा, हमने बेसलाइन (पन्नी सही अस्वीकृति) के साथ LCRs के लिए गतिविधि की तुलना करते हुए t -ests चलाए। आंकड़े 3 और 4 ब्याज की सभी शर्तों (LCRs, LFAs, लक्ष्य हिट, S और Sμ स्थितियों के लिए अलग-अलग माने जाने वाले) में माने जाने वाले प्रत्येक उपक्षेत्र के लिए संकेत में प्रतिशत परिवर्तन प्रस्तुत करते हैं।

विशिष्ट हिप्पोकैम्पस पैटर्न पृथक्करण और स्रोत स्मृति संकेत

बाएं पूर्वकाल डीजी/सीए3 और द्विपक्षीय पश्चवर्ती डीजी/सीए3 में गतिविधि झूठे अलार्म की तुलना में सही अस्वीकृति के लिए अधिक थी, पन्नी सही अस्वीकृति (यानी, बेसलाइन) (छवि 3 सी, ई, एफ) के बराबर सही अस्वीकृति के लिए गतिविधि के साथ; बायां पूर्वकाल डीजी/सीए3: एफ(1,24) 6.9, पी 0।016, टी-टेस्ट एलसीआर बनाम बेसलाइन: टी(24) 0.46, पी {{ 21}}.65; लेफ्ट पोस्टीरियर डीजी/सीए3: एफ(1,24) 5.426, पी 0।029, टी-टेस्ट एलसीआर बनाम बेसलाइन: टी(24) 1.3, पी {{ 38}}.22; दायां पश्च डीजी/सीए3: एफ(1,24) 1{{4{{50}}}.6, पी 0.0{ {80}}3, टी-टेस्ट एलसीआर बनाम बेसलाइन: टी(24) 0.35, पी {{1{{107}}1}}.73 ) गतिविधि का यह पैटर्न एक पैटर्न पृथक्करण संकेत (छवि 3 ए) के अनुरूप है, जिसमें सही ढंग से खारिज किए गए लालच को नए आइटम (यानी, सही अस्वीकृति को पन्नी) के रूप में माना जाता है, जबकि गलती से पुराने शो दोहराव दमन के रूप में पहचाने जाते हैं। स्रोत मेमोरी सिग्नल (छवि 3 बी) के अनुरूप, सही पोस्टीरियर CA1 में गतिविधि गलत स्रोत निर्णयों की तुलना में सही स्रोत निर्णय के लिए अधिक मजबूती से लगी हुई थी (चित्र 3J; दाहिनी ओर CA1: F (1,24) 12.6, p 0.002)। ) दाहिने पोस्टीरियर सबिकुलम (F(1,24) 2.7, p 0.11; चित्र 3N) में स्रोत का मामूली प्रभाव भी था। ये स्रोत प्रभाव तब भी देखे गए थे जब लक्ष्य हिट को विश्लेषण में शामिल किया गया था (दाएं पश्च सीए1: एफ(1,24) 18.8, पी 0.0002; राइट पोस्टीरियर सबिकुलम: एफ(1,24) 8.9, पी 0.006)। उप-क्षेत्रों में पैटर्न पृथक्करण और स्रोत प्रभावों की अधिक सीधे तुलना करने के लिए, हमने आंशिक μ 2 को फिशर के z में परिवर्तित किया, फिर Z ने इन मानों के अंतर को उप-क्षेत्रों में बदल दिया। हमने पाया कि पैटर्न पृथक्करण प्रभाव दाहिने पश्च DG/CA3 (दाएं पश्चवर्ती DG/CA3 ल्यूर μ राइट पोस्टीरियर CA1 ल्यूर Z अंतर 1.8, p 0.07) में थोड़ा अधिक था, और यह कि स्रोत प्रभाव दाहिने पोस्टीरियर CA1 में मामूली रूप से अधिक था। (दायां पश्च DG/CA3 स्रोत μ दायां पश्च CA1 स्रोत Z अंतर μ 1.9, p 0.05)। एक समान पैटर्न पाया गया था जब बाएं पूर्वकाल और पीछे के डीजी / सीए 3 और सीए 1 (बाएं पूर्वकाल डीजी / सीए 3 ल्यूर μ दाएं पश्च सीए 1 ल्यूर जेड अंतर 1.4, पी 0.16; बाएं पूर्वकाल डीजी / सीए 3 स्रोत μ दाएं पीछे सीए 1 स्रोत जेड) में प्रभावों की तुलना करते हुए। अंतर μ 2.05, पी 0.04; लेफ्ट पोस्टीरियर DG/CA3 ल्यूर μ राइट पोस्टीरियर CA1 ल्यूर Z डिफरेंस 1.2, p 0.2; लेफ्ट पोस्टीरियर DG/CA3 सोर्स μ राइट पोस्टीरियर CA1 सोर्स Z डिफरेंस μ 1.85, p 0.06)। दाएं पीछे के डीजी / सीए 3 में पैटर्न पृथक्करण प्रभाव, साथ ही दाएं पश्च सीए 1 में स्रोत प्रभाव, हिप्पोकैम्पस उपक्षेत्रों (एन 12) में कई तुलनाओं के लिए होल्म-सिडक सुधार से बच गया।

बाएं पोस्टीरियर CA1 में परिचित और नवीनता के संकेत और बाएं पोस्टीरियर CA1 में PHC गतिविधि को छोड़ दिया और बाएं PHC ने प्रतिक्रिया प्रोफाइल दिखाए जो अनुमानित पैटर्न पृथक्करण या स्रोत मेमोरी सिग्नल या दोनों के बीच एक बातचीत के अनुरूप नहीं थे। बाएँ पश्च CA1 में, स्रोत का एक मुख्य प्रभाव था; हालांकि, गलत स्रोत निर्णय के लिए गतिविधि सही स्रोत निर्णय (एस μ एस) (एफ (1,24) 5.9, पी 0। 0 2) की तुलना में अधिक थी। बाएं पीएचसी में, लालच भेदभाव का एक मुख्य प्रभाव था, लालच झूठे अलार्म (एफ (1,24) 6.3, पी 0। 0 2) की तुलना में लालच सही अस्वीकृति के लिए गतिविधि अधिक थी। हालांकि, बेसलाइन (LCR बेसलाइन) (t(24) 2.5, p 0.02) के सापेक्ष ल्यूर सही रिजेक्शन की गतिविधि बढ़ा दी गई थी। जैसे, पहचान स्मृति के दौरान इन क्षेत्रों के जुड़ाव की बेहतर जांच करने के लिए लक्ष्य हिट को एनोवा में शामिल किया गया था, जिसके परिणामस्वरूप आइटम मेमोरी (एलसीआर, एलएफए, और लक्ष्य हिट) और स्रोत मेमोरी (स्रोत सही और स्रोत गलत) निश्चित कारकों के रूप में। जब लक्ष्य हिट शामिल किए गए, तो हमने आइटम मेमोरी (चित्र 3I; F(2,48) 5.4, p 0.008) और स्रोत (F(F) का प्रभाव देखा। 2,48) 6.2, p 0.02) बाएं पोस्टीरियर CA1 में, पोस्ट हॉक परीक्षणों के साथ LCRs और LFAs (LCR बनाम हिट्स: माध्य अंतर μ {) की तुलना में लक्ष्य हिट के लिए अधिक गतिविधि दिखा रहा है। {60}}.07, p 0.01; LFA बनाम हिट्स: माध्य अंतर μ 0.06, p 0.03)। गतिविधि का यह पैटर्न एक "परिचित संकेत" को प्रतिबिंबित कर सकता है जिसे अक्सर हिप्पोकैम्पस में देखा जाता है, उपन्यास वस्तुओं की तुलना में पहले देखी गई वस्तुओं के लिए अधिक गतिविधि के साथ (रीघ एट अल।, 2014; रुतिशौसर एट अल।, 2015)। बाएं पीएचसी ने सही अस्वीकृति (एलसीआर बनाम एलएफए) के लिए अधिक गतिविधि के साथ दोनों आइटम (छवि 4ई; एफ (2,48) 6.7, पी 0.003) और स्रोत (एफ (1,24) 7.9, पी 0.01) का प्रभाव दिखाया। : माध्य अंतर 0.08, p 0.01; LCR बनाम हिट्स: माध्य अंतर 0.1, p 0.004) और गलत स्रोत निर्णय के लिए। यद्यपि इस क्षेत्र ने एलएफए की तुलना में एलसीआर के लिए अधिक गतिविधि दिखाई, यह कई एफएमआरआई अध्ययनों में देखे गए मानक पैटर्न पृथक्करण संकेत का पालन नहीं करता है, क्योंकि सही अस्वीकृति के लिए गतिविधि फ़ॉइल सही अस्वीकृति (एलसीआर एफसीआर) के बराबर नहीं थी। इसके बजाय, सही अस्वीकृति को लुभाने के लिए बढ़ी हुई गतिविधि विशेष रूप से मजबूत आइटम नवीनता संकेतन को दर्शा सकती है। आइटम की जानकारी के स्रोत के बारे में अनिश्चितता बाएं पोस्टीरियर सीए1 और बाएं पीएचसी दोनों में देखे गए स्रोत गलत परीक्षणों के लिए बढ़ी हुई गतिविधि में योगदान दे सकती है।

स्वर-वार विश्लेषण

उन क्षेत्रों की पहचान करने के लिए जहां लालच भेदभाव और स्रोत स्मृति दोनों के अतिव्यापी प्रभाव हो सकते हैं जो हमारे प्राथमिक आरओआई से बाहर थे, हमने एक खोजपूर्ण स्वर विश्लेषण किया। हमने निश्चित कारकों के रूप में लालच भेदभाव (एलसीआर बनाम एलएफए) और स्रोत मेमोरी (स्रोत सही बनाम स्रोत गलत) के साथ दोहराए गए एनोवा को चलाया। चित्र 5 स्वरों के समूहों को दिखाता है जो लालच भेदभाव (लाल) या स्रोत (नीला) का मुख्य प्रभाव दिखाते हैं, साथ ही स्वर जो लालच भेदभाव और स्रोत (हरा) दोनों का मुख्य प्रभाव दिखाते हैं। इस विश्लेषण से तीन प्रमुख विषयों का पता चला। सबसे पहले, भेदभाव को लुभाने से संबंधित गतिविधि ने उदर दृश्य धारा और पूर्वकाल एमटीएल, विशेष रूप से पूर्वकाल हिप्पोकैम्पस और पीआरसी में मजबूत गतिविधि चलाई। इसके विपरीत, स्रोत मेमोरी से संबंधित गतिविधि ने mPFC, रेट्रोस्प्लेनियल कॉर्टेक्स और कोणीय गाइरस जैसे क्षेत्रों में गतिविधि चलाई, जिन्हें अक्सर स्रोत मेमोरी (रंगनाथ और रिची, 2012; जॉनसन एट अल।, 2013; हचिंसन एट अल।, 2014) में फंसाया गया है। ) इसके अतिरिक्त, हिप्पोकैम्पस और पीएचसी सहित पश्च एमटीएल में स्रोत स्मृति प्रभाव काफी हद तक मौजूद थे। दूसरा, हालांकि यह हमारे आरओआई-आधारित विश्लेषणों में कम स्पष्ट था, लालच भेदभाव और स्रोत प्रभाव एमटीएल में पार्श्वता की आश्चर्यजनक डिग्री दिखाते हुए दिखाई दिए। पूर्वकाल-पश्च पृथक्करण के अलावा, एमटीएल में लालच-संबंधी गतिविधि अधिक बाएं-पार्श्वीकृत थी, जबकि स्रोत स्मृति-संबंधी गतिविधि अधिक दाएं-पार्श्वीकृत थी। तीसरा, रेट्रोस्प्लेनियल कॉर्टेक्स, प्रीक्यूनस और राइट कोणीय गाइरस में कुछ साझा स्वरों के बावजूद, लालच भेदभाव और स्रोत मेमोरी गतिविधि मानचित्र आश्चर्यजनक रूप से गैर-अतिव्यापी थे। यह विशेष रूप से हड़ताली है जिसे कई लालच- या स्रोत-संचालित स्वर दिए गए हैं जो आसन्न हैं लेकिन साझा नहीं किए गए हैं।

सिस्टैंच पूरक:याददाश्त में सुधार

बहस

हम एक उच्च-रिज़ॉल्यूशन fMRI अध्ययन का वर्णन करते हैं जो समवर्ती रूप से स्रोत मेमोरी और पैटर्न पृथक्करण का परीक्षण करने और इन प्रक्रियाओं में हिप्पोकैम्पस सबफ़ील्ड और नियोकोर्टिकल योगदान का आकलन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। हमारे पिछले व्यवहार कार्य को दोहराते हुए, हमने पाया कि पैटर्न पृथक्करण (और इसके विपरीत) की अनुपस्थिति में सही स्रोत स्मृति निर्णय हो सकते हैं, यह दर्शाता है कि ये प्रक्रियाएं व्यवहारिक रूप से अलग-अलग हैं। हमने इन प्रक्रियाओं से जुड़े सिग्नल प्रोफाइल में एक हदबंदी भी पाई, जिसमें हिप्पोकैम्पस सबफील्ड और कॉर्टिकल आरओआई बड़े पैमाने पर गैर-अतिव्यापी प्रभाव दिखा रहे हैं। परीक्षण किए गए किसी भी क्षेत्र में स्रोत मेमोरी और लालच भेदभाव के बीच कोई बातचीत नहीं देखी गई। इन निष्कर्षों से पता चलता है कि, हालांकि स्रोत मेमोरी और पैटर्न पृथक्करण दोनों विस्तृत एपिसोडिक मेमोरी में योगदान करते हैं, और दोनों हिप्पोकैम्पस पर निर्भर करते हैं, इन प्रक्रियाओं को अलग-अलग तंत्रिका तंत्र द्वारा समर्थित किया जाता है।

जैसा कि अनुमान लगाया गया था, हमने DG/CA3 में पैटर्न पृथक्करण के अनुरूप एक संकेत देखा, LCRs के लिए LFAs की तुलना में अधिक गतिविधि के साथ और उपन्यास फ़ॉइल के लिए गतिविधि के बराबर। यह ओवरलैपिंग इनपुट को ऑर्थोगोनलाइज़ करने में इस क्षेत्र की प्रस्तावित भूमिका के अनुरूप है। हमने इन क्षेत्रों में सही साहचर्य स्मृति निर्णयों के लिए पुनर्प्राप्ति में वृद्धि की गतिविधि को दर्शाने वाले पिछले अध्ययनों के अनुरूप, दाएं पश्च सीए 1 और दाएं पश्चवर्ती उप-केंद्र में एक स्रोत स्मृति संकेत देखा (एल्ड्रिज एट अल।, 2005; विस्कॉन्टस एट अल।, 2009; स्टीवेन्सन) एट अल।, 2018)। किसी भी हिप्पोकैम्पस उपक्षेत्र ने लालच भेदभाव और स्रोत स्मृति या एक महत्वपूर्ण अंतःक्रिया के अतिव्यापी प्रभाव नहीं दिखाए।

हम ध्यान दें कि स्मरणीय भेदभाव के परीक्षण की हमारी विधि और समान वस्तुओं के जवाब में बोल्ड प्रतिक्रिया अनुकूलन की कमी पैटर्न पृथक्करण का एक अप्रत्यक्ष उपाय है। इसके अतिरिक्त, हिप्पोकैम्पस उपक्षेत्रों में सिग्नल प्रोफाइल में देखे गए पृथक्करण के बावजूद, इन आंकड़ों को यह सुझाव देने के लिए नहीं लिया जाना चाहिए कि ये क्षेत्र स्रोत मेमोरी और पैटर्न पृथक्करण प्रक्रियाओं दोनों में शामिल नहीं हैं। यह सुझाव देने के लिए बहुत सारे सबूत हैं कि DG/CA3 क्षेत्र स्रोत मेमोरी का समर्थन करता है जब वस्तुओं और उनके संबंधित संदर्भ के बीच ओवरलैप होता है (उदाहरण के लिए, हर दिन एक ही कार पार्क करना)। इसके अतिरिक्त, CA3 उपक्षेत्र को लंबे समय से पैटर्न पूरा करने, या संबंधित जानकारी की पुनर्प्राप्ति में शामिल माना जाता है जब एक आंशिक क्यू (ओ'रेली और नॉर्मन, 2002; कुमारन एट अल।, 2016) के साथ प्रस्तुत किया जाता है। इस प्रक्रिया को स्रोत मेमोरी के लिए महत्वपूर्ण माना जाता है (उदाहरण के लिए, किसी आइटम को देखने से उस आइटम के स्थान की पुनर्प्राप्ति ट्रिगर हो सकती है)। CA1 को CA3 में पैटर्न से अलग किए गए अभ्यावेदन को एंटोरहिनल कॉर्टेक्स (नॉर्मन, 2010) में इनपुट पैटर्न से जोड़कर पैटर्न पृथक्करण का समर्थन करने के लिए माना जाता है। CA1 एक "मैच-बेमेल" डिटेक्टर के रूप में कार्य करके, पुनः प्राप्त मूल वस्तु और लालच (डंकन एट अल।, 2012) के बीच विसंगतियों को इंगित करते हुए, महामारी संबंधी भेदभाव में योगदान दे सकता है। चूंकि सबिकुलम हिप्पोकैम्पस के मुख्य आउटपुट के रूप में कार्य करता है, इसलिए इस क्षेत्र के स्रोत मेमोरी और पैटर्न पृथक्करण सहित कई हिप्पोकैम्पस-निर्भर प्रक्रियाओं में शामिल होने की संभावना है। तदनुसार, हम यह सुनिश्चित करते हैं कि स्रोत मेमोरी और पैटर्न पृथक्करण दोनों अलग-अलग क्षेत्रों के बजाय जटिल हिप्पोकैम्पस सर्किट पर निर्भर करते हैं। दरअसल, लिब्बी एट अल द्वारा हाल ही में एक अध्ययन। (2018) ने पाया कि हिप्पोकैम्पस गतिविधि के पैटर्न समान वस्तुओं और समान संदर्भों के बीच भेदभाव करते हैं, लेकिन समान वस्तुओं-संदर्भ में सामान्यीकृत होते हैं, जो जटिल बातचीत का सुझाव देते हैं। हालांकि, वर्तमान अध्ययन में स्रोत मेमोरी और पैटर्न पृथक्करण द्वारा प्राप्त अलग-अलग संकेतों से संकेत मिलता है कि ये प्रक्रियाएं अलग-अलग तंत्रिका तंत्रों पर निर्भर हो सकती हैं जिन्हें तब पहचाना जा सकता है जब दो प्रक्रियाओं को एक प्रयोगात्मक डिजाइन में एक दूसरे के खिलाफ खड़ा किया जाता है।

यह पृथक्करण हिप्पोकैम्पस के बाहर भी देखा गया था, पीएचसी और कोणीय गाइरस के साथ सही स्रोत निर्णय (कोई पैटर्न पृथक्करण संकेत) के लिए बढ़ी हुई गतिविधि और पीआरसी एक पैटर्न पृथक्करण संकेत (कोई स्रोत स्मृति संकेत नहीं) दिखा रहा था। गतिविधि का यह पैटर्न स्थानिक/प्रासंगिक प्रसंस्करण में पीएचसी की सुस्थापित भूमिका और प्रासंगिक विवरण की पुनर्प्राप्ति में कोणीय गाइरस की भूमिका के अनुरूप है। उदर "क्या" धारा के हिस्से के रूप में, पीआरसी लंबे समय से आइटम पहचान में शामिल होने के लिए जाना जाता है। इसी तरह के कार्य का उपयोग करते हुए हमारे समूह के हालिया कार्य से पता चला है कि यह क्षेत्र समान वस्तुओं (रीघ और यासा, 2014) के स्मरणीय भेदभाव के दौरान लगा हुआ है। वर्तमान परिणाम इस प्रभाव को दोहराते हैं, कॉर्टिकल क्षेत्रों (रीघ और यासा, 2014; केंट एट अल।, 2016; पिजन और मोरकॉम, 2016) में पैटर्न पृथक्करण जैसे प्रभावों की जांच करने वाले साहित्य को जोड़ते हुए। पीआरसी को जटिल अवधारणात्मक भेदभावों में शामिल माना जाता है, जो बाद के महामारी भेदभाव में योगदान दे सकता है (बैरेन्स एट अल।, 2011)। ये परिणाम प्रतिनिधित्व-श्रेणीबद्ध मॉडल के अनुरूप भी हैं, जो मानता है कि पीआरसी जटिल आइटम सुविधाओं का प्रतिनिधित्व करता है जो समान वस्तुओं के बीच साझा किए जाने की संभावना कम है और, जैसे, इन वस्तुओं के बीच हस्तक्षेप को हल कर सकते हैं (केंट एट अल।, 2016) . हालांकि यह कम्प्यूटेशनल मॉडल के पारंपरिक अर्थों में पैटर्न पृथक्करण को प्रतिबिंबित नहीं कर सकता है, यह अतिव्यापी इनपुट के बीच भेदभाव करने के तरीके के बराबर है। स्रोत मेमोरी और पैटर्न पृथक्करण संकेतों के बीच के पृथक्करण को एक स्वर-वार विश्लेषण द्वारा आगे पुष्टि की गई, जिससे पता चला कि, पश्च कॉर्टिकल क्षेत्रों में कुछ साझा स्वरों को छोड़कर, भेदभाव और स्रोत मेमोरी से संबंधित गतिविधि काफी हद तक गैर-अतिव्यापी थी।

जबकि हमने अपनी परिकल्पना के ढांचे के भीतर परिणामों की व्याख्या करने का प्रयास किया, हम इस संभावना से इंकार नहीं कर सकते कि अन्य कारकों ने परिणामों के देखे गए पैटर्न में योगदान दिया हो। चूंकि हमारे प्रायोगिक प्रतिमान ने स्रोत मेमोरी का परीक्षण करने के लिए कर पैटर्न पृथक्करण और स्थानिक स्थान के समान वस्तुओं का उपयोग किया था, एक वैकल्पिक व्याख्या यह है कि मनाया पैटर्न पृथक्करण और स्रोत स्मृति प्रभाव क्रमशः वस्तु बनाम स्थानिक प्रसंस्करण को प्रतिबिंबित कर सकते हैं। हालाँकि, यह व्याख्या यह नहीं बताती है कि क्यों देखे गए प्रभाव हमारे अनुमानित पैटर्न पृथक्करण संकेत द्वारा चित्रित विशिष्ट प्रतिक्रिया प्रोफ़ाइल में फिट होते हैं, झूठे अलार्म की तुलना में सही अस्वीकृति के लिए गतिविधि के साथ और फ़ॉइल सही अस्वीकृति के बराबर। इसके अलावा, यदि यह प्रभाव पूरी तरह से ऑब्जेक्ट प्रोसेसिंग द्वारा संचालित किया जा रहा है, न कि पैटर्न पृथक्करण, तो हम आवश्यक रूप से इस प्रभाव को DG/CA3 में देखने की उम्मीद नहीं करेंगे क्योंकि ऑब्जेक्ट मान्यता अक्सर हिप्पोकैम्पस को संलग्न नहीं करती है। इसके विपरीत, हस्तक्षेप की स्थिति में वस्तु की पहचान, स्थानिक रूप से पैटर्न पृथक्करण, DG/CA3 को संलग्न करता है, यह सुझाव देता है कि यह वही है जो इस क्षेत्र में देखे गए प्रभावों को चला रहा है। पीआरसी और पीएचसी में देखा गया पृथक्करण वस्तु बनाम स्थानिक व्याख्या के अनुरूप है, क्योंकि इन क्षेत्रों को क्रमशः वस्तु और स्थानिक प्रसंस्करण में शामिल होने के लिए जाना जाता है। हालाँकि, चूंकि DG/CA3 को ऑब्जेक्ट और स्थानिक प्रसंस्करण दोनों का जवाब देने के लिए दिखाया गया है, डोमेन विशिष्टता परिणामों के देखे गए पैटर्न को स्पष्ट रूप से स्पष्ट नहीं करती है। भविष्य के अध्ययन विभिन्न प्रकार के पैटर्न पृथक्करण या स्रोत निर्णयों का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए कर सकते हैं कि क्या देखी गई घटनाएं वस्तु / स्थानिक प्रसंस्करण के लिए विशिष्ट हैं या तौर-तरीकों को सामान्य बनाती हैं।

एक दूसरी संभावना यह है कि पैटर्न पृथक्करण और स्रोत स्मृति प्रभाव को क्रमशः एन्कोडिंग बनाम पुनर्प्राप्ति द्वारा संचालित किया जा सकता था, क्योंकि समान लालच की सही अस्वीकृति में अपेक्षाकृत अधिक एन्कोडिंग-संबंधित प्रक्रियाएं शामिल हो सकती हैं। हालांकि, एन्कोडिंग और पुनर्प्राप्ति अत्यधिक गतिशील प्रक्रियाएं हैं, और एन्कोडिंग और पुनर्प्राप्ति प्रक्रियाओं का संयोजन आइटम भेदभाव और स्रोत मेमोरी दोनों में योगदान देता है। उदाहरण के लिए, समान लालच की सही अस्वीकृति में "रिकॉल-टू-रिजेक्ट" रणनीति शामिल हो सकती है। तीसरी संभावना यह है कि पैटर्न पृथक्करण और स्रोत स्मृति प्रभाव क्रमशः पैटर्न पृथक्करण और पैटर्न पूर्णता द्वारा संचालित हो सकते थे, क्योंकि स्रोत स्मृति निर्णय में आंशिक क्यू (आइटम) के आधार पर एक स्थानिक स्थान को पुनः प्राप्त करना शामिल है। हालांकि, पैटर्न पृथक्करण और पैटर्न पूर्णता परस्पर अनन्य नहीं हैं और, एन्कोडिंग और पुनर्प्राप्ति-संबंधित प्रक्रियाओं की तरह, हमारे सभी विभिन्न परीक्षण प्रकारों में शामिल होने की संभावना है। उदाहरण के लिए, हम तर्क दे सकते हैं कि आइटम भेदभाव में पैटर्न पूरा होना भी शामिल है क्योंकि इन परीक्षणों में "रिकॉल-टू-रिजेक्ट" रणनीति शामिल है, जैसा कि ऊपर उल्लेख किया गया है। जैसे, न तो एन्कोडिंग बनाम पुनर्प्राप्ति और न ही पैटर्न पृथक्करण बनाम पैटर्न पूर्णता पृथक्करण स्पष्ट रूप से परिणामों के देखे गए पैटर्न की व्याख्या करता है।

स्रोत स्मृति प्रभाव काफी हद तक पोस्टीरियर एमटीएल में मौजूद थे, जिसमें पोस्टीरियर हिप्पोकैम्पस और पीएचसी शामिल थे, जो इस क्षेत्र सहित हाल के सिद्धांतों के अनुरूप थे, जो एक अत्यधिक परस्पर जुड़े पश्च नेटवर्क के हिस्से के रूप में प्रासंगिक और स्थानिक प्रसंस्करण में शामिल थे, जिसमें कोणीय गाइरस और रेट्रोस्प्लेनियल कॉर्टेक्स शामिल थे। (रंगनाथ और रिची, 2012)। दिलचस्प बात यह है कि पैटर्न पृथक्करण प्रभाव पूर्वकाल और पश्च DG/CA3 दोनों में मौजूद थे। जबकि कुछ सिद्धांतों ने पूर्वकाल हिप्पोकैम्पस को अधिक पाठ्यक्रम, सार-आधारित स्मृति के साथ जोड़ा है, जैसा कि पॉपपेनक एट अल द्वारा नोट किया गया है। (2013), यह हिप्पोकैम्पस की लंबी धुरी पर डीजी/सीए3 सबफील्ड के असमान वितरण को प्रतिबिंबित कर सकता है, अन्य उपक्षेत्रों की तुलना में पीछे के हिप्पोकैम्पस में डीजी/सीए3 का उच्च अनुपात होता है। हमारे परिणाम बताते हैं कि, कम से कम DG/CA3 के भीतर, पूर्वकाल और पश्च हिप्पोकैम्पस दोनों विस्तृत एपिसोडिक मेमोरी का समर्थन करते हैं।

ये परिणाम एकल प्रायोगिक प्रतिमान में एपिसोडिक मेमोरी के कई पहलुओं के परीक्षण के मूल्य को उजागर करते हैं। यद्यपि स्रोत मेमोरी और पैटर्न पृथक्करण दोनों हिप्पोकैम्पस को संलग्न करते हैं, दोनों प्रक्रियाओं का समवर्ती परीक्षण करके हम यह देखने में सक्षम थे कि क्या, और कहाँ, इन प्रक्रियाओं से संबंधित गतिविधि ओवरलैप और / या इंटरैक्ट करती है। यहां, हमने पाया कि स्रोत मेमोरी और पैटर्न पृथक्करण अलग-अलग तंत्रों का उपयोग करते प्रतीत होते हैं। यह पृथक्करण समझा सकता है कि लोगों के पास संदर्भ के लिए बहुत स्पष्ट स्मृति क्यों हो सकती है लेकिन विशिष्ट लोगों या वस्तुओं की गलत पहचान कर सकते हैं। भविष्य के अध्ययन उन परिस्थितियों की जांच कर सकते हैं जिनके तहत स्रोत स्मृति और पैटर्न पृथक्करण परस्पर क्रिया कर सकते हैं।

याददाश्त बढ़ाएंसिस्टैंचे