Rekonesans nan sèvo nan sekans tanporèl ki te aprann anvan an parapò ak nouvo sekans tanporèl: yon pwosesis diferan similtane Pati 2

Done akizisyon

Nou akeri done anatomik MRI ak MEG nan de sesyon endepandan. Done MEG yo te akeri lè yo te anplwaye yon sistèm Elekta Neuromag TRIUX (Elekta Neuromag, Helsinki, Fenlann) ekipe ak 306 chanèl. Te machin nan pozisyone nan yon chanm mayetik kouvwi nan Aarhus University Hospital, Denmark. Done yo te anrejistre nan yon pousantaj echantiyon 1,000 Hz ak filtraj analòg nan 0.1-330 Hz. Anvan mezi yo, nou mete nivo son a 50 dB pi wo pase papòt minimòm odyans chak patisipan. Anplis de sa, lè nou itilize yon numériseur ki genyen twa dimansyon (Polhemus Fastrak, Colchester, VT, USA), nou te anrejistre fòm tèt patisipan an ak pozisyon kat bobin tèt yo, konsènan twa repàs anatomik (nasion, ak kote preauricular gòch ak dwa).

Avèk devlopman kontinyèl nan syans ak teknoloji, anpil nouvo konsèp ak teknoloji te parèt nan lavi nou. Yo, teknoloji MEG se youn nan yo. MEG se yon teknik jeneral pou mezire aktivite elektrik nan sèvo imen an. Li itilize yon entèferomèt pwopòsyon superconducting (SQUID) pou detekte aktivite elektrik newòn yo. Teknoloji MEG ka ede nou pi byen konprann prensip travay sèvo imen an, epi eksplore mistè entèlijans imen an.

Anplis etidye aktivite elektrik newòn yo, teknoloji MEG kapab evalye ak etidye memwa imen tou. Anpil etid yo te montre yon relasyon ant teknoloji MEG ak memwa. Lè yo etidye ak analize gwo kantite done, syantis yo ka itilize teknoloji MEG pou swiv kapasite memwa moun yo ak fason diferan moun trete memwa.

Dapre rechèch la, atravè analiz teknoloji MEG ak done, syantis yo ka idantifye ak mezire aktivite elektrik la nan diferan rejyon nan sèvo imen an, kidonk ede nou konprann mòd travay sèvo a. Done sa yo ka ede nou pi byen konprann memwa ak pwosesis mantal, epi an vire, devlope pi bon fason pou amelyore memwa moun yo.

Anplis de sa, anpil etid yo te montre tou ke li se antyèman posib yo sèvi ak divès metòd ak teknik amelyore memwa. Sèvi ak diferan teknik memwa ak egzèsis, nou ka fè egzèsis sèvo nou yo epi konsa amelyore kapasite nou sonje. Pou moun ki vle amelyore memwa yo, konprann teknoloji MEG ak analiz done se yon etap enpòtan.

Se poutèt sa, gen yon relasyon inséparabl ant teknoloji MEG ak memwa. Atravè analiz la nan gwo kantite done, nou ka pi byen konprann ki jan sèvo imen an ap travay ak pwosesis fòmasyon memwa, ak Lè sa a, devlope pi bon metòd pou amelyore kapasite memwa nou an. Nou kwè ke nan tan kap vini an, ak devlopman kontinyèl ak amelyorasyon nan teknoloji, nou pral gen plis metòd ak teknoloji ede nou pi byen devlope ak itilize kapasite memwa nou an. Soti nan pwen de vi sa a, nou bezwen amelyore memwa nou an. Cistanche ka siyifikativman amelyore memwa, paske Cistanche kapab tou kontwole balans nerotransmeteur, tankou ogmante nivo asetilkolin ak faktè kwasans, ki trè enpòtan pou memwa ak aprantisaj. Anplis de sa, vyann kapab tou amelyore sikilasyon san ak ankouraje livrezon oksijèn, sa ki ka asire ke sèvo a resevwa ase nitrisyon ak enèji, kidonk amelyore vitalite ak andirans nan sèvo a.

Klike sou sipleman pou amelyore memwa

Kote bobin tèt yo te anrejistre pandan tout anrejistreman an lè l sèvi avèk yon idantifikasyon pozisyon tèt kontinyèl (cHPI), ki pèmèt nou swiv kote egzak tèt la nan eskanè MEG la nan chak pwen tan. Nou itilize done sa yo pou fè yon koreksyon mouvman egzat nan yon etap pita nan analiz done yo.

Done MRI anatomik anrejistre yo te koresponn ak estriktirèl T1 la. Yo rapòte paramèt akizisyon yo pou eskanè a jan sa a: gwosè voxel=1.0 × 1.0 × 1.0 mm (oswa 1.0 mm3); gwosè matris rekonstwi 256 × 256; tan eko (TE) nan 2.96 ms ak tan repetisyon (TR) nan 5,000 ms ak yon Pleasant 240 Hz/Px. Nan yon etap pita nan analiz la, yo te ko-anrejistre chak eskanè MR pondere T{1-nan modèl sèvo MNI estanda a atravè yon transfòmasyon afine epi yo te refere yo ak espas detèktè MEG yo lè l sèvi avèk done fòm tèt Polhemus la ak twa yo. pwen fiducial yo mezire pandan sesyon MEG la.

Done pre-tretman

Done materyèl detèktè MEG anvan tout koreksyon (204 gradyomètr planè ak 102 mayetomètr) te pre-trete pa MaxFilter (Taulu and Simola 2006) pou diminye entèferans ki soti deyò po tèt la lè w aplike separasyon espas siyal. Nan menm sesyon an, Maxfilter tou te ajiste siyal la pou mouvman tèt la ak desann li soti nan 1, 000 a 250 Hz.

Done yo te konvèti nan fòma SPM ak analize plis nan Matlab (MathWorks, Natick, Massachusetts, USA) lè l sèvi avèk OSL (OHBA Software Library), yon bwat zouti ki disponib gratis ki depann sou yon konbinezon de FSL (Woolrich et al. 2009), SPM (Penny et al. 2007) ak Fieldtrip (Oostenveld et al. 2011), osi byen ke fonksyon inhouse-bati. Yo te aplike yon filtè antay (48-52 Hz) pou korije entèferans posib ak kouran elektrik la. Done yo te pi lwen desann nan 150 Hz ak kèk segman nan done yo, ki chanje pa gwo zafè, yo te retire apre enspeksyon vizyèl.

Lè sa a, pou jete entèferans eyeblinks ak zafè batman kè ki soti nan done sèvo yo, yo te itilize analiz eleman endepandan (ICA) pou dekonpoze siyal orijinal la an konpozan endepandan. Lè sa a, konpozan yo ki te ranmase eyeblink ak aktivite kè-bat yo te premye izole ak Lè sa a, jete. Siyal la te rebati lè l sèvi avèk eleman ki rete yo (Mantini et al. 2011) ak Lè sa a, epoched nan 80 esè (yon sèl pou chak ekstrè mizik) ki dire 3,500 ms chak (ak 100 ms nan tan pre-stimuls ki te itilize pou koreksyon debaz) ( Figi 1B).

Tès inivaryab ak simulation Monte-Carlo sou detèktè MEG

Malgre ke konsantre prensipal nou an te sou done nan sèvo rekonstwi sous MEG, yo te kalkile premye analiz done Capteur MEG, ann amoni ak rekòmandasyon dènye kri pou pi bon pratik nan analiz MEG (Gross et al. 2013).

Kidonk, menm jan ak yon gwo kantite etid MEG ak elektwoansefalografi (EEG) ki gen rapò ak travay (Gross et al. 2013), nou fè mwayèn esè yo sou kondisyon yo, nou jwenn de esè mwayèn final, pou M ak N, respektivman. Lè sa a, nou konbine chak pè gradyomèt planar pa rasin sòm kare. Apre sa, nou te fè yon tès t pou chak pwen tan nan seri tan 0-2.500 s ak chak gradyomèt planar konbine, ki gen diferans M ak N.

Pou korije plizyè konparezon, nou kalkile simulation Monte-Carlo (MCS) (Kroese et al. 2011) ak 1,000 pèmitasyon sou gwoup rezilta enpòtan ki soti nan tès t yo. Nou konsidere grap orijinal yo enpòtan ki te gen yon gwosè ki pi gwo pase 99.9% gwosè gwoup maksimòm done permute yo. Ou ka jwenn plis detay sou pwosedi lajman itilize sa a nan Bonetti et al. (2020), Bonetti, Brattico, Carlomagno, et al. (2021a), Bonetti, Bruzzone, Sedghi, et al. (2021b), Bonetti, Brattico, Vuust, et al. (2021c) ak Fernàndez-Rubio, Brattico, et al. (2022a), FernàndezRubio, Carlomagno, et al. (2022b), Fernàndez-Rubio, Olsen, et al. (2022c).

Analiz sa a te retounen yon diferans gwo ak gaya ant kondisyon eksperimantal yo. Anplis de sa, aktivite nan sèvo ki anrejistre sou chanèl MEG yo ki fòme gwoup siyifikatif analiz MCS la te dekri yon seri tan, ki te prezante de eleman frekans prensipal yo. Jan yo montre nan Fig. S2A, eleman frekans ki pi vit te monte apre prezantasyon chak atik ki fòme sekans lan, pandan y ap eleman frekans ki pi dousman te akonpaye tout sekans lan.

Prèv sa a te plis sipòte pa kalkil konplèks Morlet wavelet transfòme (Daubechies 1992) sou tout done Capteur MEG, ki mete aksan sou kontribisyon prensipal la nan 1 ak 4 Hz nan siyal la MEG anrejistre pandan travay la (figi S2B). Anplis de sa, analiz sa a te montre yon pouvwa aparan ankò pi fèb alantou 10 Hz.

Nou dwe sonje, pouvwa 10 Hz la pa t bloke tan nan konpanse aparisyon sekans mizik la. Kidonk, analiz sa yo nou yo te konsantre prensipalman sou de gwoup frekans defini alantou 1 ak 4 Hz, paske yo te frekans ki gen pi fò pouvwa a. De gwoup sa yo te 0.1-1 ak 2-8 Hz. Anplis de sa, nou te fè yon analiz adisyonèl sou ranje frekans lan defini alantou 10 Hz, paske li te prezante yon pouvwa redwi men distenge. Gwoup sa a te 8-12 Hz.

Sa ki enpòtan, nou te fè ipotèz ke gwoup frekans 2–8 ak 0.1–1 Hz endis de pwosesis prensipal ki enplike nan travay eksperimantal nou an: pwosesis yon sèl atik ki fòme sekans tanporèl (i-pwosesis lokal) ak rekonèt sekans tanporèl kòm yon objè siperyè konplè (ii— pwosesis global).

Sous rekonstriksyon

Nou te itilize metòd rekonstriksyon sous dènye modèl pou estime sous yo, ki te pwodwi siyal nou te anrejistre sou detèktè MEG yo (Fig. 1C ak Fig. 2A) (Huang et al. 1999; Hillebrand and Barnes 2{{ 7}}05). Sa ki enpòtan, yo te kalkile algorithm rekonstriksyon sous la poukont pou twa gwoup frekans ki enplike nan etid la (0.1-1, 2-8, ak 8-12 Hz), pou karakterize repons yo evoke nan M ak N nan twa gwoup frekans diferan sa yo. . Espesyalman, etap sa yo te aplike.

Premyèman, done yo kontinyèl (anvan epoching la) te band-pass filtre nan twa gwoup frekans yo. Dezyèmman, done yo filtre (endepandanman pou twa gwoup yo) te epoched. Twazyèmman, done epòk yo te soumèt nan algorithm rekonstriksyon sous ki dekri anba a.

Yon algorithm konsa enplike de etap ki vin apre yo: (i) desine yon modèl avanse ak (ii) kalkile solisyon envès la. Modèl pi devan an se yon modèl teyorik ki konsidere chak sous sèvo kòm yon dipol aktif epi dekri kijan fòs inite dipol sa yo ta reflete sou tout detèktè MEG (nan ka nou an, nou itilize tou de mayetomèt ak gradyomèt planè) (Huang et al. 1999).

Isit la, nou te anplwaye yon griy 8-mm ki te retounen 3,559 kote dipol (voxels) nan tout sèvo a. Apre yo fin anrejistre done endividyèl estriktirèl T1 ak fiducials (enfòmasyon sou repère tèt), yo te kalkile modèl pi devan nan adopte yon metòd lajman itilize ki rele "Single Shell," prezante an detay pa Nolte (2003). Pwodiksyon an nan kalkil sa yo tou refere yo kòm modèl la jaden plon ki estoke nan matris L (sous × chanèl MEG). Nan kèk ka kote estriktirèl T1 pa t disponib, nou te fè kalkil jaden plon lè l sèvi avèk yon modèl (MNI152-T1 ak 8-mm rezolisyon espasyal).

Dezyèm etap rekonstriksyon sous la se kalkile solisyon envès la (sa vle di estime dèlko siyal neral la ki baze sou aktivite nan sèvo ki anrejistre ak MEG). Nan etid nou an, nou te chwazi beamforming, ki se youn nan algoritm ki pi popilè ak efikas ki disponib nan jaden an (Huang et al. 1999; Hillebrand and Barnes 2005). Pwosedi sa a itilize yon seri pwa diferan sekans aplike nan kote sous yo pou izole kontribisyon chak sous nan aktivite ki anrejistre pa chanèl MEG yo pou chak pwen tan (Hillebrand and Barnes 2005; Brookes et al. 2007). Nan yon nivo plis teknik, solisyon an envès ki baze sou beamforming ka dekri pa etap prensipal sa yo.

Premyèman, done yo anrejistre pa detèktè MEG (B) nan tan t ka dekri pa ekwasyon sa a (3):

kote L se modèl jaden plon ki dekri anwo a, Q se matris dipol ki pote aktivite chak dipol aktif (q) sou tan ak ε se bri (gade Huang et al. (2004) pou plis detay). Kidonk, pou rezoud pwoblèm envès la, nou dwe kalkile Q. Sèvi ak beamforming la, pwosedi sa a vire toutotou kalkil pwa yo aplike nan detèktè MEG yo nan chak pwen tan, jan yo montre pou sèl dipol q nan ekwasyon (4). ):

Vreman vre, pou jwenn q, pwa W yo ta dwe kalkile (enskripsyon T a refere a matris transpozisyon an). Pou fè sa, beamforming a depann sou miltiplikasyon matris ant L ak matris kovarians ant detèktè MEG (C), kalkile sou esè eksperimantal konkatenasyon yo. Espesyalman, pou chak sous sèvo n, pwa Wn yo kalkile jan sa a:

Pou remake, kalkil modèl jaden plon an te fè pou twa oryantasyon prensipal chak sous sèvo (dipol), dapre Nolte (Nolte 2003). Sepandan, anvan yo kalkile pwa yo, oryantasyon yo te redwi a yon sèl lè yo itilize algorithm dekonpozisyon valè sengilye sou miltiplikasyon matris la rapòte nan ekwasyon (6). Pwosedi sa a lajman adopte pou senplifye pwodiksyon beamforming (Huang et al. 2004; Woolrich et al. 2011).

Isit la, l reprezante modèl jaden plon an ak twa oryantasyon yo, pandan y ap L se modèl yon sèl-oryantasyon rezoud ki te itilize nan (5).

Finalman, jan mansyone pi wo a, konsènan aplikasyon an kodaj nan algoritm sa yo, nou te itilize bwat zouti Matlab tankou OSL, FieldTrip, SPM (fonksyon pou MEEG preprocessing ak bwat zouti SPM beamforming), ak FSL. Anplis, kòd sa yo te konplete pa scripts ak fonksyon nan kay la.

Aktivite nan sèvo pou chak eleman nan sekans tanporèl la

Premyèman, nou te vle detekte aktivite nan sèvo ki kache chak atik nan sekans tanporèl nou an (Fig. 1D, Fig. S3, S4, Tablo 1, ak Tablo S1). Isit la, nou kalkile valè absoli seri tan rekonstwi an depi nou te enterese nan fòs absoli siyal la.

Pou fè analiz premye nivo pou chak patisipan, nou te anplwaye modèl lineyè jeneral (GLMs). Modèl sa yo te kalkile sou done rekonstwi sous yo pou chak pwen tan ak sous sèvo (Hunt et al. 2012). GLM yo te retounen efè prensipal la (kontras estimasyon paramèt (COPEs)) nan M ak N kòm byen ke kontras yo. Yo te anplwaye depi yo te pèmèt yo jwenn efè prensipal yo ki te ajiste anpil pa divèjans atravè patisipan yo. Rezilta sa yo te soumèt nan yon analiz dezyèm nivo, anplwaye yon echantiyon t-tès ak espasyal lis divèjans jwenn ak yon nwayo Gaussian (plen-lajè nan mwatye maksimòm: 50 mm) (Huang et al. 2004).

Isit la, nou te enterese nan obsève diferan aktivite nan sèvo ki kache rekonesans nan M kont N sekans tanporèl, poukont pou chak gwoup frekans ak atik (ton mizik) fòme sekans lan. Kidonk, nou kalkile 15 (5 ton × 3 gwoup frekans) simulation Monte-Carlo (MCS) ki baze sou gwoup sou rezilta analiz dezyèm nivo (nivo gwoup) an mwayèn sou fennèt senk tan ki koresponn ak dire ton mizik yo. . Analiz MCS la gen ladan 1,000 pèmitasyon ak yon papòt ki fòme gwoup P <0.05 (ki soti nan tès dezyèm nivo yo). Espesyalman, tès MCS a te fèt nan detekte grap espasyal valè enpòtan nan done orijinal yo. Lè sa a, done sa yo te permuted, ak grap espasyal yo nan pèmute valè enpòtan yo te detekte. Pwosedi sa a te kalkile plizyè fwa (egzanp 1,000) epi li bay yon distribisyon referans gwosè grap yo detekte pou chak pèmitasyon. Finalman, gwosè gwoup orijinal yo te konpare ak distribisyon referans la. Gwoup orijinal yo te konsidere kòm siyifikatif si gwosè gwoup done permute yo te pi gwo pase gwosè grap orijinal yo mwens fwa pase nivo MCS. Nan ka sa a, piske nou te kalkile analiz la 15 fwa, nou te korije pou plizyè konparezon lè nou divize nivo MCS estanda (=0.05) pa 15, sa ki lakòz yon MCS ajou=0.003 (sa vle di orijinal la. grap yo te enpòtan si gwosè yo te pi gwo pase 99.7% gwosè grap permute yo).

Piske youn nan chenn frekans yo itilize nan etid sa a te pito ba ({{0}}.1–1 Hz), nou te recalculé rekonstriksyon sous la ak diferansye ki genyen ant M ak N pou 0.1–1 Hz lè l sèvi avèk twa diferan. debaz (500, 1,000, ak 2,000 ms). Sa a te fè pou demontre ke rezilta orijinal nou yo pa te kondwi pa longè liy debaz la. Rezilta yo nan pwosedi sa a montre nan Fig. S5 ak rapòte an detay nan Tablo S2.

K-vle di gwoupman fonksyonèl

Pou konpleman rezilta anvan nou yo epi bay yon deskripsyon pi detaye sou limit espasyal sous sèvo aktif yo ansanm ak aktivite yo sou tan, nou te defini yon pòsyon nan sèvo a ki baze sou fonksyonèl. Nou te adopte yon sa yo rele k-means fonksyonèl clustering, ki fòme ak yon seri de k-means clustering algorithms. Sinaga ak Yang (2020) fè sou enfòmasyon fonksyonèl ak espasyal nan chak seri tan rekonstwi sous sèvo yo (voxels). Yo te swiv apwòch sa a pou de gwoup frekans yo ki te retounen rezilta yo pi fò nan analiz anvan nou yo epi ki te asosye swa ak atik yo sèl nan sekans la oswa ak sekans antye, sètadi 0.1-1 ak 2-8 Hz.

Espesyalman, kòm yon premye etap, algorithm k-means fonksyonèl clustering kalkile yon clustering sou paramèt fonksyonèl debaz tankou valè pik ak endis korespondan seri tan voxel yo. Nou refere a etap sa a kòm clustering fonksyonèl. Pwosedi sa a te retounen yon seri pasèl endepandan gwoupe dapre pwofil fonksyonèl voxels sèvo yo. Vreman vre, pasèl sa yo ta ka swa genyen voxels ki te monte apeprè an menm tan an (Fig. 2B, agoch) oswa ki gen menm fòs absoli (Fig. 2B, adwat). Kòm li posib, gwoupman sou endis maksimòm seri tan yo sijere lè aktivite nan sèvo lokalize nan diferan rejyon nan diferan moman.

Kontrèman, lè aktivite a trè korelasyon sou pi fò nan voxels sèvo yo, gwoupman yo ta dwe fè sou valè maksimòm seri tan epi yo ta ede yo idantifye dèlko debaz yo nan siyal neral la. Nan etid sa a, 0.1– 1 Hz (pwosesis global nan sekans lan) prezante diferan pik nan aktivite deplase sou tan e konsa yo te gwoupe konsidere endis tan yo nan pik sa yo. Yon fason diferan, 2-8 Hz (pwosesis lokal nan sekans lan) te montre aktivite trè korelasyon e se poutèt sa te gwoupe lè l sèvi avèk valè absoli nan aktivite pik sa yo. Kòm lajman fè nan analiz clustering (Garcia-Dias et al. 2019), tou nan ka nou an li te benefisye kalkile algorithm nan clustering sou yon seri sekans k grap (soti nan k=2 rive 20). Lè sa a, yo te deside pi bon solisyon clustering ki baze sou estrateji evalyasyon byen li te ye (euristik) tankou metòd/règ koud (Liu and Deng 2021) ak koyefisyan silwèt (Al-Zoubi and Al Rawi 2008).

Metòd koud la konsiste nan trase sòm erè kare (SSE) nan eleman ki fè pati grap yo ki konsène santwoyid grap la, kòm yon fonksyon de solisyon grap yo pwogresivman plis anpil. Lè sa a, metòd la sijere vizyèlman idantifye "koud la" nan koub la kòm kantite grap yo itilize. Koyefisyan silwèt la se yon valè (ki soti nan -1 jiska +1) ki montre resanblans yon eleman ak grap li (koezyon) lè yo konpare ak lòt grap (separasyon). Yon valè koyefisyan silwèt segondè endike ke eleman an byen matche ak grap li yo ak mal ak grap vwazen yo.

Yon fwa yo deside pi bon solisyon fonksyonèl clustering, yon dezyèm clustering sou enfòmasyon espasyal yo ta dwe kalkile (gwoupman espasyal, Fig. 2C). Vreman vre, aktivite nan sèvo dekri sitou pa de paramèt, kote espasyal, ak varyasyon sou tan. Gwoup voxels sèvo orijinal yo nan pasèl fonksyonèl diferan ka retounen gwo pasèl ki enplike yon rezo zòn nan sèvo ki separe espasyalman ki pa egzanp aktif an menm tan. Kidonk, pou defini yon pi bon pasèl, li itil pou fè yon analiz gwoupman tou sou kowòdone espasyal chak nan pasèl fonksyonèl yo. Nan etid nou an, nou konsidere kowòdone espasyal ki genyen twa dimansyon (nan espas MNI) voxels ki fòme chak pasèl fonksyonèl yo. Yo te fè kalkil gwoupman sa a pou yon seri sekans k solisyon grap (soti k=2 rive 10), pou yon pasèl alafwa. Kòm pou gwoupman fonksyonèl, nou evalye solisyon ki pi bon pou gwoupman espasyal lè l sèvi avèk règ la koud ak koyefisyan silwèt la. K-means fonksyonèl gwoupman an te konplete yon fwa pwosedi sa a te fèt sou tout pasèl fonksyonèl, sijere yon parcellation efikas pou travay la eksperimantal ki baze sou tou de enfòmasyon fonksyonèl ak espasyal (egzanp yo rapòte nan Fig. S7, Tablo S3, ak S4 pou 0.1–). 1 Hz ak Fig. S8, Tablo S5, S6, ak S7 pou 2-8 Hz). Kòm yon dènye etap, yo te mezire seri tan voxels sèvo ki fè pati chak pasèl ansanm pou bay yon seri tan final pou pasèl la. Yo rapòte plis enfòmasyon sou gwoupman fonksyonèl k-means nan Materyèl siplemantè yo.

Kontras sou tan pou chak pasèl

Isit la, k-vle di gwoup fonksyonèl yo te fèt sou efè prensipal yo nan nivo gwoup M ak N mwayèn ansanm. Lè sa a, pou jwenn efè prensipal M ak N pou chak pasèl ak patisipan, nou fè mwayèn premye nivo efè prensipal M ak N (ki soti nan GLM yo) sou voxels nan sèvo ki fè pati chak nan pasèl fonksyonèl yo. Sa a te lakòz yon nouvo seri tan pou chak patisipan, pasèl fonksyonèl, ak kondisyon eksperimantal (M ak N). Seri tan sa yo te soumèt nan kontras univarye (M kont N; Fig. 2D, metòd, ak Fig. S9 ak S10, rezilta). Espesyalman, pou chak pasèl ak pwen tan-yo, nou kalkile yon de echantiyon t-tès (papòt P <0.05) ki konpare efè prensipal M kont N. Lè sa a, nou korije pou konparezon miltip lè nou itilize yon apwòch MCS ki genyen de dimansyon ak 1,000 pèmitasyon (MCS P <0.001). Ou ka jwenn plis detay sou pwosedi estatistik lajman adopte nan Bonetti et al. (2020), Bonetti, Brattico, Carlomagno, et al. (2021a), Bonetti, Bruzzone, Sedghi, et al. (2021b), Bonetti, Brattico, Vuust, et al. (2021c). Kòm fè pou lòt analiz yo, yo te obsève operasyon sa a pou de gwoup frekans prensipal yo te envestige nan etid la (Fig. 3 ak Tablo S8).

Rezilta yo

Konsepsyon eksperimantal ak analiz detèktè MEG

An plas an premye, apre yo fin preprocessing done yo MEG (al gade Fig. 1A ak B ak Materyèl ak Metòd pou plis detay), nou contraste aktivite nan sèvo ki kache rekonesans nan M kont N, ki te anrejistre pa detèktè yo MEG. Pwosedi sa a te retounen yon gwo grap enpòtan (P <0.001, gwosè grap k=2,117, valè mwayen=3.29, tan=0.547-1.180 s), ki montre aktivite nan sèvo pi fò pou M kont N. Anplis, aktivite nan sèvo ki anrejistre sou chanèl MEG yo ki fòme yon gwoup enpòtan konsa dekri yon seri tan, ki prezante de eleman frekans prensipal yo. Jan yo montre nan Fig. S2A, eleman frekans ki pi vit te monte apre prezantasyon chak atik ki fòme sekans lan, pandan y ap eleman frekans ki pi dousman te akonpaye tout sekans lan. Prèv sa a te plis sipòte pa kalkil la nan konplèks Morlet wavelet transfòme sou repons yo evoke anrejistre pa tout done Capteur MEG, ki mete aksan sou kontribisyon prensipal la nan 1 ak 4 Hz nan siyal la MEG anrejistre pandan travay la (figi S2B). Kidonk, analiz sa yo nou yo te konsantre prensipalman sou de gwoup frekans defini alantou 1 ak 4 Hz, ki te 0.1-1 ak 2-8 Hz. Sa ki enpòtan, nou te sipoze ke gwoup frekans 2-8 ak 0.1-1 Hz endis de pwosesis prensipal ki enplike nan travay eksperimantal nou an: pwosesis yon sèl atik ki fòme sekans tanporèl la (i-pwosesis lokal) ak rekonèt sekans tanporèl la kòm yon sipè òdone konplè. objè (ii—pwosesis global).

Sous rekonstwi aktivite nan sèvo ak analiz sèl-atik

Nou te konpare aktivite nan sèvo rekonstwi ki kache M kont N sekans (gade Materyèl ak Metòd pou plis detay). Rezilta diferan parèt pou de gwoup frekans prensipal yo ({{0}}.1-1 ak 2-8 Hz). Aktivite nan sèvo pou 0.1–1 Hz te pi fò pou M kont N, espesyalman pandan pwosesis twa dènye atik yo nan sekans lan. Jan sa montre nan Fig. 1D, Fig. S3-S5, aktivite sa yo delimite yon rezo sèvo toupatou ki kache sou pwosesis mondyal la nan sekans lan, ki enplike rejyon nan sèvo ki gen rapò ak memwa ak pwosesis evalyasyon tankou cingulate gyrus, ipokanp, insula, operculum frontal, ak enferyè. cortical tanporèl (MCS P <0.001). Kontrèman, aktivite nan sèvo pou gwoup la 2-8 Hz te an jeneral pi fò pou N kont M ak sitou enplike kortik oditif (MCS P <0.001). Estatistik sou pik siyifikatif voxels nan sèvo pou frekans 0.1-1 ak 2-8 Hz yo rapòte nan Tablo 1, pandan y ap rezilta vaste pou twa gwoup frekans yo dekri nan Tablo S1 ak S2.

Kontras sou fonksyonman ki sòti ROI

Pou karakterize konplètman dewoulman espas-tanporèl nan aktivite nan sèvo sou tan, nou defini yon parcellation ki baze sou fonksyonèl nan sèvo a lè l sèvi avèk k-vle di gwoup fonksyonèl (gade Materyèl ak Metòd ak Fig. 2 ak Fig. S6 pou plis detay), poukont pou {{3} }.1–1 ak 2–8 Hz bann frekans. Sa a te lakòz yon nouvo seri tan pou chak patisipan, pasèl fonksyonèl, ak kondisyon eksperimantal (M ak N), ki te soumèt nan kontras univariate (M kont N) (Fig. 3) ak korije pou konparezon miltip lè l sèvi avèk gwoup ki baze sou MCS.

Menm jan ak analiz anvan nou an, aktivite nan sèvo ki pi fò nan gwoup la pi dousman te detekte pou M. Remakabl, elaji sou premye analiz nou an, nouvo rezilta sa yo make yon seri de pasèl nan sèvo sekans aktif ki akonpaye pwosesis la nan sekans tanporèl la. Jan yo montre nan Fig. 3A, sèvo a te prezante yon aktivite inisyal nan kòtèks oditif dwat ki karakterize pa yon ti kras pi fò pouvwa pou M kont N (Fig. 3A, pasèl 1: P < 0.0{) {10}}1, gwosè gwoup k=39; vle di valè t=2.72; tan depi premye aparisyon objè: 0–0. 25 s). Apre sa, nou te obsève aktivite neral nan cortical oditif gòch la men pa gen okenn diferans enpòtan ant kondisyon eksperimantal (Fig. 3A, pasèl 2). Kòmanse ant dezyèm ak twazyèm atik yo ak pik pandan senkyèm atik nan sekans tanporèl la, nou te obsève yon eklat aktivite nan gyrus cingulate a, ki te pi fò pou M kont N (Fig. 3A, pasèl 3: P < {{34} }.001, k=92; t-valè=2.73; tan: 0.45–1.05 s). Avèk yon ti reta, yon pwofil menm jan an parèt pou yon pi gwo pasèl nan sèvo ki gen ladann insula, pati anteryè cortical tanporèl enferyè a, ipokanp la ak operculum devan an. Yon fwa ankò, M te lajman pi fò pase N (Fig. 3A, pasèl 4: P <0.001, k=77; t-valè=2.79; tan: 0.69- 1.19 s). Finalman, pik jis anvan tan reyaksyon an mwayèn pou kategorize patisipan yo nan modèl la, yo te obsève aktivite pi fò nan gyrus pòs-santral la ak cortical sensorimotor pou M kont N (Fig. 3A, pasèl 5, gwoup prensipal: P <0.001, k).=142; t-valè=2.68; tan: 0.94–1.88 s).

Kontrèman, analiz la pou gwoup 2-8 Hz te montre plizyè gwoup enpòtan nan aktivite pi fò pou N kont M alantou tèt yo byen file nan seri tan an. Miyò, konpare ak premye analiz nou an pou 5 atik yo nan sekans tanporèl la, dezyèm pwosedi sa a klèman dekri limit tanporèl diferans sa a, ki te koresponn ak twa dènye ton yo nan sekans tanporèl yo. Espesyalman, diferans sa yo enplike dwa (Fig. 3B, pasèl 1, gwoup prensipal I: P <0.001, k=11, t-valè {{ 9}}.51; tan: 0.89–0.95 s; II: P < 0.001, k {{ 17}}; t-valè=2.22; tan: 1.21– 1.28 s) ak kortik oditif prensipal gòch (figi 3B, pasèl 2, gwoup prensipal I: P < 0.{{46 }}01, k=12, t-valè=-3.70; tan: 0.74–{{6{{7{{ 76}}}}}}.81 s; II: P < 0.0{01, k {{4{0}}; t-valè {{ 42}}.09; tan: 0.87–{{1{{{05}}1}}}.95 s; III: P <{{113} }.0{01, k {{50}}; t-valè=2.90; tan: 0.64–0.69 s). Avèk yon fòs redwi, yo te obsève gwoup aktivite ki sanble sou bò dwat la (figi 3B, pasèl 3, gwoup prensipal I: P <0.001, k=13, t-valè=3.08; tan : 1.19-1.27 s; II: P <0.001, k=12; t-valè=3.61; tan: 0.89-0.96 s) ak bò gòch segondè oditif cortical ak zòn ipokanp (figi 3B, pasèl 4, gwoup prensipal I: P <0.001, k=12,t-valè {{86}} -2.97; tan: 0.74-0.81 s; II: P <0.001, k {{95 }}; t-valè=2.86; tan: 0.87-0.93 s) ak cingulate (figi 3B, pasèl 5, gwoup prensipal I: P < 0.001, k=10, t-valè { {109}}.03; tan: 0.90-0.96 s; II: P < 0.001, k=9; t-valè {= -2.29; tan: 0.79-0.84 s). Lòt detay sou kontras sa yo rapòte nan Tablo S8 epi yo montre anpil nan Fig. S9 ak S10.

An konklizyon, Fig. 4 kalitatif ilistre yon fenomèn enteresan. Pandan ke repons "wavelet" nan premye son an te montre aktivite ki sanble anpil sou kortik oditif prensipal (pasèl i) ak segondè, izolasyon, zòn ipokanp yo (pasèl ii), ak cingulate (pasèl iii), pik yo pou son sa yo te montre yon diferan. tandans, espesyalman an repons a twazyèm ak katriyèm atik nan sekans lan. Nan ka sa a, kortik oditif segondè, izolasyon, zòn ipokanp yo, ak cingulate te sanble pik anvan cortical oditif prensipal la. Sepandan, kontrèman ak sa li ka parèt okòmansman, sa ka pa endike yon repons pi rapid nan zòn sa yo. Vreman vre, gade, pou egzanp, nan pik yo alantou 0.5 s (premye kare wouj nan Fig. 4), premye pik la (sitou ki fèt pou kortik oditif segondè, insula, zòn ipokanp, ak cingulate) ta dwe koresponn. nan eleman P300 nan dezyèm son an nan modèl la, pandan y ap dezyèm pik la (sitou ki fèt pou cortical oditif prensipal) ka P50 a nan twazyèm son an. Yon fenomèn analogue te rive pou atik sa yo nan sekans lan (jan sa endike nan lòt kare wouj yo).

Sa ka sijere ke pandan ke kontribisyon nan cortical oditif prensipal la te pi fò pou premye eleman yo (sa vle di P50 ak N100), ki endis pwosesis nivo pi ba yo, eleman pita tankou P300 yo ka sitou pwodwi pa zòn ki pi wo yo tankou oditif segondè. kortik, izolasyon, zòn ipokanp, ak kortik cingulate. Nan eta aktyèl la, sa a se sèlman yon obsèvasyon kalitatif ki mande pou etid nan lavni ki vize spesifikman ak kantite envestige fenomèn sa a.

Diskisyon

Etid MEG sa a lè l sèvi avèk sekans mizik revele pwosesis doub similtane nan sèvo a ki asosye ak rekonesans sekans tanporèl oditif. Sou yon bò, prezantasyon an nan lokal, atik sèl ki fòme sekans lan te lye nan yon rapid, osilatif, pwosesis lokal kondwi pa kortik sansoryèl. Pwosesis sa a te pi fò pou rekonesans son yo fòme roman an kont sekans mizik memorize. Nan lòt men an, pwosesis la nan sekans mondyal la, tout tanporèl te asosye ak yon similtane global, pwosesis ralanti ki enplike yon rezo toupatou nan sekans aktif zòn nan sèvo wo-lòd. Nan ka sa a, aktivite nan sèvo a te lajman pi fò pou memorize kont sekans roman.

Pwosesis sa a doub similtane te patikilyèman evidan nan korespondans ak prezantasyon an nan twa dènye ton yo nan sekans lan, sijere ke omwen de oswa twa ton yo oblije nan sèvo a kòmanse pwosesis la rekonesans. Isit la, sèvo a rekrite yon rezo toupatou nan zòn lajman ki gen rapò ak memwa, atansyon, odisyon, ak pran desizyon. Zòn sèvo sa yo te ipokanp (Knierim 2015), cingulate gyrus (Rolls 2019; Pando-Naude et al. 2021; Criscuolo et al. 2022), cortical tanporèl enferyè (Conway 2018), operculum frontal (Indefrey et al. 2001; Behroozman et al. al. 2015), insula (Uddin 2015), ak cortical oditif prensipal ak segondè (Elhilali et al. 2004). Miyò, tou de pwosesis (global ak lokal) enplike apeprè menm rejyon sèvo yo men depann sou diferan frekans nan repons neral evoke yo. Anplis de sa, pwosesis lokal la te konte sitou sou kortik sansoryèl (egzanp cortical oditif), pandan y ap pwosesis mondyal la te prezante yon rekritman pi laj nan zòn nan sèvo ki pi wo tankou cingulate, cortical tanporèl enferyè, ak ipokanp.

Enpresyonan, rekonesans sekans tanporèl oditif yo te asosye ak yon kaskad nan evènman ki pi dousman rewire yon chèn nan rejyon ki ba ak wo-lòd nan sèvo. Prèv sa a, yo obsève pou 0.1–1 Hz gwoup la, ka endike ke sèvo a swiv ak pwogresivman konstwi yon konpreyansyon ki gen sans nan dewoulman sekans tanporèl la pa rekrite yon chemen yerarchize nan rejyon yo aktif answit. Kontrèman, aktivite nan gwoup 2-8 Hz te montre yon pwofil konplemantè, ki te monte yon ti kras apre chak atik nan sekans tanporèl la. Prèv sa yo sijere ke, pandan ke 0.1-1 Hz gwoup la ka enplike nan reyalize yon konpreyansyon konplè sou sekans antye (traitement global), gwoup 2-8 Hz la ka elabore poukont yo sou atik yo sèl (lokal. pwosesis). Sepandan, rezilta nou yo pa ka fè konnen si gwoup sa yo te reprezante mekanis sèvo entèn yo oswa si yo te tou senpleman estimilis-kondwi. Y ap bezwen rechèch nan lavni pou adrese kesyon enpòtan sa a.

Kado prensipal la nan rezilta nou yo gen rapò ak fòs diferans nan siyal nan sèvo yo obsève pou de gwoup frekans yo nan kondisyon eksperimantal nou an (M ak N). Vreman vre, pandan ke 0.1–1 Hz gwoup la te prezante yon pi fò pouvwa pou sekans memorize yo, gwoup 2–8 Hz la te montre pi gwo repons pou sa yo roman yo. Konklizyon sa a ka wè nan limyè a nan teyori kodaj prediksyon an (Friston 2012; Vuust et al. 2012; Koelsch et al. 2019), ki postule ke sèvo a toujou ap mete ajou modèl entèn yo prevwa enfòmasyon sou anviwònman an. Isit la, lè sèvo a ap rekonèt sekans tanporèl yo (egzanp alantou ton nimewo de ak twa nan sekans nou yo), li ta ka fòmile pi bon prediksyon sou atik k ap vini yo, deja memorize, ki konplete sekans yo.

Kidonk, atik sa yo ta mande pi ba pwosesis lokal, jan nou te obsève eksperimantal. Enteresan, byenke sitou lokalize nan cortical oditif prensipal la, sous neral aktivite gwoup 2-8 Hz yo te plase tou nan zòn ipokanp yo, cortical oditif segondè, izolasyon, ak cingulate la. Kòm mansyone deja, prèv sa a sijere ke apeprè menm rejyon sèvo yo te pwodwi de gwoup frekans similtane ki karakterize pa yon pwofil fonksyonèl trè diferan, Indexing pwosesis lokal ak mondyal la nan sekans tanporèl la. Anplis de sa, sou pwosesis lokal yo, rezilta nou yo montre ke élaboration nan chak son te bay monte nan yon seri tan ki sanble ak ondlèt ak twa pik prensipal (konpozan). Isit la, élaboration nan nivo ki pi ba nan son yo endis pa premye eleman yo (sa vle di P50 ak N100 (Coles and Rugg 2008)) soti sitou nan cortical oditif prensipal la. Kontrèman, eleman pita tankou P300 (Coles and Rugg 2008) te pwodwi espesyalman pa zòn ki pi wo yo tankou kortik oditif segondè, insula, rejyon ipokanp, ak cingulate. Remakabman, yon fenomèn konsa te vin pi evidan apre dewoulman sekans tanporèl la, sa ki sijere ke yon elaborasyon pwogresif pi rafine nan atik sèl yo ka esansyèl pou sèvo a konprann siyifikasyon an nan tout sekans tanporèl la.

Nan yon lòt nòt, plizyè etid anvan yo te dekri pwosesis mondyal ak lokal an tèm de diferan kote nan siyal neral la (sa vle di kortik sansoryèl prensipal yo anvan zòn nan sèvo ki pi wo yo nan elaborasyon stimuli fèk ap rantre (Qiu and Von Der Heydt 2005). etid nou an nou te montre ke menm rejyon sèvo yo te opere 2 pwosesis sa yo (global ak lokal) nan menm tan an, lè l sèvi avèk de gwoup frekans konkouran, petèt sigjesyon nan multiplexing konplèks.Rezilta sa yo aderan ak rechèch anvan yo, ki te montre pwosesis konkouran sèvo nan menm bagay nan pèsepsyon oditif ak konpreyansyon langaj (Giraud and Poeppel 2012).

Anplis de sa, kèk nan etid anvan yo ki te envestige pwosesis oditif ak memwa pou enfòmasyon son rapòte repons dousman evoke menm jan ak pwosesis ralanti, mondyal nou an. Pou egzanp, Picton (1978) te bay prèv ki montre potansyèl elektrik oditif soutni nan sèvo imen an an repons a son. Plis resamman, Bidet-Caulet et al. (2007), lè l sèvi avèk EEG entrakranyen, te montre ke atansyon selektif nan enfòmasyon son ki asosye ak repons soutni evoke nan rejyon segondè sèvo oditif yo. Menm jan an tou, Grimault et al. (2014), etidye memwa oditif kout tèm, rapòte aktivite soutni sèvo nan rejyon frontal, tanporèl, ak parietal lè plizyè atik oditif yo te kenbe nan memwa. Nan liy ak rezilta sa yo, Albouy ak kòlèg yo te montre repons dousman evoke lè yo te mande patisipan yo pou yo fè travay memwa travay oditif.

Yo rapòte ralanti, repons soutni sèvo espesyalman sou retansyon ak manipilasyon nan stimuli oditif (Albouy et al. 2013, 2017).

Finalman, rezilta nou yo ki gen rapò ak elaji konsèp nan byen li te ye de-kouran ipotèz la nan sèvo a (Goodale ak Milner 1992; Whitwell et al. 2014). Konseptyalizasyon sa yo te pwopoze 2 wout prensipal pou elaborasyon wo lòd enfòmasyon vizyèl ak oditif. Sou yon bò, kouran ventral la mennen soti nan zòn sansoryèl (egzanp kortik vizyèl ak oditif) nan lòb tanporèl medyal la, karakteristik pwosesis ki asosye sitou ak rekonesans objè (Goodale and Milner 1992; Weiller et al. 2021). Nan lòt men an, kouran dorsal la pote enfòmasyon ki soti nan kortik sansoryèl nan lòb parietal la, elabore karakteristik espasyal nan stimuli yo (Arbib 2017).

Aderan ak ipotèz sa a, rezilta nou yo te mete aksan sou plizyè rejyon nan sèvo nan kouran ventral la ki enplike nan pwosesis rekonesans, tankou zòn ipokanp, operculum devan, ak cortical tanporèl enferyè. Remakab, sepandan, rezilta nou yo plis elaji konesans anvan yo sou ipotèz de kouran an nan bay omwen twa remak kritik, konklizyon. (i) Rekonesans nan sèvo nan sekans tanporèl prezante karakteristik espasyal-tanporèl inik, ki pa te pataje ak idantifikasyon nan atik sèl oswa modèl synchrone. (ii) Anplis rejyon sèvo ki enplike nan ipotèz de kouran an, rezilta nou yo te montre wòl privilejye gyrus cingulate a pou reyalize rekonesans sekans tanporèl oditif. (iii) Finalman, rekonesans nan sekans dewoulman sou tan enplike doub pwosesis similtane nan menm atik yo, ki sèvo a entèprete ansanm kòm moso endividyèl nan enfòmasyon (pwosesis lokal) ak pati elemantè nan yon pi gwo antye (pwosesis global). Miyò, etid nou an te montre ke pwosesis lokal la te trè enpòtan pou enfòmasyon oditif roman an, pandan ke yo te rekonèt sekans mizik yo te deja memorize atravè yon gwo patisipasyon nan pwosesis global sèvo a.

Rechèch nan lavni rele pou plis envestige sijè sa a lè yo etidye mekanis sèvo ki kache nan rekonesans sekans tanporèl ki pa mizikal (egzanp sekans nimewo, mo, ak eleman vizyèl). Anplis de sa, ki baze sou diferans ki byen koni nan kapasite mantal nan mitan divès kategori moun (egzanp pi gran kont pi piti granmoun (Fernàndez-Rubio, Brattico, et al. 2022a; Fernàndez-Rubio, Olsen, et al. 2022c), mizisyen kont. ki pa mizisyen (Criscuolo et al. 2019; Bonetti, Brattico, Vuust, et al. 2021c), ak moun ki an sante kont pasyan yo (Valenzuela and Sachdev 2006)), etid nan lavni ta dwe eksplore enpak laj ak kondisyon klinik yo sou mekanis sèvo yo. rekonesans sekans tanporèl ki kache yo.

Kontribisyon otè

Konsepyalizasyon: LB, EB, MLK, PV; Metodoloji: LB, MLK, DP, GDE; Lojisyèl: LB; Analiz: LB; Ankèt: LB, GDO; Resous: MLK, PV, EB, LB; Done curation: LB; Redaksyon—Bouyon orijinal: LB; Redaksyon—Revizyon ak koreksyon: LB, SEPB, EB, DP, GDE, GDO, PV; Vizyalizasyon: LB, SEPB; Sipèvizyon: MLK, PV, DP, EB; Administrasyon pwojè: LB, MLK, PV, EB; Akizisyon finansman: LB, PV, MLK.

Rekonesans

Nou remèsye Riccardo Proietti, Giulio Carraturo, Mick Holt, ak Holger Friis pou asistans yo nan eksperyans nerosyantifik la. Nou remèsye tou sikològ Tina Birgitte Wisbech Carstensen pou èd li nan administrasyon tès sikolojik ak kesyonè ak Francesco Carlomagno pou asistans li ak atik ekspozisyon papye a.

Materyèl siplemantè
Materyèl siplemantè ki disponib nan Cerebral Cortex sou entènèt.

Finansman

Sant pou Mizik nan sèvo a (MIB) finanse pa Danish National Research Foundation (nimewo pwojè DNRF117).

LB sipòte pa Fondasyon Carlsberg (CF20-0239), Fondasyon Lundbeck (Prize talan 2022), Sant pou Mizik nan sèvo a, Linacre College nan University of Oxford, ak Sosyete pou Edikasyon ak Sikoloji Mizik (50yèm anivèsè SEMPRE). Pwogram Prim).

MLK ap sipòte pa Sant pou Mizik nan sèvo a ak Sant pou Eudaimonia ak Florasyon Imèn ki finanse pa Fondasyon Pettit ak Carlsberg.

GD sipòte pa Pwojè Rechèch Panyòl PSI2016- 75688-P (AEI/FEDER, EU), pa Pwogram Rechèch ak Inovasyon Horizon 2020 Inyon Ewopeyen an anba akò sibvansyon No. 720270 (HBP SGA1) ak non. 785907 (HBP SGA2), ak pwogram Catalan AGAUR 2017 SGR 1545.

Anplis de sa, nou remèsye Inivèsite Bolòy pou sipò ekonomik yo bay otè a Giulia Donati ak asistan etidyan Riccardo Proietti ak Giulio Carraturo ak seksyon Italyen Mensa: Sosyete Entènasyonal High IQ pou sipò ekonomik yo bay Francesco Carlomagno.

Referans

Al-Zoubi MB, Al RM. Yon apwòch efikas pou kalkile koyefisyan silwèt. J Comput Sci. 2008:4(3):252–255.

2.Albouy P, Mattout J, Bouet R, Maby E, Sanchez G, Aguera PE, Daligault S, Delpuech C, Bertrand O, Caclin A et al. Pèsepsyon anplasman andikape ak memwa nan amizyen konjenital: defisi a kòmanse nan cortical oditif la. Sèvo. 2013:136(5):1639–1661.

3.Albouy P,Weiss A, Baillet S, Zatorre RJ. Antrenman selektif nan osilasyon theta nan kouran dorsal la kozalite amelyore pèfòmans memwa travay oditif. Newòn. 2017:94(1):193–206.

4. Arbib MA. Kouran dorsal ak ventr1982al nan evolisyon sèvo ki pare pou lang: lye lang ak mond lan. J Nerolengwistik. 2017:43:228–253.

5. Behroozmand R, Shebek R, Hansen DR, Oya H, Robin DA, Howard MA, Greenlee JDW. Rezo sansoryèl-motè ki enplike nan pwodiksyon lapawòl ak kontwòl motè: yon etid fMRI. NeuroImage. 2015:109: 418–428.

6. Berdyyeva TK, Olson CR. Ranje siyal yo nan kat zòn nan cortical frontal makak la pandan seleksyon aksyon ak objè yo nan lòd seri. J Neurophysiol. 2010:104(1):141–159.

7. Bidet-Caulet A, Fischer C, Besle J, Aguera PE, Giard MH, Bertrand, O. Efè atansyon selektif sou reprezantasyon elektwofizyolojik son konkouran nan cortical oditif imen an. J Neurosci. 2007:27(35):9252–9261.

8.Bonetti L, Brattico E, Carlomagno F, Cabral J, Stevner A, Deco G, Whybrow PC, Pearce M, Pantazis D, Kringelbach ML. Spatiotemporal dinamik nan sèvo pandan rekonesans nan mizik la nan Johann Sebastian Bach. bioRxiv. 2020:27.35:9252–9261.

9.Bonetti L, Brattico E, Carlomagno F, Donati G, Cabral J, Haumann NT, Deco G, Vuust P, Kringelbach ML. Kodaj rapid nan ton mizik dekouvri nan koneksyon antye-sèvo. NeuroImage. 2021a:245:118735.

10. Bonetti L, Brattico E, Vuust P, Kliuchko M, Saarikallio S. Entèlijans ak mizik: pi ba kosyan entèlijans ki asosye ak pi wo itilizasyon mizik pou fè eksperyans sansasyon fò. Empir Stud Arts. 2021c:39(2):194–215.

For more information:1950477648nn@gmail.com