本研究では、参加者に10個の画像からなる有向グラフ構造を学習させ、その後の記憶検索時の脳活動を分析した。
学習段階では、参加者は試行錯誤的に画像の系列を学習した。記憶検索時には、提示された2つの画像から次の画像を選択する課題を行った。
脳活動の分析では、機械学習を用いて各画像に対応する神経活動パターンを抽出した。その結果、以下の知見が得られた:
正答試行では、提示された画像に近接した画像ほど強く再活性化される一方で、遠隔の画像は弱く再活性化される。この距離依存的な再活性化パターンは、誤答試行では見られない。
成績の低い参加者では、記憶検索時に画像の系列的な再活性化(リプレイ)が観察される一方で、成績の高い参加者ではそのような系列的なリプレイは見られない。代わりに、高成績者では同時的な画像の再活性化が観察される。
これらの結果は、記憶検索時には、学習された認知地図内の距離に応じた再活性化パターンと、系列的なリプレイの2つのメカニズムが機能していることを示唆している。成績の高い参加者では、認知地図内の関係性を活用した同時的な再活性化が、効率的な記憶検索に寄与していると考えられる。
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by Kern... 在 www.biorxiv.org 08-02-2023
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