การกำหนดเป้าหมายเครือข่ายส่วนหน้าโดยใช้การกระตุ้นกระแสสลับแบบ Bifocal Transcranial ในระหว่างงานการเรียนรู้ลำดับมอเตอร์ในผู้สูงอายุที่มีสุขภาพดีส่วนที่ 3

3.4. เวลาการเกิดปฏิกิริยา

เราสามารถจำลองผลลัพธ์ของ Violante และเพื่อนร่วมงานสำหรับเวลาตอบสนองของพารามิเตอร์ด้วยผลกระทบที่มีนัยสำคัญของการกระตุ้น F(1, 47.10) ¼ 5.33, p ¼ .025, hp2 ¼ {{25 }}.1 (เอฟเฟกต์ปานกลาง) รวมถึงเอฟเฟกต์สำหรับระดับความยาก F(1, 35.77) ¼ 44.61, p < .001 hp2 ¼ 0.55(เอฟเฟกต์ขนาดใหญ่) และเอฟเฟกต์การโต้ตอบ F(1, 34.54) ¼ 4.83, p ¼ .035,hp2 ¼ 0.12 (เอฟเฟกต์ปานกลาง) การวิเคราะห์หลังการแก้ไขด้วยการแก้ไขทูคีย์ แสดงให้เห็นความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญระหว่างการหลอกลวงและการกระตุ้นที่แท้จริงในช่วงความยากระดับ 2, t(42.1) ¼ 3.22, p ¼ .013 แต่ไม่ใช่สำหรับระดับ 1 t(42.6) ¼ 0.20, p ¼ .997

ความสัมพันธ์ระหว่างการกระตุ้นการหลอกลวงและความทรงจำเป็นงานวิจัยที่น่าสนใจมาก เรามักได้ยินคนบางคนพูดว่าพวกเขาสามารถปรับปรุงความจำของตนเองได้ด้วยการกระตุ้นแบบปลอมๆ และมีการศึกษาทางวิทยาศาสตร์บางส่วนที่ยืนยันเรื่องนี้

การกระตุ้นเสแสร้งหมายถึงสัญญาณภาพหรือเสียงที่ไม่มีอยู่ในสิ่งแวดล้อม แต่ถูกสร้างขึ้นอย่างเทียม ยกตัวอย่างการกระตุ้นภาพลวงตา เราสามารถใช้แฟลชเพื่อสร้างแสงฉับพลัน หรือแสดงภาพบางภาพอย่างรวดเร็วเพื่อส่งผลต่อความสนใจและความทรงจำของผู้คน ในทำนองเดียวกัน การกระตุ้นการหลอกลวงทางการได้ยินสามารถทำได้โดยการเล่นเสียงบางเสียงหรือตัดต่อคลิปคำพูดต่างๆ อย่างรวดเร็ว

การศึกษาล่าสุดบางชิ้นแสดงให้เห็นว่าการกระตุ้นแบบหลอกลวงสามารถกระตุ้นสมองของเราและปรับปรุงความจำของเราได้ เนื่องจากเมื่อเราถูกกระตุ้นด้วยสัญญาณเหล่านี้ สมองของเราจะทำการประมวลผลบางอย่างโดยอัตโนมัติ เช่น เพิ่มข้อมูลนี้ลงในหน่วยความจำในการทำงานของเรา หรือระดมความจำระยะยาวของเรา แน่นอนว่าผลกระทบนี้ไม่ได้คงอยู่ยาวนานและมักเกิดขึ้นเพียงไม่กี่นาทีเท่านั้น แต่หากเราใช้สัญญาณเหล่านี้อย่างเหมาะสม เราจะสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพการเรียนรู้และความจำของเราได้

ควรสังเกตว่าเป็นสิ่งสำคัญมากที่จะต้องใช้การกระตุ้นที่ผิดพลาดอย่างสมเหตุสมผล การพึ่งพาการกระตุ้นมากเกินไปอาจทำให้สมองล้ามากเกินไป ซึ่งส่งผลต่อการเรียนรู้และความจำของเรา นอกจากนี้แนวทางนี้ไม่เหมาะสำหรับทุกคน บางคนอาจพบอาการไม่พึงประสงค์เนื่องจากความไวต่อแสงหรือเสียง และจำเป็นต้องหลีกเลี่ยงวิธีนี้

กล่าวโดยสรุป การใช้สิ่งกระตุ้นที่ผิดพลาดอย่างสมเหตุสมผลสามารถปรับปรุงความจำของเราได้ แต่เราต้องใส่ใจกับการกลั่นกรองและหลีกเลี่ยงการพึ่งพาวิธีนี้มากเกินไป ในเวลาเดียวกัน เรายังต้องมองหาเทคนิคการเรียนรู้และการจดจำอื่นๆ อย่างต่อเนื่องเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น จะเห็นได้ว่าเราต้องปรับปรุงความจำ และ Cistanche Deserticola สามารถปรับปรุงความจำได้อย่างมาก เนื่องจาก Cistanche Deserticola เป็นยาแผนโบราณของจีนที่มีลักษณะพิเศษมากมาย หนึ่งในนั้นคือการปรับปรุงความจำ ประสิทธิภาพของเนื้อสับมาจากส่วนผสมออกฤทธิ์หลายชนิดในเนื้อสับ เช่น กรด โพลีแซ็กคาไรด์ ฟลาโวนอยด์ ฯลฯ ส่วนผสมเหล่านี้สามารถส่งเสริมสุขภาพสมองได้หลายวิธี

คลิกรู้ 10 วิธีปรับปรุงความจำ

เงื่อนไขทั้งสองแสดงเวลาปฏิกิริยาเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญระหว่างระดับ 1 และระดับ 2 ซึ่งโดดเด่นกว่าในเงื่อนไขเสแสร้ง t(36.4) ¼ 6.16, p < .001มากกว่าเงื่อนไขจริง t(36.4) ¼ 3.25, p ¼ .013 การเพิ่มระดับความยากกลับ 3- ให้กับแบบจำลองไม่ส่งผลต่อการกระตุ้น F(1,78.24) ¼ 1.61, p ¼ .209 ซึ่งส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อระดับความยาก F(2,67.65) ¼ 34.99, p < .001 และไม่มีผลกระทบจากการโต้ตอบ F(2, 67.65) ¼ 0.75,p ¼ .478 ดูรูปที่ 5

3.5. พารามิเตอร์ประสิทธิภาพ N-back (การเข้าชม, การเตือนที่ผิดพลาด, ความแม่นยำ)

การวิเคราะห์ไม่ได้แสดงผลหลักของการกระตุ้นต่อพารามิเตอร์ใดๆ เหล่านี้สำหรับแบบจำลองความยากระดับ 2 และ 3 ระดับความยากมีผลกระทบหลักอย่างมีนัยสำคัญ บ่งชี้ประสิทธิภาพที่ลดลงอย่างมีนัยสำคัญด้วยการเพิ่มระดับ n-back บนพารามิเตอร์ทั้งหมด ไม่มีผลกระทบต่อปฏิสัมพันธ์ที่ยากต่อการกระตุ้น โปรดดูตารางที่ 1 สำหรับผลลัพธ์ทางสถิติ

3.6. การวิเคราะห์ความถี่สูงสุด

ในระหว่างการตรวจวัด EEG ข้อมูลที่ได้รับจากอิเล็กโทรด 9 อิเล็กโทรดได้รับระหว่างการปฏิบัติงานของการวัดก่อนพื้นฐานของงาน N-back ความถี่สูงสุดเฉลี่ยแต่ละรายการของระดับ N-back ทั้ง 3 ระดับรวมกันถูกใช้เป็นความถี่ในการกระตุ้นส่วนบุคคลสำหรับส่วนที่เหลือของการศึกษา ผลลัพธ์ของความถี่สูงสุดของค่าเฉลี่ยโดยรวมแสดงค่าเฉลี่ยกลุ่มที่ 4.5 (sd ¼ 0.28) โดยมีช่วงระหว่าง 4.1 ถึง 5.4 สำหรับรายละเอียดเพิ่มเติม โปรดดูตารางที่ 2

3.7. ความรู้สึกกระตุ้นและทำให้ไม่เห็น

จากการสัมภาษณ์ความรู้สึกกระตุ้น ไม่มีผลข้างเคียงใดๆ เนื่องจากการกระตุ้น tACS และมีการรายงานเพียงความรู้สึก tACS เพียงเล็กน้อยเท่านั้น ผู้เข้าร่วมส่วนใหญ่ตอบว่า "ไม่มี" หรือ "ไม่รุนแรง" ยิ่งไปกว่านั้น ไม่มีความแตกต่างที่มีนัยสำคัญระหว่างสภาวะการกระตุ้นและสภาวะหลอกสำหรับความรู้สึกใดๆ ที่ได้รับ ดูตารางที่ 3

ผู้เข้าร่วมไม่สามารถแยกแยะระหว่างการกระตุ้นจริงกับการกระตุ้นหลอกได้ การทดสอบทวินามระบุว่าสัดส่วนของคำตอบที่ถูกต้องในระหว่างเซสชันที่ 1 คือ 0.4 ซึ่งไม่แตกต่างอย่างมีนัยสำคัญจากระดับโอกาส (0.5), p ¼ .503 . สำหรับช่วงที่ 2 สัดส่วนของคำตอบที่ถูกต้องคือ 0.6 ซึ่งไม่แตกต่างจากโอกาสอย่างมีนัยสำคัญ p ¼ .503 ดูตารางที่ 4

4. การอภิปราย

ผลลัพธ์หลักของการศึกษาครั้งนี้คือ tACS แบบสองโฟกัสที่ซิงโครไนซ์เฉพาะบุคคลกับ FPN ที่ถูกต้องสามารถเพิ่มประสิทธิภาพในระหว่าง SFTT ที่มีโหลด WM สูงในผู้สูงอายุที่มีสุขภาพดี ในทางตรงกันข้าม กระบวนทัศน์การแทรกแซงนี้ไม่ส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพการทำงานระหว่าง SFTT หากโหลด WM ต่ำ การค้นพบเหล่านี้บ่งชี้ว่าประสิทธิภาพของ bifocal theta tACS ที่นำไปใช้พร้อมกันกับ DLPFC และ PPC นั้นขึ้นอยู่กับข้อกำหนดด้านความรู้ความเข้าใจและสถานะการรับรู้ที่ซ่อนอยู่ในระหว่างงาน ด้านนี้ได้รับการสนับสนุนเพิ่มเติมโดยการค้นพบว่า tACS ยังปรับปรุงประสิทธิภาพของงาน N-back โดยเฉพาะตามระดับความยากที่มีความต้องการเพียงพอ

4.1. งานมอเตอร์

ผลลัพธ์ปัจจุบันสนับสนุนมุมมองของผลกระทบเชิงสาเหตุของการสั่นของความถี่ทีต้าสองโฟกัสแบบซิงโครไนซ์ที่ใช้กับ FPN ด้านขวาต่อประสิทธิภาพของงานการเรียนรู้ลำดับมอเตอร์

ก่อนหน้านี้มีการแสดงหลักฐานที่สัมพันธ์กันของการเปิดใช้งาน FPN ในระหว่างงานแตะนิ้วโดยใช้การถ่ายภาพระบบประสาท การวิเคราะห์เมตาดาต้าของ Witt และเพื่อนร่วมงาน (2008) แสดงให้เห็นว่างานการแตะนิ้วด้วยสายตาหรือด้วยตนเองทำให้เกิดการทำงานที่สอดคล้องกันใน DLPFC ด้านขวาและเยื่อหุ้มสมองข้างขม่อมด้านล่างด้านขวา [63] อย่างไรก็ตาม จากความรู้ที่ดีที่สุดของเรา นี่คือ ครั้งแรกที่ FPN ถูกใช้เป็นเป้าหมายสำหรับกระบวนทัศน์ tACS โดยมีเจตนาที่จะปรับปรุง MSL

ที่นี่ เราสามารถแสดงให้เห็นถึงการปรับปรุงประสิทธิภาพและคำแนะนำในการปรับปรุงเอฟเฟกต์การฝึกที่เป็นไปได้ด้วยวิธีนี้ แต่เฉพาะสำหรับเงื่อนไข SFTT ที่มีโหลด highWM (เงื่อนไขที่จดจำ) ดังนั้นประสิทธิภาพของกระบวนทัศน์การกระตุ้นที่จัดเตรียมไว้ในปัจจุบันต่อพฤติกรรมของมอเตอร์จึงขึ้นอยู่กับปริมาณของโหลด WM ในระหว่างงาน สิ่งนี้สอดคล้องกับการศึกษาของ Violante และเพื่อนร่วมงาน (2017) ที่แสดงให้เห็นว่า theta tACS ไปยัง FPN ที่ถูกต้องปรับปรุงประสิทธิภาพในงาน WM แต่สำหรับงานที่มีโหลด WM สูงกว่าเท่านั้น [24] สิ่งนี้อาจอธิบายได้จากข้อเท็จจริงที่ว่า FPN แสดงความสอดคล้องกันมากขึ้นในช่วงทีต้าระหว่างงาน WM ที่มีโหลด WM สูง [64] ด้วยการใช้ tACS แนะนำให้สามารถเพิ่มการเชื่อมโยงกันจากภายนอกโดยการขึ้นรถไฟของการสั่นของเยื่อหุ้มสมองระหว่างพื้นที่ห่างไกล [20] แม้ว่าเราจะไม่ตรวจสอบการเชื่อมโยงกันของเครือข่ายด้วยการใช้ EEG หรือมาตรการสร้างภาพระบบประสาทอื่น ๆ แต่เราตั้งสมมติฐานว่าการสั่นของทีต้าที่เกิดจากภายนอกอาจขยายกิจกรรมการสั่นทางสรีรวิทยาที่กำลังดำเนินอยู่ซึ่งเกี่ยวข้องกับการประมวลผล WM ซึ่งในทางกลับกันได้สนับสนุนประสิทธิภาพและกระบวนการได้มาของงานมอเตอร์ที่มี WM สูง โหลดได้ แต่ถึงแม้จะมีโหลด WM ต่ำ

คำอธิบายที่เป็นไปได้อีกประการหนึ่งก็คือ การมีส่วนร่วมของ FPN เกี่ยวข้องกับกระบวนการย่อยเฉพาะของ WM WM สามารถแบ่งคร่าวๆ ออกเป็นสามกระบวนการย่อย: การเข้ารหัส การบำรุงรักษา และการดึงข้อมูล [65] เงื่อนไข SFTT ที่ไม่สามารถจดจำได้ทำให้ผู้เข้าร่วมต้องเรียนรู้ลำดับขณะทำการเคลื่อนไหว ซึ่งอยู่ภายใต้ขั้นตอนการเข้ารหัส ในระหว่างสภาวะ SFTT ที่จดจำ ผู้เข้าร่วมจำเป็นต้องรักษาและดึงลำดับที่เรียนรู้ก่อนหน้านี้ขณะทำการเคลื่อนไหว การวิเคราะห์เมตาล่าสุดแสดงให้เห็นว่าในระหว่างการเปลี่ยนจากการเข้ารหัสเป็นขั้นตอนการบำรุงรักษาและการดึงข้อมูล การมีส่วนร่วมของ FPN จะเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ดังนั้นจึงสามารถตั้งสมมติฐานได้ว่าเงื่อนไข SFTT ที่ถูกจดจำจะได้รับประโยชน์มากกว่าจาก FPN ในฐานะเป้าหมาย ในขณะที่เงื่อนไข SFTT ที่ไม่ได้จดจำนั้นจะมีกำไรมากกว่าจากการกระตุ้นบริเวณสมองอื่นๆ ตัวอย่างเช่น ระยะการมองเห็นอาศัยเครือข่ายความสนใจด้านหลังอย่างมาก ซึ่งส่วนใหญ่รวมถึงช่องตาส่วนหน้าและร่องในช่องท้อง [65,66] นอกจากนี้ การศึกษายังแสดงให้เห็นถึงการมีส่วนร่วมสูงของ M1 ในช่วงแรกของการเรียนรู้ โดยมีการลดกิจกรรมลงจนถึงระดับพื้นฐานเมื่อทราบลำดับอย่างชัดเจน [67,68]

การมีส่วนร่วมของบริเวณหน้าผากและข้างขม่อมระหว่าง MSL ได้รับการยอมรับอย่างดี อย่างไรก็ตาม บทบาทการทำงานที่แม่นยำของพวกมันยังไม่ชัดเจน [67,69e71] MSL สามารถแบ่งออกเป็นสามระยะการเรียนรู้ที่แตกต่างกัน: ระยะที่ 1 สำหรับการเรียนรู้ ระยะที่ 2 สำหรับการรวม และระยะที่ 3 สำหรับการรักษาไว้ ช่วงการเรียนรู้ขั้นต้นอาศัยกระบวนการรับรู้เช่น WM มากขึ้น ซึ่งแสดงการกระตุ้นในเปลือกสมองส่วนหน้าและบริเวณข้างขม่อม [72e74] ในการศึกษานี้ ประสิทธิภาพของการกำหนดเป้าหมาย FPN เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในงาน MSLtask มีแนวโน้มเฉพาะเจาะจงกับโหลด WM การศึกษาที่มุ่งเน้นไปที่กระบวนการ WM พบว่า FPN เกี่ยวข้องกับการบำรุงรักษาและการจัดการข้อมูล เมื่อการสั่นของทีต้าประสานกันระหว่างพื้นที่สมองทั้งสอง [25,64] นี่อาจอธิบายได้ว่าเหตุใดประสิทธิภาพของงานลำดับมอเตอร์จึงได้รับการปรับปรุงในระหว่างงานที่มีโหลด WM สูง ซึ่งผู้เข้าร่วมต้องทำลำดับจากหน่วยความจำ

นอกจากนี้ ทั้งความแม่นยำและความเร็วได้รับการปรับปรุงอย่างมีนัยสำคัญในสภาวะที่จดจำเนื่องจากการกระตุ้น tACS อย่างไรก็ตาม การกระตุ้นที่แท้จริงทำให้เกิดความแม่นยำเพิ่มขึ้นอย่างมาก ในขณะที่กลุ่มหลอกลวงมีการปรับปรุงมากขึ้นเรื่อยๆ ผลลัพธ์ที่คล้ายกันนี้แสดงให้เห็นในการศึกษาที่เปรียบเทียบการกระตุ้นด้วยกระแสตรงผ่านกะโหลกศีรษะ (DCS) จริงกับปลอมที่ใช้กับ M1 บน SFTT มีการเปรียบเทียบกลุ่มอายุที่แตกต่างกัน และผู้สูงอายุมีความแม่นยำเพิ่มขึ้นอย่างมากในกลุ่มการกระตุ้นจริงและการเพิ่มขึ้นอย่างค่อยเป็นค่อยไปในกลุ่มหลอกลวง [75] พวกเขาให้เหตุผลว่าการกระตุ้น M1 แบบแอคทีฟช่วยอำนวยความสะดวกในการเข้ารหัสและการจัดเก็บลำดับในหน่วยความจำ ในการศึกษาปัจจุบัน เป้าหมายของการประมาณคือ FPN และมีผลในสภาวะที่จดจำเมื่อมีการเรียนรู้ลำดับแล้ว ผลลัพธ์นี้อาจขับเคลื่อนด้วยความสามารถที่เพิ่มขึ้นเพื่อรักษาและดึงข้อมูลลำดับที่เรียนรู้ก่อนหน้านี้ เนื่องจากการซิงโครไนซ์ของการสั่นของทีต้าใน FPN [65]

การศึกษานี้มีวัตถุประสงค์เพื่อขยายการศึกษาก่อนหน้านี้ที่กำหนดเป้าหมาย FPN ด้วย theta tACS แบบสองโฟกัสเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของ WM[24,25,76,77] โดยใช้การตั้งค่าที่คล้ายกันเพื่อศึกษาผลกระทบต่อ MSL นี่เป็นครั้งแรกที่ทั้ง DLPFC และ PPC ได้รับการกำหนดเป้าหมายด้วยการใช้ theta tACS แบบสองโฟกัสในระหว่างงานการเรียนรู้มอเตอร์ซีเควนซ์ จุดมุ่งหมายหลักคือการกำหนดเป้าหมาย FPN เป็นเครือข่ายที่แสดงให้เห็นว่ามีความสำคัญสำหรับ WM และได้แสดงการเปิดใช้งานระหว่าง MSL [18,24e29,76,77] แม้ว่าเราจะสามารถแสดงให้เห็นว่า tACS แบบสองโฟกัสไปยัง FPN นั้นมีประสิทธิภาพเมื่อโหลด WM สูง แต่เราไม่สามารถแยกได้ว่าผลกระทบนี้อาจเกิดจากการกระตุ้นแบบโมโนโฟกัสของ DLPFC หรือ PPC การศึกษานี้ไม่ได้ตั้งใจที่จะเปรียบเทียบประสิทธิภาพของ thetatACS แบบ mono-focal กับ tACS theta แบบสองโฟกัสบน MSL อย่างไรก็ตาม ขึ้นอยู่กับผลเชิงบวกของการกำหนดเป้าหมายพื้นที่เหล่านี้ด้วย bifocal theta tACS ต่อประสิทธิภาพของงาน MSL จำเป็นต้องมีการวิจัยเพิ่มเติมเพื่อกำหนดกลไกการทำงานที่แน่นอน และเพื่อกำหนดผลกระทบของการกระตุ้นแบบโฟกัสเดียวในทั้งสองส่วนแยกจากกัน เนื่องจากขาดการศึกษาเปรียบเทียบ จึงไม่สามารถสรุปข้อสรุปขั้นสุดท้ายเกี่ยวกับผลประโยชน์ของการกระตุ้น FPN แบบสองชั้นที่เกินเป้าหมายไปยังพื้นที่สมองเป้าหมายเพียงจุดเดียว การวิจัยที่กำลังจะเกิดขึ้นในอนาคตจะต้องตอบคำถามปลายเปิดนี้โดยละเอียด

4.2. tACS ส่วนบุคคล

การศึกษานี้ได้ใช้การกระตุ้น tACS ส่วนบุคคลในช่วงของ MSL และการทำงานของการรับรู้ แนวทางนี้อิงจากการศึกษาของ Reinhart และ Nguyen (2019) ซึ่งแสดงให้เห็นผลประโยชน์ของ theta tACS ส่วนหน้าเฉพาะบุคคลเมื่อเปรียบเทียบกับ tACS มาตรฐานในงาน WM ในผู้สูงอายุที่มีสุขภาพดี [57] วัดความถี่สูงสุดของแต่ละบุคคลในขณะที่ผู้เข้าร่วมดำเนินการ N-back เพื่อกำหนดความถี่ในการกระตุ้นแต่ละรายการ แม้ว่าการเปรียบเทียบระหว่างเทตตาส่วนบุคคลและมาตรฐานจะไม่อยู่ในขอบเขตของการศึกษานี้ เราสันนิษฐานว่ากระบวนทัศน์การกระตุ้นแบบรายบุคคลอาจมีความสำคัญเนื่องจากความถี่สูงสุดที่มีประสิทธิผลมากกว่าดังที่แนะนำโดย เช่น Reinhart และ Nguyen แต่ยังขึ้นอยู่กับผลการทำงานที่แตกต่างกันของความถี่ต่ำเทต้า (4e4.5 Hz) เมื่อเปรียบเทียบกับความถี่ทีต้าสูง (7 Hz) ประสิทธิภาพ WM [78e80] โดยเฉพาะอย่างยิ่ง 4 Hz tACS ที่คอร์เทกซ์ข้างขม่อมด้านขวาช่วยเพิ่มความจุ WM ในขณะที่ 7 Hz tACS ลดความจุ WM ในผู้ใหญ่วัยหนุ่มสาวที่มีสุขภาพดี [78e80] Jones และคณะเปรียบเทียบ bifocal 7 Hz tACS กับ 4.5 Hz tACS ที่ใช้กับ FPN และพบผลเชิงบวกสำหรับ 4.5 Hz แต่ไม่ใช่การกระตุ้น 7 Hz ต่อประสิทธิภาพของ WM [79] อย่างไรก็ตาม ยังมีรายงานที่ไม่ได้แสดงผลของการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ เช่น ในการศึกษา TMS ในปัจจุบัน [81]
ความถี่การกระตุ้นโดยเฉลี่ยในการศึกษาปัจจุบันคือ 4.5 เฮิรตซ์ ซึ่งสอดคล้องกับความถี่ทีต้าต่ำที่เกี่ยวข้องกับ WM ที่กล่าวข้างต้น เนื่องจากการเปรียบเทียบระหว่าง theta tACS แบบส่วนบุคคลและแบบมาตรฐาน (ไม่ใช่แบบเฉพาะบุคคล) ไม่ได้อยู่ในขอบเขตของการศึกษาปัจจุบัน เราจึงไม่สามารถสรุปได้ว่าการปรับเปลี่ยนแบบเฉพาะบุคคลในการศึกษานี้มีประสิทธิภาพมากกว่าแบบ bifocaltACS แบบไม่ปรับแบบเฉพาะบุคคลในช่วง theta หรือไม่ ซึ่งเป็นคำถามที่น่าสนใจ ที่ต้องประดับด้วยลูกปัดในการศึกษาที่กำลังจะมาถึง

4.3. งาน N-back

เหตุผลในการใช้งาน N-back นั้นมีสองเท่า ประการแรกและสำคัญที่สุด เป็นวิธีการวัดความถี่ทีต้าส่วนบุคคลในขณะที่ทำงาน WM ประการที่สอง มันถูกใช้เป็นการทดลองควบคุมเพิ่มเติมเพื่อตรวจสอบว่าการกระตุ้นถูกส่งไปยัง FPN จริง ๆ และปรับฟังก์ชันหลักที่ประมวลผลโดย FPN ผลลัพธ์เชิงพฤติกรรมของงาน WM สนับสนุนแนวคิดที่ว่า thetatACS ไปยัง FPN ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ WM [24,25] เนื่องจากไม่มีข้อมูลการถ่ายภาพระบบประสาทเพื่อยืนยันว่า FPN ได้รับการกำหนดเป้าหมายจริง ๆ ความแตกต่างทางพฤติกรรมในประสิทธิภาพของ WM จึงให้หลักฐานที่มีความสัมพันธ์กัน

ในการศึกษานี้ เราสามารถจำลองการสังเกตของ Violanteet al ได้ แสดงให้เห็นว่าการซิงโครไนซ์ภายนอกของการสั่นของเยื่อหุ้มสมองในช่วงทีต้าช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของ WM เมื่อความต้องการการรับรู้สูงปานกลาง (2-ระดับหลัง) [24] เราได้ขยายผลลัพธ์โดยแสดงให้เห็นว่าสิ่งนี้ใช้ได้กับระดับด้านหลัง 2- เท่านั้น และไม่ใช่ระดับด้านหลังที่ยากกว่า 3- ประสิทธิภาพของกระบวนทัศน์การกระตุ้นดูเหมือนจะเป็นไปตามความสัมพันธ์รูปตัวยูกลับหัวกับความยากของงาน การศึกษาครั้งนี้เป็นผู้สูงอายุที่มีสุขภาพแข็งแรง แม้ว่าในปัจจุบันยังไม่ชัดเจนว่าคนหนุ่มสาวจะยังคงได้รับประโยชน์จากการซิงโครไนซ์แบบสั่นระหว่างงาน 3- ด้านหลังหรือไม่ แต่ก็สามารถคาดเดาได้ว่ารูปร่างกลับหัวกลับหางที่มีจุดสูงสุดที่ 2- งานด้านหลังนั้นเกี่ยวข้องกับอายุ

การศึกษาที่เปรียบเทียบประสิทธิภาพของงาน WM ระหว่างเด็กและผู้ใหญ่ที่มีสุขภาพดีได้แสดงให้เห็นประสิทธิภาพที่ลดลงตามอายุ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในงานที่มีความต้องการการรับรู้สูง[82,83] ในการตอบสนองต่อภาระ WM สูง ผู้สูงอายุจะแสดงภาวะ Hypoactivation ที่สัมพันธ์กันในบริเวณส่วนหน้าเมื่อเปรียบเทียบกับคนหนุ่มสาว[82,84] "การใช้สมมติฐานวงจรประสาทที่เกี่ยวข้องกับการชดเชย" เป็นกรอบการทำงานสำหรับปรากฏการณ์นี้ การกระตุ้นมากเกินไปที่เกี่ยวข้องกับอายุจะเห็นได้ในระหว่างงานที่มีโหลด WM ต่ำเนื่องจากประสิทธิภาพของระบบประสาทลดลง โดยมีการเปิดใช้งานน้อยสำหรับงานที่มีโหลด WM สูงเนื่องจากความจุของระบบประสาทลดลง [85] นี่แสดงให้เห็นว่าผู้ใหญ่สูงอายุใช้กลไกการชดเชยที่มีงาน WMload ต่ำอยู่แล้ว (1-} ด้านหลัง) และดังนั้นจึงไม่สามารถรับสมัครทรัพยากรประสาทที่จำเป็นในระหว่างงานที่มีโหลด WM สูง (3- ด้านหลัง) [82,83]

Heinzel และเพื่อนร่วมงานตั้งสมมติฐานว่าการเปลี่ยนแปลงกิจกรรมในเซลล์ประสาทเกิดจากการมีเพศสัมพันธ์ของ FPN ที่ลดลง พวกเขาแสดงให้เห็นว่าการเชื่อมต่อระหว่างส่วนหน้าและข้างขม่อมลดลงในผู้สูงอายุในช่วง2-ด้านหลัง และมากขึ้นในระหว่าง 3-งานด้านหลัง [73,86] สิ่งนี้สามารถบ่งชี้ได้ว่าความแตกต่างในประสิทธิภาพของการกระตุ้นระหว่างงานด้านหลัง2-และงาน 3- ด้านหลังนั้นสัมพันธ์กับระดับของการเชื่อมโยง FPN ที่บกพร่องภายในงานเหล่านี้ และแนวทางการแทรกแซงด้วย tACS สามารถชดเชยกลไกเหล่านี้ได้อย่างเพียงพอเท่านั้น สำหรับ 2- งานย้อนกลับ แต่ไม่ใช่อีกต่อไปสำหรับ 3- งานย้อนกลับ การขาดการปรับปรุงในช่วง 1- อาการของหลังอาจบ่งชี้ว่ากลไกการชดเชยตามธรรมชาติไม่ไวต่อผลกระทบของกระบวนทัศน์การกระตุ้นนี้ สิ่งนี้ชี้ไปที่ประสิทธิภาพเฉพาะที่ขึ้นอยู่กับสภาวะสมองที่เกิดจากปริมาณของภาระ WM

ผลลัพธ์ของงาน N-back แสดงให้เห็นผลกระทบเฉพาะต่อเวลาตอบสนอง ไม่ใช่อัตราการเข้าชม การแจ้งเตือนที่ผิดพลาด และความแม่นยำ การค้นพบนี้คล้ายคลึงกับการศึกษาก่อนหน้านี้ของ Polania และคณะ (2012),ไวโอลิน และคณะ (2017) และ Alekseichuk และคณะ (2017) ที่ใช้ thetatACS เพื่อกำหนดเป้าหมาย FPN tACS ที่ซิงโครไนซ์ลดเวลาปฏิกิริยา [24,25] ในขณะที่ tACS ที่ซิงโครไนซ์จะเพิ่มเวลาปฏิกิริยาในงาน WM แบบมองเห็น [25,76] เหตุผลที่แน่ชัดสำหรับผลกระทบต่อเวลาเกิดปฏิกิริยาแต่ไม่ใช่กับพารามิเตอร์อื่นๆ ยังคงเป็นเรื่องที่เข้าใจยาก Violante และคณะ แสดงความสัมพันธ์ระหว่างการกระตุ้น BOLD ข้างขม่อมที่เพิ่มขึ้นและเวลาตอบสนองที่ลดลง [24] หลักฐานชี้ให้เห็นถึงบทบาทที่สำคัญของพื้นที่ข้างขม่อมในการบำรุงรักษา WM [87] ดังนั้น Violante และคณะแนะนำว่าการเพิ่มขึ้นของการกระตุ้นประสาทในบริเวณข้างขม่อมอาจมีปฏิกิริยากับกลไกที่เกี่ยวข้องกับเวลาตอบสนอง [24] อย่างไรก็ตาม Alekseichuk และคณะ ให้เหตุผลว่าเวลาปฏิกิริยาที่ได้รับการปรับปรุงนั้นเกี่ยวข้องกับเครือข่าย เนื่องจากพบว่าเวลาปฏิกิริยาเพิ่มขึ้นหลังจากการไม่ซิงโครไนซ์พื้นที่ส่วนหน้าจากบริเวณข้างขม่อม [76] พวกเขาแย้งว่านี่เป็นเพราะการดูดซึมข้อมูลลดลง ซึ่งสะท้อนให้เห็นในการซิงโครไนซ์จังหวะทีต้าที่ยาวนานในเยื่อหุ้มสมอง [76] แม้ว่าผลลัพธ์ดูเหมือนจะชี้ไปที่ผลกระทบเฉพาะของ theta tACS ที่ซิงโครไนซ์กับเวลาตอบสนอง แต่กลไกที่แน่นอนยังไม่ชัดเจน การวิเคราะห์เพิ่มเติมมีความจำเป็นเพื่อคลี่คลายกลไกทางสรีรวิทยาที่แน่นอนของการตอบสนองระหว่างงาน WM

4.4. ขั้นตอนในอนาคต

การศึกษาครั้งนี้เป็นการศึกษาแบบพิสูจน์หลักการเพื่อตรวจสอบการมีส่วนร่วมของ FPN ในการเรียนรู้ลำดับมอเตอร์ การศึกษานี้มีข้อจำกัดบางประการ ซึ่งจะกล่าวถึงโดยใช้ข้อเสนอแนะสำหรับการศึกษาในอนาคต ประการแรก ข้อมูลปัจจุบันชี้ให้เห็นถึงผลกระทบที่ชัดเจนต่อประสิทธิภาพเชิงพฤติกรรมของแนวทางการแทรกแซงในระหว่างงาน อย่างไรก็ตาม ไม่ว่ามันจะส่งผลกระทบต่อการเรียนรู้หรือไม่นั้นยังไม่ชัดเจน ไม่มีปฏิสัมพันธ์ทางสถิติที่ชัดเจนระหว่างเงื่อนไขและบล็อกที่จะยืนยันผลการเรียนรู้ที่แข็งแกร่ง แม้ว่าอาจมีคำแนะนำเกี่ยวกับผลกระทบเพิ่มเติมที่อาจเกิดขึ้นต่อการเรียนรู้โดยใช้การเปลี่ยนแปลงในหลักสูตรความแม่นยำและแนวโน้มของความแตกต่างสำหรับการเรียนรู้ทั้งหมดเมื่อสิ้นสุดการฝึกอบรม คำถามเปิดที่สำคัญนี้จะต้องประดับประดาอย่างละเอียดในการศึกษาที่กำลังจะมีขึ้นด้วยการฝึกอบรมที่เข้มข้นมากขึ้น (เช่น เซสชันการฝึกอบรมที่นานขึ้น เซสชันการฝึกอบรมหลายเซสชัน) นอกจากนี้ เซสชันการติดตามผลจะช่วยเพิ่มความเข้าใจของเราในการรวมกลุ่มและการรักษาที่เป็นไปได้ของการปรับปรุงพฤติกรรม การเรียนรู้ด้วยมอเตอร์ครอบคลุมกระบวนการหลายอย่าง เช่น การเรียนรู้ออนไลน์และออฟไลน์ การเรียนรู้ออนไลน์เป็นการปรับปรุงระหว่างการฝึกอบรมงาน การเรียนรู้แบบออฟไลน์เกิดขึ้นหลังการฝึกอบรมและเป็นส่วนสำคัญของการรวบรวมพฤติกรรมการเรียนรู้ [67,88e90]

เซสชันหลายเซสชันจะช่วยให้เราตรวจสอบว่าการปรับปรุงดำเนินต่อไปด้วยเซสชันการฝึกอบรมหลายครั้งหรือไม่ ส่งผลกระทบต่อการเรียนรู้ออนไลน์และออฟไลน์ที่แตกต่างกัน (หรือเฉพาะประสิทธิภาพ) และจะคงอยู่ในช่วงเวลาที่นานขึ้นหรือไม่ ประการที่สอง ในปัจจุบัน เราไม่สามารถสรุปได้ว่าการปรับเปลี่ยนความถี่ในการกระตุ้นเฉพาะบุคคลนั้นมีประโยชน์หรือไม่เมื่อเทียบกับ ความถี่มาตรฐาน (เช่น 6 Hz) สำหรับการกระตุ้นในการศึกษาปัจจุบัน [23e25] ลักษณะนี้อยู่นอกเหนือขอบเขตของการศึกษาปัจจุบันและต้องประดับด้วยลูกปัดในการศึกษาที่กำลังจะมาถึง การเปรียบเทียบกระบวนทัศน์การกระตุ้นแบบ apersonalized แบบมาตรฐานจะให้ผลลัพธ์ที่สรุปมากขึ้นเกี่ยวกับความสำคัญของการปรับแบบเฉพาะบุคคลต่อกิจกรรมการสั่นภายนอกภายในงานปัจจุบัน สุดท้ายนี้ เพื่อปรับแต่งแนวทางการศึกษาในอนาคตควรปรับตำแหน่งของอิเล็กโทรดในสมองส่วนบุคคลตามการจำลอง

ในการศึกษาปัจจุบัน การวางตำแหน่งอิเล็กโทรดถูกกำหนดโดยตำแหน่งมาตรฐานโดยใช้ฝาครอบ EEG ด้วยระบบ 10/20 เราใช้อิเล็กโทรดแบบศูนย์กลาง และแต่ละภาพตัดต่อจะประกอบด้วยอิเล็กโทรดกึ่งกลางวงกลมขนาดเล็กที่ล้อมรอบด้วยอิเล็กโทรดส่งกลับขนาดใหญ่กว่า การตั้งค่านี้แสดงให้เห็นแล้วว่าปรับปรุงการโฟกัสเมื่อเปรียบเทียบกับอิเล็กโทรดอื่นๆ เช่น อิเล็กโทรดสี่เหลี่ยมขนาด 5 5 ซม. หรือการตั้งค่าอิเล็กโทรดแบบมีอิเล็กโทรดส่งกลับในพื้นที่ที่แยกจากกัน [91] สำหรับการจำลองการกระจายสนามไฟฟ้า โปรดดูรูปที่ 2B สิ่งอำนวยความสะดวกที่ได้รับการปรับปรุงนี้เน้นย้ำถึงความสำคัญของความแม่นยำของการวางตำแหน่งอิเล็กโทรด เนื่องจากการกระตุ้นมีประสิทธิผลมากที่สุดใกล้กับศูนย์กลางของอิเล็กโทรด [92]

เทคนิคที่ใช้อยู่ในปัจจุบันซึ่งอิงจาก 10-20-ระบบอิเล็กโทรดมีการใช้กันอย่างแพร่หลายในการศึกษา NIBS [93] อย่างไรก็ตาม นี่เป็นระบบการวางตำแหน่งอิเล็กโทรดที่ได้มาตรฐานโดยอิงตามจุดสังเกตทางกายวิภาคที่อาจแตกต่างกันไปตามผู้เข้าร่วม [94] การศึกษาล่าสุดโดย Scrivener และ Reader เปรียบเทียบตำแหน่งของตำแหน่งอิเล็กโทรดกับการใช้ฝาครอบ EEG พร้อมภาพ MRI ของผู้เข้าร่วมคนเดียวกัน พวกเขาพบว่าตำแหน่งอิเล็กโทรดเบี่ยงเบนไปจากตำแหน่งเยื่อหุ้มสมองจริงโดยมีค่า SD ที่เล็กที่สุดที่ 4.35 มม. ในพื้นที่ด้านหน้าและที่ใหญ่ที่สุด SD 6.25 มม. ในบริเวณท้ายทอยและข้างขม่อม[95] การเบี่ยงเบนเหล่านี้ไม่น่าจะส่งผลให้เกิดความแตกต่างทางพฤติกรรมใดๆ เนื่องจากจุดโฟกัสของการกระตุ้น อย่างไรก็ตาม แสดงให้เห็นว่ายังมีพื้นที่สำหรับการปรับปรุงในแง่ของคำจำกัดความที่แม่นยำของตำแหน่งเป้าหมายและความสม่ำเสมอในการวางตำแหน่งอิเล็กโทรด วิธีหนึ่งในการปรับปรุงความแม่นยำคือการใช้เทคนิคการนำทางประสาทโดยการถ่ายภาพระบบประสาทเชิงโครงสร้างหรือด้วยการใช้เครื่อง MRI เชิงฟังก์ชันเพื่อระบุตำแหน่งเป้าหมายที่แน่นอนสำหรับการกระตุ้น[93]

5. สรุป

โดยสรุป ในการศึกษานี้ เราสามารถแสดงความสัมพันธ์เชิงสาเหตุระหว่างการกระตุ้น FPN และการปรับปรุงในงาน anMSL ยิ่งไปกว่านั้น เราสามารถแสดงประสิทธิภาพที่โดดเด่นของการซิงโครไนซ์ FPN สำหรับงานมอเตอร์ที่มีโหลด WM ต่ำและสูง ส่งผลให้ประสิทธิภาพที่ดีขึ้นในงานมอเตอร์ที่มีโหลด WM สูง แต่ไม่มีผลการกระตุ้นงานมอเตอร์ที่มีโหลด WM ต่ำ แม้จะมีผลกระทบที่ชัดเจนต่อระดับการปฏิบัติงาน แต่ก็ไม่มีผลกระทบที่ชัดเจน ซึ่งอาจเป็นเพียงข้อบ่งชี้ในการเพิ่มประสิทธิภาพการเรียนรู้ด้านมอเตอร์ ซึ่งเป็นแง่มุมที่ต้องกล่าวถึงในการศึกษาที่กำลังจะมีขึ้นในรายละเอียด กลไกการออกฤทธิ์ชี้ไปที่ผลของการกระตุ้นต่อความสามารถในการรักษาและดำเนินการตามลำดับที่ดีขึ้น ความรู้ในปัจจุบันเกี่ยวกับการใช้ tACS เพื่อกำหนดเป้าหมายบริเวณหน้าผากและข้างขม่อมเพื่อปรับปรุง MSL มีจำกัด อย่างไรก็ตาม ผลลัพธ์เหล่านี้บ่งชี้ว่าการกำหนดเป้าหมาย FPN เป็นเครือข่ายที่ใช้การกระตุ้นการสั่นแบบ bifocal ส่วนบุคคลเป็นแนวทางที่น่าหวัง นอกจากนี้ การศึกษาในปัจจุบันแสดงให้เห็นว่า theta tACS นำไปใช้กับ FPN ปรับปรุงประสิทธิภาพของ WM สิ่งนี้เผยให้เห็นการทำงานร่วมกันที่สำคัญระหว่างมอเตอร์และโดเมนการรับรู้ โดยชี้ไปที่มันเป็นเป้าหมายที่มีแนวโน้มสำหรับกลยุทธ์การแทรกแซงตาม NIBS อย่างไรก็ตาม เพื่อให้บรรลุผลสำเร็จ สิ่งสำคัญอย่างยิ่งคือวิธีการดังกล่าวอาจมีประสิทธิผลก็ต่อเมื่อภาระงานด้านการรับรู้ของงานที่เกี่ยวข้องนั้นสูงอย่างมีนัยสำคัญ ดังที่แสดงไว้ที่นี่โดยโหลด WM

เมื่อนำมารวมกัน tACS แบบสองโฟกัสที่ปรับแต่งเฉพาะบุคคลจะนำไปใช้กับ FPN ที่ได้รับการปรับปรุงประสิทธิภาพในงาน MSL สิ่งนี้อาจนำเสนอกลยุทธ์ที่น่าหวังในการปรับปรุงทักษะการเคลื่อนไหวและการเรียนรู้ของการเคลื่อนไหวในผู้สูงอายุที่มีสุขภาพดีและผู้ป่วยทางระบบประสาทที่แสดงการขาดดุลของสมรรถภาพการเคลื่อนไหวและ/หรือการเรียนรู้ของการเคลื่อนไหว

เงินทุน

โครงการปัจจุบันได้รับการสนับสนุนจากมูลนิธิ Defitech (Morges, CH) และโดย #2017-205 'สุขภาพส่วนบุคคลและเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้อง (PHRT-205)' ของโดเมน ETH

ใบแจ้งยอดการบริจาคเครดิต

LR Draaisma: การวางแนวความคิด การออกแบบการทดลอง วิธีวิทยา การตรวจสอบความถูกต้อง การเก็บข้อมูล การวิเคราะห์อย่างเป็นทางการ การเขียนร่างต้นฉบับ การเขียนการตรวจสอบและแก้ไข e การแสดงภาพ การบริหารโครงการ MJ Wessel: การวางแนวความคิด การบริหารโครงการ การเขียน บทวิจารณ์และการแก้ไข เอ็ม มอยน์: การตรวจสอบความถูกต้อง การสุ่ม การได้มาซึ่งข้อมูล T. Morishita: การเขียน e-review & การแก้ไข FC Hummel: การวางแนวความคิด การออกแบบการทดลอง การตีความผลลัพธ์ การเขียน บทวิจารณ์และการแก้ไข

การประกาศผลประโยชน์ที่แข่งขันกัน

ผู้เขียนประกาศว่าพวกเขาไม่มีผลประโยชน์ทางการเงินที่แข่งขันกันหรือความสัมพันธ์ส่วนตัวที่อาจดูเหมือนจะมีอิทธิพลต่องานที่รายงานในบทความนี้

รับทราบ

เราขอขอบคุณ Pablo Maceira สำหรับการอ่านต้นฉบับและแสดงความคิดเห็นที่ยอดเยี่ยม, Elena Beanato สำหรับการจัดหาสคริปต์เพื่อประมวลผลข้อมูล SFTT ล่วงหน้า, Roberto Salamanca-Giron สำหรับการสนับสนุนของเขาโดยการจัดหาและปรับใช้สคริปต์ Matlab ของเขาสำหรับการวิเคราะห์ความถี่สูงสุดของ EEG และ Giorgia Giulia Evangelista สำหรับการมีส่วนร่วมของเธอ ไปจนถึงการตั้งค่า SimNIBS และความช่วยเหลือของเธอในการสร้างภาพของอิเล็กโทรดวงแหวนและการกระจายสนามไฟฟ้า การศึกษานี้ได้รับการสนับสนุนจากศูนย์ EEG ของ HumanNeuroscience Platform, Fondation Campus Biotech Geneva, Geneva, Switzerland

อ้างอิง

[1] วิลลิ่งแฮม ดีบี. ทฤษฎีประสาทจิตวิทยาของการเรียนรู้ทักษะยนต์ PsycholRev 1998;105:558e84.https://doi.org/10.1037/0033-295X.105.3.558.

[2] Dupont-Hadwen J, เบสต์มันน์ เอส, Stagg CJ. การฝึกมอเตอร์ปรับพลวัตการยับยั้งภายในคอร์เทกซ์ในคอร์เทกซ์มอเตอร์ระหว่างการเตรียมการเคลื่อนไหว เครื่องกระตุ้นสมอง 2019;12:300e8https://doi.org/10.1016/j.brs.2018.11.002.

(3) คาร์นี เอ, เมเยอร์ จี, เจซซาร์ด พี, อดัมส์ เอ็มเอ็ม, เทิร์นเนอร์ อาร์, อันเกอร์ไลเดอร์ แอลจี หลักฐานเชิงฟังก์ชัน MRI สำหรับความเป็นพลาสติกของเยื่อหุ้มสมองของผู้ใหญ่ในระหว่างการเรียนรู้ทักษะยนต์ ลักษณะปี 1995; 377: 155e8https://doi.org/10.1038/377155a0

[4] ไซด์เลอร์ RD, โบ เจ, แอนเกรา JA. การมีส่วนร่วมทางประสาทวิทยาต่อทักษะยนต์การเรียนรู้: บทบาทของหน่วยความจำในการทำงาน เจ ม็อท บีฮาฟ 2012;44:445e53.https://doi.org/10.1080/00222895.2012.672348.

(5) Buch ER, Santarnecchi E, Antal A, Born J, Celnik PA, Classen J, และคณะ ผลของ DCS ต่อการเรียนรู้ของมอเตอร์และการสร้างความจำ: เอกสารฉันทามติและจุดวิกฤต Clin Neurophysiol ปิด J Int Fed Clin Neurophysiol 2017; 128: 589e603https://doi.org/10.1016/j.clinph.2017.01.004.

(6) เวสเซล เอ็มเจ, ซิเมอร์มาน เอ็ม, ฮุมเมล เอฟซี การกระตุ้นสมองแบบไม่รุกราน: เครื่องมือทดแทนสำหรับเสริมสร้างการฝึกพฤติกรรมหลังโรคหลอดเลือดสมอง ส่วนหน้า HumNeurosci 2015;9:265.https://doi.org/10.3389/fnhum.2015.00265.

[7] Krause V, Meier A, Dinkelbach L, Pollok B. Beta band transcranial alternating (tACS) และการกระตุ้นด้วยไฟฟ้ากระแสตรง (tDCS) ใช้หลังจากการเรียนรู้ครั้งแรก อำนวยความสะดวกในการดึงลำดับมอเตอร์ แนวหน้า Behav Neurosci 2016;10.https://doi.org/10.3389/fnbeh.2016.00004.

(8) Pollok B, Boysen AC, Krause V. ผลของการกระตุ้นกระแสสลับ transcranial (tACS) ที่ความถี่อัลฟ่าและเบต้าต่อการเรียนรู้ของมอเตอร์ พฤติกรรมสมองRes 2015;293:234e40.https://doi.org/10.1016/j.bbr.2015.07.049.

(9) Anguera JA, Reuter-Lorenz PA, Willingham DT, Seidler RD. การมีส่วนร่วมของหน่วยความจำทำงานเชิงพื้นที่ต่อการเรียนรู้ด้วยการมองเห็น เจ ความรู้ความเข้าใจ Neurosci 2010;22:1917e30.https://doi.org/10.1162/jocn.2009.21351.

(10) แม็กซ์เวลล์ เจพี, มาสเตอร์ส RSW, อีฟส์ FF บทบาทของหน่วยความจำในการทำงานในการเรียนรู้ยานยนต์และสมรรถนะ การรับรู้ที่มีสติ 2546; 12: 376e402https://doi.org/10.1016/s1053-8100(03)00005-9

For more information:1950477648nn@gmail.com