ผลกระทบของการโหลดหน่วยความจำการทำงานของภาพต่อการตรวจจับและการประมวลผลทางประสาทของสิ่งกระตุ้นการได้ยินที่ไม่เกี่ยวข้องกับงาน
Aug 25, 2023
ในขณะที่ภาระการรับรู้ได้รับการเสนอเพื่อลดการประมวลผลสิ่งเร้าที่ไม่เกี่ยวข้องกับงาน ข้อโต้แย้งทางทฤษฎีและการค้นพบเชิงประจักษ์สำหรับภาระงานรูปแบบอื่นๆ ยังไม่สามารถสรุปได้ ที่นี่ เราได้ตรวจสอบการตรวจจับและการประมวลผลทางประสาทของสิ่งเร้าทางการได้ยินอย่างเป็นระบบซึ่งมีความเข้มข้นของการกระตุ้นที่แตกต่างกันไปในระหว่างงานความจำการทำงานของการมองเห็นที่ไม่เกี่ยวข้องกับสิ่งเร้า สลับระหว่างโหลดต่ำและสูง เราพบว่าขึ้นอยู่กับความแข็งแกร่งของการกระตุ้น การตรวจจับสิ่งเร้าลดลงและลด P3 แต่ไม่ได้รับผลกระทบจากแอมพลิจูด N1 ที่ไม่ได้รับผลกระทบจากศักยภาพที่เกี่ยวข้องกับเหตุการณ์ต่อสิ่งเร้าทางหูภายใต้ระดับสูงเมื่อเปรียบเทียบกับโหลดต่ำ ในทางตรงกันข้าม ผลกระทบการรับรู้ที่ไม่ขึ้นอยู่กับโหลดถูกสังเกตในช่วงเวลาทั้งช่วงต้น (N1) และช่วงปลาย (P3) ผลการวิจัยชี้ให้เห็นถึงผลกระทบทางประสาทในช่วงปลายของภาระความจำในการทำงานของการมองเห็นต่อสิ่งเร้าทางการได้ยิน ส่งผลให้ความน่าจะเป็นที่รายงานการรับรู้ถึงสิ่งเร้าเหล่านี้ลดลง
ความสัมพันธ์ระหว่างความเข้มข้นของการกระตุ้นและประสิทธิภาพของหน่วยความจำเป็นหัวข้อของการวิจัยจำนวนมาก ผลการศึกษาพบว่าการกระตุ้นในระดับปานกลางสามารถปรับปรุงความจำได้ แต่การกระตุ้นที่รุนแรงเกินไปอาจส่งผลเสียได้
ในชีวิตประจำวันเรามักจะเผชิญกับสิ่งกระตุ้นต่างๆ เช่น ดูทีวี เล่นเกม ฟังเพลง ผูกมิตร ฯลฯ สิ่งเร้าเหล่านี้ในปริมาณปานกลางสามารถช่วยให้เรามีพลังงานและสนใจที่จะดำเนินชีวิตไปตลอดทั้งวันได้อย่างง่ายดายและเพลิดเพลิน ในขณะเดียวกัน การกระตุ้นในระดับปานกลางยังช่วยปรับปรุงความจำอีกด้วย เมื่อเราพบข้อมูลใหม่ การกระตุ้นในระดับปานกลางสามารถช่วยให้เรามีสมาธิมากขึ้น และเร่งความเร็วในการประมวลผลข้อมูลและกระบวนการจำ
อย่างไรก็ตาม หากสิ่งกระตุ้นรุนแรงเกินไปก็อาจทำให้เกิดผลเสียได้ สิ่งเร้าที่รุนแรงยิ่งขึ้นอาจทำให้เกิดผลข้างเคียง เช่น สมาธิสั้น ความวิตกกังวล หงุดหงิด และความเหนื่อยล้ามากเกินไป ซึ่งทั้งหมดนี้สามารถลดประสิทธิภาพของความจำได้ ดังนั้นการกระตุ้นในระดับปานกลางและสภาวะจิตใจที่สมดุลจึงเป็นเงื่อนไขที่จำเป็นสำหรับการรักษาความทรงจำ
โดยสรุป ความสัมพันธ์ระหว่างความเข้มข้นของการกระตุ้นและความทรงจำมีความสำคัญมาก อย่างไรก็ตาม เราต้องจำไว้ว่าการกระตุ้นในระดับปานกลางสามารถช่วยเราได้ และการกระตุ้นที่มากเกินไปอาจนำไปสู่ผลลัพธ์เชิงลบได้ การรักษาชีวิตที่สมดุลและการได้รับการกระตุ้นที่เหมาะสมจะทำให้ความจำมีประสิทธิภาพและยาวนานขึ้น จะเห็นได้ว่าเราต้องปรับปรุงความจำของเรา Cistanche สามารถปรับปรุงความจำได้อย่างมาก เนื่องจากเนื้อบดเป็นสมุนไพรจีนโบราณที่มีลักษณะพิเศษมากมาย หนึ่งในนั้นคือการปรับปรุงความจำ ประสิทธิภาพของเนื้อสับมาจากส่วนผสมออกฤทธิ์หลายชนิดในเนื้อสับ เช่น กรดคาร์บอกซิลิก โพลีแซ็กคาไรด์ ฟลาโวนอยด์ ฯลฯ ส่วนผสมเหล่านี้สามารถส่งเสริมสุขภาพสมองได้ผ่านช่องทางต่างๆ
คลิกรู้วิธีการปรับปรุงหน่วยความจำของคุณ
โหลด Teory 1–3 ถือได้ว่าเป็นทฤษฎีหลักที่ว่าความสนใจมีอิทธิพลต่อการประมวลผลข้อมูลอย่างไร นำเสนอจุดสนใจที่ยืดหยุ่นโดยขึ้นอยู่กับภาระงานที่กำลังดำเนินอยู่ ในระหว่างที่มีโหลดต่ำ ข้อมูลจะถูกประมวลผล ในขณะที่โหลดสูงจะขัดขวางการประมวลผลของตัวรบกวนตั้งแต่เนิ่นๆ ในขั้นต้น ทฤษฎีได้รับการพัฒนาในบริบทของการจัดการงานการรับรู้ (เช่น ภาระการรับรู้)1,2 เวอร์ชันต่อมายังรวมเอาสิ่งที่เรียกว่าภาระการรับรู้ (เช่น ภาระหน่วยความจำในการทำงาน)4 เดิมที ทฤษฎีเสนอปรากฏการณ์ที่ตรงกันข้ามสำหรับภาระการรับรู้และการทำงานของหน่วยความจำ อย่างไรก็ตาม สมมติฐานนี้ได้รับการแก้ไขในภายหลัง และงานเชิงประจักษ์แสดงผลที่คล้ายกันของโหลดหน่วยความจำในการรับรู้และการทำงาน (สำหรับการทบทวน ดู)
ทฤษฎีโหลดชี้ให้เห็นถึงผลกระทบในช่วงเริ่มต้นของภาระสูงและต่ำต่อการประมวลผลสิ่งรบกวนที่ไม่เกี่ยวข้องกับงาน อย่างไรก็ตาม สิ่งที่ก่อให้เกิดผลกระทบในช่วงต้นและปลายในแง่ประสาทวิทยาศาสตร์ยังคงคลุมเครือ แต่สามารถดำเนินการได้ในวงกว้างโดยพื้นที่สมองตอนต้นและตอนปลายในลำดับชั้นการประมวลผลและหน้าต่างชั่วคราวเฉพาะในการตอบสนองทางไฟฟ้าสรีรวิทยา การทบทวนล่าสุดของกลุ่มของเรา 6 เกี่ยวกับผลกระทบของโหลดต่อการกระตุ้นการทำงานของเซลล์ประสาทต่อสิ่งรบกวนที่ไม่เกี่ยวข้องกับงาน นำไปสู่ข้อสรุปว่าเอฟเฟกต์ของโหลดเกิดขึ้นได้อย่างน่าเชื่อถือมากขึ้นในระยะหลังของการประมวลผลสิ่งเร้า แต่ยังคงต้องระบุการเกิดเอฟเฟกต์โหลดชั่วคราว วิธีการทางอิเล็กโทรสรีรวิทยาให้ความละเอียดของกิจกรรมของเซลล์ประสาทในระดับสูง และทำให้เกิดความแตกต่างระหว่างผลกระทบในช่วงต้นและปลาย ในรูปแบบการได้ยิน N1 เป็นองค์ประกอบ ERP ระยะแรกที่เกิดขึ้นประมาณ 100 มิลลิวินาทีหลังจากเริ่มมีการกระตุ้น และเป็นตัวแทนขององค์ประกอบเชิงลบแรกสุดที่เกี่ยวข้องกับการเปลี่ยนแปลงในสภาพแวดล้อมการได้ยิน ในทางตรงกันข้าม คลื่นบวกช่วงปลายตั้งแต่ 300 มิลลิวินาทีหลังการกระตุ้นเป็นต้นไปนั้นขึ้นอยู่กับคุณสมบัติของการกระตุ้นน้อยกว่า แต่เกี่ยวข้องกับการประมวลผลสิ่งเร้าหลังการรับรู้ รวมถึงการตัดสินใจและการประเมินสิ่งเร้า
การศึกษาหลายชิ้นได้ตรวจสอบความสัมพันธ์ทางประสาทของภาระความจำในการทำงานของสิ่งเร้าที่ไม่เกี่ยวข้องกับงานโดยใช้การตรวจคลื่นไฟฟ้าสมอง และให้ผลการค้นพบที่ต่างกัน ในการศึกษาเกี่ยวกับการมองเห็นแบบเดี่ยวหลายครั้ง (เช่น การโหลดการมองเห็นโดยมีตัวเบี่ยงเบนการมองเห็น) ศักยภาพในการมองเห็นในระยะเริ่มแรก (เช่น แอมพลิจูด P1 และ N1/N170) ได้รับรายงานว่าได้รับอิทธิพลจากโหลด ในขณะที่งานวิจัยสองชิ้นรายงานว่า แอมพลิจูด N170 ที่เกี่ยวข้องกับใบหน้าลดลงภายใต้ โหลดสูง 17,18 แอมพลิจูดของ Visual ERP ในภายหลัง (เช่น แอมพลิจูด P3) จะลดลงอย่างเป็นระบบในการศึกษาเหล่านี้ ในรูปแบบการได้ยินไม่มีการศึกษารูปแบบเดียว สำหรับสิ่งรบกวนการได้ยินแบบ crossmodal (เช่น การมองเห็นที่รบกวนการได้ยิน) การศึกษาบางชิ้นรายงานว่าแอมพลิจูด N1 ลดลง20,21 ในขณะที่การศึกษาอื่นๆ ไม่พบผลกระทบใดๆ ที่นี่ แอมพลิจูดของ ERP ในภายหลัง (เช่น แอมพลิจูด P3) ต่อสิ่งรบกวนการได้ยินก็ลดลงอย่างเป็นระบบเช่นกัน โดยมีเพียงการศึกษาเดียวที่แสดงการตอบสนองของ P3 ที่เพิ่มขึ้น ดังนั้น แม้ว่าการศึกษาจะแนะนำว่าพื้นที่จัดเก็บหน่วยความจำในการทำงานเป็นแบบเฉพาะโดเมน แต่งานวิจัยจำนวนมากแสดงให้เห็นถึงผลกระทบแบบครอสโมดัลของภาระหน่วยความจำในการทำงานบน ERP ต่อผู้รบกวนการได้ยิน (สำหรับการทบทวน ดูที่ 6) สิ่งนี้พูดถึงการแบ่งปันทรัพยากรการประมวลผลข้ามโมดอลโดยการกำหนด Load Teory อย่างกว้างๆ (สำหรับการทบทวน ดูที่ 6)
นอกจากนี้ การทำนายเชิงวิพากษ์จากทฤษฎีโหลดก็คือว่าการตรวจจับสิ่งเร้าที่เบี่ยงเบนความสนใจ อย่างน้อยสิ่งเร้าตามเกณฑ์ ควรถูกลดหรือยับยั้งภายใต้สภาวะที่มีภาระสูง อย่างไรก็ตาม มีงานวิจัยเพียงชิ้นเดียวที่ตรวจสอบการตรวจจับและการประมวลผลทางประสาทของผู้รบกวน โดยขึ้นอยู่กับระดับภาระของงานหลัก Molloy และคณะ พบว่าการตอบสนองของแมกนีโตเซนเซฟากราฟิกในช่วงต้น (aM100) และปลาย (P3) ลดลงต่อเสียงภายใต้โหลดการมองเห็นสูงและการรับรู้ต่ำ และลดการตรวจจับเสียงภายใต้เสียงสูงเมื่อเทียบกับโหลดต่ำ สิ่งนี้ชี้ให้เห็นว่าการตอบสนองของระบบประสาทที่ลดลงสัมพันธ์กับการรับรู้เสียงที่ลดลง อย่างไรก็ตาม ไม่มีการศึกษาใดที่ตรวจสอบว่าโหลดหน่วยความจำในการทำงานส่งผลต่อการตรวจจับสิ่งรบกวนสมาธิหรือไม่ ดังนั้นจึงยังไม่ชัดเจนว่าจะมีผลกระทบจากการโหลดหน่วยความจำในการทำงานต่อการตรวจจับสิ่งรบกวนสมาธิหรือไม่ ขึ้นอยู่กับความแรงในการกระตุ้นของผู้รบกวนสมาธิ และผลกระทบของโหลดจะปรากฏพร้อมกันในการตอบสนองของระบบประสาทและข้อมูลพฤติกรรมในช่วงต้นและปลายหรือไม่ นอกจากนี้ ในการศึกษาส่วนใหญ่ ผลกระทบต่อโหลดต่อ ERP ที่มีต่อสิ่งรบกวนสมาธินั้นยากต่อการแยกแยะจากผลกระทบต่อโหลดของงานหลัก สภาวะการควบคุมที่เหมาะสม เช่น ความแปรผันของโหลดโดยไม่มีสิ่งกระตุ้นใดๆ เป็นสิ่งจำเป็น (สำหรับการอภิปรายเพิ่มเติม ดูที่ 4)
ในการศึกษาปัจจุบัน เราได้ตรวจสอบอย่างเป็นระบบถึงผลกระทบของภาระความจำในการทำงานของการมองเห็นต่อการตรวจจับและการประมวลผลทางประสาทของผู้รบกวนการได้ยิน เพื่อให้เข้าใจถึงบทบาทของความเข้มแข็งของการกระตุ้นได้ดีขึ้น เราจึงเปลี่ยนความรุนแรงของผู้รบกวนการได้ยิน นอกจากนี้เรายังเปรียบเทียบเงื่อนไขที่มีการนำเสนอสิ่งรบกวนสมาธิหรือไม่มีสิ่งรบกวนสมาธิเพื่อแยกสิ่งรบกวนสมาธิและผลกระทบต่อภาระทั่วไป เราใช้ ERP เพื่อแยกแยะผลกระทบของการโหลดในช่วงต้นและปลายต่อการตอบสนองของระบบประสาทต่อสิ่งรบกวนสมาธิ ในระดับพฤติกรรม อัตราการตรวจจับสิ่งรบกวนการได้ยินถูกตั้งสมมติฐานให้เพิ่มขึ้นตามความเข้มของเสียง อย่างไรก็ตาม การตรวจจับสิ่งเร้าทางการได้ยินควรลดลงภายใต้ระดับสูงเมื่อเทียบกับโหลดหน่วยความจำการทำงานต่ำ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อใกล้ถึงเกณฑ์การตรวจจับ สำหรับ ERP เราตั้งสมมติฐานว่าแอมพลิจูด N1 จะเพิ่มขึ้นพร้อมกับความเข้มของเสียง และแอมพลิจูดที่ลดลงตามภาระหน่วยความจำในการทำงานที่เพิ่มขึ้น สำหรับ P3 เรายังตั้งสมมติฐานว่าแอมพลิจูดจะเพิ่มขึ้นพร้อมกับความเข้มของเสียง และแอมพลิจูดที่ลดลงตามภาระหน่วยความจำในการทำงานที่เพิ่มขึ้น ในทั้งสองกรณี เราตั้งสมมติฐานว่าผลกระทบของโหลดจะเด่นชัดที่สุดสำหรับสิ่งเร้าที่อยู่ใกล้เกณฑ์การตรวจจับ รูปแบบของเอฟเฟกต์โหลดนั้นสันนิษฐานว่าคล้ายคลึงกับเอฟเฟกต์ที่ไม่ขึ้นกับโหลดของการรับรู้สิ่งเร้า ซึ่งเป็นที่รู้กันว่าเกี่ยวข้องกับแอมพลิจูดที่ลดลงในช่วงเวลาต้นและช่วงปลายสำหรับการไม่รู้ตัวเมื่อเปรียบเทียบกับสิ่งเร้าทางหูที่รับรู้ระหว่างการตรวจจับ
วิธีการ
ผู้เข้าร่วม.
ผู้เข้าร่วมห้าหนึ่งคนได้รับคัดเลือกจากมหาวิทยาลัยมึนสเตอร์ ผู้เข้าร่วมหนึ่งรายยกเลิกการศึกษา และผู้เข้าร่วมเจ็ดคนถูกปฏิเสธเนื่องจากมีอุปกรณ์ EEG มากเกินไป ส่งผลให้มีผู้เข้าร่วมขนาดสุดท้ายจำนวน 43 คน (ชาย 14 คน หญิง 29 คน; Mage=24.56 ปี SDage=3 671 ปี) พวกเขาให้ความยินยอมเป็นลายลักษณ์อักษรและได้รับ 10 ยูโรต่อชั่วโมงสำหรับการเข้าร่วม ผู้เข้าร่วมทุกคนมีการมองเห็นและการออดิชั่นปกติหรือแก้ไขจนเป็นปกติ และไม่มีประวัติความผิดปกติทางระบบประสาทหรือจิตเวช ยกเว้นคนเดียว ผู้เข้าร่วมทั้งหมดเป็นคนถนัดขวา การศึกษานี้ได้รับการอนุมัติจากคณะกรรมการจริยธรรมทางการแพทย์ของมหาวิทยาลัย Muenster และขั้นตอนทั้งหมดได้ดำเนินการโดยคำประกาศนี้
สิ่งกระตุ้น
จอภาพ iiyama GMaster GB2488HSU (iiyama, Nagano, Japan) ที่ 60 Hz ด้วยความละเอียด 1920×1080 พิกเซลถูกนำมาใช้ในการแสดงสิ่งเร้า ระยะการรับชมอยู่ที่ 60 ซม. สิ่งเร้าทางการมองเห็นเป็นตัวอักษรพยัญชนะสีดำ (สูง =2.49 องศาของมุมการมองเห็น) บนพื้นหลังสีเทา ตัวอักษรเหล่านี้มีระยะห่างเท่ากัน (ระหว่าง 3.23 องศา) ถัดจากกากบาทตรึงสีขาว ("+" ประกอบด้วยแท่งสองแท่งขนาด 0.373×0.124 องศา) ที่กึ่งกลางหน้าจอ สุ่มเลือกตัวอักษรสองหรือหกตัวและนำเสนอในสภาวะโหลดหน่วยความจำการทำงานต่ำหรือสูง สิ่งเร้าทางการได้ยินประกอบด้วยสององค์ประกอบ: (1) เสียงพูดพล่าม และ (2) สิ่งเร้าเสียงบี๊บ เสียงพูดพล่ามถูกนำมาจากฐานข้อมูลข้อมูลการประมวลผลสัญญาณที่มีอยู่อย่างเสรี ซึ่งเข้าถึงได้ผ่าน http://spib.linse.ufsc.br/noise.html และได้รับการตรวจสอบในการศึกษาโดย Schlossmacher และคณะ 28 เสียง Te ได้รับการประมวลผลเพิ่มเติมโดยการเพิ่มสตรีมเดียวกันที่เล่นย้อนหลังไปจากต้นฉบับ ระดับความดันเสียงเฉลี่ย (SPL) ในระหว่างการทดลองมีค่าเท่ากับ 55 เดซิเบล สิ่งกระตุ้นเสียงบี๊บคือเสียงไซน์ซอยด์ที่มีเวลาขึ้นลง 10 มิลลิวินาที ระยะเวลา 100 มิลลิวินาที และความถี่ 600 เฮิรตซ์
นำเสนอในระดับเสียงที่แตกต่างกัน 3 ระดับ (ความเข้มต่ำ ปานกลาง และสูง) และความเข้มเป็นศูนย์ ("ไม่มีเสียง") โดยแต่ละระดับเสียงมีสัดส่วน 25% ในการทดลองแต่ละครั้ง เสียงบี๊บหนึ่งครั้ง (หรือเสียงกระตุ้น "ไม่มีเสียง") ฝังอยู่ในเสียงพูดพล่ามที่จุดเวลาสุ่มเทียมระหว่าง 200 มิลลิวินาทีหลังจากการโจมตี และ 200 มิลลิวินาทีก่อนออฟเซ็ตของการตรึง ข้ามขั้นตอนการบำรุงรักษาจดหมาย ระดับเสียงถูกกำหนดในการศึกษานำร่องเชิงพฤติกรรม (n=10) ผู้เข้าร่วมถูกขอให้ตอบสนองต่องานการตรวจจับด้วยสายตาง่ายๆ (การเปลี่ยนสีของไม้กางเขนตรึง) ในขณะที่มีการเล่นสิ่งเร้าทางเสียงที่อธิบายไว้ข้างต้นในเบื้องหลัง หลังจากการทดลองแต่ละครั้ง ผู้เข้าร่วมจะถูกถามว่ารับรู้ถึงสิ่งกระตุ้นบี๊บหรือไม่ ผู้ทดลองปรับระดับเสียงด้วยตนเองจนกระทั่งผู้เข้าร่วม 5 คนตรวจพบเสียงบี๊บในประมาณ 50% ของการทดลอง จากนั้นคูณปริมาตรนี้ด้วย 0.5 และ 2 เพื่อให้ได้ระดับวิกฤติสามระดับที่ใช้ในการทดลองหลัก (42 dB, 45 dB และ 48 dB) ดังนั้นสิ่งนี้ทำให้เราสามารถตรวจสอบว่าการค้นพบโหลดได้รับอิทธิพลจากความแรงของการกระตุ้นที่แตกต่างจากเกณฑ์การตรวจจับไปจนถึงเกณฑ์การตรวจจับและเหนือเกณฑ์การตรวจจับอย่างไร
ขั้นตอน.
ผู้เข้าร่วมตอบแบบสอบถามประชากรศาสตร์ก่อนและเตรียมพร้อมสำหรับ EEG หลังจากนั้น พวกเขาเสร็จสิ้นภารกิจฝึกหัดโดยได้รับคำสั่งให้จดจำจดหมายที่นำเสนอ นอกจากนี้ พวกเขายังได้รับแจ้งว่าเสียงพูดพล่ามในพื้นหลังอาจมีเสียงบี๊บเป็นครั้งคราวโดยมีระดับเสียงที่แตกต่างกัน คำแนะนำได้รับการออกแบบเพื่อกำหนดงานความจำเป็นงานหลักและรายงานการรับรู้ของผู้ได้ยินเป็นงานรอง สิ่งนี้ทำได้โดยการระบุว่าสำหรับงานจำ พวกเขาจะได้รับหรือเสียคะแนนสำหรับคำตอบที่ถูกและผิด ในขณะที่เสียงไม่เกี่ยวข้องกับผู้เข้าร่วม นอกจากนี้ พวกเขายังได้รับคำแนะนำว่าก่อนอื่นจะต้องตอบสนองต่องานด้านความจำ จากนั้นจึงได้รับผลตอบกลับ และสุดท้ายจะถูกขอให้ให้คะแนนประสิทธิภาพในการรับรู้เสียง มีการกล่าวซ้ำๆ ว่าการให้คะแนนเสียงจะไม่ทำให้ได้คะแนนหรือแพ้ ยิ่งไปกว่านั้น รูปแบบการสืบค้นที่แตกต่างกันสำหรับงานภาพ (เช่น ใช่-ไม่ใช่การสืบค้นอย่างชัดเจน) และการรับรู้เสียง (เช่น การให้คะแนน ดูด้านล่าง) ก็มีจุดมุ่งหมายเพื่อเน้นความสำคัญของงานความจำด้วย การทดลองหลักสิบรายการเริ่มต้นขึ้น แบ่งออกเป็น 12 บล็อกโดยควบคุมตัวเองได้ โดยใช้เวลาสูงสุด 3 นาที แต่ละบล็อกมีการทดลอง 32 ครั้งสำหรับทั้งสองระดับ โดยการทดลองถูกยกเลิกเนื่องจากมีการเคลื่อนไหวของดวงตามากเกินไปต่อท้ายบล็อก การทดลองครั้งเดียว (ดูรูปที่ 1) เริ่มต้นด้วยการนำเสนอการตรึงกากบาทเป็นเวลา 500 มิลลิวินาที หลังจากนั้น ตัวอักษร (เช่น 2 ตัวอักษรในสภาวะโหลดหน่วยความจำทำงานต่ำ และ 6 ตัวอักษรในสภาวะโหลดหน่วยความจำทำงานสูง) ปรากฏขึ้นบนหน้าจอเป็นเวลา 1 วินาที ต่อจากนั้นก็ถวายไม้กางเขนตรึงอีกครั้ง ในระหว่างการนำเสนอของ 3- นี้ มีการเล่นเสียงพื้นหลัง คำถามเกี่ยวกับตัวอักษรที่จำได้ตามมานี้ สำหรับการสืบค้น มีตัวอักษรตัวหนึ่งปรากฏขึ้นตรงกลางหน้าจอ และผู้เข้าร่วมต้องระบุว่าจดหมายนี้เป็นหนึ่งในตัวอักษรที่ต้องจดจำหรือไม่ ใน 50% ของการทดลอง นี่เป็นหนึ่งในจดหมายที่ต้องจดจำ ผู้เข้าร่วมได้รับผลตอบรับสำหรับคำตอบที่เกี่ยวข้องกับตัวอักษร (เช่น บวกคะแนนสำหรับคำตอบที่ถูกต้อง และลบคะแนนสำหรับคำตอบที่ไม่ถูกต้อง) โดยสะสมตลอดการทดลองทั้งหมด หลังจากการสอบถามเกี่ยวกับความจำ ผู้เข้าร่วมให้คะแนนการรับรู้เสียงของตนเองในระดับสี่จุด ตั้งแต่ "ไม่—แน่นอน" มากกว่า "ไม่—ไม่แน่นอน" และ "ใช่—ไม่แน่นอน" ถึง "ใช่—แน่นอน" หลังจากแต่ละบล็อก พวกเขาจะได้รับคะแนนรวมที่ได้รับ (เช่น คุณได้คะแนน x คะแนนจากคะแนนสูงสุด y จนถึงตอนนี้)
การบันทึก EEG และการประมวลผลล่วงหน้า
EEG signals were recorded from 64 BioSemi active electrodes using BioSemi's Actiview software (www.biosemi.com). Four additional electrodes measured horizontal and vertical eye movement. The recording sampling rate was 512 Hz. The software BESA research (Version 6.0, www.besa. de) was used for preprocessing. Refine data were re-referenced to average reference and filtered with a high-pass forward filter of 0.1 (6 dB/oct) and a 30 Hz low-pass zero-phase filter (24 dB/oct). Recorded eye movements were corrected using the automatic eye-artifact correction method implemented in BESA32. Noisy EEG sensors were interpolated using a spline interpolation procedure. Data were segmented from 200 ms before stimulus onset until 800 ms after stimulus presentation. Baseline correction was used 200 ms before stimulus onset. Data were re-referenced from the CMS/DLR to a common average reference. Trials were rejected based on an absolute threshold (>120 µV), signal gradient (>75 µV/δT) และสัญญาณต่ำ (นั่นคือ SD ของเกรเดียนต์<0.01 µV/ δT). On average, 4.51 electrodes per participant were interpolated (SD=2.91), and 12.58 percent of all trials per participant were rejected (SD=10.57). The number of trials per load and sound volume level ranged between 27 and 49 trials (M=42.48, SD=5.207).
การบันทึกการติดตามสายตา
เราใช้เครื่องติดตามดวงตาเพื่อติดตามและประเมินตำแหน่งการจ้องมองในระหว่างการทดลองอย่างต่อเนื่อง โดยหยุดการนำเสนอการทดลองเมื่อใดก็ตามที่การจ้องมองเบี่ยงเบนไปมากกว่า 3 องศาที่บริเวณวงกลมรอบๆ จุดตรึง การทดลองที่ถูกยกเลิกถูกเพิ่มไปที่ส่วนท้ายของบล็อก การวัดการติดตามดวงตาด้วย Eyelink 1000 จากการวิจัยของ SR (EyeLink 1000, SR Research Ltd., Mississauga, Canada) ผู้เข้าร่วมจะถูกขอให้วางศีรษะบนที่วางคางและบันทึกตาขวาไว้ อัตราการสุ่มตัวอย่างการบันทึกคือ 1,000 Hz ก่อนแต่ละบล็อกการนำเสนอ ขั้นตอนการปรับเทียบเครื่องวัดสายตาจะเริ่มต้นโดยอัตโนมัติโดยใช้ขั้นตอนการสอบเทียบแบบห้าจุด
การวิเคราะห์ทางสถิติ.
ข้อมูลพฤติกรรมได้รับการวิเคราะห์ใน MATLAB R2019b (https://de.mathworks.com) ในการวัดประสิทธิภาพของงาน การวิเคราะห์การจดจำตัวอักษรด้วย d ไพรม์ (d ′) สำหรับเงื่อนไขการโหลดทั้งสอง ตามด้วยการทดสอบทีตัวอย่างคู่ ความไวในการตรวจจับ (aZ) ได้รับการคำนวณสำหรับสภาวะระดับเสียงสองโหลดและสามเสียงสำหรับการตรวจจับเสียง AZ กำหนดปริมาณพื้นที่ใต้เส้นโค้งลักษณะการทำงานของเครื่องรับ (ROC) โดยคำนวณจากสัดส่วนของการเข้าชมและการเตือนที่ผิดพลาดต่อระดับความเชื่อมั่น โดยมีช่วงระหว่าง 0.5 (ประสิทธิภาพโอกาส) และ 1 (การตรวจจับที่สมบูรณ์แบบ) ข้อมูลการตรวจจับเสียงได้รับการวิเคราะห์โดยใช้การวิเคราะห์การวัดซ้ำของความแปรปรวน (ANOVA) โดยมีโหลด (โหลดต่ำ (LL) เทียบกับโหลดสูง (HL)) และระดับเสียง (ระดับเสียงต่ำเทียบกับระดับเสียงปานกลางเทียบกับระดับเสียงสูง) เป็นปัจจัย
ข้อมูลหนังศีรษะ EEG ได้รับการวิเคราะห์และแสดงภาพโดยใช้ MATLAB R2019b (https://de.mathworks.com) และ SPSS (https://www.ibm.com/de-de/analytics/spss-statistics-sofware) สององค์ประกอบที่น่าสนใจ (แอมพลิจูด N1 และ P3 ดูรูปที่ 2) ได้รับเลือกดังนี้: เราตรวจสอบช่วงเวลาของภูมิประเทศของค่าเฉลี่ยใหญ่สำหรับแต่ละระดับเสียง ยกเว้นเงื่อนไข "ไม่มีเสียง" ข้อมูลถูกรวบรวมจากผู้เข้าร่วมทั้งหมดและเฉลี่ยจากโหลดทั้งสองระดับ สำหรับระดับเสียงทั้งหมดที่สูงกว่าศูนย์ เราสังเกตว่าค่าลบของส่วนหน้าแบบทวิภาคีโดยทั่วไปจะมีจุดสูงสุดระหว่าง 100 ถึง 200 ms11 สำหรับการวิเคราะห์ N1 เราเลือกเซ็นเซอร์ทั้งหมดที่แสดงค่าพีคที่เป็นลบโดยทั่วไปในแต่ละระดับเสียง (ดูรูปที่ 2) กระจุกหน้าผากทวิภาคีนี้ประกอบด้วยเซ็นเซอร์ F3, F4, F5, F6, FC3, FC4, FC5, FC6, C3, C4, C5 และ C6 ในทำนองเดียวกัน เราระบุ P3 ซึ่งมีลักษณะเป็นขั้วบวกขั้วบวกกลางข้างขม่อม โดยทั่วไปจะอยู่ระหว่าง 300 ถึง 700 ms13,34 คลัสเตอร์ทั่วไปสำหรับทุกระดับเสียงประกอบด้วยเซ็นเซอร์ CP1, CP2, CP3, CP4, CPz, P1, P2, P3, P4, Pz, POz, PO3 และ PO4 ช่วงเวลาที่สนใจชั่วคราวถูกระบุโดยการตรวจสอบ ERP โดยเฉลี่ยในกลุ่มเซ็นเซอร์ที่กล่าวถึงข้างต้น โดยแยกจากกันสำหรับระดับเสียงแต่ละระดับเสียง แต่เป็นค่าเฉลี่ยของระดับโหลด สำหรับแอมพลิจูด N1 เราสังเกตเห็นการเพิ่มขึ้นของเวลาแฝงสูงสุดด้วยระดับเสียง 35,36 ดังนั้น จุดสูงสุดของแอมพลิจูด N1 สำหรับเสียงที่มีระดับเสียงต่ำจึงถูกระบุในช่วงเวลา 195 ถึง 295 มิลลิวินาที สำหรับเสียงที่มีระดับเสียงปานกลางในช่วงเวลา 157 ถึง 257 มิลลิวินาที และสำหรับเสียงที่มีระดับเสียงสูงใน ช่วงเวลาหลังการกระตุ้น 130 ถึง 230 มิลลิวินาที จุดสูงสุดของแอมพลิจูด P3 ถูกระบุสำหรับระดับเสียงทั้งหมดในช่วงเวลาเดียวกันที่ 300 ถึง 700 มิลลิวินาทีหลังการกระตุ้น ในการตรวจสอบเอฟเฟกต์โหลดและระดับเสียง เราได้คำนวณ ANOVA ที่มีโหลด (LL เทียบกับ HL) และระดับเสียง (ต่ำเทียบกับปานกลางเทียบกับสูง) เป็นความแตกต่างกับสภาวะที่ไม่มีเสียงสำหรับแอมพลิจูด N1 และ P3 มีการใช้ eta-squared บางส่วน (ηp 2) เพื่ออธิบายขนาดเอฟเฟกต์ในการทดสอบทางสถิติทั้งหมด
ในการวิเคราะห์เพิ่มเติม เรายังเปรียบเทียบเสียงที่ได้ยินและเสียงที่ไม่ได้รับโดยไม่คำนึงถึงปริมาณ เพื่อทดสอบลักษณะทั่วไปของการรับรู้สิ่งกระตุ้นการได้ยิน ซึ่งเรียกว่าความสัมพันธ์ของระบบประสาท (NCC) ในขอบเขตของการได้ยิน ผู้สมัคร NCC ที่กำลังถกเถียงกันอยู่ในปัจจุบันนั้นเป็นเชิงลบตั้งแต่เนิ่นๆ (การปฏิเสธการรับรู้ทางการได้ยิน, AAN28,30) ซึ่งเริ่มต้นในกรอบเวลา N1 และเชิงบวกในช่วงปลาย (เช่น แอมพลิจูด P323,24 แต่ดู19 ). เพื่อจุดประสงค์นี้ เราแบ่งการทดลองตามการตอบสนองต่อเป้าหมายการได้ยินต่อการทดลอง (ได้ยิน: ใช่ กับ ไม่ใช่) เพื่อให้เกิดการเปรียบเทียบเสียงที่ได้ยินและไม่ได้ยินที่เชื่อถือได้มากที่สุด เราเลือกเงื่อนไขระดับเสียงสำหรับผู้เข้าร่วมแต่ละรายที่ใกล้เคียงกับเกณฑ์การรับรู้มากที่สุด (เช่น ด้วย aZ โดยเฉลี่ยตลอดโหลด ซึ่งใกล้เคียงที่สุด 0.75) สำหรับผู้เข้าร่วม 36 คน ระดับเสียงที่เลือกคือระดับเสียงปานกลาง สำหรับผู้เข้าร่วมสามและสี่คน ระดับเสียงที่เลือกคือระดับเสียงต่ำหรือสูงตามลำดับ การแบ่งการทดลองโดยขึ้นอยู่กับการตอบสนอง นำไปสู่การทดลองโดยเฉลี่ย 21.2 ครั้ง (SD=11.33) จากผู้เข้าร่วมและเงื่อนไขทั้งหมด อย่างไรก็ตาม มีอาสาสมัครเก้าคนถูกแยกออกจากการวิเคราะห์ เนื่องจากมีเงื่อนไขอย่างน้อยหนึ่งเงื่อนไขที่มีการทดลองน้อยกว่าค่าจุดตัดที่เลือกไว้ที่ 4 เหลือตัวอย่างย่อยสุดท้ายจำนวน 34 วิชา ดังนั้นเราจึงคำนวณ ANOVA ด้วยการตอบสนอง (ใช่เทียบกับไม่ใช่) และโหลด (LL เทียบกับ HL) ในช่วงเวลา N1 (หรือ AAN, 100–300 ms) และ P3 (300–700 ms) สำหรับเสียงที่มีระดับเสียง ใกล้ถึงเกณฑ์การรับรู้แล้ว มีการใช้ eta-squared บางส่วน (ηp 2) เพื่ออธิบายขนาดเอฟเฟกต์ในการทดสอบทางสถิติทั้งหมด
ผลลัพธ์
การให้คะแนนและผลลัพธ์ด้านพฤติกรรม
ประสิทธิภาพของงาน Te d′ มีค่าสูงกว่าในสภาวะโหลดต่ำ (LL, M=4.47, SD=0.5; รูปที่ 3) เมื่อเปรียบเทียบกับสภาวะโหลดสูง (HL, M=2 .2, SD=0.87; รูปที่ 3) ผู้เข้าร่วมมีความแม่นยำมากขึ้นในการตอบสนองในเงื่อนไข LL เมื่อเปรียบเทียบกับเงื่อนไข HL (t (42)=17.34, p<0.001; Fig. 3).
การตรวจจับเสียง
การวิเคราะห์ความแปรปรวนที่วัดซ้ำบน aAZ พร้อมด้วยโหลดและระดับเสียงเป็นปัจจัยเผยให้เห็นผลกระทบหลักของโหลด (F (1,42)=11.28, p<0.01, ηp 2=0.21; Fig. 3) with lower detection sensitivity in the HL condition compared to the LL conditions. Moreover, there was a main effect of sound volume (F (2,84)=875.72, p<0.001, ηp 2=0.95; Fig. 3) as well as an interaction of load and sound volume (F (2,84)=5.64, p<0.01, ηp 2=0.12; Fig. 3). For the main effect of sound volume, post hoc tests (p values are Bonferroni-corrected for three tests) showed that the accuracy for the sound detection increased as sound volume increased (low vs. medium volume: t (42)= −26.64, p<0.001, medium vs. high volume: t (42)= −18.51, p<0.001). For the interaction of load and sound volume, planned comparisons revealed that the detection of the medium volume (t (42)=4.44, p<0.001) and the high volume sound (t (42)=2.95, p<0.01) were better under LL compared to HL, while no difference was found for the low volume sound (t (42)=0.58, p=0.56).
รูปที่ 4 อธิบายการแจกแจงเฉลี่ยของประเภทการตอบสนองทั้งสี่ประเภทโดยอธิบาย ซึ่งรวมอยู่ในการคำนวณ aZ อย่างไรก็ตาม การตรวจสอบด้วยสายตาในรูปที่ 4 แสดงให้เห็นว่าการตอบสนองที่ "ไม่แน่นอน" จำนวนมากภายใต้โหลดต่ำ กลายเป็นการตอบสนองที่ "ไม่มั่นใจ" ภายใต้โหลดสูงสำหรับสภาวะเสียงที่ไม่ดังและระดับเสียงต่ำ และด้วยเหตุนี้ ความไม่แน่นอนจึงดูเหมือนจะ จะเพิ่มขึ้นภายใต้ภาระที่สูง เพื่อให้โปรไฟล์พฤติกรรมของพฤติกรรมการตอบสนองของผู้เข้าร่วมสมบูรณ์ เราได้ทำการวิเคราะห์เชิงสำรวจเพิ่มเติม โดยที่เราเปรียบเทียบความเชื่อมั่นของคำตอบ (เช่น คำตอบใช่-แน่ใจ+ไม่แน่นอน=คำตอบที่มีความมั่นใจสูง (2) ใช่- คำตอบไม่แน่ใจ+ไม่ไม่แน่ใจ=คำตอบที่มีความมั่นใจต่ำ (1)) สำหรับแต่ละสภาวะระดับเสียงภายใต้เงื่อนไขโหลดที่แตกต่างกัน โปรดทราบว่าการวิเคราะห์ aZ และความเชื่อมั่นนั้นไม่เป็นอิสระจากกันทางสถิติ ANOVA ที่วัดซ้ำเกี่ยวกับความมั่นใจในการตอบสนองกับโหลดและระดับเสียงเป็นปัจจัยที่เปิดเผยผลกระทบหลักของโหลด (F (1,42)=24.38, p < 0.001, ηp {{21 }}.37; รูปที่ 5) และระดับเสียง (F (3,126)=55.31, p<0.001, ηp
2=0.57; Fig. 5) as well as an interaction of
load and sound volume (F (3,126)=5.84, p<0.001, ηp
2=0.12; Fig. 5).
ERP
N1 สำหรับแอมพลิจูด N1 เอฟเฟกต์หลักสำหรับระดับเสียงมีนัยสำคัญ (F (2,84)=70.56, p<0.001, ηp 2=0.63, Fig. 6). Planned comparisons revealed that the N1 amplitude was significantly higher for the medium versus low volume sound difference (t (42)=5.81, p<0.001) and the high versus medium volume sound difference (t (42)=7.62, p<0.001). The main effect for load and the interaction of load and sound volume was not significant (all p≥0.53). The additional analysis for heard vs. missed sounds showed a significant main effect of the report (F (1,33)=7.06, p<0.05, ηp 2=0.18, Fig. 7) with higher N1 amplitudes for heard vs. missed sounds. The main effect of load and the interaction of load and report remained insignificant (all p≥0.32).
P3 สำหรับแอมพลิจูด P3 ผลกระทบหลักสำหรับโหลด (F (1,42)=3.14, p<0.1, ηp 2=0.07, Fig. 6) and sound volume (F (2,84)=52.97, p<0.001, ηp 2=0.56, Fig. 5) were significant. Figure 6 illustrates that the P3 amplitude is higher under LL than HL. For the main effect of sound volume, planned comparisons revealed that the P3 amplitude was significantly higher for the medium versus low volume sound difference (t (42)=− 6.63, p<0.001) and the high versus medium volume sound difference (t (42) = − 6.07, p < 0.001). The interaction of load and sound volume was significant as well (F (2,84)=2.89, p<0.1, ηp 2=0.06, Fig. 6). For the interaction of load and sound volume, planned comparisons revealed that the P3 amplitude was decreased under high compared to low load for the medium volume (t (42)=− 1.88, p<0.05) and high volume (t (42)=− 1.94, p<0.05), but not for the low volume sound difference (t (42)=0.04, p>0.48) การวิเคราะห์เพิ่มเติมสำหรับเสียงที่ได้ยินเทียบกับเสียงที่ไม่ได้รับแสดงให้เห็นผลกระทบหลักที่มีนัยสำคัญของรายงาน (F (1,33)=17.73, p<0.001, ηp 2=0.35, Fig. 7) and load (F (1,33)=4.84, p<0.05, ηp 2=0.13; Fig. 7) with higher P3 amplitudes for heard vs. missed sounds. There was no significant interaction of load and report (p=0.45).
การอภิปราย
การศึกษานี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาผลกระทบของภาระความจำในการทำงานของการมองเห็นต่อการประมวลผลสิ่งรบกวนการได้ยิน เราพบ (1) ความไวในการตรวจจับเสียงที่ดีกว่าภายใต้โหลดต่ำเมื่อเทียบกับโหลดสูงสำหรับเสียงระดับเสียงกลางและสูง (2) ความมั่นใจในการตอบสนองที่สูงขึ้นภายใต้โหลดต่ำเมื่อเทียบกับโหลดสูงสำหรับแต่ละสภาพเสียง (3) แอมพลิจูด N1 ที่ไม่ขึ้นกับโหลด สำหรับระดับเสียงทั้งหมด (4) แอมพลิจูด P3 ที่ลดลงภายใต้เสียงสูงเมื่อเทียบกับโหลดต่ำสำหรับเสียงระดับเสียงกลางและสูง และ (5) โหลดเอฟเฟกต์การรับรู้ที่เป็นอิสระระหว่างกรอบเวลาทั้งช่วงต้น (N1) และช่วงปลาย (P3)
ข้อมูลพฤติกรรมแสดงการตรวจจับที่ลดลงและความมั่นใจในการตอบสนองที่ลดลงสำหรับเสียงที่อยู่ต่ำเมื่อเทียบกับโหลดหน่วยความจำที่ทำงานต่ำ ซึ่งคล้ายกับการปรับการตรวจจับเสียงโดยขึ้นอยู่กับโหลดการรับรู้ทางสายตา27 อย่างไรก็ตาม ในการศึกษาทั้งสองกรณี พบ "อาการหูหนวกโดยไม่ตั้งใจ" ในการทดลองจำนวนเล็กน้อยเท่านั้น ซึ่งเสนอว่าสมมติฐานของผลกระทบต่อภาระแสดงถึงปรากฏการณ์ทั้งหมดหรือไม่มีเลย ดังที่อธิบายไว้ในรูปแบบที่เข้มงวดที่สุด1 ("ข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องจะถูกแยกออกจาก กำลังประมวลผล", หน้า 195) ไม่สามารถรองรับได้
สำหรับข้อมูล ERP ในยุคแรกนั้น แอมพลิจูด N1 ไม่ได้รับผลกระทบจากโหลด และไม่มีปฏิสัมพันธ์ระหว่างโหลดและระดับเสียง การศึกษาโหลดหน่วยความจำในการทำงานก่อนหน้านี้พบว่าลดลง (ERP ภาพ 8,9, ERP การได้ยิน 11,12) หรือแอมพลิจูด ERP ในช่วงต้นที่ไม่ได้รับผลกระทบ (ERP ภาพ 5–7, ERP การได้ยิน 13) ต่ำกว่าค่าสูงเมื่อเทียบกับโหลดต่ำ ผลลัพธ์ที่ต่างกันเหล่านั้นอาจเกี่ยวข้องกับความแตกต่างในการเลือกสิ่งเร้าและความคาดหวัง ตัวอย่างเช่น การศึกษาด้วยภาพสองครั้ง17,18 ใช้ใบหน้าทางอารมณ์เป็นตัวเบี่ยงเบนความสนใจ และรายงานผลกระทบของโหลดต่อแอมพลิจูด N170 อย่างไรก็ตาม การศึกษาโหลดการรับรู้หลายครั้งพบว่าไม่มีผลกระทบของโหลดต่อแอมพลิจูด N17037–39 โดยเน้นถึงความแปรปรวนของเอฟเฟกต์โหลด N1/N170 ในการศึกษาของ Yang และคณะ 9 มีการนำเสนอสิ่งที่ทำให้ไขว้เขวอย่างคาดเดาได้ในการทดลอง ซึ่งอาจเพิ่มผลกระทบในการระงับ การศึกษาเกี่ยวกับหน่วยความจำการทำงานด้วยภาพอื่นๆ อีกจำนวนหนึ่ง 14–16 พบว่าไม่มีผลกระทบของโหลดต่อแอมพลิจูดช่วงต้นภายใต้โหลดสูงและต่ำ สำหรับสิ่งเร้าทางเสียง ผลลัพธ์จะผสมกันเช่นกัน และการค้นพบอาจขึ้นอยู่กับพารามิเตอร์การวิเคราะห์ พารามิเตอร์การทดลอง และพลังทางสถิติ ไซมอน และคณะ 12 สามารถแสดงการประมวลผล N1 ที่ลดลงต่อผู้รบกวนการได้ยินภายใต้โหลดหน่วยความจำการทำงานสูง อย่างไรก็ตาม การศึกษามีความแตกต่างกันตรงที่อาสาสมัครจะต้องทำงานติดตามให้เสร็จสิ้น และอยู่ภายใต้ความต้องการของผู้บริหารอย่างต่อเนื่อง นอกเหนือจากภาระหน่วยความจำในการทำงาน นอกจากนี้ การศึกษาโดย Mahajan และคณะ 11 และ San Miguel และคณะ 13 ทำให้เกิดข้อสงสัยเกี่ยวกับความน่าเชื่อถือของการเกิดผลกระทบในระยะแรก (ดูเพิ่มเติมที่ 4) แม้ว่าการศึกษาทั้งสองจะใช้กระบวนทัศน์ที่เหมือนกัน แต่ Mahajan และคณะ รายงานผลกระทบของการโหลด N1 ตรงกันข้ามกับ San Miguel และคณะ 13
การเปรียบเทียบของเราระหว่างเสียงที่ได้ยินและเสียงที่ไม่ได้รับ โดยไม่คำนึงถึงภาระ แสดงให้เห็นการปรับเชิงลบในช่วงต้นในกรอบเวลา N1 ตามทฤษฎีปัจจุบัน โดยเสนอว่า AAN เป็นความสัมพันธ์ทางประสาทของการรับรู้การรับรู้ทางการได้ยิน28,30 อย่างไรก็ตาม รูปแบบนี้สังเกตได้สำหรับเอฟเฟกต์การรับรู้ที่ไม่ขึ้นอยู่กับโหลดเท่านั้น ตามที่อธิบายไว้ข้างต้น ไม่มีผลกระทบของโหลดต่อ ERP การได้ยินในช่วงเวลานี้ ดังนั้น ผลกระทบของโหลดต่อการตรวจจับจึงไม่ได้เกิดจากการมอดูเลตแอมพลิจูดที่เกี่ยวข้องกับการรับรู้ทั่วไปในกรอบเวลา N1 (หรือ AAN) แต่ขึ้นอยู่กับกระบวนการในภายหลัง อย่างไรก็ตาม การปรับการรับรู้สิ่งเร้าที่เกี่ยวข้องกับภาระไม่เกี่ยวข้องกับ NCC ในระยะแรกในการศึกษาของเรา
เกี่ยวกับข้อมูล ERP ล่าช้า มีผลกระทบหลักจากการโหลดบนแอมพลิจูด P3 และการโต้ตอบระหว่างระดับเสียงและโหลด ผลกระทบหลักของการโหลดบนแอมพลิจูด P3 นั้นสอดคล้องกับการศึกษาก่อนหน้านี้ ซึ่งแสดงให้เห็นว่าโหลดหน่วยความจำการทำงานด้วยการมองเห็นที่สูงทำให้การตอบสนอง P3 การได้ยินลดลง เอฟเฟกต์ P3 ของเราสะท้อนผลลัพธ์ในระดับพฤติกรรม โดยที่การตรวจจับเสียงจะลดลงภายใต้เสียงสูงเมื่อเทียบกับโหลดต่ำสำหรับเสียงกลางและสูง แต่ไม่ใช่สำหรับเสียงที่มีระดับเสียงต่ำ ดังนั้นผลกระทบทางประสาทช่วงปลายของการมองเห็นต่อสิ่งเร้าทางการได้ยินดูเหมือนจะลดความน่าจะเป็นที่จะรายงานการรับรู้ถึงสิ่งเร้าเหล่านี้ การวิเคราะห์เพิ่มเติมของเรายังแสดงให้เห็นถึงผลกระทบการรับรู้ที่ไม่ขึ้นอยู่กับโหลดในระหว่างระยะ P3 แอมพลิจูด Te P3 ได้รับการเสนอเพื่อแสดงถึงความสนใจ การตัดสินใจ และความมั่นใจในระหว่างการออกแบบการตรวจจับ องค์ประกอบ P3 ไม่ได้เป็นตัวแทนของ NCC ที่จำเป็น (ในโดเมนภาพ 28,44,46 ในโดเมนการได้ยิน 41,47) แต่ดูเหมือนว่าจะสะท้อนถึงความลึกของการประมวลผลอย่างมีสติ การเข้ารหัส และด้วยเหตุนี้ระดับของการรายงานของสิ่งเร้า41,48 ในการออกแบบของเรา มีแนวโน้มว่ากระบวนการเหล่านี้ดูเหมือนจะส่งผลต่อประสิทธิภาพการตรวจจับในภายหลัง และงานหน่วยความจำในการทำงานจะปรับขั้นตอนการประมวลผลที่เกี่ยวข้องกับแอมพลิจูด P3 เมื่อนำมารวมกัน ข้อมูลของเราแนะนำว่าประสิทธิภาพการตรวจจับอาจเป็นผลมาจากขั้นตอนการประมวลผลล่าช้า ในระหว่างนั้นเอฟเฟกต์การตรวจจับที่เกี่ยวข้องกับโหลดสามารถแยกออกจากเอฟเฟกต์การรับรู้ที่ไม่ขึ้นอยู่กับโหลดได้
เมื่อย้อนกลับไปถึงการศึกษาของ Molloy และคณะ ซึ่งเป็นแรงบันดาลใจในการศึกษาของเรา เราพบผลลัพธ์ที่คล้ายคลึงกันในระดับพฤติกรรม และผลลัพธ์ที่แตกต่างกันในระดับประสาท การศึกษาทั้งสองรายงานการตรวจจับสิ่งเร้าทางการได้ยินที่ลดลงภายใต้ระดับสูงเมื่อเทียบกับโหลดต่ำ (การรับรู้หรือหน่วยความจำในการทำงาน) ซึ่งสัมพันธ์กับผลกระทบของโหลดประสาทล่าช้าต่อแอมพลิจูด P3 อย่างไรก็ตาม มอลลอย และคณะ ยังพบผลกระทบต่อโหลดประสาทในระยะเริ่มแรกต่อแอมพลิจูด aM100 ซึ่งไม่มีอยู่ในการศึกษาของเรา ในทางตรงกันข้าม สำหรับ ERP เราสรุปได้ว่าไม่มีผลกระทบต่อโหลดต่อ N1 โดยพิจารณาจากขนาดตัวอย่างที่ค่อนข้างใหญ่ของการศึกษา สิ่งเร้าที่มีการควบคุมอย่างดี และการทดลองจำนวนมากต่อสภาวะ แม้ว่าดูเหมือนว่าโหลดหน่วยความจำในการรับรู้และการทำงานจะทำให้เกิดผลกระทบที่คล้ายคลึงกัน แต่ก็ไม่สามารถแยกแยะได้อย่างเป็นระบบว่าความแตกต่างที่ได้รับระหว่างการศึกษาทั้งสองอาจขึ้นอยู่กับความแตกต่างทั่วไประหว่างประเภทโหลด
อย่างไรก็ตาม พารามิเตอร์การศึกษาอื่นๆ มีแนวโน้มที่จะอธิบายความแตกต่างเหล่านี้ได้มากกว่า MEG และ EEG ตอบสนองต่อไดโพลที่แตกต่างกันของสนามแม่เหล็กไฟฟ้า ซึ่งอาจอธิบายได้ว่าเหตุใด MEG จึงเปิดเผยผลกระทบที่ไม่เห็นด้วยข้อมูล EEG ตามหลักการแล้ว การใช้วิธีทางประสาทวิทยาต่างๆ ร่วมกันสามารถแก้ไขปัญหานี้ได้ นอกจากนี้ยังมีความแตกต่างในการออกแบบการศึกษาจริง (นอกเหนือจากประเภทภาระที่แตกต่างกัน) ในการศึกษาของ Molloy และคณะ พบว่าสิ่งเร้าโหลดและสิ่งเร้าที่เบี่ยงเบนความสนใจเกิดขึ้นพร้อมกัน ซึ่งแสดงถึงความแตกต่างที่สำคัญในการออกแบบโหลดหน่วยความจำในการทำงานของเรา โดยที่สิ่งเร้าที่รบกวนสมาธิถูกนำเสนอหลังจากสิ่งกระตุ้นโหลดหายไปจากหน้าจอแล้ว ดังนั้น การศึกษาในอนาคตอาจทดสอบโดยตรงว่าจังหวะเวลาของผู้รบกวนสัมพันธ์กับภาระงาน (การเข้ารหัส การบำรุงรักษาข้อมูล การเก็บรักษา/การตัดสินใจ) นำไปสู่ผลกระทบที่แตกต่างกันหรือไม่ นอกจากนี้ การศึกษาของเราเปรียบเทียบการตอบสนองต่อสิ่งเร้าที่เบี่ยงเบนความสนใจต่อสภาวะโหลดโดยไม่มีสิ่งรบกวนเพื่อควบคุมผลกระทบของโหลดทั่วไป กล่าวอีกนัยหนึ่ง หากไม่มีการควบคุมนี้ เป็นการยากที่จะตัดสินใจว่าผลกระทบแสดงถึงผลกระทบต่อการประมวลผลที่รบกวนสมาธิ หรือผลกระทบของงาน/เป้าหมาย โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกรณีที่เป้าหมาย/การตอบสนองของงานที่ต้องการ และผู้รบกวนที่ทับซ้อนกัน
เราต้องการทราบข้อจำกัดบางประการของการศึกษาของเรา แม้ว่างานด้านการมองเห็นจะถูกกำหนดให้เป็นงานหลัก แต่การสอนให้ตอบสนองต่อสิ่งเร้าทางหูก็สร้างสถานการณ์ที่เหมือนงานสองอย่าง สิ่งนี้เป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้สำหรับการออกแบบในปัจจุบัน ซึ่งเราสนใจทั้งการประเมินการรับรู้และการตรวจสอบ ERP ดังนั้นเอฟเฟกต์การเปลี่ยนงานด้วยประสาทสัมผัสหลายทางอาจส่งผลต่อผลลัพธ์ และควรได้รับการตรวจสอบในการศึกษาในอนาคตด้วยสิ่งเร้าทางการได้ยินที่ไม่เกี่ยวข้องกับงานจริง นอกจากนี้ เราสามารถรับรู้ถึงระดับการโหลดได้เพียงสองระดับเท่านั้น การวิจัยในอนาคตควรเพิ่มช่วงของระดับโหลด38 เพื่อทำความเข้าใจให้ดีขึ้นว่าโหลดการรับรู้ส่งผลต่อการตรวจจับและการตอบสนองของ ERP อย่างไร การศึกษาในอนาคตอาจใช้ระดับเสียงส่วนบุคคลที่หลากหลายมากขึ้น ในที่สุด เราใช้การดำเนินการเฉพาะของหน่วยความจำในการทำงาน การศึกษาในอนาคตอาจแตกต่างกันไปในวิธีการและตำแหน่งของการนำเสนอเสียงที่สัมพันธ์กับขั้นตอนต่างๆ ของงาน (การเข้ารหัส การเก็บรักษา การสอบสวน) ประเด็นเพิ่มเติมคือการศึกษาของเราใช้การออกแบบแบบครอสโมดัล แม้ว่าจะไม่มีข้อโต้แย้งทางทฤษฎีสำหรับหรือต่อต้านการทดลองแบบเดี่ยวหรือแบบข้ามโมดัลใน Load Teory51 แต่คำถามนี้จำเป็นต้องมีการวิจัยเชิงประจักษ์เพิ่มเติม การศึกษาในอนาคตที่มีกำลังเพียงพออาจเปรียบเทียบการออกแบบแบบเดี่ยวและหลายรูปแบบโดยตรง สุดท้ายนี้ กลยุทธ์การวิเคราะห์อื่นๆ เช่น การวิเคราะห์รูปแบบหลายตัวแปร หรือการวิเคราะห์อิเล็กโทรดที่กำหนดไว้ล่วงหน้าโดยเฉพาะจากงานก่อนหน้า อาจเผยให้เห็นผลกระทบที่ละเอียดอ่อนในช่วงแรกๆ ที่ไม่พบในการศึกษาปัจจุบัน
บทสรุป
We investigated the detection and neural processing of auditory stimuli varying in stimulus intensity during a continuous stimuli-unrelated visual load condition alternating between low and high load. We found, depending on stimulus strength, decreased detection and late ERP responses (>300 มิลลิวินาที) ถึงสิ่งเร้าทางการได้ยินภายใต้เสียงสูง เมื่อเทียบกับเสียงต่ำ ผลการวิจัยชี้ให้เห็นถึงผลกระทบทางประสาทในช่วงปลายของการมองเห็นต่อสิ่งเร้าทางการได้ยิน ซึ่งสัมพันธ์กับความน่าจะเป็นที่ลดลงของการรับรู้ที่รายงานต่อสิ่งเร้าเหล่านี้ ผลกระทบนี้สามารถแยกออกจากผลกระทบการรับรู้ ERP ทั่วไปในช่วงเริ่มต้นและช่วงปลายได้
ความพร้อมใช้งานของข้อมูล
ชุดข้อมูลที่สร้างและวิเคราะห์ในระหว่างการศึกษาปัจจุบันมีให้จากผู้เขียนที่เกี่ยวข้องเมื่อมีการร้องขอที่สมเหตุสมผล
อ้างอิง
1. Lavie, N. & Tsal, Y. การรับรู้เป็นปัจจัยสำคัญของการเลือกสถานที่ในการมองภาพ การรับรู้ จิตเวช 56, 183–197 (1994)
2. Lavie, N. ภาระการรับรู้เป็นเงื่อนไขที่จำเป็นสำหรับการเลือกความสนใจ เจ.ประสบการณ์ ไซโคล. ฮัม การรับรู้ ดำเนินการ. 21, 451–468 (1995)
3. Lavie, N., Beck, DM & Konstantinou, N. มองไม่เห็นภาระ: ความสนใจ ความตระหนัก และบทบาทของการรับรู้ ฟิลอส. ทรานส์ ร.ซ. บี ไบโอล. วิทยาศาสตร์ 369, 20130205 (2014)
4. Lavie, N., Hirst, A., de Fockert, JW & Viding, E. โหลดทฤษฎีความสนใจแบบเลือกสรรและการควบคุมความรู้ความเข้าใจ เจ.ประสบการณ์ ไซโคล. พล.อ. 133, 339–354 (2004)
5. Konstantinou, N. & Lavie, N. บทบาทที่แยกได้ของโหลดหน่วยความจำการทำงานประเภทต่างๆ ในการตรวจจับด้วยภาพ เจ.ประสบการณ์ ไซโคล. ฮัม การรับรู้ ดำเนินการ. 39, 919–924 (2013)
6. Brockhof, L., Schindler, S., Bruchmann, M. & Straube, T. ผลกระทบของภาระความจำในการรับรู้และการทำงานต่อการตอบสนองของสมองต่อสิ่งเร้าที่ไม่เกี่ยวข้องกับงาน: การทบทวนและผลกระทบสำหรับการวิจัยในอนาคต โรคประสาท ไบโอบีฮาฟ ฉบับที่ 135, 104580 (2022)
7. Kappenman, ES & Luck, SJ The Oxford Handbook of Event-Related Potential Components (Oxford University Press, 2011)
8. Luck, SJ An Introduction to the Event-Related Potential Technique (The MIT Press, 2014)
9. ส่วนประกอบของ Pratt, H. Sensory ERP ใน Te Oxford Handbook of Event-Related Potential Components 89–114 (Oxford University Press, 2011)
10. Winkler, I., Denham, S. & Escera, C. ศักยภาพที่เกี่ยวข้องกับเหตุการณ์ทางการได้ยิน ในสารานุกรมประสาทวิทยาคอมพิวเตอร์ (Springer, 2015)
11. Näätänen, R. & Picton, T. Te N1 คลื่นของการตอบสนองทางไฟฟ้าและแม่เหล็กของมนุษย์ต่อเสียง: การทบทวนและการวิเคราะห์โครงสร้างส่วนประกอบ สรีรวิทยาจิตวิทยา 24, 375–425 (1987)
12. Twomey, DM, Murphy, PR, Kelly, SP & O'Connell, RG Te classic P300 เข้ารหัสตัวแปรการตัดสินใจแบบ build-to-threshold ยูโร เจ. นิวโรไซ. 42, 1636–1643 (2015)
13. Polich, J. การอัปเดต P300: ทฤษฎีเชิงบูรณาการของ P3a และ P3b คลินิก. ประสาทฟิสิกส์ 118, 2128–2148 (2007)
14. Cui, F., Zhu, X., Luo, Y. & Cheng, J. โหลดหน่วยความจำในการทำงานปรับการตอบสนองของระบบประสาทต่อความเจ็บปวดของผู้อื่น: หลักฐานจากการศึกษา ERP โรคประสาท เล็ตต์ 644, 24–29 (2017)
15. Freeman, SM, Itthipuripat, S. & Aron, AR ภาระหน่วยความจำในการทำงานสูงจะเพิ่มการยับยั้งภายในคอร์เทกซ์ในคอร์เทกซ์มอเตอร์หลัก และลดผลกระทบจากการซื้อมอเตอร์ เจ. นิวโรไซ. 36, 5544–5555 (2016)
For more information:1950477648nn@gmail.com
