Waiting
Login-Verarbeitung ...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
JoVE Journal Behavior
Click here for the English version

Behavior

FMRI מיפוי של פעילות המוח קשורה הייצור ווקאלי של עיצורים ומרווחים דיסוננט

Published: May 23, 2017 doi: 10.3791/55419
Automatic Translation
1, 2
1Hospital Infantil de México "Federico Gómez", 2Centro de Ciencias Aplicadas y Desarrollo Tecnológico, Universidad Nacional Autónoma de México

Summary

הקורלציה העצבית של הקשבה למרווחים עיצורים ומרוחקים נחקרה באופן נרחב, אך המנגנונים העצביים הקשורים בהפקת אינטרוולים עצביים ומרוחקים פחות ידועים פחות. במאמר זה, בדיקות התנהגותיות ו- fMRI משולבות במרווחי הזיהוי והזמרה של המרווח לתיאור מנגנונים אלה.

Abstract

הקורלציה העצבית של התפיסה והתפיסה של הדיסוננס נחקרה באופן נרחב, אך לא את הקואורדיטים העצביים של ייצור התהוות והדיסוננס. האופן הפשוט ביותר של הפקה מוסיקלית הוא שירה, אבל, מנקודת מבט הדמיה, זה עדיין מציג אתגרים יותר מאשר להקשיב כי זה כרוך בפעילות המוטורית. שירה מדויקת של אינטרווליים מוסיקליים דורש שילוב בין עיבוד משוב השמיעה לבין בקרת מנוע קולי כדי לייצר כראוי כל הערה. פרוטוקול זה מציג שיטה המאפשרת ניטור של פעולות עצביות הקשורות הייצור הווקאלי של מרווחים עיצורים ו dissonant. ארבעה אינטרוולים מוסיקליים, שני עיצורים ושני דיסוננטים, משמשים לגירויים, הן לבדיקת אפליה שמיעתית והן למשימה הכרוכה בהאזנה ראשונית ולאחר מכן בהעתקה של אינטרוולים. המשתתפים, כל תלמידי ווקאלי הנשי ברמת הקונסרבטוריון, נחקרו באמצעות תפקוד מגנטי פונקציונליOnmance הדמיה (fMRI) במהלך ביצוע המשימה שירה, עם המשימה הקשבה לשמש תנאי שליטה. כך נצפתה פעילותם של המערכות המוטוריות והשמיעתיות, וכן הושגה מידה של דיוק קולי במהלך משימת השירה. לפיכך, פרוטוקול יכול לשמש גם כדי לעקוב אחר הפעלות הקשורות לשיר סוגים שונים של intervals או עם שירה את ההערות הנדרשות בצורה מדויקת יותר. ממצאי המחקר מצביעים על כך ששרשורים אינטרווליים שרים דורשים השתתפות גדולה יותר של המנגנונים העצביים האחראים לשילוב המשוב החיצוני ממערכות השמיעה והמערכות הסנסו-מוטוריות, מאשר במרווחים שרים.

Introduction

שילובים מסוימים של זפות מוסיקליות הם בדרך כלל הודה להיות עיצור, והם קשורים בדרך כלל עם תחושה נעימה. צירופים אחרים מכונים בדרך כלל דיסוננטיים ומקושרים לתחושה לא נעימה או בלתי פתורה. למרות שזה נראה הגיוני להניח כי שיתוף פעולה והשתלמויות משחקים חלק מהתפיסה של העיצורים 2 , הוכח לאחרונה כי ההבדלים בתפיסה של אינטרוולים ואקורדים עיצובים ומרוחקים כנראה תלויים פחות בתרבות המוסיקלית מאשר בעבר. אפילו לנבוע בסיסים ביולוגיים פשוטים 4 , 5 , 6 . כדי למנוע הבנה מעמיקה של המושג "עצורים", הציג טרדהרדט את המושג "עצוב חושי", בניגוד לעיצובה בהקשר מוסיקלי, שם ההרמוניה, למשל, עשויה להשפיע על התגובה לאקורד או מרווח מסוים. בפרוטוקול הנוכחי, נעשה שימוש במרווחים בודדים, דו-שלביים בלבד, לפעולות בודדות הקשורות אך ורק לעיצורים חושיים, ללא הפרעה של עיבוד תלוי-הקשר.

ניסיונות לאפיין את העיצורים באמצעים פיזיים טהורים החלו עם הלמהולץ 9 , אשר ייחס את החספוס הנתפס הקשור לאקורדים דסוננטיים למכות בין רכיבי התדר הסמוכים. אך לאחרונה הוכח כי העיצורים החושיים אינם קשורים רק בהעדר חספוס, אלא גם בהרמוניה, כלומר, היישור של החלקים של צליל או אקורד נתון עם אלה של צליל בלתי נשמע של תדר נמוך יותר 10 , 11 . מחקרים התנהגותיים מאשרים כי העיצוב הסובייקטיבי אכן מושפע מפוהסתמכו על פרמטרים פיזיים, כגון מרחק התדר 12 , 13 , אך טווח רחב יותר של מחקרים הראו באופן חד משמעי שהתופעות הפיזיות אינן יכולות להסביר את ההבדלים בין התפיסה הנתפסת לבין הדיסוננס 14 , 15 , 16 , 17 . כל המחקרים הללו, לעומת זאת, לדווח על הבדלים אלה בעת האזנה למגוון של intervals או אקורדים. מגוון רחב של מחקרים באמצעות טומוגרפיה פליטת פוזיטרונים (PET) ופונקציונלית תהודה מגנטית תפקודית (fMRI) חשפו הבדלים משמעותיים באזורים קליפת המוח שהופכים פעילים בעת האזנה או עיצורים או מרווחים חד פעמי ו אקורדים 8 , 18 , 19 , 20 . מטרת המחקר הנוכחי היא לבחון את ההבדליםבפעילות המוח בעת ייצור, במקום להקשיב, מרווחים עיצורים ומרוחקים.

המחקר של שליטה חושית-מוטורית במהלך הייצור המוסיקלי כרוך בדרך כלל בשימוש בכלי נגינה, ולעתים קרובות הוא דורש ייצור של מכשירים שהשתנו במיוחד לשימושם במהלך הדמייה 21 . לעומת זאת, נראה כי שירה נותנת מלכתחילה מנגנון מתאים לניתוח תהליכים חושיים-מוטוריים במהלך ייצור המוסיקה, שכן המכשיר הוא הקול האנושי עצמו, והמנגנון הווקאלי אינו מחייב כל שינוי כדי להיות מתאים במהלך הדמיה 22 . למרות המנגנונים העצביים הקשורים בהיבטים של שירה, כגון בקרת המגרש 23 , חיקוי ווקאלי 24 , אימון המושרה שינויים אדפטיביים 25 , ואינטגרציה של משוב חיצוני 25 , , 26 , 27 , 28 , 29 , היו הנושא של מספר מחקרים במהלך שני העשורים האחרונים, המתאמים העצביים של עיצורים שרים ומרווחים מתואמים תוארו רק לאחרונה. לצורך כך, המאמר הנוכחי מתאר מבחן התנהגותי שנועד לבסס את ההכרה הנאותה במרווחים עקיפים ומרווחים על ידי המשתתפים. זה ואחריו מחקר fMRI של המשתתפים שרים מגוון רחב של עיצורים ומרווחים סותרים. פרוטוקול fMRI הוא פשוט יחסית, אבל, כמו עם כל מחקר ה- MRI, יש להקפיד מאוד כדי להגדיר כראוי את הניסויים. במקרה זה, חשוב במיוחד למזער את הראש, הפה והתנועה בשפתיים במהלך פעולות השירה, מה שהופך את זיהוי ההשפעות שאינן קשורות ישירות לפעולה הפיזית של השירה פשוטה יותר. ניתן להשתמש במתודולוגיה זו ל - inלהמליך את המנגנונים העצביים הקשורים במגוון פעילויות של ייצור מוסיקלי על ידי שירה.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

פרוטוקול זה אושר על ידי ועדת המחקר, האתיקה והבטיחות של בית החולים Infantil de México "Federico Gómez".

1. Pretest התנהגותי

  1. בצע בדיקה אודומטרית סטנדרטית, טהורה-טון, כדי לאשר שכל המשתתפים הפוטנציאליים מחזיקים בשמיעה תקינה (20-dB רמת שמיעה (HL) על תדר אוקטבה של 8,000 הרץ). השתמש מלאי אדינבורו Handedness 31 כדי להבטיח כי כל המשתתפים ימניים.
  2. דור של רצף אינטרוולים.
    1. לייצר צלילים טהורים פורש שני אוקטבות, G4-G6, באמצעות תוכנית עריכת קול.
      הערה: כאן, חינם, קוד פתוח תוכנת עריכת אודיו Audacity מתואר. ניתן להשתמש בחבילות אחרות למטרה זו.
      1. עבור כל צליל, פתח פרוייקט חדש בתוכנת עריכת הצלילים.
      2. תחת התפריט "צור", בחר "צליל". בחלון שמופיע, sבחר צורת גל סינוס, משרעת של 0.8, ומשך של 1 s. הזן את הערך של התדר המתאים הערה הרצויה ( למשל, 440 הרץ עבור A4). לחץ על כפתור "אישור".
      3. תחת התפריט "קובץ", בחר "ייצוא שמע". בחלון שנפתח, הזן את השם הרצוי עבור קובץ השמע ובחר WAV כסוג הקובץ הרצוי. לחץ על "שמור".
    2. בחר שני עיצורים עקיפים ושני דיסוננטים, על פי טבלה 1 , באופן כזה שכל מרווח העיצורים קרוב למרווח סתמי.
      הערה: כדוגמה, שקול את מרווחי העיצורים של החמישי המושלם ואת אוקטבה ואת המרווחים disonant של הרביעי הרבעוני (טריטון) ושביעי מרכזי. אלה הם המרווחים שנבחרו עבור המחקר שנערך על ידי המחברים.
    3. צור את כל השילובים האפשריים של הערות המתאימות לארבעת המרווחים הללו בטווח שבין G4 ו- G6.
      1. עבור eacשעה מרווח, לפתוח פרוייקט חדש בתוכנת עריכת קול ולהשתמש "ייבוא ​​אודיו" תחת תפריט "קובץ" כדי לייבא את שני קבצי WAV להיות משורשר.
      2. מקם את הסמן בכל נקודה מעל הטון השני ולחץ כדי לבחור. לחץ על "בחר הכל" תחת תפריט "ערוך". תחת אותו תפריט, לחץ על "העתק".
      3. מקם את הסמן בכל נקודה מעל הצליל הראשון ולחץ. תחת "ערוך" בתפריט לחץ על "העבר הסמן כדי לעקוב אחר" ולאחר מכן לחץ על "הדבק" תחת אותו תפריט. יצא את השמע כמתואר בשלב 1.2.1.3.
    4. השתמש מחולל רצף אקראי לייצר רצפים המורכבת של 100 אינטרוולים שנוצר באופן מדומה באופן כזה שכל אחד מארבעת המרווחים השונים מתרחשת בדיוק 25 פעמים 30 . כדי לעשות זאת, להשתמש בפונקציה תמורה אקראית בתוכנה ניתוח סטטיסטי (ראה טבלה של חומרים ). קלט את ארבע intervAls כטיעונים וליצור לולאה שחוזרת על התהליך 25 פעמים.
    5. השתמש בתוכנות מחקר התנהגותי כדי ליצור שתי פועל ריצה. טען רצף של 100 אינטרוולים בפורמט WAV עבור כל ריצה ולקשר את הזיהוי של כל מרווח עם משפט אחד 30 .
      הערה: כאן, E-Prime תוכנה מחקר התנהגותי משמש. ניתן להשתמש בתוכנות מחקר התנהגותיות מקבילות אחרות.
  3. הסבירו למשתתפים שהם יקשיבו לשני רצפים של 100 אינטרוולים כל אחד, כאשר כל רצף משויך למשימה אחרת ועם הוראות משלה. תגיד למשתתפים כי בשני הריצות, המרווח הבא יופעל רק כאשר לוחצים על מקש חוקי.
    הערה: לאחר תחילת רצף ההכרה המרווח, אין להפריע לו כך שתהליך הפעולה צריך להיות ברור ככל האפשר לכל המשתתפים.
    1. יש המשתתפים לשבת מול מחשב ניידוללבוש את האוזניות המסופקות. השתמש באיכות טובה מעל האוזן אוזניות. כוונן את רמת הקול לרמה נוחה לכל נושא.
    2. אם אתה משתמש בתוכנה מחקר התנהגותי המתואר כאן, לפתוח את המשימות שנוצרו בשלב 1.2.5 עם E-Run. בחלון שמופיע, הזן את הפגישה ואת מספר הנושא ולחץ על "אישור". השתמש במספר הפגישה כדי להבחין בין ריצות עבור כל משתתף.
      הערה: ההוראות למשימה הנדונה יופיעו על המסך, ולאחר מכן את תחילת המשימה עצמה.
      1. ראשית, במשימה של בחירה אלטרנטיבית דו-אלטרנטיבית, פשוט יש לזהות את המשתתפים אם המרווחים שהם שומעים הם עיצורים או מתפוררים. יש ללחוץ על המשתתף "C" על לוח המקשים של המחשב עבור עיצור ו - "D" עבור דיסוננטי.
        הערה: מכיוון שכל המשתתפים צפויים להיות בעלי הכשרה מוסיקלית ברמת הקונסרבטוריון, כולם צפויים להיות מסוגלים להבחין בין עיצור בעליל ו disently patentlyמרווחי סונטה. המשימה הראשונה משמשת, במובן מסוים, כאישור לכך שזה אכן כך.
      2. שנית, במשימה של בחירה אלטרנטיבית של 4 חלופות, המשתתפים מזהים את המרווחים עצמם. יש ללחוץ על הספרות "4", "5", "7" ו - "8" על המקלדת במחשב כדי לזהות את המרווחים של הרביעי הרביעי, המושלם החמישית, השביעית הגדולות, אוקטבה, בהתאמה.
    3. בסוף כל משימה, לחץ על "אישור" כדי לשמור באופן אוטומטי את התוצאות עבור כל משתתף בקובץ יחיד E-DataAid 2.0 שכותרתו עם הנושא ומספרי הפעלות ועם הסיומת .edat2.
    4. השתמש בתוכנת ניתוח סטטיסטית ( לדוגמה, Matlab, SPSS Statistics או חלופה של קוד פתוח) כדי לחשב את שיעורי ההצלחה עבור כל משימה ( כלומר, אחוז התשובות המוצלחות בעת זיהוי האם המרווחים היו עיצורים או מתפוררים, וגם בעת זיהוי האינטעצמם, כקבוצה 32 .

2. ניסוי fMRI

  1. הכנה לפגישה fMRI.
    1. ליצור רצפים של אותם אינטרוולים כמו בשלב 1.2.3, המורכב שוב של שני גוונים טהורים רצופים עם משך של 1 כל אחד.
      הערה: טווח הקול של המשתתפים חייב להילקח בחשבון, וכל ההערות חייבות ליפול בנוחות בתוך טווח השירה של כל משתתף.
      1. השתמש מחולל רצף אקראי ליצור רצף אקראי של 30 אינטרוולים עבור הניסויים להקשיב בלבד 30 . עבור ניסויים בשירה, ליצור רצף pseudorandomized של 120 אינטרוולים עבור המשתתפים להקשיב מרווח מסוים ולאחר מכן להתאים את מרווח המטרה עם הקולות שלהם לשיר. עבור רצף pseudorandomized, להשתמש באותה שיטה כמתואר בשלב 1.2.4, עם 4 מרווחים כמו ארגומנטים פעם נוספת, אבל nלחזור על התהליך הזה 30 פעמים.
      2. בעקבות אותו נוהל כמו בשלב 1.2.5, השתמש בתוכנות מחקר התנהגותיות כדי ליצור שלושה ריצות נפרדות, שכל אחת מהן מורכבת בתחילה מ -10 ניסויים בסיסיים בתחילת המחקר, ולאחר מכן 10 ניסויים רצופים להאזנה בלבד, ולבסוף 40 ניסויים בשירה רצופה.
        הערה: במהלך הניסויים הבסיסיים, ארבעת המרווחים מופיעים בסדר אקראי, בעוד שבמהלך הניסויים לשיר מופיעים ארבעת המרווחים בסדר פסאודו-אקראי, באופן שכל מרווחים מוצגים בסופו של דבר בדיוק 10 פעמים. משך הזמן של כל משפט הוא 10 s, אז אחד לרוץ כולו נמשך 10 דקות. מאז כל נושא עובר 3 ניסיוני פועל, משך הזמן הכולל של הניסוי הוא 30 דקות. עם זאת, המאפשר למשתתפים להיכנס ולצאת הסורק, במשך זמן להגדיר ולבדוק את המיקרופון, במשך זמן כדי לקבל את הסריקה האנטומית, ועל הזמן בין פועל פועל, כ 1 שעות של זמן סורק צריך להיות מוקצה לכל משתתף .
    2. הסבירו למשתתפים את רצף הניסויים שיוצגו, כמתואר בשלב 2.1.1.2, ולהגיב לכל ספק שיש להם. להנחות את המשתתפים לזמזם את הפתקים מבלי לפתוח את הפה שלהם במהלך הניסויים לשיר, שמירה על השפתיים עדיין תוך הפקת צליל "מ".
    3. חבר אוזניות שאינן מגנטיות, תואמות MR למחשב נייד. כוונן את רמת הקול לרמה נוחה לכל נושא.
    4. חבר מיקרופון קומפנסר קטן לממשק שמע המחובר למחשב הנייד באמצעות כבל מעוות משולש.
      הערה: אספקת החשמל למיקרופון, ממשק השמע והמחשב הנישא אמורים להיות ממוקמים מחוץ לחדר הסורק.
    5. בדוק את תגובת תדר המיקרופון.
      הערה: מטרת בדיקה זו היא לוודא שהמיקרופון מתנהג כמצופה בתוך הסורק.
      1. התחל פרוייקט חדש בתוכנת עריכת הקול ובחר את הקבלמיקרופון כמכשיר הקלט.
      2. צור צליל בדיקה של 440 הרץ עם משך של 10 שניות, כמתואר בסעיף 1.2.1, עם הערכים המתאימים לתדירות ומשך.
      3. באמצעות תוכנת ברירת המחדל להעתקת קול במחשב הנייד, לחץ על "Play" כדי לשלוח את צליל הבדיקה דרך האוזניות במיקומים בתוך (על משענת הראש) ובחוץ (בחדר הבקרה) הסורק, כשהמיקרופון ממוקם בין הצדדים של הדיבורית האישית בכל מקרה.
      4. לחצו על "Record" (הקלטה) בתוכנת עריכת הצלילים כדי להקליט כ -1 s של צליל הבדיקה בכל מיקום.
      5. בחר "Plot Spectrum" מתפריט "ניתוח" עבור כל מקרה והשווה את תגובת המיקרופון לטון הבדיקה, הן בתוך הסורק והן מחוצה לו, על-ידי בדיקת התדר הבסיסי של האות המתקבל בכל מיקום הוא 440 הרץ.
    6. קלטת את המיקרופון הקומפקטי לצוואר המשתתף, ממש מתחתגָרוֹן.
    7. יש המשתתף ללבוש את האוזנייה. הנח את המשתתף בסורק תהודה מגנטית (MR).
  2. FMRI הפעלה.
    1. בתחילת הפגישה, פתח את חבילת ממשק המשתמש לתהודה מגנטית (MRUI). השתמש ב- MRUI כדי לתכנת את פרדיגמת הרכישה.
      הערה: יש לצפות לגרסאות מסוימות בממשק בין דגמים שונים.
      1. בחר באפשרות "Patient" מהתפריט שעל המסך. הזן את שם המשתתף, גילו ומשקלו.
      2. לחץ על כפתור "הבחינה". ראשית, בחר "ראש" ולאחר מכן "המוח" מתוך האפשרויות הזמינות.
      3. בחר "3D" ולאחר מכן "T1 איזומטרי", עם הערכים הבאים עבור הפרמטרים הרלוונטיים: זמן החזרה (TR) = 10.2 ms, זמן הד (TE) = 4.2 ms, זווית Flip = 90 °, ו- Voxel גודל = 1 x 1 x 1 מ"מ 3 .
        הערה: עבור כל משתתף, נפח אנטומי בעל משקל T1 יהיה bE רכש באמצעות הדופק הד הדופק רצף עבור התייחסות אנטומית.
      4. לחץ על "Program" ובחר EchoPlanaImage_diff_perf_bold (T2 *), עם ערכי הפרמטרים הרלוונטיים כדלקמן: TE = 40 ms, TR = 10 s, זמן רכישה (TA) = 3 s, עיכוב ב- TR = 7 s, Flip זווית = 90 °, שדה תצוגה (FOV) = 256 מ"מ 2 , ומטריקס Dimensions = 64 x 64. השתמש באפשרות "Dummy" כדי לרכוש 5 כרכים בעת הזנת ערך של "55" עבור המספר הכולל של אמצעי אחסון.
        הערה: ערכים אלה מאפשרים רכישה של סריקות ראשיות פונקציונליות מסוג T2 *, על פי פרדיגמת הדגימה דלילה שמופיעה בתרשים 1 , כאשר סריקה "דמה" של הדמיה מישורית (EPI) נרכשת ומוזנחת כדי לאפשר רוויה T1 ההשפעות. שים לב כי בחלק מה- MRUI, הערך של TR צריך להיות 3 שניות, שכן הוא נלקח להיות סך הזמן שבו הרכישה מתבצעת.
      5. לחץ על "העתק" כדי ליצור עותק של רצף זהEnce. מניחים את הסמן בחלק התחתון של רשימת sequences ולאחר מכן לחץ על "הדבק" פעמיים כדי להגדיר שלושה רצפים דגימה דלילה רצופה.
      6. לחץ על "התחל" כדי להתחיל את רכישת T1 במשקל אנטומי.
      7. הצג שלושה מסלולים למשתתף, עם ריצות כמתואר בשלב 2.1.1.2. סנכרן את תחילת הריצות עם הרכישה על ידי הסורק באמצעות תיבת ההדק סורק.
        1. בצע את אותו הליך כמתואר בסעיף 1.3.2 להתחיל כל אחד משלושת הריצות, תוך הבחנה בין ריצות באמצעות מספר הפגישה. שמור את התוצאות של שלושה ריצות מלאות באמצעות אותו הליך המתואר בשלב 1.3.3.
          הערה: התזמון של מצגות הניסוי מתרסק באופן שיטתי על ידי ± 500 ms.

איור 1
איור 1: Sעיצוב הדגימה. ( א ) ציר הזמן של האירועים בתוך ניסוי של הקשבה רק למרווח של שתי טון (2 שניות), ללא שכפול גלוי לאחר מכן. ( ב ) ציר הזמן של אירועים בתוך ניסוי של הקשבה ושירה משימות. אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של דמות זו.

3. ניתוח נתונים

  1. Preprocess נתונים פונקציונליים באמצעות תוכנה המיועדת לניתוח של רצפי נתונים הדמיה מוחית בעקבות הליכים סטנדרטיים 33 .
    הערה: כל עיבוד הנתונים נעשה באמצעות אותה תוכנה.
    1. השתמש באפשרות התפריט המסופק כדי להתאים את התמונות לכרך הראשון, מנורמל מחדש וממוקם באופן מרחבי (גודל סופי של ווקסלים: 2 x 2 x 2 מ"מ 3 ) למרחב הסטריאוטי של מכון מונטריאול לנוירולוגיה (MNI) 34 . השתמש באפשרות התפריט שסופקו כדי להחליק את התמונה באמצעות ליבה גאוסית איזוטרופית, 8 מ"מ, רוחב מלא בחצי הגובה המרבי (FWHM).
    2. על מנת להדגים את התגובה BOLD, בחרו בפונקציה בסיסית (הזמנה מס '1) או בפונקציה boxcar (תגובה יחידה) Finite Impulse Response (FF), המפרשת את זמן רכישת הרכישות (3 שניות) 28 .
      הערה: פרוטוקולי הדגימה הדלילה, כגון זו, אינם דורשים, בדרך כלל, שה- FIR יתערב עם פונקציית התגובה ההמודינמית, כפי שקורה בדרך כלל במקרה של fMRI הקשור לאירוע.
    3. החלת מסנן מעביר גבוה לתגובה BOLD עבור כל אירוע (1,000 s עבור "רשת שירה" ו 360 s במקומות אחרים).
      הערה: דוגמנות כל משימות השירה יחדיו תהיה בגודל של 400 s 35 .

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

כל 11 המשתתפים בניסוי שלנו היו תלמידי ווקאלי נשים ברמת הקונסרבטוריון, והם ביצעו טוב מספיק במשימות הכרה מרווח כדי להיבחר לסריקה. שיעור ההצלחה של משימת זיהוי המרווח היה 65.72 ± 21.67%, שהוא, כצפוי, נמוך משיעור ההצלחה בעת זיהוי מרווחי דיסוננט ועיצורים, שהיה 74.82 ± 14.15%.

על מנת לאמת את התכנון הבסיסי של המחקר, קיווינו לזהות פעילות עצבית במהלך השירה באזורים הידועים כ"רשת הזמרה ", כהגדרתה במספר מחקרים קודמים 25 , 26 , 27 , 28 , 29 , 30 , 31 ,התחת = "xref"> 32 , 33 , 34 , 35 , 36 , 37 . השפעת השירה נצפתה באמצעות ניגוד לינארי מדרגה ראשונה של עניין, אשר מתאים לשירה לעומת הקשבה. בדיקות מדגם חד-פעמי שימשו עם אשכולות שנקבעו על ידי Z> 3 וסף סף של אשכול ב- p = 0.05, תיקון משפחה-חכם (FWE) תוקן 38 . עבור תיוג אנטומי, ה- SPM אנטומיה ארגז הכלים 33 ואת האטלס הרווארד אוקספורד אטלס מבניים סרקורטית שימשו 39 . אזורי המוח שבהם נצפתה פעילות משמעותית היו קליפת המוח הסומטו-סנסורית הראשונית (S1), קליפת המוח הסומטו-סנסורית המשנית (S2), הקליפה המוטורית העיקרית (M1), אזור המנוע המשלים (SMA), קליפת המוח הפרה-מוטורית (PM), אזור ברודמן 44 (BA 44), קליפת המוח השמיעה העיקרית(PAC), gyrus הזמני העליון (STG), מוט הזמני, אינסולה הקדמי, פוטאמן, התלמוס, ואת המוח הקטן. הפעלות אלה תואמות את אלו שדווחו במחקרים שצוינו לעיל לגבי "רשת השירה", והן מוצגות באיור 2 . שים לב כי בתרשימים 2 ו -3 שניהם, x- קואורדינטות הוא ניצב למישור sagittal, y- קואורדינטות הוא מאונך אל המטוס העטרה, ואת z- קואורדינטות הוא ניצב למישור רוחבי, או אופקית.

לאחר שהתכנון הבסיסי אומת, חושבו שני ניגודים ליניאריים מדרגה ראשונה עבור כל משתתף, בהתאמה לשירה מתנגדת, בניגוד למרווחים עקיבים, ועיצורים שרים בניגוד למרווחים סוערים. ניגודים ליניאריים אלה נלקחו לאחר מכן למודל של אפקטים אקראיים מדרגה שנייה, שכלל סדרה של ניתוחים דו-כיווניים חוזרים של variaNce (ANOVA), עם הגורמים consonance ו dissonance. באופן זה נבדקו האזורים הפעילים או שהופעלו עבור אינטראקציות אפשריות, כאשר הפעלות של ריבית נקבעו בהתאם לסף החשיבות של ה- voxel, p <0.001, שאינו מתוקן עבור השוואות מרובות 28 , 29 . עבור הניגוד שנוצר על ידי שירה דיסוננטית לעומת מרווחי עיצורים, הפעלות מוגברת נצפו ב S1 הימני, PAC ימין, המוח התיכון השמאלי, אינסולה אחורית הימנית, האמיגדלה השמאלית, ופוטמן שמאל. הפעלות אלה מוצגות באיור 3 . לגבי הניגודיות המשלימה, לא זוהו שינויים משמעותיים בהפעלה במהלך שירה של מרווחי עיצורים.

איור 2
איור 2: הפעלה באזורים המרכיבים את "רשת השירה". Activatמפות יון מוצגים עם סף משמעות אשכול של p = 0.05, תיקון המשפחה חכם (FWE) תוקן. תגובות BOLD מדווחים ביחידות שרירותיות. אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של דמות זו.

איור 3
איור 3: ניגוד בין שירה של דיסוננט לבין מרווחי העיצורים. מפות הפעלה מוצגות, לא מתוקנות עבור השוואות מרובות, עם סף משמעות אשכול p = 0.001. תגובות BOLD מדווחים ביחידות שרירותיות. אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של דמות זו.

הַפסָקָה מספר הצבעים יחס היסודות
יָד אַחַת 0 1: 1
שנייה שנייה 1 16:15
המייג'ור השני 2 9: 8
השלישי השלישי 3 6: 5
המייג 'ור השלישי 4 5: 4
מושלם הרביעי 5 4: 3
טריטון 6 45:32
חמישית מושלמת 7 3: 2
מינור שישי 8 8: 5
המייג'ור השישי 9 5: 3
מינור 7 10 16: 9
המייג'ור השביעי 11 15: 8
אוֹקְטָבָה 12 2: 1

טבלה 1: מרווחים מוסיקליים עיצורים ודיסוננטיים. פרקי העיצורים מופיעים במבט נועז, בעוד שהרווחים הדחוסים מופיעים באותיות נטיות. שים לב שככל שעולה יותר מרווח, קטן יותר המספרים השלמים המופיעים ביחס התדר המשמש לייצוגו. לדיון מעמיק בעיצורים ובדיסוננס כפונקציה של יחסי תדר, ראה ביידלמן וקרישנן 40 .

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

עבודה זו מתארת ​​פרוטוקול שבו משמש השירה כאמצעי ללימוד פעילות המוח במהלך הייצור של מרווחים עיצורים ומרוחקים. למרות ששר מספק את מה שאולי הוא השיטה הפשוטה ביותר עבור ההפקה של מוסיקלי intervals 22 , זה לא מאפשר את הייצור של אקורדים. עם זאת, אם כי רוב המאפיינים הפיזיים של מושג העיצוד מסתמכים, במידה מסוימת, על הסופרפוזיציה של הערות סימולטניות, מספר מחקרים הראו כי אינטרוולים שנבנו עם תווים המתאימים לאקורדים עיצורים או מתלהמים עדיין נתפסים כעיצורים או מתוחים, בהתאמה 4 , 6 , 15 , 41 , 42 .

המטלה התפיסה ההתנהגותית של ההתנהגות משמשת להקמת, לפני שהמשתתפים יכולים לעבור אל הסריקהEssion, אם הם מסוגלים להבחין כראוי את המרווחים. לכן, הם מבצעים היטב פעם אחת בתוך מהוד מגנטי. כל משתתף שאינו מסוגל לעמוד בסף קבוע מראש בעת ביצוע משימות זיהוי אלו, אינו אמור להימשך לניסוי fMRI. המטרה העיקרית של תהליך הבחירה היא להבטיח כי ההבדלים בביצועים בין המשתתפים אינם בשל יכולות תפיסתי לקוי. המשתתפים הנבחרים צריכים להיות בעלי דרגות דומות של אימון קולי ו מוסיקלי, וגם, אם אפשר, tessituras דומים. אם יש להם טווחי קול המשתנים באופן משמעותי, יש להתאים אישית את טווח המרווחים המוצגים במהלך משימות השירה שהם יצטרכו לבצע.

הגדרת המיקרופון היא קריטית לרכישה כדי להיות אמין ללא חפץ. סוג המיקרופון עצמו הוא מאוד חשוב, ולמרות שניתן להשתמש אופטי 28 או תוכנן במיוחד, MR תואם 29 Sup> מיקרופונים, הוכח כי הרגישות של המיקרופונים הקבלים אינה מושפעת מהנוכחות של השדות המגנטיים האינטנסיביים בסביבת ההדמיה. אכן, ניתן להשתמש בהקשר זה במיקרופון קטן של מעגל לבלייר, בתנאי שמנצל כבל משולש משולש מסוכך לחיבור המיקרופון למגבר הקדם, אשר יש להציב מחוץ לחדר שבו נמצא הסורק של MR. הסדר זה ימנע את המראה של חפצים הדמיה 44 , אבל החוקרים צריכים גם להבטיח כי הסורק אינו מפריע הביצועים של המיקרופון. לשם כך, צליל הבדיקה ניתן לשלוח דרך האוזניות תואמות MR למיקרופון ממוקם בתוך הסורק MR, ואת האות המתקבל בדרך זו ניתן להשוות את זה המתקבל על ידי שליחת אותו הטון למיקרופון ממוקם עכשיו בחוץ את הסורק. רמות לחץ הקול בתוך הסורק MR יכול להיות גבוה מאודXrf "45, כך שהמיקרופון חייב להיות ממוקם קרוב ככל האפשר למקור, על ידי כך שהוא מבקש מהמשתתפים לזמזם ולא לשיר את הצלילים בגלוי, ניתן למזער את התנועה באזור הפה ובסביבתו, על ידי הנחת המיקרופון ממש מתחת לגרון , מכוסה בקלטת, אפשר לקבל הקלטה נאמנה של קולו של הזמר, ההקלטה תהיה כמובן רועשת מאוד - אי אפשר להימנע מכך - אבל אם החוקרים מעוניינים בעיקר במגרש ולא במלים או בהגייה של מילים, מגוון של חבילות תוכנה ניתן להשתמש כדי לנקות את האות מספיק כדי לזהות את התדר הבסיסי של כל הערה סונג.שיטה סטנדרטית יהיה להשתמש בתוכנת עריכת אודיו כדי לסנן את האותות בזמן דרך חלון Hamming ולאחר מכן להשתמש autocorrellation אלגוריתמים מובנים לחבילות דיבור ופונטיקה מסוימות כדי לזהות את יסודות הסונג, ואז ניתן לחשב את הדיוק הווקאלי עבור כל משתתף.הנתונים המתקבלים מהקלטות כוללים התאמת המגרש או דיוק קצבי עם כל דרגה של אימונים או מרחקים המרווחים.

תמונות פונקציונליות נרכשות באמצעות עיצוב דגימה דלילה כדי למזער מסיכה או שמיעה מסיכה עקב סריקה רעש 25 , 28 , 29 , 46 , 47 . כל נושא עובר 3 ריצות ניסיוני, כל אחד נמשך 10 דקות. במהלך כל ריצה, הנבדקים מתבקשים לשכב בדממה במהלך 10 משפטים שקטים, ואז להקשיב באופן פסיבי לבלוק של 10 מרווחים, ולבסוף להקשיב ולשיר עוד בלוק של 40 אינטרוולים. מטרה אחת של שמירה על הפרט פועל קצר ככל האפשר היא למנוע עייפות המשתתף. אף על פי כן, מסתבר כי מוטב בעתיד לכלול את אותו מספר של משפטי האזנה בלבד ושר, אשרלאחר מכן ניתן להציג בלוקים לסירוגין. זה יהיה אפקט של כוח סטטיסטי הולך וגדל. לדוגמה, ריצה יכולה להכיל 2 בלוקים של 5 משפטים שקטים, 4 בלוקים של 5 ניסויים להאזין בלבד, ו 4 בלוקים של ניסויים בשירה. הבלוקים יוצגו למשתתפים לסירוגין, עם משך כולל של 500 שניות לכל ריצה.

הסיבה העיקרית לכך שהמשתתפים מקשיבים באופן פסיבי בתוך מהוד היא שיש לו אמצעי לחיסול פעילות השמיעה מפעילות מוטורית. לכן, השוואה חיובית של פעולות שירה נגד "רשת שירה" 25 , 27 , 28 , 29 , 36 , 37 הוא הכרחי עבור אימות נאות של המחקר. שים לב כי "שירה רשת" הפעלות חזקים מאוד ומבוססת והם בדרך כלל דההנמדדים באמצעות בדיקות טעויות של מדגם אחד וסף סף של אשכול מתוקן של p = 0.05. הפעלות התואמות את הניגוד בין שירה של דיסוננט / עיצורים לבין מרווחי עיצורים / דיסונאנט מזוהים בדרך כלל באמצעות ניתוח חוזר של גורמים דו-כיווניים (ANOVA) על פי סף ה- voxel p <0.001, שאינו מתוקן עבור השוואות מרובות 28 , 29 . זה צפוי כי המשתתפים ימצאו שירה interversals שירה מאתגרת יותר מאשר שירה interwals 48 , 49 ; לפיכך, צפויות הפעלות שונות עבור כל אחד משני הניגודים המתוארים לעיל. ממצאי המחקר מצביעים על כך ששרשורים אינטרווליים של שירה כרוכים בתכנות מחדש של המנגנונים העצביים שגויסו לצורך ייצור של עיצורים סמויים. במהלך השירה, הצליל המיוצר מושווה לקול המיועד, וכל התאמה נדרשת מושגתבאמצעות שילוב משוב חיצוני ופנימי בין מסלולים שמיעתיים וסומטו-סנסוריים. דיון מפורט בתוצאות אלה והמסקנות שנגזרו מהן נכללות במאמרו של גונזלס-גרסיה, גונזלס ורנדון 30 .

פרוטוקול זה מספק שיטה פשוטה למדי עבור המחקר של קורלציה עצבית של הפקה מוסיקלית ועל ניטור הפעילות של שני מערכות המנוע והשמיעה. זה יכול לשמש כדי לעקוב אחר הבדלים בפעולת המוח בין התנאים הבינאריים, כגון שירה עצה או מרווחי דיסוננט, ושרים מרווחים צרים או רחב 30 . זה גם מתאים היטב ללמוד את ההשפעה של אימון על מגוון רחב של משימות הקשורות לשיר תדרים ספציפיים. מצד שני, בגלל כמות גדולה מאוד של רעש הכלול הקלטות של קול סונג שהושג במהלך הסריקה, זה יהיה קשה להעסיק את זה מגןOcol כדי לנתח משימות מודאג עם איכות הטון או גוון, במיוחד בגלל אלה הן תכונות שלא ניתן לאמוד כראוי בזמן מזמזם.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

המחברים אינם מכריזים על ניגודי אינטרסים.

Acknowledgments

המחברים מאשרים תמיכה כספית למחקר זה מסקרטריה של סאלוד דה מקסיקו (HIM / 2011/058 SSA 1009), CONACYT (SALUD-2012-01-182160) ו- DGAPA UNAM (PAPIIT IN109214).

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Achieva 1.5-T magnetic resonance scanner Philips Release 6.4
Audacity Open source 2.0.5
Audio interface Tascam US-144MKII
Audiometer Brüel & Kjaer Type 1800
E-Prime Professional Psychology Software Tools, Inc. 2.0.0.74
Matlab Mathworks R2014A
MRI-Compatible Insert Earphones Sensimetrics S14
Praat Open source 5.4.12
Pro-audio condenser microphone Shure SM93
SPSS Statistics IBM 20
Statistical Parametric Mapping Wellcome Trust Centre for Neuroimaging 8

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Burns, E. Intervals, scales, and tuning. The psychology of music. Deutsch, D. , Academic Press. London. 215-264 (1999).
  2. Lundin, R. W. Toward a cultural theory of consonance. J. Psychol. 23, 45-49 (1947).
  3. Fritz, T., Jentschke, S., et al. Universal recognition of three basic emotions in music. Curr. Biol. 19, 573-576 (2009).
  4. Schellenberg, E. G., Trehub, S. E. Frequency ratios and the discrimination of pure tone sequences. Percept. Psychophys. 56, 472-478 (1994).
  5. Trainor, L. J., Heinmiller, B. M. The development of evaluative responses to music. Infant Behav. Dev. 21 (1), 77-88 (1998).
  6. Zentner, M. R., Kagan, J. Infants' perception of consonance and dissonance in music. Infant Behav. Dev. 21 (1), 483-492 (1998).
  7. Terhardt, E. Pitch, consonance, and harmony. J. Acoust. Soc. America. 55, 1061 (1974).
  8. Minati, L., et al. Functional MRI/event-related potential study of sensory consonance and dissonance in musicians and nonmusicians. Neuroreport. 20, 87-92 (2009).
  9. Helmholtz, H. L. F. On the sensations of tone. , New York: Dover. (1954).
  10. McDermott, J. H., Lehr, A. J., Oxenham, A. J. Individual differences reveal the basis of consonance. Curr. Biol. 20, 1035-1041 (2010).
  11. Cousineau, M., McDermott, J. H., Peretz, I. The basis of musical consonance as revealed by congenital amusia. Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 109, 19858-19863 (2012).
  12. Plomp, R., Levelt, W. J. M. Tonal Consonance and Critical Bandwidth. J. Acoust. Soc. Am. 38, 548-560 (1965).
  13. Kameoka, A., Kuriyagawa, M. Consonance theory part I: Consonance of dyads. J. Acoust. Soc. Am. 45, 1451-1459 (1969).
  14. Tramo, M. J., Bharucha, J. J., Musiek, F. E. Music perception and cognition following bilateral lesions of auditory cortex. J. Cogn. Neurosci. 2, 195-212 (1990).
  15. Schellenberg, E. G., Trehub, S. E. Children's discrimination of melodic intervals. Dev. Psychol. 32 (6), 1039-1050 (1996).
  16. Peretz, I., Blood, A. J., Penhune, V., Zatorre, R. J. Cortical deafness to dissonance. Brain. 124, 928-940 (2001).
  17. Mcdermott, J. H., Schultz, A. F., Undurraga, E. A., Godoy, R. A. Indifference to dissonance in native Amazonians reveals cultural variation in music perception. Nature. 535, 547-550 (2016).
  18. Blood, A. J., Zatorre, R. J., Bermudez, P., Evans, A. C. Emotional responses to pleasant and unpleasant music correlate with activity in paralimbic brain regions. Nat. Neurosci. 2, 382-387 (1999).
  19. Pallesen, K. J., et al. Emotion processing of major, minor, and dissonant chords: A functional magnetic resonance imaging study. Ann. N. Y. Acad. Sci. 1060, 450-453 (2005).
  20. Foss, A. H., Altschuler, E. L., James, K. H. Neural correlates of the Pythagorean ratio rules. Neuroreport. 18, 1521-1525 (2007).
  21. Limb, C. J., Braun, A. R. Neural substrates of spontaneous musical performance: An fMRI study of jazz improvisation. PLoS ONE. 3, (2008).
  22. Zarate, J. M. The neural control of singing. Front. Hum. Neurosci. 7, 237 (2013).
  23. Larson, C. R., Altman, K. W., Liu, H., Hain, T. C. Interactions between auditory and somatosensory feedback for voice F0 control. Exp. Brain Res. 187, 613-621 (2008).
  24. Belyk, M., Pfordresher, P. Q., Liotti, M., Brown, S. The neural basis of vocal pitch imitation in humans. J. Cogn. Neurosci. 28, 621-635 (2016).
  25. Kleber, B., Veit, R., Birbaumer, N., Gruzelier, J., Lotze, M. The brain of opera singers: Experience-dependent changes in functional activation. Cereb. Cortex. 20, 1144-1152 (2010).
  26. Jürgens, U. Neural pathways underlying vocal control. Neurosci. Biobehav. Rev. 26, 235-258 (2002).
  27. Kleber, B., Birbaumer, N., Veit, R., Trevorrow, T., Lotze, M. Overt and imagined singing of an Italian aria. Neuroimage. 36, 889-900 (2007).
  28. Kleber, B., Zeitouni, A. G., Friberg, A., Zatorre, R. J. Experience-dependent modulation of feedback integration during singing: role of the right anterior insula. J. Neurosci. 33, 6070-6080 (2013).
  29. Zarate, J. M., Zatorre, R. J. Experience-dependent neural substrates involved in vocal pitch regulation during singing. Neuroimage. 40, 1871-1887 (2008).
  30. González-García, N., González, M. A., Rendón, P. L. Neural activity related to discrimination and vocal production of consonant and dissonant musical intervals. Brain Res. 1643, 59-69 (2016).
  31. Oldfield, R. C. The assessment and analysis of handedness: The Edinburgh inventory. Neuropsychologia. 9, 97-113 (1971).
  32. Samuels, M. L., Witmer, J. A., Schaffner, A. Statistics for the Life Sciences. , Pearson. Harlow. (2015).
  33. Eickhoff, S. B., et al. A new SPM toolbox for combining probabilistic cytoarchitectonic maps and functional imaging data. NeuroImage. 25, 1325-1335 (2005).
  34. Evans, A. C., Kamber, M., Collins, D. L., MacDonald, D. An MRI-based probabilistic atlas of neuroanatomy. Magnetic Resonance Scanning and Epilepsy. Shorvon, S. D., Fish, D. R., Andermann, F., Bydder, G. M., Stefan, H. 264, 263-274 (1994).
  35. Ashburner, J., et al. SPM8 Manual. , Wellcome Trust Centre for Neuroimaging. London. (2013).
  36. Özdemir, E., Norton, A., Schlaug, G. Shared and distinct neural correlates of singing and speaking. Neuroimage. 33, 628-635 (2006).
  37. Brown, S., Ngan, E., Liotti, M. A larynx area in the human motor cortex. Cereb. Cortex. 18, 837-845 (2008).
  38. Worsley, K. J. Statistical analysis of activation images. Functional MRI: An introduction to methods. , Oxford University Press. Oxford. 251-270 (2001).
  39. FSL Atlases. , Available from: https://fsl.fmrib.ox.ac.uk/fsl/fslwiki/Atlases (2015).
  40. Bidelman, G. M., Krishnan, A. Neural correlates of consonance, dissonance, and the hierarchy of musical pitch in the human brainstem. J. Neurosci. 29, 13165-13171 (2009).
  41. McLachlan, N., Marco, D., Light, M., Wilson, S. Consonance and pitch. J. Exp. Psychol. – Gen. 142, 1142-1158 (2013).
  42. Thompson, W. F. Intervals and scales. The psychology of music. Deutsch, D. , Academic Press. London. 107-140 (1999).
  43. Hurwitz, R., Lane, S. R., Bell, R. A., Brant-Zawadzki, M. N. Acoustic analysis of gradient-coil noise in MR imaging. Radiology. 173, 545-548 (1989).
  44. Ravicz, M. E., Melcher, J. R., Kiang, N. Y. -S. Acoustic noise during functional magnetic resonance imaging. J Acoust. Soc. Am. 108, 1683-1696 (2000).
  45. Cho, Z. H., et al. Analysis of acoustic noise in MRI. Magn. Reson. Imaging. 15, 815-822 (1997).
  46. Belin, P., Zatorre, R. J., Hoge, R., Evans, A. C., Pike, B. Event-related fMRI of the auditory cortex. Neuroimage. 429, 417-429 (1999).
  47. Hall, D. A., et al. "Sparse" temporal sampling in auditory fMRI. Hum. Brain Mapp. 7, 213-223 (1999).
  48. Ternström, S., Sundberg, J. Acoustical factors related to pitch precision in choir singing. Speech Music Hear. Q. Prog. Status Rep. 23, 76-90 (1982).
  49. Ternström, S., Sundberg, J. Intonation precision of choir singers. J. Acoust. Soc. Am. 84, 59-69 (1988).

Tags

התנהגות גליון 123 הקונסנסיות והדיסוננס הקושרים העצביים של המוזיקה הזיהוי המוסיקלי השירה הדמיה תפקודית מגנטית (fMRI) אינטגרציה קולית-קולית
FMRI מיפוי של פעילות המוח קשורה הייצור ווקאלי של עיצורים ומרווחים דיסוננט
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

González-García, N.,… More

González-García, N., Rendón, P. L. fMRI Mapping of Brain Activity Associated with the Vocal Production of Consonant and Dissonant Intervals. J. Vis. Exp. (123), e55419, doi:10.3791/55419 (2017).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter