פרוטוקול עבור fMRI ניהול בזמן אמת Neurofeedback אימונים

הפרעות רגשיות ונוירולוגיות להציג מכשולים עיקריים על אנשים מושפעים, משפחות, ועל החברה. טיפולים עבור הפרעות רגשיות ונוירולוגיות יכול להיות שאינו קיים או של יעילות מפוקפקת, לעתים קרובות רק לסימפטומים של ההפרעה. כך קורה עבור טינטון – התפיסה פנטום של הצליל – אשר לא קיים טיפול אושרה על ידי מינהל המזון והתרופות האמריקני (FDA). טינטון יכול להיות השפעה עמוקה על חיי אדם, מתנגש עם משימות יומיומיות על-ידי הפחתת ריכוז או שינוי תפיסת הצליל בפועל. יתר על כן, אנשים מושפעים טינטון עלול להיתקל גם עייפות, מתח, בעיות שינה, בעיות זיכרון, דיכאון, חרדה, עצבנות¹. טיפולים קיימים, כגון דיכאון, תרופות חרדה, רק לסייע בניהול בתסמינים הקשורים, אולי לא לטפל בגורם לבעיה. זה יוצר פער קריטי עבור טיפולים חדשניים של הפרעות אלה.

שיפורים רכישת טכניקות כוח חישובית, אלגוריתמים מהפכה המהירות שבה נתונים דימות תהודה מגנטית (fMRI) פונקציונלי ולהשוואה מעובד. זה איפשר כניסתו של fMRI בזמן אמת, בו נתונים יעובד כמו זה נאסף. יישומים מוקדם של fMRI בזמן אמת היו מוגבלים², בעיקר מעוכבים על ידי חוסר היכולת במהירות את השלבים מראש עיבוד טיפוסי כדי מנותק ניתוחים כגון תיקון תנועה. שיפורים בתחום המחשוב טכנולוגיות ואלגוריתמים עכשיו הגבירו את המהירות, רגישות, ואת צדדיות של fMRI בזמן אמת³ המאפשר דומה עיבוד קדם מנותק להיות מיושם בזמן אמת. התפתחויות אלה הובילו 4 תחומי היישום העיקרי של fMRI בזמן אמת: הדרכה כירורגיים פוסט⁴, מוח-מחשב ממשקים^5,6, התאמת גירויים עבור המוח הנוכחי קובע⁷, ו neurofeedback אימון⁸.

NFT, אמנם לא המוקד המקורי של ה-fMRI בזמן אמת, הוא שדה גדל והולך של מחקר בו אנשים ללמוד לווסת את פעילות המוח volitionally תוך יישום אסטרטגיות נפשית (קרי דמיינתי פעילויות). NFT היא צורה של התניה אופרנטית⁹, אשר הוכח להגדיל את שיעורי ירי עצביים פעילות. עצבית קופים¹⁰. בנוסף, ה-fMRI NFT שויכה ספייק תלויי-תזמון פלסטיות, אשר הם שינויים עצביים להתרחש במהלך associative learning¹¹. השלכות נוספות להציע fMRI ש-NFT המניע פלסטיות ויה ארוך טווח Potentiation (LTP), וכתוצאה מכך משופרת יעילות סינפטית¹². Postulation אחר מרמז על המנגנונים התאיים של מיומנות למידה, כגון ופרסומיה שליטה על פעילות המוח, ואת עשויה להיות כרוכה לשינויים תלויי-מתח הממברנה מוליכות - באה לידי ביטוי בשינוי דעתנית עצבית¹³. בכל מקרה, נראה כי ה-fMRI NFT משפיע על המוח ברמה העצבית. תיאוריות אלו מספקים תיק חזק לשימוש של fMRI NFT בטיפול של הפרעות רגשיות ונוירולוגיות.

FMRI NFT, שלא כמו ה-fMRI המסורתי, מציע ההזדמנות לחקור את היחס בין פעילות המוח, התנהגות^11,14. לאחרונה, היו ספייק במחקרים מעורבים fMRI NFT עם מאמרים כמעט כפליים לאור ב 2011-2012 (n = 30) לעומת 10 השנים הקודמות (n = 16)¹¹. אחד המחקרים הראשונים NFT fMRI נערך על ידי Weiskopf ועמיתיו ב 2003-⁸. מחקר זה הוכיח בהצלחה את הכדאיות של משוב מקוון ורגולציה עצמית של אות ה-fMRI ב Anterior Cingulate Cortex (ACC) באמצעות ממשתתף אחד. משוב הוצגה באיחור של 2 שניות, יותר מאשר בסדר גודל מהר יותר מספר מחקרים קודמים. המחקר המלא הראשון נערך בשנת 2004 שבו משתתפים 6. למד לשלוט פעילות של קליפת somatomotor¹⁵. FMRI NFT הושלמה על-פני 3 מפגשים שבוצעה באותו יום. פעילות מוגברת זו מזו במרחב סלקטיבית לאזור היעד בקליפת somatomotor נצפתה במהלך אימון ברמות, נושא יחיד והקבוצה. אפקט זה לא נצפתה עבור קבוצת הבקרה אשר קיבל מידע fMRI אמיתיים אזור רקע (לא בקורלציה עם הפעילות המבוצעת) מוקדם יותר לטווח הארוך. מאז הראו החוקרים כי בני אדם יכולים ללמוד ופרסומיה שליטה האות fMRI נמדד מאזורים במוח רבים לרבות ACC¹⁶, האמיגדלה¹⁷, insula הקדמי^18,19, שמיעתי, תשומת הלב הקשורים לרשתות²⁰, rostrolateral דו צדדיים קליפת המוח הקדם חזיתית²¹, נגמרה^12,22,23, cortices מנוע^{24, 25,26,27,28},^29,קליפת השמיעה³⁰, אזורים הקשורים עם רשת רגשית אזורים^31,32 , נכון נחות הפיתול חזיתית³³,^34,cortices חזותי³⁵.

המנגנון הבסיסי של הפרעות רגשיות ונוירולוגיות רבים אינם ידועים. בדוגמה של טינטון, יש אין מקור ברור לצליל פנטום ברוב המכריע של המקרים-^36,-^37,-³⁸. למרות זאת, ראיות מציע שמנגנון מרכזי עשוי להיות אחראי ההכרתיות טינטון אצל אנשים מסוימים, כפי שמתואר על ידי חוסר של סימפטום החלטה לאחר ניתוח מלא עצב השמיעה³⁹. היפראקטיביות הקשורים עם טינטון נמצאה בתוך קליפת השמיעה^40,41,42. בהמשך הראיות עולה כי ההשפעות של טינטון להרחיב עוד יותר לתוך אזורים המעורבים בעיבוד של רגש, כל מעסיק המדינה⁴³. בהתבסס על ליקויים אלה, ניתן לפתח פרדיגמות NFT fMRI כדי לגרום ולשלוט מנגנונים neuroplastic המעודדים תבניות העצבים נורמלי.

פרוטוקול הבאה NFT fMRI תואם ההנחיות שסופקו על-ידי רייט המדינה אוניברסיטת מוסדיים ועדת הבדיקה.

1. קבוצות שליטה

1. בקפידה לשקול ולקבוע שליטה קבוצות א-פריורי. עיצוב שליטה בקבוצות כדי לאפשר את hypothesis(es) להערכה ומציגה להביא בחשבון אפקטים מגורמים נוספים כגון אימון או ציפיות שנוצרו על ידי המשוב ⁴⁴.

2. התקנת חומרה

1. להכין כל החומרה. לפני שהמשתתף נכנסת לחדר MRI באמצעות אותם הליכים כמו fMRI מסורתיים-
2. את מערכת התקן התואם למר התצוגה והתגובה להתחבר למחשב הגירוי (PC)-
3. לנתב כבלים עבור ההתקנים התואמים למר התגובה ונשא באוזניות דרך או. אר. איי.
4. חיבור הפלט TR-ההדק מתוך ה MRI לגירוי PC-
   הערה: בתוך כמה כיוונונים, שזה קשור לחומרה של מר תואמי תגובת התקן, יחברו אל המחשב הגירוי. . זה הכרחי לרכישת גירויים ונתונים סינכרון.
5. להציג עמדה מר תואמי כך זה יהיה גלוי למשתתף דרך המראה (כדי להיות) מודבקת את הגליל ראש.

3. מיקום משתתפת

הערה: המשתתף צריך למקם על השולחן סורק באופן דומה מוח טיפוסיים MRI, באותו אופן כמו fMRI מסורתי.

1. יש את השקר המשתתף למטה במצב פרקדן על השולחן סורק. תשאל אותם כדי לשמור על ראשם הסליל ראש.
2. למקם את האוזניות על המשתתף ' s בראש, ולוודא האוזניים מכוסות. אם נדרשת הגנה דיון נוסף, להוסיף אטמי אוזניים לפני מיקום הטלפונים ראש.
3. הניחו כרית תחת המשתתף ' s הברכיים לנוחות נוספת.
4. לנעול את הגוף העליון של הסליל ראש לתוך המקום.
5. מוספית את המראה הגליל ראש.
6. הצב את ההתקנים תגובה אצל המשתתף ' הידיים s.
7. ציון המיקום של המשתתף ' s nasion ביחס הסורק.
8. להעביר נשא את המיקום landmarked למרכז של האמ. אר.
9. אשר בהן המשתתף יוכלו להציג את התצוגה כולו בעזרת המראה. שואל את המשתתף להתאמת המראה לפי הצורך.

4. לוקליזציה אזור היעד

1. בצע " תפקודית " מאתר. להשתמש את הפעילות המוחית מ מאתר פונקציונלי להגדרת המטרה של אזור ריבית (ROI) ¹¹-
   הערה: ריצה זו תבוצע באופן דומה ל fMRI מסורתיים. אולם, המטרה רועי יכול גם להיות מוגדרת באמצעות אנטומיה בודדים או סטנדרטית אטלסים. הסרת את הצורך לבצע מאתר פונקציונלי.
   1. פעילות מאולצים ו/או החזותי לספק הוראות למשתתף.
      הערה: הוראות אלה צריכה להיות תמציתית אך יכילו מידע מספיק כדי לאפשר את המשתתף לבצע בהצלחה את המשימה להורג במהלך מאתר תפקודי. . כאן, ההוראות ליידע את המשתתף שנקודה תהיה על המסך, שהם יוכלו לשמוע צלילים האוזניות. המטרה שלהם היא להירגע ולהתמקד בנקודה.
   2. בגין מסונכרנים מינהל נשמעים גירויים (למשל, רעש לבן רציף הדו-צדדיים ²⁹) ורכישת נתונים על-ידי לחיצה " סריקה " לחצן בסורק מר.
      הערה: זה מתבצע על ידי תכנות את המצגת של הגירויים באמצעות ההדק TR מרכישת fMRI. ההדק TR נשלטת באמצעות פרוטוקול ה-fMRI אולם זה עשוי להיות מושפע היצרן של ה MRI וחבילות מותקנות. כל גירויים חזותיים, המספקת, ו/או שמיעה יכולות להיות מסופקות לבצע משימות אחרות ו/או יעד אזורים אחרים.
      1. חלופי המסירה של פעילות גירויים (רעש לבן) עם שליטה מתאימים גירויים (בלי רעש) בדפוס חסומים. להשתמש שליטה גירויים להפעלת רצויה רשתות/מערכות מופעל הגירויים משימה.
         הערה: חילוף זה מתרחשת על ידי סינכרון גירויים מרכישת fMRI של ניטור דופק TR.
      2. לאסוף כל-מוח אקו מישורי תמונות באמצעות רצף הדרגתי נזכר-הד-MRI הדופק; דוגמה פרמטרים עבור הרצף הדופק כוללים של מטריקס רכישת יסודות 64 x 64 בכיוונים פאזה ותדר, פרוסות 41 המיושרים במקביל המטוס הקדמי commissure commissure-אחוריים, 3.75 x 3.75 x 3 מ מ ³ voxel בגודל, הפער פרוסה 0.5 מ מ, דיכוי שומן פעילה, TR/טה = 2,000/20 ms, זווית הפוך = 90 °-
2. לחשב במפת הפעלה מתוך נתוני fMRI שנאסף בזמן מאתר פונקציונלי באמצעות סטטיסטיקה רב משתנית.
   הערה: השלבים הבאים הם נגזרת של עיבוד עבור fMRI מסורתיים. כמה צעדים הוסרו או פשוטה כדי להקטין את זמן העיבוד.
   1. Preprocess הנתונים במהלך איסוף הנתונים באמצעות תוכנות מותאמות אישית שנוצרו תקן מראש עיבוד טכניקות ^{12 , 45}.
      1. לבצע 3D המרחבי סינון באמצעות גרעין נמוך לעבור לפי עקומת גאוס (ברוחב-מלא חצי-היותר 4.5 מ מ)-
      2. קורקט עבור תנועה translational על ידי יישור אל מרכז המסה עבור כל אמצעי אחסון כדי הכרך הראשון של מאתר פונקציונלי באמצעות אינטרפולציה ליניארית tri-
      3. לבצע טמפורלית סינון באמצעות גרעין נמוך לעבור גאוסיאנית עם σ = 3 ס
   2. ליצור מודל לחזות את התגובה neurophysiological לפעילות; זה מתבצע באופן זהה כמו fMRI מסורתיים.
      1. ליצור מודל פסיכולוגי המתאר הפעיל ולנוח מדינות בכל נקודת זמן ⁴⁶. זה מודלים לנקודות זמן במהלך הפעילות עם ערך של ' 1 ' ושליטה עם ' 0 '.
      2. Convolve במודל הפסיכולוגי פונקציית התגובה והמודינמיקה (HRF) מוגדרים מראש ⁴⁶ לחזות את התגובה (neurophysiological) של fMRI על הפעילות עם.
   3. להתאים לנתונים fMRI ב voxel כל כפונקציה של הזמן על הדגם neurophysiological באמצעות של כללי לינארי מודל (GLM). התוצאה היא מפת פרמטר β, אשר מומר טי - או z-סטטיסטיקה המפות (הפעלת מפות) באמצעות המרות סטטיסטיות רגיל.
3. השתמש במפת ההפעלה על תמונת ה-fMRI אומר כדי לקבוע את האזור שבו האות משוב neurofeedback הבאים ייגזרו.
   הערה: זה מתבצעת באמצעות תוכנות מותאמות אישית. כדי להסיר שינויים הכללית, לא ספציפי, רועי השני גם עשוי להיות מוגדר.
   1. לנווט דרך פרוסות באמצעות גלגל העכבר המחוון או פרוסה למחוון כדי לאתר סמנים אנטומיים גלוי מצודהMRI נתונים כגון פני השטח נחות של הקרן חזיתית של החדרים הצדדיים ¹².
   2. סף המפה הפעלה באמצעות את פס המחוון ' סף ' כדי לחשוף את voxels ביותר robustly מופעל במהלך מאתר פונקציונלי באזור היעד.
      1. לבצע פעולה זו על-ידי בחירה של סף א-פריורי או באמצעות התאמה ידנית את הסף.
   3. להשתמש לחצן העכבר השמאלי כדי לבחור voxels בודדים עם הפעלת מעל הסף שנבחר, בתוך אזור היעד כדי להוסיף רועי.
      הערה: Voxels ייתכן שנבחר מ פרוסה אחת או יותר.

5-fMRI NFT

1. neurofeedback התנהגות פועל באמצעות מודל לקרון עם מתחלפים הפעילות ותנאי שליטה. תנאי
   1. ליישם פעילות שבו המשתתפים להגביה או להנמיך את הפעילות של אזור המטרה, עם הכיוון של שליטה ביקורתי כדי להשיג את התוצאות הרצויות.
      הערה: לדוגמה, אזורים רבים של המוח היפראקטיבי בחולים עם טינטון ומעודדת, לכן, הפחתת פעילות עשוי תבניות העצבים נורמלי.
   2. חלופיים התנאי פעילות עם מצב שליטה שבו המשתתפים להחזיר פעילות לנוח על-ידי מרגיע וניקוי המוח שלהם.
   3. לספק את המשתתף עם דוגמה מאולצים של מודעות משימות לשמש במהלך שני התנאים כמתחילה איידס על הכוח ויסות פעילות מוחית לכיוון הברית הרצוי. להורות את המשתתף לבצע משימות מודעות את פעילות המוח נסיעה לכיוון הברית הרצוי.
      1. בדוגמה טינטון, להנחות את המשתתפים כדי להסיט את תשומת הלב מערכת השמיעה למערכות אחרות חושית להפחית פעילות השמיעה.
   4. חישוב בסיסית
      הערה: עקב כיוונון של רכיבי חומרה MRI לפני כל הפעלה, תוכניות בסיסיות משמשות כדי לנרמל את הנתונים לפני הצגת המשוב למשתתף. הממוצע בסיסית נקבע עבור אזור היעד באמצעות ממוצע של אמצעי אחסון אחד או יותר, נרכשה בתחילת כל fMRI NFT לרוץ ^{12 , 47}.
      1. להורות המשתתף כדי להירגע במהלך ספירה לאחור הציג בתחילת הסריקה.
2. בגין מסונכרנים מצגת גירויים ורכישת נתונים על-ידי הקשת " סריקה " לחצן בסורק MRI. לאסוף תמונות מישורי הד באמצעות רצף הדרגתי נזכר-הד-MRI הדופק באותו אופן כפי שנקבע עבור מאתר פונקציונלי בשלב 4.1.2.
3. ידרשו בסיסית כרכים.
   1. להציג באופן חזותי טיימר ולהציג משוב ריק.
   2. לעבד את הנתונים במהלך הרכישה באמצעות תוכנות מותאמות אישית.
      1. לבצע 3D המרחבי סינון באמצעות גרעין נמוך לעבור לפי עקומת גאוס (ברוחב-מלא חצי-היותר 4.5 מ מ)-
      2. ולתיקון translational תנועה באמצעות אל מרכז המסה עבור כל אמצעי אחסון; כל כרך רשום על הכרך הראשון של מאתר פונקציונלי באמצעות אינטרפולציה ליניארית tri-
      3. אות ממוצע מחשוב היעד ROI בזמן ובחלל.
      4. לסכם את האותות של כל voxels בתוך המטרה רועי בכל כרך.
      5. ליצור ROI הממוצע עבור כל אמצעי אחסון על-ידי חלוקת הסכום לפי מספר voxels של רועי.
      6. ממוצע הסכומים של אמצעי האחסון בסיסית.
4. לרכוש אמצעי אחסון neurofeedback
   1. של תהליך מוקדם את הנתונים במהלך הרכישה באמצעות תוכנות מותאמות אישית.
      1. לבצע 3D המרחבי סינון באמצעות גרעין נמוך לעבור לפי עקומת גאוס (ברוחב-מלא חצי-היותר 4.5 מ מ)-
      2. קורקט עבור תנועה translational על ידי יישור אל מרכז המסה עבור כל אמצעי אחסון כדי הכרך הראשון של מאתר פונקציונלי באמצעות אינטרפולציה ליניארית tri-
   2. לחשב את האות משוב. אות משוב נגזר כל כרך שנרכשו במהלך fMRI NFT. . זה המידע מוצג בפני המשתתף כדי לסייע לימוד שליטה ופרסומיה...
      1. ממוצע האיתות fMRI כל voxels בתוך המטרה רועי ליצירת ערך יחיד.
      2. לחשב את השינוי באחוזים בין הממוצע רועי הנוכחי לבין הממוצע בסיסית ROI. אופציונלית, האות הזה עשוי להיות קנה המידה בפקטור תלויים המשתתף ' ביצועים s.
      3. לחשב את האות משוב על-ידי סינון חנותם (ליבה נמוך לעבור גאוסיאנית עם סיגמא של 3 s המורכב רק אחרי רכיבים) האחוז הנוכחי להחליף האותות משוב מאמצעי אחסון neurofeedback קודמות.
   3. להציג את האות משוב. אות
      1. התצוגה הנוכחית המשוב דרך מגרש בר בסגנון מדחום, איפה הגובה של הבר הוא יחסי משוב ערך ^{18 , 19 , 21 , 34}-
      2. כיסוי הנחיות המשתתף המשוב התצוגה.
         הערה: הוראות אלה הן פשוט, כדאי לכוון את המשתתף את תירגע, או להגבהה או הנמכה של פעילות (כלומר סרגל מד חום).
   4. לספק לגירוי נוסף. ייתכן כי מוצג גירוי חזותי, שמיעתי או המספקת נוספים במקביל משוב.

6. להעריך את היכולת לווסת עצמית המטרה רועי.

הערה: לאחר השלמת neurofeedback, היכולת לווסת עצמית באזור היעד עבור כל הפעלה של אימון צריך ניתן לכמת.

1. לשינויים המשוב אינטרה-הנושא נתח אותות ¹².
   1. צור מודל פסיכולוגי המייצג את תנאי פעילות ומנוחה של neurofeedback.
      הערה: מודל זה הוא convolved עם HRF מוגדרים מראש כדי לייצר מודל neurophysiological. התהליך הוא זהה לזה המתואר לשם מאתר פונקציונלי.
   2. מתאים סדרת הזמן אות משוב על הדגם neurophysiological באמצעות GLM. התוצאה היא פרמטר β, אשר מומר טי - או z-סטטיסטי מייצגת היכולת לווסת את עצמי.
2. לבצע השוואות בין הנושא.
   הערה: ניתן להשוות סטטיסטיקה נציג של רגולציה עצמית ביצועים לאורך מסלולי וקבוצות באמצעות ניתוחים סטטיסטיים המתאים (למשל, מזווגים t - בדיקות או ANOVAs). בדיקות אלה להעריך שינויים ביכולת עצמית לווסת את אזור המטרה על פני קבוצות והדרכה, והוא יכול לשמש כדי להעריך את המחקר ' s hypothesis(es).

הצוות שלנו הוכיחה לעליה משמעותית שליטה שמאל נגמרה (DLPFC) למד מן ה-fMRI NFT במדגם של 18 משתתפים. אנובה בכיוון אחד בתוך-נושאים בוצעה על הערכים כמותית של שליטה ופרסומיה12. ניתוח זה גילה שליטה של השמאל ש-DLPFC גדל באופן משמעותי על פני 5 x
6 ריצות s min:24 של neurofeedback מופרדים על-פני חמישה מפגשים נפרדים שנערך בתוך 14 d (איור 1; F(4,68) = 2.216, p = 0.038, sphericity ההנחה, חד-זנבי). שינויים בביצועים במבחן ריבוי משימות מורכבות, שבוצעה לפני ואחרי NFT, הושוו לקבוצת שלא קיבלו neurofeedback באמצעות ANOVAs מעורב-דגם 2 x 2. פוסט-הוק, השוואות מתוקן Bonferroni חשף עליות משמעותיות בביצועים במבחן ריבוי משימות מורכבות שלא קיבלו הכשרה נוספת (p < 0.005, חד-זנבי), עלייה זו היה גדול באופן משמעותי מאשר קבוצת הבקרה אשר ביצע הכשרה דומה אך לא סופק עם סיוע נוסף של neurofeedback (p < sphericity 0.03 נקודות, ההנחה, חד-זנבי)12. למרות קבוצת הניסוי שהשיגה שליטה DLPFC השמאלי על פני אימון, לא נצפתה רמה. זה מעיד על שליטה מרבית שאין צורך לייצר תוצאות התנהגותיות, כי תופעות גדול עוד יותר עשוי להיות אפשרי עם הכשרה נוספת12. יתר על כן, הצוות שלנו גילה fMRI NFT בשילוב עם n-אימון גב יוצר שינויים מוקד פעילות מוחית מוגבלים לאזור היעד, אינה משפיעה על מעלה או למטה-זרם מרכיבי מרשת זיכרון העבודה (איור 2) 22.

לגבי טינטון, מחקר קודמות אחד חקרה fMRI NFT כמו טיפול אפשרי29. במחקר זה, מינימום 4 x 4 ריצות של neurofeedback הושלמו ב אימון בודד. הערכות התנהגותיות של טינטון נערכו לפני ואחרי המפגש NFT fMRI יחיד. מוצלח ופרסומיה למטה-רגולציה של קליפת המוח השמיעתית מושגת, והוא הוביל לירידה משמעותית הפעלה השמיעה. מחקר זה מדגים את ההבטחה של fMRI NFT לטיפול טינטון, עם זאת, רק שישה משתתפים נחקרו, קבוצת ביקורת שלא היה מנוצל לשם השוואה. יתר על כן, ניתוחים סטטיסטיים כולל את הנתונים ההתנהגותי לא בוצעו. הרחבה על מחקר זה עשויים לגלות הזדמנויות מעניינות טיפולים חדשים לחולי טינטון.

איור 1: הגדלת שליטה DLPFC שמאלה. ממוצע עזב DLPFC פקד עבור כל neurofeedback לרוץ (מתבצעות בימים נפרדים) מסומנים באמצעות החוגים ירוק בהיר. ניתוח רגרסיה ליניארית התגלה גידול משמעותי בשליטה על פני אימון (הקו הירוק כהה; β = 1.078, p < 0.033). קווי שגיאה מייצגות עבודה ב- SEM Unmodified 1 של שרווד. et al. 12, הודפס מחדש תחת רישיון מלאי ייחוס. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.

איור 2: השפעת למידה המותאמות לשפות אחרות עזבו DLPFC שליטה. (א) ההסתברות voxel הכללה עבור fMRI NFT שנבחר מתוך n-מאתר בחזרה פונקציונלי. אור כחול voxels שהיו כלולים לעתים קרובות ביותר באזור היעד NFT, voxels כחול כהה היו כלולים בתדירות נמוכה יותר, ברור voxels לא נכללו. (B) מבוססי Voxel ANOVA תוצאות עבור האפקט העיקרי של האימון (אדום-צהוב). אפקט זה הראה החפיפה עם ROIs DLPFC השמאלי שמיועד NFT. פרוסות צירית יוצגו בכנס רדיולוגים ב ז קואורדינטות = 22, 26, 30, 34, 38 מ מ (משמאל לימין). עבודה שלא שונתה של שרווד. et al. 22, הודפס מחדש תחת רישיון מלאי ייחוס. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.

המחברים אין לחשוף.