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Frequency-specific network effective connectivity: ERP analysis of recognition memory process by directed connectivity estimators
Medical & Biological Engineering & Computing ( IF 2.6 ) Pub Date : 2021-02-09 , DOI: 10.1007/s11517-020-02304-8
Mohammad Javad Darvishi Bayazi 1, 2 , Ali Motie Nasrabadi 1 , Chad Dubé 3
Affiliation  

Human memory retrieval is one of the brain’s most important, and least understood cognitive mechanisms. Traditionally, research on this aspect of memory has focused on the contributions of particular brain regions to recognition responses, but the interaction between regions may be of even greater importance to a full understanding. In this study, we examined patterns of network connectivity during retrieval in a recognition memory task. We estimated connectivity between brain regions from electroencephalographic signals recorded from twenty healthy subjects. A multivariate autoregressive model (MVAR) was used to determine the Granger causality to estimate the effective connectivity in the time-frequency domain. We used GPDC and dDTF methods because they have almost resolved the previous volume conduction and bivariate problems faced by previous estimation methods. Results show enhanced global connectivity in the theta and gamma bands on target trials relative to lure trials. Connectivity within and between the brain’s hemispheres may be related to correct rejection. The left frontal signature appears to have a crucial role in recollection. Theta- and gamma-specific connectivity patterns between temporal, parietal, and frontal cortex may disclose the retrieval mechanism. Old/new comparison resulted in different patterns of network connection. These results and other evidence emphasize the role of frequency-specific causal network interactions in the memory retrieval process.



中文翻译:

特定频率的网络有效连通性:通过有向连通性估计器对识别记忆过程的 ERP 分析

人类记忆检索是大脑最重要但最不为人知的认知机制之一。传统上,对记忆这方面的研究侧重于特定大脑区域对识别反应的贡献,但区域之间的相互作用对于全面理解可能更为重要。在这项研究中,我们检查了识别记忆任务中检索过程中的网络连接模式。我们从 20 个健康受试者记录的脑电图信号估计了大脑区域之间的连通性。多元自回归模型 (MVAR) 用于确定 Granger 因果关系,以估计时频域中的有效连通性。我们使用 GPDC 和 dDTF 方法是因为它们几乎解决了以前估计方法面临的体积传导和双变量问题。结果显示,与诱饵试验相比,目标试验的 theta 和 gamma 波段全局连通性增强。大脑半球内部和之间的连接可能与正确的拒绝有关。左额签名似乎在回忆中起着至关重要的作用。颞叶、顶叶和额叶皮层之间的 Theta 和 gamma 特异性连接模式可能会揭示检索机制。新旧比较导致网络连接模式不同。这些结果和其他证据强调了特定频率的因果网络相互作用在记忆检索过程中的作用。结果显示,与诱饵试验相比,目标试验的 theta 和 gamma 波段全局连通性增强。大脑半球内部和之间的连接可能与正确的拒绝有关。左额签名似乎在回忆中起着至关重要的作用。颞叶、顶叶和额叶皮层之间的 Theta 和 gamma 特异性连接模式可能会揭示检索机制。新旧比较导致网络连接模式不同。这些结果和其他证据强调了特定频率的因果网络相互作用在记忆检索过程中的作用。结果显示,与诱饵试验相比,目标试验的 theta 和 gamma 波段全局连通性增强。大脑半球内部和之间的连接可能与正确的拒绝有关。左额签名似乎在回忆中起着至关重要的作用。颞叶、顶叶和额叶皮层之间的 Theta 和 gamma 特异性连接模式可能会揭示检索机制。新旧比较导致网络连接模式不同。这些结果和其他证据强调了特定频率的因果网络相互作用在记忆检索过程中的作用。颞叶、顶叶和额叶皮层之间的 Theta 和 gamma 特异性连接模式可能会揭示检索机制。新旧比较导致网络连接模式不同。这些结果和其他证据强调了特定频率的因果网络相互作用在记忆检索过程中的作用。颞叶、顶叶和额叶皮层之间的 Theta 和 gamma 特异性连接模式可能会揭示检索机制。新旧比较导致网络连接模式不同。这些结果和其他证据强调了特定频率的因果网络相互作用在记忆检索过程中的作用。

更新日期:2021-02-09
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