Reproduktiv, samarali vaqtinchalik naqshlarning ixtiyoriy generatsiyasi
Jul 14, 2023
Annotatsiya:Biologik miyaning g'ayrioddiy xususiyatlaridan biri bu zamonaviy sun'iy intellektga (AI) nisbatan turli xil biologik funktsiyalar va aql-idrokni amalga oshirish uchun kam energiya sarfi. Spike asosidagi energiya tejamkor vaqtinchalik kodlar uzoq vaqtdan beri kam energiya sarfi bilan ishlaydigan miyaga hissa qo'shishi taklif qilingan. Ushbu kod asosan sensorli korteksda xabar qilingan bo'lsa-da, ushbu kod kengroq funktsiyalarni bajarish uchun miyaning boshqa sohalarida qo'llanilishi mumkinmi va uning o'rganish davomida qanday rivojlanishi e'tiborga olinmagan. Ushbu tadqiqotda biz yangi miya-mashina interfeysi (BMI) paradigmasini ishlab chiqdik. Ikkita makaka ixtiyoriy ravishda takror ishlab chiqarishga qodirenergiya tejamkor vaqtinchalik naqshlarBMI paradigmasini o'rganish orqali asosiy vosita korteksida (M1). Bundan tashqari, BMIni boshqarish uchun bevosita tayinlanmagan ko'pchilik neyronlar qo'zg'aluvchanligini oshirmadi va ular vazifani bajarishda umumiy energiya tejamkorligini namoyish etdilar. O'rganish davomida biz tanlangan neyronlarning yonish tezligi va vaqtinchalik aniqligi birgalikda ishlab chiqilganligini aniqladik.energiya tejamkor vaqtinchalik naqshlar, energiya tejovchi vaqtinchalik naqshlarni takomillashtirish asosida dissotsiatsiyalanuvchi emas, balki uyg'un ishlov berishni taklif qiladi.
Kalit so‘zlar:aniq vaqtinchalik naqshlar;energiya tejaydigan kod;miya-mashina interfeyslari; asosiy motor korteksi
MIYA ENERGİYASI UCHUN CISTANCHE BILISH UCHUN SHU YERGA BOSING
1.Kirish
Inson miyasi organizm energiyasining 20 foizini faol ravishda sarf qilsa-da, oxir-oqibat u atigi 20 vatt quvvat sarflaydi [1,2]. Bundan tashqari, eng yangi tadqiqotlardan biri shuni ko'rsatdiki, neyron hisoblash uchun sarflangan quvvat umumiy byudjetning bir foizidan kamini oladi [3]. Silikon asosidagi apparatda joriy qilingan zamonaviy sun'iy intellekt (AI) tomonidan iste'mol qilinadigan energiya bilan solishtirganda, miya biologik intellektni amalga oshirish uchun juda oz miqdorda iste'mol qiladi. O'nlab yillar davomida olimlar va muhandislar samarali aqlli tizimlarni yaratish uchun neyron kodlash sxemalaridan tushuncha olishga harakat qilishdi. Vaqtinchalik kodlash, uning yordamida ma'lumot uzatiladi va shpiklarning vaqtincha muvofiqlashtirilishi orqali qayta ishlanadi, shpiklarning diskret tabiatidan foydalanadi. Vaqtinchalik kod nazariy jihatdan tarif kodiga qaraganda ko'proq ma'lumotni olib yurishi mumkin [4]. Shuning uchun vaqtinchalik kodlash e'tiborni tortdi va AI amaliyotida qo'llanildi [5-7]. Biroq, vaqtinchalik kodlarni amalga oshirish, biologik miyada global miqyosda kam energiya byudjetiga olib kelishi shart emas (1A-rasm). [8] ga ko'ra, kod samaradorligi vakillik qobiliyatining sarflangan energiyaga nisbati sifatida aniqlanadi, bu kiritilgan harakat potentsiallari soni bilan tavsiflanadi. Yaqinda o'tkazilgan bir tadqiqot shuni ko'rsatdiki, aniq vaqtinchalik naqshlarning paydo bo'lishi yuqori qo'zg'alish bilan birga keladi [9]. Bunday holda, aniq vaqtinchalik naqshlar mustahkam tarzda yaratilgan bo'lsa-da, ular ortiqcha tikanlar tufayli o'sib borayotgan metabolik xarajatlar tufayli samarali deb hisoblanmadi. Shu sababli, vaqtinchalik naqshlarning qanchalik samarali yaratilishini va samarali va samarasiz naqshlarni yaratish asosidagi neyron farqni chuqurroq tushunish juda zarur. Bu chuqurroq tushuncha nevrologiya sohasidagi funktsional ta'sirlarni aniqlash va samarali sun'iy intellektni loyihalash uchun kalit hisoblanadi.
Shakl 1. Aniq vaqtinchalik kodlarning sxemasi. (A) Ikki turdagi aniq vaqtinchalik kodlarni tasvirlovchi sxema. Soyali to'rtburchaklar ikki neyronning tikanli poezdlarida saqlanadigan tezlik o'zgarishidan tashqari aniq sinxronizatsiyani belgilaydi. Shu bilan birga, o'ng tomonda tasvirlangan samarali aniq vaqtinchalik naqsh chapdagiga qaraganda kamroq tikanlarni o'z ichiga oladi, garchi ikkita holat ostidagi tasodiflar soni bir xil bo'lsa ham. (B) Yuqori otish stavkalari r(t) uchun jazolash uchun xarajat funktsiyasiga tartibga solish muddatini aniq kiritish orqali sun'iy neyron tarmoqlarda qanday samarali kodlarni o'rganish sxemasi. Bu yerda c(t) tarmoq tomonidan ifodalanadigan maqsadli signallarni bildiradi. (C) In vivo samarador kodlarni o'rganish uchun miya-mashina interfeysi dekoderida axborot sig'imi c(t) va metabolik xarajat (neyronlarning otish tezligi r(t))ning aniq kiritilishi sxemasi. NCS(t) bu tadqiqotda aniqlangan dekodlangan o'zgaruvchidir
So'nggi o'n yilliklarda tadqiqotchilar, asosan, ogohlantiruvchi kodlash kontekstida samarali vaqtinchalik naqshlarni hujjatlashtirdilar [10,11]. Biroq, stimulni ifodalashdan tashqari, biologik miyada aql hosil qilish uchun turli xil hisob-kitoblar amalga oshiriladi, masalan, ishchi xotira, murakkab o'z-o'zidan barqaror naqshlarni yaratish va natijalarni chiqarish. Shunga qaramay, kengroq funktsiyalarni bajarish uchun samarali vaqtinchalik naqshlarni takrorlash mumkinmi yoki yo'qmi haqida juda kam narsa ma'lum. Samarali kod bilan bog'liq yana bir munozarali mavzu - bu uning o'rganilishi. Har bir shpikning vaqtinchalik siljishi "hisoblanadi" va har qanday ortiqcha tikanlar samarali kod ta'rifiga ko'ra metabolik qimmatga tushadiganligi sababli, samarali hisoblashni qo'llab-quvvatlash uchun ushbu kodni spike-ga asoslangan neyron tarmog'ida joylashtirish juda ko'p va'da beradi. Biroq, nisbatan kam sonli tadqiqotlar tarmoqlarni samarali naqshlarni yaratishga o'rgatish mumkinligini ko'rsatdi [12-14]. Taklif etilayotgan strategiyalardan biri xarajat funktsiyasida otish tezligini aniq cheklash va tarmoqni biologik jihatdan asossiz bo'lgan global xatoning orqaga tarqalishi bilan o'rgatish edi (1B-rasm). Shunga qaramay, samarali naqshlarni biologik jihatdan asosli tarzda o'rganish mumkinmi yoki yo'qmi ko'rsatilmagan, bu in vivo jonli ravishda tekshirish qiyin bo'lishi mumkin, chunki an'anaviy xatti-harakatlar paytida shpiklar emissiyasini cheklash uchun "maqsadlarni" aniqlab bo'lmaydi, bu shunday. sun'iy neyron tarmoqlarida.
Ushbu muammolarni hal qilish uchun biz miya-mashina interfeysidan (BMI) foydalandik [15]. Dvigatel [16-20], nutq [21] va psixologik funktsiyalarni [22] tiklashdagi ajoyib muvaffaqiyatidan tashqari, BMI yaqinda ma'lum asabiy naqshlar uchun xatti-harakatlar natijalariga nedensellik taklif qilib, nevrologiyani faollashtirdi. Tadqiqotchilar "dekoderlar" deb atalgan neyron faollik va xulq-atvor natijalari o'rtasidagi xaritalarni aniqlashlari mumkin [23-26]. Shunday qilib, BMI bizga "maqsadlarni" aniqlash, ya'ni samarali vaqtinchalik naqshlarni qayta ishlab chiqarish va o'rganish mumkinmi yoki yo'qligini tekshirish uchun shpiklar emissiyasini cheklash qobiliyatini berdi (1C-rasm). [9] tadqiqotida mualliflar dekoderlar natijalarni nazorat qilish uchun tez-tez ishlatiladigan identifikatorlar emas, balki nisbiy tikish vaqti funktsiyasi bo'lganida, vaqtinchalik aniqlik bilan olingan naqshlar xatti-harakatlar bilan bog'liq bo'lishi mumkinligini ko'rsatdi. Bundan tashqari, bunday "vaqtinchalik neyroprostetiklar" dagi ma'lum xaritalar mualliflarga vaqtinchalik naqshlarning miya davrlarida qanday o'rganilganligini va aniqlanganligini kuzatish imkonini berdi. Biroq, bu tadqiqot faqat samarali bo'lmagan vaqtinchalik naqshlarni qamrab oldi va samarali vaqtinchalik naqshlarni asosan o'rganilmagan. Shu sababli, ushbu ishning asosiy yo'nalishi yangi BMIni joriy etish orqali motor korteksida samarali vaqtinchalik naqshlarni yaratish va o'rganishni o'rganishdan iborat bo'lib, bu aniq vaqt oralig'ini cheklaydi va metabolik xarajatlarni cheklaydi.
2. Materiallar va usullar
Barcha jarrohlik va eksperimental muolajalar laboratoriya hayvonlarini parvarish qilish va ulardan foydalanish bo'yicha qo'llanmaga (Xitoy Sog'liqni saqlash vazirligi) mos keladi va Xitoyning Zhejiang universiteti hayvonlarni parvarish qilish qo'mitasi tomonidan tasdiqlangan. Jarrohlik jarayoni [27] da batafsil tavsiflangan. Qisqacha aytganda, 96-kanal mikroelektrod massivlari (Blackrock Neurotech) ikki erkak rezus maymunning (Macaca mulatta) (Maymun B11, Maymun C05) asosiy motor korteksiga surunkali tarzda implantatsiya qilingan. Maymunlarning operatsiyadan keyin tiklanishi uchun taxminan bir hafta vaqt kerak bo'ldi, shundan so'ng neyron signallar Cerebus ko'p kanalli ma'lumotlarni yig'ish tizimi (Blackrock Neurotech) orqali 30 kHz namuna tezligida qayd etildi. Spike faolligi chegaralash orqali aniqlandi (o'rtacha o'rtacha kvadrat multiplikator, B11: ×5,5; C05: ×7). Birinchi o'quv sessiyasida va onlayn qo'lda tartiblashdan so'ng, biz o'tgan haftalardagi yozuvlar asosida eng yuqori signal nisbati (SNR) va to'lqin shakli barqarorligiga ega bo'lgan ikkita izolyatsiyalangan birlikni mos ravishda tetik birligi va maqsad birligi sifatida tayinladik. Ushbu ikki birlik uchun onlayn saralash shablonlari o'rganish davomida o'zgarmadi va bir xil neyronlar yozib olinishi va mashg'ulotlar davomida mashg'ulotlar uchun ishlatilishini ta'minlash uchun oflayn tartiblovchi (Plexon, Dallas, TX, AQSh, Inc.) tomonidan tasdiqlangan. S1A-rasmda seanslar bo'yicha to'lqin shakllarining o'zgarishi o'rtacha amplitudadan kichikroq ekanligi ko'rsatilgan. Ushbu ikkita tanlangan birlik natija uchun bevosita mas'ul bo'lganligi sababli, ular "to'g'ridan-to'g'ri neyronlar" deb nomlandi. Qolgan birliklar "bilvosita neyronlar" edi, ular aniqlangan va ushbu maqolada keyingi tahlil qilish uchun oflayn rejimda saralangan. Ro'yxatga olingan "bilvosita neyronlar" soni kunlar davomida nisbatan barqaror edi (B11: 54,3 ± 8,5; C05: 54,3 ± 9,1). Bundan tashqari, massivdagi to'g'ridan-to'g'ri neyronlarning fazoviy munosabati S1B-rasmda ko'rsatilgan.
2.1. Xulq-atvor vazifasi
Bu vazifada 300 milodiy oynadagi trigger birligi va maqsadli blokning shpiklari real vaqt rejimida MATLAB da (Mathworks Inc., Natick, MA, AQSh) konditsioner o'zgaruvchini hisoblash uchun: normallashtirilgan tasodif balli (NCS). Deraza har 150 ms dan 150 ms ga to'qnashuv bilan surildi. Keyin NCS ob'ektga har 150 ms har bir audio va vizual tarzda qaytarildi. Agar ular NCSni 15 soniyada ostonaga olib borish uchun nerv naqshlarini modulyatsiya qila olsalar, sub'ektlar suv mukofotini olishadi. Aks holda, sud jarayoni tugatiladi va sub'ektlar keyingi sinovni boshlash uchun yana 4 soniya kutishlari kerak bo'ladi (2B-rasm). Mukofot olish uchun NCS chegaralari NCS taqsimotining 99-protsentili bo'lib o'rnatildi, ular birinchi sessiyadagi dastlabki ma'lumotlardan hisoblangan (har 150 ms dan 5 daqiqada namuna olingan). NCS chegaralari (B11: 0,36; C05: 0,32) sessiyalar bo'ylab o'rnatildi. Asosiy davrda sub'ektlar qo'llari cheklangan holda o'tirishdi. Suv tasodifiy, ammo kamdan-kam hollarda, faqat mavzuni tinchlantirish va katta harakatlardan mahrum bo'lgan statsionar holatni saqlab qolish uchun berildi. Bu davrda hech qanday eshitish yoki vizual ogohlantirishlar berilmagan.
NCS konditsioner o'zgaruvchisi quyidagicha aniqlanadi:
Bu erda M va N - trigger bloki va maqsadli birlikdan 300 milodiy vaqt oralig'ida chiqishlarning umumiy soni, S(∆ji) - i-chi pikning emissiya vaqti o'rtasidagi ∆ji kechikishiga bog'liq ball funktsiyasi. tetik birligi va maqsad birligining j-chi shpiki. Aniqroq qilib aytadigan bo'lsak, ball funktsiyasi eksponensial shaklga ega bo'lib, sinaptik samaradorlikning keskin vaqtga bog'liq plastiklik (STDP) [28] sharoitida qanday o'zgarishiga o'xshaydi, bunda maqsadni boshqaradigan trigger ijobiy ballga olib keladi va aksincha:
Bizning tajribamizda STDP tajribalarida kuzatilgan kritik oynaga mos kelish uchun t 17 ms ga o'rnatildi [29]. Shuning uchun, NCSning numeratori nafaqat vaqtinchalik aniqlikni, balki to'g'ri vaqtinchalik tartibni ham mukofotlashga xizmat qildi. Qulaylik uchun biz ushbu numeratorni tasodifiy ball (CS) deb nomladik. Ikki birlikdan o'rtacha geometrik ko'rsatkichlar bo'yicha normalizatsiya energiya sarfini cheklash uchun haddan tashqari ko'tarilishlarni jazolash rolini o'ynadi. Nazariy jihatdan, NCS qiymati -1 dan 1 gacha bo'lishi kerak.
Biz NCS ni chorak oktavalik bosqichlarda 1 kHz dan 24 kHz gacha bo'lgan audio kursor chastotasiga joylashtirdik. Bundan tashqari, biz markazlashtirilgan vazifalarda xuddi shunday vizual aloqa muhitini qo'lladik, chunki barcha sub'ektlar markazlashtirilgan vazifalar bo'yicha o'qitildi. [−0.5, 0.5] dagi NCS ekrandagi koʻk doiraning vertikal holatiga koʻrsatilgan (2A-rasm), sariq doira mukofot chegarasini bildiradi. Vizual fikr-mulohazalar Psychtoolbox yordamida amalga oshirildi va maxsus yozilgan asosiy dastur bilan bog'landi.
Mavzular suvi cheklangan va ketma-ket kunlarda vazifalarni o'rganishlari kerak edi, har kuni ikkita mashg'ulot, biri ertalab va ikkinchisi tushdan keyin o'tkazildi.
Shuningdek, biz otish tezligini normallashtirish samarali vaqtinchalik neyron naqshlarni yaratishga qanday ta'sir qilganini tekshirish uchun nazorat tajribasini o'tkazdik. Ushbu nazorat tajribasida C05 boshqa juft to'g'ridan-to'g'ri birliklar ("CS-modulyatsiya" vazifasi deb ataladi) yordamida normallashtirilgan tasodif balini emas, balki tasodif ballini modulyatsiya qilishi kerak edi. Boshqa vazifa konfiguratsiyalari "NCS-modulyatsiya" vazifasidagi bilan bir xil edi.
Shakl 2. BMIga asoslangan vazifa paradigmasi. (A) Vazifa yopiq tsiklda bajarildi. Mavzuning M1 dan neyron faolligi avtomatik ravishda o'qildi va chiqariladi. Trigger va maqsadli birliklarning tirqishlari orasidagi barcha yo'nalishlar va kechikishlar NCSni hisoblash uchun ishlatilgan, bu esa audio kursorning chastotasi va vizual kursorning vertikal holatiga xaritalash orqali qo'shimcha ravishda qaytarilgan. Ushbu namunali sinovda mukofot uchun NCS chegarasi 0 edi.32. Suv mukofotining chegarasi birinchi sessiyada hisoblangan NCS taqsimoti asosida o'rnatildi. (B) Bir tipik seansning vazifalar tuzilishi. Sessiya 5-daqiqalik asosiy blok bilan boshlandi, shundan so‘ng NCS taqsimotini taxmin qilish mumkin edi. Bitta sinov eng ko'p 15 soniyani, keyin esa 4 s uzoq sinovlararo intervalni (ITI) o'z ichiga olishi mumkin. NCS 300 ms siljish oynasida neyron faollik yordamida hisoblab chiqilgan.
2.2. Ma'lumotlarni tahlil qilish Xulq-atvor ko'rsatkichlari.
Vazifadagi xatti-harakatlar samaradorligini baholash uchun biz ikkita ko'rsatkichni, muvaffaqiyat darajasi va sinov muddatini qo'lladik. Muvaffaqiyat darajasi muvaffaqiyatli sinovlar soni va bir seansdagi sinovlarning umumiy soni o'rtasidagi nisbat sifatida aniqlandi. Nisbatan bir xil umumiy sinovlar soni har bir mavzu bo'yicha sessiyalar bo'yicha o'tkazildi (B11: 105,3 ± 12,8; C05: 215 ± 20,0) va keyingi tahlil uchun foydalanildi. Sinovlar soni sub'ektlar to'liq ishtirok etishi mumkin bo'lgan miqdorga o'rnatildi. Xulq-atvor samaradorligini baholaydigan yana bir ko'rsatkich, sinov muddati, sinov boshlanishidan mukofotni topshirishgacha bo'lgan vaqt sifatida belgilangan.
Xulq-atvor samaradorligini baholaydigan yana bir ko'rsatkich, sinov muddati, sinov boshlanishidan mukofotni topshirishgacha bo'lgan vaqt sifatida belgilangan.
CCH. Biz tetik va maqsadli birliklar o'rtasidagi vaqtinchalik munosabatlarni cheklangan vaqt shkalasida tasvirlash uchun jitter bilan tuzatilgan o'zaro korrelyatsiya gistogrammasidan (CCH) foydalandik [30]. Surrogatsiyalangan CCH (sCCH) ni ko'rsatish uchun biz maqsadli birlikdan har bir spike uchun emissiya vaqtini tasodifiy siljitdik. Bu qayta namuna olish jarayoni 1000 marta bajarildi [31]. Jitterning o'zgarishi CCHning vaqtinchalik rezolyutsiyasiga bog'liq edi. Misol uchun, agar 5A-rasmda ko'rsatilganidek, CCH qutisi 15 ms bo'lsa, unda tasodifiy jitterning standart og'ishi ("jitter oynasi") ham 15 ms ga o'rnatilishi kerak. Tuzatilgan CCH ni olish uchun biz ushbu sCCH ni xom CCH dan ayirdik. Shunday qilib, biz CCHning vaqtinchalik o'lchamlari bilan taqqoslanadigan tizimli otishma naqshlari yoki vaqt shkalalaridagi o'zgarishlarni olib tashlashni kafolatladik. Aslida, CCHdagi ma'lum bir qutining har bir satri maqsadli neyron bilan tasodifni yaratish uchun tetik neyronlarning ko'tarilishi ehtimolini anglatadi. Shuning uchun biz ikkita neyronning vaqtinchalik aniqligini o'lchash uchun nol kechikishning yonida turgan bardan foydalanishimiz mumkin. Bizning tadqiqotimiz vaqtinchalik tartib bilan vaqtinchalik aniqlikka qaratilganligi sababli, tahlil qilish uchun biz faqat [0, 15] ms yoki [0, 5] msdagi tasodifdan foydalandik. Bundan tashqari, qabul qilish chiziqlarini qurish uchun sCCH ning quyruq ehtimoli ishlatilgan. Jitter bilan tuzatilgan CCHdagi xato paneli sCCH ning standart og'ishini ko'rsatdi.
Aniq vaqtinchalik naqshlar uchun boshoq sonlarini taqqoslash. Yaratilgan aniq vaqtinchalik naqshlarning energiya tejamkorligi haqidagi gipotezani sinab ko'rish uchun biz tasodifiy ballni nazorat qilishda vazifa blokidan to'plangan aniq vaqtinchalik naqshlarning ko'p sonlarini asosiy blokdagilar bilan solishtirdik. Aniqroq qilib aytganda, biz 300 ms uzunlikdagi neyron naqshlarini asosiy blokdan (oynani 150 ms qadamda siljitish orqali) tanladik, ularning tasodif balli foydali neyron naqshlarining tasodif ballari oralig'ida edi.
Bundan tashqari, biz ushbu topshiriqdan to'plangan aniq vaqtinchalik naqshlarning ko'p sonlarini CS-modulyatsiya vazifasining foydali neyron naqshlari bilan solishtirdik. Xuddi shunday, biz ushbu ikkita to'plamdan neyron naqshlarini tanladik, shunda tasodifiy ballar diapazoni mos keladi. Modulyatsiya indeksi.
Modulyatsiya indeksi FRbaseline asosiy blokida ishga tushirilishiga asoslangan vazifa blokidagi yagona neyronlarning modulyatsiya chuqurligini tavsiflash uchun ishlatilgan:
Aniqroq aytganda, FRtask vazifa blokidagi muvaffaqiyatli sinovlar yordamida baholandi. Barqaror seanslar. Jami n ta yozib olish sessiyasidagi barqaror seanslarni (yoki o‘rganish platosini) aniqlash uchun biz takroriy ravishda oxirgi k seansdagi muvaffaqiyat darajasining farqi o‘rtasidagi rk nisbatini hisoblab chiqdik s 2 ({Si |i=n - k plyus 1, ..., n}) va birinchi s 2 dan ({Si |i=1, ..., n − k}) quyidagicha:
bu erda Si i sessiyadagi muvaffaqiyat darajasini bildiradi. k 2 dan n − 1 gacha takrorlandi va rk rk−1 dan katta bo‘lganda iteratsiya tugatildi. Oxirgi k - 1 seans barqaror seanslar sifatida qaytariladi. Boshqacha qilib aytadigan bo'lsak, k - seansni oxirgi k - 1 seansga qo'shish xatti-harakatlarning o'zgarishini kengaytiradi va shuning uchun barqaror sessiya sifatida ko'rib chiqilishi shart emas. Ushbu mezondan kelib chiqqan holda, B11 ning 6-sessiyadan 10-sessiyaga va C05-ning 9-sessiyasidan 10-sessiyaga qadar barqaror deb topildi.
NCS dan oshib ketish. Mukofot uchun chegaradan oshib ketgan NCS NCSning oshib ketishi sifatida aniqlandi. Ikkala mavzudagi chegara qiymatlarining nomutanosibligiga qarshi turish uchun biz B11 ning barcha oshib ketgan NCS dan chegaralardagi farqni ({0}}.36 - 0.32=0.04) olib tashladik. tuzatilgan overshooting NCS ko'rsatish uchun.
2.3. Statistik tahlil muvaffaqiyat darajasi.
Har bir mavzu bo'yicha o'sish tendentsiyasini tekshirish uchun birinchi navbatda chiziqli moslama amalga oshirildi. Bir dumli Mann-Uitni testi erta bosqichdagi muvaffaqiyat ko'rsatkichini kech bosqichdagi bilan solishtirish uchun ishlatilgan. Har bir guruh ikkita mavzuning to'rtta sessiyasini birlashtirdi (n=8) [32].
Sinov muddati. Dastlabki bosqichdagi sinov muddatini kech bosqichdagi bilan solishtirish uchun biz turli sessiyalar va mavzulardan sinov muddati namunalarini birlashtirdik. Ushbu ichki o'rnatilgan tuzilmani hisobga olgan holda, "faza" omilining o'zgarishi va turli omillar o'rtasidagi o'zaro ta'sirni aniqlash uchun ikki tomonlama ANOVA (F(DFn, DFd)) ishlatilgan. Muhim tasodif uchun sinov. Qayta namuna olishdan keyin surrogatsiyalangan CCH ning standart og'ishi har xil alfalar ostida har bir bin uchun ishonch oralig'ining yuqori chegarasini hisoblash uchun ishlatilgan (masalan, 95 foiz ishonch uchun 0.05). Shunday qilib, biz jitter bilan to'g'rilangan CCHni ushbu yuqori chegaralar bilan taqqoslash orqali har bir qutining sezilarli mos kelishini sinab ko'rdik. Otish tezligini normallashtirish bilan samarali otish.
300 ms uzunlikdagi neyron naqshidagi keskinliklar soni diskret o'zgaruvchi bo'lganligini hisobga olib, aniq sonlarni ko'paytiruvchi nol gipotezani sinab ko'rish uchun Mack-Skillings testi (parametrik bo'lmagan ikki tomonlama ANOVA) ishlatilgan. vazifa blokidan va asosiy blokdan (yoki CS-modulyatsiya vazifasidan) vaqtinchalik naqshlar farq qilmadi. Tasodifiylik balli ikkinchi omil sifatida u 0,9 dan 2,9 gacha bo'lgan besh blokga birlashtirildi (CS-modulyatsiya vazifasi bilan solishtirganda 1,8 dan 3,2 gacha bo'lgan uchta blok). Tarmoq modulyatsiyasi indeksi. Seanslar bo'ylab sezilarli darajada modulyatsiyalangan barcha bilvosita neyronlarning modulyatsiya indekslari (har bir holat uchun to'rtta seans) birlashtirildi va o'rtacha modulyatsiya indeksining statistik jihatdan noldan farq qilishini tekshirish uchun bitta namunali t-testi qo'llanildi. To'g'rilangan overshooting NCS ning konvergent taqsimoti. Ikkita namunali Kolmogorov-Smirnov testi ikkita sub'ektning tuzatilgan haddan tashqari ko'tarilishi NCS bir xil taqsimotdan ekanligi haqidagi nol gipotezani sinab ko'rish uchun ishlatilgan.
Ko'proq so'rang:
Email:wallence.suen@wecistanche.com
Whatsapp% 2fTel: plus % 7b{0}}
DO‘KON:
https://ww.xjcistanche.com/cistanche-shop
