言語学習を予測する振動および非周期的神経活動【JST・京大機械翻訳】

Cross, Z. R.; Corcoran, A. W.; Schlesewsky, M.; Kohler, M. J.; Bornkessel-Schlesewsky, I.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202201785836510 整理番号：21P0236721

言語学習を予測する振動および非周期的神経活動【JST・京大機械翻訳】

Oscillatory and aperiodic neural activity jointly predict language learning

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発行年： 2022年05月01日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年05月01日
JST資料番号： O7001B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

記憶形成は,タスク関連ネットワークにおけるニューロンの同期発火を含み,最近のモデルは,低周波振動活動の低下が記憶符号化と検索の成功を基盤とする。しかし,今日まで,この関係は,主に顔と画像刺激で研究されている。言語のように,複雑なルール学習の振動相関についてかなり少ない。さらに,最近の研究では,非振動(1/f)活性が認知に機能的に関連しているが,複雑なルール学習中の振動活動との相互作用は未知のままであることを示した。人間のEEGデータ(17人の女性,18人の男性)のスペクトル分解とべき乗則指数推定を用いて,著者らは1/fと振動活動がミニチュア人工言語システムの単語規則の学習に共同に影響することを初めて示した。柔軟な単語規則は,急勾配1/f傾斜と関連し,一方,固定単語規則は,より浅い傾斜と関連していた。また,増加θとα電力は,柔軟な単語順序ルール学習と行動性能に対して固定される。まとめると,これらの結果は,1/f活性が言語処理を含む高次認知において重要な役割を果たし,文法学習が明確な振動プロファイルに現れる異なる単語順序置換により変調されることを示唆する。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

中枢神経系 , 人工知能 , 脳・神経系モデル , 生体計測

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