Tracking the use of semantic and temporal cues during memory search

跟踪记忆搜索过程中语义和时间线索的使用

基本信息

  • 批准号:
    7616584
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 5.01万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2007
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2007-05-01 至 2010-04-30
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

DESCRIPTION (provided by applicant): The proposed research seeks to illuminate the mechanisms of human memory and, in particular, how we search memory to recall specific details from an event. Behavioral studies demonstrate that subjects use two types of associations to cue memory during recall: those based on temporal contiguity of items and those based on pre-existing semantic relations. The first aim seeks to dissociate the neural correlates of these two types of memory cues by means of a cued- and free- recall study with both functional magnetic-resonance imaging (fMRI) and scalp electroencephalographic (EEG) recordings. Univariate statistical methods will indicate the brain areas and type of neural activity associated with the trade-off between semantic and episodic memory cues. In addition, multivariate pattern classification of the fMRI and scalp EEG data will provide a neural readout of a subject's cue state at any given time. The second aim makes use of this neural readout to constrain a computational model of the interaction between semantic and temporal cues during memory retrieval. Relevance: In many cases, memory problems arise not just due to the inability to encode new information, but the inability to access information that we have stored in our brains. An improved understanding of memory retrieval can be expected to have important health consequences for both the enhancement of memory performance in general and the treatment of memory impairments due to head traumas or disease.
描述(由申请人提供):拟议的研究旨在阐明人类记忆的机制,特别是我们如何搜索记忆以回忆事件中的特定细节。行为研究表明,受试者在回忆过程中使用两种类型的关联来提示记忆:基于项目的时间连续性的关联和基于预先存在的语义关系的关联。第一个目标是通过功能性磁共振成像(fMRI)和头皮脑电图(EEG)记录的提示回忆和自由回忆研究来分离这两种类型的记忆线索的神经关联。单变量统计方法将表明与语义记忆线索和情景记忆线索之间的权衡相关的大脑区域和神经活动类型。此外,功能磁共振成像和头皮脑电图数据的多变量模式分类将提供受试者在任何给定时间的提示状态的神经读数。第二个目标利用这种神经读出来约束记忆检索过程中语义和时间线索之间相互作用的计算模型。相关性:在许多情况下,记忆问题的出现不仅是因为无法编码新信息,还因为无法访问我们大脑中存储的信息。提高对记忆提取的理解预计会对整体记忆表现的增强和头部创伤或疾病引起的记忆障碍的治疗产生重要的健康影响。

项目成果

期刊论文数量(2)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
PyMVPA: A python toolbox for multivariate pattern analysis of fMRI data.
PyMVPA:用于 fMRI 数据多变量模式分析的 python 工具箱。
  • DOI:
  • 发表时间:
    2009
  • 期刊:
  • 影响因子:
    3
  • 作者:
    Hanke, Michael;Halchenko, Yaroslav O;Sederberg, Per B;Hanson, Stephen José;Haxby, James V;Pollmann, Stefan
  • 通讯作者:
    Pollmann, Stefan
PyMVPA: A Unifying Approach to the Analysis of Neuroscientific Data.
PyMVPA:神经科学数据分析的统一方法。
  • DOI:
  • 发表时间:
    2009
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Hanke, Michael;Halchenko, Yaroslav O;Sederberg, Per B;Olivetti, Emanuele;Fründ, Ingo;Rieger, Jochem W;Herrmann, Christoph S;Haxby, James V;Hanson, Stephen José;Pollmann, Stefan
  • 通讯作者:
    Pollmann, Stefan
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  • 通讯作者:
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  • 批准号:
    10663995
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 5.01万
  • 项目类别:
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作者:{{ showInfoDetail.author }}

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