معلومة

طلب مرجعي لمنشئ الكشف عن مجريات الأمور لمعالجة بيانات الرنين المغناطيسي الوظيفي (T.Nichols)

طلب مرجعي لمنشئ الكشف عن مجريات الأمور لمعالجة بيانات الرنين المغناطيسي الوظيفي (T.Nichols)


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

أنا أستخدم حزمة nilearn و nipy لمعالجة بيثون بيانات FMRI. عند حساب القناع ، فإنه يقول:

احسب واكتب قناع الصورة بناءً على المستوى الرمادي. هذا يعتمد على الكشف عن مجريات الأمور الذي اقترحه T.Nichols: ابحث عن أقل نقطة كثافة في الرسم البياني ، بين الكسور m و M من الرسم البياني الكلي للصورة.

و

هذا يعتمد على الكشف عن مجريات الأمور التي اقترحها نيكولز: ابحث عن أقل نقطة كثافة في الرسم البياني ، بين الكسور السفلية المقطوعة والجزء العلوي من الرسم البياني الكلي للصورة.

في كل من وظائف اخفاء nilearn و nipy. من هو تي نيكولز؟ لم أتمكن من البحث عنه في google.

فيما يلي روابط الوظائف:

http://nipy.org/nipy/stable/api/generated/nipy.labs.mask.html

https://nilearn.github.io/building_blocks/generated/nilearn.masking.compute_epi_mask.html


أعرف القليل جدًا عن fmri ، ولكن كما يشيرstrongbad ، فهو بالتأكيد البروفيسور توماس نيكولز في وارويك.

لست متأكدًا من المرجع الموثوق ، لكن لوه ونيكولز (2003) قد يستحقان نظرة. يقولون:

نقوم بإنشاء مدرج تكراري بناءً على جميع البيانات غير الذيلية (النسبة المئوية العاشرة إلى التسعين) ونستخدم موقع الحاوية الدنيا كتقدير مضاد للوضع.

لو ، دبليو إل ، ونيكولز ، تي إي (2003). تشخيص واستكشاف نماذج التصوير العصبي أحادية المتغير بشكل كبير. NeuroImage، 19 (3) ، 1014-1032. http://www-personal.umich.edu/~nichols/Docs/fMRIvis.pdf


المراجعات

- لورا ماي من جامعة ساوث كارولينا أيكن

هل رأيت نص مقدمة Ciccarelli الجديد الرائع؟ يعجبني حقًا لأنه يحتوي على معلومات حالية يمكن للطلاب الاتصال بها مثل نفسية: في الأخبار ، وتطبيق علم النفس على حياتك والتعليقات والأسئلة التي يطرحها طلاب حقيقيون. أنا أيضًا أحب الطريقة التي أدرجت بها نتائج تعلم APA. أجد هذا مفيدًا حقًا للنفسي. التخصصات الرئيسية حتى يتمكنوا من التركيز على إتقان المفاهيم والمحتوى الذي سيتم اختبارهم عليه عندما يأخذون G. أسلوب كتابتها سهل الوصول إليه لطلابي!

- لي كولر من كلية موديستو جونيور

إشراك الكتابة التي تغطي المادة بطريقة موجزة مع الاستخدام الفعال لبعض الميزات التربوية الهامة.

- بيري فوكس من يوتا أرلينغتون

مكتوبة ومجمعة بعناية وجذابة ومثيرة للاهتمام ومتمحورة حول الطالب.

- سارة إستو من كلية جيلفورد


طوبولوجيا الشبكة لقشرة اللغة

في نموذج WLG الكلاسيكي ، تلعب الحزمة المقوسة دورًا مركزيًا في ربط الأجزاء ذات الصلة باللغة من الدماغ. تربط هذه الحزمة منطقة Broca & # x00027s ومنطقة Wernicke & # x00027s ، وهما العقدتان المركزيتان في شبكة اللغة. ومع ذلك ، فقد أصبح من الواضح أن شبكة اللغة في النصف المخي الأيسر ممتدة أكثر بكثير مما كان يُفترض في النموذج الكلاسيكي ، ولا تشمل فقط مناطق في النصف المخي الأيسر ولكن أيضًا في النصف الأيمن. ومع ذلك ، فإن الدليل على عمليات التنشيط الإضافية في نصف الكرة الأيمن ومناطق أخرى غير Broca & # x00027s و Wernicke & # x00027s ، لا يزيل الدور الحاسم للقشرة المخية اليسرى. في تحليل تلوي حديث يعتمد على 128 دراسة تصوير عصبي ، Vigneau et al. (2010) مقارنة عمليات التنشيط في نصف الكرة الأيسر والأيمن التي لوحظت فيما يتعلق بمعالجة اللغة. إجمالاً ، بالنسبة للفونولوجيا ، المعجم الدلالي ، والجمل أو معالجة النصوص ، فإن عدد قمم التنشيط في نصف الكرة الأيمن يشتمل على أقل من ثلث قمم التنشيط في النصف المخي الأيسر. علاوة على ذلك ، في الغالبية العظمى من الحالات ، تم العثور على عمليات تنشيط نصف الكرة الأيمن في مناطق التماثل ، مما يشير إلى تبعية قوية بين نصف الكرة الأرضية. لذلك من المبرر الاعتقاد بأنه بالنسبة للغالبية العظمى من البشر (على سبيل المثال ، باستثناء جزء من اليد اليسرى ، حالات استئصال نصف المخ الأيسر ، وما إلى ذلك) ، فإن الاستعداد اللغوي للدماغ البشري يكمن في عدد كبير من الأشخاص. مدى في تنظيم قشرة perisylvian اليسرى. أحد التعميمات الناشئة هو أن شبكة المناطق القشرية التي تخدم معالجة المخرجات (الإنتاج) يتم تحديدها (يسارًا) بشكل قوي جدًا (يسارًا) على النقيض من ذلك ، يبدو أن الإجراءات الفرعية الحاسوبية الكامنة وراء الفهم تقوم بتجنيد كلا نصفي الكرة الأرضية على نطاق أوسع ، على الرغم من أنه يوجد هنا أيضًا تجانب مقنع ، خاصة لبناء الجملة (مينينتي وآخرون ، 2011).

علاوة على ذلك ، يُظهر التنظيم الشبكي لقشرة الحوائط اليسرى الخصائص التي تميزه عن القشرة المحيطية اليمنى & # x02014 وعن المناطق المتجانسة في الرئيسيات الأخرى.

تقنية حديثة لتتبع حزم الألياف في الدماغ الحي هي Diffusion Tensor Imaging (DTI). باستخدام DTI ، Rilling et al. (2008) تتبع الحزمة المقوسة في البشر والشمبانزي وقرود المكاك. وجد هؤلاء المؤلفون في البشر إسقاطًا بارزًا للفص الصدغي للحزمة المقوسة أصغر بكثير أو غائب في الرئيسيات غير البشرية (انظر الشكل 4). علاوة على ذلك ، كان الاتصال بالتلفيف الصدغي الأوسط (MTG) أكثر انتشارًا في اليسار منه في النصف الأيمن. علاوة على ذلك ، وجد أن MTG عند البشر هي واحدة من أكثر المناطق ارتباطًا في القشرة الدماغية (توركين ودرونكرز ، 2011). قد يكون هذا التخصص البشري مناسبًا لتطور اللغة. كاتاني وآخرون (2007) وجد أن الحزمة المقوسة للإنسان مائلة إلى الجانب بقوة إلى اليسار ، مع بعض الاختلاف على اليمين. على اليمين ، يفتقر بعض الأشخاص إلى حزمة مقوسة ، وفي حالات أخرى تكون أصغر حجمًا ، وفي أقلية فقط من السكان ، تكون حزمة الألياف هذه متساوية في الحجم في كلا نصفي الكرة الأرضية. يرتبط وجود الحزمة المقوسة في نصف الكرة الأيمن ، بذاكرة لفظية أفضل (لكن انظر Gharabaghi ​​et al. ، 2009 ، من أجل عدم تكرار الاختلافات في الحزم المقوسة في نصف الكرة الأيمن والأيسر). تم تأكيد هذا النمط من التجانب في دراسة أجريت على 183 متطوعًا يتمتعون بصحة جيدة في اليد اليمنى تتراوح أعمارهم بين 5 و 30 عامًا (Lebel and Beaulieu ، 2009). لا تقتصر وظيفة الحزمة المقوسة على معالجة الكلمات الفردية. في ورقة حديثة ، ويلسون وآخرون. (2012) أبلغ عن عجز نحوي في المرضى الذين يعانون من الحبسة التقدمية الأولية بعد تلف المسالك الظهرية ولكن ليس بعد الضرر الذي لحق بالمسالك البطنية. يشير هذا إلى أن المسالك الظهرية بما في ذلك الحزمة المقوسة ، هي عنصر أساسي في ربط المناطق الأمامية والزمنية المشاركة في المعالجة النحوية. تم تأكيد ذلك في دراسة أجراها Griffith et al. (2013) ، على الرغم من أن الكبسولة القصوى في حالتهم كانت بنفس الأهمية.

الشكل 4. الحزمة المقوسة في الإنسان والشمبانزي وقرود المكاك في عرض جانبي تخطيطي لنصف الكرة الأيسر. من ريلينج وآخرون. (2008) بإذن من Nature Publishing Group.

بالإضافة إلى الحزمة المقوسة ، تعتبر حزم الألياف الأخرى مهمة في توصيل مناطق اللغة الأمامية مع المناطق الصدغية الجدارية (انظر الشكل 5). وتشمل هذه الحزمة الطولية العلوية (المجاورة للحزمة المقوسة) وحزمة الكبسولة المتطرفة بالإضافة إلى الحزمة غير المحددة التي تربط منطقة Broca & # x00027s مع القشرة الصدغية العلوية والمتوسطة على طول المسار البطني (Anwander et al.، 2007 Friederici، 2009a ، ب كيلي وآخرون ، 2010). يقدم الشكل 5 نظرة عامة تخطيطية لملف تعريف الاتصال الممتد لقشرة المحيط اليسرى.

الشكل 5. توضيح مبسط لتشريح وتوصيل شبكة لغة نصف الكرة الأيسر. يتم تمثيل المناطق القشرية كدوائر حمراء: pars orbitalis (or) ، pars triangleis (tr) و pars opercularis (op) من التلفيف الزاوي LIFC (ag) ، التلفيف الصدغي العلوي والمتوسط ​​(tg) ، التلفيف المغزلي (fg) والزمني القطب (tp). تظهر ألياف المادة البيضاء باللون الرمادي ، وتؤكد الأسهم على الاتصال ثنائي الاتجاه: الحزمة المقوسة (AF) ، والكبسولة القصوى (EC) ، والحزمة الطولية السفلية (ILF) والحزمة غير المنتهية (UC). تظهر الواجهات ذات الأنظمة الحسية الحركية باللون الأخضر: القشرة البصرية (vc) والقشرة السمعية (ac) والقشرة الحركية (mc).

DTI ليست الطريقة الوحيدة لتتبع اتصال الدماغ. لقد وجد أن تصوير الدماغ أثناء الراحة يكشف عن تقلبات منخفضة التردد (& # x0003C0.1 هرتز) في إشارة الرنين المغناطيسي الوظيفي. اتضح أن هذه التقلبات مترابطة عبر مناطق متصلة وظيفيًا (Biswal et al.، 1995 Biswal and Kannurpatti، 2009). وبالتالي يمكن استخدام ما يسمى بالرنين المغناطيسي الوظيفي في حالة الراحة كمؤشر للتوصيل الوظيفي. على الرغم من أن كلاً من DTI و fMRI في حالة الراحة يقيسان الاتصال ، في حالة DTI ، يمكن أن يكون الاتصال غالبًا مرتبطًا بحزم ألياف يمكن تحديدها تشريحيًا. يقيس اتصال حالة الراحة الارتباطات الوظيفية بين المناطق دون تقديم ارتباط من حيث الجهاز التشريحي. باستخدام طريقة حالة الراحة ، Xiang et al. وجد (2010) نمط اتصال وظيفي طوبوغرافي واضح في المناطق الأمامية والجدارية والزمنية السفلية اليسرى (انظر الشكل 6). في اليسار & # x02014 ولكن ليس اللحاء الأيمن & # x02014perisylvian cortex ، أطعت أنماط الاتصال الوظيفي الطبيعة الثلاثية لمعالجة اللغة (علم الأصوات والنحو والدلالات). تدعم هذه النتائج افتراض التقسيم الوظيفي لعلم الأصوات ، وبناء الجملة ، ودلالات القشرة الأمامية السفلية اليسرى ، بما في ذلك منطقة Broca & # x00027s. لقد كشفوا عن تنظيم وظيفي طوبوغرافي في شبكة اللغة المحيطية اليسرى ، حيث ترتبط المناطق بقوة وفقًا لنوع المعلومات (أي الصوتيات والنحوية والدلالية). قد تكون المسارات الظهرية أكثر صلة بالمعالجة الصوتية والنحوية ، بينما تبدو المسارات البطنية قوية ، ولكن ليس حصريًا ، متورطة في ربط المناطق للمعالجة الدلالية.

الشكل 6: نمط الاتصال الطبوغرافي بين القشرة الأمامية والزمانية / الجدارية في شبكات اللغة المحيطية. يتم عرض الوصلات إلى pars opercularis الأيسر (oper) و pars triangleis (tri) و pars orbitalis (orbi) بالأسهم السوداء والرمادية الداكنة والأبيض على التوالي. تمثل الأسهم الصلبة الارتباطات الرئيسية (الأكثر أهمية) وتمثل الأسهم المتقطعة الوصلات الممتدة (المتداخلة). تظهر مناطق الدماغ التي يُفترض أنها متورطة بشكل أساسي في المعالجة الصوتية والنحوية والدلالية في دوائر سوداء ورمادية داكنة ورمادية فاتحة ، على التوالي. P1: التلفيف فوق الهامشي P3: AG: التلفيف الزاوي P2: المنطقة الواقعة بين SMG و AG في الفصيص الجداري T1 العلوي / السفلي: التلفيف الصدغي الخلفي العلوي T2: التلفيف الصدغي الخلفي الأوسط P3: التلفيف الصدغي السفلي.


نتائج ومناقشة

يوضح تحليلنا نقصًا مفاجئًا في الاهتمام بالإبلاغ عن مغلف السعة ، حيث أغفل 37.6 ٪ من المحفزات من 1017 تجربة أي معلومات حول هيكلها الزمني (الشكل 3). اختلف هذا إلى حد ما حسب المجلة: 53.1٪ (APP) ، 35.7٪ (JEP) ، 35.1٪ (HR) ، 26.9٪ (JASA) ، مما يوفر منظورًا مفيدًا حول استطلاع فريقنا السابق للمجلة تصور الموسيقى، والتي تقع ضمن هذا النطاق 39. نظرًا لأن عدم وجود تعريف متسق إلى حد ما عبر فئات المدة (الشكل 4) ، فإنه لا يكون مدفوعًا باستخدام أصوات قصيرة للغاية حيث تكون تغيرات السعة غير محسوسة.

توزيع مغلف السعة. تشير الأشرطة إلى التوزيع داخل كل دفتر يومية ، حيث يشير العرض إلى النقاط النسبية للمجلة. احتوت JEP على المزيد من أوراق التجارب المتعددة وبالتالي ساهم بأكبر قدر من النقاط (انظر الجدول 2 للحصول على تفاصيل تفصيلية). يُظهر الرسم البياني الدائري الملخص الكبير عبر جميع المحفزات.

توزيع المنبهات حسب المدة. عدم وجود تعريف لا يقتصر على الأصوات القصيرة. أقل محفزات مجموعات الصف أقل من 25 مللي ثانية ، مع مضاعفة مدة كل صف. تشير الصفوف الثلاثة العلوية إلى توزيع المغلفات للمنبهات ذات المدد غير المحددة (

17٪ من المحفزات المرصودة) ، وكذلك تلك ذات المدد المحددة التي تباينت أو بدت بشكل مستمر (أي ضوضاء الخلفية). يعكس عرض الشريط عددًا نسبيًا من النقاط ، بنقاط محددة (ونسب مئوية من إجمالي النقاط) على يمين كل حاوية.

لوضع سياق للإبلاغ الناقص عن مغلف السعة ، قمنا بمقارنة تعريفه بتعريف خصائص التحفيز الأخرى (الهيكل الطيفي والمدة والشدة) ، بالإضافة إلى معلومات المعدات التقنية - مثل الطراز الدقيق وطراز جهاز التسليم (على سبيل المثال ، تستخدم سماعات Sennheiser HD265 ومكبرات الصوت Sony SRS-A91) ومعدات توليد الصوت (مثل مولد الضوضاء Grason-Stadler 455 C ومذبذب Hewlett-Packard Model 200 ABR). كما هو مبين في الجدول 5 ، لاحظنا تفاصيل أقل بكثير حول غلاف السعة من معظم الخصائص التي تم مسحها. حذف المؤلفون معلومات المدة لـ 16.7٪ فقط من المحفزات والبنية الطيفية لمجرد 4.1٪. يتناقض هذا مع افتقار مغلف السعة لتعريف 37.6٪ من المحفزات - وهي أعلى نسبة من بين جميع الخصائص التي تم مسحها. ومن المثير للفضول ، وجدنا أن المؤلفين أكثر عرضة لتضمين النموذج الدقيق من جهاز التوصيل من أي معلومات حول مغلف السعة (χ2 = 5.87 ، ع = 0.015).

تفسير النغمات غير المحددة (وإلقاء الضوء على المشكلة الأكبر)

على الرغم من أن عدم وجود تعريف بخصوص غلاف السعة أمر مثير للدهشة ، إلا أننا نعتقد أن القضية الأكثر أهمية التي ألقى الضوء عليها هذا الفحص هي التركيز الشديد على النغمات المسطحة في البحث السمعي غير الكلامي. كما هو موضح في الملخص الكبير لجميع المجلات الأربع (الرسم البياني الدائري في الشكل 3) ، شكلت النغمات المسطحة أكبر مجموعة في الاستطلاع - 39.2٪ من الأصوات التي تمت مواجهتها. شكلت قطارات النقرات / النقرات ثاني أكبر مجموعة من المحفزات المحددة (6.85٪). شكلت الأصوات الإيقاعية ثالث أكبر مجموعة (6.64٪) ، تليها نغمات SESAME (5.63٪) وأصوات OMAR (4.08٪). فاق استخدام النغمات المسطحة عدد جميع التصنيفات الأخرى مجتمعة - 62.8٪ من المحفزات المحددة. علاوة على ذلك ، نشك بقوة في أن الغالبية العظمى من المحفزات غير المحددة مسطحة في الواقع.

بالنظر إلى أهمية كل من المؤلفين والمجلات التي شملها الاستطلاع ، وجدنا أنه من غير المحتمل أن يكون الباحثون قد أهملوا الكشف عن تغييرات السعة في أصواتهم المركبة. بالإضافة إلى ذلك ، استنادًا إلى التعليقات الواردة من المؤتمرات ، يبدو أن النغمات المسطحة تعمل كحافز للانتقال إلى تقييم السمع ، وقد واجهنا في كثير من الأحيان مفاجأة من الزملاء عندما أدركنا أن أوصاف "نغمة قصيرة" يمكن أن تشير إلى أي شيء آخر. علاوة على ذلك ، على الرغم من أن ظهورهم قد تراوح بشكل كبير بين المجلات ، فإن الشكل 3 يظهر تناسقًا ملحوظًا في النغمات "المسطحة المفترضة" - مزيج من الفئات المسطحة وغير المحددة: 82.4٪ (APP) ، 74.2٪ (JEP) ، 73.9٪ (HR) ، 77.9 ٪ (JASA). لهذه الأسباب ، نشك بشدة في أن النغمات غير المحددة هي في الواقع مسطحة. لذلك فإن النغمات المسطحة المفترضة تشكل أكثر من ثلاثة أرباع (76.8٪) من المحفزات التي تم مسحها ، مع غالبية النغمات غير المسطحة المتبقية إما النقرات / النقرات أو أصوات SESAME.

دور التعقيد الزمني والأصوات المرجعية

في عملية تحديد فئات المحفزات لهذا المشروع ، أدركنا فائدة تجميع الأصوات بناءً على مرجعيتها - سواء كانت تشير إلى أحداث فيزيائية. كل من أصوات الإيقاع و OMAR (الشكل 2) تنشأ من أحداث العالم الحقيقي خارج المختبر. يتم إنشاء الأصوات الإيقاعية بواسطة الآلات الموسيقية (الطبول ، البيانو) أو التأثيرات الطبيعية مثل خطى 60 ، بالإضافة إلى النغمات المركبة التي تحاكي الانحسار 69 ، وتغادر 66 صوتًا مخففًا و 64 صوتًا أو 68 صوتًا "باهتًا". تتضمن أصوات OMAR النغمات الموسيقية الناتجة عن النفخ أو الانحناء (بما في ذلك الإصدارات المركبة) ، بالإضافة إلى تسجيلات الصوت للشاطئ و / أو الغابة 54 وأحداث محددة مثل أصوات الحيوانات 80،83 ، والمياه التي تصب في كوب 54. نعتبر أيضًا الأصوات الصادرة عن طائرات الهليكوبتر 79 وقطار 55 ومحركات السيارات 104 مرجعية ، لأنها مشتقة من أحداث فيزيائية.

على الرغم من تعريفها الواسع ، إلا أن 10.7٪ فقط من إجمالي المحفزات التي تمت مواجهتها هي مرجعية (20.7٪ JEP 9.0٪ APP 3.2٪ JASA 0.3٪ HR). لذلك فإن 89.3٪ من هذه المحفزات السمعية لا علاقة لها بأحداث العالم الحقيقي. نظرًا لأن هذه العينة تمثل على الأرجح أبحاث الإدراك السمعي غير الكلامي ككل ، فإننا نعتبر هذه نظرة ثاقبة مهمة ، نظرًا لأن الاستماع اليومي يرتكز إلى حد كبير على فائدته لفهم البيئة - مثل استخدام الصوت لإبلاغ فهمنا للأشياء و أحداث 4،5.

كيف تغيرت اختيارات التحفيز تاريخيًا

من أجل فحص التغييرات في اختيار التحفيز بمرور الوقت ، قمنا بتجميع بياناتنا في صناديق مدتها خمس سنوات بدءًا من عام 2017 والعودة إلى عام 1950 (الشكل 5). يوضح هذا النمو في استخدام الأصوات المرجعية ، لا سيما في العقدين الماضيين. على الرغم من أنه مشجع ، إلا أنه يشير إلى احتضان الأصوات المعقدة أقل من a توسيع أسئلة البحث. على سبيل المثال ، يتضمن هذا دراسة 2013 حول كيفية تأثير الموسيقى على طنين الأذن 87 ، واستكشاف عام 2015 لكيفية تأثير صوت الطائرة على طعم الطعام 105 ، ودراسة 2015 حول كيفية تأثير ضوضاء الشوارع على إدراك مشاهد الشوارع الطبيعية 106. تشمل المهام الأخرى ذات الأصوات المرجعية دراسة عام 2009 لتحديد هوية الحيوانات 55 ، ودراسة عام 2008 لتحديد وضعية المشاة 60. لذلك يبدو أن هذا الاستخدام المتزايد للأصوات المرجعية يشير إلى توسع في أنواع الأسئلة التي تم فحصها ، بدلاً من إعادة تقييم النظريات والنماذج الأساسية المشتقة والمختبرة والمُحسَّنة مع التركيز الشديد على المنبهات المقيدة زمنياً.

التغييرات في توزيع التحفيز بمرور الوقت. استخدم الباحثون أصواتًا أكثر تنوعًا في العقود الأخيرة. ومع ذلك ، لاحظ أنه حتى في آخر صندوق زمني ، فإن أكثر من نصف المحفزات التي تم مسحها إما مسطحة أو مفترضة مسطحة ، وأقل من 25٪ تستخدم أصوات مرجعية. يشير عرض الشريط إلى عدد النقاط المرتبطة بحاوية معينة. تظهر معلومات محددة عن عدد الأوراق على اليمين ، مع عدد النقاط المشتقة من هذه الأوراق (أي العدد الإجمالي للتجارب) بين قوسين. تم أخذ عينات السنوات الأولى بشكل أقل جزئيًا لأنها تحتوي على JASA فقط قبل عام 1966.

الاستنتاجات والآثار

إن أهمية مغلف السعة 23 في شرح سبب كسر الوهم السمعي البصري الجديد مع النظرية المقبولة 16 أثار اهتمامنا بفهم أهميته في جوانب أخرى من المعالجة السمعية. النتائج التي توصل إليها فريقنا فيما يتعلق بدورها في التكامل السمعي البصري 16،17،19،107 تقييم المدة 26 ، الجرس الموسيقي 108 ، الذاكرة الترابطية 109 ، وحتى قيمة المنتج المتصورة 110 تكمل الأدبيات المتزايدة مع الآخرين الذين يوثقون أهميتها في التنظيم الإدراكي 24،25،111 ، بالإضافة إلى تقييمات مدة الحدث 27،28،29،30،31 ، جهارة الصوت 32،33،34 وتغير جهارة الصوت 35،36. تشير هذه الدراسات مجتمعة إلى أن الأبحاث التي تركز بشكل كبير على النغمات المسطحة قد تتجاهل و / أو تحرف قدرات وقدرات الجهاز السمعي. في العديد من الحالات ، أدى استخدامها غير المتناسب بشكل واضح إلى استنتاجات خاطئة - على سبيل المثال سوء فهم دور الرؤية في تقدير المدة 16،17،19،107.

على الرغم من التكهنات طويلة الأمد بين الشخصيات الرائدة في الإدراك السمعي 5،10 والملاحظات الصريحة للقلق في الأدبيات 11،12،112 ، على حد علمنا ، لم يكن هناك سابقًا مسح مفصل من هذا النوع. وبالتالي ، فإن فحصنا لأكثر من ألف تجربة سمعية من أربع مجلات تحظى بتقدير كبير يقدم ثلاث رؤى ذات صلة واسعة النطاق: (1) عدم الإبلاغ عن مغلف السعة ، (2) التقصير في استخدام النغمات المسطحة للبحث غير الكلامي ، و (3) ) اهتمام ضئيل نسبيًا بأهمية الجوانب المرجعية للأصوات. سنناقش الآن كل نقطة على حدة ، ووضعها في سياق مجالات التحقيق الجارية.

عدم الاهتمام بالإبلاغ عن مغلف السعة

إن عدم الاهتمام بالإبلاغ عن مغلف السعة هو أكثر نتائجنا إثارة للدهشة. أهمل المؤلفون المرموقون الذين ينشرون في المجلات المرموقة تعريف مغلف السعة لـ 37.6 ٪ من المحفزات. إن العثور على خاصية معينة تحت البحث أمر شيء ، وإدراك أهميتها لم يتم تقديرها بشكل كافٍ لدرجة أن المخطوطات تفشل في نقل معلومات عنها في أكثر من ثلث التجارب السمعية البارزة. على الرغم من أن البعض قد يجادل بأن الأوصاف مثل "نغمة 500 مللي ثانية" تشير إلى نغمات مسطحة ، فإن هذا الوصف الغامض يناسب نطاقًا واسعًا من الأصوات. على سبيل المثال ، كل المحفزات SESAME والمسطحة الموضحة في الشكل 2 هي في الواقع نغمات 500 مللي ثانية.

لا ينتج هذا النقص في التعريف عن مجرد تقنيات مثل بروز النغمات القصيرة جدًا (الشكل 4) ، أو عدم الاهتمام بالتفاصيل المنهجية (الجدول 5). من الغريب أن بياناتنا تشير إلى أن المؤلفين والمراجعين والمحررين قد أعطوا مزيدًا من التركيز على تعريف النموذج الدقيق لسماعات الرأس المستخدمة لإصدار نغمات صوتية ونقرات ورشقات نارية أكثر من أي معلومات تتعلق بمظروف السعة. نظرًا لأن كل مقالة مدرجة في هذا الاستطلاع اجتازت مراجعة الأقران في المجلات التي تحظى بتقدير كبير ، فإننا لا نرى هذا الإشراف بمثابة إخفاق في الأوراق الفردية أكثر من كونه ملاحظة تحذيرية للنظام ككل. من بين الاهتمامات الأخرى ، تثير هذه الملاحظة أسئلة مهمة بشأن أفضل الممارسات العلمية لأن الباحثين الذين يكررون هذه الدراسات سيفتقرون نظريًا إلى المعلومات اللازمة لإعادة إنشاء الأصوات المستخدمة بشكل نهائي. هدفنا في توضيح هذا الإشراف ليس رفض الرؤى السابقة في النظام السمعي ، ولكن مجرد لفت الانتباه إلى حقيقة أن هذا مجال يمكننا تحسينه كنظام. يتقدم العلم من خلال التفكير النقدي الذي يؤدي إلى تحسين أفضل الممارسات ، ونأمل أن يثير هذا الاستطلاع مناقشات مفيدة حول التوثيق في الدراسات البحثية المستقبلية.

بشكل مشجع ، نلاحظ زيادة طفيفة في مقدار مواصفات غلاف السعة بمرور الوقت ، مع عدد أقل من المحفزات غير المحددة في السنوات الأخيرة (الشكل 5). نأمل أن يستمر هذا الاتجاه ، لأن تعريف هذه الخاصية لا يمكن إلا أن يساعد في توضيح فهمنا لدورها المهم.

التحديات مع استخدام النغمات المسطحة كحافز افتراضي

الأهم من عدم وجود تعريف هو حقيقة أن النغمات المسطحة تمثل أكثر من ثلاثة أرباع (77٪) المنبهات التي تمت مواجهتها (عند التعامل مع النغمات غير المحددة على أنها مسطحة). نظرًا لأن المسح اعتمد على اختيار تمثيلي للبحوث السمعية من أربع مجلات رئيسية ، فإننا نعتقد أن هذا يدل على الأساليب القياسية لأبحاث الإدراك السمعي. تتمتع النغمات المسطحة بفوائد منهجية معينة مثل تجنب الالتباسات المحتملة من الارتباطات بالأصوات المرجعية ، وتقديم تحكم صارم ، و / أو تقليل الاختلاف بين فرق البحث. ومع ذلك ، نظرًا لأنها تتم معالجتها بشكل مختلف عن الأصوات المتغيرة مؤقتًا في مجموعة متنوعة من السياقات 24،25،26،27،28،29،30،31،32،33،34،35،36،107،109،110،111 حدود أو حتى القدرات الأساسية للنظام السمعي. وبالتالي ، فإن الاعتماد المفرط على النغمات المسطحة يطرح مشاكل خطيرة لبناء صورة عامة لقدرات النظام السمعي.

لاستخلاص درس من مجالات أخرى من الاستقصاء الإدراكي ، أدرك الباحثون المرئيون منذ فترة طويلة أنه لا يمكننا تقدير التعرف على الأشياء تمامًا من خلال تقييم الرؤية باستخدام الصور الثابتة ثنائية الأبعاد 113. على الرغم من أن المحفزات غير المتحركة مريحة منهجية (سهلة التوليد وأسهل معادلة من الصور المتحركة) ، فإن الاعتماد المفرط عليها يتجاهل الأهمية الحاسمة للحركة 114. وبالتالي ، فإن الفهم الكامل للنظام البصري يتطلب منبهات تعرض إشارات تشكل تحديات للتحكم التجريبي. من نواحٍ عديدة ، يكون التباين الزمني في السعة هو "الحركة السمعية" ، وتلعب مستندات البحث السابقة التي تشير إلى أن غلاف السعة دورًا مهمًا في الإشارة إلى كل من المواد المشاركة في الحدث 6،7 وكذلك نتيجة الحدث. على سبيل المثال ، يُفيد مغلف السعة في فهم ما إذا كانت الزجاجة الساقطة ترتد أو تنكسر 8 ، وكذلك في تحديد جوفاء الكائن 115. ركزت الأبحاث بشكل غير متناسب على الأصوات التي تفتقر إلى أنواع الخصائص الديناميكية المعقدة الموجودة في الأصوات الطبيعية ، وقد تتجاهل الجوانب الحاسمة للمعالجة السمعية - مثلما يمكن للبحث المرئي باستخدام الصور الثابتة فقط أن يتجاهل دور الحركة في المعالجة المرئية.

توفر الأدبيات المتعلقة بتقييم المدة مثالًا مفيدًا للمشكلات المحتملة الناشئة عن الإفراط في استخدام النغمات المسطحة (بخلاف العديد من الأمثلة التي نوقشت سابقًا في التكامل السمعي البصري). كما هو مذكور في المقدمة ، يستكشف البحث حول SET (نظرية توقع عددي) 37،38 المعالجة الإدراكية للمدة ، ويفترض في جوهره استخدام استراتيجية علامة - تمييز بداية النغمة وإزاحتها وحساب الفرق. ومع ذلك ، ستكون هذه الاستراتيجية غير مناسبة للأصوات ذات الإزاحات المتعفنة ، والتي قد تتم معالجتها بدلاً من ذلك باستخدام إستراتيجية تنبؤ تقدر إكمال النغمة من معدل الانحلال. وجد اختبار تجريبي مباشر لاستراتيجيات تقييم المدة أدلة متسقة مع فكرة استخدام استراتيجيات أساسية مختلفة للأصوات ذات النغمات المسطحة والأصوات ذات الانحلال الطبيعي 26 ، مما قد يساعد في تفسير سبب ظهور النغمات المسطحة نتائج تجريبية مختلفة عن الأصوات ذات المغلفات ذات السعة المتغيرة بمرور الوقت في مختلف مهام التنظيم الإدراكي 23،25. على الرغم من أن هناك حاجة إلى مزيد من البحث لاستكشاف المشكلة بالكامل ، فإن التحيز نحو استخدام النغمات المسطحة في تقييم SET يمكن أن يؤدي إلى مواقف إشكالية حيث تتلاقى تجارب عديدة وتؤكد منظورًا نظريًا معينًا لمعالجة المدة - والذي يفشل بعد ذلك في شرح كيف تكون المدة تتم معالجتها فعليًا بأصوات طبيعية تفتقر غالبًا إلى تعويضات مفاجئة.

مشاكل الطبيعة المنتشرة للأصوات غير المرجعية

من نواحٍ عديدة ، نرى أن أهم نتيجة لهذا الاستطلاع هي أن عددًا قليلاً جدًا من المحفزات السمعية غير الكلامية - ما يزيد قليلاً عن 10٪ - ظهرت من أحداث العالم الحقيقي. ومن المثير للاهتمام أن الاستكشاف الدقيق لهذه الأصوات المرجعية يكشف عن استخدام الغالبية العظمى في التجارب تتطلب مراجع في العالم الحقيقي. على سبيل المثال ، الدراسات التي تستكشف التعرف على أصوات الحيوانات 55 ، وكيف تؤثر ضوضاء الشوارع على تصور مشاهد الشارع 106 ، وما إذا كان يمكن تحديد وضعية المشاة من خلال خطواتهم 60 ببساطة لا يمكن إجراؤها بدون أصوات الحيوانات وأصوات الشوارع وخطى المشاة على التوالى. تشكل الدراسات التي تستخدم الأصوات المرجعية للمهام التقليدية مثل توطين الصوت 85،86 والتفاعلات السمعية اللمسية 58 جزءًا صغيرًا فقط من 10.7٪ من الأصوات المرجعية التي تمت مواجهتها.

يبدو أن النغمات غير المرجعية (وخاصة المسطحة) تعمل كمحفزات سمعية افتراضية للبحث غير الكلامي. تُستخدم نغمات التنبيه والنقرات ونغمات SESAME في الغالبية العظمى من الأبحاث حول القضايا النظرية الأساسية ، مثل إدراك ارتفاع الصوت 32،33،34،116 والمدة 117 بالإضافة إلى اكتشاف الصوت في الضوضاء 48،89،118 توطين 119 ، و تيار الفصل 120121. يثير هذا أسئلة مهمة حول المحفزات الأنسب لاستكشاف المعالجة السمعية - فعلى الرغم من أن أصوات التنبيه والنقرات توفر تحكمًا دقيقًا ، إلا أن الافتقار إلى المراجع الواقعية يقدم النظام الإدراكي بأصوات تختلف بطرق حاسمة عن تلك التي تمت مواجهتها خارج المختبر 108.

بالنظر إلى أن النظام الإدراكي تطور في بيئة تنبعث فيها الأصوات من الأحداث (مثل سقوط الصخور) والجهات الفاعلة (أي أصوات الحيوانات) ، فإن الاستخدام غير المتناسب للأصوات غير المرجعية في تقييمه يمكن أن يؤدي إلى استنتاجات إشكالية فيما يتعلق بالعمليات الأساسية. على سبيل المثال ، البحث حول "افتراض الوحدة" 122 و / أو "قرار الهوية" 123 يستكشف درجة انتشار إشارات التطابق فوق الوسيط في الأحداث الطبيعية التي تؤثر على الارتباط عبر الوسائط ، وهي عملية أساسية لقدرتنا على العمل. في عالم متعدد الحواس. وهذا يشمل على سبيل المثال لا الحصر التطابقات الدلالية 124،125 ، والمراسلات الحسية 126 ، والارتباطات المكتسبة بين المحفزات المزدوجة بشكل تعسفي 127. يتطلب فهم الارتباط في هذا السياق استخدام مشاهد وأصوات متزامنة (والتي هي بحكم التعريف مرجعية). نظرًا لأن هذا يجعل التحكم الصارم مرغوبًا فيه للتحدي في التجارب ، فإن البحث حول افتراض الوحدة يعمل كمجال مفيد لتوضيح المشكلات المتعلقة بالندرة النسبية للأصوات الطبيعية المستخدمة في التجارب النفسية الفيزيائية.

لتطبيق منهجية مضبوطة على مجال تمت دراسته منذ فترة طويلة بأساليب أقل صرامة ، وثق فاتاكيس وسبنس تكاملًا أقوى بين الوجوه والأصوات المتطابقة بين الجنسين (مقابل غير المتطابقة) ، مما يوفر دليلًا مهمًا على افتراض الوحدة في نفسية فيزيائية محكومة بإحكام. السياق 124. قيمت التوسعات اللاحقة ما إذا كانت الأحداث غير الكلامية يمكن أن تؤدي إلى افتراض الوحدة - مثل النوتات التي يتم عزفها على البيانو مقابل الجيتار الكلاسيكي 128. وجدوا مقاطع فيديو لمفتاح بيانو يتم ضغطه مدمجًا بشكل مشابه مع صوت البيانو بالإضافة إلى الجيتار (وأن إيماءة نتف الجيتار تتكامل أيضًا بشكل مشابه مع كلا الصوتين). فسر فاتاكيس وسبنس هذه البيانات على أنها تشير إلى أن وحدة الحدث (أي اقتران الإيماءات والأصوات المنبثقة من نفس الحدث) لم يكن لها تأثير ملموس على الربط متعدد الوسائط. هذه النتائج جنبًا إلى جنب مع الآخرين الذين يستخدمون أصوات التأثير غير الموسيقية مثل أصوات الضرب من الأشياء التي يتم ضربها مقابل الإسقاط 128 وأغاني البشر مقابل القرود 129 أدت إلى استنتاجهم أن افتراض الوحدة لم يمتد إلى ما هو أبعد من الكلام.

من الغريب أن تجارب فاتاكيس وسبنس قد أغفلت الدور الحاسم لمظروف السعة. تشترك النوتات الموسيقية التي ينتجها البيانو والغيتار في هياكل زمنية متشابهة ، مع هجوم حاد وانحلال فوري ناتج إما عن ضرب المطرقة على وتر (بيانو) أو نتف وتر (جيتار). قام فريقنا بتكرار نموذجهم باستخدام ملاحظات من آلات ذات مظاريف ذات سعة مختلفة - إما قرع (ماريمبا) أو مستدام (تشيلو). عند القيام بذلك ، وجدنا دليلًا واضحًا على افتراض الوحدة في مهمة غير متعلقة بالكلام 107 ، على عكس غيابها في مهمة مماثلة تتضمن أزواج البيانو / الجيتار 128. يتوافق هذا التناقض مع الأدبيات الأوسع نطاقًا حول أهمية التطابق عبر الوسائط في ربط أصوات التأثير - خاصة فيما يتعلق بدور غلاف السعة 17،19،25،111.

على الرغم من أن الإشراف على الدور الحاسم لمغلف السعة في افتراض الوحدة من قبل فريق بحث مشهور عالميًا أمر مثير للدهشة ، إلا أنه يتوافق مع النقص النسبي في الاهتمام بالأصوات الطبيعية. فقط لو

10٪ من المحفزات لها مراجع في العالم الحقيقي ، ومن المفهوم أنه تم التغاضي عن الفروق المهمة ضمن هذه الفئة. يوضح هذا أحد التحديات باستخدام المنبهات غير المرجعية بشكل غير متناسب مثل أصوات التنبيه والطنين والنقرات. الأصوات ذات الاختلافات الزمنية تشكل غالبية الاستماع اليومي - بالإضافة إلى مجمل تاريخنا التطوري. ومع ذلك ، يبدو أنه يتم تجنبها كلما أمكن ذلك في أبحاث الإدراك السمعي غير الكلامي الأساسي. على الرغم من أن تعقيدها يأتي مع تحديات واضحة ، إلا أن تجنبها يخاطر بإغفال الطرق التي يتم بها استخدام هذا التعقيد نفسه بشكل روتيني وفعال من قبل النظام السمعي في المعالجة الأساسية - على غرار المشكلات التي تستخدم فقط المحفزات الثابتة لفهم التعرف على الأشياء 114 التي تكتسب اهتمامًا متزايدًا في 113- ابداع.

افكار اخيرة

على الرغم من أن هذا الاستطلاع أكثر صلة بمن يعملون في مجال التكامل السمعي البصري ، إلا أن هناك ثلاثة أسباب على الأقل تجعل هذا الاستطلاع يحمل رسائل مهمة في مجال الإدراك السمعي ككل. أولاً ، يُعرف مغلف السعة بأنه يلعب دورًا في تشكيل إدراك الجرس الموسيقي 13،14،15،108 وكذلك المدة 26،27،28،29،30،31 جهارة الصوت 32،33،34 ، تغيير جهارة الصوت 35،36 وحتى 109- الحمد لله. وبالتالي ، هناك سبب وجيه للاعتقاد بأن أهميتها يمكن أن تمتد على نطاق واسع إلى ما وراء السياق الذي ظهر فيه بوضوح أنه يلعب دورًا - التكامل السمعي البصري 16،17،19،24،25،107،111. ثانيًا ، لا يمكن اكتشاف المزيد من الأدلة على تأثيرات غلاف السعة على النظريات والنماذج الرئيسية إلا من خلال التعرف على قيمة توسيع مجموعة أدوات التحفيز لدينا. نظرًا لأن برامج توليف الصوت المعاصرة يمكن أن تسهل بسهولة التوليد الدقيق للنغمات مع تباين أكبر في السعة 130 ، فإن الحاجز الأساسي لاستخدامها لم يعد تقنيًا ولكنه تاريخي - اختيار النغمات المسطحة افتراضيًا. وبالتالي ، يوضح هذا الاستطلاع الاتجاهات التي يصعب ملاحظتها من أي تجربة واحدة ، ويوفر نظرة ثاقبة فريدة للتحديات مع الأساليب الحالية. ثالثًا ، يحمل استخدام المظاريف المتغيرة بمرور الوقت إمكانات فورية هائلة للاستخدام في العمل التطبيقي. على سبيل المثال ، تفرض اللجنة الكهروتقنية الدولية استخدام النغمات المسطحة في العديد من أجهزة الإنذار السمعية 131 ، وهي واحدة (من عدة) مشاكل موثقة جيدًا 132133. يمكن لأشكال المغلفات ذات السعة البديلة تحسين ملاءمتها للاستخدام واسع الانتشار 134 ومع ذلك نادرًا ما تم استكشافها حتى الآن. لذلك ، فإن الجهود المبذولة لزيادة الوعي بهذه القضية ذات صلة بالمجتمع السمعي ككل ، وللمشاريع النظرية والتطبيقية على حد سواء. للمساعدة في حل هذه المشكلة ، قمنا أيضًا بإنشاء أداة عبر الإنترنت تقدم تصورات تفاعلية لبيانات الاستبيان الخاصة بنا على www.maplelab.net/survey.

في الختام ، نشجع بشدة كلاً من (أ) المواصفات الأكبر لمعلومات السعة و (ب) استخدام مجموعة حوافز أكثر تنوعًا في الدراسات المستقبلية. لكي نكون واضحين ، لا نعتقد أنه يجب تجنب النغمات المسطحة تمامًا ، ولا ينبغي حذف النغمات غير المرجعية من مخزوننا. كلاهما يقدم مزايا معينة ، وفي بعض الحالات يكون مناسبًا أو حتى مثاليًا - خاصة عندما يكون عدم وجود ارتباطات سابقة أمرًا مرغوبًا فيه. لا ينصب اهتمامنا على استخدام مثل هذه الأصوات في الأبحاث السمعية ، بل في استخدامها تستخدم بشكل غير متناسب. إن النظر بشكل أكبر في كيفية اختلاف النتائج التجريبية مع الأصوات التي تظهر كميات طبيعية من التعقيد الزمني من شأنه أن يساعد في معالجة مخاوف كبار الباحثين من أن العالم "[ليس] مليئًا بأمثلة من الركائز السمعية التي تحدث بشكل طبيعي [على سبيل المثال ، مغلفات ذات سعة مسطحة]" 11 وذلك هناك حاجة إلى مزيد من الاهتمام بالأصوات ذات المغلفات ذات السعة "الأقرب إلى مهام العالم الحقيقي التي يواجهها النظام السمعي" 12.


المراجعات

- لورا ماي من جامعة ساوث كارولينا أيكن

هل رأيت نص مقدمة Ciccarelli الجديد الرائع؟ يعجبني حقًا لأنه يحتوي على معلومات حالية يمكن للطلاب الاتصال بها مثل نفسية: في الأخبار، وتطبيق علم النفس على حياتك والتعليقات والأسئلة التي يطرحها طلاب حقيقيون. أنا أيضًا أحب الطريقة التي أدرجت بها نتائج تعلم APA. أجد هذا مفيدًا حقًا للنفسي. التخصصات الرئيسية حتى يتمكنوا من التركيز على إتقان المفاهيم والمحتوى الذي سيتم اختبارهم عليه عندما يأخذون G. أسلوب كتابتها سهل الوصول إليه لطلابي!

- لي كولر من كلية موديستو جونيور

إشراك الكتابة التي تغطي المادة بطريقة موجزة مع الاستخدام الفعال لبعض الميزات التربوية الهامة.

- بيري فوكس من يوتا أرلينغتون

مكتوبة ومجمعة بعناية وجذابة ومثيرة للاهتمام ومتمحورة حول الطالب.

- سارة إستو من كلية جيلفورد


شبكة التفكير المتناقض: دراسة EEG و fMRI

التناقض هو حجر الزاوية في العقلانية البشرية ، وهو ضروري للحياة اليومية والتواصل. لقد بحثنا في التخطيط الكهربائي للدماغ (EEG) والتصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي (fMRI) في جلسات تسجيل منفصلة أثناء الأحكام المتناقضة ، باستخدام بنية منطقية تستند إلى مقترحات قاطعة من ساحة المعارضة الأرسطية (ASoO). إن استخدام مقترحات ASoO ، مع التحكم في الارتباطات اللغوية أو الدلالية المحتملة ، مكننا من ملاحظة الانكشاف الزماني المكاني لهذا التفكير المتناقض. بدأت المعالجة بانعكاس العوامل المنطقية المقابلة لتنشيط التلفيف الأمامي الأيمن الأوسط (rMFG-BA11) ، متبوعًا بتحديد البيان المتناقض المرتبط بتنشيط التلفيف الأمامي السفلي الأيمن (rIFG-BA47). ساهم التلفيف الأمامي الإنسي الأيمن (rMeFG ، BA10) والقشرة الحزامية الأمامية (ACC ، BA32) في المراحل اللاحقة من العملية. لاحظنا وجود علاقة بين التأخير في الاستجابة لـ rBA11 وتأخر وقت رد الفعل أثناء الاستنتاج الاستقرائي مقابل الاستنتاج الاستنتاجي. هذا يدعم فكرة أن rBA11 أمر بالغ الأهمية لمعالجة العوامل المنطقية. اقترح وقت المعالجة الأبطأ واستجابات الدماغ الأقوى للمنطق الاستقرائي أن الأمثلة أسهل في المعالجة من المبادئ العامة ومن المرجح أن تبسط التواصل.

الاقتباس: Porcaro C ، Medaglia MT ، Thai NJ ، Seri S ، Rotshtein P ، Tecchio F (2014) شبكة التفكير المتناقض: دراسة EEG و fMRI. بلوس واحد 9 (3): e92835. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0092835

محرر: دانيال هاوسر ، جامعة جورج ميسون ، الولايات المتحدة الأمريكية

تم الاستلام: 17 يوليو 2013 وافقت: 26 فبراير 2014 نشرت: 25 مارس 2014

حقوق النشر: © 2014 Porcaro et al. هذا مقال مفتوح الوصول يتم توزيعه بموجب شروط ترخيص Creative Commons Attribution License ، والذي يسمح بالاستخدام غير المقيد والتوزيع والاستنساخ بأي وسيلة ، بشرط ذكر المؤلف الأصلي والمصدر.

التمويل: تم دعم تكاليف مسح التصوير بالرنين المغناطيسي للدراسة من قبل صندوق اللورد داودينغ للأبحاث الإنسانية. تم دعم العلاقات العامة من قبل Leverhulme Trust. لم يكن للممولين دور في تصميم الدراسة أو جمع البيانات وتحليلها أو اتخاذ قرار النشر أو إعداد المخطوطة.

تضارب المصالح: وقد أعلن الباحثون إلى أن لا المصالح المتنافسة موجودة.


البحوث الأصلية المادة

فالنتينا بامبيني 1 * ، كيارا برتيني 2 ، والتر شاكن 3 ، أليساندرا ستيلا 4 و فرانشيسكو دي روسو 4،5
  • 1 مركز الإدراك العصبي ونظرية المعرفة والنحو النظري (NEtS) ، معهد الدراسات المتقدمة (IUSS) ، بافيا ، إيطاليا
  • 2 Laboratorio di Linguistica & # x0201CG. Nencioni & # x0201D ، Scuola Normale Superiore ، بيزا ، إيطاليا
  • 3 مختبر علم النفس التجريبي ، جامعة لوفين ، لوفين ، بلجيكا
  • 4 قسم الحركة والعلوم الإنسانية والصحية ، جامعة روما & # x0201CForo Italico & # x0201D ، روما ، إيطاليا
  • 5 Istituti di Ricovero e Cura a Carattere Scientifico مؤسسة سانتا لوسيا ، روما ، إيطاليا

أظهر عدد كبير من الأدبيات الفيزيولوجية الكهربية أن الاستيعاب المجازي يثير استجابتين مختلفتين لإمكانات الدماغ مرتبطة بالحدث ، وهما ما يسمى بمكونات N400 و P600. ومع ذلك ، فإن معظم هذه الدراسات تختبر الاستعارة في عزلة بينما لا تظهر الاستعارات في المحادثة الطبيعية من فراغ ، ولكنها مضمنة في السياق اللغوي وغير اللغوي. هدفت هذه الدراسة إلى تقييم دور السياق في عملية فهم الاستعارة. سجلنا نشاط EEG أثناء تقديم المشاركين مع الاستعارات والتعبيرات الحرفية المكافئة في سياق بسيط (التجربة 1) وفي سياق داعم حيث تم توضيح الكلمة التي تعبر عن الأرض بين الاستعارة وموضوع # x00027s والمركبة (التجربة 2). كان تأثير N400 مرئيًا فقط في الحد الأدنى من السياق ، بينما كان P600 مرئيًا في كل من غياب الإشارات السياقية ووجودها. تشير هذه النتائج إلى أن N400 الذي تمت ملاحظته للاستعارة يرتبط بالجوانب السياقية ، وربما فهرسة التوقعات السياقية على الكلمات القادمة التي توجه الوصول المعجمي والاسترجاع ، بينما يبدو أن P600 يعكس العمليات التفسيرية الواقعية حقًا اللازمة لفهم الاستعارة واستخلاص المتحدث & # x00027s المعنى ، أيضًا في وجود إشارات سياقية. باختصار ، المعلومات السابقة في السياق اللغوي تحيز نحو تفسير مجازي لكنها لا تقمع الآليات البراغماتية التفسيرية لتأسيس المعنى المقصود.


أساليب

مشاركون

شارك في هذه الدراسة تسعة وعشرون مشاركًا يتمتعون بصحة جيدة (14 أنثى ، متوسط ​​العمر = 34.5 عامًا ، SD = 12.2 عامًا). كان جميع المشاركين يستخدمون اليد اليمنى ، وهم متحدثون أصليون للألمانية ، وليس لديهم تاريخ من الأمراض العصبية أو النفسية ، وقدموا موافقة خطية مستنيرة قبل المشاركة. تمت الموافقة على الدراسة من قبل لجنة الأخلاقيات المحلية بجامعة RWTH Aachen.

النموذج والمحفزات

أجرى المشاركون مهمة مطابقة متأخرة للعينة حيث يجب مقارنة الجملة المستهدفة بجملة مرجعية سابقة. تتألف المحفزات من 25 جملة ، كل منها في نسخة غير متدرجة ومتدهورة. تم تطوير جميع المحفزات لتجربة الرنين المغناطيسي الوظيفي السابقة وتم وصفها بالتفصيل في Meyer et al. 2004. باختصار ، كانت الجمل عبارة عن تسجيلات لبيانات تصريحية قصيرة ذات طول مماثل (متوسط ​​المدة = 3.8 ثانية ، SD = 0.3 ثانية) ، تحدثت بها نفس المتحدثة. يمكن العثور على نسخة من هذه الجمل في المعلومات الداعمة. تم إنشاء الإصدارات المتدهورة من هذه الجمل (انظر المعلومات الداعمة للحصول على مثال سليم) عن طريق ترشيح تمرير منخفض وإزالة إضافية للإشارات غير الدورية. تضمن هذا الإجراء تقليل المعلومات الطيفية إلى الترددات التي تحتوي على F0 بالإضافة إلى التوافقي الثاني والثالث (انظر المعلومات الداعمة الشكل S1 للحصول على مخططات طيفية لجملة غير متدرجة ونسختها المتدهورة). وبالتالي ، فإن المحفزات المتدهورة الناتجة احتفظت فقط بالمعلمات الصوتية للنسخة الأصلية (أي التجويد ، والمدة ، والتشكيلات الصوتية فوق القطعية) ولكنها تفتقر إلى أي معلومات مقطعية ومعجمية. على عكس الجمل المفلترة ذات التمريرات المنخفضة البحتة ، فإن الجمل المتدهورة المستخدمة في الدراسة الحالية تبدو وكأنها صوت طنين مسموع من خلف الباب ومن المستحيل فعليًا فهمها بدون تقديم مسبق للنسخة غير المتدرجة كمرجع [Meyer et al. ، 2002] .

تكونت التجربة من خمس كتل ، كل منها يحتوي على كتلتين فرعيتين من 10 أحداث. لكل حدث ، تم تقديم المحفزات في أزواج تتكون من جملة مرجعية متبوعة بجملة مستهدفة للمقارنة. في حين أن الجملة المستهدفة كانت دائمًا جملة متدهورة ، فإن نوع الجملة المرجعية السابقة يتناوب بين الكتل الفرعية: تم تدهورها في الكتلة الفرعية الأولى ولم تتحلل في الكتلة الفرعية الثانية. كان سبب الحفاظ على ترتيب الكتل الفرعية ثابتًا (بدلاً من توزيعها عشوائيًا) ذا شقين. أولاً ، أردنا تقليل متطلبات تبديل المهام. ثانيًا ، أردنا التأكد من أن الجمل المستهدفة التي تسبقها جمل مرجعية متدهورة (مطابقة بنيوية وشروط عدم التطابق ، راجع الجدول 1) تمت معالجتها كجمل متدهورة طيفيًا وغير مفهومة. لذلك ، قررنا تقديمها دائمًا في الكتلة الفرعية الأولى قبل أن يتم تكوين القالب بناءً على الجملة السليمة (أي قبل مواجهة النسخة غير المتدرجة في الكتلة الفرعية الثانية). تتكون كل كتلة فرعية من خمسة أزواج مطابقة وخمسة أزواج غير متطابقة مقدمة بترتيب عشوائي. داخل كل كتلة ، استندت الأزواج في أي من الكتلتين الفرعيتين إلى مجموعات من الجمل الخمس نفسها لضمان مادة تحفيز مكافئة ومن ثم إدخال حسي لكلتا الكتلتين الفرعيتين. كان ترتيب عرض الجملة داخل كل كتلة فرعية وترتيب الكتل عشوائيًا شبه عشوائي عبر المشاركين. باختصار ، تنوع نوع الجملة المرجعية (المتدهورة مقابل غير المتدرجة) بين الكتل الفرعية لتقليل تأثيرات تبديل المهام من تجربة إلى أخرى ، في حين أن نوع التطابق المرجعي الهدف (تطابق مقابل عدم تطابق) يختلف بين التجارب (أي. ، ضمن الكتل الفرعية) للسماح بإجراء تحليل متعلق بالحدث لنشاط الدورة الدموية (انظر أدناه). وهكذا تستخدم التجربة الحالية تصميمًا مرتبطًا بالحدث (حقبة) للنمذجة والتحليل ، والذي تم تضمينه في بنية كتلة شاملة لعرض الحدث لتقليل التأثيرات المربكة لتبديل المهام.

المرجعي استهداف شرط
الهيكلية السابقة
الجملة المحطمة أ الجملة المحطمة أ مباراة هيكلية
الجملة المحطمة أ الجملة المحطمة ب عدم تطابق هيكلي
اقتراح مسبق
الجملة غير المتدرجة أ الجملة المحطمة أ مطابقة الاقتراح
الجملة غير المتدرجة أ الجملة المحطمة ب اقتراح عدم تطابق

أسفر مخطط الاقتران الخاص بنا عن أربعة شروط (الجدول 1): (1) حالة مطابقة بنيوية عندما تم تقديم جملتين متطورتين متطابقتين (2) حالة عدم تطابق بنيوي عندما تم تقديم جملتين مختلفتين متدهورتين (3) حالة مطابقة مقترحة عند مرجع غير متدرج كانت الجملة مطابقة للهدف المتدهور (أي ، كانت الجملة المستهدفة هي النسخة المتدهورة من الجملة المرجعية) و (4) حالة عدم تطابق مقترحة عندما يكون المرجع غير المتحلل مختلفًا عن الهدف المتدهور (أي أن الجملة المستهدفة لم تكن متدهورة نسخة من الجملة المرجعية). يتطلب الشرطان الأولان مقارنات الجمل التي تعتمد بالكامل على المعلومات "الهيكلية" مثل العروض الصوتية ، والتعديلات الصوتية فوق القطعية ، والتنغيم ، والنغمة ، وما إلى ذلك. وفي المقابل ، فإن الشرطين الأخيرين يتيحان المقارنات التي تستند بشكل إضافي إلى المعجم الدلالي ("الافتراضى" ") المعلومات المقدمة من الجملة المرجعية غير المصنفة. الأهم من ذلك ، أن حالة المطابقة المقترحة قد أثارت فهمًا للهدف المتدهور (على النحو المحدد من خلال الاختبار المسبق). لذلك ، سمح هذا الشرط باستخراج المعنى من الهدف المتدهور (وغير الواضح عادةً).

تم تقديم كل جملة من الجمل ال 25 المتدهورة مرة واحدة بالضبط كهدف في كل حالة. لذلك ، كانت مادة التحفيز التي تشكل الجزء الثاني (الحاسم) من كل حدث متطابقة عبر الظروف. وبالتالي ، فإن الاختلاف الوحيد بين الشروط التي يمكن أن تفسر نتائج الرنين المغناطيسي الوظيفي التفاضلية هو (1) ما إذا كانت المعلومات الهيكلية فقط أو المعلومات المقترحة قد تم توفيرها من خلال الجملة المرجعية ، و (2) ما إذا كانت هذه المعلومات تتطابق مع الجملة المستهدفة.

إجراء

بعد تلقي تعليمات المهمة ، أجرى المشاركون تمرينًا مع أزواج جمل مختلفة عن تلك الموجودة في التجربة الرئيسية. تم تقديم التدريب العملي لتعريف المشاركين بالمحفزات السمعية وتسلسل الأحداث. بعد دخول الماسح الضوئي بالرنين المغناطيسي ، تم إجراء سلسلة من فحوصات الاختبار أثناء تقديم أمثلة لمحفزات الجملة التدريبية. تم إجراء ذلك للسماح بالتعديل الفردي لمستوى صوت سماعة الرأس لكل مشارك والتأكد من أن محفزات الجملة مسموعة جيدًا مع ضوضاء الماسح الضوئي في الخلفية. بعد ذلك ، بدأت التجربة. بعد تقديم كل زوج من الجمل ، تم عرض شاشة لمدة ثانيتين تطلب من المشاركين الإشارة بالضغط على الزر الأيمن أو الأيسر ما إذا كان زوج الجملة يحتوي على جملتين متطابقتين أم لا. تم توجيه المشاركين للرد في أسرع وقت ممكن. تمت موازنة مهمة الاستجابة اليسرى / اليمنى عبر المشاركين بحيث استجاب نصف المشاركين باليد اليسرى والنصف الآخر رد باليد اليمنى لتحديد جمل متطابقة. بعد فاصل زمني متذبذب من 4-9 ثوان (موزعة بشكل موحد) ، تم تقديم زوج الجملة التالي. تم فصل الجمل داخل كل زوج بفاصل زمني من 1 ثانية. استغرقت الكتل الفرعية حوالي 3 دقائق وتم فصلها بفترة راحة مدتها 20 ثانية عن بعضها البعض. تم تقديم نغمة تحذير جنبًا إلى جنب مع تحذير على الشاشة قبل 1-3 ثوانٍ من نهاية فترة الراحة لإعداد المشاركين للمجموعة الفرعية القادمة. كان إجمالي الوقت الذي تم قضاؤه في الماسح الضوئي 35 دقيقة.

الحصول على بيانات الرنين المغناطيسي الوظيفي والمعالجة المسبقة

تم إجراء التصوير باستخدام ماسح ضوئي لكامل الجسم من نوع Siemens Trio 3-T (Erlangen ، ألمانيا) باستخدام التصوير الصدى المتدرج (EPI). تم الحصول على أحجام تباين BOLD وزنها T2 * تغطي الدماغ بالكامل (TR = 2.2 ثانية ، دقة في الطائرة = 3.1 × 3.1 مم 2 ، 36 شريحة محورية بسمك 3.1 مم ، عامل المسافة = 15٪). للسماح بتشبع المجال المغناطيسي ، سبقت الحصول على الصور أربع صور وهمية تم تجاهلها قبل تحليل البيانات. تم تحليل الصور باستخدام SPM5 (www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm). تم تصحيح صور EPI لحركة الرأس عن طريق التسجيل الأفيني باستخدام إجراء ذي مسارين. وشمل ذلك إعادة المحاذاة الأولية لجميع الصور للصورة الأولى وإعادة المحاذاة اللاحقة لمتوسط ​​الصور المعاد تنظيمها. بعد إعادة المحاذاة ، تم تطبيع صورة EPI المتوسطة لكل مشارك مكانيًا إلى قالب أحادي الموضوع MNI (معهد مونتريال للأعصاب) باستخدام نهج التجزئة الموحد (Ashburner and Friston ، 2005). تم بعد ذلك دمج المعلمات الناتجة التي تحدد مجال التشوه الضروري لنقل بيانات المشارك إلى مساحة خرائط احتمالية أنسجة MNI مع حقل التشوه الذي يتحول بين الأخير وقالب MNI أحادي الموضوع. تم تطبيق التشوه اللاحق على وحدات تخزين EPI الفردية التي تم تحويلها بالتالي إلى مساحة أحادية الموضوع MNI وأعيد تشكيلها بحجم 2 × 2 × 2 مم 3 فوكسل. أخيرًا ، تم تنعيم هذه الصور الطبيعية مكانيًا بنواة غاوسية بعرض كامل يبلغ 8 مم بنصف الحد الأقصى.

تحليل البيانات

من المسلم به أن التجارب النموذجية المتشابهة والمختلفة داخل إطار الكشف عن الإشارات تختلف عن التجربة الحالية من حيث عدد المنبهات ومدى تعقيدها. ومع ذلك ، تم إجراء هذا التحليل فقط لتقديم أدلة على مستويات معادلة من الصعوبة عبر كلا النوعين من السابق. لهذا الغرض ، يجب أن يوفر تطبيق نفس الاتفاقية المختلفة تقديرًا تقريبيًا مقبولاً.

تم تحليل بيانات التصوير باستخدام النموذج الخطي العام كما هو مطبق في SPM5. لكل من الأحداث الستة ذات الأهمية (عرض جمل مرجعية غير متدرجة أو متدهورة ، عرض جمل مستهدفة من أحد الشروط الأربعة: المطابقة الهيكلية ، عدم التطابق الهيكلي ، المطابقة المقترحة ، وعدم تطابق الاقتراح) ، تم نمذجة استجابة الدورة الدموية بشكل منفصل بواسطة ناقل إشارة Boxcar (المدة: 4 ثوانٍ) ملفوف بوظيفة استجابة الدورة الدموية الكنسي (HRF) ومشتقها الزمني من الدرجة الأولى. وهكذا حددت الانحدار الأربعة للجملة المستهدفة الشروط الأربعة التي كانت متطابقة فيما يتعلق بالمدخلات الحسية ولكنها اختلفت فيما يتعلق بنوع المدخلات المقدمة من الجملة المرجعية السابقة. الأهم من ذلك ، لقد قصرنا تحليلنا على تلك الجمل المستهدفة التي أثارت استجابات مطابقة أو غير متطابقة صحيحة (على سبيل المثال ، الزيارات أو الرفض الصحيح ، على التوالي). وفقًا لذلك ، تم تضمين معامل الارتداد المزعج للجمل المستهدفة في التجارب ذات الاستجابات غير الصحيحة في نموذج المستوى الأول. كان السبب في قصر التحليل على التجارب الصحيحة هو التأكد من أن المشاركين قد اهتموا بالمهمة المطروحة خلال جميع التجارب المشمولة. ومع ذلك ، فإن أحد عيوب هذا النهج هو التخفيض المحتمل للقوة الإحصائية بسبب استبعاد التجارب. علاوة على ذلك ، قد يزعج هذا الاستبعاد التوزيع المسبق المتطابق للمحفزات المستهدفة عبر الشروط الأربعة لأن بعض الجمل المستهدفة المستبعدة قد لا تزال موجودة في أحد الشروط الأخرى. لذلك قمنا بحساب تحليل تكميلي استنادًا إلى جميع التجارب التي قمنا فيها بإعادة تحليل بيانات التصوير من جميع التجارب دون ارتداد الإزعاج.

تم تضمين عوامل ارتداد إزعاج إضافية للأحداث التجريبية غير المهمة: الضغط على الزر الأيمن والأيسر وحركات الرأس كما تنعكس في ستة معلمات حركة للترجمة والدوران. أخيرًا ، تم تضمين وقت رد الفعل كمُحَوِّل حدودي للمطابقة الهيكلية ، وعدم التطابق الهيكلي ، والمطابقة المقترحة ، ومنظمات عدم التطابق المقترحة لتقييم التباين داخل الفرد لنشاط الدماغ المرتبط بمستوى الأداء. تمت إزالة انجرافات الإشارة منخفضة التردد باستخدام مرشح تمرير عالي بفترة قطع تبلغ 128 ثانية. بعد تصحيح المتسلسلة الزمنية للملاحظات التابعة وفقًا لهيكل ارتباط الانحدار الذاتي من الدرجة الأولى ، تم حساب تقديرات المعلمات لمنحدرات HRF لكل فوكسل باستخدام المربعات الصغرى الموزونة لتوفير تقديرات الاحتمالية القصوى استنادًا إلى الارتباط التلقائي الزمني للبيانات [Kiebel وآخرون ، 2003]. تم بعد ذلك إدخال تباينات المستوى الأول الفردية (كل حالة مرتبطة بخط الأساس الضمني) في ANOVA من المستوى الثاني للتأثيرات العشوائية.

في تحليل المجموعة هذا ، تم حساب متوسط ​​تقديرات المعلمات لجميع المشاركين لجميع عوامل الانحدار الستة ذات الأهمية (راجع ، أعلاه) وكذلك للمُعدِلات المعلمية الأربعة (التي تعكس أوقات التفاعل) ومُنظمي إزعاج الاستجابة الحركية (يسار / يمين) اضغط على الزر). بناءً على هذه التقديرات ، تم حساب تباينات t المنفصلة داخل ANOVA لاختبار التأثيرات التفاضلية. علاوة على ذلك ، تم دمج التأثيرات التفاضلية في اقترانات بناءً على أدنى إحصائية t [Nichols et al. ، 2005]. تم اختيار تحليل الاقتران بسبب خصوصيته العالية وطابعه الأكثر تحفظًا مقارنةً بالتحليل العاملي. على وجه الخصوص ، باستخدام تحليل الاقتران ، قمنا بتقييد الاستدلال على تلك المناطق التي كانت موجودة بشكل كبير في جميع الظروف المضمنة. تم تحديد جميع خرائط التنشيط الناتجة عند ص & lt 0.05 (خطأ عائلي (FWE) - تم تصحيحه لمقارنات متعددة عند عتبة تشكيل الكتلة على مستوى الكتلة عند مستوى فوكسل: ص & lt 0.001) والمترجمة تشريحياً باستخدام الخرائط الاحتمالية للمناطق المحددة هندسياً [Amunts et al.، 2007 Zilles and Amunts، 2010] باستخدام الإصدار 1.6b من صندوق أدوات SPM Anatomy [Eickhoff et al.، 2005 www.fz-juelich.de/ inm / inm-1 / spm_anatomy_toolbox].

لتحديد المناطق المتورطة في معالجة جميع أحداث نوع الجملة الست ، تم استخدام أداة الاقتران "جملة مرجعية غير متدرجة ، جملة مرجعية متدهورة ، تطابق بنيوي ، عدم تطابق بنيوي ، تطابق افتراضي ، عدم تطابق افتراضي". يجب أن يعكس هذا التحليل بالتالي المناطق التي يتم تنشيطها بشكل عام بواسطة المحفزات الصوتية أو التي يتم تجنيدها بواسطة متطلبات المهام العامة (على سبيل المثال ، الذاكرة العاملة ، اتخاذ القرار). تم استخدام التباين "الجملة المرجعية المتدهورة والجملة المرجعية غير المتدرجة gt" لعزل المناطق التي يتم تنشيطها بشكل أكبر بواسطة الأصوات غير المفهومة مقارنة بالمعلومات اللفظية ذات المعنى. تم تحليل التباين العكسي "جملة مرجعية غير متدرجة والجملة المرجعية المتدهورة gt" لتمييز المناطق التي تم ضبطها على الكلام الواضح أكثر من محيط التنغيم الديناميكي (غير المفهوم). يجب أن يحدد التباين الأخير بالتالي المناطق التي تشارك بشكل انتقائي في معالجة الجوانب المعجمية الدلالية للكلام.

تم استخدام ثلاثة روابط لكشف آثار الاقتراح المسبق مقارنة بسابقة هيكلية بحتة ، أي آثار الجملة المرجعية غير المتدرجة مقارنة بجملة مرجعية متدهورة على المعالجة اللاحقة للجملة المستهدفة المتدهورة. للتأكد من أن جميع عمليات التنشيط المرتبطة بالتأثير المسبق المقترح كانت محددة للكلام الواضح ، تم دائمًا تضمين التباين "الجملة المرجعية غير المتدرجة والجملة المرجعية المتدهورة" في هذه الارتباطات. أي أننا قارنا التأثيرات التفاضلية للجملة التي سمعناها سابقًا على معالجة الجمل المتدهورة (على وجه التحديد تم تقديم نفس المحفزات المستهدفة في جميع الظروف الأربعة) ، لكننا قصرنا هذا التحليل على تلك المناطق التي شاركت بالفعل في معالجة غير متدرجة (أي. ، واضح) الكلام ، على عكس الكلام المتدهور (أي الذي يتعذر فهمه عادةً). ومن ثم ، يجب أن تكشف كل هذه التحليلات حصريًا عن التأثيرات داخل شبكة الدماغ التي تخدم معالجة الكلام المعجمية الدلالية. أولاً ، فإن أداة العطف "[(تطابق افتراضي + عدم تطابق افتراضي) & gt (تطابق بنيوي + عدم تطابق بنيوي)] (جملة مرجعية غير متدرجة والجملة المرجعية المتدهورة gt)" تهدف إلى تحديد التأثير العام للتعرض لمقترح سابق بالمقارنة مع هيكل قبل. يجب أن يكشف هذا الاقتران على وجه التحديد عن تلك التأثيرات على معالجة الجملة المستهدفة المتدهورة التي تنبع من أي تأثير معجمي دلالي توفره الجملة المرجعية أثناء التحكم في المطابقة (الخاطئة) للعرض (حيث يجب أن تؤثر هذه العملية على جميع الجمل المستهدفة على حد سواء ، بشكل مستقل عما إذا كانت السابقة افتراضية أو هيكلية). ثانيًا ، تم استخدام أداة الاقتران "(المطابقة الافتتاحية والمطابقة الهيكلية gt) (المطابقة الافتتاحية وعدم تطابق بنيوي gt) ∩ (الجملة المرجعية غير المتدرجة والجملة المرجعية المتدهورة gt)" للكشف عن تأثيرات المطابقة المقترحة على نشاط الدماغ داخل الشبكة المعجمية الدلالية (كما هو محدد بواسطة المكون الأخير من أداة الاقتران). أخيرًا ، تم استخدام أداة الاقتران "(عدم التطابق الافتراضى وعدم التطابق الهيكلي gt) ∩ (عدم التطابق الافتراضي والتطابق الهيكلي gt) ∩ (الجملة المرجعية غير المتدرجة والجملة المرجعية المتدهورة gt)" للكشف عن آثار عدم التوافق المقترح على نشاط الدماغ داخل الشبكة المعجمية الدلالية . علاوة على ذلك ، أجرينا تحليلًا إضافيًا لهذه التأثيرات لم يقتصر على تلك المناطق الأكثر استجابة للوضوح مقارنة بالكلام المتدهور.

علاوة على ذلك ، اختبرنا الفروق بين التطابقات المقترحة وعدم التطابق من خلال (1) التباين "المطابقة المقترحة وعدم تطابق الاقتراح" المقنّع بشكل شامل مع التحليل أعلاه بهدف تحديد تأثيرات المطابقات المقترحة [(المطابقة المقترحة والمطابقة الهيكلية gt) ∩ (مطابقة مقترحة & gt عدم تطابق بنيوي) ∩ (جملة مرجعية غير متدرجة وجملة مرجعية متدهورة gt)] و (2) تم إخفاء التباين "عدم تطابق الاقتراح مع تطابق اقتراح gt" مرة أخرى بشكل شامل مع تأثير عدم تطابق الاقتراح المذكور أعلاه "(عدم تطابق افتراضي وعدم تطابق بنيوي إجمالي) ∩ (عدم تطابق افتراضي & gt الهيكلية المطابقة) ∩ (الجملة المرجعية غير المتدرجة و GT الجملة المرجعية المتدهورة). "

بالإضافة إلى ذلك ، قمنا بالتحقيق في تأثير التطابقات مقابل عدم التطابق عبر كلا النوعين من المقدمات من خلال الاقترانات "(المطابقة الافتتاحية وعدم تطابق اقتراح gt) (التطابق الهيكلي وعدم التطابق الهيكلي gt)" و "(عدم تطابق الاقتراح و gt المطابقة) ∩ (عدم التطابق الهيكلي و gt تطابق بنيوي). "


الكلمات الدالة

جي إم جيórriz حصل على بكالوريوس العلوم. شهادة في الفيزياء ، بكالوريوس. حاصل على درجة الدكتوراه في الهندسة الإلكترونية من جامعة غرناطة بإسبانيا عامي 2000 و 2001 على التوالي. حاصل على درجة الدكتوراه من جامعة قادس بإسبانيا عام 2003 والدكتوراه. حصل على درجة البكالوريوس من جامعة غرناطة عام 2006. وهو حاليًا أستاذ متفرغ في قسم نظرية الإشارة والشبكات والاتصالات بجامعة غرناطة وأستاذ زائر في جامعة كامبريدج بالمملكة المتحدة. شارك في تأليف أكثر من 400 مجلة تقنية وورقة مؤتمرات في هذه المجالات. تشمل اهتماماته الحالية معالجة الإشارات الإحصائية وتطبيقها على معالجة الصور الحيوية والطبية. حصل على وسام الأكاديمية الوطنية للهندسة عام 2015. شغل منصب محرر في العديد من المجلات والكتب.

جي راميريز حصل على ماجستير. شهادة في الهندسة الإلكترونية ودكتوراه. حصل على درجة البكالوريوس في الهندسة الإلكترونية من جامعة غرناطة في عامي 1998 و 2001 على التوالي. يعمل حاليًا أستاذًا متفرغًا في قسم نظرية الإشارة والشبكات والاتصالات ، جامعة غرناطة ، إسبانيا. قام بتأليف أكثر من 130 مخطوطة في مجلات دولية و 200 بحث في مؤتمرات دولية. تشمل اهتماماته البحثية معالجة الإشارات ، والتعلم الآلي ، والتطبيقات الطبية الحيوية ، بما في ذلك تحليل صور الدماغ. شارك في تحرير العديد من الأعداد الخاصة في أبحاث الزهايمر الحالية ، والحدود في علم الأعصاب الحسابي ، ومجلة مرض الزهايمر والحدود في علم الأعصاب في الشيخوخة. شغل منصب مراجع في العديد من المجلات والمؤتمرات الدولية وكعضو في اللجنة الفنية لعدد من المؤتمرات الدولية في مجال أبحاثه.

أندريس أورتيز حصل على بكالوريوس العلوم. شهادة في الفيزياء (1998) ، ماجستير. شهادة في الإلكترونيات (2000) ودكتوراه. شهادة في علوم الكمبيوتر عام 2008 كلها من جامعة غرناطة. ثم حصل على الدكتوراه. شهادة من جامعة قادس ، إسبانيا (2012). من 2000 إلى 2005 كان يعمل كمهندس شبكات وأنظمة في Telefónica ، مدريد ، إسبانيا ، حيث كانت مجالات عمله هي الحوسبة عالية الأداء وتحليل أداء الشبكة. يعمل حاليًا أستاذًا مشاركًا في قسم هندسة الاتصالات بجامعة ملقة. تشمل اهتماماته البحثية أنظمة الذكاء ومعالجة الإشارات الإحصائية مع التطبيقات الطبية الحيوية والحوسبة عالية الأداء. شارك في تأليف أكثر من 120 مجلة تقنية وورقة مؤتمرات وقاد مشاريع بحثية مختلفة في هذه المجالات. يقود حاليًا مجموعة "معالجة الإشارات الطبية الحيوية ، والذكاء الحسابي وأمن الاتصالات" (BioSiP) في جامعة مالقة ، ويشارك في إدارة مختبر CINEMA لعلم الأعصاب الحاسوبي. عمل كمحرر ومراجع للعديد من المجلات والمؤتمرات الدولية.

إف جيه مارتينيز مورسيا حصل على درجة الهندسة في هندسة الاتصالات السلكية واللاسلكية في عام 2010 ، ماجستير. حاصل على درجة البكالوريوس في هندسة الكمبيوتر والشبكات عام 2011 ، والدكتوراه. حصل على درجة البكالوريوس من جامعة غرناطة في عام 2017. وشارك في تأليف أوراق بحثية في مجلات عالية التأثير. وهو حاليًا زميل ما بعد الدكتوراه في جامعة غرناطة. تشمل اهتماماته البحثية معالجة الصور العصبية الإحصائية وتطبيقها على علم الأعصاب والطب النفسي وفي تصور البيانات والتواصل.

فيرمين سيغوفيا حصل على بكالوريوس العلوم. حاصل على درجة البكالوريوس في علوم الكمبيوتر ودرجة الماجستير في هندسة الكمبيوتر والشبكات من جامعة غرناطة (إسبانيا) في عامي 2006 و 2009 على التوالي. في عام 2011 حصل على الدكتوراه. شهادة من نفس الجامعة. من عام 2012 إلى عام 2014 ، طور نشاطه البحثي في ​​مركز أبحاث سيكلوترون (جامعة لييج ، بلجيكا) وعمل على تطبيقات مناهج تعلم النواة المتعددة لبيانات التصوير العصبي. منذ عام 2015 يعمل في قسم نظرية الإشارة وتقنيات المعلومات والاتصالات (جامعة غرناطة ، إسبانيا). تشمل اهتماماته البحثية الرئيسية معالجة الصور العصبية والتطبيقات الطبية الحيوية.

J. الرضاعة لديها أكثر من 250 مقالة تمت مراجعتها من قبل الزملاء في معالجة الصور الطبية والتصوير العصبي النفسي ، بما في ذلك دراسات متعددة المراكز واسعة النطاق لحالة طيف التوحد والذهان وإدمان المخدرات والاضطرابات العاطفية. شارك في أبحاث التصوير لأكثر من 25 عامًا ، في البداية مع التصوير المقطعي بالإصدار البوزيتروني في مراقبة الأورام أثناء العلاج الكيميائي ، وفي تنفيذ تقنيات إعادة بناء الصورة لهندسات الماسح الضوئي. تشمل اهتماماته الحالية الأسس العصبية الحيوية والنمائية العصبية للطب النفسي للأطفال والمراهقين مع مشاركة خاصة لتقنيات التصوير العصبي الجديدة كمتغيرات نتائج أولية لدراسات نمو الدماغ ونضجه ، وتوصيف الأمراض النفسية ، وللتجارب السريرية للمنتجات الطبية الاستقصائية.

مات ليمينغ حصل على درجة البكالوريوس. و م. حصل على درجات علمية في علوم الكمبيوتر من جامعة نورث كارولينا في تشابل هيل عام 2016. وهو حاليًا طالب دكتوراه في جامعة كامبريدج ، بدعم من منحة جيتس. يركز بحثه على تطبيق نماذج التعلم العميق لدراسة تصنيف التصوير بالرنين المغناطيسي للدماغ بالكامل.

البروفيسور يو دونغ تشانغ حصل على بكالوريوس العلوم في عام 2004 ، وماجستير في العلوم في عام 2007 من جامعة نانجينغ للملاحة الجوية والملاحة الفضائية. حصل على درجة الدكتوراه من جامعة ساوث إيست في عام 2010. عمل كباحث ما بعد الدكتوراة من 2010 إلى 2012 مع جامعة كولومبيا بالولايات المتحدة الأمريكية وكعالم أبحاث مساعد من 2012 إلى 2013 مع مؤسسة أبحاث الصحة العقلية (RFMH) بالولايات المتحدة الأمريكية. شغل منصب أستاذ كامل من 2013 إلى 2017 في جامعة نانجينغ نورمال. يعمل الآن كأستاذ في قسم المعلوماتية ، جامعة ليستر ، المملكة المتحدة. البروفيسور تشانغ هو زميل IET (FIET). تم إدراجه في "الباحثين الصينيين الأكثر استشهادًا (علوم الكمبيوتر)" من قبل Elsevier من 2014 إلى 2018. وقد حصل عام 2019 على "Highly Cited Researcher" من Web of Science. أجرى العديد من المشاريع الصناعية الناجحة والمنح الأكاديمية من NSFC والمعاهد الوطنية للصحة والجمعية الملكية و EPSRC و MRC والمجلس البريطاني.

خوسيه رامóن ألفاريز سانشيز حصل على بكالوريوس العلوم. و ماجستير. درجات في الفيزياء من جامعة. كومبلوتنسي مدريد ، إسبانيا ، عام 1988 ، ودكتوراه. شهادة في الفيزياء من جامعة. Nacional de Educación a Distancia ، مدريد ، إسبانيا ، في عام 1997. وهو حاليًا أستاذ مشارك في قسم الذكاء الاصطناعي في الجامعة. Nacional de Educación a Distancia ، إسبانيا. تشمل اهتماماته البحثية الرئيسية الشبكات العصبية الاصطناعية والروبوتات المتنقلة.

جيدو بولونيا محاضر أول في جامعة العلوم التطبيقية في جنيف ، سويسرا. حصل على درجة الدكتوراه. حصل على الدكتوراه من جامعة جنيف عام 1998 مع مجموعة الذكاء الاصطناعي. بعد ذلك ، عمل كباحث ما بعد الدكتوراة في جامعة كوينزلاند للتكنولوجيا ، بريسبان في جامعة سنغافورة الوطنية وفي المعهد السويسري للمعلوماتية الحيوية. ألف أو شارك في تأليف حوالي 100 بحث كامل في مجلات وكتب ومؤتمرات محكمة. تتعلق اهتماماته البحثية الحالية بنماذج التعلم الآلي الشفافة.

ماريا باولا بونوميني تلقى رسالة ماجستير. شهادة في الهندسة الحيوية من الجامعة الوطنية في إنتري ريوس ، الأرجنتين. في عام 2010 ، حصلت على درجة الدكتوراه في الهندسة الحيوية من جامعة ميغيل هيرنانديز في إلتشي بإسبانيا. منذ عام 2013 ، كانت عالمة أبحاث في المجلس الوطني للبحوث العلمية والتقنية (CONICET) وتقوم بعملها في المعهد الأرجنتيني للرياضيات "Alberto P. Calderón". وهي أيضًا أستاذة مساعدة في الإشارات والصور في الطب الحيوي في كلية الهندسة من جامعة بوينس آيرس (UBA). تشمل اهتماماتها البحثية معالجة الإشارات الطبية الحيوية.

فرناندو إي كاسادو حصل على درجة البكالوريوس. حصل على درجة البكالوريوس في هندسة الكمبيوتر من جامعة سانتياغو دي كومبوستيلا (2017) ، وماجستير العلوم. شهادة في أبحاث الذكاء الاصطناعي من جامعة مينينديز بيلايو الدولية (2018). وهو حاليًا حاصل على درجة الدكتوراه. طالب في CiTIUS (مركز أبحاث التقنيات الذكية) ، جامعة سانتياغو دي كومبوستيلا. تتركز اهتماماته البحثية في مجال التعلم الآلي. على وجه التحديد ، يعمل على تطوير استراتيجيات التعلم في الوقت الفعلي والمتحدة والمستمرة المطبقة على مجتمعات الأجهزة.

ديفيد شارت حصل على درجة البكالوريوس في الرياضيات وعلوم الكمبيوتر (2017) ، وماجستير. شهادة في علوم البيانات وهندسة الحاسبات (2018) من جامعة غرناطة (إسبانيا). وهو حاليًا طالب دكتوراه في قسم علوم الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي في نفس الجامعة. شارك في تأليف 5 أوراق JCR والعديد من البرامج لعلوم البيانات. تشمل اهتماماته البحثية تقنيات التعلم العميق وتطبيقاتها وتفسير النماذج والإنصاف.

فرانسيسكو تشارت. ت. م. علوم الكمبيوتر (2008) وب. علوم الكمبيوتر (2010) من جامعة جيان ، مع جائزة استثنائية في كلتا الدرجتين والجائزة الوطنية الأولى للتميز في الأداء الأكاديمي من MECD (2010). ماجستير الحوسبة اللينة والذكاء الحسابي (2011) ودكتوراه من جامعة غرناطة (2015). يعمل حاليًا أستاذًا مساعدًا في قسم علوم الكمبيوتر ، جامعة جيان ، إسبانيا. وهو مؤلف لأكثر من 120 كتابًا ، بما في ذلك العنوان "تصنيف متعدد العلامات. تحليل المشكلات والمقاييس والتقنيات "التي نشرتها Springer ، بالإضافة إلى مؤلف أكثر من 20 ورقة بحثية من JCR و 25 مساهمة في المؤتمرات الدولية. تشمل اهتماماته البحثية الرئيسية التعلم متعدد العلامات ، والمشاكل غير المتوازنة وعالية الأبعاد ، والتعلم التمثيلي من خلال تقنيات التعلم العميق.

ريكاردو كونتريراس أستاذ مشارك في قسم علوم الكمبيوتر بجامعة كونسبسيون. تركز أبحاثه على الذكاء الاصطناعي والحساب التطوري. تشمل اهتماماته البحثية الحالية نظامًا مستوحى من الحيوية لحل مشكلات التحسين. حصل كونتريراس على درجة الماجستير في علوم الكمبيوتر من الجامعة البابوية الكاثوليكية ، ريو دي جانيرو ، البرازيل.

ألفريدو كويستا إنفانتي حاليا أستاذ زائر في جامعة. راي خوان كارلوس في قسم علوم الكمبيوتر ، وعضو في مجموعة أبحاث الحوسبة والتحسين عالية الأداء في تلك الجامعة. حصل على درجة الماجستير. شهادة في الفيزياء (جامعة كومبلوتنسي مدريد ، UCM) ودكتوراه. في علوم الكمبيوتر (الجامعة الوطنية للتعليم على مسافة ، UNED). لقد كان يزور أعضاء هيئة التدريس في الجامعة. من نيو مكسيكو (UNM) ومعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT). تشمل اهتماماته البحثية التعلم الآلي ، والرؤية الحاسوبية ، ونظرية الكوبولا.

ريتشارد جيه دورو تلقى رسالة ماجستير. حاصل على درجة في الفيزياء من جامعة سانتياغو دي كومبوستيلا ، إسبانيا ، في عام 1989 ، ودكتوراه في الفيزياء من نفس الجامعة في عام 1992. وهو حاليًا أستاذ في قسم علوم الكمبيوتر ورئيس المجموعة المتكاملة للأبحاث الهندسية في جامعة آكورونيا. تشمل اهتماماته البحثية هياكل الشبكات العصبية عالية المستوى ومعالجة الإشارات والروبوتات الذاتية والتطورية.

أنطونيو فرنانديز كاباليرو حصل على درجة الماجستير. حصل على درجة الدكتوراه في علوم الكمبيوتر من جامعة Politécnica في مدريد بإسبانيا عام 1993 ، ودكتوراه. حصل على الدكتوراه من قسم الذكاء الاصطناعي في Universidad Nacional de Educación a Distancia ، إسبانيا ، في عام 2001. وهو أستاذ متفرغ في قسم علوم الكمبيوتر في Universidad de Castilla-La Mancha. وهو رئيس مجموعة أبحاث n & ampaIS (أنظمة التفاعل الطبيعية والاصطناعية) التابعة لمعهد أبحاث البسيط للمعلوماتية. تتركز اهتماماته البحثية في معالجة الصور ، والرؤية المعرفية ، والروبوتات المتنقلة ، والحوسبة العاطفية ، والوكلاء الأذكياء. أنطونيو فرنانديز كاباليرو هو محرر مشارك في رسائل التعرف على الأنماط ، ورئيس تحرير الموضوع في Vision Systems of International Journal of Advanced Robotic Systems ، ورئيس التحرير المتخصص في Robot and Machine Vision of Frontiers in Robotics and AI ، من بين مهام التحرير الأخرى. قام بتأليف أكثر من 370 بحثًا تمت مراجعته من قبل الأقران.

إي فرنانديز حاصل على درجة الدكتوراه من جامعة أليكانتي (1986) وعلى درجة الدكتوراه. حصل على درجة الدكتوراه في علم الأعصاب في عام 1990. وقد كان أستاذًا زائرًا في جامعة يوتا (الولايات المتحدة الأمريكية) ، وأولدنبورغ (ألمانيا) ، وبيت إسرائيل وكلية الطب بجامعة هارفارد (الولايات المتحدة الأمريكية) وجامعة فيينا (النمسا) ، وهو حاليًا أستاذ في علم الأحياء الخلوي ، مدير رئيس الأبحاث في Retinitis Pigmentosa Bidons Egara ، ومدير قسم الهندسة العصبية في معهد الهندسة الحيوية بجامعة ميغيل هيرنانديز و CIBER BBN (إسبانيا) وأستاذ مساعد في مركز جون موران للعيون. جامعة يوتا (الولايات المتحدة الأمريكية). وهو طبيب مؤهل يجمع بين الطب الحيوي (البيولوجيا الجزيئية والخلوية والكيمياء الحيوية وعلم التشريح وعلم وظائف الأعضاء والطب التجديدي) مع العلوم الفيزيائية (الرياضيات والفيزياء والكيمياء التطبيقية) والهندسة لتطوير علاجات وأجهزة جديدة يمكن تطبيقها لتعزيز حياة الأشخاص المتأثرين بإعاقات بصرية بشكل أكثر فعالية. كما أنه يحاول فهم مرونة الدماغ بشكل أفضل في المكفوفين ويعمل على تطوير أساليب علاجية جديدة لأمراض الشبكية التنكسية.

دكتور. جوميز فيلدا ولد في بورغو دي أوسما (سوريا) بإسبانيا. حصل على درجات مهندس اتصالات (مستوى ماجستير) ، جامعة بوليتيكنيكا مدريد (1978) ، ودكتوراه. في علوم الحاسوب ، جامعة بوليتيكنيكا بمدريد (1983). يمكن تلخيص أنشطته المهنية والأكاديمية في 1976-77: منحة دراسية من مركز الدراسات النووية ، مجلس الطاقة النووية ، إسبانيا 1977-78: مهندس I + D ، NORTRON Electronics 1978-82: مدرس مساعد 1982-88 ، و 1988 حتى الآن : أستاذ متفرغ ، كلية المعلوماتية ، جامعة بوليتيكنيكا بمدريد. خطوط بحثه هي: معالجة الإشارات ، والتعرف على الكلام ، ونمذجة النظام الميكانيكي الحيوي ، والهندسة الحيوية ، والمعلوماتية الحيوية ، والتعرف على الأنماط ، والشبكات العصبية ، وإدراك الكلام وإنتاجه ، ونمذجة الدماغ العصبية ، وعلوم الطب الشرعي ، ومراقبة الأمراض العصبية. البروفيسور جوميز فيلدا مؤلف أو مؤلف مشارك لـ 340 منشورًا ، بما في ذلك فصول الكتب والمقالات الصحفية ذات المراجع الدولية في ISBN و / أو ISSN ، و 120 مؤتمرًا ومحاضرة في مؤسسات وسيناريوهات مختلفة. ومن بين المزايا الأخرى كان باحثًا في برنامج فولبرايت (1981-1982) ، وهو عضو في IEEE ، واللجنة الفنية لنظم وتطبيقات علوم الحياة ، والرابطة الدولية لاتصالات الكلام (ISCA) ، والرابطة الأوروبية لمعالجة الإشارات (EURASIP). وهو أيضًا مراجع علمي لمعاملات IEEE على الدوائر والأنظمة ، والشبكات العصبية ، ومعالجة الكلام والصوت والإشارات ، والتواصل الكلامي ، ومجلة الجمعية الصوتية الأمريكية ، والحوسبة العصبية ، والحساب المعرفي ، وأجهزة الكمبيوتر في الطب والبيولوجيا ، ومعالجة الإشارات الطبية الحيوية و التحكم والرسائل الإلكترونية وخطابات معالجة الإشارات.

مانويل جرانروماي حصل على ماجستير. ودكتوراه. درجات علمية في علوم الكمبيوتر من Universidad del Pais Vasco (UPV / EHU) ، دونوستيا ، إسبانيا ، في عامي 1982 و 1989 على التوالي. منصبه الحالي هو أستاذ كامل (Catedrático de Universidad) مع قسم علوم الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي بجامعة ديل بايس فاسكو (UPV / EHU) منذ عام 1998 ، حيث شغل منصب رئيس القسم في الفترة 2005-2007. وهو رئيس مجموعة الاستخبارات الحاسوبية (Grupo de Inteligencia Computational) ، والتي تم الاعتراف بها كمجموعة بحثية ممتازة من قبل حكومة الباسك بتمويل محدد مستمر منذ عام 2005 ، وهي آخر منحة للفترة 2019-2021. نفذت مجموعة البحث أكثر من 30 مشروعًا بحثيًا ممولًا وطنيًا ، وثلاثة مشاريع ممولة من المفوضية الأوروبية ، وبعض عقود البحث الخاصة بشركات خاصة. يعمل البحث في المجموعة على مجموعة كبيرة ومتنوعة من الموضوعات ، بما في ذلك تطبيقات الذكاء الاصطناعي والذكاء الحسابي للأنظمة الروبوتية متعددة المكونات المرتبطة ، والتعلم المعزز ، والصورة الطبية في علوم الأعصاب ، والتفاعل البشري متعدد الوسائط ، ومعالجة الصور عن بعد ، والصورة القائمة على المحتوى الاسترجاع والحوسبة الشبكية والنمذجة الدلالية ومعالجة البيانات والتصنيف واستخراج البيانات. كان مستشارًا لأكثر من 35 رسالة دكتوراة ، ومحررًا لأكثر من 20 كتابًا عن وقائع ومجموعات أعمال حول موضوعات فردية ، ومحررًا لأكثر من 15 إصدارًا خاصًا في المجلات ، وشارك في تأليف أكثر من 200 بحث في المجلات العلمية (المجلات المفهرسة ISI ). وهو محرر مرتبط بمجلة Neurocomputing و Information Fusion والذكاء الحسابي وعلوم الأعصاب و Frontiers in Big Data و Journal of Mathematical Imaging and Vision.

فرانسيسكو هيريرا (SM’15) حصل على درجة الماجستير. في الرياضيات عام 1988 ودكتوراه. حصل على درجة الدكتوراه في الرياضيات عام 1991 من جامعة غرناطة بإسبانيا. وهو أستاذ في قسم علوم الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي في جامعة غرناطة ومدير معهد البحوث الأندلسية في علوم البيانات والذكاء الحسابي (DaSCI). إنه أكاديمي في الأكاديمية الملكية للهندسة (إسبانيا). وقد أشرف على 50 دكتوراه. الطلاب. وقد نشر أكثر من 500 بحث في مجلات علمية ، وتلقى أكثر من 82000 اقتباس (Scholar Google، H-index 140). تم اختياره كباحث عالي الاستشهادات (في مجالات علوم وهندسة الكمبيوتر ، على التوالي ، 2014 حتى الآن ، Clarivate Analytics). يشغل حاليًا منصب رئيس تحرير المجلة الدولية "Information Fusion" (Elsevier). يعمل كعضو تحرير في عشرات المجلات.حصل على العديد من الأوسمة والجوائز ، من بينها: زميل ECCAI 2009 ، زميل IFSA 2013 ، 2010 الجائزة الوطنية الإسبانية لعلوم الكمبيوتر ARITMEL إلى "المهندس الأسباني في علوم الكمبيوتر" ، جائزة Cajastur "Mamdani" الدولية للحوسبة اللينة (الإصدار الرابع ، 2010) ، IEEE Transactions on Fuzzy System Outstanding 2008 and 2012 Paper ، 2011 جائزة لطفي أ. من حكومة منطقة الأندلس) ، 2018 جائزة "غرناطة: مدينة العلوم والابتكار". تشمل اهتماماته البحثية الحالية ، من بين أمور أخرى ، الذكاء الحسابي (بما في ذلك النمذجة الغامضة ، والحوسبة بالكلمات ، والخوارزميات التطورية والتعلم العميق) ، ودمج المعلومات واتخاذ القرار ، وعلوم البيانات (بما في ذلك المعالجة المسبقة للبيانات ، والتنبؤ ، والمشاكل الفردية ، والبيانات الضخمة).

روبرتو إغليسياس حصل على بكالوريوس ودكتوراه. في الفيزياء من جامعة سانتياغو دي كومبوستيلا بإسبانيا عامي 1996 و 2003 على التوالي. يعمل حاليًا أستاذًا مشاركًا في قسم الإلكترونيات وعلوم الكمبيوتر في جامعة سانتياغو دي كومبوستيلا ، إسبانيا. وهو باحث في مركز الأبحاث حول التقنيات الذكية ومنسق درجة الروبوتات في جامعة سانتياغو دي كومبوستيلا. تركز اهتماماته البحثية على التحكم والملاحة في الروبوتات المتنقلة ، والتعلم المستمر والتكيف المطبق على الروبوتات المتنقلة والأجهزة الذكية.

آنا ليكوفا حصل على ماجستير. ودكتوراه. شهادات من الجامعة التقنية ، صوفيا ، بلغاريا في 1989 و 1995 ، على التوالي ، وكلها في علوم الكمبيوتر. كسجل أكاديمي ، حصلت على درجة الدكتوراه في مجال الحوسبة في أنظمة CAD / CAM من الجامعة التقنية - صوفيا. وهي حاليًا أستاذة في معهد الروبوتات بأكاديمية العلوم البلغارية (BAS) ورئيسة قسم "الروبوتات التفاعلية وأنظمة التحكم". قامت بتأليف أكثر من 90 بحثًا علميًا في المجلات المفهرسة والمؤتمرات والكتب المحكمة. تشمل اهتماماتها البحثية الروبوتات التفاعلية ، وواجهات الدماغ والحاسوب القائمة على EEG ، وحوسبة العلوم العصبية بواسطة Fuzzy Logic ، و Evolved Clustering و Internet-of-Things (IoT).

خافيير دي لوبي (SM'94، M'98) حصل على درجة الماجستير في علوم الكمبيوتر من جامعة Politécnica في مدريد عام 1994 ودرجة الدكتوراه من نفس الجامعة عام 1998. حاليًا ، هو أستاذ مشارك في قسم الذكاء الاصطناعي في جامعة Politécnica دي مدريد وباحث أول في مجموعة الروبوتات المعرفية الحاسوبية. يتركز اهتمامه البحثي الحالي على تخصص علم الأعصاب الحسابي حيث يقترح طرقًا وأدوات جديدة لتقدير الأنشطة البدنية والمعرفية لدى البشر باستخدام عدة أنواع من أجهزة الاستشعار مثل كاميرات RGB-D وأجهزة EEG. في الماضي ، تولى قيادة مشاريع البحث والتطوير لتطوير آليات الروبوتات الصناعية التي تتبع المبادئ التوجيهية لأنظمة الروبوتات المتعددة والروبوتات القابلة لإعادة التشكيل ، كما عمل أيضًا على المشاريع المتعلقة بالتنسيق المستقل وظهور اللغة في فرق الروبوتات. القيادة عن طريق الكاميرات الخارجية وأجهزة استشعار المدى وتصميم الروبوتات والمركبات الطائرة بدون طيار والتحكم فيها.

إزيكويل إلóبيز-روبيو (من مواليد 1976) حصل على درجتي الماجستير والدكتوراه (مع مرتبة الشرف) في هندسة الكمبيوتر من جامعة مالقة ، إسبانيا ، في عامي 1999 و 2002 ، على التوالي. التحق بقسم لغات الحاسوب وعلوم الحاسوب بجامعة مالقة في عام 2000 ، حيث يعمل حاليًا أستاذًا متفرغًا لعلوم الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي. تتركز اهتماماته الفنية في التعلم العميق والتعرف على الأنماط ومعالجة الصور ورؤية الكمبيوتر.

رافائيل مارتينيز توماس حصلت على شهادتها في الفيزياء من جامعة فالنسيا بإسبانيا عام 1983 ، وحصلت على درجة الدكتوراه. حصل على درجة الدكتوراه من قسم الذكاء الاصطناعي بالجامعة الوطنية للتعليم عن بعد بإسبانيا عام 2000. وهو حاليًا أستاذ متفرغ في قسم الذكاء الاصطناعي بالجامعة الوطنية للتعليم عن بعد بإسبانيا. تتركز اهتماماته البحثية في هندسة المعرفة ، وتقنيات الويب الدلالي والدلالي ، والاعتراف الدلالي للسلوك البشري ، ونشر الأوراق البحثية المتعلقة بهذه المجالات في مختلف المجلات الدولية وفي المؤتمرات الدولية الكبرى.

ميغيل أ مولينا كابيلو حصل على درجتي الماجستير والدكتوراه في هندسة الكمبيوتر من جامعة ملقة ، إسبانيا ، في عامي 2015 و 2018. التحق بقسم لغات الكمبيوتر وعلوم الكمبيوتر ، جامعة مالقة ، في عام 2015 ، حيث شغل منصبًا تدريسيًا وبحثيًا. كما أنه يواصل متابعة الأنشطة البحثية بالتعاون مع الجامعات الأخرى. تتركز اهتماماته الفنية في المراقبة البصرية ومعالجة الصور / الفيديو ورؤية الكمبيوتر والشبكات العصبية والتعرف على الأنماط.

الدكتور أنطونيو س مونتمايور حصل على درجة الماجستير في الفيزياء التطبيقية من جامعة مدريد المستقلة عام 1999 ودكتوراه. في جامعة راي خوان كارلوس في عام 2006. يعمل حاليًا أستاذًا مشاركًا في جامعة راي جوان كارلوس والباحث الرئيسي في مجموعة أبحاث CAPO في URJC. تشمل اهتماماته البحثية الحوسبة اللينة ورؤية الكمبيوتر وحوسبة GPU والتعلم العميق ومعالجة الصور والفيديو والتطبيقات في الوقت الفعلي.

باولو نوفايس هو أستاذ علوم الكمبيوتر في قسم المعلوماتية ، في كلية الهندسة في جامعة دو مينهو (البرتغال) وباحث في مركز ALGORITMI ، حيث يشغل منصب قائد مجموعة الأبحاث ISlab - مختبر الذكاء الاصطناعي - ، و منسق خط البحث في علوم وتكنولوجيا الكمبيوتر (CST). هدف بحثه الرئيسي هو جعل الأنظمة أكثر ذكاءً وذكاءً وموثوقية أيضًا. شارك في تأليف أكثر من 350 فصلاً من الكتب وأوراق المجلات والمؤتمرات وورش العمل والكتب. وهو رئيس APPIA (الرابطة البرتغالية للذكاء الاصطناعي) منذ عام 2016 وهو عضو أول في IEEE (معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات) وعضو IFIP (الاتحاد الدولي لمعالجة المعلومات) - TC 12 الذكاء الاصطناعي.

دانيال بالاسيوس ألونسو ولد في مدريد بإسبانيا. حصل على بكالوريوس العلوم. و م. حاصل على درجات علمية في علوم الكمبيوتر من جامعة Politécnica de Madrid (UPM) ، في عام 2009 وشهادة الدكتوراه. حصل على درجة البكالوريوس في الحساب المتقدم من نفس الجامعة في عام 2017. عمل قائد فريق في شركة استشارات تكنولوجية لمدة 5 سنوات. منذ عام 2013 ، هو عضو في مختبر معالجة النطق العصبي في مركز التكنولوجيا الطبية الحيوية. في الوقت الحاضر ، يعمل أستاذًا مساعدًا في جامعة راي خوان كارلوس (URJC). علاوة على ذلك ، فهو حاليًا رئيس مجموعة الأنظمة والتطبيقات Bioinspired (SA-BIO). تشمل اهتماماته البحثية الإجهاد والحالات العاطفية ، والأمراض التنكسية العصبية مثل باركنسون ، والتصلب الجانبي الضموري ، ومرض الزهايمر ، من بين أمور أخرى ، والرؤية الاصطناعية ، والتعرف على الأنماط ، ومعالجة الإشارات الطبية الحيوية. وهو محكم في المجلات الوطنية والدولية.

خوان ج يعمل حاليًا أستاذًا مشاركًا في جامعة راي خوان كارلوس وعضو مجموعة أبحاث CAPO في قسم علوم الكمبيوتر. حصل على درجة الماجستير. حاصل على درجة في الفيزياء الأساسية من جامعة إكستريمادورا عام 1998 ودكتوراه. حصل على درجة الدكتوراه من جامعة راي خوان كارلوس عام 2005. وتشمل اهتماماته البحثية مشاكل تتبع حالة الفضاء عالية الأبعاد ، ورؤية الكمبيوتر ، والتحسين الإرشادي ، والتعلم الآلي ، والأساليب الهجينة.

دكتور بريسون باين هو مدرب إلكتروني معترف به على المستوى الوطني ، ومؤلف مبيعًا ، ومتحدثًا في TEDx ، والمدير المؤسس لمركز تعليم العمليات السيبرانية في جامعة شمال جورجيا ، وهو مركز NSA-DHS للتميز الأكاديمي في الدفاع السيبراني.

F. دي لاباز حصل على درجة البكالوريوس. حاصل على درجة في الفيزياء من جامعة كومبلوتنسي بمدريد ، إسبانيا ، في عام 1995 ودرجة الدكتوراه من الجامعة الوطنية للتعليم عن بعد (UNED) ، إسبانيا في عام 2003. وهو حاليًا أستاذ مشارك في قسم الذكاء الاصطناعي في الجامعة الوطنية للتعليم Distancia (UNED). شارك في تأليف العديد من الأوراق الفنية وأوراق المؤتمرات في مجال الروبوتات. كما أنه مشارك في تنظيم اجتماعات IWINAC التي تعقد كل سنتين ومحرر وقائع المؤتمر هذه. تشمل اهتماماته الحالية الروبوتات المستقلة والروبوتات الاجتماعية والتفاعل بين الإنسان والروبوت وتطبيقات الروبوتات في التعليم.

أنجليكا بينينجهوف ج. أستاذ مشارك في قسم علوم الكمبيوتر بجامعة كونسبسيون. تشمل اهتماماتها البحثية الذكاء الاصطناعي والحساب التطوري والتحسين الذكي. يتضمن عملها الحالي معالجة الصور ، ولا سيما الصور البيولوجية ، كآلية لتحسين تفسير الصور. حصل Pinninghoff على درجة الماجستير في علوم الكمبيوتر من جامعة كونسبسيون.

ماريانو رينكون حصل على درجة الدكتوراه. حصل على درجة الدكتوراه في الفيزياء من الجامعة الوطنية للتعليم عن بعد (UNED) في مدريد (إسبانيا) عام 2003. ويشغل حاليًا منصب أستاذ مشارك في قسم الذكاء الاصطناعي في UNED. تكمن أبحاثه بشكل أساسي في مجالات التعلم الآلي ورؤية الكمبيوتر ونمذجة المعرفة لتحليل فهم الصور. مجالات التطبيق هي بشكل أساسي التصوير العصبي والمراقبة بالفيديو ، حيث تنشأ مشاكل مثيرة للاهتمام عند التعامل مع الصور متعددة الأبعاد والأطياف (2D + t ، 3D ، 4D ، وما إلى ذلك) ، وكذلك تفسير الصور من وجهة نظر فنية ، والتي تقدم ذاتية عالية تستحق أن تكون على غرار.

خوسيه سانتوس رييس حصل على درجة الماجستير في الفيزياء (تخصص في الإلكترونيات) من جامعة سانتياغو دي كومبوستيلا بإسبانيا عام 1989 ، ودرجة الدكتوراه من نفس الجامعة عام 1996 (تخصص في الذكاء الاصطناعي). يعمل أستاذًا متفرغًا في قسم علوم الكمبيوتر بجامعة آكورونيا بإسبانيا. تشمل اهتماماته البحثية الحياة الاصطناعية ، والحساب العصبي ، والحساب التطوري ، والروبوتات المستقلة ، مع التركيز على علم الأحياء الحسابي في السنوات الأخيرة ، وتطبيق جميع المعارف المكتسبة في خطوط البحث الأخرى على النمذجة الحسابية للمشاكل البيولوجية.

كارل ثورنهوفر هيمسي (مواليد 1990) حصل على بكالوريوس العلوم. في هندسة الكمبيوتر و ماجستير. حصل على درجات في الرياضيات من جامعة مالقة ، إسبانيا ، عام 2014. التحق بمركز البحوث الطبية والصحية بجامعة مالقة في عام 2015. وهو حاليًا حاصل على درجة الدكتوراه. مرشح في قسم لغات الحاسوب وعلوم الحاسوب ، جامعة مالقة. تتركز اهتماماته الفنية في تحليل الصور الطبية والتعرف على الأنماط ومعالجة الصور والتعلم العميق.

الدكتور أثناسيوس تساناس ("ثاناسيس") ، البكالوريوس ، BEng ، ماجستير ، DPhil (Oxon) ، SMIEEE ، FHEA ، FRSM. درس ثاناسيس الهندسة لشهادتي البكالوريوس والماجستير وأكمل درجة الدكتوراه في الرياضيات التطبيقية من جامعة أكسفورد (2012). واصل العمل في جامعة أكسفورد كزميل باحث في الهندسة الطبية الحيوية والرياضيات التطبيقية (2012-2016) ، ومحاضرًا متفرغًا في العلوم الهندسية (2014-2016) ، ومحاضرًا في طرق البحث الإحصائي (2016-2019). انضم إلى معهد أوشر ، كلية الطب في إدنبرة ، جامعة إدنبرة في يناير 2017 كمساعد / أستاذ مشارك في علوم البيانات (تولى المنصب قبل عام واحد ، في ديسمبر 2019). حصل على جائزة Andrew Goudie (أفضل طالب دكتوراه في جميع التخصصات ، كلية St. (MAVEBA ، 2013) ، وجائزة EPSRC للإحصاء والتعلم الآلي (2015) ، وفازت بجائزة أفضل مراجع من مجلة IEEE Journal of Biomedical Health Informatics (2015). يقود تطوير وتقديم موضوع "دعم القرار السريري وتحليلات البيانات القابلة للتنفيذ" في أكاديمية NHS الرقمية ، وهو برنامج قيادة مبتكر بقيمة 6 ملايين جنيه إسترليني يتم تقديمه بالاشتراك مع Imperial College سنويًا ، حيث يقوم بتدريب ما يقرب من 100 من NHS وطموحهم من رؤساء أقسام المعلومات و CCIOs. وهو عضو في مجالس التحرير في JMIR Mental Health و JMIR mHealth و uHealth. وهو عضو بارز في IEEE ، وزميل في أكاديمية التعليم العالي ، وزميل في الجمعية الملكية للطب.


محاكاة الواقع الافتراضي والكتابة: دراسة تصوير عصبي في تعليم العلوم

تبحث هذه الدراسة في الدور الذي يمكن أن تلعبه الكتب المدرسية والواقع الافتراضي (VR) والمناهج المختلطة (مثل النص و VR) في تطوير نوعي الكتابة ، كتابة الملخص والحجة. تستخدم هذه الدراسة الديناميكا الدموية كوسيلة للتعلم. تم قياس الاختلافات في استجابات الدورة الدموية أثناء مهام الكتابة عبر أربعة طرائق تربوية مختلفة: الواقع الافتراضي وحده ، والواقع الافتراضي متبوعًا بقراءات الكتب المدرسية ، وقراءات الكتب المدرسية متبوعة بالواقع الافتراضي ، وقراءات الكتب المدرسية وحدها. الطلاب الكبار ن = 80 ، تم تجنيدهم من برامج التعليم العالي غير القائمة على العلوم ، واستجابوا لموجهين متعلقين بالمحتوى الموجود في بيئة الواقع الافتراضي ومناقشته في الكتاب المدرسي. افترض المؤلفون أن التعرض لبيئة بحرية افتراضية قبل الكتابة من شأنه أن يعزز منتجي الكتابة ، مقارنةً بالمشاركين الذين لم يكن لديهم سوى إمكانية الوصول إلى تجارب الكتب المدرسية. من بين الحالات الأربعة التي تعرض المشاركون فيها لبيئة الواقع الافتراضي ، أظهر كتاب مدرسي استجابة ديناميكية أكبر بشكل ملحوظ من أولئك الذين تمكنوا من الوصول إلى الواقع الافتراضي وحده أو النص وحده.

هذه معاينة لمحتوى الاشتراك ، والوصول عبر مؤسستك.


شاهد الفيديو: الذكر الذي تقوله عند تنميل القدم وطنين الأذن!! معلومة تعرفها لأول مرة. الدين أبو زهو (يونيو 2022).


تعليقات:

  1. Christiaan

    أنت الشخص المجرد

  2. Oenomaus

    ما هي الجملة ... سوبر ، فكرة رائعة

  3. Lamar

    نعم قلت بشكل صحيح

  4. Tomlin

    ما هي الرسالة المثيرة للاهتمام

  5. Taryn

    في الواقع ، وكما لم أظن أبدًا



اكتب رسالة