Magnetoencephalography ریکارڈنگز پیچیدہ بمقابلہ سادہ سمعی ترتیب حصہ 2 کے لیے شناختی میموری کی اسپیٹیوٹیمپورل ڈائنامکس کو ظاہر کرتی ہیں۔

ایٹونل تسلسل کے معاملے میں، اہم سرگرمی کے جھرمٹ بنیادی طور پر دائیں نصف کرہ کے دائیں نصف کرہ میں سمعی اور درمیانی وقتی لاب کے علاقوں میں حفظ کیے گئے سلسلے کے لیے پائے گئے تھے، اور عصبی سرگرمی پورے پانچ ٹونز (k{0}}، k{{) میں ناول کی ترتیب کے مقابلے میں حافظے کے لیے زیادہ مضبوط تھی۔ 1}}، k3=130، k4=140، k5=64)، جیسا کہ ضمنی ڈیٹا 3 میں رپورٹ کیا گیا ہے۔

یادداشت کی ترتیب سے مراد ایک منظم میموری ڈھانچہ ہے جو مسلسل تکرار، مضبوطی اور استحکام کے ذریعے تشکیل پاتا ہے۔ یہ معلومات کو بہتر طریقے سے یاد رکھنے اور سمجھنے میں ہماری مدد کر سکتا ہے، اور ہماری یادداشت کو بہت زیادہ متاثر کرتا ہے۔

سب سے پہلے، ترتیب کو یاد کرنے سے ہماری تکرار یادداشت کی کارکردگی بہتر ہو سکتی ہے۔ جب ہم سیکھ رہے ہوتے ہیں تو دہرانا ناگزیر ہوتا ہے، اور یادداشت کی اچھی ترتیب ہمیں سیکھنے کو ایک خاص ترتیب اور طریقے سے دہرانے کی اجازت دیتی ہے، اس طرح یادداشت کی الجھنوں اور بھول چوک کو کم کرتی ہے اور دہرانے کی کارکردگی کو بہتر بناتی ہے۔

دوم، ترتیب کو یاد رکھنا ہماری معلومات کو مربوط کرنے اور خلاصہ کرنے کی صلاحیت کے لیے فائدہ مند ہے۔ انسانی دماغ بنیادی طور پر ایک بہت بڑا "نیٹ ورک" ہے جو مختلف نیورانز کو جوڑتا ہے، لیکن اگر آپ معلومات کے مختلف ٹکڑوں کو فوری طور پر جوڑنا چاہتے ہیں، تو آپ کو ایک منظم اور پیچیدہ متن کی ساخت بنانے کے لیے میموری کی ترتیب کو استعمال کرنے کی ضرورت ہے۔ معلومات کو بہتر طریقے سے پہچاننے، سمجھنے اور خلاصہ کرنے میں ہماری مدد کریں۔

آخر میں، میموری کی ترتیب ہماری سوچ اور تخلیقی صلاحیتوں کے تسلسل کے لیے فائدہ مند ہے۔ یادداشت کا معیار براہ راست کسی شخص کی منطقی سوچ، تخیل اور تخلیقی صلاحیتوں کا تعین کرتا ہے۔ یادداشت کی ترتیب ہمیں اپنے موجودہ علمی ڈھانچے کو مسلسل گہرا کرنے اور منطقی سوچ اور استدلال کی مضبوط صلاحیتوں کے حامل ہونے کی اجازت دیتی ہے، اس طرح ہماری تخلیقی صلاحیتوں میں بہتری آتی ہے۔

مختصر یہ کہ یادداشت کے اچھے سلسلے ہماری یادداشت کو بہتر بنا سکتے ہیں، معلومات کو بہتر طور پر سمجھنے اور اس کا اطلاق کرنے میں ہماری مدد کر سکتے ہیں، اور ہماری سوچ اور تخلیقی صلاحیتوں کے تسلسل کو فروغ دے سکتے ہیں۔ لہذا، ہمیں اپنی سیکھنے کی کارکردگی اور سوچنے کی صلاحیت کو بہتر بنانے کے لیے اپنی یادداشت کی ترتیب کو فعال اور مسلسل بہتر کرنا چاہیے۔ یہ دیکھا جا سکتا ہے کہ ہمیں اپنی یادداشت کو بہتر بنانے کی ضرورت ہے۔ Cistanche deserticola نمایاں طور پر قوت مدافعت کو بہتر بنا سکتا ہے، کیونکہ Cistanche deserticola نیورو ٹرانسمیٹر کے توازن کو بھی کنٹرول کر سکتا ہے، جیسے کہ acetylcholine کی سطح میں اضافہ اور ترقی کے عوامل۔ یہ مادے یادداشت اور سیکھنے کے لیے بہت اہم ہیں۔ ، اس کے علاوہ، گوشت سے گوشت خون کی روانی کو بھی بہتر بنا سکتا ہے اور آکسیجن کی نقل و حمل کو فروغ دے سکتا ہے، جو اس بات کو یقینی بنا سکتا ہے کہ دماغ کو کافی غذائی اجزاء اور توانائی ملے، اس طرح دماغی توانائی اور برداشت کو بہتر بنایا جا سکتا ہے۔

یادداشت کو بڑھانے کے لیے سپلیمنٹس جاننے پر کلک کریں۔

خاص طور پر، دماغ کی سرگرمی دائیں رولینڈک اوپرکولم، دائیں اعلیٰ ترین وقتی گائرس، دائیں ہیشلز گائرس، دائیں سپرمارجنل گائرس، اور پہلے لہجے کے لیے دائیں انسولہ میں سب سے زیادہ مضبوط تھی۔ دائیں Heschl's gyrus، rightsuperior temporal gyrus، right Rolandic operculum، right Middletemporal gyrus، اور دائیں insula دوسرے لہجے کے لیے؛ دائیں پوٹامین، دائیں انسولہ، دائیں رولینڈک اوپرکولم، دائیں ہیشلزگیرس، اور تیسرے لہجے کے لیے دایاں تھیلامس؛ parahippocampalgyrus, right fusiform gyrus, right hippocampus, and putamen forthe چوتھے ٹون؛ اور پچھلے ٹون کے لیے anterior cingulate cortex، Middle frontalgyrus، اور caudate nucleus. سرگرمی کا کوئی اہم کلسٹر ناول ایٹونالسیکنسز کے لیے سست بینڈ میں موجود نہیں تھا۔ شکل 3b سلو بینڈ میں یادداشت اور ناول ایٹونل سیکوینس کے درمیان تضاد کو تصویر کرتا ہے۔

آخر میں، ٹونلورسس ایٹونل سیکوینسز کی پہچان کے دوران اختلافات کو جانچنے کے لیے، یادگار ٹونل اور میمورائز ایٹونل سیکوینسز کی پہچان کے دوران دماغی سرگرمی کا مقابلہ کیا گیا۔ تمام ٹونز میں دونوں قسم کے میوزیکل سیکوینسز کے لیے اہم سرگرمی کلسٹرز موجود تھے (دیکھیں ضمنی ڈیٹا 3)۔ ٹونل سیکوینسز کے لیے، اہم ووکسلز کی تعداد تیسرے (k=70) اور پانچویں ٹونز (k {{2}) کے لیے زیادہ تھی۔ })، جبکہ atonalsequences کے لیے پہلے (k=98)، دوسرے (k=80)، اور چوتھے ٹونز (k=103) کے لیے اہم دماغی ووکسلز کی تعداد زیادہ تھی۔

مجموعی طور پر، دماغ کی سرگرمی بائیں سینگولیٹ اور درمیانی وقتی لوب کے علاقوں میں ٹونل سیکوئنسز کے لیے اور دائیں آڈیٹری پروسیسنگ ایریاز میں ٹونل سیکوینسز کے لیے زیادہ مضبوط تھی۔ خاص طور پر، حفظ شدہ ٹونل ترتیب کی صورت میں، اعصابی سرگرمی کو ضمنی موٹر ایریا، لیفٹ میڈین سنگولیٹ گائرس، اور تیسرے ٹون کے لیے برتر فرنٹل گائرس، اور لیفٹ ہِپپوکیمپس، لیفٹ برئیر ٹیمپورل گائرس، لیفٹ تھیلامس، لیفٹنسولا، پوٹامین میں مقامی کیا گیا تھا۔ پانچویں ٹون کے لیے بائیں پیراہیپوکیمپل گائرس۔

حفظ شدہ ایٹونل ترتیب کے لیے، عصبی سرگرمی کو بائیں لسانی گائرس، بائیں پریکونئس، بائیں کیلکرین فیشر، درمیانی وقتی گائرس، اور پہلے ٹون پر دائیں انسولا؛ کمتر فرنٹل گائرس، دائیں پری سینٹرل گائرس، دائیں رولانڈیکوپرکولم، اور دائیں اعلیٰ درجہ میں مقامی بنایا گیا تھا۔ سیکنڈ ٹون کے لیے گائرس؛ دائیں رولینڈک اوپرکولم، دائیں درمیانی فرنٹل گائرس، دائیں پوسٹ سینٹرل گائرس، دائیں پوٹامین، اور چوتھے لہجے کے لیے دائیں انسولہ؛ اور دائیں درمیانی فرنٹل گائرس، دائیں اینگولرجیرس، اور آخری ٹون کے لیے دایاں تھیلامس۔ سلو بینڈ میں حفظ شدہ ٹونل اور ایٹونل سیکوینس کے درمیان تضاد تصویر 3c میں دکھایا گیا ہے۔

تیز فریکوئنسی بینڈ (2–8 ہرٹز)۔ تیز فریکوئنسی بینڈ (2-8 ہرٹز) میں موسیقی کے سلسلے کی شناخت کے تحت دماغی سرگرمی کا جائزہ لینے کے لیے بھی یہی طریقہ کار انجام دیا گیا۔ ایک بار جب GLM کی گنتی کی گئی تو، کلسٹر پر مبنی MCS (= 0.001، 1000 permutations) کا حساب پانچ بار وقفوں کے لیے کیا گیا جو کہ ترتیب کو تشکیل دینے والے پانچ ٹونز میں سے ہر ایک کے مطابق تھا۔ ٹونل اور ایٹونل سیکوینسز اور میمورائزڈ ٹونلورسس میمورائزڈ ایٹونل سیکوینسز کے لیے۔

ٹونل ترتیب کے تضاد کے بارے میں، سرگرمی کے اہم کلسٹرز (p < 0.001) یادداشت اور ناول کی ترتیب دونوں کے لیے متعدد دماغی ووکسلز میں واقع تھے، جیسا کہ ضمنی ڈیٹا 3 میں بتایا گیا ہے۔ پہلے ٹون (k=74) کے لیے، جب کہ یہ دوسرے (k=36)، تیسرے (k=200)، چوتھے (k=196) کے لیے ناول ٹونل سیکوینسز کے لیے زیادہ مضبوط تھا۔ )، اور پانچویں ٹونز (k=70)۔ دماغ کی سرگرمی کو دائیں رولینڈک اوپرکولم، رائٹ انسولا، دائیں ہیشل کے گائرس، اور دائیں برتر دنیاوی گائرس میں پہلے ٹون کے لیے یادگار ٹونل سیکونسز کے لیے مقامی بنایا گیا تھا۔ نوول ٹونل سیکوئنسز کے لیے، اہم فعال علاقے بائیں سے برتر temporalgyrus، insula، Heschl's gyrus، اور سیکنڈ ٹون کے لیے بائیں ہپپوکیمپس تھے۔ Heschl's gyrus, superior temporal gyrus, insula, andputamen (k=11) ​​تیسرے لہجے کے لیے؛ دائیں Heschl's gyrus، rightinsula، right Rolandic operculum، اور right superior temporalgyrus چوتھے لہجے کے لیے؛ اور دائیں رولینڈک اوپرکولم، رائٹ ہیشل کا گائرس، دائیں ہپپوکیمپس، اور پانچویں ٹون کے لیے دایاں تھیلامس۔ شکل 4a حفظ شدہ اور نوول ٹونل ترتیب کے درمیان تضاد کو ظاہر کرتا ہے۔

یادداشت اور ناول ایٹونالس سیکوینسز کے درمیان تضاد کے لیے، سرگرمی کے زیادہ تر اہم کلسٹرز کو پہلے (k=166) اور دوسرے ٹونز (k=104) پر ترتیب دیا گیا تھا، اور تیسرے (k {{) پر 2}})، چوتھے (k=118)، اور پانچویں ٹونز (k=156) ناول کے سلسلے کے لیے، جیسا کہ ضمنی ڈیٹا 3 میں بتایا گیا ہے۔ حفظ شدہ ایٹونالسکیونسز کے لیے، عصبی سرگرمی کیلکیرین فِشر، لسانی میں سب سے مضبوط تھی۔ گائرس، اور فرسٹ ٹون کے لیے رائٹ رولینڈک اوپرکولم، اور سنگولٹ گائرس، رائٹ سپلیمنٹری موٹر ایریا، اور دوسرے ٹون کے لیے برتر فرنٹل گائرس۔ نوول ایٹونلز سیکوئنسز کے لیے، عصبی سرگرمی انسولہ، پوٹامین، برتر وقتی گائرس، اور تیسرے ٹون کے لیے ہیشل کے گائرس میں سب سے زیادہ مضبوط تھی۔ دائیں انسولہ، دائیں پوٹامین، دائیں ہیشل کا گائرس، دائیں رولینڈک اوپرکولم، اور چوتھے لہجے کے لیے دائیں اعلیٰ وقتی گائرس؛ اور دائیں انسولہ، دائیں رولینڈک اوپرکولم، دائیں ہیشل کا گائرس، دائیں پوٹامین، اور پانچویں ٹون کے لیے دائیں اعلیٰ ٹیمپورلگیرس۔ تیز تر بینڈ کے لیے حفظ شدہ اور نوول ایٹونل سیکوینس کے درمیان تضاد تصویر 4b میں دکھایا گیا ہے۔

آخر میں، تیز بینڈ کے لیے ٹونل بمقابلہ کنٹراسٹ میں سرگرمی کے اہم کلسٹرز کو سپلیمنٹری ڈیٹا 3 میں رپورٹ کیا گیا ہے۔ یادگار ٹونل سیکوینسز کی صورت میں، نمایاں برائن ووکسلز کی تعداد پہلے (k=20)، دوسرے کے لیے زیادہ تھی۔ (k=44)، چوتھا (k=45)، اور پانچواں ٹون (k=71)۔ اعصابی سرگرمی دائیں کمتر فرنٹل گائرس اور دائیں درمیانی فرنٹل گائرس میں پہلے ٹون پر واقع تھی۔ دائیں درمیانی temporalgyrus، دائیں کمتر parietal gyrus، دائیں کونیی گائرس، Middleoccipital gyrus، اور بائیں اعلی occipital gyrus دوسرے لہجے میں؛ چوتھے لہجے کے لیے فرنٹل گائرس؛ اور پانچویں ٹون کے لیے دائیں مڈل سیپیٹل گائرس، رائٹ فرنٹل گائرس، اور دائیں درمیانی ٹیمپورلگیرس۔ حفظ شدہ ایٹونل ترتیب کے لیے، تیسرے ٹون (k=38) میں اہم ووکسلز کی تعداد زیادہ تھی اور اعصابی سرگرمی بنیادی طور پر بائیں کمتر فرنٹل گائرس، بائیں درمیانی فرنٹل گائرس، بائیں سپرا مارجنل گائرس، اور دائیں ضمنی موٹر ایریا میں مقامی تھی۔ . شکل 4c فاسٹ بینڈ کے لیے ٹونل اور ایٹونل تسلسل کے درمیان تضاد کو ظاہر کرتا ہے۔

سست اور تیز فریکوئنسی بینڈز کے درمیان اعصابی سرگرمی کے فرق کا حساب لگانے کے لیے اضافی تجزیوں کا حساب لگایا گیا۔

مجموعی طور پر، ہم نے ٹونل اینڈٹونل سیکوینسز کے درمیان خاص طور پر سست فریکوئنسی بینڈ کے لیے اہم فرق پایا۔ حفظ شدہ ٹونل سیکوینسز کی پہچان نے ترتیب کے آخری تین ٹونز میں بائیں میڈل ٹمپورل لاب اور سینگولیٹ ریجنز میں مضبوط اعصابی سرگرمی کو جنم دیا، جب کہ یادداشت کی شناخت کو ایک سپورٹ کیا گیا تھا۔ دوسرے لہجے سے دائیں سمعی علاقوں میں ایکٹیویشن کے ذریعے۔

ڈیلٹا (1–4 ہرٹز) اور تھیٹا (5–8 ہرٹز) فریکوئنسی بینڈ۔ آخر میں، دماغی سرگرمی کی مکمل تصویر حاصل کریں جس میں سمعی ترتیب کی میموری کی شناخت ہوتی ہے اور ہمارے نتائج کو پچھلے لٹریچر کے ساتھ موازنہ کرنے کے لیے، اضافی تجزیے دو معیاری فریکوئنسی بینڈز میں کیے گئے: ڈیلٹا (1–4 ہرٹز) اور تھیٹا (5–8 ہرٹز)۔ ہر فریکوئنسی بینڈ میں آزادانہ طور پر موسیقی کی ترتیب کی شناخت کے تحت دماغی سرگرمی کا جائزہ لینے کے لیے یہی طریقہ کار انجام دیا گیا تھا۔ ایک بار جب GLM کی گنتی کی گئی تو، کلسٹر پر مبنی MCS (= 0.001، 1000 ترتیب) کا حساب پانچ بار وقفوں کے لیے کیا گیا، جو ایک ترتیب تشکیل دینے والے پانچ ٹونز میں سے ہر ایک کے مطابق تھا۔ ایک بار پھر، اس کا تخمینہ ٹونل اور ایٹونال سیکوینس دونوں کے لیے حفظ بمقابلہ ناول کے تضاد کے لیے لگایا گیا تھا۔ 1–4 ہرٹز اور 5–8 ہرٹز فریکوئنسی بینڈز کے لیے سرگرمی کے اہم کلسٹرز کو ضمنی ڈیٹا 5 میں رپورٹ کیا گیا ہے۔

ڈیلٹا بینڈ کے لیے، سرگرمی کے اہم کلسٹرز (p < 0.001) کئی دماغی ووکسلز (k) میں ٹونل تسلسل کے ہر ٹون کے لیے واقع تھے۔ حفظ شدہ ٹونل ترتیب کے لیے، پہلے (k=39)، تیسرے (k=72)، اور چوتھے ٹونز (k=92) میں اعصابی سرگرمی مجموعی طور پر زیادہ مضبوط تھی۔ سب سے بڑا فرق بائیں پوٹامین، بائیں لسانی گائرس، بائیں کمتر فرنٹالوپرکولم، اور دائیں ہیشل کے گائرس میں مقامی تھا۔ ناول ٹونل ترتیب کے لیے، دماغ کی سرگرمی دوسرے ٹون (k=129) پر زیادہ مضبوط تھی۔ خاص طور پر، ناول اور یادداشت کے سلسلے کے درمیان فرق بائیں اعلیٰ دنیاوی گائرس، رائٹ انسولا، اور دائیں پوٹامین میں سب سے زیادہ مضبوط تھا۔ حفظ شدہ ایٹونل ترتیب کے لیے، اعصابی سرگرمی پہلے (k=149)، دوسرے (k=167)، اور تیسرے (k=50) ​​ٹونز میں زیادہ مضبوط تھی۔ یہ سرگرمی صحیح پریکونیس اور دائیں کیلکرین فشر میں مضبوط تھی۔ نوول ایٹونلز سیکوینسز کے لیے، چوتھے (k=55) اور پانچویں (k=41) ٹونز نے مزید سرگرمی کو ظاہر کیا، خاص طور پر دائیں ہیشل کے گائرس اور رائٹ رولینڈک اوپرکولم میں۔ 1–4 ہرٹز بینڈ کا تضاد ضمنی شکل 6 میں دکھایا گیا ہے۔

تھیٹا بینڈ کے معاملے میں، ہم نے پہلے (k=47) یادگار ٹونل سیکوینس کے ٹون میں اہم سرگرمی پائی، یعنی بائیں کمتر فرنٹل گائرس اور دائیں ہیشل کے گائرس میں۔ دوسرے (k=13)، تیسرے (k=89)، چوتھے (k=19)، اور پانچویں (k=161) میں ناول ٹونل سیکوینسز کے لیے اعصابی سرگرمی زیادہ مضبوط تھی۔ ٹونز۔سب سے بڑے فرق کو دائیں کمتر فرنٹالجیرس، لیفٹ کاڈیٹ اور دائیں انسولہ میں مقامی بنایا گیا تھا۔ یاد رکھنے والے ایٹونالسکیونس کے لیے، اعصابی سرگرمی پہلے (k=129)، دوسرے (k=167)، تیسرے (k=50) اور چوتھے (k=93) ​​میں زیادہ مضبوط تھی۔ ٹونز یہ سرگرمی بائیں کیلکیرین فشر اور دائیں پریکیونس میں سب سے مضبوط تھی۔ ناول ایٹونل سیکوینسز کے لیے، عصبی سرگرمی پانچویں ٹون (k=33) پر زیادہ مضبوط تھی، خاص طور پر دائیں انسولا اور دائیں پوٹامین میں۔ 1–4 ہرٹز بینڈ کا تضاد ضمنی شکل 7 میں دکھایا گیا ہے۔

واقفیت کی درجہ بندی کے ساتھ ارتباط۔ ٹونل ٹکڑے کے بارے میں واقفیت کی درجہ بندی کے اعداد و شمار کو حفظ شدہ ٹونل تسلسل کی شناخت کے ذریعہ تجزیہ سے منسلک کیا گیا تھا تاکہ یہ جانچا جا سکے کہ آیا اس ٹکڑے سے واقفیت شناخت کے دوران اعصابی سرگرمی کی پیش گوئی کر سکتی ہے۔

معمولی (ٹی ویلیو<0.4) but significant positive correlations were found between familiarity ratings and activation in the left middle temporal gyrus and left middle occipital gyrus for the last three tones of the memorized tonal sequences. Detailed statistics and a graphical depiction of the results are reported in supplementary materials (Supplementary Data 6 and Supplementary Fig. 8).

بحث

یہ مطالعہ دماغ کی ایکٹیویشن کی چھان بین کرنے کے لیے ترتیب دیا گیا ہے جس میں سمعی موسیقی کی ترتیب کی پہچان ہے جس کی خصوصیات پیچیدگی کی مختلف سطحوں (ٹونل اور ایٹونل) سے ہوتی ہے۔ رویے کے اعداد و شمار نے ٹونل اور ٹونل ترتیب کی شناخت اور ایکٹیویشن کے اہم کلسٹرز کے درمیان واضح فرق ظاہر کیا MEG سینسر کی سطح پر دیکھا گیا۔ ماخذ کی تعمیر نو کے تجزیوں نے ٹونل اور ایٹونلز سیکوئنسز کے لیے مختلف ایکٹیویشن کلسٹرز کی نشاندہی کی، خاص طور پر سست فریکوئنسی بینڈ میں۔ مجموعی طور پر، عصبی سرگرمی میموری پروسیسنگ کے علاقوں میں مضبوط ٹونل سیکوئنسز اور آڈیٹری پروسیسنگ ریجنز میں حفظ شدہ ایٹونل سیکوینسز کے لیے زیادہ مضبوط تھی۔

شناخت کی پیچیدگی کی الگ الگ سطحوں سے متعلق دماغی سرگرمیوں میں فرق پر توجہ مرکوز کرنے سے پہلے، ہم نے تصدیق کی کہ موجودہ نتائج پچھلے مطالعات کے مطابق تھے۔ درحقیقت، ٹونل سیکوئنسز کی پہچان کے دوران متحرک دماغی علاقوں نے دماغ کے ایک وسیع نیٹ ورک کی شمولیت کی تصدیق کی ہے جس میں سمعی اور میموری پراسیسنگ کے علاقے شامل ہیں17-19,21,33,34۔ خاص طور پر، ہم نے سمعی علاقوں میں بڑھتے ہوئے ایکٹیویشن کا مشاہدہ کیا، جیسے کہ اعلیٰ وقتی گائرس35 اور ہیشل کے گائرس36، اور تھیسینگولٹ گائرس37 اور میڈل ٹیمپورل لاب ڈھانچے (ہپپوکیمپس، پیراہیپوکیمپل کارٹیکس) میں میموری کی شناخت1،{13}} سے وابستہ۔ مزید برآں، پچھلی تحقیق کے مطابق، اعصابی سرگرمی کو دو فریکوئنسی بینڈ 19,20 میں تقسیم کیا گیا تھا۔ سست بینڈ (0.1–1 ہرٹز) کو پوری سمعی ترتیب (عالمی پروسیسنگ) کی شناخت سے منسلک کیا گیا تھا، جو یادگار ترتیبوں کی شناخت کے لیے اس بینڈ میں ہونے والی مضبوط ایکٹیویشن سے ظاہر ہوتا ہے۔ اس کے برعکس، تیز بینڈ (2–8 ہرٹز) انفرادی ٹونز (مقامی پروسیسنگ) کی پروسیسنگ سے وابستہ تھا، جیسا کہ ناول کے سلسلے کی پروسیسنگ کے دوران سمعی علاقوں میں مضبوط اعصابی سرگرمی سے تجویز کیا گیا ہے۔

ٹونل اور ایٹونل تسلسل کی شناخت کے بارے میں، ہم نے دو قسم کے سمعی محرکات پر کارروائی اور پہچانتے وقت الگ الگ عصبی راستوں کا مشاہدہ کیا۔ اگرچہ ٹونل تسلسل کی پہچان نے بنیادی طور پر ایک وسیع دماغی نیٹ ورک کو بھرتی کیا جس میں دائیں نصف کرہ میں سینگولیٹ گائرس اور ہپپوکیمپس شامل تھے، ایٹونل تسلسل کی پہچان بنیادی طور پر بائیں سمعی پرانتستا میں پائیدار، سست سرگرمی سے وابستہ تھی۔ ان نتائج کی تشریح مختلف نظریاتی فریم ورکس کی روشنی میں کی جا سکتی ہے، یعنی موسیقی کی پیشن گوئی کوڈنگ 40,41، ہارمونیسیٹی 42، گلوبل نیورونل ورک اسپیس43،44، اور شعور کی عارضی تھیوری45,46۔

موسیقی کے نظریہ کی پیشن گوئی کوڈنگ کے مطابق، دماغ کا پیشین گوئی کرنے والا ماڈل موسیقی سنتے ہوئے مسلسل اپ ڈیٹ ہوتا رہتا ہے تاکہ صحت سے متعلق وزن والی پیشن گوئی کی غلطیوں کو کم کیا جا سکے40,47,48۔ خاص طور پر، سمعی محرکات کے ذریعے پیدا ہونے والی نیچے سے اوپر کی سنسنی پرائمری کورٹیسز میں پروسیس کی جاتی ہے اور موسیقی کی توقعات پیدا کرنے اور درجہ بندی کی پیشن گوئی کی غلطیوں کو کم سے کم کرنے کے لیے اوپر سے نیچے کی پیشین گوئیوں کے ساتھ متصادم ہوتی ہے۔ پیش گوئی کرنے والے میکانزم موسیقی کی توقعات پیدا کرنے کے لیے طویل اور قلیل مدتی میموری کے افعال، واقفیت، اور سننے کی حکمت عملیوں پر انحصار کرتے ہیں۔ یہ نظریہ موسیقی کے ادراک51–54، تربیت55,56، ایکشن57,58، مطابقت پذیری59–61، اور جذبات62–64 کے مطالعہ کے لیے ایک فریم ورک فراہم کرتا ہے۔

پچھلی تحقیق نے اٹونل میوزک کی پیشین گوئی کی قدر کو ٹونل میوزک کے مقابلے میں کمزور دکھایا ہے، جس سے اس کی پیچیدگی اور پیشین گوئی کی غلطیوں میں اضافہ ہوتا ہے23-27,30۔ مزید برآں، محرک پیشین گوئی میں یہ تبدیلی ایٹونل میوزک کی پروسیسنگ23–26 اور لطف اندوزی27–29 کو کمزور کرتی ہے۔ موجودہ مطالعہ کے رویے کے نتائج کی جانچ کرتے وقت یہ واضح تھا، کیونکہ حفظ شدہ ایٹونل ترتیب زیادہ آہستہ اور کم درست طریقے سے پہچانے گئے تھے۔ مزید برآں، دو فریکوئنسی بینڈز میں اعصابی سرگرمی کی تقسیم سست بینڈ میں اوپر سے نیچے کی پیشین گوئیوں کے امتزاج کی تجویز کرتی ہے، جو کہ یادگار ترتیبوں کی پہچان سے متعلق ہے، اور تیز بینڈ میں نیچے کی پیش گوئیاں، کیونکہ پیشن گوئی کی غلطی نئے تسلسل کے ساتھ بڑھ جاتی ہے۔ یہ نوٹ کرنا ضروری ہے کہ، جبکہ نتائج کی پیشین گوئی کوڈنگ کے فریم ورک میں تشریح کی جا سکتی ہے، موجودہ مطالعہ کا مقصد موسیقی کے نظریہ کی پیشن گوئی کوڈنگ کی جانچ کرنا نہیں تھا (مثال کے طور پر، موسیقی کے سلسلے کی شناخت کے دوران پیدا ہونے والی پیشین گوئی کی غلطی کی پیمائش کرکے)۔ لہذا، مستقبل کے مطالعہ موسیقی کے فریم ورک کی پیشن گوئی کوڈنگ کے اندر ان نتائج کو نقل اور وسعت دے سکتے ہیں۔

ان نتائج کی ایک متبادل وضاحت سمعی محرکات کی ہم آہنگی پر مرکوز ہے۔ ٹونل میوزک کو ہارمونک سیریز سے قریب سے جوڑا گیا ہے، آواز کی فریکوئنسیوں کا ایک قدرتی سلسلہ جو بنیادی کے عددی ضرب ہیں۔ ماحولیاتی آوازیں عام طور پر غیر ہارمونک ہوتی ہیں، جب کہ انسانی اور حیوانی آوازیں ہارمونک ڈھانچے پر مشتمل ہوتی ہیں۔ انسانی سمعی پرانتستا کی تھیٹونوٹوپک تنظیم ہارمونک ٹونز کے لیے خاص طور پر حساس ہے، یہ تجویز کرتی ہے کہ یہ خطہ سماجی رابطے کے لیے ان کی مطابقت کی وجہ سے ہارمونکس پر عمل کرنے کے لیے تیار ہوا ہے۔

ان نتائج سے ظاہر ہوتا ہے کہ سمعی محرکات کو پہچانتے وقت الگ الگ نیورل پاتھ ویز چالو ہو جاتے ہیں جو قدرتی ہارمونک سیریز کے ساتھ ہم آہنگ نہیں ہوتے ہیں اور اس طرح عمل میں زیادہ پیچیدہ ہوتے ہیں۔ درحقیقت، ہم نے محسوس کیا کہ یادگار ٹونل ترتیب کے لیے، دماغ کی سرگرمی بنیادی طور پر دائیں نصف کرہ میں کورٹیکو-ہپپوکیمپل نیٹ ورک پر واقع تھی، اور بائیں کرہ میں سمعی نیٹ ورک کو ایٹونل سیکونسز کو یاد کیا گیا تھا۔ جیسا کہ اوپر ذکر کیا گیا ہے، ٹونل میوزک کے مقابلے 23–27 پر عمل کرنا زیادہ مشکل ہے اور 27–29 کو کم تعریف کی جاتی ہے۔ اس طرح، ایٹونل سیکوینسز کو پہچاننے کے لیے، سمعی علاقوں کو آوازوں کی اضافی پروسیسنگ کی ضرورت پڑ سکتی ہے تاکہ تسلسل کے پہلے ٹونز سے متعلقہ معلومات کو نکالا جا سکے۔ اس کے بعد، اس معلومات کو ترتیب کی شناخت کے لیے اعلیٰ ترتیب والے علاقوں میں نشر کیا جا سکتا ہے۔ ترتیب کی شناخت کے بارے میں ہم آہنگی کے مفروضے کو مزید جانچنے کے لیے ایک ممکنہ نقطہ نظر یہ ہوگا کہ ان ٹکڑوں کا ایک مجموعہ تخلیق کیا جائے جو قدرتی ہم آہنگی کی سیریز سے مماثلت کے لحاظ سے منظم طریقے سے مختلف ہوں۔ مستقبل کے مطالعے کو ایسے تناظر کی چھان بین کے لیے کہا جاتا ہے۔

موجودہ نتائج عالمی نیورونل ورک اسپیس مفروضے 43,44,67,68 کے ساتھ بھی مطابقت رکھتے ہیں۔ اس نظریہ کے مطابق، محرک اس وقت ہوش میں آجاتا ہے جب وہ دیر سے بھڑک اٹھتے ہیں، اعلیٰ ترتیب والے خطوں میں ادراک کی نمائندگی میں شامل حسی کارٹیسیس کے فعال ہونے کے ردعمل میں۔ اس کے برعکس، لاشعوری معلومات زیادہ پروسیسنگ دماغی علاقوں تک نہیں پہنچ پاتی ہیں اور اعصابی سرگرمی صرف حسی cortices44,67,69 تک محدود ہے۔ اہم بات یہ ہے کہ ہم نے پایا کہ ٹونل سیکوینسز نے میموری پروسیسنگ والے علاقوں کی دیر سے اور مضبوط ایکٹیویشن کی حوصلہ افزائی کی۔ اگرچہ یہ واضح نہیں ہے کہ دماغ کے ذریعے ایٹونل سیکوینسز پر مختلف طریقے سے عمل کیوں کیا گیا، ہم اس بات کی تصدیق کر سکتے ہیں کہ محرکات کی پیچیدگی بنیادی حسی علاقوں سے عالمی نیورونل ورک اسپیس میں منتقلی کو ماڈیول کرتی ہے، جو اس جامع نظریاتی فریم ورک کو اضافی معلومات فراہم کرتی ہے۔

آخر میں، ہمارے نتائج شعور کے عارضی نظریہ کے مطابق ہیں، جو دماغی سرگرمی کے چار spatiotemporal mechanisms (توسیع، عالمگیریت، صف بندی، اور nestedness) پر توجہ مرکوز کرتا ہے تاکہ شعور کے چار متعلقہ جہتوں (غیر معمولی مواد، رسائی، شکل/ ساخت، اور سطح/ ریاست)45,46۔ موجودہ اور پچھلے مطالعات19,20,70 میں، ہم نے پایا کہ سست فریکوئنسی بینڈ (0.1–1 ہرٹز) میں سرگرمی سمعی (میوزیکل) وقتی ترتیب کی میموری کی شناخت سے منسلک تھی۔ یہ نتائج ایک دنیاوی قبول کرنے والی ونڈو کے نظریہ کے تصور کی حمایت کرتے ہیں جو سست فریکوئنسی بینڈز45 میں محرک کی ترتیب کو ایک علمی اتحاد میں انضمام کی اجازت دیتا ہے۔ ٹونل اور ایٹونل دونوں طرح کے حفظ شدہ ترتیبوں میں، ہم نے سست فریکوئنسی بینڈ میں میموری پروسیسنگ ریجنز میں مضبوط ایکٹیویشن پایا۔

اگرچہ اس مطالعے کا مقصد مختلف پیچیدگیوں کے میوزیکل ٹکڑوں سے اخذ کردہ سمعی ترتیبوں کی یادداشت کی شناخت تھا، لیکن سادہ اور پیچیدہ سمعی ترتیبوں کی انکوڈنگ اور پہچان کے درمیان دماغی سرگرمی کے فرق کو جانچنا دلچسپ ہوگا۔ موجودہ مطالعہ میں، شناختی کام میں 160 پانچ ٹون سمعی سلسلے شامل تھے، جب کہ انکوڈنگ ٹاسک میں مکمل موسیقی کے ٹکڑے صرف چار بار چلائے گئے، جو دونوں کے درمیان براہ راست موازنہ کو روکتا ہے۔ انکوڈنگ اور شناخت کے مراحل کو جوڑنے کی کوشش میں، ہم نے شرکاء کی طرف سے فراہم کردہ واقفیت کی درجہ بندیوں اور دماغی سرگرمی کے درمیان تعلق کا تجزیہ کیا جس میں ٹونل یادداشت کی ترتیب کی شناخت ہے۔ ٹونل پیس کے ساتھ زیادہ واقفیت کا تعلق درمیانی ٹیمپورلگیرس اور درمیانی occipital gyrus میں بائیں نصف کرہ میں حافظے کے آخری تین ٹونز کے لیے ایکٹیویشن کے ساتھ تھا۔ یہ نتیجہ ان دونوں خطوں کو شناختی میموری سے جوڑنے والے پچھلے مطالعات کی حمایت کرتا ہے71اور تجویز کرتا ہے کہ موسیقی کی گہری انکوڈنگ شناخت کے عمل میں ایک کردار ادا کرتی ہے۔ مستقبل کے مطالعے کو نہ صرف میموری کی شناخت بلکہ مختلف پیچیدگیوں کے سمعی سلسلے کی میموری انکوڈنگ کے تحت اعصابی ارتباط کی جانچ کرکے موجودہ نتائج کی نقل تیار اور توسیع کرنی چاہیے۔

موجودہ مطالعہ سمعی ترتیب کی شناخت کے تحت دماغی میکانزم میں قیمتی بصیرت فراہم کرتا ہے۔ نتائج پچھلے مطالعات سے مطابقت رکھتے ہیں اور اس بات کا ثبوت ہے کہ دماغ کے ایک بڑے نیٹ ورک کی مصروفیت جس میں موسیقی کو پہچانتے وقت میموری پروسیسنگ اور سمعی علاقوں دونوں شامل ہوتے ہیں۔ اس پیچیدگی.

طریقے

طریقے شرکاء۔ شریک نمونہ 18 سے 42 سال کی عمر کے 71 رضاکاروں (38 مرد اور 33 خواتین) پر مشتمل تھا (درمیانی عمر: 25 ± 4.10 سال)۔ تمام شرکاء صحت مند تھے اور عام سماعت کی اطلاع دی۔ شرکاء کو ڈنمارک میں بھرتی کیا گیا تھا اور وہ مغربی ممالک سے آئے تھے جو سماجی و اقتصادی اور تعلیمی پس منظر سے مماثل تھے۔

اس پروجیکٹ کو سینٹرل ڈنمارک ریجن کی اخلاقیات کمیٹی (De Videnskabsetiske Komitéer for Region Midtjylland, ref. 1-10-72-411-17) نے منظور کیا تھا۔ تجرباتی طریقہ کار ہیلسنکی کے اعلامیے کی تعمیل میں کیے گئے—طبی تحقیق کے لیے اخلاقی اصول۔ تجرباتی طریقہ کار شروع کرنے سے پہلے تمام شرکاء نے باخبر رضامندی دی۔

تجرباتی محرکات اور ڈیزائن۔ تجربے میں دو میوزیکل کمپوزیشنز کا استعمال کیا گیا: سی ایم میجر میں جوہان سیبسٹین باخ کے پریلیوڈ نمبر 1 کا دائیں ہاتھ کا حصہ، بی ڈبلیو وی 846 (اس کے بعد ٹونل پیس کہا جاتا ہے)، اور پیشی کا ایک ایٹونل ورژن (اس کے بعد اسے ایٹونل پیس کہا جاتا ہے۔ )۔ MIDI ورژن فائنل (MakeMusic, Boulder, CO) کا استعمال کرتے ہوئے بنائے گئے تھے اور دونوں ٹکڑوں میں سے ہر ایک 2.5 منٹ تک چلا، تمام ٹونز کے لیے یکساں دورانیہ۔ ایل بی نے ٹونل پیس کی بنیاد پر ایٹونل پیس کمپوز کیا۔ خاص طور پر، Bach'soriginal prelude پر مشتمل ہر ٹون کو نئے ٹونز تفویض کیے گئے تھے۔ یہ نئے ٹونز اصل ٹونز سے ایک یا دو سیمی ٹونز زیادہ یا کم تھے، اور ایک ہی ٹون کنورژن پورے ٹونل پیس میں ایٹونل پیس کو حاصل کرنے کے لیے لاگو کیا گیا تھا (مثال کے طور پر، ٹونل پیس میں ہر سی ٹون کو ایٹونل پیس میں سی شارپ میں تبدیل کیا گیا تھا۔ )۔ اس طرح، دونوں کمپوزیشن ٹونز کی ترتیب وار پیشکش کے لحاظ سے یکساں تھے (یعنی اگر ٹونل پیس میں C کو 1st، 7th اور 8th ٹون کے طور پر رکھا گیا تھا، C sharp نے atonal piece میں ایک ہی پوزیشن پر قبضہ کیا تھا)، ان کا تال کا نمونہ، حرکیات , اور دورانیہ۔ اس طرح، دونوں ٹکڑوں کے درمیان اہم فرق یہ تھا کہ ٹونل پیس سی میجر کی کلید میں تھا، جب کہ ایٹونل پیس میں میوزیکل کی نہیں تھی۔ ہر ٹکڑے کی پہلی دو سلاخیں تصویر 1a میں دکھائی گئی ہیں، جو دونوں ٹکڑوں کے درمیان مماثلت اور خط و کتابت کو ظاہر کرتی ہیں۔

موسیقی کے چالیس اقتباسات (یعنی مختصر دھنیں یا ترتیب) ہر ایک ٹکڑوں سے نکالے گئے تھے۔ تمام اقتباسات ہر بار کے پہلے پانچ نوٹوں پر مشتمل تھے اور 1250 ایم ایس (250 ایم ایس فی نوٹ) تک جاری رہے۔ اس کے علاوہ، ہر ایک کے لیے 40 نئے اقتباسات اصل کی بنیاد پر بنائے گئے۔ ممکنہ الجھنوں کو روکنے کے لیے، یہ نئے سلسلے کئی متغیرات میں سے اصل کے ساتھ مماثل تھے۔ خاص طور پر، وہ تال، حجم، ٹمبر، ٹیمپو، میٹر، اور ٹونالٹی کے لئے مماثل تھے۔

ٹونل اور ایٹونل ترتیب کے درمیان پیچیدگی میں فرق کو درست کرنے کے لیے، ہم نے انفارمیشن ڈائنامکس آف میوزک (IDyOM) ماڈل 56,72 کا استعمال کرتے ہوئے معلوماتی مواد (IC) اور اینٹروپی (H) کی قدریں موسیقی کی ترتیب کے ہر ٹون کے لیے شمار کیں۔ ہر لہجے کی پیشین گوئی اور غیر یقینی صورتحال کا تخمینہ جس سے اس کی پیش گوئی کی جا سکتی ہے73۔ IC ei کو انکوڈ کرنے کے لیے درکار بٹس کی کم از کم تعداد کی نمائندگی کرتا ہے اور Eq کے ذریعے بیان کیا جاتا ہے۔ (1):

مساوات (2) سے پتہ چلتا ہے کہ، اگر دیئے گئے واقعہ ei کا امکان 1 ہے، تو A میں دیگر واقعات کا امکان 0 ہوگا، اور اس لیے H برابر ہوگا 0 (زیادہ سے زیادہ یقینی)۔ اس کے برعکس، اگر تمام واقعات کا امکان یکساں ہے، تو H زیادہ سے زیادہ (زیادہ سے زیادہ غیر یقینی صورتحال) ہوگا۔ IC اور H کی اعلی سطحیں آنے والے ٹون کی کم پیشین گوئی کی نشاندہی کرتی ہیں اور اس وجہ سے پیچیدگی کی اعلی سطح۔

ٹونل اور ایٹونل ترتیب کے ہر ایک نوٹ کے IC اور H کا حساب IDyOM56 کے ذریعہ کام کرنے والے پروٹوٹائپیکل مغربی میوزیکل ٹکڑوں کے کارپس پر تربیت یافتہ ماڈل کا استعمال کرتے ہوئے کیا گیا تھا۔ انفرادی ٹونز کے لیے IC اور H سکور حاصل کرنے کے بعد، ہم نے IC اور Hbetween tonal and atonal sequences میں فرق کی گنتی کرنے کے لیے جوڑا بنائے ہوئے نمونے کے ٹی ٹیسٹ کیے ہیں۔ IC (t73=−8.389, p < 0۔{21}}01) اور H (t73=−3.374, p=0 میں شماریاتی لحاظ سے اہم فرق تھا۔ .001) ٹونل اور ایٹونل سیکوینسز کے درمیان کی قدریں، مطلب یہ ہے کہ ایٹونل سیکوینسز (مطلب IC: 6.69 ± .86؛ مطلب H: 4.74 ± .17) ٹونل سے زیادہ پیچیدہ ہیں (مطلب IC: 5.66 ± 0.83؛ مطلب: H 4.65 ±.11)۔

محرکات کو ایک پرانے/نئے سمعی شناخت کے نمونے میں استعمال کیا گیا تھا جو شرکاء کو دیا گیا تھا جب کہ ایم ای جی (تصویر 1b) کا استعمال کرتے ہوئے ان کی دماغی سرگرمی کو ریکارڈ کیا گیا تھا۔ تمثیل دو حصوں پر مشتمل تھی، انکوڈنگ، اور شناخت، اور اسے دو بار انجام دیا گیا، ایک بار ٹونل پیس کے لیے اور ایک بار ایٹونل پیس کے لیے۔ ٹونل/ایٹونل کی ترتیب شرکاء میں متوازن تھی۔ انکوڈنگ کے حصے کے دوران، شرکاء نے پورے میوزیکل پیس (ٹونل یا ایٹونل) کی چار تکرار کو فعال طور پر سنا اور اسے زیادہ سے زیادہ حفظ کرنے کی کوشش کی۔ اس کے بعد، انہیں 80 میوزیکل اقتباسات (40 حفظ اور 40 ناول اقتباسات، تصادفی طور پر ترتیب دیئے گئے) کے ساتھ پیش کیا گیا اور بتایا گیا کہ آیا یہ اقتباسات اس ٹکڑے کے ہیں جنہیں انہوں نے پہلے سنا تھا (حافظ کیا تھا) یا آیا وہ نئے اقتباسات (ناول) تھے۔ جواب کی درستگی اور رد عمل کا وقت جوائے اسٹک کا استعمال کرتے ہوئے ریکارڈ کیا گیا۔

طرز عمل کے اعداد و شمار کا تجزیہ۔ رد عمل کی درستگی اور رد عمل کے اوقات میں چار تجرباتی حالات (یاد رکھنے والے ٹونل سیکوینسز، نوول ٹونل سیکوینسز، میمورائزڈ ایٹونل سیکوینسز، اور نوول ایٹونل سیکوینس) کے درمیان فرق کو جانچنے کے لیے رویے کے ڈیٹا کا شماریاتی طور پر تجزیہ کیا گیا۔ دو ANOVA کی گنتی کی گئی (= 0.05)۔ بونفرونی تصحیح (ایڈجسٹڈ=0.0125) کے ساتھ پوسٹ ہاک تجزیے تجرباتی حالات کے ہر جوڑے کا موازنہ کرنے کے لیے استعمال کیے گئے تھے۔

اعصابی ڈیٹا کا حصول۔ ایم ای جی ریکارڈنگز کو آرہس یونیورسٹی ہسپتال (ڈنمارک) کے ایک مقناطیسی ڈھانچے والے کمرے میں 306 چینلز (Elekta Neuromag, Helsinki, Finland) کے ساتھ Elekta NeuromagTRIUX MEG سکینر کے ساتھ حاصل کیا گیا تھا۔ ڈیٹا کو 1000 کے نمونے لینے کی شرح سے ریکارڈ کیا گیا تھا۔ 0.1–330 ہرٹز کے اینالاگ فلٹرنگ کے ساتھ ہرٹز۔ ریکارڈنگ شروع کرنے سے پہلے، تھری ڈی ڈیجیٹائزر (Polhemus Fastrak, Colchester, VT, USA) کا استعمال کرتے ہوئے شرکاء کے سر کی شکل اور تین اناٹومیکل لینڈ مارکس (نیشن اور فیڈوشلز) سے متعلق چار ہیڈ پوزیشن انڈیکیٹر (HPI) کنڈلیوں کی پوزیشن کو رجسٹر کیا گیا تھا۔ اس معلومات کو بعد میں ایم ای جی ڈیٹا کا ایم آر آئی اناٹومیکل اسکینوں سے موازنہ کرنے کے لیے استعمال کیا گیا۔ ایم ای جی ریکارڈنگ کے دوران، ایچ پی آئی کوائلز نے مسلسل ہیڈ لوکلائزیشن کو رجسٹر کیا، جسے بعد میں حرکت کی اصلاح کے تجزیوں کے لیے استعمال کیا گیا۔ مزید برآں، بائپولر الیکٹروڈ کے دو سیٹ بعد میں الیکٹروکولوگرافی (EOG) اور الیکٹروکارڈیوگرافی (ECG) نمونے کو ہٹانے کے لیے آنکھوں کی حرکات اور کارڈیک تال کو ریکارڈ کرنے کے لیے استعمال کیے گئے تھے۔

ایم آر آئی اسکینز آرہس یونیورسٹی ہسپتال (ڈنمارک) میں سی ای سے منظور شدہ 3 ٹی سیمنز ایم آر آئی اسکینر پر ریکارڈ کیے گئے تھے۔ ڈیٹا کو سٹرکچرل ٹی 1 کا استعمال کرتے ہوئے ریکارڈ کیا گیا جس کی مقامی ریزولوشن 10 × 1۔{6}} × 1۔{8}} ملی میٹر اور درج ذیل ترتیب کے پیرامیٹرز: ایکو ٹائم (TE) {{9} }.96 ms، تکرار کا وقت (TR)=5000 ms, reconstructed matrix size=256 × 256, bandwidth=240 Hz/Px۔

ایم ای جی اور ایم آر آئی ریکارڈنگ دو الگ الگ سیشنز میں حاصل کی گئیں۔

اعصابی ڈیٹا پری پروسیسنگ۔ خام MEG سینسر ڈیٹا (204 پلانر گریڈیو میٹر اور 102 میگنیٹومیٹر) کو پہلے میکس فلٹر32 نے بیرونی مداخلتوں کو دبانے کے لیے پہلے سے پروسیس کیا تھا۔ مندرجہ ذیل میکس فلٹر پیرامیٹرز لاگو کیے گئے تھے: spatiotemporal سگنل اسپیس سیپریشن (SSS)، cHPIcoils کا استعمال کرتے ہوئے نقل و حرکت کا معاوضہ (پہلے سے طے شدہ قدم کا سائز: 10 ms)، 1000 Hz سے 250 Hz تک نیچے کا نمونہ، اوور لیپنگ کو مسترد کرنے کے لیے استعمال ہونے والی اندرونی اور بیرونی ذیلی جگہوں کے درمیان 0.98 کی ارتباط کی حد spatiotemporal SSS کے دوران اندرونی/بیرونی سگنلز کو آپس میں ملانا۔ اس کے علاوہ، ڈیٹا کو ہیڈ موشن کے لیے درست کیا گیا اور نمونے کو 250 ہرٹج تک نیچے کر دیا گیا۔ اس کے بعد اعداد و شمار کو شماریاتی پیرامیٹرک میپنگ (SPM) 74 فارمیٹ میں تبدیل کیا گیا اور MATLAB (MathWorks, Natick, MA, USA) میں آکسفورڈ سینٹر فار ہیومن برین ایکٹیویٹی (OHBA) سافٹ ویئر لائبریری (OSL) (https://ohba-analysis.github) کے ساتھ تجزیہ کیا گیا۔ .io/osl-docs/)، ایک آزادانہ طور پر دستیاب سافٹ ویئر جو Fieldtrip75، FSL76، اور SPMtoolboxes پر بناتا ہے۔

بیرونی تعدد کو ہٹانے کے لیے سگنل کو ہائی پاس فلٹر کیا گیا تھا (0.1 ہرٹز کٹ آف) اور بعد میں برقی رو کی درستگی کے لیے ایک نوچ فلٹر (48–52 ہرٹز) لگایا گیا تھا۔ سگنل کو مزید کم کرکے 150 ہرٹز کردیا گیا اور OSLview ٹول کا استعمال کرتے ہوئے نمونے کو ہٹانے کے لیے مسلسل MEG ڈیٹا کا بصری معائنہ کیا گیا۔ EOG اور ECG اجزاء کو ہٹانے کے لیے ایک آزاد جزو تجزیہ (ICA) کیا گیا۔ سگنل کو بقیہ اجزاء77 کے ساتھ دوبارہ تشکیل دینے کے بعد، ڈیٹا کو 160 ٹرائلز (ہر میوزیکل پیس سے 80 اقتباسات) میں تبدیل کیا گیا۔ ہر ٹرائل 1350 ایم ایس (1250 ایم ایس پلس 100 ایم ایس بیس لائن ٹائم) تک جاری رہا اور مزید تجزیے صرف درست طریقے سے شناخت شدہ ٹرائلز پر کیے گئے (تصویر 1 سی دیکھیں)۔

ایم ای جی سینسر ڈیٹا تجزیہ۔ اس مطالعے کا بنیادی فوکس دماغی سرگرمی میں فرق کا پتہ لگانا تھا جس میں ٹونل بمقابلہ ایٹونل میوزیکل تسلسل کی پہچان تھی۔ تاہم، ڈیٹا کا سب سے پہلے MEG سینسر کی سطح پر تجزیہ کیا گیا تاکہ اس بات کی تصدیق کی جا سکے کہ عصبی سگنل یادگار بمقابلہ ناول میوزیکل سیکوینسز کے لیے زیادہ مضبوط تھا۔ یہ پہلا قدم بہت ہی ملتی جلتی تجرباتی ترتیب اور تمثیل کا استعمال کرتے ہوئے حاصل کردہ پچھلے نتائج کو نقل کرنے اور اس طرح ہمارے ڈیٹا 19,20 کے معیار کا جائزہ لینے کے لیے ضروری تھا۔

نیورل ڈیٹا کی پری پروسیسنگ کے بعد، اور MEGanalysis کے رہنما خطوط 78 کے ذریعے، ایک شرط سے تعلق رکھنے والے تمام ٹرائلز کا اوسط ایک ساتھ لیا گیا۔ اس طریقہ کار کے نتیجے میں چار اوسط آزمائشیں ہوئیں: ایک یادداشت کے ٹرائلز کے لیے اور ایک فارنول ٹرائلز ہر میوزیکل پیس کے لیے (یعنی، یادگار ٹونل۔ , novel tonal, memorizedatonal, novel atonal)۔ اس کے بعد، پلانر گریڈیومیٹر کے ہر جوڑے کو اسم روٹ اسکوائر کے ذریعے جوڑا گیا تھا۔ پیئرڈ سیمپل ٹی ٹیسٹس (=0۔{6}}1) پھر آزادانہ طور پر ٹونل اور ایٹونل دونوں ٹکڑوں کے لیے حفظ شدہ اور نئے حالات کے برعکس شمار کیے گئے۔ یہ ہر ایک مشترکہ پلانر گراڈیومیٹر اور ٹائم رینج میں ہر ٹائم پوائنٹ کے لیے انجام دیا گیا تھا 0–2500 ms (میوزیکل ترتیب کے پہلے ٹون کے آغاز سے) اس بات کا تعین کرنے کے لیے کہ کون سی حالت مضبوط نیورل سگنل پیدا کرتی ہے۔ تجزیوں کا حساب پلانر گریڈیومیٹر کے لیے کیا گیا تھا کیونکہ یہ سینسرز بیرونی شور سے کم متاثر ہوتے ہیں اور اس طرح ایم ای جی سینسر کی سطح 78–81 پر کمپیوٹنگ تجزیہ کرتے وقت انتہائی قابل اعتماد ہوتے ہیں۔ اہم ٹی ٹیسٹ کے نتائج پر کلسٹر پر مبنی مونٹی کارلو سمولیشنز (MCS)82 (=0.001، 1000 ترتیب) کا استعمال کرتے ہوئے متعدد موازنہ درست کیے گئے۔ خاص طور پر، ہر ٹائم پوائنٹ کے لیے، ایک 2D میٹرکس MEG چینلز کے مقامی مقام اور ہر MEG چینل کے ٹی ٹیسٹوں کے نتائج کو ان کی p اقدار کے مطابق بائنرائز کرنے کے لیے تیار کیا گیا تھا (غیر اہم ٹیسٹوں کے لیے 0s اور اہم ٹیسٹوں کے لیے 1s [یعنی، p <0.01])۔ اس کے نتیجے میں 3D میٹرکس کے عناصر کو پھر 1000 اجازت ناموں پر جمع کرایا گیا۔ ہر ایک پرمیوٹیشن کے لیے، ہم نے اجازت یافتہ 1 s کے زیادہ سے زیادہ کلسٹر کی نشاندہی کی، اور ہم نے 1000 ترتیبوں میں سے ہر ایک کے لیے زیادہ سے زیادہ کلسٹر سائز کا استعمال کرتے ہوئے areference ڈسٹری بیوشن بنایا۔ آخر میں، اصل کلسٹرز جن کا سائز زیادہ سے زیادہ کلسٹر سائز کے 99.9% سے زیادہ تھا، کو اہم سمجھا جاتا تھا۔

ماخذ کی تعمیر نو۔ ایم ای جی سینسر کی سطح پر عصبی سگنلز کی طاقت کا جائزہ لینے کے بعد، ہم نے مطالعہ کے بنیادی مقصد پر توجہ مرکوز کی، جو کہ ایم ای جی کی تعمیر نو کے ذریعہ کی جگہ میں ٹونل بمقابلہ ایٹونل میوزیکل سیکوینسز کی شناخت کے بنیادی عصبی اختلافات کی چھان بین کرنا تھا۔ اس تجزیہ کو انجام دینے کے لیے، ہم نے MEG چینلز میں ریکارڈ کیے گئے عصبی سگنل کے دماغی ذرائع کو مقامی بنایا۔ اس طریقہ کار کے لیے ایک فارورڈ ماڈل ڈیزائن کرنا، الٹا حل کی کمپیوٹنگ کرنا (اس صورت میں، بیم فارمنگ اپروچ کا استعمال کرتے ہوئے)، اور اعدادوشمار کے لحاظ سے اہم دماغی ذرائع کی نشاندہی کرنا ضروری تھا۔ ٹونل اور ایٹونل تسلسل کی پہچان اور وقت کے ساتھ ساتھ ان کے تضادات۔ شکل 1d ماخذ کی تعمیر نو کے تجزیوں کی تصویری عکاسی کو ظاہر کرتا ہے۔

ماخذ کی تعمیر نو کے الگورتھم کو کمپیوٹنگ کرنے سے پہلے، مسلسل ڈیٹا بینڈ پاس کو دو فریکوئنسی بینڈز میں فلٹر کیا گیا تھا: ایک سست بینڈ (0.1–1 ہرٹز) اور تیز بینڈ (2–8 ہرٹز)۔ جمع کردہ اور تجزیہ کیا گیا ڈیٹا ایونٹ سے متعلق فیلڈز، نہ حوصلہ افزائی کے جوابات یا دوغلے تھے۔ ان بینڈز کا انتخاب بونیٹی ایٹ ال۔19,20 کی پیشگی کھوجوں کی بنیاد پر کیا گیا تھا جس سے پتہ چلتا ہے کہ فاسٹر بینڈ میں واقعہ سے متعلقہ فیلڈز ترتیب کے لحاظ سے ہر چیز (ٹون) کی حسی وضاحت کے لیے ذمہ دار تھے، جب کہ سلو بینڈ میں ایونٹ سے متعلقہ فیلڈز کا حساب ہوتا ہے۔ پوری دنیاوی ترتیب کی پہچان کے لیے۔ پچھلے لٹریچر کے ساتھ موازنہ کرنے کے لیے، ڈیلٹا (1–4 ہرٹز) اور تھیٹا (5–8 ہرٹز) فریکوئنسی بینڈ پر اضافی تجزیے کیے گئے۔ آخر میں، سست اور تیز فریکوئنسی بینڈ کے درمیان ایک تضاد کا حساب لگایا گیا۔

سب سے پہلے، ایک اوور لیپنگ اسفیئرز فارورڈ ماڈل کو ایک 8-mmgrid کا استعمال کرتے ہوئے شمار کیا گیا تھا۔ یہ نظریاتی ہیڈ ماڈل دماغ کے ہر ماخذ کو ایک فعال ڈوپول کے طور پر سمجھتا ہے اور یہ بتاتا ہے کہ ایم ای جی سینسر83 پر اس طرح کے ڈوپول کی وحدانی طاقت کیسے ظاہر ہوتی ہے۔ 3D ڈیجیٹائزر کے ساتھ جمع کی گئی معلومات کا استعمال کرتے ہوئے، MEG ڈیٹا اور انفرادی T1-ویٹڈ امیجز کو باہم رجسٹر کیا گیا اور آگے کے ماڈل کی بعد میں گنتی کی گئی۔ ایک MNI152-T1 ٹیمپلیٹ 8-mm مقامی ریزولوشن کے ساتھ چار صورتوں میں استعمال کیا گیا تھا جن میں انفرادی جسمانی اسکین دستیاب نہیں تھے۔ دوسرا، ایک بیمفارمنگ الگورتھم کو الٹا ماڈل کے طور پر استعمال کیا گیا تھا۔ یہ MEGchannels کے ڈیٹا سے دماغی ذرائع کا اندازہ لگانے کے لیے سب سے زیادہ استعمال ہونے والے الگورتھم میں سے ایک ہے اور وزن کے ایک مختلف سیٹ کو استعمال کرنے پر مشتمل ہے جو MEG چینلز کے ذریعے ریکارڈ کی گئی سرگرمی میں ہر ماخذ کی شراکت کو الگ کرنے کے لیے ماخذ کے مقامات (ڈپولز) پر ترتیب وار لاگو ہوتے ہیں۔ ہر ٹائم پوائنٹ کے لیے 78,84,85۔

ایم ای جی چینلز پر ریکارڈ کیے گئے سگنل کے دماغی ذرائع کا تخمینہ لگانے کے بعد، ایک جنرل لائنر ماڈل (جی ایل ایم) کا تخمینہ ترتیب وار ہر ٹائم پوائنٹ کے لیے ڈوپول مقام پر لگایا گیا۔ پہلی سطح پر، حفظ اور ناول کی شرائط کا بنیادی اثر، نیز ان کے برعکس، ہر شریک کے لیے آزادانہ طور پر شمار کیا گیا تھا۔ گروپ کی سطح پر، ٹونل، ایٹونل، اور ان کے کنٹراسٹ کو مجموعی شرکاء پر شمار کرنے کے لیے ہر ڈوپول مقام کے لیے ٹی ٹیسٹ کیے گئے۔ GLMs کا تخمینہ تھیٹونل اور ایٹونل ڈیٹا اور فریکوئنسی بینڈ دونوں کے لیے آزادانہ طور پر لگایا گیا تھا۔

دماغی سرگرمی جو موسیقی کے سلسلے کی نشوونما پر مبنی ہے۔ موسیقی کی ترتیبوں کی شناخت کے تحت دماغی سرگرمی کے وقتی ارتقاء کا تعین کرنے کے لیے، کلسٹر پر مبنی MCS کا تخمینہ پانچ مخصوص وقت کی کھڑکیوں کے لیے لگایا گیا تھا جو موسیقی کی ترتیبوں پر مشتمل پانچ ٹونز میں سے ہر ایک کے مطابق تھیں۔ یہ طریقہ کار ٹونل اور ایٹونل ڈیٹا اور فریکوئنسی بینڈ دونوں کے لیے آزادانہ طور پر انجام دیا گیا تھا۔ اس طرح، 0.001 (= 0.01) کے ایڈجسٹ الفا لیول کے ساتھ گروپ لیول کے تجزیہ کے نتائج پر ہر میوزیکل پیس (پانچ ٹن x دو فریکوئنسی بینڈ) کے لیے دس کلسٹر پر مبنی MCS کا حساب لگایا گیا۔ /10=0.001)۔ اس طریقہ کار نے دماغ کے اہم ذرائع کے مقامی جھرمٹ کا پتہ لگانے کی اجازت دی جس میں ٹونالینڈ ایٹونل میوزیکل سیکونسز کی شناخت ہے۔ ایم سی ایس میں سے ہر ایک کے لیے، ڈیٹا کو دلچسپی کی ٹائم ونڈو میں اوسطاً کم کیا گیا تھا (مثلاً، موسیقی کے سلسلے کے پہلے ٹون کے لیے ٹائم ونڈو) اور پھر 1000 پرمیوٹیشنز کو جمع کرایا گیا تاکہ اجازت شدہ میں پائے جانے والے زیادہ سے زیادہ کلسٹر سائز کی حوالہ تقسیم کی جا سکے۔ ڈیٹا پھر، اسی طریقہ کار کو استعمال کرتے ہوئے جیسا کہ MEG چینلز کے ساتھ، اصل کلسٹر سائز کا موازنہ وہاں کی تقسیم سے کیا گیا اور اگر ان کا سائز اجازت شدہ ڈیٹا کے زیادہ سے زیادہ کلسٹر سائز کے 99.9٪ سے بڑا ہو تو اسے اہم سمجھا جاتا ہے۔

اہم بات یہ ہے کہ، سست اور تیز فریکوئنسی بینڈ دونوں کے لیے حفظ شدہ ٹرائلز کو پہچانتے وقت ٹونل اور ایٹونل ڈیٹا کے درمیان فرق کا اندازہ لگانے کے لیے مزید تجزیے کیے گئے۔ ہر ایک شریک کے لیے، ایک ٹی-ٹیسٹ (= 0.01) ہر سورس لوکیشن اور ہر میوزیکل ٹون سے مماثل پانچ ٹائم ونڈوز کے لیے کمپیوٹنگ کی گئی تھی، جو دماغی سرگرمی سے متصادم تھی جس میں ٹونل بمقابلہ ایٹونل میوزک کی پہچان تھی۔ کلسٹر پر مبنی MCS استعمال کرنے کے لیے متعدد موازنہ درست کیے گئے، جیسا کہ اوپر بیان کیا گیا ہے۔ اس صورت میں، دس MCS (= 0.001، 1000 ترتیب) کا شمار اہم ٹی ٹیسٹ کے نتائج (پانچ ٹن × دو فریکوئنسی رینجز) پر کیا گیا۔

شناسائی کی درجہ بندی اور دماغی سرگرمی کے درمیان تعلق جو ٹونل ترتیب کی ترقی کے تحت ہے۔ ہم نے جانچا کہ آیا سی میجر، BWV 846 میں JSBach کے پیش خیمہ نمبر 1 سے واقفیت کا تعلق دماغی سرگرمی سے ہے جو ٹکڑے سے نکالے گئے ٹونل سیکوینسز کی پہچان کے دوران ہے۔ سکینر کے باہر، شرکاء سے کہا گیا کہ وہ 1 سے 7 تک (1="میں نے اسے کبھی نہیں سنا"، 2="میں نے کبھی کبھار یہ سنا"، 3="کبھی کبھار اسے سنیں"، 4="میں عام طور پر اسے سنتا ہوں"، 5="میں نے اسے کھیلا تھا"، 6="میں نے اسے سامعین کے سامنے کھیلا تھا"، {{10} } "میں نے اسے سکھایا")۔

ہم نے شرکاء کے شناسائی اسکورز اور دماغی سرگرمی کے درمیان پیئرسن کے ارتباط کی گنتی کی جس میں تھیٹونل یادگار ترتیب پر مشتمل پانچ ٹونز میں سے ہر ایک کی شناخت کی گئی اور کلسٹر پر مبنی MCS کا استعمال کرتے ہوئے متعدد موازنہ کے لیے درست کیا گیا۔ مقامی کلسٹرز حاصل کرنے کے بعد جو شرکاء کی واقفیت کی درجہ بندیوں کے ساتھ نمایاں طور پر مربوط (= 0.05)، ڈیٹا کو پانچ بار کی ونڈوز میں اوسطاً کم کیا گیا۔ دماغ کے اہم ووکسلز کو خلا میں بدل دیا گیا اور کلسٹر کا زیادہ سے زیادہ سائز ناپا گیا۔ پھر، ہم نے زیادہ سے زیادہ کلسٹر سائز کی ایک حوالہ تقسیم بنائی اور اصل کلسٹر سائز کا حوالہ تقسیم سے موازنہ کیا۔ کلسٹرز کو صرف اس صورت میں اہم سمجھا جاتا تھا جب ان کا سائز اجازت شدہ ڈیٹا کے زیادہ سے زیادہ کلسٹر سائز کے 95% سے بڑا ہو۔

شماریات اور تولیدی صلاحیت۔ محرکات کے IC اور Hlevels کا اندازہ لگانے کے لیے شماریاتی تجزیے جوڑے کے نمونے والے ٹی-ٹیسٹوں کو استعمال کرتے ہیں۔ رویے کے اعداد و شمار کا تجزیہ دو یک طرفہ ANOVAs کا استعمال کرتے ہوئے کیا گیا۔ ایم ای جی سینسر ڈیٹا کا تجزیہ جوڑے کے نمونے والے ٹی ٹیسٹس کا استعمال کرتے ہوئے کیا گیا اور کلسٹر پر مبنی ایم سی ایس کا استعمال کرتے ہوئے متعدد موازنہ کے لیے درست کیا گیا۔ MEG سورس ڈیٹا کے لیے پہلا (موضوع) سطح کا تجزیہ GLM کا استعمال کرتے ہوئے کیا گیا تھا۔ گروپ لیول کو جوڑا بنائے گئے نمونے والے ٹی ٹیسٹ کا استعمال کرتے ہوئے شمار کیا گیا اور کلسٹر پر مبنی MCS کے ساتھ متعدد موازنہ کے لیے درست کیا گیا۔ دماغی ڈیٹا اور موسیقی سے پچھلی واقفیت کے درمیان تعلق کا اندازہ پیئرسن کے ارتباط کا استعمال کرتے ہوئے کیا گیا اور کلسٹر پر مبنی MCS کے ذریعے متعدد موازنہ کے لیے درست کیا گیا۔ ان طریقہ کار کی تفصیلات پورے طریقے کے سیکشن میں بڑے پیمانے پر رپورٹ کی گئی ہیں۔ تجزیوں میں 71 شرکاء شامل تھے۔

حوالہ جات

1. گیبریلی، جے ڈی کوگنیٹو نیورو سائنس آف ہیومن میموری۔ انو Rev. Psychol.49, 87–115 (1998)۔

2. Daumas, S., Halley, H., Frances, B. & Lassalle, JM Encoding, consolidation, and retrieval of the contextual memory: dorsal CA3 and CA1 ہپپوکیمپل ذیلی خطوں کی تفریق شمولیت۔ سیکھیں۔ میم 12، 375–382 (2005)۔

3. Greicius، MD et al. میموری انکوڈنگ اور بازیافت کے دوران ہپپوکیمپل ایکٹیویشن کا علاقائی تجزیہ: ایف ایم آر آئی اسٹڈی۔ ہپپوکیمپس 13، 164–174(2003)۔

4. میلٹزر، جے اے اور کانسٹیبل، انسانی ہپپوکیمپل کی تشکیل کی آر ٹی ایکٹیویشن انکوڈنگ اور جوڑی والے ساتھیوں کی یادداشت دونوں میں کامیابی کی عکاسی کرتی ہے۔ نیورو امیج 24، 384–397 (2005)۔

5. برڈ، سی ایم شناختی میموری میں ہپپوکیمپس کا کردار۔ Cortex 93,155–165 (2017)۔

6. Eichenbaum, H., Yonelinas, AP & Ranganath, C. The medial temporal lobeand recognition memory. انو Rev. Neurosci. 30، 123–152 (2007)۔

7. Wiltgen, BJ, Brown, RA, Talton, LE & Silva, AJ پرانی یادوں کے لیے نئے سرکٹس: کنسولیڈیشن میں نیوکورٹیکس کا کردار۔ نیوران 44، 101–108(2004)۔

8. وین کیسٹیرن، ایم ٹی، فرنانڈیز، جی، نورس، ڈی جی اور ہرمنز، ای جے پرسسٹنٹ اسکیما پر منحصر ہپپوکیمپل-نیوکارٹیکل کنیکٹیویٹی انسانوں میں میموری کوڈنگ اور پوسٹین کوڈنگ کے دوران آرام۔ پروک نیٹل اکیڈ۔ سائنس USA 107,7550–7555 (2010)۔

9. مہتا، MR Cortico-hippocampal تعامل کے دوران اوپر نیچے کی حالتوں اور یادداشت کے استحکام۔ نیٹ نیوروسکی 10، 13–15 (2007)۔

10. ایگلٹن، جے پی اور براؤن، ایم ڈبلیو انٹرلیونگ دماغی نظام برائے ایپیسوڈک اور ریکگنیشن میموری۔ رجحانات کوگن۔ سائنس 10، 455–463 (2006)۔

For more information:1950477648nn@gmail.com