Summary

تصوير الرنين المغناطيسي الوظيفي من نشاط الدماغ المرتبطة إنتاج صوتي من الفواصل الساكنة ومتناقضة

Published: May 23, 2017
doi:

Summary

تم دراسة الارتباط العصبي للاستماع إلى الفواصل الساكنة والمتنافرة على نطاق واسع، ولكن الآليات العصبية المرتبطة بإنتاج الفواصل الساكنة والمتناقضة هي أقل شهرة. في هذه المقالة، يتم الجمع بين الاختبارات السلوكية والرنين المغناطيسي الوظيفي مع تحديد الفاصل الزمني والغناء المهام لوصف هذه الآليات.

Abstract

وقد تم دراسة العلاقة العصبية بين تصور الاتساق والتنافر على نطاق واسع، ولكن لا ترتبط العصبية من إنتاج التوافق والتناسق. الطريقة الأكثر مباشرة من الإنتاج الموسيقي هي الغناء، ولكن من منظور التصوير، فإنه لا يزال يقدم تحديات أكثر من الاستماع لأنه ينطوي على النشاط الحركي. الغناء دقيقة من فترات الموسيقية يتطلب التكامل بين معالجة ردود الفعل السمعية والتحكم الصوتي المحرك من أجل إنتاج كل مذكرة بشكل صحيح. يعرض هذا البروتوكول طريقة تسمح لرصد التنشيط العصبي المرتبطة بالإنتاج الصوتي من فترات ساكنة ومتنافرة. وتستخدم أربع فترات موسيقية، واثنين من ساكن واثنين من التنافر، كما المحفزات، سواء لاختبار التمييز السمعي والمهمة التي تنطوي على الاستماع أولا إلى ثم إعادة إنتاج فترات معينة. وقد درس المشاركون، جميع الطالبات الصغيرات على مستوى المحمية، باستخدام المغناطيسي المغناطيسي ريسأونمانس التصوير (الرنين المغناطيسي الوظيفي) أثناء أداء مهمة الغناء، مع مهمة الاستماع بمثابة شرط التحكم. وبهذه الطريقة، لوحظ نشاط كل من الأنظمة الحركية والسمعية، كما تم الحصول على مقياس للدقة الصوتية أثناء مهمة الغناء. وهكذا، يمكن أيضا أن تستخدم بروتوكول لتتبع التنشيط المرتبطة الغناء أنواع مختلفة من فترات أو مع الغناء الملاحظات المطلوبة بشكل أكثر دقة. وتشير النتائج إلى أن الغناء فترات متنافرة يتطلب مشاركة أكبر من الآليات العصبية المسؤولة عن دمج ردود الفعل الخارجية من النظم السمعية وحساسية من يفعل الغناء فترات ساكنة.

Introduction

بعض مجموعات من الملعب الموسيقية هي عموما معترف بها لتكون ساكنة، وأنها عادة ما ترتبط مع الإحساس لطيفا. وعادة ما يشار إلى تركيبات أخرى على أنها تنافر وترتبط مع شعور غير سارة أو لم تحل 1 . على الرغم من أنه يبدو من المعقول أن نفترض أن التثقيب والتدريب تلعب دورا في تصور التوافق 2 ، فقد تبين مؤخرا أن الاختلافات في الإدراك الفواصل الساكنة والمتناقضة والحبال ربما تعتمد أقل على الثقافة الموسيقية مما كان يعتقد سابقا 3 وربما حتى مستمدة من قواعد بيولوجية بسيطة 4 ، 5 ، 6 . من أجل منع فهم غامض لمصطلح التوافق، قدم تيرهارت 7 مفهوم التوافق الحسي، بدلا من التوافق في السياق الموسيقي، حيث التوافق، على سبيل المثال، قد تؤثر بشكل جيد على استجابة لوتر معين أو الفاصل الزمني. في هذا البروتوكول، استخدمت فقط معزولة، وفواصل مرتين علما على وجه التحديد إلى واحد من التنشيط ترتبط فقط إلى التوافق الحسي، دون تدخل من معالجة تعتمد على السياق 8 .

بدأت محاولات لتوصيف التوافق من خلال الوسائل المادية البحتة مع هلمهولتز 9 ، الذي عزا خشونة المتصورة المرتبطة الحبال المتنافرة إلى الضرب بين مكونات التردد المتاخمة. في الآونة الأخيرة، ومع ذلك، فقد تبين أن التوافق الحسي لا يرتبط فقط مع عدم وجود خشونة، ولكن أيضا مع الانسجام، وهو ما يعني محاذاة جزئيات لهجة معينة أو وتر مع تلك لهجة لم يسمع له من انخفاض التردد 10 ، 11 . الدراسات السلوكية تؤكد أن التوافق الذاتي هو في الواقع تتأثر بووتعتمد على المعلمات الفيزيائية، مثل مسافة التردد 12 ، 13 ، ولكن مجموعة واسعة من الدراسات قد أثبتت بشكل قاطع أن الظواهر الفيزيائية لا يمكن أن مجرد حساب الاختلافات بين التصور المتصورة والتنافر 14 ، 15 ، 16 ، 17 . ومع ذلك، فإن جميع هذه الدراسات، الإبلاغ عن هذه الاختلافات عند الاستماع إلى مجموعة متنوعة من فترات أو الحبال. وقد كشفت مجموعة متنوعة من الدراسات باستخدام التصوير المقطعي بالإصدار البوزيتروني (بيت) والتصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي (فمري) اختلافات كبيرة في المناطق القشرية التي تصبح نشطة عند الاستماع إلى الفواصل الساكنة أو المتناقضة والحبال 8 ، 18 ، 19 ، 20 . والغرض من هذه الدراسة هو استكشاف الاختلافاتفي نشاط الدماغ عند إنتاج، بدلا من الاستماع إلى، فواصل ساكن ومتناقضة.

دراسة التحكم الحسي الحركي أثناء الإنتاج الموسيقي عادة ما تنطوي على استخدام الآلات الموسيقية، وغالبا ما يتطلب ذلك تصنيع الأدوات المعدلة خصيصا لاستخدامها أثناء التصوير العصبي 21 . ومع ذلك، يبدو أن الغناء يوفر من البداية آلية مناسبة لتحليل العمليات الحسية الحركية أثناء الإنتاج الموسيقي، حيث أن الصك هو الصوت البشري نفسه، ولا يتطلب الجهاز الصوتي أي تعديل لكي يكون مناسبا خلال التصوير 22 . على الرغم من أن الآليات العصبية المرتبطة بجوانب الغناء، مثل السيطرة على الملعب 23 ، التقليد الصوتي 24 ، والتغيرات التكيف الناجم عن التدريب 25 ، ودمج ردود الفعل الخارجية 25 ، <sأوب كلاس = "كريف"> 26 ، 27 ، 28 ، 29 ، كانت موضوع عدد من الدراسات على مدى العقدين الماضيين، وربط العصبية من الغناء الفواصل الساكنة والمتناقضة وصفت مؤخرا فقط 30 . لهذا الغرض، تصف الورقة الحالية اختبار السلوكية المصممة لإثبات الاعتراف الكافي للفواصل الساكنة والمتناقضة من قبل المشاركين. ويلي ذلك دراسة بالرنين المغناطيسي الوظيفي للمشاركين الغناء مجموعة متنوعة من فترات ساكنة ومتنافرة. بروتوكول الرنين المغناطيسي الوظيفي هو واضح نسبيا، ولكن، كما هو الحال مع جميع البحوث التصوير بالرنين المغناطيسي، يجب أن تؤخذ عناية كبيرة لإعداد التجارب بشكل صحيح. في هذه الحالة، فمن المهم بشكل خاص للحد من الرأس والفم، وحركة الشفاه خلال مهام الغناء، مما يجعل تحديد الآثار لا ترتبط مباشرة إلى الفعل المادي للغناء أكثر وضوحا. ويمكن استخدام هذه المنهجية فيوالتحقيق في الآليات العصبية المرتبطة مجموعة متنوعة من الأنشطة التي تنطوي على الإنتاج الموسيقي من خلال الغناء.

Protocol

وقد تمت الموافقة على هذا البروتوكول من قبل لجنة البحوث والأخلاق والسلامة في مستشفى إنفانتيل دي المكسيك "فيديريكو غوميز". 1. السلوكية بريتست إجراء اختبار قياس السمع القياسي ا?…

Representative Results

وكان جميع المشاركين الأحد عشر في تجربتنا طلاب صخبا الإناث على مستوى المحمية، وأداء جيدا بما فيه الكفاية في مهام الاعتراف الفاصل الزمني التي سيتم اختيارها للمسح الضوئي. وبلغت نسبة النجاح لمهمة تحديد الفاصل الزمني 65.72 ± 21.67٪، وهو، كما هو متوقع، أق?…

Discussion

يصف هذا العمل بروتوكولا يستخدم فيه الغناء كوسيلة لدراسة نشاط المخ أثناء إنتاج الفواصل الساكنة والمتناقضة. على الرغم من الغناء يوفر ما هو أبسط طريقة لإنتاج فترات الموسيقية 22 ، فإنه لا يسمح لإنتاج الحبال. ومع ذلك، على الرغم من أن معظم الخصائص الفيزيائية ل?…

Declarações

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

ويقر المؤلفان بالدعم المالي لهذا البحث من أمانة سر دي المكسيك (هيم / 2011/058 سا 1009) و كوناسيت (سالود-2012-01-182160) و دغابا أونم (بابيت IN109214).

Materials

Achieva 1.5-T magnetic resonance scanner Philips Release 6.4
Audacity Open source 2.0.5
Audio interface  Tascam US-144MKII 
Audiometer Brüel & Kjaer Type 1800
E-Prime Professional Psychology Software Tools, Inc. 2.0.0.74
Matlab Mathworks R2014A
MRI-Compatible Insert Earphones Sensimetrics S14
Praat Open source 5.4.12
Pro audio condenser microphone Shure SM93
SPSS Statistics IBM 20
Statistical Parametric Mapping Wellcome Trust Centre for Neuroimaging 8

Referências

  1. Burns, E., Deutsch, D. . Intervals, scales, and tuning. The psychology of music. , 215-264 (1999).
  2. Lundin, R. W. Toward a cultural theory of consonance. J. Psychol. 23, 45-49 (1947).
  3. Fritz, T., Jentschke, S., et al. Universal recognition of three basic emotions in music. Curr. Biol. 19, 573-576 (2009).
  4. Schellenberg, E. G., Trehub, S. E. Frequency ratios and the discrimination of pure tone sequences. Percept. Psychophys. 56, 472-478 (1994).
  5. Trainor, L. J., Heinmiller, B. M. The development of evaluative responses to music. Infant Behav. Dev. 21 (1), 77-88 (1998).
  6. Zentner, M. R., Kagan, J. Infants’ perception of consonance and dissonance in music. Infant Behav. Dev. 21 (1), 483-492 (1998).
  7. Terhardt, E. Pitch, consonance, and harmony. J. Acoust. Soc. America. 55, 1061 (1974).
  8. Minati, L., et al. Functional MRI/event-related potential study of sensory consonance and dissonance in musicians and nonmusicians. Neuroreport. 20, 87-92 (2009).
  9. Helmholtz, H. L. F. . On the sensations of tone. , (1954).
  10. McDermott, J. H., Lehr, A. J., Oxenham, A. J. Individual differences reveal the basis of consonance. Curr. Biol. 20, 1035-1041 (2010).
  11. Cousineau, M., McDermott, J. H., Peretz, I. The basis of musical consonance as revealed by congenital amusia. Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 109, 19858-19863 (2012).
  12. Plomp, R., Levelt, W. J. M. Tonal Consonance and Critical Bandwidth. J. Acoust. Soc. Am. 38, 548-560 (1965).
  13. Kameoka, A., Kuriyagawa, M. Consonance theory part I: Consonance of dyads. J. Acoust. Soc. Am. 45, 1451-1459 (1969).
  14. Tramo, M. J., Bharucha, J. J., Musiek, F. E. Music perception and cognition following bilateral lesions of auditory cortex. J. Cogn. Neurosci. 2, 195-212 (1990).
  15. Schellenberg, E. G., Trehub, S. E. Children’s discrimination of melodic intervals. Dev. Psychol. 32 (6), 1039-1050 (1996).
  16. Peretz, I., Blood, A. J., Penhune, V., Zatorre, R. J. Cortical deafness to dissonance. Brain. 124, 928-940 (2001).
  17. Mcdermott, J. H., Schultz, A. F., Undurraga, E. A., Godoy, R. A. Indifference to dissonance in native Amazonians reveals cultural variation in music perception. Nature. 535, 547-550 (2016).
  18. Blood, A. J., Zatorre, R. J., Bermudez, P., Evans, A. C. Emotional responses to pleasant and unpleasant music correlate with activity in paralimbic brain regions. Nat. Neurosci. 2, 382-387 (1999).
  19. Pallesen, K. J., et al. Emotion processing of major, minor, and dissonant chords: A functional magnetic resonance imaging study. Ann. N. Y. Acad. Sci. 1060, 450-453 (2005).
  20. Foss, A. H., Altschuler, E. L., James, K. H. Neural correlates of the Pythagorean ratio rules. Neuroreport. 18, 1521-1525 (2007).
  21. Limb, C. J., Braun, A. R. Neural substrates of spontaneous musical performance: An fMRI study of jazz improvisation. PLoS ONE. 3, (2008).
  22. Zarate, J. M. The neural control of singing. Front. Hum. Neurosci. 7, 237 (2013).
  23. Larson, C. R., Altman, K. W., Liu, H., Hain, T. C. Interactions between auditory and somatosensory feedback for voice F0 control. Exp. Brain Res. 187, 613-621 (2008).
  24. Belyk, M., Pfordresher, P. Q., Liotti, M., Brown, S. The neural basis of vocal pitch imitation in humans. J. Cogn. Neurosci. 28, 621-635 (2016).
  25. Kleber, B., Veit, R., Birbaumer, N., Gruzelier, J., Lotze, M. The brain of opera singers: Experience-dependent changes in functional activation. Cereb. Cortex. 20, 1144-1152 (2010).
  26. Jürgens, U. Neural pathways underlying vocal control. Neurosci. Biobehav. Rev. 26, 235-258 (2002).
  27. Kleber, B., Birbaumer, N., Veit, R., Trevorrow, T., Lotze, M. Overt and imagined singing of an Italian aria. Neuroimage. 36, 889-900 (2007).
  28. Kleber, B., Zeitouni, A. G., Friberg, A., Zatorre, R. J. Experience-dependent modulation of feedback integration during singing: role of the right anterior insula. J. Neurosci. 33, 6070-6080 (2013).
  29. Zarate, J. M., Zatorre, R. J. Experience-dependent neural substrates involved in vocal pitch regulation during singing. Neuroimage. 40, 1871-1887 (2008).
  30. González-García, N., González, M. A., Rendón, P. L. Neural activity related to discrimination and vocal production of consonant and dissonant musical intervals. Brain Res. 1643, 59-69 (2016).
  31. Oldfield, R. C. The assessment and analysis of handedness: The Edinburgh inventory. Neuropsychologia. 9, 97-113 (1971).
  32. Samuels, M. L., Witmer, J. A., Schaffner, A. . Statistics for the Life Sciences. , (2015).
  33. Eickhoff, S. B., et al. A new SPM toolbox for combining probabilistic cytoarchitectonic maps and functional imaging data. NeuroImage. 25, 1325-1335 (2005).
  34. Evans, A. C., Kamber, M., Collins, D. L., MacDonald, D., Shorvon, S. D., Fish, D. R., Andermann, F., Bydder, G. M., Stefan, H. An MRI-based probabilistic atlas of neuroanatomy. Magnetic Resonance Scanning and Epilepsy. 264, 263-274 (1994).
  35. Ashburner, J., et al. . SPM8 Manual. , (2013).
  36. Özdemir, E., Norton, A., Schlaug, G. Shared and distinct neural correlates of singing and speaking. Neuroimage. 33, 628-635 (2006).
  37. Brown, S., Ngan, E., Liotti, M. A larynx area in the human motor cortex. Cereb. Cortex. 18, 837-845 (2008).
  38. Worsley, K. J. Statistical analysis of activation images. Functional MRI: An introduction to methods. , 251-270 (2001).
  39. . FSL Atlases Available from: https://fsl.fmrib.ox.ac.uk/fsl/fslwiki/Atlases (2015)
  40. Bidelman, G. M., Krishnan, A. Neural correlates of consonance, dissonance, and the hierarchy of musical pitch in the human brainstem. J. Neurosci. 29, 13165-13171 (2009).
  41. McLachlan, N., Marco, D., Light, M., Wilson, S. Consonance and pitch. J. Exp. Psychol. – Gen. 142, 1142-1158 (2013).
  42. Thompson, W. F., Deutsch, D. Intervals and scales. The psychology of music. , 107-140 (1999).
  43. Hurwitz, R., Lane, S. R., Bell, R. A., Brant-Zawadzki, M. N. Acoustic analysis of gradient-coil noise in MR imaging. Radiology. 173, 545-548 (1989).
  44. Ravicz, M. E., Melcher, J. R., Kiang, N. Y. -. S. Acoustic noise during functional magnetic resonance imaging. J Acoust. Soc. Am. 108, 1683-1696 (2000).
  45. Cho, Z. H., et al. Analysis of acoustic noise in MRI. Magn. Reson. Imaging. 15, 815-822 (1997).
  46. Belin, P., Zatorre, R. J., Hoge, R., Evans, A. C., Pike, B. Event-related fMRI of the auditory cortex. Neuroimage. 429, 417-429 (1999).
  47. Hall, D. A., et al. "Sparse" temporal sampling in auditory fMRI. Hum. Brain Mapp. 7, 213-223 (1999).
  48. Ternström, S., Sundberg, J. Acoustical factors related to pitch precision in choir singing. Speech Music Hear. Q. Prog. Status Rep. 23, 76-90 (1982).
  49. Ternström, S., Sundberg, J. Intonation precision of choir singers. J. Acoust. Soc. Am. 84, 59-69 (1988).
check_url/pt/55419?article_type=t

Play Video

Citar este artigo
González-García, N., Rendón, P. L. fMRI Mapping of Brain Activity Associated with the Vocal Production of Consonant and Dissonant Intervals. J. Vis. Exp. (123), e55419, doi:10.3791/55419 (2017).

View Video