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Behavior

वर्चुअल स्पेस में मानव स्थानिक नेविगेशन का आकलन और व्यायाम के प्रति इसकी संवेदनशीलता

Published: January 26, 2024 doi: 10.3791/65332
Automatic Translation
1, 2, 3, 4, 4, 3, 1,4,5
1School of Neuroscience, Virginia Tech, 2Graduate Program in Translational Biology, Medicine, and Health, Virginia Tech, 3Center for Neural Science, New York University, 4Department of Human Nutrition, Foods, and Exercise, Virginia Tech, 5Center for Health Behaviors Research, Fralin Biomedical Research Institute at VTC

Summary

यहां, हम एक उपन्यास, संक्षिप्त और सक्रिय स्थानिक नेविगेशन कार्य प्रस्तुत करते हैं जो स्थानिक नेविगेशन और एपिसोडिक मेमोरी क्षमता दोनों का आकलन करता है। महत्वपूर्ण रूप से, स्थानिक नेविगेशन और एपिसोडिक मेमोरी एक दूसरे के साथ जुड़े थे, और इस कार्य ने व्यायाम के प्रति संवेदनशीलता का प्रदर्शन किया।

Abstract

स्थानिक नेविगेशन (एसएन) पर्यावरण के माध्यम से लोकोमोट करने की क्षमता है, जिसके लिए यह समझने की आवश्यकता होती है कि कोई समय और स्थान में कहां स्थित है। यह क्षमता हिप्पोकैम्पस के भीतर जगह कोशिकाओं की अनुक्रमिक फायरिंग पर भरोसा करने के लिए जानी जाती है। एसएन जांच करने के लिए एक महत्वपूर्ण व्यवहार है क्योंकि यह प्रक्रिया उम्र के साथ बिगड़ती है, खासकर न्यूरोडीजेनेरेटिव विकारों में। हालांकि, एसएन की जांच इस हिप्पोकैम्पस-निर्भर कार्य का आकलन करने के लिए परिष्कृत व्यवहार तकनीकों की कमी से सीमित है। इसलिए, इस प्रोटोकॉल का लक्ष्य मनुष्यों में एसएन का अध्ययन करने के लिए एक उपन्यास, वास्तविक दुनिया दृष्टिकोण विकसित करना था। विशेष रूप से, एक सक्रिय वर्चुअल एसएन कार्य एक क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म गेम इंजन का उपयोग करके विकसित किया गया था। एन्कोडिंग चरण के दौरान, प्रतिभागियों ने स्थलों का पता लगाने के लिए एक आभासी शहर के माध्यम से अपना रास्ता नेविगेट किया। याद रखने के चरण के दौरान, प्रतिभागियों को याद आया कि ये इनाम स्थान कहाँ थे और इन स्थानों पर आइटम वितरित किए। प्रत्येक स्थान को खोजने का समय कैप्चर किया गया था और एपिसोडिक मेमोरी का मूल्यांकन एक मुफ्त रिकॉल चरण द्वारा किया गया था, जिसमें स्थान, आदेश, आइटम और एसोसिएशन के पहलू शामिल थे। आंदोलन व्यवहार (एक्स, वाई, और जेड निर्देशांक) का मूल्यांकन गेम इंजन में उपलब्ध संपत्ति के माध्यम से किया गया था। महत्वपूर्ण रूप से, इस कार्य के परिणाम दर्शाते हैं कि यह स्थानिक सीखने और स्मृति क्षमताओं के साथ-साथ एपिसोडिक मेमोरी दोनों को सटीक रूप से कैप्चर करता है। इसके अलावा, निष्कर्ष बताते हैं कि यह कार्य व्यायाम के प्रति संवेदनशील है, जो हिप्पोकैम्पस कामकाज में सुधार करता है। कुल मिलाकर, निष्कर्ष समय के दौरान मानव हिप्पोकैम्पस कामकाज को ट्रैक करने का एक नया तरीका सुझाते हैं, इस व्यवहार के साथ शारीरिक गतिविधि प्रशिक्षण प्रतिमानों के प्रति संवेदनशील होता है।

Introduction

पर्यावरण के बारे में जानकारी सीखने और याद रखने के लिए समय और स्थान के माध्यम से शरीर को स्थानांतरित करना महत्वपूर्ण है। इस क्षमता स्थानिक नेविगेशन के रूप में जाना जाता है, और विकासवादी बोल, यह भोजन, पानी, सामाजिक समकक्षों, और पर्यावरण 1,2 में अन्य पुरस्कार का पता लगाने के लिए एक आवश्यक अस्तित्व उपकरण है. स्थानिक नेविगेशन हिप्पोकैम्पस पर निर्भर है, औसत दर्जे का लौकिक लोब में एक सी-आकार का लिम्बिक सिस्टम संरचना। हिप्पोकैम्पस में CA1, CA2, CA3 और डेंटेट गाइरस उपक्षेत्र होते हैं। हिप्पोकैम्पस यादों के एन्कोडिंग, समेकन और पुनर्प्राप्ति का समर्थन करता है जो जागरूक अनुभव को परिभाषित करने में मदद करता है। विशेष रूप से, स्थानिक नेविगेशन एपिसोडिक मेमोरी का समर्थन करता है, स्पष्ट स्मृति का एक रूप जो व्यक्तिगत अनुभव की स्मृति को संदर्भित करता है, जिसमें समय, स्थान और अनुभव से जुड़े प्रासंगिक विवरण (जैसे, जगहें, ध्वनियां, गंध, भावनाएं) शामिल हैं। जैसा कि हम स्थानिक रूप से अलग-अलग वातावरण के माध्यम से नेविगेट करते हैं, न्यूरॉन्स को जगह कोशिकाओं के रूप में व्यवस्थित रूप से आग के रूप में जाना जाता है, जिससे हमें यह समझने में मदद मिलती है कि हम समय और स्थान दोनों में कहां हैं। वास्तव में, इन न्यूरॉन्स की प्रत्यक्ष ऑप्टिकल उत्तेजना को कृन्तकों के व्यवहार को उनके भौतिक स्थान (यानी, स्थान क्षेत्रों)3के प्रति पूर्वाग्रह करने के लिए दिखाया गया है।

कृन्तकों में स्थानिक नेविगेशन का आकलन पारंपरिक रूप से मॉरिस पानी भूलभुलैया, वाई भूलभुलैया, टी भूलभुलैया, और रेडियल हाथभूलभुलैया 4,5 के रूप में इस तरह के व्यवहार प्रतिमानों के माध्यम से अध्ययन किया गया है. महत्वपूर्ण रूप से, ये व्यवहार कार्य इलेक्ट्रोफिजियोलॉजिकल गहराई रिकॉर्डिंग जैसी तकनीकों का उपयोग करके स्थानिक नेविगेशन के तंत्रिका सहसंबंधों की विवो जांच में अनुमति देते हैं। हालांकि, मनुष्यों में स्थानिक नेविगेशन का आकलन वैज्ञानिक रूप से चुनौतीपूर्ण साबित हुआ है क्योंकि अधिकांश वैज्ञानिक जांच प्रयोगशालाओं में होती हैं और वास्तविक दुनिया में नहीं। मनुष्यों में पिछले अध्ययनों ने पारंपरिक पेपर-आधारित कार्यों जैसे द्वि-दिशात्मक मानचित्र सीखने के कार्यों, मानसिक रोटेशन कार्यों, या स्थानिक स्मृति कार्यों 6,7के साथ स्थानिक क्षमताओं का आकलन किया है। दूसरों को इस तरह के वर्चुअल मॉरिस जल कार्य या अन्य आभासी भूलभुलैया कार्यों, जो स्थानिक क्षमता 8,9 के अधिक पारंपरिक psychometric उपायों के साथ सहसंबद्ध किया जा दिखाया गया है के रूप में कंप्यूटर आधारित कार्यों का उपयोग किया है. इसके अतिरिक्त, सार्वजनिक रूप से उपलब्ध और मुफ्त वीडियो गेम सॉफ्टवेयर पैकेज की पहुंच के साथ, शोधकर्ताओं ने 3-आयामी आभासी वातावरण विकसित करना शुरू कर दिया है जिसे या तो कंप्यूटर स्क्रीन पर या आभासी वास्तविकता 10,11,12,13,14,15 में प्रस्तुत किया जा सकता है. मोबाइल मस्तिष्क शरीर इमेजिंग (MoBI) में वैज्ञानिक प्रगति भी शोधकर्ताओं वास्तविक दुनिया सेटिंग्स 16,17,18 में स्थानिक नेविगेशन का पता लगाने के लिए शुरू करने के लिए अनुमति दी है.

महत्वपूर्ण रूप से, स्थानिक शिक्षा और स्मृति एक संज्ञानात्मक क्षमता है जो उम्र के साथ बिगड़ती है, बुजुर्ग व्यक्तियों के साथ वे कहां हैं या खो जाने की संभावना खो देते हैं जब वे घर लौटने की कोशिश करते हैं। यह घाटा हिप्पोकैम्पस के स्तर पर होने वाले न्यूरोडीजेनेरेशन के कारण सबसे अधिक संभावना है - एक अत्यधिक प्लास्टिक मस्तिष्क क्षेत्र जो19 वर्ष की आयु के साथ बिगड़ने वाले पहले लोगों में से एक है। इसलिए, स्थानिक नौवहन और एपिसोडिक स्मृति क्षमताओं का आकलन करने के लिए वास्तविक दुनिया के तरीकों का विकास करना अनुसंधान का एक महत्वपूर्ण अवसर है। नैदानिक स्तर पर, इस प्रकार के कार्य स्मृति गिरावट की प्रगति को निर्धारित करने या हल्के संज्ञानात्मक हानि, अल्जाइमर रोग या मनोभ्रंश के अन्य रूपों का निदान करने में मदद कर सकते हैं। इसके विपरीत, शारीरिक गतिविधि को स्थानिक नौवहन क्षमताओं में सुधार के लिए सबसे अच्छे तंत्रों में से एक के रूप में पहचाना गया है। कृन्तकों में अध्ययन से पता चला है कि व्यायाम मॉरिस वाटर भूलभुलैया, वाई भूलभुलैया, टी भूलभुलैया, और रेडियल आर्म भूलभुलैया20 सहित विभिन्न स्थानिक कार्यों पर सीखने और स्मृति को बढ़ाता है। स्थानिक क्षमताओं में व्यायाम-प्रेरित सुधार भी मनुष्यों में प्रदर्शित किए गए हैं, इस प्रभाव के साथ हिप्पोकैम्पस मात्रा7 में वृद्धि से काफी संबंधित है। हालांकि, इस व्यवहार प्रभाव को एक स्थानिक स्मृति कार्य का उपयोग करके प्रदर्शित किया गया था जहां प्रतिभागियों को स्क्रीन पर डॉट्स के स्थानों को याद रखने के लिए कहा गया था - एक ऐसा कार्य जो वास्तविक दुनिया के स्थानिक नेविगेशन के लिए बहुत अधिक पारिस्थितिक वैधता नहीं रख सकता है। छोटे शोध ने आभासी वातावरण में प्रस्तुत स्थानिक नौवहन कार्यों पर मनुष्यों में व्यायाम के प्रभाव की जांच की है।

इसलिए, एक संज्ञानात्मक कार्य को एक आभासी वातावरण का उपयोग करके एपिसोडिक मेमोरी के साथ स्थानिक सीखने और स्मृति का आकलन करने के लिए डिज़ाइन किया गया था। महत्वपूर्ण रूप से, कार्य को आधुनिक वीडियो गेम सॉफ़्टवेयर का उपयोग करके अप-टू-डेट ग्राफिक डिज़ाइन और यथार्थवादी विशेषताओं (जैसे, आकाश में चलती बादलों) को सक्षम करने के लिए डिज़ाइन किया गया था। लंबे समय तक एरोबिक व्यायाम अभ्यास का अनुभव करने से पहले और बाद में स्वस्थ वयस्कों के एक समूह में इस कार्य का परीक्षण किया गया था। परिणाम बताते हैं कि प्रतिभागी अपने आभासी अनुभव के बारे में स्थानिक जानकारी के साथ-साथ एपिसोडिक यादों दोनों को सांकेतिक शब्दों में बदलना और याद कर सकते हैं। इसके अतिरिक्त, निष्कर्ष बताते हैं कि इस कार्य पर प्रदर्शन प्लास्टिक है, व्यायाम से प्रभावित हो रहा है।

विशेष रूप से, एक क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म गेमइंजन 21 के माध्यम से एक आभासी वातावरण विकसित किया गया था जिसने स्थानिक नेविगेशन और एपिसोडिक मेमोरी क्षमता, हिप्पोकैम्पस द्वारा समर्थित अद्वितीय संज्ञानात्मक कौशल का मूल्यांकन किया था। इस वातावरण के लिए इस्तेमाल किया नक्शा मिलर एट अल (2013)22 से लिया गया था. उपयोग किया गया गेम इंजन डेवलपर्स को आभासी वातावरण के निर्माण के प्रयोजनों के लिए अनूठी विशेषताओं को जोड़ने के लिए संपत्ति डाउनलोड करने की अनुमति देता है। एक संपत्ति23 का उपयोग किया गया था जिसने हमें सड़कों और इमारतों के साथ एक यथार्थवादी शहर के वातावरण का निर्माण करने की अनुमति दी जिसके माध्यम से प्रतिभागी नेविगेट कर सकते थे। इसके अतिरिक्त, एक संपत्ति24 का उपयोग किया गया था जो प्रतिभागियों के x, y, और z निर्देशांक और रोटेशन पर नज़र रखने की अनुमति देता था, जबकि वे आभासी वातावरण के माध्यम से यात्रा करते थे। उपरोक्त संपत्ति ने मिलीसेकंड टाइमस्केल (~ 33 एमएस) पर इन सुविधाओं की रिकॉर्डिंग की अनुमति दी। आभासी वातावरण को तब संकलित किया गया था और एक स्थानिक नेविगेशन कार्य के रूप में प्रशासित किया गया था जिसे प्रतिभागी लैपटॉप या डेस्कटॉप कंप्यूटर पर घर पर पूरा कर सकते थे। नीचे दिए गए प्रोटोकॉल का विवरण है कि इस स्थानिक नेविगेशन कार्य को कैसे प्रशासित और संलग्न किया जाए।

Protocol

सभी अध्ययन प्रलेखन और डेटा संग्रह विधियों को मानव विषयों से जुड़ी गतिविधियों पर न्यूयॉर्क विश्वविद्यालय समिति द्वारा और अनुपालन में अनुमोदित किया गया था। प्रतिभागियों ने किसी भी अध्ययन से संबंधित गतिविधियों में भाग लेने से पहले अपनी सूचित सहमति दी।

1. गेमप्ले सेट करना

  1. निम्नलिखित सार्वजनिक भंडार से आवश्यक फाइलें डाउनलोड करें: https://github.com/embodiedbrainlab/BassoSpatialNavigationTask
  2. unity.com/download से Unity Hub डाउनलोड करें और Unity संस्करण 5.3.1f1 स्थापित करें.
  3. चरण 1.1 में रिपॉजिटरी से डाउनलोड की गई फ़ाइल को प्रोजेक्ट ऑन यूनिटी के रूप में खोलें।
  4. एक बार प्रोजेक्ट डाउनलोड की गई फ़ाइलों के साथ बन जाने के बाद, विंडो के शीर्ष पर फ़ाइल टैब का चयन करें और बिल्ड एंड रन चुनें।
  5. बिल्ड सेटिंग्स विंडो सबसे पहले दिखाई देगी। बड़े शहर बी लालच और दृश्यों/लेफिन > दृश्यों > स्थानिक नेविगेशन का चयन करें। PC, Mac, & Linux स्टैंडअलोन का चयन करें और फिर बिल्ड एंड रन बटन पर क्लिक करें।
    नोट:: एक विंडो शोधकर्ता एक .exe (अनुप्रयोग) फ़ाइल को सहेजने के लिए पूछ दिखाई देगा। एक बार शोधकर्ता ने एप्लिकेशन बना लिया है, तो वे प्रोटोकॉल के भविष्य के पुनरावृत्तियों को चलाने के लिए एप्लिकेशन को डबल-क्लिक कर सकते हैं। यदि शोधकर्ता इस फ़ाइल को चलाने का निर्णय लेता है, तो इसके संबंधित परिणाम उसी निर्देशिका में सहेजे जाएंगे जिसमें एप्लिकेशन स्थित है।
  6. SpatialNavWeb कॉन्फ़िगरेशन शीर्षक वाली एक विंडो दिखाई देगी। ग्राफिक्स टैब के तहत स्क्रीन रिज़ॉल्यूशन और ग्राफिक्स गुणवत्ता समायोजित करें। इनपुट टैब के अंतर्गत गेम के नियंत्रण बदलें।
  7. प्ले पर क्लिक करें ! स्थानिक नेविगेशन कार्य शुरू करने के लिए।

2. स्थानिक नेविगेशन कार्य के दौरान इलेक्ट्रोएन्सेफ्लोग्राफी (ईईजी) के साथ मस्तिष्क गतिविधि रिकॉर्ड करना

नोट: ईईजी खोपड़ी पर रखे इलेक्ट्रोड के माध्यम से मिलीसेकंड टाइमस्केल पर माइक्रोवोल्ट्स में मानव मस्तिष्क के प्रांतस्था में न्यूरॉन्स की गतिविधि को मापता है। ईईजी मस्तिष्क इमेजिंग का एक गैर-आक्रामक रूप है जो एक प्रतिभागी के मस्तिष्क को स्कैन करने की अनुमति देता है, जबकि वे अन्य गतिविधियों का संचालन करते हैं, जैसे कि आभासी वातावरण को नेविगेट करना।

  1. एक मापने टेप का प्रयोग, ईईजी टोपी की उचित फिटिंग सुनिश्चित करने के लिए inion से nasion करने के लिए प्रतिभागी के सिर को मापें.
  2. ईईजी टोपी (यदि आवश्यक हो) में इलेक्ट्रोड रखें और ईईजी टोपी के साथ भागीदार संगठन, उचित फिटिंग और प्लेसमेंट (चित्रा 1 ए) सुनिश्चित करना।
  3. ईईजी सॉफ्टवेयर शुरू करें। यह सुनिश्चित करने के लिए इलेक्ट्रोड जेल के साथ प्रत्येक इलेक्ट्रोड भरें कि प्रतिबाधा माप 25 kΩ से नीचे हैं।
  4. एक बार ईईजी सिग्नल साफ और महत्वपूर्ण कलाकृतियों के बिना दिखता है, रिकॉर्डिंग शुरू करें।
  5. अनुसंधान टीम के एक सदस्य को प्रतिभागी को देखने के लिए कहें क्योंकि प्रतिभागी नीचे दिए गए चरणों का प्रदर्शन करता है।
  6. निम्नलिखित घटनाओं में से प्रत्येक पर ईईजी रिकॉर्डिंग सिस्टम को ट्रिगर पल्स भेजें (चित्र 1बी)
    एन्कोडिंग चरण की शुरुआत
    एन्कोडिंग चरण का अंत
    याद रखने के चरण की शुरुआत
    याद करने के चरण का अंत
    एपिसोडिक मेमोरी चरण की शुरुआत
    एपिसोडिक मेमोरी चरण का अंत
    कोई अन्य घटना जो शोधकर्ता को रुचिकर लगती है

Figure 1
चित्रा 1: स्थानिक नेविगेशन गेमप्ले के दौरान इलेक्ट्रोएन्सेफ्लोग्राफी रिकॉर्डिंग। (ए) स्थानिक नेविगेशन कार्य करते समय मोबाइल इलेक्ट्रोएन्सेफ्लोग्राफी (ईईजी) डिवाइस से लैस व्यक्ति की छवि। (बी) एन्कोडिंग चरण, (सी) याद रखने के चरण, और (डी) एपिसोडिक मेमोरी चरण के दौरान थीटा गतिविधि (4-8 हर्ट्ज) की पावर स्पेक्ट्रल घनत्व साजिश। सभी डेटा को प्रीप्रोसेस किया गया था और आवृत्ति (यूवी2 / हर्ट्ज) द्वारा बिजली सामान्यीकृत की गई थी। कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

नोट: Arduino प्रौद्योगिकियों का उपयोग करने वाले शोधकर्ता ईईजी रिकॉर्डिंग और गेम-इंजन वातावरण के बीच सिंक्रनाइज़ ट्रिगर भेजने में सक्षम हो सकते हैं ताकि न्यूरोफिज़ियोलॉजिकल और व्यवहार डेटा के बीच एक सटीक जोड़ी मिलीसेकंड टाइमस्केल पर हो सके। इन मार्करों के साथ, शोधकर्ता आभासी वातावरण के साथ महत्वपूर्ण बातचीत के पहले, दौरान और बाद में प्रतिभागी की मस्तिष्क गतिविधि को वापस संदर्भित करने में सक्षम होंगे। शोधकर्ता आभासी वातावरण के साथ जुड़ाव से पहले और / या बाद में आधारभूत मस्तिष्क गतिविधि की अवधि आयोजित करने पर भी विचार कर सकते हैं ताकि बाद में तुलना की जा सके।

3. स्थानिक नेविगेशन कार्य के लिए निर्देश (चित्र 2)

  1. निर्देश: सुनिश्चित करें कि प्रतिभागी आराम से बैठा है, आदर्श रूप से फर्श पर अपने पैरों के साथ। क्या प्रतिभागी ने स्क्रीन पर दिए गए निर्देशों को पढ़ा है, जो उन्हें अपने परिवेश और उनके द्वारा लिए गए रास्तों को याद रखने की कोशिश करते हुए एक शहर के दृश्य के भीतर विशिष्ट स्थलों पर जाने के लिए कहेगा (चित्र 2क)।
  2. सुनिश्चित करें कि प्रतिभागी माउस और कीबोर्ड की ओर उन्मुख है। माउस का उपयोग करने के लिए प्रतिभागी को निर्देश दें और कार्य शुरू करने के लिए बाएँ क्लिक करें (चित्र 2A)।
  3. सुनिश्चित करें कि प्रतिभागी समझता है कि उन्हें अपने कीबोर्ड पर W, A, S और D कुंजियों के साथ परिवेश को नेविगेट करने की आवश्यकता होगी। W कुंजी उन्हें आगे ले जाएगी, जबकि S कुंजी उन्हें पीछे की ओर ले जाएगी। वैकल्पिक रूप से, ऊपर और नीचे तीर भी उन्हें आगे और पीछे ले जाएंगे। A कुंजी उन्हें बाईं ओर ले जाएगी, और D कुंजी उन्हें दाईं ओर ले जाएगी।
  4. सुनिश्चित करें कि प्रतिभागी जानता है कि वे कंप्यूटर माउस का उपयोग करने के लिए विषय के दृष्टिकोण को स्थानांतरित करने के लिए कर सकते हैं जैसे कि प्रतिभागी सिर को हिला रहे थे। प्रतिभागी ऊपर, नीचे, बाएँ और दाएँ देख सकते हैं; उनके दृष्टिकोण को स्थानांतरित करने के लिए कोई माउस क्लिक आवश्यक नहीं है।
    नोट: आभासी वातावरण नेविगेट करने पर निर्देश प्रतिभागियों की स्क्रीन (चित्रा 2A-F) के ऊपरी दाएं कोने में दिखाई देगा.

Figure 2
चित्रा 2: स्थानिक नेविगेशन कार्य की छवियां। क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म गेम इंजन में विकसित स्थानिक नेविगेशन और एपिसोडिक मेमोरी फ़ंक्शन के स्क्रीनशॉट। उदाहरण स्क्रीनशॉट बाएं से दाएं प्रस्तुत किए जाते हैं, जो ऊपरी बाएं कोने से शुरू होते हैं: (ए) समग्र निर्देश; (बी) एन्कोडिंग चरण के दौरान यात्रा; (सी) एन्कोडिंग चरण के दौरान स्टोरफ्रंट का पता लगाना; (डी) एन्कोडिंग चरण के दौरान यात्रा; (ई) चरण को याद रखने के निर्देश; (एफ) याद रखने के चरण का वितरण भाग; (जी) एपिसोडिक मेमोरी चरण के लिए निर्देश; (एच) एपिसोडिक मेमोरी चरण; (I) खेल का अंत। कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

4. स्थानिक नेविगेशन कार्य का एन्कोडिंग चरण

  1. प्रतिभागी उन्हें सक्रिय रूप से हरे तीर (चित्रा 2 बी) के साथ एक हरे पथ का पालन करके पहले स्थलों (चित्रा 3) पर जाएँ.
  2. एक बार जब प्रतिभागी पहले मील का पत्थर पर आ जाता है, तो प्रतिभागी उस स्थान पर हरे हीरे के माध्यम से चलता है (चित्र 2C)।
  3. एक बार जब प्रतिभागी हरे हीरे को इकट्ठा कर लेता है, तो प्रतिभागी को हरे रास्ते का अनुसरण करके अगले लैंडमार्क पर जाने के लिए कहें। एक बार जब प्रतिभागी दूसरे लैंडमार्क पर पहुंच जाता है, तो प्रतिभागी को उस स्थान पर हरे हीरे के माध्यम से चलने दें।
  4. प्रतिभागी इस कार्य को तब तक जारी रखें जब तक कि प्रतिभागी सभी पांच स्थलों का दौरा नहीं करता है और सभी पांच हीरे(चित्रा 2डी)एकत्र करता है।
    नोट: इस कार्य के एन्कोडिंग चरण के दौरान, प्रतिभागियों को शहर भर में पांच स्थलों के स्थान को याद रखने के लिए कहा जाएगा (चित्र 3)। कार्य का एक विहंगम दृश्य चित्र 4 में प्रस्तुत किया गया है।

Figure 3
चित्र 3: स्टोरफ्रंट की छवियां। प्रतिभागियों ने पर्यावरण में विकसित अठारह स्थानों में से पांच का दौरा किया, जिनमें से प्रत्येक में एक अद्वितीय और विस्तृत स्टोरफ्रंट था। इन स्थानों के उदाहरणों में (ए) एक पिज्जा पार्लर, (बी) एक विटामिन की दुकान, (सी) एक फर्नीचर स्टोर, (डी) एक शादी की दुकान, (ई) एक कियोस्क, और (एफ) एक कैसीनो शामिल हैं। कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

Figure 4
चित्रा 4: स्थानिक नेविगेशन कार्य का नक्शा। आभासी वातावरण का विहंगम दृश्य जिसके माध्यम से प्रतिभागियों ने नेविगेट किया। कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

5. स्थानिक नेविगेशन कार्य के चरण को याद रखना

  1. इसके बाद, प्रतिभागी को प्रत्येक मील का पत्थर (यानी, चरण याद रखना) को फिर से देखना है; चित्रा 2E)।
    नोट: प्रतिभागियों को एन्कोडिंग चरण के दौरान वे दौरा किया पिछले स्थान से याद चरण शुरू होगा.
  2. प्रतिभागी माउस का उपयोग करें और शुरू (चित्रा 2E) के शीर्ष पर बाएँ क्लिक करें.
  3. क्या प्रतिभागी पहले लैंडमार्क पर जाएँ जिसे प्रतिभागी ने एन्कोडिंग चरण के दौरान देखा था।
  4. प्रतिभागी को इस पहले लैंडमार्क के लिए एक अद्वितीय आइटम "वितरित" करें।
    नोट: कार्य के इस हिस्से के दौरान कोई हरा पथ/तीर पेश नहीं किया जाएगा (चित्र 2F)।
  5. एक बार जब प्रतिभागी आइटम वितरित कर देता है, तो प्रतिभागी को दूसरे लैंडमार्क पर नेविगेट करने और अगले अद्वितीय आइटम को वितरित करने के लिए कहें। क्या प्रतिभागी इस कार्य को तब तक जारी रखता है जब तक कि प्रतिभागी सभी पांच स्थलों पर नहीं जाता और सभी पांच वस्तुओं को वितरित नहीं करता।
    नोट: कार्य का यह हिस्सा प्रतिभागी की स्थानिक सीखने और स्मृति क्षमता का आकलन करेगा। ऐसा करने के लिए, प्रोग्राम स्वचालित रूप से प्रत्येक मील का पत्थर, औसत खोज समय और कार्य के कुल समय को खोजने के लिए समय की गणना करेगा।

6. स्थानिक नेविगेशन कार्य का एपिसोडिक मेमोरी चरण

नोट: याद रखने का चरण पूरा होने के बाद एपिसोडिक मेमोरी परीक्षण होगा।

  1. शुरू करने के लिए, प्रतिभागी माउस का उपयोग करने के लिए शुरू (चित्रा 2 जी) के शीर्ष पर छोड़ दिया क्लिक करें.
  2. प्रतिभागी स्थलों का दौरा किया और आइटम प्रतिभागी सटीक क्रम में वितरित वस्तुओं को याद है के रूप में याद चरण (चित्रा 2 जी) में पहले निर्देश दिया. प्रतिभागी कंप्यूटर कुंजीपटल (चित्रा 2 एच) का उपयोग कर प्रतिक्रियाओं टाइप है.

7. कार्य पूरा करना

  1. प्रतिभागी ने कार्य पूरा होने और डेटा जमा करने की पुष्टि करने के लिए अंतिम संकेत पढ़ा है (चित्र 2I)।

8. डेटा संग्रह और विश्लेषण

  1. व्यवहार डेटा
    1. अनुप्रयोग की निर्देशिका में Results.csv फ़ाइल की स्थिति जानें (उदाहरण के लिए पूरक फ़ाइल 1 देखें)।
      नोट:: शोधकर्ता बनाएँ और चलाएँ के अंतर्गत क्लिक करने का निर्णय लेता है फ़ाइल टैब पर एकता अनुप्रयोग, परिणाम फ़ाइल डाउनलोड किए गए BassoSpatialNavigationTask-main फ़ोल्डर में सहेजा जाएगा। शोधकर्ता इसके बजाय निर्मित अनुप्रयोग (चरण 1.5) डबल-क्लिक करके परिवेश चलाया, तो परिणाम फ़ाइल अनुप्रयोग के रूप में एक ही निर्देशिका में दिखाई देगा। वर्चुअल वातावरण के प्रत्येक पूरा होने के बाद परिणाम फ़ाइल अधिलेखित कर दी है। इस प्रकार, कार्य के प्रत्येक पूरा होने के बाद इन परिणामों को निकालने और उन्हें कई प्रतिभागियों और परीक्षणों के लिए एक अलग फ़ाइल में संकलित करने की सिफारिश की जाती है।
    2. सुनिश्चित करें कि डेटा साफ है और उचित दिखता है।
    3. प्रारंभ समय, समाप्ति समय, औसत खोज अवधि, स्थान स्कोर, आइटम स्कोर, ऑर्डर स्कोर, एसोसिएशन स्कोर और एपिसोडिक मेमोरी स्कोर सहित उपयुक्त स्कोर की गणना करने के लिए पूरक फ़ाइल 2 का उपयोग करें।
      नोट: विशेष रूप से, स्थान स्कोर की गणना सही ढंग से याद किए गए स्थलों की संख्या को मिलान करके की जाती है। ऑर्डर स्कोर की गणना सही अनुक्रम में याद किए गए स्थलों की संख्या निर्धारित करके की जाती है। आइटम स्कोर की गणना सही ढंग से याद की गई वस्तुओं की संख्या को टैली करके की जाती है। एसोसिएशन स्कोर की गणना आइटम के स्थान की सही जोड़ी को मिलान करके की जाती है। अंत में, समग्र एपिसोडिक मेमोरी स्कोर की गणना स्थान, क्रम, आइटम और एसोसिएशन स्कोर को जोड़कर की जाती है। ध्यान दें कि X/Z निर्देशांक के लिए कच्चा आउटपुट सही अस्थायी अनुक्रम में नहीं है। इसका समाधान करने के लिए, समय स्तंभ में डेटा को सबसे छोटे से सबसे बड़े मानों तक सॉर्ट करें.
    4. पसंद के डेटाबेस में डेटा दर्ज करें।
    5. स्वतंत्र नमूने टी-परीक्षण, विचरण का विश्लेषण, या अन्य उपयुक्त सांख्यिकीय परीक्षणों का उपयोग करके डेटा का विश्लेषण करें।
  2. ईईजी डेटा
    1. ईईजी डेटा25 को साफ करने के लिए प्रीप्रोसेसिंग पाइपलाइन का उपयोग करें।
    2. एक उपयुक्त सॉफ्टवेयर पैकेज का उपयोग करके, लंबे समय तक ईईजी डेटा पर समय-आवृत्ति विश्लेषण करें जिसमें प्रतिभागी ने आभासी वातावरण को नेविगेट किया, जैसे कि एन्कोडिंग के दौरान और कार्य के चरणों को याद रखना।
    3. घटना से संबंधित संभावित विश्लेषण का संचालन करें यदि विशिष्ट समय अवधि में रुचि है कि प्रतिभागी ने आभासी वातावरण के साथ बातचीत की।
    4. ईईजी डेटा के लिए प्रासंगिक सांख्यिकीय विश्लेषण का संचालन करें और ईईजी डेटा के साथ व्यवहार डेटा को सहसंबंधित करने पर विचार करें।

Representative Results

कोडिंग परिप्रेक्ष्य से गेमप्ले का विवरण: "एन्कोडिंग" चरण के लिए, अठारह वेपॉइंट की एक श्रृंखला को 3-आयामी स्थान के आसपास रखा गया था, जिसमें प्रत्येक में एक संबद्ध "डिलीवरी आइटम" (यानी, स्थान पर वितरित करने के लिए आइटम) था। इन वेपॉइंट्स के संदर्भ खिलाड़ी नियंत्रक में संग्रहीत किए गए थे और कार्य शुरू करने से पहले स्थिर रूप से आदेश दिए गए थे; यही है, अगर पिज्जा की दुकान को एक स्थान पर रखा गया था, तो यह हमेशा पहले की स्थिति में होगा। प्रतिभागियों का सामना करने वाले वेपॉइंट्स को कुछ हद तक यादृच्छिकता प्रदान करने के लिए, फिशर-येट्स फेरबदल एल्गोरिथ्म के माध्यम से वेपॉइंट सूची को फेरबदल किया गया था। फिशर-येट्स फेरबदल, जैसा कि इस अध्ययन के लिए लागू किया गया है, जगह में मूल अनुक्रम का एक छद्म यादृच्छिक क्रमपरिवर्तन उत्पन्न करता है। किसी भी संभावित क्रमपरिवर्तन को समान समानता के साथ उत्पन्न किया जा सकता है। एल्गोरिथ्म सूची के अंत (एन) से एक तत्व का चयन करके शुरू होता है। एक छद्म यादृच्छिक संख्या [0, एन] की सीमा में उत्पन्न होती है और मान को सौंपा जाता है k. nवें मान को तब kवें मान के साथ स्वैप किया जाता है। इसके बाद, n का मान एक से घटा दिया जाता है, और प्रक्रिया तब तक दोहराई जाती है जब तक कि केवल एक ही सूचकांक पर विचार नहीं किया जाता है।

वेपॉइंट की सूची में फेरबदल किए जाने के बाद, पहले पांच तत्वों का चयन किया गया था। इष्टतम पथ गेम इंजन के नेविगेशन जाल प्रणाली और अंतर्निहित इष्टतम पथ गणना के माध्यम से उत्पन्न किए गए थे। पथों की यह श्रृंखला प्रतिभागी के शुरुआती स्थान पर शुरू हुई और प्रत्येक वेपॉइंट के बीच एक लिंक की गई श्रृंखला बनाई, जो अंतिम वेपॉइंट पर समाप्त हुई। जब प्रतिभागियों ने नियंत्रण प्राप्त किया, तो उन्हें इन रास्तों का अनुसरण करने के लिए निर्देशित किया गया, जिन्हें एक हरे रंग की रेखा और एक चलती तीर द्वारा नामित किया गया था जो इच्छित दिशा की जानकारी प्रदान करता था। हालांकि यह हरी रेखा और चलती तीर प्रदान की गई थी, प्रतिभागी पूरे आभासी वातावरण में सक्रिय रूप से नेविगेट करने में सक्षम थे। जब प्रतिभागी ने वेपॉइंट की सीमा में प्रवेश किया, तो प्रदर्शित पथ को सूची में अगले पथ के साथ बदल दिया गया।

वेपॉइंट तत्वों की इच्छित संख्या पर जाने पर, प्रतिभागी ने "याद" चरण (कोड में रिविज़िटइंटरमिशन कहा जाता है) में प्रवेश किया, जहां उन्हें उस क्रम में स्थलों को फिर से देखने के लिए निर्देशित किया गया था जो उन्हें पहले दिखाया गया था। जैसा कि प्रतिभागी ने निर्देशित दौरे के दौरान प्रस्तुत स्थानों को फिर से देखने का प्रयास किया, उन्हें वेपॉइंट्स से जुड़े "डिलीवरी आइटम" द्वारा निर्दिष्ट एक छवि के साथ प्रस्तुत किया गया। उन्हें सुझाए गए रास्ते के साथ प्रस्तुत नहीं किया गया था। उनके आंदोलनों को संपत्ति की दुकान से प्राप्त ऑब्जेक्ट मोशन ट्रैकर घटक के साथ ट्रैक किया गया था।

जब प्रतिभागियों ने प्रत्येक प्रस्तुत वेपॉइंट की यात्रा समाप्त कर ली, तो उन्हें निर्देश दिए गए कि वे उन स्थानों को याद करने के लिए अगली स्क्रीन पर निर्देशित करें जो उन्होंने देखे थे और प्रत्येक को वितरित की गई वस्तुएं। याद चरण के दौरान, प्रतिभागियों को दो पाठ प्रविष्टियों के साथ एक संकेत के साथ प्रस्तुत किया गया था. पहले ने उस रास्ते को निर्धारित किया जिस पर प्रतिभागी को यात्रा करने के लिए कहा गया था। दूसरे ने इस वेपॉइंट से जुड़े "डिलीवरी आइटम" को निर्धारित किया। प्रत्युत्तर और प्रत्युत्तर समय प्रत्येक संकेत के लिए रिकॉर्ड किया गया।

कार्य के अंत में, डेटा JSON प्रतिनिधित्व में एकत्र और संग्रहीत किया गया था। पहले खंड ने पुनरीक्षण चरण दर्ज किया, जहां प्रतिभागियों को मार्गदर्शक रेखा की सहायता के बिना स्थानों को खोजने के लिए कहा गया था। रिकॉर्ड किए गए मानों में वेपॉइंट नाम, "डिलीवरी आइटम" नाम और वेपॉइंट पर पहुंचने में लगने वाला समय शामिल था। दूसरे खंड ने रिकॉल चरण के दौरान प्रस्तुत प्रतिक्रियाओं को दर्ज किया। इस खंड में स्थान के लिए प्रतिभागी प्रतिक्रियाएं, "डिलीवरी आइटम", और उपरोक्त संकेतों का जवाब देने में लगने वाला समय शामिल था। सभी कोड https://github.com/embodiedbrainlab/BassoSpatialNavigationTask पर पाए और डाउनलोड किए जा सकते हैं।

पावर विश्लेषण और सांख्यिकी: एक सहसंबंध बिंदु द्विध्रुवीय मॉडल शक्ति विश्लेषण जी * पावर 3.1 के साथ दो-पूंछ परीक्षण, 0.3 का प्रभाव आकार, 0.05 का अल्फा स्तर, और एन = 8226 के नमूना आकार को निर्धारित करने के लिए 0.8 की शक्ति का उपयोग करके आयोजित किया गया था। वर्णनात्मक आंकड़ों का उपयोग प्रतिभागियों की उम्र, साइकिल चालन कक्षाओं की संख्या और सामान्य उपायों का आकलन करने के लिए किया गया था, जिसमें स्थानिक नेविगेशन और एपिसोडिक मेमोरी क्षमताओं दोनों शामिल थे। प्रयोगात्मक और नियंत्रण समूहों के बीच वर्कआउट की कुल संख्या के बीच महत्वपूर्ण अंतर का परीक्षण करने के लिए एक स्वतंत्र नमूने टी-परीक्षण का उपयोग किया गया था। यह देखते हुए कि सभी डेटा सामान्य रूप से वितरित नहीं किए गए थे, जैसा कि शापिरो-विल्क के परीक्षण (पी <0.05) द्वारा मूल्यांकन किया गया था, हमने स्थानिक नेविगेशन और एपिसोडिक मेमोरी क्षमताओं के साथ-साथ उम्र और स्थानिक नेविगेशन क्षमताओं के बीच संबंधों का आकलन करने के लिए गैर-पैरामीट्रिक स्पीयरमैन के आरएचओ सहसंबंध गुणांक का उपयोग किया। सांख्यिकीय महत्व निर्धारित करने के लिए 0.05 के अल्फा मान का उपयोग किया गया था। बोनफेरोनी सुधारों का उपयोग सांख्यिकीय परीक्षणों के एक परिवार में किया गया था जहां उपयुक्त हो। आईबीएम एसपीएसएस सांख्यिकी संस्करण 26 का उपयोग सभी सांख्यिकीय विश्लेषणों के लिए किया गया था। पियर्सन के उत्पाद-क्षण सहसंबंध का उपयोग साइकिल चलाने वाले वर्कआउट और स्थानिक नेविगेशन क्षमताओं की कुल संख्या के बीच संबंधों का आकलन करने के लिए किया गया था, क्योंकि यह बासो एट अल (2022)27 द्वारा आयोजित प्रक्रिया थी।

प्रतिभागियों: एन = 130 प्रतिभागियों को ऑस्टिन, टेक्सास से ऑनलाइन और फ्लायर विज्ञापनों सहित विभिन्न तकनीकों के माध्यम से भर्ती किया गया था। समावेशन मानदंड में अंग्रेजी को उनकी प्राथमिक भाषा के रूप में शामिल करना और 25-55 वर्ष की आयु (औसत 30.16 ± 0.49) के बीच होना शामिल था। इसके अतिरिक्त, सभी प्रतिभागियों को शारीरिक रूप से स्वस्थ होने और मध्यम और नियमित व्यायाम आहार (पिछले 3 महीनों के लिए 20 मिनट या उससे अधिक के लिए प्रति सप्ताह एक या दो बार व्यायाम करने के रूप में परिभाषित) होने की रिपोर्ट करने की आवश्यकता थी। बहिष्करण मानदंड में वर्तमान धूम्रपान करने वाला या पहले से मौजूद शारीरिक स्वास्थ्य स्थितियां शामिल थीं जो व्यायाम को कठिन या असुरक्षित बनाती थीं। बहिष्करण मानदंड में चिंता, अवसाद, द्विध्रुवी विकार, सिज़ोफ्रेनिया या मिर्गी सहित मनोवैज्ञानिक या न्यूरोलॉजिकल स्थितियों के लिए वर्तमान निदान और / या दवा लेना भी शामिल है।

पूर्व-हस्तक्षेप डेटा के लिए, n = 11 प्रतिभागियों को तकनीकी मुद्दों के कारण डेटा गायब था, और n = 1 प्रतिभागी को गैर-कार्य पालन के कारण बाहर रखा गया था, जिससे विश्लेषण के लिए कुल n = 117 प्रतिभागी निकल गए। एन = 80 प्रतिभागियों में से जिन्होंने तीन महीने के व्यायाम आहार को पूरा किया, एन = 11 प्रतिभागियों ने अंतिम स्थानिक नेविगेशन कार्य पूरा नहीं किया, जिससे कुल एन = 69 प्रतिभागियों को पोस्ट-हस्तक्षेप और दोहराया उपायों के डेटा के विश्लेषण के लिए छोड़ दिया गया। इस छोटे नमूने के आकार का उपयोग साइकिल चालन सत्रों की संख्या और स्थानिक नेविगेशन क्षमताओं के बीच संबंधों की जांच करने के लिए किया गया था। नियंत्रण समूह हस्तक्षेप के दौरान 20.73 (± 0.72) वर्कआउट में लगा हुआ था, जबकि प्रयोगात्मक समूह 47.87 (± 2.24) वर्कआउट में लगा हुआ था, जो सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण अंतर (टी [45.76] = -11.554, पी < 0.001) का प्रतिनिधित्व करता था।

सामान्य उपाय और उनके संबंध: यह नया आभासी वातावरण कार्य स्थानिक नेविगेशन और एपिसोडिक मेमोरी क्षमता दोनों को मापता है। प्रारंभिक पूर्व-हस्तक्षेप परीक्षण अवधि के दौरान, कार्य को पूरा करने में औसतन 318.69 (±21.56) सेकंड लगे, जिसमें पांच साइटों में से प्रत्येक के लिए औसत तलाश समय 82.88 (±5.19) एस(चित्रा 5ए) था; ये डेटा बिंदु स्थानिक नेविगेशन क्षमता (यानी, स्थानिक सीखने और स्मृति) का प्रतिनिधित्व करते हैं। इसके अतिरिक्त, प्रतिभागी आभासी अनुभव के स्थान, आइटम, क्रम और एसोसिएशन पहलुओं को एन्कोड करने में सक्षम थे, प्रतिभागियों ने अपने वातावरण में 20 उपन्यास अनुभवों में से 14.84 (±0.37) को याद किया (चित्र 5बी); ये डेटा बिंदु एपिसोडिक मेमोरी क्षमता का प्रतिनिधित्व करते हैं। महत्वपूर्ण रूप से, कुल समय (चित्रा 6 ए; आर = -0.314, पी < 0.001) और औसत तलाश समय (चित्रा 6 बी; आर = -0.286, पी < 0.001) एपिसोडिक मेमोरी स्कोर के साथ काफी सहसंबद्ध थे, यह दर्शाता है कि स्थानिक नेविगेशन क्षमता इस कार्य में एपिसोडिक मेमोरी से जुड़ी है।

Figure 5
चित्र 5: कार्य का समय। माध्य (± एसईएम) दोनों के लिए (ए) स्थानिक नौवहन क्षमता दोनों औसत तलाश समय और कुल तलाश समय (सेकंड में प्रदान की गई) और (बी) एपिसोडिक मेमोरी क्षमता एन्कोडिंग और स्थान, आइटम, ऑर्डर, एसोसिएशन और समग्र एपिसोडिक मेमोरी स्कोर को याद रखने में दर्शाई गई है। कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

Figure 6
चित्रा 6: एपिसोडिक मेमोरी के लिए स्थानिक नेविगेशन क्षमता का संबंध। बेहतर स्थानिक नेविगेशन क्षमता जैसा कि कम (ए) औसत तलाश समय और (बी) कुल तलाश समय द्वारा दर्शाया गया है, एपिसोडिक मेमोरी स्कोर द्वारा दर्शाए गए एपिसोडिक मेमोरी के साथ जुड़ा हुआ है। * पी < 0.001। कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

एक्स और जेड निर्देशांक वर्चुअल स्पेस में दर्शाए गए हैं: ऑब्जेक्ट मोशन ट्रैकर एसेट का उपयोग करके, x और z निर्देशांक को इस 3-आयामी वर्चुअल स्पेस (पूरक फ़ाइल 1) में ट्रैक किया गया था। चूंकि खेल में ऊपर और नीचे जाना (यानी, कूदना) इस स्थानिक नेविगेशन कार्य में सक्षम नहीं है, y निर्देशांक उपयोगी जानकारी प्रदान नहीं करते हैं। हालांकि, एक्स और जेड निर्देशांक ने हमें यह आकलन करने में सक्षम किया कि प्रतिभागी पूरे खेल में कैसे चले गए। इस डेटा के आधार पर, कंप्यूटर कोड को नेत्रहीन रूप से एक हीट मैप प्रदर्शित करने के लिए डिज़ाइन किया गया था जहां प्रतिभागी ने पूरे नक्शे में यात्रा की थी। चित्रा 7 एक प्रतिनिधि प्रतिभागी, जो मार्ग प्रतिभागी याद चरण के दौरान लिया पर प्रकाश डाला से एक गर्मी का नक्शा प्रदर्शित करता है. पीले/लाल रंग में हाइलाइट किए गए स्पॉट मानचित्र पर डिलीवरी (यानी, इनाम) स्थानों के अनुरूप हैं।

Figure 7
चित्र 7: अधिभोग गर्मी का नक्शा। अधिभोग गर्मी का नक्शा प्रतिभागी के मार्ग का प्रदर्शन करता है। ग्राफ के पीले/लाल खंड उन स्थानों का प्रतिनिधित्व करते हैं जहां प्रतिभागी अक्सर आते थे और स्थानिक नेविगेशन कार्य में उन स्थानों के अनुरूप होते थे जहां प्रतिभागियों को आइटम वितरित करना था (यानी, इनाम स्थान)। कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

उम्र और स्थानिक नेविगेशन क्षमताओं के बीच संबंध: प्रारंभिक जांच से संकेत मिलता है कि कुल तलाश समय द्वारा मूल्यांकन के रूप में स्थानिक नेविगेशन क्षमता उम्र (चित्रा 8; आर = 0.157, पी = 0.045) के साथ काफी जुड़ा हुआ था। जैसे-जैसे उम्र बढ़ती है, स्थानिक नेविगेशन क्षमता कम होती जाती है, जैसा कि कुल मांग समय में वृद्धि से पता चलता है। हालांकि, जब बोनफेरोनी सुधार लागू किया गया था, तो सांख्यिकीय महत्व का मूल्यांकन पी = 0.025 पर दो सहसंबंधों (यानी, कुल खोज समय और औसत मांग अवधि) के लिए किया जा रहा था, सहसंबंध अब महत्वपूर्ण नहीं था।

Figure 8
चित्रा 8: उम्र के लिए स्थानिक नेविगेशन क्षमता का संबंध। जब बोनफेरोनी सुधार (पी < 0.025) का उपयोग करके मूल्यांकन किया गया, तो उम्र स्थानिक नेविगेशन क्षमता से महत्वपूर्ण रूप से जुड़ी नहीं थी जैसा कि कुल समय द्वारा दर्शाया गया था। कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

एरोबिक व्यायाम प्रशिक्षण और स्थानिक नेविगेशन क्षमताओं के बीच संबंध: एरोबिक व्यायाम प्रशिक्षण एक इनडोर साइक्लिंग स्टूडियो28 में हुआ। सभी कक्षाएं अवधि में 45 मिनट की थीं और कक्षा की अवधि के दौरान मध्यम से जोरदार तीव्रता पर साइकिल चलाना शामिल था। प्रतिभागियों को या तो अपने मौजूदा व्यायाम आहार को बनाए रखने या अपने व्यायाम आहार को बढ़ाने के लिए यादृच्छिक असाइनमेंट से गुजरना पड़ा। जिन प्रतिभागियों ने अपने व्यायाम आहार को बनाए रखा, वे प्रति सप्ताह 1 से 2 कक्षाओं में लगे रहे, जबकि प्रतिभागियों ने अपने व्यायाम आहार में वृद्धि की, प्रति सप्ताह 4 से 7 कक्षाओं में लगे रहे। प्रतिभागियों ने 3 महीने की अवधि के लिए अपने असाइन किए गए व्यायाम आहार में लगे रहे। व्यायाम प्रशिक्षण से पहले और बाद में स्थानिक नेविगेशन और एपिसोडिक मेमोरी क्षमता का परीक्षण किया गया था। हस्तक्षेप का अतिरिक्त विवरण बासो एट अल (2022)27में पाया जा सकता है। तीन महीने के दौरान साइकिल चालन कक्षाओं की कुल संख्या औसत मांग अवधि (चित्रा 9 ए; आर = -0.321, पी = 0.007) और कुल तलाश समय (चित्रा 9 बी; आर = -0.242, पी = 0.045) के साथ महत्वपूर्ण रूप से जुड़ी हुई थी। हालांकि, जब बोनफेरोनी सुधार लागू किया गया था, सांख्यिकीय महत्व का मूल्यांकन पी = 0.025 पर दो सहसंबंधों (यानी, कुल खोज समय और औसत मांग अवधि) के लिए किया जा रहा था, कुल तलाश समय के लिए सहसंबंध अब महत्वपूर्ण नहीं था। हस्तक्षेप से अतिरिक्त निष्कर्ष बासो एट अल (2022)27में पाए जा सकते हैं।

Figure 9
चित्रा 9: व्यायाम करने के लिए स्थानिक नेविगेशन क्षमता का संबंध। साइकिल चालन सत्रों की बढ़ी हुई संख्या बेहतर स्थानिक नेविगेशन क्षमता से जुड़ी है जैसा कि (ए) औसत तलाश समय और (बी) कुल तलाश समय द्वारा दर्शाया गया है। * पी < 0.05। इस आंकड़े Basso एट al.27 से अनुमति के साथ संशोधित किया गया है. कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

अनुपूरक फ़ाइल 1: कच्चा डेटा 1. कच्चे डेटा, स्थानिक नेविगेशन कार्य के याद रखने (फिर से आना) और एपिसोडिक मेमोरी (रिकॉल) चरण के बारे में जानकारी सहित। एन्कोडिंग के दौरान 3-आयामी आभासी अंतरिक्ष के चारों ओर यात्रा करने और प्रयोग के चरणों को याद रखने से प्रतिभागी के एक्स और जेड निर्देशांक के बारे में डेटा भी प्रस्तुत किया गया है। कृपया इस फ़ाइल को डाउनलोड करने के लिए यहाँ क्लिक करें.

अनुपूरक फ़ाइल 2: कच्चा डेटा 2. प्रारंभ समय, समाप्ति समय, औसत खोज अवधि, स्थान स्कोर, आइटम स्कोर, ऑर्डर स्कोर, एसोसिएशन स्कोर और एपिसोडिक मेमोरी स्कोर निर्धारित करने के लिए गणना (लाल रंग में प्रस्तुत) के साथ कच्चा डेटा। कृपया इस फ़ाइल को डाउनलोड करने के लिए यहाँ क्लिक करें.

Discussion

इस अध्ययन ने मनुष्यों में स्थानिक नेविगेशन का आकलन करने में एक उपन्यास आभासी वास्तविकता कार्य की प्रभावशीलता की जांच की। यह संज्ञानात्मक कार्य, जिसे पूरा करने में केवल 10 मिनट लगते हैं, का उपयोग दो अद्वितीय प्रकार के हिप्पोकैम्पस-निर्भर अनुभूति - स्थानिक नेविगेशन और एपिसोडिक मेमोरी क्षमता का आकलन करने के लिए किया जा सकता है। महत्वपूर्ण रूप से, स्थानिक नौवहन क्षमता एपिसोडिक स्मृति क्षमता के साथ महत्वपूर्ण रूप से जुड़ी हुई थी। अंत में, यह कार्य एक शारीरिक गतिविधि प्रशिक्षण प्रतिमान के प्रति संवेदनशील था। यही है, बढ़ा हुआ व्यायाम बढ़े हुए प्रदर्शन से जुड़ा था। (2013) के काम से प्रेरित था, जिन्होंने जब्ती स्थानीयकरण के उद्देश्य से दवा प्रतिरोधी मिर्गी और हिप्पोकैम्पस गहराई इलेक्ट्रोड वाले रोगियों में आभासी वातावरण की जांच की थी। उन्होंने पाया कि स्थानिक नेविगेशन कार्य (यानी, एन्कोडिंग चरण) के परिचित चरण के दौरान, हिप्पोकैम्पस और संबंधित औसत दर्जे का लौकिक लोब संरचनाओं में जगह उत्तरदायी कोशिकाओं22 सक्रिय हो गया. इसके अतिरिक्त, उन्होंने पाया कि जब प्रतिभागी एक मुफ्त रिकॉल घटक (यानी, एक याद रखने वाला चरण जिसमें सक्रिय नेविगेशन शामिल नहीं था) में लगे हुए थे, तो एन्कोडिंग के दौरान सक्रिय रहने वाले वही स्थान-उत्तरदायी कोशिकाएं एक बार फिर सक्रिय हो गईं। खुले मैदान और भूलभुलैया जैसे वातावरण का उपयोग करने वाले कृन्तकों में मौजूदा अध्ययनों ने ऐसी स्थान कोशिकाओं के अस्तित्व को दिखाया है, जिसमें डॉ जॉन ओ'कीफ, मे-ब्रिट मोजर और एडवर्ड मोजर ने इस खोज के लिए फिजियोलॉजी या मेडिसिन में 2014 का नोबेल पुरस्कार जीताहै। इसके अतिरिक्त, मनुष्यों में आभासी वातावरण का उपयोग कर अध्ययन मानव हिप्पोकैम्पस सांकेतिक शब्दों में बदलना समय औरअंतरिक्ष 22,32,33 के माध्यम से यात्रा में इसी तरह की कोशिकाओं से पता चला है. हालांकि यह कार्य मिलर एट अल (2013) और अन्य 22,34,35,36,37,38 में प्रस्तुत किए गए कार्य के समान है, इसे सबसे वर्तमान क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म गेम इंजन और प्रौद्योगिकियों के साथ विकसित किया गया था, जिसमें वास्तविक दुनिया की सुविधाओं जैसे कि चलती बादलों और स्पष्ट शहर के स्थलों और स्टोरफ्रंट सुविधाओं का उपयोग किया गया था। अन्य शोधकर्ताओं ने मनुष्यों में अन्य स्थानिक नेविगेशन कार्यों का उपयोग किया है; हालांकि, ये कार्य उनकी पारिस्थितिक वैधता में सीमित हैं। उदाहरण के लिए, वर्चुअल स्टारमेज़ कार्य का उपयोग नेविगेशन क्षमताओं का आकलन करने के लिए किया जाता है, लेकिन प्रतिभागियों को स्टार के आकार की भूलभुलैया 39,40,41,42,43,44में रखता है। इसके अलावा, NavWell एक सुलभ मंच है कि कृन्तकों में मॉरिस जल भूलभुलैया के समान स्थानिक नेविगेशन और स्मृति प्रयोगों मेजबान है (एक परिपत्र क्षेत्र में प्रतिभागियों रख), और एक पर्यावरण45 का निर्माण करने के लिए बुनियादी ज्यामितीय आकार के साथ डेवलपर्स प्रदान करता है. इसके अतिरिक्त, क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म गेम इंजन पर लैंडमार्क संपत्ति स्थानिक नेविगेशन कार्यों के निर्माण और विकास के लिए उपलब्ध हैं जो एक वर्ग सेटिंग12 में मौजूद हैं। वर्तमान कार्य इस मायने में अद्वितीय है कि यह उपयोगकर्ताओं को वास्तविक दुनिया के समान सेटिंग और कार्य प्रदान करता है - एक शहर के दृश्य को नेविगेट करना और स्थलों और कार्यों को याद रखना। यह कार्य वर्चुअल स्टारमेज़ कार्य और नववेल से भी अलग है क्योंकि यह स्थानिक नेविगेशन के अलावा एपिसोडिक मेमोरी का आकलन करता है।

इस कार्य में, स्थानिक नेविगेशन क्षमता एपिसोडिक मेमोरी क्षमता से काफी संबंधित थी। दूसरों ने दिखाया है कि ये दो संज्ञानात्मक क्षमताएं वास्तव में अलग हैं और वे हिप्पोकैम्पस38,46के विभिन्न क्षेत्रों पर भरोसा करते हैं। लोकप्रिय "संज्ञानात्मक मानचित्र सिद्धांत" में कहा गया है कि मस्तिष्क किसी व्यक्ति के स्थानिक वातावरण का "मानचित्र" बनाता है और संग्रहीत करता है ताकि बाद में भविष्य में कार्यों औरव्यवहारों को निर्देशित करने के लिए इसका उपयोग किया जा सके। अनुसंधान ने सुझाव दिया है कि हिप्पोकैम्पस स्थानिक जानकारी को एन्कोड करता है जबकि एपिसोडिक मेमोरी गठन का भी समर्थन करता है। अधिक विशेष रूप से, यह सही हिप्पोकैम्पस स्थानिक स्मृति encodes जबकि बाएं हिप्पोकैम्पस प्रासंगिक यादें38 दुकानों सोचा है. वर्तमान उपन्यास स्थानिक नेविगेशन कार्य के परिणाम, जो स्थानिक और एपिसोडिक मेमोरी के बीच एक स्पष्ट लिंक प्रदर्शित करते हैं, संज्ञानात्मक मानचित्र सिद्धांत को समर्थन देते हैं और सुझाव देते हैं कि इस कार्य का उपयोग संभवतः गैर-नैदानिक आबादी में स्थानिक नेविगेशन और एपिसोडिक मेमोरी के बीच संबंधों की जांच करने के लिए किया जा सकता है। भविष्य के अध्ययनों को नैदानिक आबादी में इस संबंध की जांच करने की कोशिश करनी चाहिए, जिसमें हल्के संज्ञानात्मक हानि, अल्जाइमर रोग या अन्य प्रकार के मनोभ्रंश जैसे न्यूरोडीजेनेरेटिव विकार शामिल हैं।

यह कार्य व्यायाम या 3 महीने की अवधि में लगे साइकिल चालन सत्रों की कुल मात्रा के प्रति संवेदनशील था। कृन्तकों में पिछले अध्ययनों से पता चला है कि व्यायाम हिप्पोकैम्पस-निर्भर अनुभूति को बढ़ाने के सबसे शक्तिशाली तरीकों में से एक है, जिसमें दीर्घकालिक स्मृति, पैटर्न पृथक्करण, सहज प्रत्यावर्तन, प्रासंगिक भय कंडीशनिंग, निष्क्रिय परिहार सीखने और उपन्यास वस्तु मान्यता शामिल है, इस प्रभाव के साथ हिप्पोकैम्पस न्यूरोजेनेसिस 48,49,50 में व्यायाम-प्रेरित वृद्धि पर निर्भर है . इसके अतिरिक्त, साहित्य ने दिखाया है कि दीर्घकालिक व्यायाम मनुष्यों में हिप्पोकैम्पस कामकाज को बढ़ाता है, शब्द सूची याद, कहानी याद, और स्थानिक और गैर-स्थानिक संबंधपरक स्मृति दोनों में सुधार देखा गया है; इस प्रभाव को हिप्पोकैम्पस मात्रा 7,27,51,52,53,54,55 में व्यायाम-प्रेरित वृद्धि से प्रेरित माना जाता है। यह नया स्थानिक नेविगेशन कार्य कृंतक निष्कर्षों का पूरक है और मानव साहित्य में जोड़ता है, जो स्थानिक नेविगेशन क्षमताओं के लिए शारीरिक गतिविधि के महत्व को दर्शाता है।

हालांकि प्रारंभिक जांच में, उम्र नकारात्मक स्थानिक नेविगेशन क्षमता के साथ जुड़ा हुआ था, इस प्रभाव को बोनफेरोनी सुधार लागू करते समय समाप्त कर दिया गया था। यह इंगित करता है कि स्थानिक नेविगेशन क्षमता को 55 वर्ष की आयु तक संरक्षित किया जा सकता है। अन्य साहित्य दर्शाता है कि स्थानिक नेविगेशन एक संज्ञानात्मक क्षमता है जो 56,57,58 वर्ष की आयु के साथ घटती है। न्यूरोइमेजिंग अध्ययनों से पता चला है कि हिप्पोकैम्पस, पैराहिप्पोकैम्पस गाइरस, पोस्टीरियर सिंगुलेट कॉर्टेक्स (रेट्रोस्प्लेनियल कॉर्टेक्स), पार्श्विका लोब और प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स सहित क्षेत्रों में उम्र से संबंधित न्यूरोडीजेनेरेशन इस तरह की उम्र से संबंधित संज्ञानात्मक गिरावट58 में शामिल हो सकते हैं। यह देखते हुए कि आयु सीमा सीमित थी (25-55 वर्ष की आयु), एक बड़ी आयु सीमा, विशेष रूप से पुराने वयस्कों (65+) को शामिल करके, भविष्य के शोधकर्ता उम्र और स्थानिक नेविगेशन क्षमता के बीच एक महत्वपूर्ण संबंध देख सकते हैं। भविष्य के अध्ययनों में 65 वर्ष और उससे अधिक उम्र के वयस्कों और यहां तक कि हल्के संज्ञानात्मक हानि या अन्य मनोभ्रंश जैसे विकारों वाले लोगों में इस स्थानिक नेविगेशन कार्य का संचालन करने पर विचार करना चाहिए।

आभासी नेविगेशन कार्यों में एक स्पष्ट लापता लिंक शरीर-मस्तिष्क संबंध की कमी है। यही है, वास्तविक दुनिया के वातावरण के माध्यम से नेविगेट करने में, सक्रियण परिधीय और केंद्रीय तंत्रिका तंत्र के स्तर पर होता है, जिसमें सेंसरी-मोटर कॉर्टिस, बेसल गैन्ग्लिया और सेरिबैलम के साथ प्रोप्रियोसेप्टर्स, एक्सटेरोसेप्टर्स, इंटरसेप्टर्स और वेस्टिबुलर सिस्टम की सक्रियता शामिल है। इस भौतिक इनपुट के बिना, वर्चुअल नेविगेशन भौतिक नेविगेशन से स्पष्ट रूप से भिन्न हो सकता है। इस के बावजूद, अध्ययनों से पता चला है कि आभासी वातावरण वास्तविक दुनिया नेविगेशन 22,32,33 के रूप में एक ही मस्तिष्क क्षेत्रों को उत्तेजित. कार्य को अधिक सक्रिय बनाना, जैसा कि वर्तमान कार्य में डिज़ाइन था, मस्तिष्क को यह समझाने में मदद कर सकता है कि यह शारीरिक रूप से समय और स्थान के माध्यम से आगे बढ़ रहा है, प्राकृतिक स्थानिक नेविगेशन की नकल कर रहा है। दूसरों को इस परिकल्पना के लिए समर्थन मिला है। मीडे एट अल (2019) के एक अध्ययन ने एक समान आभासी स्थानिक नेविगेशन कार्य59 का उपयोग करते हुए सक्रिय और निष्क्रिय एन्कोडिंग के बीच अंतर की जांच की। सक्रिय नेविगेशन प्रतिभागियों को वर्चुअल स्पेस (वर्तमान अध्ययन के समान) के माध्यम से अपने दम पर स्थानांतरित करने में सक्षम होने के लिए संदर्भित करता है, जबकि निष्क्रिय नेविगेशन में एक निर्देशित दौरा होता है जहां प्रतिभागी स्थानांतरित नहीं होते हैं बल्कि उन्हें नेविगेशनल मार्ग दिखाया जाता है। लेखकों ने सुझाव दिया कि भौतिक (जैसे, हरकत और प्रसार) और संज्ञानात्मक घटकों (जैसे, निर्णय लेने और ध्यान) की भागीदारी के कारण पुरानी आबादी के लिए सक्रिय नेविगेशन अधिक फायदेमंद हो सकता है, और स्मृति एन्कोडिंग की प्रक्रिया में प्रत्यक्ष भागीदारी के माध्यम से स्मृति प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए काम कर सकता है। वर्तमान अध्ययन में उपयोग किए गए सक्रिय नेविगेशन परिणामों की व्याख्या कर सकते हैं, यह दर्शाते हुए कि प्रतिभागी अपने अनुभवों की प्रासंगिक यादों को सटीक रूप से याद करने में सक्षम थे।

सक्रिय नेविगेशन भी इस तरह के retrosplenial परिसर (आरएससी) 60,61,62 के रूप में multisensory एकीकरण क्षेत्रों संलग्न करने में मदद कर सकते हैं. हाल के एक अध्ययन में पाया गया कि एक आभासी वास्तविकता स्थानिक नेविगेशन कार्य के दौरान वास्तविक एम्बुलेशन में प्रतिभागियों को घर और ऐतिहासिक स्थानों को याद करते हुए स्थानों के बीच यात्रा करने की आवश्यकता होती है, जिसके परिणामस्वरूप आरएससी थीटा दोलन (यानी, ईईजी के साथ दर्ज किए गए 4-8 हर्ट्ज न्यूरोनल दोलन)16. यह बढ़ी हुई थीटा शक्ति सिर दिशा परिवर्तन और घुमाव के दौरान सबसे प्रमुख थी। कृन्तकों में, यह दिखाया गया है कि आरएससी थीटा गतिविधि ग्रिड कोशिकाओं और सिर दिशा गणना63,64 से जुड़े स्थानिक कोडिंग के लिए आवश्यक है. आरएससी को मानव के संज्ञानात्मक मानचित्र47 को लंगर डालने के लिए पर्यावरण से संकेतों का उपयोग करने के लिए भी महत्वपूर्ण माना जाता है।

जबकि आभासी स्थानिक नेविगेशन कार्य कई लाभ प्रदान करते हैं, वे व्यक्ति को शारीरिक रूप से समय और स्थान के माध्यम से आगे बढ़ने से रोकते हैं, जिससे प्रोप्रियोसेप्टिव, वेस्टिबुलर और सेंसरी-मोटर सिस्टम की सीमित सक्रियता होती है। संवेदी और मोटर प्रक्रियाओं के बीच एक असंगति मौजूद है, जिससे कुछ प्रतिभागियों को चक्कर या मिचली आ सकती है। वर्तमान कार्य में, यह उस गति को नियंत्रित करके सीमित था जिस पर प्रतिभागी पर्यावरण के चारों ओर घूमने और देखने में सक्षम थे। पर्यावरण के सभी पहलुओं को एन्कोड करने में सक्षम होने के लिए, चारों ओर देखने में सक्षम होना आवश्यक था (यानी, वर्चुअल हेड रोटेशन में संलग्न होना); हालांकि, इस क्षमता को यह सुनिश्चित करने के लिए पर्याप्त धीमा होना चाहिए कि प्रतिभागी शारीरिक रूप से बीमार न हों। इसके बावजूद, गतिहीन होने पर स्थानिक रूप से नेविगेट करने की क्षमता फायदेमंद है क्योंकि यह शोधकर्ताओं को उन व्यक्तियों का अध्ययन करने की अनुमति देता है जो गतिशीलता के मुद्दों, शारीरिक थकान या अन्य विकलांगों का अनुभव करते हैं जो किसी व्यक्ति को एम्बुलेटरी होने से रोकते हैं। एक और सीमा यह है कि इस कार्य को अभी तक विश्वसनीयता और वैधता के लिए परीक्षण नहीं किया गया है, जबकि अन्य कार्य इस दिशा में आगे बढ़ रहे हैं, जिसमें वर्चुअल स्थानिक नेविगेशन मूल्यांकन (वीएसएनए)65शामिल है। भविष्य के शोध इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राफी या कार्यात्मक चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग के माध्यम से संबंधित तंत्रिका गतिविधि की जांच कर सकते हैं, जबकि प्रतिभागी इस स्थानिक नेविगेशन कार्य को पूरा करते हैं। प्रतिभागियों को हृदय गति परिवर्तनशीलता और इलेक्ट्रोडर्मल गतिविधि जैसे शारीरिक चर को मापने वाले उपकरणों के साथ भी लगाया जा सकता है। यह आभासी वातावरण को नेविगेट करते समय होने वाले परिधीय और केंद्रीय तंत्र दोनों की परीक्षा के लिए अनुमति देगा। महत्वपूर्ण रूप से, इस कार्य का उपयोग समय के साथ स्थानिक नेविगेशन क्षमता में परिवर्तन का आकलन करने के लिए किया जा सकता है। भविष्य के अध्ययन इस कार्य का उपयोग यह जांचने के लिए कर सकते हैं कि अल्जाइमर या पार्किंसंस रोग जैसी उम्र बढ़ने या न्यूरोडीजेनेरेटिव स्थितियां किसी व्यक्ति के स्थानिक नेविगेशन और एपिसोडिक मेमोरी को कैसे प्रभावित करती हैं। इसके विपरीत, इस कार्य का उपयोग यह पता लगाने के लिए किया जा सकता है कि अतिरिक्त मन-शरीर-आंदोलन हस्तक्षेप स्थानिक नेविगेशन और एपिसोडिक मेमोरी को कैसे प्रभावित करते हैं, जिसमें नृत्य, योग या ध्यान शामिल हैं।

Disclosures

लेखकों के पास रिपोर्ट करने के लिए कोई खुलासा नहीं है।

Acknowledgments

इस काम को iTHRIV स्कॉलर्स प्रोग्राम द्वारा समर्थित किया गया था, जिसे NIH (UL1TR003015 और KL2TR003016) के नेशनल सेंटर फॉर एडवांसिंग ट्रांसलेशनल साइंसेज द्वारा समर्थित किया गया है। हम डॉ. सैमुअल मैकेंजी, माइकल एस्टोल्फी, मीट पारेख और आंद्रेई मार्क्स को उनके कंप्यूटर प्रोग्रामिंग योगदान के लिए स्वीकार करना चाहते हैं।

Materials

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वर्चुअल स्पेस में मानव स्थानिक नेविगेशन का आकलन और व्यायाम के प्रति इसकी संवेदनशीलता
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Smith, A. J., Tasnim, N., Psaras, Z., Gyamfi, D., Makani, K., Suzuki, W. A., Basso, J. C. Assessing Human Spatial Navigation in a Virtual Space and its Sensitivity to Exercise. J. Vis. Exp. (203), e65332, doi:10.3791/65332 (2024).

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