虽然双耳搏动提供了一种无创且易于管理的刺激，但它们对听觉的影响

只有少数研究对工作记忆进行了探索。Kennerly调查了

双耳搏动对记忆广度任务期间表现的影响[57]。作者得出结论

与对照组相比，双耳搏动组表现明显更好。

Fernandez等人测试了双耳节拍对言语工作记忆的影响[58]。参与者

当听到5Hz双耳节拍时，在单词回忆任务中表现明显更好

与13Hz相比。Lane等人测试了参与者在单回工作记忆中的表现

在听θ或β范围双耳节拍时进行测试[59]。听双耳的时候

在贝塔频率范围内，参与者在目标检测方面表现出改善，并且

减少了误报、任务相关混淆和疲劳。尽管之前的研究表明

双耳搏动提供了对大脑活动的无创操作，从而产生行为反应

工作记忆表现的变化，以前的研究还没有研究神经

驱动行为变化的机制。

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本研究的目的是确定双耳搏动对大脑皮层连接和功能的影响

将大脑皮层网络特性的任何变化与行为表现联系起来

视觉空间工作记忆任务。特别是，我们将使用图论方法进行比较

用脑电建立的功能网络的性质，并将观察到的行为数据与

网络

材料和方法

参与者

28名健康成年人（12名女性，16名男性），年龄19至46岁（平均27.6岁）

这项研究。所有参与者都被告知要完成的任务，并提供了书面报告

同意本研究中的方案得到弗吉尼亚理工大学机构审查的批准

板所有参与者均接受了色盲测试，并矫正至正常视力。此外

参与者使用美国语言指南对自己的听力进行自我评估-

听证会协会。没有参与者报告有任何神经障碍史或

听力问题。

听觉刺激

在任务过程中测试了一组声刺激条件。三个控件

条件是1）没有声音，2）纯音（R:240Hz，L:240Hz），和3）古典音乐

（维瓦尔第之春）。三个实验条件为1）5Hz双耳拍（R:240Hz，L:

245Hz），2）10Hz双耳拍（R:240Hz，L:250Hz），和3）15Hz双耳拍（R:240Hz，L:250Hz）

255Hz）。R和L分别表示右耳和左耳中音调的频率。这个

选择5Hz、10Hz和15Hz的实验性双耳搏动来表示θ、α、，

和β带。图1显示了15Hz双耳拍的示例。声调

在Matlab中创建，并使用立体声耳机（MDR-NC7，

索尼）。在实验开始之前，听觉刺激的音量由

参与者。

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PNG大图对于所有网络测量，来自两个半球的值通常为

对称的。

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图6.所有六种声学信号的皮层网络中EEG节点的平均程度

刺激条件。

条形图表示标准误差。

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图7.所有六种大脑皮层网络中脑电图节点的平均聚类系数

声刺激条件。

条形图表示标准误差。

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图8.所有六种大脑皮层网络中脑电图节点的平均介数中心性

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声刺激条件。

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表2.比较条件和通道的双向方差分析结果。

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图9显示了每次在所有信道上平均的三个度量的比较

段根据前面描述的双向ANOVAs确定其意义。

对于度和聚类系数，对于

与所有其他条件相比，分别为10Hz BB和15Hz BB条件。相反地

10Hz和15Hz BB条件下的介数中心性越来越高，

分别与所有其他条件进行比较。

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图9.度、聚类系数和中间性中心性的比较

对于每种情况。

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用不同字母标记的条件明显不同。酒吧秀

标准误差。

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区域联系强度。

构建了一个6×6因子方差分析来比较链接和条件对结果的影响

维护和检索段的PLV链路强度。图10显示了连接强度

用于维护和检索。对于维护和检索网络，主要

条件、连接和条件×连接之间的交互作用显著，

如表3所示。值得注意的是，15Hz BB连接强度值明显更高

所有连接中除颞枕连接外的所有其他条件

维修这表明15Hz BB刺激增加了

额叶和所有其他大脑区域，以及顶叶和所有其他大脑之间

区域。虽然15Hz BB链路

强度值是最高的条件之一。因此，15Hz BB对

大脑区域之间的通信更高，并且更容易与其他听觉区域区分开来

维持期间的刺激比恢复视觉空间刺激期间的刺激要多。

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表3.因子方差分析比较条件和区域的结果

连接强度。

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图10.区域连接强度。

每个条件均针对无进行归一化。显示了每个链接的意义

个别地。用不同字母标记的条件明显不同。

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Δ精度与网络拓扑的相关性

表4按预测能力的顺序显示了确定系数（R）、截距和

单个OLS回归中每个指标的斜率。除中间值外的所有指标

中心性和CR与行为改变呈正相关。基于

R值的大小，在维护期间计算的指标通常描述

行为变化的变化优于检索期间的变化。

下载：

2.

2.

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表4.OLS回归。

M： 维护，R：检索。

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讨论

15Hz双耳拍提高视觉空间工作的准确性

内存任务

在5个月的学习过程中，听15Hz BB对参与者的准确性有积极影响

分钟减少3%。在所有其他条件下，参与者的准确性下降了1%-3%。不

声音和5Hz BB产生的精度下降较小，而P声刺激显著影响相关网络

视觉空间工作中维护和检索期间的连接

内存任务

根据图5中的结果，15Hz BB引起的网络相对变化最小

工作记忆的维持和恢复部分之间的连接强度

审判。因此，网络在整个工作记忆任务中得到了更好的保护。

工作记忆的维持被认为是由反射环路驱动的，反射环路允许

持续的神经元放电，从而允许认知表征在

意识[67]。因此，适当网络中的持续神经活动是

工作记忆任务成功的标志，如表4所示

在工作记忆任务期间准确性的变化，并且具有最高的R值0.23。

因此，随着性能准确性的提高，网络中的相对差异

维护和检索之间的激活减少。据我们所知，本文是第一篇

证明15Hz BB更好地提高了相对连接强度的一致性

与其他声刺激条件相比，使用CR预测工作记忆任务

表演

2.

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声刺激持续影响区域联系

维护和检索

区域联系的优势提供了对整体功能的一些见解

工作记忆任务期间大脑的连通性。在以前的研究中，相互作用

顶叶和前额叶之间的皮质与工作记忆密切相关

性能[10，11]。如表4所示，用于维护的额顶连接具有

与检索期间（R=0.088）相比，与性能的相关性更高（R=0.185）。鉴于

在暴露于15Hz BB期间，工作记忆表现增加，我们可以推断

在视觉空间工作记忆维持过程中，额顶连接更为重要

而不是在检索期间。这一推断与涉及顶叶皮质的发现一致

在视觉空间信息的存储中[68，69]，而前额叶皮层本身对于

执行控制过程，例如检索期间作出的决策。此外，区域

用于维护的P-O、F-O和P-T之间的链接在相同数量级上

F-P链路的R值，如表4所示。所有链路与

行为。因此，如果链路强度增加，则工作记忆性能降低

也受到了积极影响。

刺激条件通过以下方式显著改变网络结构：

引入强调或不强调某些

节点

如图6-8所示，左右半球之间具有高度对称性

对于度、聚类系数和介数中心性。当参与者

在会议结束后进行的调查中，大多数人回答说他们记得

可能导致左半球激活的颜色名称，这与

通过口头处理。此外，具有最高值的信道为Fp1、Fp2、F3、F4、，

P3、P4、O1和O2对应于额叶、顶叶和枕叶。15Hz BB

在整个网络和边缘权重上产生高累积信息传输

它们均匀分布。图9证明了这一点，其中显示15Hz BB

除了较低的介数中心值外，还具有较高的度和聚类系数。

低介数中心性表明所有节点在

图表相反，当度和聚类系数较低时，中间值

中心性很高，如10Hz BB，则边缘权重分布不均匀，并且

网络中的某些节点更受欢迎。这些数据表明双耳节拍

显著改变了边缘权重以及网络本身的结构

分配。这些来自EEG数据的指标提供了对驱动

行为研究发现，15Hz BB提高了工作记忆的表现，而10Hz BB提高了工作记忆的表现

2 2

2.

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行为研究发现，15Hz BB提高了工作记忆的表现，而10Hz BB提高了工作记忆的表现

工作记忆性能降低。视觉空间工作记忆任务似乎很好

通过增加跨大脑区域的交流，尤其是额顶区域，以及

通过节点间的一致性，而不是单个节点中强度的增加。

总之，在视觉空间工作记忆任务中听15Hz的双耳节拍可以

不仅提高了响应的准确性，而且改变了皮层的特性

支持任务性能的网络

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下载：

图1.15Hz双耳拍的示例。

http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0166630.g001

脑电图记录

16金杯无源电极脑电图系统（OpenBCI，Inc.，纽约州纽约市）与

使用LabVIEW以128Hz的采样频率记录数据。的位置

电极通道为Fp1、Fp2、F7、F8、F3、F4、T3、T4、C3、C4、P3、P4、O1、O2、Fz、Cz，其中

使用10-20系统放置[60]。将参考电极和接地电极放置在

耳垂。电极由Ten20 EEG导电膏（Weaver和Co。，

在数据收集之前，验证了极光、CO）和电极阻抗<5 kΩ。测试

发生在一个安静、光线昏暗的房间里。

视觉空间任务

本实验选择的工作记忆任务是与样本的延迟匹配

视觉空间任务[8]。图2显示了匹配和非匹配试验。在对初始图像进行编码后

指示受试者在工作期间没有持续输入的情况下保留图像

内存维护。在检索过程中，要求受试者比较

保留图像和当前图像，并指示它们是否匹配。容量，限制

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可积极维持的“负荷”计算如下：

(1)

其中C是负载，H是命中率，F是虚警率。命中率是百分比

正确识别的匹配项的百分比，虚警率是不匹配项的百分比

识别为匹配[8]。因此，能力衡量参与者能够识别的准确性

按num缩放的正确匹配其中C是负载，H是命中率，F是虚警率。命中率是百分比

正确识别的匹配项的百分比，虚警率是不匹配项的百分比

识别为匹配[8]。因此，能力衡量参与者能够识别的准确性

按每个图像中的目标数缩放的正确匹配。

下载：

图2。延迟匹配样本视觉空间工作记忆任务。

http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0166630.g002

参与者舒适地坐在电脑显示器前，显示器显示

任务键盘上的两个明显标记的按钮允许参与者指示匹配

（左箭头）或与右手不匹配（右箭头）。在实验开始之前，

完成了初始负荷滴定测试，并涉及示例练习回合（一个区块的

一个2负荷任务），然后继续进行越来越困难的负荷（3、4和5各一个区块）-

加载任务的版本）。实验任务的滴定负荷是通过发现

为每个参与者生成最大容量估计值的负载。如果其中两个

负载产生相同的容量，然后选择命中率最高的负载。

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在脑电图准备后，参与者在确定的负荷下执行实验任务

通过30分钟的初始滴定。每隔5分钟，音响就会播放一次

耳机将改变为六种不同的声刺激条件之一。为了

最小化偏差，所有试验和所有条件在所有参与者中随机进行。任务是

使用Cogent Graphics Matlab工具箱编写的自定义脚本进行演示。

行为数据处理

使用自定义Matlab脚本处理记录的行为数据以进行分析。第一

参与者没有反应或按下非目标键的试验被放弃（更少

大于5%。为了有效评估由于大脑中的振荡同步性而导致的改善，它

在每个参与者的个人工作记忆极限下进行测试是很重要的

容量因此，用于比较声学刺激行为的指标

条件为Δ精度和反应时间。准确度定义为正确试验的次数

匹配（命中）和非匹配（正确拒绝）除以试验总数。Δ

准确度是结束时（3.5-5分钟）的准确度与

声刺激条件的开始（0-1.5分钟）。反应时间是

从目标图像出现在屏幕上到参与者点击

响应按钮。

脑电图数据处理

使用EEGlab[61]对原始脑电图数据进行预处理。首先，数据被带通

在0.5Hz和50Hz之间过滤，以消除漂移和60Hz电源线噪声。然后

过滤后的脑电图被重新引用到平均值。之后，维护（125 ms-4125

ms，对应于屏幕上不存在视觉空间阵列的时间

在样本和探针刺激之间）和提取（4125 ms-6125 ms）阶段

已提取。即使参与者之前做出回应，检索时间长度也保持不变

2秒间隔的结束。最后，去除基线（刺激前0-200毫秒

演示）。只使用了正确的试验（即命中或正确的拒绝）。时代是

用手检查是否有来自眨眼、运动或其他来源的伪影，并将其移除。

排斥率小于5%。

考虑到目标是分析不同声学条件下的整体大脑结构

刺激条件下，区域联系通过平均

额叶、颞叶、顶叶和枕叶上的电极簇。应该注意的是

在这种情况下，该区域是指不同皮质上的表面位置的平均值。

将所有条件与无声音结果进行归一化，以显示链接的变化

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优势。

网络建设与分析

使用EEGlab将处理后的脑电图信号再次过滤为四个公共频率

频带：θ（4Hz-8Hz）、α（8Hz-12Hz）、β（12Hz-25Hz）和γ（25Hz-40Hz）

[62]. 然后使用这些滤波信号计算时频同步

在通道之间测量。图形网络是使用通道作为

节点和时频同步测量作为边缘权重。分离

为维护和检索阶段以及四种不同的频率创建了网络

乐队。

时间频率同步测量。

一种常见的同步测量称为锁相值（PLV）。PLV是一个

两个信号之间相位协方差的测量PLV是一个

测量两个信号之间的相位协方差。如果存在以下情况，则两个振荡器的PLV为1：

相位差是连续固定的，如果不断变化，则为0[63]。为了计算PLV，

使用Hilbert变换将EEG通道记录转换为分析信号

Matlab信号处理工具箱[64]。然后，a中hth通道的相位（弧度）

在维护或检索中，表示给定的时间􀀀 （t） 。相位差

通道h和通道i定义为

(2)

最后，为了创建完整的图形网络，将所有通道对相互比较

通过锁相值

(3)

其中是虚单位，其中T是历元持续时间，N是

离散步骤的总数。

图形网络测量。

从神经成像数据得出的功能网络的量化特征可以

h

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使用图形网络指标实现[56，65]。图形网络是无向的

加权和是使用电极通道作为节点（V={1，…，n}）和

PLV连接强度为无向边（E={（i，j）：􀀀 从i到j的边）。这个

可以使用定义的邻接矩阵A和边缘权重矩阵W来描述网络

像

(4)

(5)

其中，如果（i，j），n=16，a=1􀀀 否则为E和0。对称权的元素

矩阵的属性为0≤ w=w≤ i为1，j=1，…，n，i≠ j

使用三个常用指标分析网络：度、聚类系数和

中间性中心性。这些指标是使用大脑连接工具箱计算的

（BCT）。

1.第i个节点（D）的阶数是连接到该节点的边权重之和。它

是对从其他区域进入节点的信息量的度量，以及

使用以下公式计算

(6)

2.节点的聚类系数（）是相邻节点的比例

相互连接。可以将其视为周围区域的局部连通性度量

ij公司

纪（ij ji）

一、

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节点，定义为

(7)

未加权学位在哪里。将权重归一化为

使用确保保持在0和1之间。

3.节点的介数中心性（）是所有节点之间的最短路径数

通过节点i的节点。从节点j到h的长度为k的路径是k的序列+

1关于E.A.中的边，具有相邻连续节点的不同节点

j和h之间的最短路径使k最小化。从j到h的最短路径数为

由σ给出，包括节点i的路径数由σ（i）给出。这个

介数中心性，定义为

(8)

求第i个节点所在节点之间最短路径的分数之和。高的

介数中心性表明节点对整体传输有很大影响

通过网络获取信息。

连通率。

除了标准的图形网络度量之外，还有一个新的度量，即连通率

（CR），用于研究维持和恢复之间的差异

网络。16×16 PLV矩阵在所有时间段上取平均值，用于维护和检索

分别，以及两个平均矩阵，其结果由和给出

分别地为了计算CR，PLV检索矩阵的每个元素

是除以相应的维护连接值元素和

结果矩阵定义为CR。该度量提供了一种组合两个图的方法

在保持有关强度连续性的有价值信息的同时，转换为单个图形

在他们之间。根据这一定义，CR值越低，变化越小

维护和检索网络之间的连接强度。

jh jh

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统计方法

使用统计软件JMP分析行为和脑电图数据。倍数

ANOVAs用于分析行为反应数据和网络结构。

从今以后，条件指的是六种声刺激条件：无，纯音，

古典音乐，5Hz BB，10Hz BB和15Hz BB。频带是指频带：θ，

α、β和γ。通道是指记录的脑电图数据的16个单独通道。

连接是指额叶-颞叶（F-T）、额叶-顶叶（F-P）、额叶-枕叶（F-

O） ，顶枕（P-O）、顶颞（P-T）和颞枕（T-O）

连接。选择的事后测试是Tukey HSD，用于评估配对

边际均值比较。家族性错误率保持在最大0.05。

对于行为数据，原始数据集（N=28）自举100次。这个号码

因此它与对于行为数据，原始数据集（N=28）自举100次。这个号码

因此它与脑电图数据样本的数量在同一数量级上。一

由于所有统计分析均在自举模型上完成，因此选择了0.01的α水平

行为数据集。此外，由于规模较大，区域链接被引导了100次

数据集的标准差，α水平设置为0.0001，保守。

最后，使用普通最小二乘法（OLS）回归来确定

了解脑电图和行为数据之间的关系。受抚养人

变量为Δ精度。自变量包括维护和恢复

程度、聚类系数、介数中心性、区域联系强度、，

以及连通率。每个变量自举10000次，使变量

回归变量和因变量之间可以解释。回归是

在引导数据集上完成。相关分析确定存在较高的

每个指标之间的多重共线性程度，如图S1所示。相关性

每对的系数r为强正（黄色）或负（蓝色）。高

多重共线性意味着向回归中添加一个以上的参数将是同时存在的

冗余且无关紧要，因为所有参数都会预测类似的输出。因此

多元线性回归模型和线性混合模型不适用于此

分析相反，使用OLS回归分别评估每个指标，以确定其

能够描述记录的Δ精度。数据集，包括行为反应和

PLV连接网络已公开[66]。

后果

工作记忆任务表现

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单向方差分析表明，条件对Δ准确性的影响显著

（F（5594）=67.184，p<0.0001）。事后成对分析如图3所示

随着时间的推移，15Hz BB期间的性能明显比所有其他测试更准确

条件这是唯一的听觉刺激条件，产生了积极的变化

精度超过5分钟。所有其他声刺激条件产生负Δ精度。

然而，与对照组相比，参与者的反应时间没有显著变化

使用条件的方差分析（F（5594）=0.194，p=0.965）。

下载：

图3.Δ精度。

用不同字母标记的条件明显不同。

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连接网络

第一个单向ANOVA检查EEG数据，确定

维持组和对照组之间的网络显著不同（M=0.472，SD=0.037）

检索网络（M=0.524，SD=0.035）（F（12878）=1180.243，p<0.0001）。因此，两个

分别完成6×4析因方差分析，用于维持和恢复，以确定

条件和频带对网络结构的影响。两种ANOVAs产生相似的结果

重要的主要影响，如表1所示。对于维护和恢复，主要

条件和波段的影响显著，但相互作用不显著。邮递

hoc分析表明，θ带在两种维持过程中都有最大的激活

和检索段（p<0.0001）。其他频率没有发现显著影响

乐队。此后，本分析的其余部分将只检查θ带。图4显示

在维护和恢复竣工期间，六种情况下的平均PLV网络

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通过θ波段的脑电图信号。

下载：

表1.因子方差分析比较条件和频率的结果

乐队

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下载：

图4.Theta波段PLV连接网络权重矩阵。

对于每个权重矩阵，对角线始终等于一。

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连通率。

根据图4中的权重矩阵计算的CR，分析了由于以下原因而产生的显著影响：

条件使用单向方差分析。根据结果，声刺激类型具有

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对CR有显著影响（F（51434）=39.938，p<0.0001）。重要的事后成对

分析由图5中的不同字母表示。10Hz BB和

15Hz BB条件显著高于lo