Тренировка для памяти: полезные советы и лайфхаки из художественной литературы и нон-фикшн

• Примечание: p представляет собой групповую разницу. На уровне образования 0 — это отсутствие степени, 4 — средняя школа, 9 — докторская степень.

СДВГ был диагностирован в соответствии с Диагностическим и статистическим руководством по психическим расстройствам, четвертое издание (DSM-IV).В дополнение к оригинальному диагностическому интервью мы провели диагностическое интервью Коннерса для взрослых с СДВГ для DSM-IV, чтобы подтвердить текущий статус (Epstein, Johnson, & Conners, 2001). Пациенты соответствовали критериям либо только невнимательности, либо одновременно невнимательности и гиперактивности. Из включенных участников трое страдали мигренью, один — гипотриозом, а двое испытали легкие симптомы эпилепсии в детстве, но с тех пор лечение не требовалось. В дополнение к стимуляторам ( N = 35) трем были прописаны лекарства от мигрени (двое из них использовали это лекарство в зависимости от необходимости, а один проходил профилактическое лечение), один — от легкой депрессии (селективный ингибитор обратного захвата серотонина, регулярное лечение). использование), и один для гипотиреоза (регулярное использование).Из участников, которым были прописаны стимуляторы, семеро отметили, что меняют дозу в зависимости от потребности. Более того, восемь участников, которым были прописаны стимуляторы, сообщили, что они не принимают лекарство каждый день или иногда могут делать перерывы (например, во время каникул). Один участник сообщил, что в настоящее время он / она вообще не употребляет стимуляторы, несмотря на то, что он / она получил рецепт. Семь из потребителей стимуляторов принимали это лекарство менее года.Участники, принимавшие стимуляторы, подвергались отмыванию в течение 24 часов перед сеансами фМРТ перед проведением сеансов фМРТ. Два участника выбыли из исследования после предварительного тестирования и трое во время периода обучения из-за трудностей с графиком (два из экспериментальной группы и один из активной контрольной группы). Данные еще одного участника из группы активного контроля пришлось исключить из-за низкого качества МРТ. Участники с СДВГ, которые принимали стимуляторы, продолжали лечение во время тренировочного вмешательства.Экспериментальная группа и активный контроль не различались в отношении принимаемых ими стимуляторов (18/20 участников экспериментальной группы и 17 из 18 участников активного контроля принимали стимуляторы). Здоровые контроли служили в качестве контроля только для предварительного тестирования, таким образом, использовались для тестирования потенциальных групповых различий в активности, связанной с WM.

2.2 Самооценка

Шкала самооценки СДВГ у взрослых (ASRS) и Перечень оценок управляющих функций (BRIEF) для взрослых (Таблица 1).

2.3 Когнитивные меры

Срок службы компьютеризированной тестовой батареи около полутора часов (см. Таблицу 1). Здоровые контрольные группы прошли тестовую батарею один раз, а участники с СДВГ выполнили задания до и после периода обучения.

2.3.1 Двойная задача n-back

Из-за его широкого использования в визуализации мозга, когнитивных тренировках и исследованиях СДВГ (см. Раздел 1), мы выбрали задачу n-back в качестве нашей учебной задачи, а также в качестве меры оценки результатов до и после тренировки (Jaeggi, Buschkuehl, Jonides , & Perrig, 2008).Несмотря на то, что результаты поведенческого обучения и перевода выглядят довольно схожими, независимо от того, тренируются ли участники над одиночными или двойными задачами n-back (Au et al., 2015), мы выбрали двойную задачу по двум причинам. Во-первых, мы хотели проверить, похожи ли результаты поведенческого тренинга на результаты нашего предыдущего исследования двойного n-back тренинга в нейротипичной популяции (Soveri et al., 2017a). Во-вторых, мы предположили, что тренировка с двойным n-back потребует более широких когнитивных и нейронных процессов по сравнению с тренировкой с одиночным n-back, что приведет к более значительным изменениям в активности мозга (см. Thompson, Waskom, & Gabrieli, 2016).В двойном задании n-back участникам были представлены одновременные потоки фонологических и зрительно-пространственных стимулов. Фонологический поток включал восемь разных звуковых финских слогов (/ dy /, / ki /, / le /, / nä /, / pö /, / ro /, / su / или / ta /), в то время как зрительно-пространственные стимулы представляли собой белые квадраты. появляясь в восьми возможных местах на экране (вверху в середине, внизу в середине или в любом из четырех левых или правых углов от точки фиксации, которая была в центре). Слоги и квадраты предъявлялись одновременно (предъявление стимула 500 мс, интервал между стимулами 2500 мс).Задача заключалась в том, чтобы указать, соответствует ли текущий стимул тому, который был представлен в n-испытаниях. От участников требовалось реагировать на оба потока стимулов, то есть они должны были нажимать правую клавишу, если слог соответствовал представленному n попыток назад, и левую кнопку, если пространственное положение квадрата соответствовало положению квадрата n испытания назад. В каждом испытании цель могла появиться в фонологическом или зрительно-пространственном потоке, или в обоих. Задание состояло из 10 блоков последовательностей, каждый из которых состоял из 20 квадратов и 20 слогов.Общая продолжительность двойного задания n-back в предварительном тестировании составила около 12 минут. Задание было адаптивным, то есть сложность постоянно корректировалась в зависимости от производительности человека. Когда точность 90% была достигнута, n было увеличено на 1 в следующем блоке. Если уровень точности упал ниже 75% для любого типа стимула, n был уменьшен на 1. Уровень n мог варьироваться от 1 до 9. Сеанс начинался с последовательности 2-back, но изменялся на 1-back, если точность упала ниже 75%.В конце сеанса отображался экран результатов, показывающий наивысший уровень n , достигнутый во время сеанса, и количество завершенных блоков для каждого уровня n . Учитывая, что сложность задачи варьировалась в зависимости от выполнения задачи каждым участником (это означает, что показатели точности или RT не сопоставимы между участниками), мы использовали максимальный уровень n-back, достигнутый за сеанс, в качестве основной зависимой переменной (см. Soveri et al. ., 2017б).

2.3.2 Одиночные задачи n-back

Учитывая, что эффекты переноса считаются относительно узкими (Kirchner, 1958; Melby-Lervag, Redick, & Hulme, 2016; Soveri et al., 2017b), мы использовали два одиночных варианта n-back обученного двойного n- задняя задача в качестве отдельных показателей результатов во время сеансов фМРТ перед публикацией, а именно версия с визуально-пространственным материалом (местоположениями) и другая с визуально представленными цифрами. В визуально-пространственной задаче белые квадраты были представлены в восьми местах.В числовом варианте стимулы представляли собой цифры от 1 до 9, расположенные в центре экрана. Блоки начинались с инструкции типа задачи (уровень n-back). После инструкции каждая позиция / цифра оставались на экране в течение 1500 мс с межстимульным интервалом (ISI) 450 мс. Оба варианта задач включали четыре разных уровня n-back (0-back к 3-back) и блоки для каждого n-back уровня, представленные в уравновешенном порядке (0-back, 1-back, 2-back, 3-back, 3 -спинка, 2-спинка, 1-спинка, 0-спинка и т. д.). За исключением обучающей задачи, одиночные задачи n-back не были адаптивными, и использовались две кнопки ответа (совпадение и несовпадение) с уровнями нагрузки выше 0-back. В задании 0-back участники нажимали левую кнопку для каждого стимула. Было 10 испытаний, требующих ответа в каждом блоке, из которых два испытания были в среднем сопоставимыми (целевыми). Для числовых и зрительно-пространственных задач было пять блоков на уровень нагрузки, и, таким образом, одно задание n-back длилось около 13 минут. В качестве зависимых переменных использовались показатели точности (доля попаданий), усредненная по уровням 1, 2 и 3.Одиночные задания n-back выполнялись только во время эксперимента фМРТ.

2.3.3 Числовая и визуально-пространственная рабочая память

Участникам были представлены последовательности цифр или зрительно-пространственных стимулов различной длины (Pollack, Johnson, & Knaff, 1959). В вербальной версии последовательности состояли из цифр (1–9), а в зрительно-пространственной версии стимулы состояли из квадратов, появляющихся в восьми разных местах. Каждый крест был виден в матрице 1500 мс.Межстимульный интервал составлял 500 мс, в течение которых матрица была пустой. Стимулы были псевдо-рандомизированы в 28 последовательностей. Длина последовательности варьировалась от семи до четырнадцати, за исключением двух четырехъядерных последовательностей улова. Каждый раз, когда последовательность завершалась, участники повторяли цифры или квадраты, щелкая соответствующие числа на экране в правильном порядке или щелкая мышью в нужных местах. В обоих заданиях участники заранее не знали длину последовательности.Зависимыми переменными были общее количество правильно вызванных последовательностей местоположений / цифр.

2.3.4 Диапазон цифр

В задаче на диапазон цифр участникам было предложено повторить последовательности цифр в том же (вперед) или в обратном (обратном) порядке (Blankenship, 1938). Длина последовательности варьировалась от 2 до 9 цифр в задачах вперед и от 2 до 8 цифр в задачах назад. Цифры предъявлялись с интервалом одна секунда.Были введены две последовательности каждой длины. Когда участник правильно ответил на одну из последовательностей, длина последовательности увеличивалась на одну цифру. Задание завершилось, когда участник допустил две ошибки подряд. Зависимой переменной было общее количество правильно сообщенных последовательностей (усредненное по прямой и обратной версиям).

2.3.5 Непрерывный тест производительности

В задаче непрерывного теста производительности (CPT) участникам была представлена ​​последовательность букв с фиксированными чередующимися интервалами (1000, 2000 и 3000 мс) (Rosvold, Mirsky, Sarason, Bransome, & Beck, 1956).От них требовалось нажимать пробел для каждой буквы, кроме буквы X (вероятность 9,7%). Всего было 360 попыток, а продолжительность задания составила примерно 14 мин. Были использованы две зависимые переменные: ошибки упущения как показатель невнимательности и ошибки комиссии как показатель импульсивности.

2.4 Процедура вмешательства

Период обучения длился 5 недель (см. Рисунок 1, Рисунок S1 и Soveri et al., 2017a для аналогичного поведенческого исследования у здоровых взрослых).Участники обеих интервенционных групп тренировались три раза в неделю, один раз в лаборатории (факультет психологии Хельсинкского университета) и дважды дома. Для посттеста требовалось как минимум 10 сеансов, а время, затрачиваемое на обучение, было одинаковым в обеих группах (~ 25 мин на сеанс). Сеансы до и после тестирования и тренировки контролировались разными экспериментаторами. Рандомизация на основе лотереи (20 билетов для экспериментальной группы и 20 для активной контрольной группы) была проведена индивидуально для каждого участника после предварительного тестирования человеком, который собирался контролировать тренировочную сессию.Таким образом, экспериментаторы, проводившие оценки, а также сеансы визуализации, были слепы в отношении членства участника в группе. Сами участники также не знали, были ли они в экспериментальной группе или в активной контрольной группе. Участники получили портативные компьютеры для проведения практики дома, но им также разрешили использовать свой собственный компьютер.

Иллюстрация основных аспектов на разных этапах исследования

2.4.1 Опытная группа

Участники экспериментальной группы были обучены двойной задаче n-back, которая была такой же, как и та, что использовалась в тестовой батарее, за исключением того, что количество блоков в каждой тренировке было 20 вместо 10. После каждой тренировки, участники заполнили анкету, в которой они указали максимальный n -уровень, которого они достигли, а также их уровень мотивации и возбуждения во время тренировки, используя 10-балльную шкалу Лайкерта (где 0 = очень низкий и 10 = очень высокий ).Кроме того, программа создала файл журнала данных, который хранился на компьютере. Каждый участник провел не менее 11 тренировок, и 11 участников завершили все 15 тренировок (среднее количество тренировок = 13,8, SD, = 1,7, см. Рисунок S2).

2.4.2 Группа активного контроля

Активные элементы управления играли в видеоигру Bejeweled II от PopCap Games. В этой компьютерной игре 2004 года задача состоит в том, чтобы набирать очки, меняя драгоценный камень местами на соседний, чтобы создать цепочку из драгоценных камней одного цвета.Игра для активных элементов управления была выбрана на основе ее ограниченных требований к WM, общей привлекательности для широкой аудитории и ее успешного использования в предыдущих исследованиях (например, Soveri et al., 2017a). Участники играли в игру около 25 минут на каждой тренировке, и они также записывали свои самые высокие баллы в личные журналы тренировок. Каждый завершил как минимум 11 занятий, и 15 участников завершили все 15 учебных занятий (среднее количество занятий = 14,6 [ SD = 1,0], см. Рисунок S2).

2.5 Поведенческий анализ

Базовые различия при сравнении здоровых контролей и участников с СДВГ, а также между двумя тренировочными группами, состоящими из участников с СДВГ, оценивались с использованием независимых выборок t -тест и дисперсионного анализа (ANOVA). Внутри обученной группы мы проверили изменения в показателях эффективности или симптомов от предварительного теста к последнему, используя t-тесты для парных выборок. Кроме того, эффекты обучения были изучены с использованием анализа ковариации с результатами после тестирования в качестве зависимой переменной, группы вмешательства в качестве фиксированного фактора и результатов перед тестированием в качестве ковариаты.Поскольку показано, что влияние двойного тренинга n-back на симптомы связано с прогрессом в тренировке (Jones, Katz, Buschkuehl, Jaeggi, & Shah, 2018), участники экспериментальной группы были разделены на тех, кто выиграл, и кто выиграл. на основе медианного разделения их улучшений двойного n-back от предварительного теста к посттесту, чтобы изучить влияние тренировки на симптомы.

2,6 МРТ

Мы собрали данные фМРТ в Центре продвинутой магнитной визуализации (Университет Аалто) с помощью сканера Siemens MAGNETOM Skyra 3 T (Siemens Healthcare, Эрланген, Германия), который был установлен с 30-канальной головной катушкой.Мы провели два функциональных прогона, используя последовательность построения плоских изображений градиентного эхо-эха. В фМРТ использовались следующие параметры визуализации: TR 1,9 с, матрица вокселей 64 × 64, толщина среза 3,0 мм, разрешение в плоскости 3,1 мм × 3,1 мм × 3,0 мм. Время сканирования фМРТ было случайным по отношению к предъявлению стимулов, и первые четыре тома в каждом временном ряду изображения были отброшены для стабилизации намагниченности. Функциональные измерения состояли из 816 томов (408 для визуально-пространственных задач и задач n-back).Помимо фМРТ, перед третьим функциональным запуском для целей регистрации было получено структурное МР-изображение с T1-взвешенной последовательностью MPRAGE (TR 2,5 с, воксельная матрица 256 × 256, толщина среза 1 мм). Участники не сообщали о каких-либо значительных повреждениях после МРТ.

Задачи, представленные во время эксперимента фМРТ, проецировались на полупрозрачный экран за головой участников с помощью проектора данных с 3 микрозеркалами (Christie X3, Christie Digital Systems, Менхенгладбах, Германия).Расстояние до экрана было примерно 34 см через зеркало, расположенное над глазами участника (бинокулярное поле зрения 24 см).

2.7 Анализ фМРТ

Данные фМРТ были проанализированы с использованием инструментов FSL (Smith et al., 2004). Коррекция движения выполнялась с помощью инструмента регистрации линейных изображений FMRIB (MCFLIRT). Мы использовали инструмент Brain Extraction Tool (BET) для T1, а также функциональные изображения, чтобы изолировать ткань мозга от ткани, не относящейся к мозгу.Линейную регистрацию функционального изображения через анатомическое изображение в стандартном пространстве (шаблон MNI152, Монреальский неврологический институт) выполняли с использованием инструмента FMRIB Linear Image Registration Tool (FLIRT). Сопоставление функционального образа с анатомическим было выполнено с помощью шести преобразований твердого тела. При линейном преобразовании анатомического изображения в стандартное мы использовали 12 степеней свободы. Остаточное движение было регрессировано из функциональных данных на этапе моделирования. Мы также подтвердили, что не было никаких групповых различий в средних смещениях при любом сравнении (см. Таблицу S1) и что не было явных всплесков в данных, включенных в анализ.Функциональные данные были подвергнуты высокочастотной фильтрации с отсечкой 100 с. Пространственное сглаживание выполнялось отдельно для каждого объема данных путем установки для сигнала 4-миллиметрового ядра Гаусса.

Мы выполнили анализ данных общей линейной модели (GLM) с использованием программного обеспечения fMRI Expert Analysis Tool (FEAT, Woolrich, Ripley, Brady, & Smith, 2001), библиотеки программного обеспечения функциональной магнитно-резонансной томографии головного мозга (FMRIB) (FSL, выпуск 5.0.9). Улучшенная линейная модель FMRIB использовалась в анализе первого уровня.Гамма-функцию использовали для свертки функции гемодинамического ответа. Стандартный GLM первого уровня включал три регрессора задач (по одному для задач 1, 2 и 3) и мешающих регрессоров для инструкций (1) и движения (6). Задание 0-назад (нажатие кнопки «да / нет» для каждого стимула) использовалось в качестве базовой линии в модели. В результате контрасты первого уровня были следующими: 1 спина против 0 спины, 2 спины против 0 спины и 3 спины против 0 спины. Этот анализ проводился для выявления активаций на разных уровнях нагрузки.Были выбраны сравнения с задачей 0-спина вместо эффектов нагрузки (2-спина против 1-спины, 3-спина против 2-спины и 3-спина против 1-спины), поскольку эффекты нагрузки не учитываются. линейно, и поэтому эффекты тренировки, а также групповые различия будет сложнее интерпретировать. Кроме того, мы определили активацию (1 1 1) и деактивацию (-1 -1 -1) на трех уровнях нагрузки. На первом уровне отдельно анализировались данные для визуально-пространственных и цифровых задач n-back. Тот же фильтр верхних частот использовался для данных модели и временных рядов.

Анализ второго уровня с целью изучения сравнения групп и тренировочных эффектов был проведен с использованием локального анализа смешанных эффектов FMRIB (FLAME, Woolrich, Behrens, Beckmann, Jenkinson, & Smith, 2004). Этот метод был выбран вместо непараметрического вывода перестановок (Randomize), поскольку проверка перестановок не проверена и не рекомендована для многофакторных ANOVA с тремя факторами (обсуждение проверки перестановок с помощью ANOVA см. Manly & Francis, 1999, Francis & Manly, 2001 ).Мы провели анализ второго уровня, сравнивая активации для визуально-пространственных и цифровых задач n-back (см. Рисунок S3). Однако в дальнейшем анализе мы объединили две задачи, чтобы максимизировать статистическую мощность. Контрасты первого уровня, показывающие активации на разных уровнях нагрузки (объединение данных из зрительно-пространственных и цифровых задач), сравнивались в группах с СДВГ и здоровыми контрольными группами (1–1 и -1 1). Активации и деактивации для всех участников (см. Оверлеи на рисунках 2 и 4) были проанализированы для всех участников, чтобы интерпретировать групповые различия и эффекты обучения.Чтобы определить эффекты обучения в группе СДВГ, мы провели смешанный дисперсионный анализ с факторами Сеанс (предварительный тест, посттест), Группа (экспериментальная группа, Активная контрольная группа) и Задача (зрительно-пространственная задача, цифровая задача), с особым интересом к группе. × Сессионное взаимодействие. Мы также сравнили обученных участников с СДВГ (обе группы отдельно) и нетренированных здоровых участников, чтобы определить, восстанавливается ли аберрантная мозговая активность во время тренировки (аналогично Stevens et al., 2016).Чтобы интерпретировать эффекты обучения и возможное восстановление аберрантной активности, мы отдельно построили средние амплитуды в интересующих областях (радиус 10 мм) на основе вокселей, показывающих пиковые активации (см. Рисунок S4). При анализе всего мозга для учета множественных сравнений использовалось пороговое значение на основе кластеров. Надежность FLAME была подтверждена Эклундом, Николсом и Кнутссоном (2016). Чтобы убедиться, что наши анализы не содержат ложных срабатываний, мы использовали относительно высокие пороговые значения ( Z > 3.5, p <0,05).

3 РЕЗУЛЬТАТЫ

3.1 Исходные показатели поведения (участники с СДВГ по сравнению со здоровыми людьми из контрольной группы)

Выполнение задания, сравнивающее участников с СДВГ и здоровых людей контрольной группы на исходном уровне, представлено в Таблице 1. Единственные существенные групповые различия наблюдались в задаче СРТ и размахе цифр WM, в которой участники с СДВГ показали худшие результаты, чем здоровые контрольные. В визуально-пространственных и числовых одиночных задачах n-back, выполненных во время сеанса фМРТ, обе группы продемонстрировали эффект канонической нагрузки (см. Таблицу S2).Визуально-пространственные и числовые задачи существенно не различались по сложности (основной эффект от условия: ( F [1,40] = 0,02, p = 0,97, η _p ² = 0,00).

3.2 Активность мозга при выполнении заданий n-back на исходном уровне (СДВГ по сравнению со здоровыми людьми в контрольной группе)

Анализ всех участников и заданных нагрузок показал ожидаемую активацию в FPN, SN, нижней височной / боковой затылочной коре и нескольких подкорковых областях, включая мозжечок и полосатое тело.Противоположный контраст выявил деактивацию областей DMN в PCC / предклинье, VMPFC, SMN, а также в нижней височной и латеральной затылочной / затылочно-теменной коре (рис. 2а). Мозговая активность была в значительной степени схожей между визуально-пространственными задачами и задачами n-back, отражая поведенческие данные. Единственные значимые эффекты типа стимула для всех участников наблюдались в дорзальном зрительном отделе, в основном в латеральной затылочной коре (рис. S3) с обеих сторон. Из-за большого перекрытия между двумя одиночными задачами n-back мы свернули данные по обоим вариантам задач для последующего анализа, чтобы увеличить мощность.

(a) Групповые различия (здоровые контрольные и участники с СДВГ) в активности мозга у нетренированных участников во время n-back заданий на каждом уровне нагрузки (1-спина против 0-спина, 2-спина против 0-спины, и 3-спина против 0-спины). На противоположных противоположностях (участники с СДВГ по сравнению со здоровыми людьми из контрольной группы) значимой мозговой активности не наблюдалось. (b) Мозговая активность участников с СДВГ в экспериментальной группе при посттесте по сравнению с нетренированными здоровыми людьми из контрольной группы.Красные и синие края на каждом рендеринге мозга показывают границы активаций и деактиваций для всех участников и уровней нагрузки. (c) Тренировочные эффекты в экспериментальной группе и здоровой контрольной группе в DMN-концентраторах. Z = 3,5, исправлено p <0,05

В задачах 1-спина и 0-спина групповые различия (здоровый контроль> СДВГ) наблюдались в билатеральном IFG, левом заднем мозжечке и правой медиальной височной извилине (рис. 2а, таблица 2).В задачах 2-спина и 0-спина были дополнительные групповые различия в активности правой нижней теменной коры, предклиния / PCC, правого заднего мозжечка и левого переднего мозжечка (рис. 2а, таблица 2). В дополнение к областям, показывающим групповые различия в задачах 2-спина и 0-спина (за исключением правой IFG, которая показывала групповые различия только в контрасте 1-спина и 0-спина), также были выявлены задачи 3-спина по сравнению с 0-спиной. групповые различия в VMPFC, правом SMN, SMA / ACC, двусторонней зрительной коре и нескольких подкорковых областях (рис. 2а, таблица 2).

• Примечание: Для каждой области мы сообщаем количество вокселей, Z -баллов и максимальные координаты для каждого кластера активации выше 100 вокселей.

3.3 Влияние тренировки на выполнение заданий у взрослых с СДВГ

Экспериментальная группа и Активный контроль не различались по своим демографическим характеристикам или симптомам внимания при предварительном тестировании (Таблица S3). В течение всего периода обучения мотивация участников экспериментальной группы составляла в среднем 7 баллов ( SD, = 1,8), а уровень их возбуждения — 5.8 (1.8) (см. Рисунок S2). В начале тренировки участники были относительно оптимистичны, указав, что тренировка может иметь преимущества в отношении их симптомов СДВГ (средний балл = 8,0 [1,0] по шкале от 1 до 10, где 10 соответствует высокой степени уверенности). Активные контрольные группы сообщили о среднем уровне мотивации 6,3 ( SD, = 2,2) и уровне возбуждения 6,4 ( SD, = 2,0) (см. Рисунок S2). Предположительно из-за высоких требований к вниманию даже контрольная группа ожидала некоторой выгоды от тренировок в отношении симптомов СДВГ в начале тренировки (средний балл = 6.6; SD = 2,5). Не было различий между экспериментальной и активной контрольной группами по заявленной мотивации ( t = 0,91, p = 0,37) или уровням возбуждения ( t = 0,91, p = 0,37), и, кроме того, не было значительных групповых различий в ожидаемой тренировочной пользе между двумя группами ( t = 1,91, p = 0,07).

Участники с СДВГ, отнесенные к экспериментальной группе, значительно улучшили свои показатели в двойном задании n-back в зависимости от тренировки (рисунки 3 и 4, таблица S4).Хотя участники с СДВГ, отнесенные к активной контрольной группе, показали улучшенную производительность в двойном задании n-back и на посттесте, улучшение было более выраженным в экспериментальной группе (взаимодействие группы × сеанс ( F [1,38] = 28,3, p <0,0001, η _p ² = 0,45). Напротив, в одиночных задачах n-back, выполненных на фМРТ сканере, не было значительных изменений до и после тестирования в обеих группах. , а также взаимодействия Группа × Сессия не были значительными (Таблица S4).

Максимальный n-уровень в двойном задании n-back на каждой тренировке (1–15) для каждого участника с СДВГ в экспериментальной группе

Тренировочные эффекты в экспериментальной группе и активной контрольной группе. G × S относится к взаимодействию Группа × Сеанс

Экспериментальная группа также улучшила больше, чем Активная контрольная группа, в зрительно-пространственной версии текущей задачи памяти (взаимодействие группы × сеанс ( F [1,38] = 6.9, p <0,05, η _p ² = 0,17), но не в цифровой версии (рисунок 4, таблица S4). В задаче на размах цифр только экспериментальная группа улучшила свои показатели от предварительного теста до посттеста, но взаимодействие группа × сеанс не было значимым (рисунок 4, таблица S4). В CPT обе группы совершили меньше ошибок комиссии при посттесте, и, кроме того, активные элементы управления сделали меньше ошибок пропуска (рисунок 4, таблица S4). Однако ни одно из взаимодействий Группа × Сеанс не было значимым.

Количество баллов по шкале ASRS-B и общее количество баллов по шкале ASRS численно уменьшились в экспериментальной группе после тестирования (таблица S4). Однако ни эти эффекты, ни взаимодействия группа × сеанс не были значительными. В баллах ASRS-A не было изменений внутри или между двумя группами. Тем не менее, для дальнейшего изучения любых связанных с тренировкой изменений симптомов, мы провели разделение медианы внутри экспериментальной группы, разделив участников с высоким и низким коэффициентом выигрыша в соответствии с их улучшением двойного n-back от предварительного теста к посттесту.Этот анализ показал, что участники экспериментальной группы, у которых улучшилось меньшее улучшение, показали значительное снижение их ASRS-A (группа × сессия F [1,20] = 5,8, p <0,05, η _p ² = 0,26), ASRS-B (группа × сессия F [1,20] = 7,3, p <0,05, η _p ² = 0,30) и в ASRS-общие баллы (Группа × Сессия F [1,20] = 7,7, p <0,05, η _p ² = 0.31) относительно активных элементов управления.

3.4 Влияние тренировки на мозговую активность, связанную с WM, у взрослых с СДВГ

Когда были учтены изменения в группе активного контроля (взаимодействие группа × сеанс, рисунок 5, таблица 3), мы наблюдали связанные с тренировкой изменения активации мозга только в анализе, который проводился для каждого уровня нагрузки n-back. Этот анализ выявил взаимодействия группы × сеанс в широко распространенных областях, охватывающих DLPFC, верхнюю и нижнюю теменную кору, предклинье и SMA / ACC.Построение данных отдельно между пространственными и цифровыми задачами предложило разные шаблоны для обученной задачи и нетренированной задачи (рис. 5). В частности, в обученной задаче активность в экспериментальной группе обычно снижалась, в то время как в нетренированной задаче активность повышалась. Следовательно, существовало два различных паттерна тренировочных эффектов, которые способствовали взаимодействию Группа × Сеанс.

Модуляции, связанные с тренировкой (Группа [Экспериментальная группа, Активная контрольная группа] × Сеанс [предварительное тестирование, посттест] взаимодействие) активности мозга в задачах n-back у участников с СДВГ. Z = 3,5, исправлено p <0,05. Мы отдельно построили график эффектов для каждого отдельного состояния в ключевых областях, представляющих интерес, чтобы прояснить интерпретацию результатов. ТАБЛИЦА 3. Метки областей мозга, показывающие эффекты тренировки у участников с СДВГ (взаимодействие группы × сеанс) на всех уровнях нагрузки, а также количество вокселей, баллы Z и максимальные координаты для каждого кластера активации выше 100 вокселей.

По сравнению со здоровым контролем на исходном уровне, активность мозга в экспериментальной группе после теста различалась в задачах 1-спина по сравнению с 0-спиной в основном в правом DLPFC, IFG и MTG, а также в левом заднем мозжечке (рис. 2б).В задании «2 спины по сравнению с 0 спиной» различия между экспериментальной группой после теста и здоровым контролем на исходном уровне наблюдались в правом IFG, PPC, двустороннем MTG, левом переднем и заднем мозжечке и правом заднем мозжечке. После тренировки экспериментальная группа отличалась от здоровой контрольной только двусторонним МТГ и левым задним мозжечком. Таким образом, групповые различия в DMN (предклинье / клиновидный клин и VMPFC), наблюдаемые до периода обучения, больше не присутствовали после периода обучения, особенно в требовательном состоянии 3-спина по сравнению с 0-спиной.Однако нанесение данных в области, показывающие пиковые активации (см. Рисунок S4), предполагает аналогичные эффекты до и после воздействия в экспериментальной группе и группе активного контроля (рисунок 2c).

4 ОБСУЖДЕНИЕ

Мы провели первое рандомизированное контролируемое исследование, чтобы выявить, как функции мозга у взрослых с СДВГ могут реагировать на целевое вмешательство WM. Сначала мы сравнили активность мозга во время n-back WM-заданий между нетренированными участниками с СДВГ и здоровыми людьми из контрольной группы, чтобы изучить аберрантную мозговую активность.Затем мы случайным образом распределили участников с СДВГ на одно из двух вмешательств: экспериментальную группу, которая тренировалась трижды в неделю по двойному заданию n-back, и активную контрольную группу, которая тренировалась в игре на сопоставление объектов (Bejeweled 2) с более низкими требованиями к WM. .

4.1 Базовые различия между СДВГ и здоровыми людьми

4.1.1 Когнитивные функции

Как и ожидалось, по сравнению со здоровыми участниками контрольной группы, участники с СДВГ демонстрировали ряд дефицитов, начиная от клинических симптомов невнимательности и импульсивности, оцениваемых ими самими, и заканчивая соответствующими поведенческими характеристиками, на что указывает CPT и размах цифр на исходном уровне (Таблица 1).Эти эффекты согласуются с предыдущими исследованиями СДВГ (см. Corkum & Siegel, 1993; Martinussen et al., 2005). Наше наблюдение также согласуется с нашими наблюдениями, что взрослые с СДВГ относительно хорошо справлялись с заданиями n-back, демонстрируя те же уровни поведенческой эффективности, что и здоровые люди в контрольной группе (например, Massat et al., 2012; Valera et al., 2005).

4.1.2 Функционирование мозга, связанное с WM

В соответствии с нашими гипотезами, по сравнению со здоровыми людьми из контрольной группы, наши участники с СДВГ демонстрировали аномальное функционирование мозга, связанное с WM, на исходном уровне.Эти групповые различия наблюдались как снижение активности мозга в группе СДВГ в DMN, SN, FPN, а также в затылочной и височной коре и мозжечке по сравнению со здоровым контролем (Рисунок 2a, Таблица 2). Эти области мозга часто использовались в предыдущих исследованиях n-back с участием участников с СДВГ (Bayerl et al., 2010; Brown et al., 2012; Cubillo et al., 2014; Kobel et al., 2009; Mattfeld et al. , 2015; Валера и др., 2010). Эти эффекты кажутся последовательными, несмотря на часто наблюдаемое отсутствие групповых различий в выполнении задач (Massat et al., 2012, Valera et al., 2005), используя другие задачи WM (Cortese et al., 2012), или даже в состоянии покоя (Castellanos & Proal, 2012). Наше исследование дополняет эту литературу тем, что в нашей группе наблюдались различия в активности мозга, несмотря на сопоставимые поведенческие характеристики, и, таким образом, эффекты не могут быть объяснены более сложной задачей для участников с СДВГ (Salmi et al., 2018). Важно отметить, что групповые различия были отражены в более распределенных мозговых сетях в условиях более высоких требований к WM, что согласуется с предыдущими исследованиями.

4.2 Учебное пособие

4.2.1 Поведенческие выводы

В нашем рандомизированном вмешательстве среди участников с СДВГ мы наблюдали поведенческие эффекты, которые в целом соответствуют предыдущим исследованиям обучения WM при СДВГ (Cortese et al., 2015) и здоровой контрольной группе (см. Melby-Lervag et al., 2016; Soveri et al., 2017b). В частности, группа СДВГ, которая практиковала WM с двойной задачей n-back, улучшила не только обучаемые задачи (рис. 3), но и некоторые другие тесно связанные показатели WM, а именно: размах цифр и задачи визуально-пространственной оперативной памяти (таблица S4). .Обе группы улучшились в задаче для нетренированного внимания (CPT), которая отличает участников с СДВГ от здоровой контрольной группы на предварительном тесте (таблица S4), что указывает на то, что либо оба вмешательства требовали процессов внимания, и / или что результаты отражали эффекты повторного тестирования. Однако, учитывая, что эффективность CPT в целом стабильна, а эффекты повторного тестирования наблюдаются редко (Halperin et al., 1991), эти улучшения могут иметь клиническое значение, особенно потому, что участники с СДВГ больше не отличались от здоровых людей из контрольной группы на пост-тест (см. ошибки комиссии в таблице S4).Ограниченное влияние тренировок WM на симптомы СДВГ у взрослых также согласуется с предыдущими исследованиями (Dentz, Guay, Parent, & Romo, 2017). Любопытно, что симптомы СДВГ снизились по сравнению с активной контрольной группой только у тех участников, у которых улучшилось наименьшее улучшение в обученной задаче. Этот результат может быть результатом постоянно повышенного внимания тех участников, которым не удается разработать новые стратегии (см. Fellman et al., 2020). Следует отметить, что этот эффект скорее противоположен эффекту «богатый становится богаче», который часто наблюдается в когнитивных тренировках (Guye, De Simoni, & von Bastian, 2017; Karbach, Könen, & Spengler, 2017; Lövdén, Brehmer, Li, & Lindenberger, 2012), но также есть предварительные доказательства гипотезы компенсации (что те, у кого изначально есть проблемы, выиграют больше, слабее), которую мы наблюдали здесь (Lövdén et al., 2012).

4.2.2 Модуляция сетей WM, связанная с обучением, в ADHD

Наши результаты во многом совпадают с предыдущими исследованиями подростков с СДВГ (Stevens et al., 2016) и расширяют их. В частности, здесь мы показываем, что эффекты тренировки WM на сети мозга наблюдаются у взрослых с СДВГ по сравнению с активным контролем, и, кроме того, с использованием задачи вмешательства (n-back), которая широко использовалась в исследованиях когнитивной тренировки (Pergher et al., 2020). Таким образом, наши результаты соответствуют предположению о том, что функциональные компоненты WM являются общими для определенных типов задач (Daniel et al., 2016; Emch et al., 2019; Rottschy et al., 2012; Wager & Smith, 2003). Напротив, недавнее пилотное исследование, проведенное у детей с СДВГ, не обнаружило каких-либо связанных с тренировками модуляций в коре головного мозга (de Oliveira Rosa et al., 2019), которые могли быть связаны с различными возрастными группами и / или их небольшой выборкой. размер.

Как и ожидалось, вмешательство (экспериментальная группа vs.Активная контрольная группа) × Сеанс (до и после) взаимодействия почти исключительно наблюдались в областях, которые уже были активированы на исходном уровне (см. Рисунки 2a, b). В частности, связанные с тренировкой модуляции мозговой активности наблюдались в широко распространенных сетях мозга, охватывающих несколько областей ПФК, охватывающих дорсо- и вентролатеральные области и простирающихся на медиальные области (SMA), а также двусторонний ППК. Настоящие результаты, касающиеся PFC, согласуются с недавним метаанализом, демонстрирующим, что модуляция этой области отличает обучающие исследования WM от обучающих исследований, нацеленных на перцепционно-моторные функции (Salmi et al., 2018а). Хотя связанные с тренировкой модуляции активности PPC, по-видимому, не так часто сообщаются в здоровой контрольной группе, как эффекты тренировки в PFC (Salmi et al., 2018a), участие PPC предполагалось в различных исследованиях, начиная с Olesen et al. (2004), см. Обзор Константинидиса и Клингберга (2016)). Кроме того, влияние тренировки WM на активность префронтальной коры, возможно, было более распространенным в настоящем исследовании, чем во многих других исследованиях. Тем не менее, все области PFC, показывающие связанные с тренировкой модуляции в настоящем исследовании, также были описаны в предыдущих исследованиях визуализации человеческого мозга при обучении WM.Следовательно, широко распространенные эффекты, вероятно, скорее объясняются величиной эффекта, а не меньшей фокусной картиной как таковой (Constantinidis & Klingberg, 2016; Salmi et al., 2018a). Имеются также данные о связанных с тренировками модуляциях функциональных (Astle, Barnes, Baker, Colclough, & Woolrich, 2015; Jolles, van Buchem, Crone, & Rombouts, 2013; Takeuchi et al., 2013) и анатомических (de Lange et al., 2013). al., 2017; Salminen, Mårtensson, Schubert, & Kühn, 2016; Takeuchi et al., 2010), связность в этих сетях, а также изменения в активности связанной системы нейротрансмиттеров (Bäckman & Nyberg, 2013).Что касается PFC, есть даже свидетельства связанных с обучением изменений в кодировании нейрональной популяции PFC у нечеловеческих приматов (Meyers, Qi, & Constantinidis, 2012). Следовательно, что касается СДВГ, можно использовать различные методы визуализации мозга, чтобы еще более детально охарактеризовать пластичность, связанную с тренировкой.

Области мозга, эффекты тренировки которых неоднократно демонстрировались в предыдущих исследованиях, но не наблюдались в настоящем исследовании, в основном ограничиваются подкорковыми областями, такими как полосатое тело (Bäckman & Nyberg, 2013).Причин, по которым здесь не наблюдались модуляции активности стриатума, могло быть несколько. Во-первых, как и в других подкорковых областях, изменения амплитуды полосатого тела обычно меньше, чем в коре головного мозга. Возможно, наш экспериментальный план был просто недостаточно чувствителен, чтобы обнаружить такие эффекты. Во-вторых, может оказаться, что какой-то другой показатель, кроме изменения амплитуды, лучше подходит для обнаружения тренировочных эффектов в полосатом теле. Например, здесь теоретически могут быть мотивированы функциональная связность или вариабельность ответа из-за роли полосатого тела в модуляции активности коры головного мозга.В-третьих, регистрация здесь проводилась на уровне всего мозга с помощью методов, которые не оптимизированы для точного выравнивания подкорковых областей. Следовательно, возможно, что возможные обучающие эффекты в полосатом теле могли быть нечеткими из-за умеренных ошибок регистрации при анализе на уровне группы. Наконец, могло случиться так, что сигналы полосатого тела не модулируются тренировкой у участников с СДВГ, как у здоровых участников. Из-за важной роли полосатого тела при СДВГ (см. Castellanos & Proal, 2012), было бы важно изучить этот вопрос дальше в отдельных исследованиях, направленных на обнаружение модуляции активности полосатого тела.

Как и ожидалось, в настоящем исследовании тренировочные эффекты наблюдались как в виде увеличения, так и снижения активности мозга (Chein & Schneider, 2005; Salmi et al., 2018). Настоящее исследование впервые включало в себя как критериальную задачу, так и аналогичную по структуре задачу, близкую к переносу, демонстрируя различные эффекты тренировки в этих двух условиях. В частности, мы наблюдали широко распространенное снижение активности мозга, связанное с тренировкой, во время выполнения тренировочной задачи и повышение активности во время выполнения структурно аналогичного варианта задачи.Наш вывод согласуется с подходом к обучению навыкам, в котором упор делается на изучение конкретных задач (Chein & Schneider, 2012). Основываясь на этом подходе, различия между связанными с обучением изменениями в обученной задаче и нетренированной задаче могут быть хорошо объяснены различными процессами, задействованными на разных этапах обучения. Более конкретно, в обученных задачах, вероятно, имела место постепенная автоматизация, в то время как в нетренированных задачах обучение могло вызвать повышенное внимание, которое, как считается, происходит на более ранних этапах обучения (Chein & Schneider, 2012, см. Также Kuhn et al. ., 2013). Отсутствие автоматизации в нетренированном задании также может объяснить, почему тренировочные эффекты часто бывают довольно непродолжительными (см. Melby-Lervåg & Hulme, 2013).

4.2.3 Восстановление аномальной активности при СДВГ

Наши результаты показали, что по сравнению со здоровым контролем, несколько областей мозга, показывающих аберрантную активность у участников с СДВГ на исходном уровне, показали восстановление, связанное с тренировкой, после вмешательства. В частности, после теста паттерны мозговой активности у участников с СДВГ больше не отличались от здоровых людей в двусторонней DLPFC, SMA, FEF и PPC.Мы интерпретируем эти эффекты как модуляцию активности, связанной с WM, в результате тренировки в соответствии с гипотезой перераспределения. Предыдущие исследования СДВГ не смогли продемонстрировать такие эффекты из-за отсутствия здорового контроля, необходимого для определения аберрантной активности на исходном уровне, и отсутствия использования активных контролей. Тем не менее, в исследованиях шизофрении есть некоторые свидетельства восстановления функции мозга помимо связанных с задачей эффектов (Li et al., 2015), и, таким образом, наши результаты согласуются с этими более ранними выводами, отражая реакцию областей мозга, вовлеченных в СДВГ, на целевые обучение.

Активность в концентраторах DMN (предклинье / PCC, MPFC и угловая извилина), которые отличали участников с СДВГ от здоровых контрольных лиц на исходном уровне (рис. 2а), показала аналогичные эффекты восстановления при послетестировании. Однако, как показано на рисунке 2c, эти эффекты не ограничивались экспериментальной тренировочной группой, но они также наблюдались в активной контрольной группе. Было продемонстрировано, что функционирование этих областей регулируется вмешательством внимательности (Bachmann et al., 2018), а также есть некоторые свидетельства того, что лечение стимуляторами влияет на восстановление функций DMN (Cubillo et al., 2014). Таким образом, настоящие результаты предполагают, что расширенное обучение с задачей, требующей внимания, может влиять на DMN у участников с СДВГ, но такие эффекты могут не быть конкретно связаны с WM. Эффекты восстановления DMN, по-видимому, ограничиваются передними областями, учитывая, что ни дорсальный медиальный DMN (медиальная / нижняя височная кора), ни задний мозжечок не показали никаких эффектов восстановления после тренировки.Следует отметить, что мониторинг изменений активации во время тренировочного периода был бы полезен для подтверждения того, что эти эффекты не являются просто эффектами повторного тестирования.

Доказательства восстановления аномальных функций мозга могут иметь важное клиническое применение. Например, визуализация мозга может не только улучшить наше понимание гибкости функций мозга, но также может привести к новым целям для вмешательств. Например, визуализация головного мозга может, например, выявить эффекты «вздутия» (изменения в мозге, которые еще не сразу наблюдаются в поведении), которые могут быть дополнительно изучены в поведенческих исследованиях.Также может быть, что поведенческие результаты измерения других когнитивных функций (Jaeggi & Buschkuehl, 2014) или повседневных проблем (Cortese et al., 2015) не всегда отражают соответствующие эффекты. В целом, требуется дополнительная работа, чтобы лучше понять потенциальные последствия обучения WM, особенно с использованием как обученных, так и нетренированных версий задач в качестве показателей результатов, чтобы пролить больше света на потенциальные дифференциальные эффекты на активность мозга.

5 ОГРАНИЧЕНИЙ

Одним из ключевых ограничений в современных исследованиях когнитивного тренинга является то, что эффекты переноса часто ограничены (Melby-Lervag et al., 2016; Soveri et al., 2017a). Хотя мы наблюдали некоторые эффекты, которые выходили за рамки тренированных задач, в нашем исследовании эффекты также были скромными. Точно так же эффекты нейровизуализации, наблюдаемые в настоящем исследовании, не так сильны, что может быть связано с отсутствием поведенческих эффектов. Хорошо известно, что существуют значительные индивидуальные различия в результатах обучения и передачи (Jaeggi, Buschkuehl, Shah, & Jonides, 2013), и это может быть проблемой, особенно в относительно небольших выборках, обычно собираемых при исследованиях изображений мозга.Компромисс при выборе парадигмы, включающей множество функций компонентов WM, заключается в том, что результаты обучения не следует интерпретировать слишком узко с точки зрения специализированной подфункции. На нынешние групповые сравнения при предварительном и последующем тестировании вполне могли повлиять индивидуальные различия в требованиях к заданию, возбуждении и мотивации, которые мы не смогли проверить в этой выборке. Также возможно, что на улучшение тренировок в некоторой степени повлияло то, что часть тренировок проводилась дома.Это может вызвать индивидуальную изменчивость, которая может уменьшить некоторые эффекты на групповом уровне. Мы наблюдали устойчивые эффекты тренировки на активацию мозга в одиночных задачах n-back только тогда, когда анализ проводился по трем уровням нагрузки. Несмотря на то, что невозможно использовать обычно рекомендуемую пороговую обработку на основе перестановок в этом типе дизайна ANOVA, этот обучающий эффект был устойчивым на трех уровнях нагрузки задачи n-back даже при очень строгой пороговой обработке. Однако объединение нескольких уровней нагрузки в анализе может ограничить интерпретацию результатов.Например, нефокусный характер тренировочных эффектов может быть связан с включением в анализ менее сложных задач, даже несмотря на то, что было высказано предположение, что обучение WM действительно затрагивает также многие другие области мозга, помимо DLPFC (Salmi et al., 2018a). . В будущих исследованиях можно будет отделить эффект нагрузки от общего тренировочного эффекта, увеличив количество данных, собираемых для каждого уровня нагрузки, или уменьшив количество уровней сложности. Наконец, используя устранение искажений на основе карт полей, мы могли бы получить немного лучшую регистрацию отдельных функциональных карт мозга в стандартном пространстве, особенно в VMPFC и нижних височных областях, что могло привести к некоторым активациям, которые мы не смогли выявить. с текущим анализом.

6 ВЫВОДОВ

Настоящее исследование предоставляет первое доказательство того, что функции мозга с СДВГ все еще чувствительны к тренировкам WM в зрелом возрасте. Мы также подтверждаем предварительные результаты по подросткам с СДВГ, опубликованные Stevens et al. (2016), предполагая, что функции мозга при СДВГ можно регулировать с помощью обширных когнитивных тренировок. Практика WM с двойной задачей n-back привела к модуляции положительной для задачи активности FPN, в частности, обучение WM привело к перераспределению связанной с WM деятельности, которая была наиболее заметной в PFC.Мы также обнаружили доказательства того, что обучение WM восстанавливает некоторую аберрантную активность, и что нейронные механизмы различались при обучении и задачах передачи. Важно отметить, что связанные с тренировкой изменения мозговой активности были разными в тренированных и нетренированных задачах, активность в тренированной задаче снижалась на посттестах, в то время как в нетренированной задаче наблюдалось увеличение активности. Это открытие может дать информацию о будущих разработках парадигм обучения WM для вмешательств при СДВГ, продемонстрировав, что близкий перенос может происходить из-за повышенной активности мозга, но он также может сделать его менее устойчивым, чем эффекты, специфичные для конкретной задачи, которые, вероятно, включают автоматизацию.Однако, учитывая умеренные эффекты передачи поведения, наблюдаемые здесь, настоящие результаты нейровизуализации в настоящее время имеют в основном теоретическую ценность.

БЛАГОДАРНОСТИ

Исследование было поддержано Академией Финляндии (гранты № 260276 и № 323251 Матти Лайне, гранты № 260054 и № 297848 Киммо Алхо и гранты № 325981 и № 328954 Джухе Салми) и Фондом Университета Або Академи для Проект BrainTrain. Авторы благодарны пяти научным сотрудникам (Катри Миккола, Элина Накане, Иикка Юли-Куйны, Туйя Толонен и Нора Моберг), которые участвовали в сборе данных, а также рентгенологу (Марите Каттелус) за помощь с измерениями МРТ.Мы также хотим поблагодарить анонимных рецензентов этой статьи (в частности, Рецензента 2) за конструктивные и исключительно подробные комментарии.

КОНФЛИКТ ИНТЕРЕСОВ

Ни один из авторов не имеет биомедицинских финансовых интересов или потенциальных конфликтов интересов.

ВЗНОС АВТОРОВ

Джуха Салми: Дизайн эксперимента; сбор и анализ данных; написание рукописи и ее редакция, которая была прокомментирована, дополнена или согласована всеми авторами. Матти Лайне: Дизайн эксперимента; прокомментировал анализ данных; отбор, набор и диагностика пациентов. Анна Совери: Дизайн эксперимента; прокомментировал анализ данных. Киммо Алхо: Дизайн эксперимента; прокомментировал анализ данных. Вильями Салмела: Дизайн эксперимента; прокомментировал анализ данных. Susanne M. Jaeggi: Дизайн эксперимента; прокомментировал анализ данных. Пекка Тани: Дизайн эксперимента; отбор, набор и диагностика пациентов. Сами Леппямяки: Дизайн эксперимента; отбор, набор и диагностика пациентов. Анниина Коски: Отбор, набор и диагностика пациентов.

курсов тренировки памяти — Доминик О’Брайен

Курсы

разработаны специально для ваших нужд, будь то One-2-One или для групп

Обучение предназначено для высокоэффективных физических лиц, корпораций, открытых открытых курсов или студентов.

Элементы типичного курса включают, но не ограничиваются…

• Стать чемпионом по памяти

o Введение

o Память — Умная тренировка для вашего мозга

o Демонстрация мощности памяти

o Ваша память и почему мы забываем

o Кратковременная и рабочая память — секрет раскрыт

o Базовые измерения — забавный тест

o Слова, числа, имена и лица

o Искусство памяти

o Три ключа — ассоциация, воображение, местонахождение

o Метод связи

o Метод рассказа — быстро усвоить знания

o Как запомнить журнал или газету

o Возможности вашего мозга

o Функции мозга

o Создание заметок — Mind Mapping

o Воображение

o Метод путешествия

o Искусство запоминания чисел

o Простые числовые формы

o Доминиканская система

o Необычайные навыки запоминания чисел

o Практическое применение

o Календарь для ходьбы

o Как стать «Пчелой-правописцем».

No related posts.