title: Spatial and Temporal Dynamics of Visual Working Memory Maintenance
Creators: name: Degutis, Jonas Karolis
Publisher: name: Humboldt-Universität zu Berlin
Year: 2024
Subjects: subject: Visuelles Arbeitsgedächtnis
subject: Funktionelle Magnetresonanztomographie
subject: Kognitive Neurowissenschaft
subject: Hochfeld-Magnetresonanz
subject: Maschinelles Lernen
subject: Visual working memory
subject: Functional MRI
subject: Cognitive neuroscience
subject: High-field imaging
subject: Machine learning
subject: 150 Psychologie

description: Diese kumulative Dissertation umfasst zwei Studien zu den räumlichen und zeitlichen neuronalen Dynamiken des visuellen Arbeitsgedächtnisses (VA). Die erste Studie untersuchte, wie die oberflächlichen und tiefen Schichten des präfrontalen Kortex (PFC) zur Enkodierung, Aufrechterhaltung und zum Abruf von VA-Informationen bei unterschiedlichen Gedächtnisbelastungen beitragen. Die Ergebnisse zeigten, dass die oberflächlichen PFC-Schichten bei hoher Belastung während der Verzögerung und des Abrufs stärker aktiviert waren. Multivariate Decodierungstechniken zeigten eine dynamische neuronale Kodierung mit drei Clustern generalisierter Aktivitätsmuster in den Phasen der Enkodierung, Verzögerung und des Abrufs. Es gab jedoch keine Generalisierung zwischen diesen Phasen, was auf unterschiedliche neuronale Populationen für jede Phase hinweist. Die zweite Studie untersuchte die Mechanismen, die VA bei Ablenkungen aufrechterhalten. Dabei wurden Daten aus einer früheren Studie erneut analysiert, in der die Teilnehmer drei Arten von Aufgaben ausführten: eine mit einer leeren Verzögerungsphase, eine mit einem Orientierungsablenker und eine mit einem Rauschablenker. Die Studie analysierte die zeitliche Generalisierung der neuronalen Codes in Regionen des visuellen Kortex und prüfte, ob VA und Ablenker dieselben neuronalen Subräume nutzen. Die Ergebnisse zeigten eine dynamische Kodierung während der frühen und späten Verzögerungsphasen. Zudem wurden VA und der Orientierungsablenker in getrennten, nicht überlappenden Subräumen aufrechterhalten, was auf unterschiedliche neuronale Populationen für VA und Ablenker hindeutet. Zusammenfassend erweitert die Dissertation das Verständnis darüber, wie der PFC und visuelle Areale VA-Informationen aufrechterhalten, insbesondere unter unterschiedlichen Belastungen und Ablenkungen. Sie liefert zudem neue Ansätze zur Untersuchung der zeitlichen neuronalen Dynamik dieser Prozesse.
description: This cumulative thesis covers two scientific studies exploring the spatial and temporal neural dynamics of visual working memory (VWM) processes. The first study examined the contributions of the prefrontal cortex (PFC) layers—superficial and deep—during VWM encoding, maintenance, and retrieval under two memory load conditions. Results revealed heightened activation in the superficial layers of the PFC during high-load trials, particularly in the maintenance and retrieval phases. Using multivariate decoding techniques, the study assessed the temporal stability of neural codes distinguishing high- and low-load trials, identifying a dynamic code with three distinct clusters of generalization during encoding, delay, and retrieval phases. Notably, there was no generalization of neural patterns across these phases, suggesting distinct neural populations for each stage. The second study focused on the mechanisms enabling VWM maintenance in the presence of distractions. Reanalyzing prior data, the study examined VWM trials featuring either a blank delay, an orientation distractor, or a noise distractor. The study explored the temporal generalization of neural codes across visual cortex regions and whether VWM and distractors shared neural subspaces. Findings indicated dynamic neural coding during early and late memory delay periods. Additionally, VWM and orientation distractors were maintained in separate, non-overlapping subspaces, suggesting distinct neural populations for VWM and perceptual distractors. Collectively, this thesis enhances our understanding of how the PFC and visual areas support VWM maintenance and control, particularly under varying loads and distractions. It also introduces novel approaches for investigating the temporal neural dynamics underlying these processes.