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θ振荡被认为为短时记忆（STM）提供了一种时间支架，将项目的编码与维持组织到连续的相位中，以减少表征冲突。然而，这种节律是否也决定编码保真度，即项目在人类皮层活动中被编码得多么精确，仍不清楚。 在此，我们表明，STM编码保真度会以θ频率发生节律性波动。在参与者对由不同颜色和朝向物体组成的阵列进行编码时，我们记录了其脑电图（EEG）；在两种记忆负荷条件下，经过一段延迟后，参与者在连续量表上报告一个经回溯线索提示项目的特征。利用时间分辨的多变量模式分析，我们根据编码期和维持期的活动预测后续回忆误差。额顶叶θ频段和β频段活动能够预测后续记忆误差。这种预测并非持续存在，而是以θ频率波动，且不受记忆负荷调节。跨时间泛化分析表明，相同的神经模式在编码与维持过程中反复出现，从而构成了记忆误差预测中节律性波动的基础。预测波动在不同空间位置和物体特征之间存在时间偏移。这些发现将STM编码刻画为一种节律性、循环再现的过程，并将行为层面的θ波动与一种分布式神经机制联系起来。
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短时记忆神经模式的节律性重放：基于时间分辨错误预测的揭示
Nikolay Syrov， Skyla Schmidt， Robin Rademacher， Xenia Kobeleva
doi： https://doi.org/10.64898/2026.06.22.733876
Nikolay Syrov 波鸿鲁尔大学医学院计算神经病学研究组 在 Google Scholar 上查找该作者 在 PubMed 上查找该作者 在持有人为作者/资助方，其已授予 bioRxiv 永久展示该预印本的许可。 本文依据 CC-BY 4.0 国际许可协议 公开提供。
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发表于 2026 年 6 月 28 日。
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短时记忆神经模式的节律性重放：基于时间分辨错误预测的揭示 Nikolay Syrov， Skyla Schmidt， Robin Rademacher， Xenia Kobeleva bioRxiv 2026.06.22.733876； doi： https://doi.org/10.64898/2026.06.22.733876
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短时记忆神经模式的节律性重放：基于时间分辨错误预测的揭示 Nikolay Syrov， Skyla Schmidt， Robin Rademacher， Xenia Kobeleva bioRxiv 2026.06.22.733876； doi： https://doi.org/10.64898/2026.06.22.733876
📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.06.22.733876v1?rss=1
🏷️ 短时记忆 脑电图 θ振荡 多变量模式分析 神经节律性重放