अध्ययन नौसिखिए वायलिन वादकों की मस्तिष्क गतिविधि को मापता है, जबकि वाद्य यंत्र बजाना सीखते हैं
एक पहनने योग्य इमेजिंग डिवाइस का उपयोग करके मापी गई मस्तिष्क गतिविधि ने बीटा तरंगों में परिवर्तन का खुलासा किया है, कम आयाम वाली मस्तिष्क तरंगों जो आमतौर पर सचेत विचार में शामिल होती हैं, इस बात के अनुरूप कि नौसिखिए वायलिन वादकों के कार्यों ने अपेक्षित परिणाम दिए क्योंकि उन्होंने संगीत वाद्ययंत्र बजाना सीखा।
जर्नल इमेजिंग न्यूरोसाइंस में प्रकाशित निष्कर्षों से पता चला है कि मस्तिष्क की गतिविधि के पैटर्न जो किसी को एक वाद्य यंत्र बजाने में सक्षम बनाते हैं और कैसे सिर्फ एक पाठ होने से गतिविधि के पैटर्न में काफी बदलाव आता है।
ब्रिटेन के नॉटिंघम विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने दो स्कैनिंग सत्रों के दौरान 22 नौसिखिए वायलिन वादकों की मस्तिष्क गतिविधि को रिकॉर्ड किया, जबकि प्रतिभागियों ने वायलिन पर एक धुन बजाने का प्रयास किया।
कैसे मस्तिष्क की तरंगें – न्यूरॉन्स के समूहों में विद्युत गतिविधि में लयबद्ध परिवर्तन – वायलिन बजाने के कार्य के दौरान बदल गईं।
शोधकर्ताओं ने कहा कि दोलनों की प्रस्तावित भूमिकाओं में से एक, विशेष रूप से ‘बीटा’ आवृत्ति रेंज में, इस बारे में जानकारी देना है कि क्या हमारे कार्यों से हमारे अपेक्षित परिणाम सामने आते हैं।
“आपका मस्तिष्क आपके कार्यों के परिणामस्वरूप क्या होगा, इसके बारे में भविष्यवाणियां करके काम करता है। इसलिए, अगर मैं वायलिन बजा रहा हूं, तो मेरे मस्तिष्क को उम्मीद होगी कि यह क्या आवाज करेगा, “मुख्य शोधकर्ता जोसेफ गिब्सन, नॉटिंघम विश्वविद्यालय में स्कूल ऑफ फिजिक्स एंड एस्ट्रोनॉमी में पीएचडी शोधकर्ता ने कहा।
“अगर मैं अपेक्षित नोट बजाता हूं, तो मेरे मस्तिष्क को जानकारी मिलती है कि परिणाम उसकी भविष्यवाणी से मेल खाता है; अगर मैं एक अप्रत्याशित नोट हिट करता हूं, तो यह जानकारी प्राप्त करता है कि यह नहीं था। इस प्रयोग में, हम इन संकेतों को वास्तविक समय में मापने में सक्षम थे, जबकि उपकरण बजाया जा रहा था, “गिब्सन ने कहा।
शोधकर्ताओं ने यह भी पाया कि जिन प्रतिभागियों ने वायलिन पाठ से पहले और बाद में बीटा तरंगों में सबसे बड़ा बदलाव दिखाया, उन्होंने भी बजाने की उनकी क्षमता में सबसे बड़ा सुधार दिखाया।
टीम ने एक स्थानीय नॉटिंघम विशेषज्ञ वायलिन वादक और वायलिन निर्माता, एलन किर्बी की मदद ली, जिन्होंने अपने द्वारा तैयार किए गए विकल्पों के लिए सभी धातु भागों को प्रतिस्थापित करके एक मानक वायलिन को संशोधित किया, जो बारोक आवृत्तियों पर काम करने वाले सभी लकड़ी के उपकरण का उत्पादन करता था।
स्कैनर को काम करने के लिए सक्षम करने के लिए उपकरण को पूरी तरह से धातु मुक्त होने की आवश्यकता थी, जो मस्तिष्क में विद्युत गतिविधि द्वारा उत्पन्न बहुत छोटे चुंबकीय क्षेत्रों को मापता है।
प्रयोग की शुरुआत प्रतिभागियों द्वारा एक वीडियो देखने के साथ हुई जिसमें किर्बी को ‘ट्विंकल ट्विंकल लिटिल स्टार’ की धुन बजाते हुए दिखाया गया था। प्रतिभागियों ने दो स्कैनिंग सत्रों में से पहला सत्र लिया, क्योंकि उन्होंने वायलिन पर धुन बजाने का प्रयास किया।
इसके बाद प्रतिभागियों ने एक वायलिन पाठ में भाग लिया – किर्बी द्वारा सिखाया गया – जिसके बाद उन्होंने दूसरा स्कैनिंग सत्र (पहले के समान) से गुजरना पड़ा क्योंकि उन्होंने फिर से धुन बजाने का प्रयास किया।
“परिणामों से पता चला है कि इस प्राकृतिक कार्य के दौरान मजबूत डेटा प्राप्त किया जा सकता है, आंदोलन के दौरान आयाम में बीटा दोलनों को कम करने और आंदोलन बंद होने पर बढ़ने के साथ, जैसा कि अपेक्षित था,” लेखकों ने लिखा।
उन्होंने कहा, “ये निष्कर्ष भविष्य कहनेवाला कोडिंग मॉडल के साथ संरेखित करते हैं जो सुझाव देते हैं कि बीटा आयाम तब बढ़ना चाहिए जब व्यक्तियों के पास उनके द्वारा किए जाने वाले आंदोलनों पर अधिक निश्चितता होती है।
