文献

J-GLOBAL ID：201802215864026464   整理番号：18A0938258

報酬学習信号の復号可能性は気分変動を予測する【JST・京大機械翻訳】

Decodability of Reward Learning Signals Predicts Mood Fluctuations

著者 (7件)： Eldar Eran (Max Planck University College London Centre for Computational Psychiatry and Ageing Research, London WC1B 5EH, UK) ,  Eldar Eran (Wellcome Trust Centre for Neuroimaging, University College London, London WC1N 3BG, UK) ,  Roth Charlotte (Max Planck University College London Centre for Computational Psychiatry and Ageing Research, London WC1B 5EH, UK) ,  Roth Charlotte (Wellcome Trust Centre for Neuroimaging, University College London, London WC1N 3BG, UK) ,  Dayan Peter (Gatsby Computational Neuroscience Unit, University College London, London W1T 4JG, UK) ,  Dolan Raymond J. (Max Planck University College London Centre for Computational Psychiatry and Ageing Research, London WC1B 5EH, UK) ,  Dolan Raymond J. (Wellcome Trust Centre for Neuroimaging, University College London, London WC1N 3BG, UK)
資料名： Current Biology  (Current Biology)
巻： 28  号： 9  ページ： 1433-1439.e7  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0287A  ISSN： 0960-9822  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 著者らの気分は警告なしでしばしば変動する。最近の説明により,これらの変動は,どのように報酬を処理するかの変化により先行される可能性があることをこの見解によると,報酬が著者らの気分を改善する程度は報酬自体の特性(例えば,その大きさ)を反映するだけでなく,報酬に対する受容性がどのようにして起こるかを反映している。報酬に対する受容性の差は,精神疾患における気分エピソードの出現において重要な役割を果たすことが示唆されている。しかし,実質的な理論にもかかわらず,報酬処理と気分の日変動の間の関係はまだ直接試験されていない。特に,人々が報酬に応答する程度が日から日に変化するかどうか,そして,そのような変化が気分における対応するシフトに従うかどうかは不明である。ここでは,1週間の拡張期間にわたる気分と報酬処理を調べるために,高密度データサンプリングと着用可能心拍数と脳波センサを備えた新しい携帯電話プラットフォームを用いた。被験者は,異なる選択が確率的に報酬された試行錯誤選択課題を定期的に実行した。被験者の選択は,2つの相補的学習プロセス,1つの高速と1つの遅い,を明らかにした。これら2つのプロセスを示す報酬予測誤差は,被験者の生理学的応答から解読可能であった。驚くべきことに,高速過程の予測誤差信号のより正確な復号化は,数時間後に被験者の気分の改善を予測したが,遅い過程の信号のより正確な復号性は,全体の日をより良く予測した。実生活気分変動は複数の時間スケールで報酬に対する応答性の変化に従うと結論した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： センサ ,  *復号化 ,  *学習 ,  心拍 ,  予測誤差 ,  生理学 ,  携帯電話 ,  応答特性 ,  精神病 ,  高速度 ,  日変化 ,  脳波
準シソーラス用語： 学習過程 ,  被験者 ,  *気分変動 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 気分 ,  報酬 ,  生態学的運動量評価 ,  有効ブルセンサ ,  強化学習 ,  予測誤差

分類 (1件)： 中枢神経系  (EJ12030F)

タイトルに関連する用語 (6件)： 報酬 ,  学習 ,  復号 ,  可能性 ,  気分変動 ,  予測