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J-GLOBAL ID：201802262563600067   整理番号：18A0936099

ニューロフィードバックのメカニズム:計算理論的アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Mechanisms of Neurofeedback: A Computation-theoretic Approach

著者 (1件)： Davelaar Eddy J. (Department of Psychological Sciences, Birkbeck, University of London, Malet Street, WC1E 7HX London, United Kingdom)
資料名： Neuroscience  (Neuroscience)
巻： 378  ページ： 175-188  発行年： 2018年 
JST資料番号： T0919A  ISSN： 0306-4522  CODEN： NRSCDN  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： 神経フィードバック訓練は,神経測度に関する情報が,その特別な測度の値を増加させるか減少させるために指示される訓練者にフィードバックされる脳訓練の形式である。本論文では,興味のある神経測度が脳振動である脳波(EEG)神経フィードバックに焦点を当てた。今日まで,成功した神経フィードバック訓練の基礎となる神経機構はまだ説明されていない。このような理解は,研究者,資金提供機関,臨床医,規制機関,および保険会社に有益である。最近の経験的研究に基づいて,EEG周波数の変調における線条体の重要な役割を提唱する計算神経科学の範囲内での新しい理論を提案した。この理論は,ピークアルファアップレギュレーションの計算機シミュレーションとして実行されるが,原理的には,一つまたはそれ以上の電極サイトにおける周波数帯のいずれにも取り組むことができる。シミュレーションにより,そのピークα周波数を増加させることに成功し,閾値設定の影響,すなわち正または負のフィードバックが与えられるかどうかを決定する閾値を示した。モデルの解析により,神経フィードバックは,線条体表現空間上の事後確率分布を推定するために重要なサンプリングを用いる探索プロセスに似ており,各表現はターゲットEEGバンドの値の分布と関連することを示唆した。このモデルは,EEG神経フィードバックの成功を改善する方法についての適切な方法論的疑問に対処するための重要な証明概念を提供する。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： 線条体 ,  負帰還 ,  周波数帯 ,  モデル ,  脳波 ,  事後確率 ,  計算機シミュレーション ,  *計算理論 ,  周波数 ,  測度
準シソーラス用語： 計算神経科学 ,  臨床医 ,  神経機構 ,  神経 ,  ニューロフィードバック , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ニューロフィードバック ,  脳波 ,  計算神経科学 ,  コンピュータモデル

分類 (5件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  脳・神経系モデル  (EL02050C) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  応用心理学  (AE02000A) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (3件)： ニューロフィードバック ,  メカニズム ,  計算理論