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J-GLOBAL ID：201802278831516072   整理番号：18A0378480

認知モデルは説明しない挙動の変動は神経画像データに関連することができる【Powered by NICT】

Variability in behavior that cognitive models do not explain can be linked to neuroimaging data

著者 (2件)： Gluth Sebastian (Department of Psychology, University of Basel, Switzerland) ,  Rieskamp Jorg (Department of Psychology, University of Basel, Switzerland)
資料名： Journal of Mathematical Psychology  (Journal of Mathematical Psychology)
巻： 76  号： PB  ページ： 104-116  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0831A  ISSN： 0022-2496  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： 挙動はほぼ同じ状況を横切ってでも実質的に変数であることが知られている。多くの認知モデルは,この個人内変動を説明することはできないが,モデルパラメータで捕獲された個体差を説明に焦点を当てた。意思決定の逐次サンプリングモデルでは,例えば,単一しきい値パラメータ値は選択に関係する蓄積されなければならないかを多くの証拠定量化するために全人類のための推定した。しかし,このしきい値は被験者と実験条件内でも試験により変化する可能性がある。機能的磁気共鳴画像法(fMRI)や脳波(EEG)などの神経画像ツールである挙動の変動に寄与する可能性があることを神経系における一刻一刻ゆらぎを明らかにすることができる。神経と行動の多様性は,モデルパラメータにおける試行毎変動性を仮定し,推定することによりお互いに関連していることを提案した。私たちの提案を例証するために,最初にモデル予測を相関させる神経画像データの範囲を越えていることをモデルベース認知神経科学における最近の研究を強調した。これらの研究は,認知モデリングにより未だ解明されていないが,特異的fMRIまたはEEG信号に結びつけることができる挙動の分散を利用した。第二に,チュートリアル新規で効率的なアプローチでは,このような分散を抽出し,神経画像データにどのように適用するかを特定する。筆者らの提案は,行動と神経系における変動は,認知神経科学における理論開発の有効な資源を提供することができるかを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 脳波 ,  意思決定 ,  神経系 ,  ヒト ,  ゆらぎ ,  個体差 ,  *認知モデル
準シソーラス用語： 脳波信号 ,  認知神経科学 ,  モデルベース ,  *神経 ,  機能的MRI ,  被験者 ,  モデルパラメータ ,  *ニューロイメージング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 認知モデリング ,  fMRI ,  EEG ,  個人内での差異 ,  Bayes ,  意思決定

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (4件)： 認知モデル ,  説明 ,  挙動 ,  神経画像