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J-GLOBAL ID：201902252149106260   整理番号：19A0979411

価値ベース意思決定に対する線条体偽報酬予測誤差の寄与【JST・京大機械翻訳】

The contribution of striatal pseudo-reward prediction errors to value-based decision-making

著者 (6件)： Mas-Herrero Ernest (Montreal Neurological Institute, McGill University, Montreal, QC, H3A 2B4, Canada) ,  Sescousse Guillaume (Donders Institute for Brain, Cognition and Behaviour, Radboud University, Nijmegen, the Netherlands) ,  Sescousse Guillaume (Lyon Neuroscience Research Center - INSERM U1028 - CNRS UMR5292, PSYR2 Team, University of Lyon, Lyon, France) ,  Cools Roshan (Donders Institute for Brain, Cognition and Behaviour, Radboud University, Nijmegen, the Netherlands) ,  Marco-Pallares Josep (Cognition and Brain Plasticity Group [Bellvitge Biomedical Research Institute - IDIBELL], L’Hospitalet de Llobregat, Barcelona, Spain) ,  Marco-Pallares Josep (Department of Cognition, Development and Educational Psychology, Institute of Neurosciences, University of Barcelona, Barcelona, Spain)
資料名： NeuroImage  (NeuroImage)
巻： 193  ページ： 67-74  発行年： 2019年 
JST資料番号： W3139A  ISSN： 1053-8119  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： 学習の基礎となる脳機構を調べた多くの研究は,単純な刺激-応答関連を学習する能力に焦点を当てている。しかしながら,日常生活において,結果は一連の行動を含む複雑な行動パターンを通してしばしば得られる。並列学習システムは,階層的強化学習(HRL)のフレームワークにおいて提案されたように,そのようなシナリオにおける学習問題の複雑さを低減するために重要であるかもしれない。HRLの重要な特徴は,サブゴールへの複雑な動作集合の分解である。これらのサブゴールは擬似報酬予測誤差(PRPE)の計算と関連し,最終目標自身が達成される前にサブゴールに導く行動の強化を可能にする。ここでは,それ自体の報酬値を持たないにもかかわらず,偽報酬がいかなる利点もない場合に選択行動におけるバイアスを発生させる可能性があるという仮説を試験することを試みた。第二に,このバイアスがprpE線条体表現の強度に関連するかもしれないと仮定した。これらのアイデアを試験するために,2つの研究(fMRI研究:N=20;行動研究:N=19)における報酬予測誤差(RPEs)とPRPEsを評価するための新しい意思決定パラダイムを開発した。結果は,参加者が,より多くの金銭的報酬をもたらさなかったにもかかわらず,タスク全体を通して最も偽報酬オプションに対する選好を開発したことを示した。fMRI分析は,PRPE対RPEsに対する相対的線条体感受性の個人差により予測された。まとめると,著者らの結果は,擬似報酬が,実際の報酬との関連の欠如にもかかわらず,線条体において学習信号を生成し,その後,バイアス選択行動を生成することを示した。Copyright 2019 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： 感受性 ,  学習 ,  *予測誤差 ,  強化学習 ,  *線条体 ,  *意思決定 ,  バイアス
準シソーラス用語： 個人差 ,  行動研究 ,  機能的MRI ,  選択行動 ,  学習支援システム ,  行動パターン ,  日常生活 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 中枢神経系  (EJ12030F) ,  医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (5件)： 価値 ,  意思決定 ,  線条体 ,  報酬予測 ,  誤差