人間の脳では危険とあいまいなオプションの主観的価値の神経表現を決定するために、機能的MRIや行動の方法を使用して。
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この記事について
サマリー
要約
我々が行った選択のほとんどは、不確実な結果をもたらす。いくつかのケースでは異なる可能性のある結果の確率は正確には、 "危険"と呼ばれる状態を知られている。確率を推定することができない他のケースでは、これは "あいまい"として記述されている条件である。ほとんどの人がリスクと曖昧さの1,2の両方を嫌っているが、それらの嫌悪の度合いが同じ危険なまたはあいまいなオプションの主観的な値が異なる個体が非常に異なることができるような、個人、全体で大幅に異なります。我々は、実験経済学ベースの方法3で、機能的MRI（fMRI）は危険とあいまいなオプション4の主観的な価値観の神経表現を評価するために組み合わせる。この技術は現在、さまざまな年齢層と異なる患者集団などの異なる集団で、これらの神経表現を研究するために使用することができます。
我々の実験では、被験者は必然の選択肢bを作るその神経活性化がfMRIを用いて追跡している間の2つの選択肢をetween。各試行で被験者は合計金額に、その金額の勝利の確率や勝利に関連付けられた曖昧さのレベルのいずれかで変わる宝くじのどちらかを選択します。私たちのパラメトリック·デザインは、私たちはリスクと曖昧に向かって自分の姿勢を推定するために、各個人の選択行動を使用することができ、したがって、各オプションがそれらのために開催されたことを主観的な値を推定する。デザインのもう一つの重要な特徴は、学習が行われないことができるように、選択された宝くじの結果は実験の間に明らかにされていないことであり、したがって、あいまいなオプションが曖昧とリスク態度が安定している残る。その代わりに、スキャンセッションの終わりに1つまたは少数の試験は無作為に選択されており、実質のお金のために遊んだ。被験者は試験が選択されている事前に知っていないのでそれだけで、それは彼らが支払われている一つの試験であったかのように、彼らはそれぞれ、すべての試験を扱わなければなりません。この設計エン我々は、各被験者には、各オプションの真の主観的な価値を見積もることができることsures。次に、活性化危険なオプションの主観的な値とし、その活性化あいまいなオプションの主観的な値と相関している領域の相関している脳の領域を探します。
プロトコル
1。実験の準備
- 最初のステップは、スキャナの画面上に提示される危険性は増大し、曖昧な選択肢を表す視覚刺激を設計することです。我々はこのような我々は"宝くじ袋"と呼ぶのポーカーチップを充填した袋を表現するために、図1に示されたものとして画像を使用しています。彼らは袋に配置される前にグラフィカルに、これらの画像は、ポーカーチップのスタックと考えることができます。重要なのは、これらのイメージは、被験者が実験を開始する前に表示されます100赤と青のポーカーチップを充填した我々の場合の封筒で、本物のコンテナを表す。これは、被験者は、彼らが直面するであろう宝くじを理解し、コンピュータのディスプレイが正確にそれらの宝くじを正しく示しているものと信じている両方のことを保証します。危険な抽選の当選確率、与えられた封筒の中に赤青チップの比率は、正確に数字やグラフィック刺激（ 図1A）の両方を使用して記載しております。 INFORMATIOの曖昧な部分のための宝くじn個の確率について部分的にあいまいな当選確率をレンダリングし、優良株に赤の可能性の比率が有界が、指定されないように、（ 図1B）が欠落しています。
- 危険な抽選の各画像の赤と青の領域は封筒の赤と青のチップの数に比例します。私たちは3アウトカム確率4（ 図1A）の最小値を使用することをお勧めします。使用....
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ディスカッション
我々は、被験者の動作を特徴付けるとリスクと曖昧に向かって個々の姿勢を推定する実験経済学からのメソッドを使用している。次に、神経データを分析するために、これらの推定値を使用していました。
被験者は、リスクと曖昧さの下の選択肢を作る間、fMRIの活性を調べるための他の方法が8,12前に使用されている。我々のアプローチは、しかし、いくつかの重要な機能を兼ね備えています。まず最初に、それは様々なパラメータ（量、確率と曖昧性レベル）を系統的に変化させたパラメトリック·デザインを使用しています。これは、私たちは、個々のリスクと曖昧性の態度を定量化し、各被験者には、各オプションの主観的な値を計算することができます。第二に、個々の行動の尺度を持つことは、私たちは、そのアクティベーション範囲内に被写体のレベルで、リスクと曖昧さのために、別途、その尺度と相関する脳領域を探すことができます。これは一つのパラメータ（主観的価値）はuの神経コーディングを調べるためにクリーンな方法ですそれらの条件（例えば、選択行動など）の間の可能な違いを制御しながら、さまざまな条件を（リスクと曖昧）ND.......
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開示事項
特別な利害関係は宣言されません。
謝辞
我々は、設計上の有意義な議論とコメントのアルドRustichiniに感謝します。
ILとPWGにNIA助成R01-AG033406から研究助成を受けた。
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材料
| 名前 | 会社 | カタログ番号 | コメント |
|---|---|---|---|
| 名前 | 会社 | 注釈 | |
| アレグラヘッドのみ3.0 T MRI装置 | ジーメンス | 全身スキャナーを使用することもできます | |
| NM-011の送信ヘッドコイル | ノバメディカル | ||
| 電子素数 | 心理学のソフトウェアツール | 刺激のプレゼンテーションソフト | |
| MathWorks社のMATLAB | MathWorks社 |
参考文献
- Glimcher, P. W. Understanding risk: a guide for the perplexed. Cogn. Affect Behav. Neurosci. 8, 348-354 (2008).
- Camerer, C., Weber, M. Recent Developments in Modeling Preferences - Uncertainty and Ambiguity. Journal of Risk and Uncertainty. 5<....
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再版と許可
