講演名 2018-01-27
長期間の学習による価値の形成に関わる脳機構の解明
米川 柾(奈良先端大/ATR), 田中 沙織(ATR),
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抄録(和) 人の行動には安定的行動と柔軟的行動という2つのタイプの行動があると言われている.先行研究によると,これらの行動のタイプは,大脳基底核中の線条体の異なる部位で処理されている事が示唆されている.しかし,先行研究では安定的・柔軟的行動を調べる課題がヒトと動物で大きく異なっているという問題がある.例えばサルを用いた先行研究では,安定的行動の動因となる価値の獲得のために,数週間から数ヶ月の単位での長期間の価値学習課題を用いていた.一方ヒトでは,短期間の学習課題を用いた実験がほとんどである.そこで本研究では,20代の健常者11名を対象に,3週間の価値学習課題を行い,ヒト機能的核磁気共鳴法を用いて課題時の脳活動を計測することで,長期間の安定的行動獲得に関わる脳領域を同定した.加えて,長期間学習させた価値を変える課題を行い,柔軟的行動獲得に関わる脳領域も調べた.結果として,線条体の後方が安定的行動の獲得に関わること,また安定的行動が強いほど線条体の前方部が,柔軟的行動が強いほど線条体の後方部に価値に関する情報が表象されることがわかった.
抄録(英) It is said that there are 2 types of human’s behavior, one is a stable behavior, the other is flexible behavior. According to previous studies, these behaviors are implemented in different regions of striatum which is the component of basal ganglia. However, previous studies have some problems that the task to investigate stable and flexible behavior is different between animal and human. For example, the study whose subjects are monkeys use a long-term value learning task which takes several months or years to make subjects acquire stable behavior. On the other hand, most research in humans use a short-term value learning task. Here, we identified regions involved in stable and flexible behavior by using functional magnetic resonance imaging (fMRI)fMRI during long-term value learning task. In addition to this, we conducted a task that subjects have to change value they learned in order to elucidate regions involved in flexible behavior. As a result, we found that posterior striatum is related to acquisition of stable behavior, the stronger stable behavior the richer information of anterior striatum and the stronger flexible behavior the richer information of posterior striatum.
キーワード(和) fMRI / 価値形成 / 線条体 / 長期学習 / 機械学習
キーワード(英) fMRI / value formation / striatum / long-term learning / machine learning
資料番号 NC2017-58
発行日 2018-01-19 (NC)

研究会情報
研究会 MBE / NC / NLP
開催期間 2018/1/26(から2日開催)
開催地(和) 九州工業大学
開催地(英) Kyushu Institute of Technology
テーマ(和) ニューロコンピューティングの実装および人間科学のための解析・モデル化, ME,一般
テーマ(英) ME, generalImplementation of Neuro Computing,Analysis and Modeling of Human Science,
委員長氏名(和) 中島 一樹(富山大) / 萩原 将文(慶大) / 安達 雅春(東京電機大)
委員長氏名(英) Kazuki Nakajima(Univ. of Toyama) / Masafumi Hagiwara(Keio Univ.) / Masaharu Adachi(Tokyo Denki Univ.)
副委員長氏名(和) 京相 雅樹(東京都市大) / 平田 豊(中部大) / 高橋 規一(岡山大)
副委員長氏名(英) Masaki Kyoso(TCU) / Yutaka Hirata(Chubu Univ.) / Norikazu Takahashi(Okayama Univ.)
幹事氏名(和) 高野 博史(富山県立大) / 永岡 隆(近畿大) / 青西 亨(東工大) / 吉川 大弘(名大) / 坪根 正(長岡技科大) / 山内 将行(広島工大)
幹事氏名(英) Hironobu Takano(Toyama Pref. Univ.) / Takashi Nagaoka(Kindai Univ.) / Toru Aonishi(Tokyo Inst. of Tech.) / Tomohiro Yoshikawa(Nagoya Univ.) / Tadashi Tsubone(Nagaoka Univ. of Tech.) / Masayuki Yamauchi(Hiroshima Inst. of Tech.)
幹事補佐氏名(和) 金 主賢(富山大) / 小林 匠(横国大) / 篠沢 佳久(慶大) / 稲垣 圭一郎(中部大) / 橘 俊宏(湘南工科大) / 木村 真之(京大)
幹事補佐氏名(英) Kim Juhyon(Univ. of Toyama) / Takumi Kobayashi(YNU) / Yoshihisa Shinozawa(Keio Univ.) / Keiichiro Inagaki(Chubu Univ.) / Toshihiro Tachibana(Shonan Inst. of Tech.) / Masayuki Kimura(Kyoto Univ.)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Technical Committee on ME and Bio Cybernetics / Technical Committee on Neurocomputing / Technical Committee on Nonlinear Problems
本文の言語 JPN
タイトル(和) 長期間の学習による価値の形成に関わる脳機構の解明
サブタイトル(和)
タイトル(英) Neural Representations of Value Formation by Long-Term Learning
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) fMRI / fMRI
キーワード(2)(和/英) 価値形成 / value formation
キーワード(3)(和/英) 線条体 / striatum
キーワード(4)(和/英) 長期学習 / long-term learning
キーワード(5)(和/英) 機械学習 / machine learning
第 1 著者 氏名(和/英) 米川 柾 / Masaki Yonekawa
第 1 著者 所属(和/英) 奈良先端科学技術大学院大学/国際電気通信基礎技術研究所(略称:奈良先端大/ATR)
Nara Institute of Science and Technology/Advanced Telecommunications Research Institute International(略称:NAIST/ATR)
第 2 著者 氏名(和/英) 田中 沙織 / Saori Tanaka
第 2 著者 所属(和/英) 国際電気通信基礎技術研究所(略称:ATR)
Advanced Telecommunications Research Institute International(略称:ATR)
発表年月日 2018-01-27
資料番号 NC2017-58
巻番号(vol) vol.117
号番号(no) NC-417
ページ範囲 pp.47-52(NC),
ページ数 6
発行日 2018-01-19 (NC)