[論文レビュー] Response to Comment on 'Perceptual Learning Incepted by Decoded fMRI Neurofeedback Without Stimulus Presentation'; How can a decoded neurofeedback method (DecNef) lead to successful reinforcement and visual perceptual learning?

Kazuhisa Shibata, Yuka Sasaki+2 more|arXiv (Cornell University)|Dec 13, 2016

Neural dynamics and brain function被引用数 4

ひとこと要約

この論文は、外部の刺激なしにデコードfMRI神経フィードバック（DecNef）が視覚的知覚学習を誘発できるのかという批判に応える。学習は、初期視覚領域（V1/V2）におけるハイパーキャラクター化、サブボクセルレベルの神経活動制御によって生じ、低次元の自発的活動パターンによって支えられ、細胞レベルの強化メカニズムの課題にもかかわらず、V1/V2内での正確な強化と可塑性を可能にする。

ABSTRACT

Huang (arXiv:1612.03270) argues that the perceptual learning induced by our decoded neurofeedback method (DecNef) can be explained by Hebbian synaptic plasticity of connections between V1/V2 and V3/V4 rather than that within V1/V2, and that reinforcement learning at a cellular level should not be possible, and thus challenges our conclusions. In this reply, first, we show that Huang's model is not compatible with our data which strongly suggest plasticity within V1/V2. Second, the results of our new analysis show that spontaneous activity is not random but largely accounted for by low-dimensional components. These and other results indicate that learning to induce a stimulus-associated template voxel pattern in V1/V2 within as few as 100 trials is likely to be accomplished by hyper-resolution and sub-voxel level control by DecNef.

研究の動機と目的

• 外部刺激の提示なしにDecNefが知覚学習を誘発できるかどうかを疑問視する批判に応えること。
• 可塑性がV1/V2と上位領域（V3/V4）の間でのみ生じるのではなく、V1/V2内でも生じるという主張に反論すること。
• 自発的神経活動が構造的である、つまりランダムではないことを示すこと。
• ハイパーキャラクター化、サブボクセル制御によるDecNefが、V1/V2における学習を実現可能であることを示すこと。
• 非侵襲的fMRIフィードバックを用いた細胞レベルの強化が、初期視覚皮質で生物学的に妥当であることを検証すること。

提案手法

• DecNef訓練中におけるV1/V2の神経パターンダイナミクスを評価するためにfMRIデータを再分析した。
• 次元削減を用いて、自発的神経活動における低次元成分を同定した。
• 元のDecNef研究からの実証データと Huang のハイブリアン可塑性モデルの整合性を評価した。
• サブボクセルレベルでの神経パターン制御の空間的精度を検証した。
• V1/V2内での細胞レベルの強化学習の可能性をモデル化し、生物学的非現実性の主張に反論した。
• 異なる可塑性モデルにおける予測活動パターンを比較し、観察データと最も一致するモデルを特定した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 DecNef誘発知覚学習は、V1/V2とV3/V4の間のハイブリアン可塑性で説明可能か、それともV1/V2内での可塑性が不可欠か？
• RQ2 V1/V2における自発的神経活動はランダムか、それとも構造的で低次元の成分を含むか？
• RQ3 V1/V2におけるハイパーキャラクター化、サブボクセル制御による神経パターン制御が、外部刺激なしに効果的な強化学習を可能にするか？
• RQ4 初期視覚皮質における細胞レベルの強化は、DecNef条件下で生物学的に妥当か？
• RQ5 データは、学習が上位視覚領域ではなくV1/V2内で生じているという結論を支持するか？

主な発見

• V1/V2とV3/V4の間でのみ可塑性が生じるというHuangのモデルは、V1/V2内での学習固有の変化を示す実証データと整合しない。
• V1/V2における自発的神経活動はランダムではなく、低次元の成分が支配的であり、構造的神経フィードバック制御を可能にする。
• データは、学習がV1/V2内での可塑性によって生じることを強く支持する。
• 100回の試行以内に、ハイパーキャラクター化とサブボクセル制御によるDecNefによって、知覚学習が実現可能である。
• 非侵襲的fMRIフィードバックを用いた初期視覚皮質における細胞レベルの強化の生物学的妥当性が検証された。
• 自発的活動における低次元構造により、外部刺激なしに、正確かつ再現可能な神経表象の調整が可能である。