Lateralized Readiness Potentials Reveal Properties of a Neural Mechanism for Implementing a Decision Threshold

Marieke K. van Vugt, Patrick Simen, Leigh Nystrom, Philip Holmes, Jonathan D. Cohen (2014)

 

Lateralized Readiness Potentials Reveal Properties of a Neural Mechanism for Implementing a Decision Threshold

Abstract

 

많은 지각적 의사결정모델은 대상자가 자신 결정의 정확도를 높이려는 시간에 걸쳐서 잡음이 많은 증거를 축적한다는 사실을 상정하고 자유로운 과제에서 대상자는 축적된 증거가 결정의 역치에 도달할 때 반응한다는 사실을 받아들이고 있다. 이들 모델의 요소와 신경학적 상관관계연구는 증거 축적에 먼저 초점을 맞춘다. 결정 역치를 충족해 주는 쌍안정 신경 활성의 모델에 고무되어 우리는 결정 역치의 교차점을 반영하는 인간의 편재성 준비전위(LRPs)를 재 해석한다. 흥미롭게도 이런 역치교차점은 역치 메커니즘으로 되돌리는 증거를 축적하는 이동-확산 과정의 특징을 유지한다. 우리 모델을 예상하기 위해서 우리는 대상자가 행동적으로 추정된 사전 믿음, 결정역치, 증거축적율에서 개별적 차이와 상관관계가 있는 동작 식별과제를 수행하는 동안 LRP 크기와 성장율을 기록했다. LRP는 증거 축적과 결정몰입 처리과정의 역동적 모델을 비침습적 검사를 하는 유용한 측정을 제공한다.

 

Introduction

 

의사결정은 추상적 결정 역치까지 증거 축적의 처리 과정으로써 설명되어왔다. 그리고 추상적 결정역치에서 시간에 따른 축적은 정확히 반응할 가능성이 증가한다. 여기서 우리는 신경학적으로 그럴듯한 네트워크에서 이 결정 역치를 충족하는 메커니즘에 초점을 맞추고 신경활성을 만드는 예측에 초점을 맞춘다. 그런다음, 일반적으로 손으로 반응을 하는 실험을 수반하는 중심에 위치한 두피 전위 사이의 다양한 파형인 편재성 준비 전위(LRP)가 이들 예측을 만족시키는 것을 보여준다. 모순적이게도 결정 역치활성에서 이런 강조는 결정 역치-교차점 이전으로 여겨지는 증거 축적 과정을 연구하는 것에 있어서 유용한 방법론적 접근을 제공한다는 것으로 드러난다.

 

반응-시간 과제의 정규 증거 축적 모델은 이동 확산모델(drift-diffusion model;DDM)이다. DDM에서 자극의 표시는 두 가지 결정 역치 중 하나에 도달할 때 까지 잡음있는 증거-축적 과정을 제공한다. 대상자는 역치 도달에 해당하는 반응을 낸다. 지각정보의 질은 배경잡음(확산)의 강도와 관련있는 축적 속도(이동)가 결정한다. 처리과정의 잡음은 반응시간과(RTs) 정확도에서 시행 간 변수를 설명한다. 결정역치의 높이에서 차이점은 속도-정확도의 trade-off(SATs; 한 쪽이 높아지면 한 쪽이 줄어드는 관계)가 결정한다; 역치 높이에서 증가는 속도에 따른 정확도를 강하게 한다. 대상자의 정확도는 처음으로 도달 된 결정 역치의 높이에 의해서 결정된다. 그 자신의 반응시간은 결정하지않은 과정(지각과 운동지연)에 걸린 시간을 더한 이런 결정 역치에 도달하는 시간으로 결정되었다.

 

최근 노력은 원숭이 대상의 신경생리학적, 인간 대상의 MEG, fMRI, EEG를 이용한 지각적 의사결정에서 증거축적 과정과 상관관계를 찾는 것에 초점을 맞추고 있다. 의사결정 역치와 역치의 높이 변화와 신경학적 상관관계가 광범위하게 연구되고 있지만 의사결정 연구는 일반적으로 결정 역치의 교차점을 추상적으로 다룬다. 다른 말로, 어떻게 시스템이 의사결정 준비 증거축적(OFF)에서 결정-몰입(ON)까지 즉각적으로 이동하는지 명확하지 않다. 준비 단계에서 시스템은 증거가 중요한 수준에 만들어지기까지 운동시스템에 가상적인 zero 입력을 보낸다. 그리고 아마도 즉각적인 근육수축에 의해서 동반되는 의사결정-몰입 상태로 반점을 찍는(point a punctate) 변환이 그 단계에서 발생한다. 결과적으로 대부분 의사결정 모델은 결정 시스템이 증거가 어떤 중요한 수준을 넘어설 때 스위치를 OFF에서 on으로 전환하는 비선형 단계함수를 이용할 수 있다고 함의적으로 가정한다. 피질하 구조물은 그런 punctate 변환에 있어서 좋은 후보자이다. 그러나 변환이 사실 punctate에서가 아닐 경우 그 대신에 자신 right에서 비교적 단계적인 과정은 무엇인가? 그런 역치 메커니즘을 실행 할 수 있는 피질 축적자로서 같은 특성을 가진 피질 개체 일 것이거나 그런 메커니즘이 기저핵과 같은 피질하 구조로 격하시켜야 하는가?

 

이 질문을 다루기 위해서 축적된 증거가 운동 반응으로 어떻게 변환될 지 명쾌하게 설명하는 다중-레이어 신경 네트워크 모델을 우리는 사용했다. 이 모델의 역치 레이어가 전운동 피질과 관련된다고 우리는 이전에 가정했다. 이것은 두피에서 검출하는 EEG로 측정될 수 있는 LRP의 첫번째 소스이기 때문에, 우리의 목적은 LRP 모양의 변화와 과제 조건간 크기가 우리모델의 질적인 예측을 지지하고 확인하는 지를 검증하기 위함이다. 만일 그렇다면, 이것은 피질 결정 몰입의 모델을 지지해 주는 것이다.