အဆိုပါ Striatum အတွက် Contextual ပစ္စည်းအသစ်အဆန်းအပြောင်းအလဲများဆုကြေးကိုယ်စားပြု (2010)

 အပြည့်အဝလေ့လာမှု: အ Striatum အတွက် Contextual ပစ္စည်းအသစ်အဆန်းအပြောင်းအလဲများဆုကြေးကိုယ်စားပြုမှု


J ကို neuroscience ။ စာရေးသူလက်ရေးမူများမှာတွေ့နိုင်ပါတယ်; PMC 2010 သြဂုတ် 3 အတွက်ရရှိနိုင်ပါ။
: နောက်ဆုံးတည်းဖြတ်ပုံစံထဲမှာရှိသကဲ့သို့ Published

မာ့ခ် Guitart-Masip,*,1,2 Nico Bunzeck,*,1 လြှော့အီး Stephan,2,3 ရေမွန်ဂျေ Dolan,2 နှင့် Emrah Düzel1,4

ထုတ်ဝေသူ၏နောက်ဆုံးတည်းဖြတ်ထားသောဤဆောင်းပါးကိုအခမဲ့ရရှိနိုင်ပါသည် J ကို neuroscience

ကြောင်း PMC တခြားဆောင်းပါးတွေကိုကြည့်ပါ ဆင့်ခေါ် အဆိုပါထုတ်ဝေဆောင်းပါး။

ကိုသွားပါ:

ြဒပ်မဲ့သော

ဒီအကျိုးသက်ရောက်မှုများယန္တရားတွေ့ရခဲသောဖြစ်နေဆဲပေမယ့် ventral striatum အတွက်ဆုလာဘ်ကိုယ်စားပြုမှု, သိမှုဆိုင်ရာအာရုံအသစ်အဆန်းများကတိုးမြှင့်ထားသည်။ တိရိစ္ဆာန်လေ့လာမှုများ (ကအလုပ်လုပ်တဲ့ကွင်းဆက်ညွှန်ပြLisman နှင့်တော်ကကျေးဇူး, 2005) ထိုဝတ္ထုလှုံ့ဆော်မှုများ၏အခြေအနေတွင်အတွင်း salience ထည့်သွင်းတွက်ချက်မှုထိန်းညှိအတွက်အရေးကြီးသောအဖြစ် hippocampus, ventral striatum နှင့် midbrain ပါဝင်သည်။ ဒီ model အဆိုအရ ventral striatum သို့မဟုတ် midbrain အတွက်ဆုလာဘ်တုံ့ပြန်မှုဆုလာဘ်များနှင့်အသစ်အဆန်းသက်ဆိုင်တဲ့, လွတ်လပ်သော, ဖြစ်ရပ်များဖွဲ့စည်းလျှင်ပင်အသစ်အဆန်း၏အခြေအနေတွင်တိုးမြှင့်ရပါမည်။ fMRI အသုံးပြုခြင်း, ငါတို့ကြောင်းဆုလာဘ်ကိုယ်စားပြုမှုအသစ်အဆန်း၏အခြေအနေတွင်ပိုမိုဖြစ်ပါတယ်ညွှန်းတဲ့သက်ဆိုင်တဲ့ဝတ္ထုရုပ်ပုံအားဖြင့်ရှေ့ပြေးလျှင်ဆုလာဘ်-ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်တွေကိုနှင့်နောက်ဆက်တွဲရလဒ်နှင့်အတူစမ်းသပ်မှုတွေဟာ striatum အတွက်မြင့်မားတဲ့တုံ့ပြန်မှုထုတ်ယူဖော်ပြသည်။ အထူးသ, ဒီအကျိုးသက်ရောက်မှုတစ်ခုတည်းကိုသာအခါ, ဆုလာဘ်ဖြစ်ပျက်မှုရှုလေ့လာများနှင့်ဤအရပ်မှဆုချ-ဆက်စပ် salience ခဲ့သည်နိမ့်ခဲ့သည်။ ဤရွေ့ကားတွေ့ရှိချက် Contextual အသစ်အဆန်းအဆိုပါ striatum အတွက်ဆုလာဘ်ကိုယ်စားပြုမှုအခြေခံအာရုံကြောတုံ့ပြန်မှုပိုကောင်းစေပါတယ်နှင့်များ၏မော်ဒယ်အားဖြင့်ဟောကိန်းထုတ်အဖြစ်အသစ်အဆန်းအပြောင်းအလဲနဲ့၏သက်ရောက်မှုနှင့်အတူ concurs တဲ့အမြင်ကိုထောကျပံ့ Lisman နှင့်ကျေးဇူးတော်ရှိစေသတည်း (2005).

keywords: အသစ်အဆန်း, ဆုလာဘ်, striatum, hippocampus, midbrain, fMRI

နိဒါန္း

အတူတူသူတို့ရဲ့ dopaminergic afferents အတူ Basal ganglia, ကွဲပြားခြားနားသောအမူအကျင့်ရွေးစရာများ (၏ဆုလာဘ်တန်ဖိုးကိုအကြောင်းကိုသင်ယူဖို့တစ်ယန္တရားသည်Berridge နှင့်ရော်ဘင်ဆင်, 2003; ဖရန့် et al ။ , 2004; Pessiglione et al ။ , 2006) ။ ဒီအမြင်နှင့်အညီ, fMRI လေ့လာမှုများ (ဥပမာ (အ striatum အတွက်ဦးနှောက်လှုပ်ရှားမှုထုတ်ယူသောဆုလာဘ်ပြခြင်းနှင့်ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်တွေကိုဆုချDelgado et al ။ , 2000; Knutson et al ။ , 2000; O'Doherty et al ။ , 2003; O'Doherty et al ။ , 2004) နှင့် midbrain (Aron et al ။ , 2004; Wittmann et al ။ , 2005) ။ သို့သော် midbrain dopaminergic စနစ်ကလည်း (မျောက်တွေကို Non-ကြိုးဝတ္ထုလှုံ့ဆော်မှုမှတုံ့ပြန်Ljungberg et al ။ , 1992) နှင့်လူသားမြားသညျ (Bunzeck နှင့် Duzel, 2006; Wittmann et al ။ , 2007) ။ ကွန်ပျူတာရှုထောင့်ကနေအသစ်အဆန်းသူ့ဟာသူဆုလာဘ်ကိုယ်စားပြုမှုတိုးမြှင်နှင့် (အမည်မသိ, ဝတ္ထုရွေးချယ်မှု option ကိုရှာဖွေရေးမောင်းသောစိတ်ခွန်အားနိုး signal ကိုအဖြစ်ပြုမူစေခြင်းငှါအကြံပြုထားသည်Kakade နှင့်ဒါယန်း, 2002).

အသစ်အဆန်းများနှင့်ဆုလာဘ်ဝေစုဘုံအာရုံကြောယန္တရားများရဲ့အပြောင်းအလဲနဲ့ပေမယ့်, အသစ်အဆန်းများနှင့်ဆုလာဘ်များအကြားတစ်ဦးအပြန်အလှန်ထောက်ခံပါတယ်သောအာရုံကြောအလွှာဟာညံ့ဖျင်းနားလည်သဘောပေါက်နေဆဲဖြစ်သည်။ တိရစ္ဆာန်များအတွက်သုတေသန hippocampal အသစ်အဆန်းအချက်ပြမှုများကိုဆက်တိုက်ပစ်ခတ်လှုပ်ရှားမှုပြသနိုင်ဖို့ dopamine အာရုံခံများ၏စွမ်းရည်ကိုထိန်းညှိကြောင်းဖော်ပြသည်။ ဆုလာဘ်များနှင့်ဖြစ်နိုင်ခြေကိုအခြားအဓိကဖြစ်ရပ်များအတွက်အဓိက dopaminergic တုံ့ပြန်မှုပုံစံနိုင်တဲ့ coding ဖြစ်ပါတယ်ပစ်ခတ်ကွဲကြောင်းပေးထား, hippocampal အသစ်အဆန်းအချက်ပြမှုများကိုဆုလာဘ်အပြောင်းအလဲနဲ့နှင့် salience ထည့်သွင်းတွက်ချက်မှု (ထိန်းညှိရန်အလားအလာရှိသည်သံသယမှကောင်းသောအကြောင်းပြချက်ရှိပါတယ်Lisman နှင့်တော်ကကျေးဇူး, 2005) ။ Hippocampal အသစ်အဆန်းအချက်ပြမှုများ (သူတို့လုပ်သူများလှုပ်ရှားမှုတစ်ခု mode ကိုသွေးဆောင်အသံတိတ် dopamine အာရုံခံ၏ disinhibition စေရှိရာ subiculum, ventral striatum နှင့် ventral pallidum မှတဆင့် VTA မှပါးနေကြသည်Lisman နှင့်တော်ကကျေးဇူး, 2005; ကျေးဇူးတော်နှင့် Bunney, 1983) ။ အရေးကြီးတာက, လုပ်သူများတက်ကြွသော်လည်းမသာအသံတိတ် dopamine အာရုံခံ (ပြင်းစွာတိုက်ပစ်ခတ်ရန် mode သို့လွှဲပြောင်းခြင်းနှင့် phasic တုံ့ပြန်မှုကိုပြသFloresco et al ။ , 2003) ။ ဤနည်းအားဖြင့် hippocampal အသစ်အဆန်းအချက်ပြမှုများ phasic dopamine အချက်ပြမှုများကိုမြှင့်တင်ရန်နှင့်ရေရှည်မှတ်ဉာဏ်သို့အသစ်သောအချက်အလက်များ၏ encoding ကလွယ်ကူချောမွေ့ရန်အလားအလာရှိသည်။

မကြာသေးမီကသုတေသနပြုလှုံ့ဆော်မှုအသစ်အဆန်း (က striatal ဆုလာဘ်-ခန့်မှန်းအမှားပိုကောင်းစေပါတယ်ကြောင်းပြသခဲ့သော်လည်းWittmann et al ။ , 2008), ဒီတွေ့ရှိချက် (Contextual အသစ်အဆန်းနောက်ဆက်တွဲဆုလာဘ်အချက်ပြမှုများကိုအပေါ်သို့တစ်တိုးမြှင့်အကျိုးသက်ရောက်မှုပြုပြင်တဲ့ဇီဝကမ္မအယူအဆဖြေရှင်းပါဘူးLisman နှင့်တော်ကကျေးဇူး, 2005) ။ ဒီစမ်းသပ်အသစ်အဆန်း၏အဆင့်တစ်ခုလွတ်လပ်သောကိုင်တွယ်ရန်လိုအပ်သည်နှင့်အအသစ်အဆန်း (နှင့်ရင်းနှီးကျွမ်း) ဆုလာဘ်ရှေ့အဖြစ်ယာယီတိုးချဲ့အခင်းအကျင်းပြုမူထိုကဲ့သို့သောဆုချ။ ကျနော်တို့ဆုလာဘ်ကြိုတင်ခန့်မှန်းကြောင်းတွေကို presentation ကိုရှေ့တစ်ဝတ္ထုလှုံ့ဆော်မှုတင်ပြခြင်းဖြင့်အသစ်အဆန်း၏အခြေအနေတွင်ဆုလာဘ်-အပြောင်းအလဲနဲ့၏ striatal မော်ဂျူ၏ဟူသောအသုံးအနှုနျးစုံစမ်းစစ်ဆေး။ ထို့အပွငျ, ငါတို့လွတ်လပ်စွာနှစ်ဦးစလုံးအချက်များ (အသစ်အဆန်းများနှင့်ဆုလာဘ်) ကြိုးကိုင်; ဒီကျွန်တော်တို့ကိုသူတို့ရဲ့သက်ဆိုင်ရာအာရုံကြောကိုယ်စားပြုခွဲခြားရန်ခွင့်ပြုခဲ့ပါသည်။ ကျနော်တို့ပေးထားသောဖြစ်နိုင်ခြေ (အကျိုးကိုမခံရ (p = 0), အနိမ့် (p = 0.4) နှင့်မြင့်မားသောဆုလာဘ်ဖြစ်နိုင်ခြေ (p = 0.8)) နှင့်အတူဆုလာဘ်ပေးပို့ cued ရာသုံးခုကွဲပြားခြားနားသော fractal ပုံရိပ်တွေတဦးနှင့်အတူဘာသာရပ်များပေးအပ်သည်။ ဤနည်းအားဖြင့်, ကျွန်တော်တို့ရဲ့ဒီဇိုင်းကိုလည်းဆုလာဘ်တုံ့ပြန်မှုအပေါ် Contextual အသစ်အဆန်းလွှမ်းမိုးမှုဆုလာဘ်ဖြစ်ပျက်မှုများ၏ဖြစ်နိုင်ခြေကြောင့်ထိခိုက်ခဲ့ကြခြင်းရှိမရှိစုံစမ်းစစ်ဆေးရန်ကျွန်တော်တို့ကို enabled ။ ဆုလာဘ်-အပြောင်းအလဲနဲ့အပေါ်အသစ်အဆန်းတစ်ခုဖြစ်နိုင်ခြေမှီခိုအကျိုးသက်ရောက်မှုအသစ်အဆန်းများနှင့်ဆုလာဘ်-processing function အပြန်အလှန်သောခန့်မှန်းဘို့ခိုင်ခံ့ထောက်ခံမှုပေးလိမ့်မယ်။ ဆနျ့ကငျြ, ဆုလာဘ်-ဖြစ်နိုင်ခြေများနှင့်ပြင်းအား၏လွတ်လပ်သောကြောင်းဆုလာဘ်-related ဦးနှောက်လှုပ်ရှားမှုအပေါ်အသစ်အဆန်းတစ်ခုသက်ရောက်ကြောင်းအသစ်အဆန်းများနှင့်ဆုလာဘ်ဝေစုဦးနှောက်ဒေသများညွှန်ပြမယ်လို့နှင့်တစ်ဦး functional အပြန်အလှန်မပါဘဲထို့အပြင်အာရုံကြောလှုပ်ရှားမှုထုတ်လုပ်ရန်။

ပစ္စည်းနှင့်နည်းစနစ်များ

ဘာသာရပ်များ

(; အသက်အပိုင်းအခြား 16-9 နှစ်ပေါင်း; 7 အမျိုးသမီးနှင့် 19 အထီး 32, SD က = 23.8 နှစ်ပေါင်းဆိုလို) 3.84 လူကြီးများအတွက်စမ်းသပ်မှုများတွင်ပါဝင်ခဲ့။ အားလုံးဘာသာရပ်များ, ကျန်းမာခဲ့ကြသည်ညာသန်များနှင့်ပုံမှန်သို့မဟုတ်တညျ့-to-ပုံမှန်တွေလိုပဲရှိခဲ့ပါတယ်။ သင်တန်းသားများကိုအဘယ်သူအားမျှ, အာရုံကြောစိတ်ရောဂါသို့မဟုတ်ဆေးဘက်ဆိုင်ရာရောဂါများသို့မဟုတ်မည်သည့်လက်ရှိဆေးဘက်ဆိုင်ရာပြဿနာများ၏သမိုင်းကဖော်ပြခဲ့သည်။ အားလုံးစမ်းသပ်ချက်တစ်ဦးချင်းစီဘာသာရပ်ရဲ့စာဖြင့်ရေးသားအသိပေးထားသောသဘောတူခွင့်ပြုချက်နှင့်အတူပြေးဒေသခံကျင့်ဝတ်ရှင်းလင်းရေး (တက္ကသိုလ်ကောလိပ်လန်ဒန်, ဗြိတိန်) အရခဲ့ကြသည်။

စမ်းသပ်ဒီဇိုင်းနှင့်တာဝန်

အဆိုပါတာဝန် 3 အဆင့်၌ဝေဖန်ခံခဲ့ရသည်။ အဆင့် 1 မှာတော့ဘာသာရပ်များ 10 ပုံရိပ်တွေ (5 မိုးလုံလေလုံ, 5 ပြင်ပတွင်) ၏သတ်မှတ်ချက်နှင့်အတူ familiarized ခဲ့ကြသည်။ တစ်ခုချင်းစီကို image ကို 10 ± 1000ms တစ်ခုအကြားလှုံ့ဆော်မှုကြားကာလ (ပါကစ္စတန်စစ်ထောက်လှမ်းရေး ISI) နဲ့ 1750ms များအတွက် 500 ကြိမ်တင်ဆက်ခဲ့သည်။ ဘာသာရပ်များသူတို့ဘက်၌တရားလက်ညှိုးနဲ့လက်ခလယ်ကိုအသုံးပြုပြီးပြင်ပ / မိုးလုံလေလုံ status ကိုညွှန်ပြ။ အဆင့် 2 ခုနှစ်, 3 fractal ပုံရိပ်တွေဟာအေးစက် session တစ်ခုအတွက် 0 pence တစ်ငွေကြေးဆုလာဘ်အတူကွဲပြားခြားနားသောဖြစ်နိုင်ခြေ (0.4, 0.8 နှင့် 10) အရ, တွဲခဲ့ကြသည်။ တစ်ခုချင်းစီကို fractal ပုံရိပ်ကို 40 ကြိမ်တင်ဆက်ခဲ့သည်။ တစ်ခုချင်းစီကိုရုံးတင်စစ်ဆေးတွင်, 3 fractal ပုံရိပ်တွေထဲကတစ်ခု 750ms နှင့်ဘာသာရပ်များများအတွက် screen ပေါ်မှာတင်ဆက်ခဲ့ပါတယ်တဲ့ခလုတ်ကိုစာနယ်ဇင်းနှင့်အတူစီးပွားရေးနှိုးဆွမှုတင်ဆက်မှု၏ထောက်လှမ်းညွှန်ပြ။ မျက်နှာပြင် 10ms အပေါ်တစ်ဦးအရေအတွက်ကိုနောက်ပိုင်းတွင်အခြား 0ms နှင့်ဘာသာရပ်များအဘို့သူတို့လက်ညှိုးနဲ့လက်ခလယ်ကိုအသုံးပြုပြီးမည်သည့်ပိုက်ဆံအနိုင်ရသို့မဟုတ်မရှိမရှိညွှန်ပြအဖြစ်ဖြစ်နိုင်ဖွယ်အလားအလာရလဒ်ကို (750 သို့မဟုတ် 750 pence) တင်ဆက်ခဲ့သည်။ အဆိုပါအချင်းချင်းရုံးတင်စစ်ဆေးကြားကာလ (ITI) 1750 ± 500ms ဖြစ်ခဲ့သည်။ နောက်ဆုံးအနေနဲ့စမ်းသပ်အဆင့် (အဆင့် 3) တွင်ဆုလာဘ်-related တုံ့ပြန်မှုအပေါ် Contextual အသစ်အဆန်း၏အကျိုးသက်ရောက်မှု (လေးတကျိပ်တပါးသော-မိနစ်အစည်းအဝေးများအတွက်စိတ်ပိုင်းဖြတ်ခဲ့သည်ပုံ 1) ။ ဒီနေရာမှာ 1000ms နှင့်ဘာသာရပ်များများအတွက်တင်ဆက်ခဲ့ပါတယ်ပုံတစ်ပုံကိုသူတို့ဘက်၌တရားအညွှန်းကိန်းများနှင့်အလယ်တန်းလက်ချောင်းများကို အသုံးပြု. ပြင်ပ / မိုးလုံလေလုံ status ကိုညွှန်ပြ။ အခင်းဖြစ်ပွားရာရုပ်ပုံနှင့်နောက်ဆက်တွဲ fractal ပုံရိပ်မျက်နှာပြင် (စုစုပေါင်း 1750 ms) ရက်နေ့တွင်ပြသကြစဉ်တုံ့ပြန်ချက်ကိုဖန်ဆင်းနိုင်တယ်။ အဆိုပါပုံရိပ်ဓာတ်ပုံများကို၏ familiarized အစုံကနေအဆင့် 1 ( 'အကျွမ်းတဝင်ပုံရိပ်များ' 'အဖြစ်ရည်ညွှန်း) မှသို့မဟုတ်တင်ဆက်ခဲ့ဖူးကြောင်းဓါတ်ပုံတွေနောက်ထပ်အစု (' ဝတ္ထုပုံရိပ်တွေ '' အဖြစ်ရည်ညွှန်း) မှဖြစ်စေခဲ့သည်။ စုစုပေါင်း 240 ဝတ္ထုပုံရိပ်တွေခုနှစ်တွင်တစ်ဦးချင်းစီဘာသာရပ်ပေးအပ်ခဲ့ကြသည်။ အဲဒီနောကျအဆင့် 3 (ဆုလာဘ်ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက် cue အဖြစ်ရည်ညွှန်း) ကနေ 2 fractal ပုံရိပ်တွေထဲကတစ်ခု (ဘာသာရပ်များတုံ့ပြန်ရန်မဟုတ်ညွှန်ကြားခဲ့သည်, ဒီမှာ) 750ms များအတွက်တင်ဆက်ခဲ့သည်။ ဒုတိယအဆင့်၌ရှိသကဲ့သို့, (10 သို့မဟုတ် 0 pence) အခြား 750ms နှင့်ဘာသာရပ်များအဘို့အနောက်ပိုင်းမှာ 750ms ပေးအပ်ခဲ့ဖြစ်နိုင်ဖွယ်အလားအလာရလဒ်ကိုသူတို့လက်ညှိုးနဲ့လက်ခလယ်ကိုအသုံးပြုပြီးပိုက်ဆံအနိုင်ရသို့မဟုတ်မရှိမရှိညွှန်ပြ။ ရလဒ်ကိုမျက်နှာပြင်ပေါ်နှင့်နောက်ဆက်တွဲ intertrial ကြားကာလ (စုစုပေါင်း 2500 ± 500 ms) ကာလအတွင်းပြသနေစဉ်တုံ့ပြန်ချက်ကိုဖန်ဆင်းနိုင်တယ်။ အဆိုပါ ITI 1750 ± 500ms ဖြစ်ခဲ့သည်။ တစ်ဦးချင်းစီ session တစ်ခုအတွင်းမှာတော့, တစ်ခုချင်းစီ fractal ပုံရိပ်ကို session တစ်ခုနှုန်း 20 စမ်းသပ်မှုတွေအတွက်ရရှိလာတဲ့တစ်ဦးအကျွမ်းတဝင်ရုပ်ပုံအောက်ပါတစ်ဝတ္ထုရုပ်ပုံနှင့် 20 ကြိမ်အောက်ပါ 120 ကြိမ်တင်ဆက်ခဲ့သည်။ ခြောက်နိုင်ငံရုံးတင်စစ်ဆေးအမျိုးအစားများအဆိုပါတင်ပြချက်အမိန့်အပြည့်အဝကျပန်းဖြစ်ခဲ့သည်။ အားလုံးသုံးစမ်းသပ်အဆင့်ဟာ MRI စကင်နာအတွင်းပိုင်းဖျော်ဖြေခဲ့ကြပေမယ့် BOLD data တွေကိုသာအစမ်းသပ်အဆင့် (အဆင့် 3) ကာလအတွင်းဝယ်ယူခဲ့သည်။ ဘာသာရပ်များအဖြစ်လျင်မြန်စွာတုံ့ပြန်ရန်ညွှန်ကြားခြင်းနှင့်အဖြစ်မှန်မှန်ကန်ကန်တတ်နိုင်သမျှသူတို့£ 20 အထိသူတို့ရဲ့ဝင်ငွေရရှိမှုပေးဆောင်မည်ဖြစ်ကြောင်းခဲ့ကြသည်။ သင်တန်းသားများကို 10 pence တစ်ခုချင်းစီကိုမမှန်ကန်ကြောင်းတုန့်ပြန်ဘို့ကိုနှုတ်ထားခြင်းမည်ဖြစ်ကြောင်းပြောကြားခဲ့ကြသည် - ဤစမ်းသပ်မှုတွေခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းမှဖယ်ထုတ်လိုက်ခဲ့ကြသည်။ စုစုပေါင်းဝင်ငွေရရှိမှုကိုသာ 4th ပိတ်ပင်တားဆီးမှု၏အဆုံးမှာ screen ပေါ်မှာပြသခဲ့ကြသည်။

ပုံ 1 

စမ်းသပ်ဒီဇိုင်း

အားလုံးပုံရိပ်တွေခဲ့သည်ဆို၏-မီးခိုးရောင်နှင့် 127 တစ်အတောအတွင်းမီးခိုးရောင်-တန်ဖိုးနှင့် 75 တစ်ဦးစံသွေဖည်ဖို့ပုံမှန်ရှိကြ၏။ မြင်ကွင်းများမျှရှင်းမှလူ့သတ္တဝါသို့မဟုတ် (မျက်နှာများအပါအဝင်) လူ့ခန္ဓာကိုယ်အစိတ်အပိုင်းများကိုပုံဖော်။ လှုံ့ဆော်မှုမျက်နှာပြင်၏ဗဟိုပေါ်သို့ projected ခဲ့ကြသည်နှင့်ဘာသာရပ်များအတွက် fMRI ကင်နာ၏ဦးခေါငျးကိုကွိုင်အပေါ်တပ်ဆင်ထားမှန်စနစ်ကတဆင့်သူတို့ကိုစောင့်ကြည့်။

fMRI data တွေကိုရှာမှီး

fMRI ပဲ့တင်သံပြိုပုံရိပ် (EPI) နဲ့တစ်ဦး 3-တက်စလာ Siemens Allegra သံလိုက်ပဲ့တင်ရိုက်ခတ်မှုကင်နာ (Siemens, Erlangen, ဂျာမနီ) ရက်နေ့တွင်ဖျော်ဖြေခဲ့သည်။ အသံအတိုးအကျယ်နှုန်း 48 Oblique axial ချပ်ဟာ anteroposterior အတွက် -2 °မှာ angled; 64 × 64: အအလုပ်လုပ်တဲ့ session တစ်ခုမှာတော့ 48 T30 * (BOLD) ဆနျ့ကငျြဘ (matrix ကိုရယူခဲ့ကြသည်အသွေးသည်အောက်ဆီဂျင်အဆင့်ကို-မှီခိုနှင့်အတူ (တပြင်လုံးကိုခေါင်းကိုဖုံးအုပ်) အသံအတိုးအကျယ်နှုန်းပုံရိပ်တွေ -weighted ဝင်ရိုး; Spatial resolution ကို: 3 × 3 × 3 မီလီမီတာ; TR = 2880 ms; TE = 30 ms) ။ အဆိုပါ fMRI ဝယ်ယူ protocol ကိုယုတ်ညံ့တိုကျရိုကျအတွက်လွယ်ကူစွာထိခိုက်-သွေးဆောင် BOLD sensitivity ကိုဆုံးရှုံးမှုများနှင့်ယာယီပေါ်၌ရှိသောအမြှေးဒေသများ (လျှော့ချရန် optimized ခဲ့သည်Weiskopf et al ။ , 2006) ။ တစ်ဦးချင်းစီဘာသာရပ်များအတွက်အလုပ်လုပ်တဲ့ဒေတာ session တစ်ခုနှုန်း 224 volumes ကိုင်လေးစကင်ဖတ်စစ်ဆေးဖို့အစည်းအဝေးများအတွက်ဝယ်ယူခဲ့သည်။ တစ်ဦးချင်းစီစီးရီးရဲ့အစမှာခြောက်လအပိုဆောင်း volumes ကိုတည်ငြိမ်ပြည်နယ်သံလိုက်အဘို့အခွင့်ပြုရန်ဝယ်ယူခဲ့ကြသည်နှင့်အနောက်ပိုင်းတွင်စွန့်ပစ်ခဲ့ကြသည်။ တစ်ဦးချင်းစီဘာသာရပ်ရဲ့ဦးနှောက်၏ခန္ဓာဗေဒပုံရိပ်တွေ 3mm မှာမြေပုံပရိုတွန်သိပ်သည်းဆ (PD), T1 နှင့်သံလိုက်လွှဲပြောင်း (MT) အတွက် Multi-ပဲ့တင်သံ 1D လျှပ်တစ်ပြက်မီးကို အသုံးပြု. စုဆောင်းခဲ့ကြ3 resolution က (Weiskopf နှင့်ပဲ့, 20081 × 1 × 1 မီလီမီတာ):) နှင့် T1 ချိန်ပြောင်းပြန်လှန်ပြန်လည်နာလန်ထူအားဖြင့် EPI (IR-EPI) ပာ (Spatial resolution ကိုပြင်ဆင်ကြ၏။ 64 ချပ်;; Spatial resolution ကို = 64 × 64 × 3 မီလီမီတာ; ကွာဟမှု = 3 မီလီမီတာ; ရေတို TE = 3 ms; ရှည်လျား TE = 1 ms ထို့အပြင်တစ်ဦးချင်းစီကိုလယ်မြေပုံနှစ်ဆပဲ့တင်သံလျှပ်တစ်ပြက်မီး sequence ကို (matrix ကိုအရွယ်အစား = 10 × 12.46 အသုံးပြု. မှတ်တမ်းတင်ခဲ့ပါသည် ; အဆိုပါဝယ်ယူ EPI ပုံရိပ်တွေ၏ပုံပျက်ဆုံးမခြင်းများအတွက် TR = 1020 ms) (Weiskopf et al ။ , 2006) ။ ကို 'FieldMap Toolbox' 'အသုံးပြုခြင်း (Hutton et al ။ , 2002) လယ်ကွက်မြေပုံရေတိုနှင့်တာရှည် TE မှာဝယ်ယူရုပ်တုဆင်းတုအကြားအဆင့်ခြားနားချက်ကနေခန့်မှန်းခဲ့ကြသည်။

fMRI data တွေကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ

pre-အပြောင်းအလဲနဲ့ဟာ Montreal Neurology ဌာန (MNI) အာကာသမှတစ်ဦးချင်းစီ fieldmaps, Spatial ပုံမှန်သုံးပြီးနှင့်နောက်ဆုံးတွင် 4mm Gaussian kernel ကိုအတူချောမွေ့ unwarping, ရှိမယ်, ပါဝင်သည်။ အဆိုပါ fMRI အချိန်စီးရီးဒေတာ High-pass filtered (cutoff = 128 s) ကိုတို့အနေနဲ့ AR (1) -model သုံးပြီး whitened ။ တစ်ဦးချင်းစီဘာသာရပ်တစ်ခုစာရင်းအင်းမော်ဒယ် (အချိန်နှင့်အရပ်ရပ်တို့၌ကွဲပြားအနကျအဓိပ်ပါယျနဲ့ပေါင်းစပ်နေတဲ့ canonical hemodynamic တုံ့ပြန်မှု function ကို (HRF) လျှောက်ထားခြင်းအားဖြင့်တွက်ချက်ခဲ့သည်Friston et al ။ , 1998).

, ဆုလာဘ်နှင့်အတူဝတ္ထု-image ကိုဆုလာဘ်-ဖြစ်နိုင်ခြေ 2 နှင့်အတူဆုလာဘ်-ဖြစ်နိုင်ခြေ 3 နှင့်ရင်းနှီးကျွမ်းဝင်-image ကို, အကျွမ်းတဝင်-image ကိုဆုလာဘ်-ဖြစ်နိုင်ခြေ 6 အတူအကျွမ်းတဝင်-image: ကျွန်ုပ်တို့၏ 0 × 0.4 factorial ဒီဇိုင်း 0.8 သီးခြား regressors အဖြစ်လုပ်ပါတယ်ခဲ့ပြီးသောအကျိုးစီးပွားအခြေအနေများမပါဝင် -probability 0, ဆုလာဘ်-ဖြစ်နိုင်ခြေ 0.4 နှင့်အတူဝတ္ထု-image ကို, ဆုလာဘ်-ဖြစ်နိုင်ခြေ 0.8 နှင့်အတူဝတ္ထု-image ကို။ အကျိုးကို-ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်တွေကို (ဆိုလိုသည်မှာ fractal ပုံရိပ်ကို) ၏ယာယီနီးကပ်နှင့်အကျိုးကိုရလဒ်ကိုကိုယ်နှိုက်ကဤဖြစ်ရပ်နှစ်ခုထဲကနေပေါ်ပေါက် BOLD အချက်ပြမှုများ၏ခွဲခြာများအတွက်ပြဿနာများကိုဖြစ်စေနိုင်သည်။ ထို့ကြောင့်, ကျနော်တို့က Cue နှင့်ရလဒ်နှစ်ခုလုံး၏တင်ဆက်မှုပါဝင်သည်တဲ့ Mini-ရထားတှဲကိုအသုံးပြုပြီးတစ်ဦးဝင်းဖြစ်ရပ်အဖြစ်တစ်ဦးချင်းစီတရားခွင်လုပ်ပါတယ်။ ဤသည်နည်းပညာပိုင်းဆိုင်ရာန့်အသတ်အသစ်အဆန်းများနှင့်ဆုလာဘ်အပြောင်းအလဲနဲ့နှင့်ဆုလာဘ်များနှင့်အသစ်အဆန်းသက်ရောက်မှု၏ Co-ကွိအကြားအပြန်အလှန်အာရုံစိုက်ထားတဲ့ကျွန်တော်တို့ရဲ့ factorial ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာများအတွက်ပြဿနာမဟုတ်ခဲ့ပေ။ မှားယွင်းနေသည်စမ်းသပ်မှုတွေအဘယ်သူမျှမစိတ်ဝင်စားမှုတစ် regressor အဖြစ်လုပ်ပါတယ်ခဲ့ကြသည်။ ကျန်နေတဲ့လှုပ်ရှားမှု-related အပိုငျးအဖမ်းဆီးဖို့ခြောက်လ covariates မျှအကျိုးစီးပွား regressors အဖြစ် (ထိုသုံးတင်းကျပ်-ခန္ဓာကိုယ်ဘာသာပြန်ချက်နှင့်ရှိမယ်, ကနေရရှိလာတဲ့သုံးလည့်) ထည့်သွင်းခဲ့ကြသည်။ ဒေသတွင်းတိကျတဲ့အခွအေနေသက်ရောက်မှု linear တစ်ဦးချင်းစီဘာသာရပ်များအတွက်ထူးခွားသညျ့နှင့်တစ်ဦးချင်းစီအခွအေနေ (ပထမအဆင့်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ) အလုပ်သမားတို့ကစမ်းသပ်စစ်ဆေးခဲ့ကြသည်။ ရရှိလာတဲ့ဆနျ့ကငျြဘပုံရိပ်တွေဒုတိယအဆင့်ကျပန်း-သက်ရောက်မှုဆန်းစစ်သို့ဝငျခဲ့သညျ။ ဒီနေရာမှာတစ်ဦးချင်းစီအခွအေနေ၏ hemodynamic သက်ရောက်မှုအချက်များ '' အသစ်အဆန်း '(အကျွမ်းတဝင်ဝတ္ထု,), နှင့်ဆုလာဘ်ဖြစ်နိုင်ခြေ (2, 3, 0) နဲ့ကှဲလှဲတဲ့ 0.4 × 0.8 ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ (ANOVA) သုံးပြီးအကဲဖြတ်ခဲ့ကြသည်။

ကျနော်တို့ (အသစ်အဆန်းများနှင့်ဆုလာဘ်အပြောင်းအလဲနဲ့အကြားအပြန်အလှန်ယခင်လေ့လာမှုများအပေါ်အခြေခံပြီးတွေးဆခဲ့ကြသည်ဘယ်မှာအကျိုးစီးပွား 3 ခန္ဓာဗေဒသတ်မှတ်ဒေသများ (striatum, midbrain နှင့် hippocampus) ပေါ်မှာငါတို့ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာအာရုံစူးစိုက်Lisman နှင့်တော်ကကျေးဇူး, 2005; Wittmann et al ။ , 2005; Bunzeck နှင့် Duzel, 2006) ။ ပြည့်စုံသည်, ကျနော်တို့ကိုလည်းဖြည့်စွက်ပစ္စည်းအတွက်မြေတပြင်လုံးသည်ဦးနှောက်ရလဒ်များကိုသတင်းပို့ပါ။ အဆိုပါ striatum နှင့်အကျိုးစီးပွား hippocampus ဒေသများ (Roi ရဲ့) နှစ်ဦးစလုံးကို (Pick Atlas Toolbox အပေါ်အခြေခံပြီးသတ်မှတ်ခဲ့ကြသည်Maldjian et al ။ , 2003; Maldjian et al ။ , 2004) ။ အဆိုပါ striatal ရွယ်အဆိုပါ caudate ၏ဦးခေါင်း, caudate ခန္ဓာကိုယ်နှင့် putamen ပါဝင်သည်စဉ်အခါ, hippocampal ရွယ်အဆိုပါ amygdala ဖယ်ထုတ်လိုက်ခြင်းနှင့် rhinal cortex ပတျဝနျးကငျြ။ နောက်ဆုံးတွင် SN / VTA ရွယ်ကိုယ်တိုင် software ကို MRIcro နှင့်အုပ်စုယုတ် MT image ကို အသုံးပြု. သတ်မှတ်ခံခဲ့ရသည်။ MT-ပုံရိပ်တွေတွင် SN / VTA (ကတောက်ပတဲ့အစင်းအဖြစ်ပတျဝနျးကငျြအဆောက်အဦများအနေဖြင့်ခွဲခြားနိုင်ပါသည်Bunzeck နှင့် Duzel, 2006) ။ ဒါဟာ (မျောက်ဝံများအတွက်တုံ့ပြန်မှု dopaminergic အာရုံခံရှုပ်ထွေးသည့် SN / VTA အနှံ့ဖြန့်ဝေခြင်းနှင့်ကတစ်ခုလုံးကို SN / VTA ၏ activation ရှုပ်ထွေးထက်တစ်ခုကိုအာရုံစိုက် subcompartments စဉ်းစားရန်ထို့ကြောင့်သင့်လျော်သည်နေကြသည်ဆုချကြောင်းသတိပြုသင့်ပါတယ်Duzel et al ။ , 2009) ။ ဒီရည်ရွယ်ချက်, 3mm ၏ဆုံးဖြတ်ချက်များအတွက်3, ပစ္စုပ္ပန်စမ်းသပ်မှုများတွင်အသုံးပြုအဖြစ်မီလီမီတာ 20 မှ 25 တစ်အသံအတိုးအကျယ်ရှိပြီးဖြစ်သော SN / VTA ရှုပ်ထွေးသော၏ 350-400 voxels အမြည်းခွင့်ပြု3.

ရလဒ်များ

ယုတ်ဝတ္ထုဓါတ်ပုံတွေကိုအဘို့အမှုနှုန်း 97.1%, SD က = 2.8% ထိ;; t ကိုအပြုအမူ, ဘာသာရပ်များအကျွမ်းတဝင်ဓာတ်ပုံများကိုအဘို့အမှုနှုန်း 96.8%, SD က = 2.1% ထိဆိုလိုခြင်း (ပြင်ပ / မိုးလုံလေလုံခွဲခြားဆက်ဆံမှုတာဝန်စဉ်အတွင်းတာဝန်စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်မားတိကျမှန်ကန်မှုကိုပြသ15= 0.38, NS), အဖြစ်အနိုင်ရရှိရလဒ်ကိုအချိန်တွင် / မရှိ, အနိုင်ရခွဲခြားဆက်ဆံမှုများအတွက် (အနိုင်ရရှိဖြစ်ရပ်များမှုနှုန်း 97.8%, SD က = 2.3% ထိဆိုလို; ယုတ်ခြင်းမရှိအနိုင်ရရှိဖြစ်ရပ်များမှုနှုန်း 97.7%, SD က = 2.2% ထိ; t ကို15= 0.03, NS) ။ ဘာသာရပ်များဝတ္ထုပုံရိပ်တွေနဲ့နှိုင်းယှဉ်ရင်အကျွမ်းတဝင်များအတွက်ပိုမိုမြန်ဆန်မိုးလုံလေလုံနှင့်ပြင်ပအနေအထားကိုခွဲခြားဆက်ဆံခြင်းများ (တုံ့ပြန်မှုအချိန်ကိုဆိုလိုတာ (RT ကို) RT ကို = 628.2 ms, SD က = အကျွမ်းတဝင်ဓာတ်ပုံများကိုများအတွက် 77.3ms; RT ကို = 673.8 ms ဆိုလို, ဝတ္ထုဓာတ်ပုံများကိုများအတွက် SD က = 111 ms; t ကို15= 4.43, P ကို ​​= 0.0005) ။ အဆိုပါအနိုင်ရရလဒ်ကိုအချိန်တွင် / မရှိ, အနိုင်ရခွဲခြားဆက်ဆံမှုအနိုင်ရရှိစမ်းသပ်မှုတွေအဘို့ (ယုတ် RT ကို = 542ms, SD က = 82.2 ms အဘို့အဘယ်သူမျှမ RT ကိုခြားနားချက်ရှိ၏မရှိအနိုင်ရရှိစမ်းသပ်မှုတွေအဘို့အ SD က = 551 ms RT ကို = 69 ms ဆိုလို; t ကို15= 0.82, NS) ။ RT ကို = 3, SD က = 0.8ms; 370.1-ဖြစ်နိုင်ခြေ: RT ကို = 79ms, 0.4-ဖြစ်နိုင်ခြေ RT ကို = 354.4 ms, SD က = 73.8 ms: အလားတူပင်အေးစက်နေစဉ်အတွင်း 0 ကွဲပြားခြားနားသော fractal ပုံရိပ်တွေ (372.2-ဖြစ်နိုင်ခြေမရှိသော RT ကိုကွဲပြားခြားနားမှုရှိကြ၏ SD က = 79.3ms; 'F (1,12) = 0.045, NS) ။ အဆုံးစွန်သော RT ကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ data တွေကိုရှာမှီးနေစဉ်အတွင်းကြောင့်နည်းပညာဆိုင်ရာပြဿနာများသုံးဘာသာရပ်များဖယ်ထုတ်လိုက်။

အဆိုပါ fMRI အချက်အလက်များ၏ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှာတော့အချက်များ '' အသစ်အဆန်း '(ဝတ္ထု, အကျွမ်းတဝင်) နှင့်ဆုလာဘ်ဖြစ်နိုင်ခြေ (p = 2, p = 3, p = 0) နဲ့တစ်ဦး 0.4 × 0.8 ANOVA (ထို hippocampus နှစ်နိုင်ငံအသစ်အဆန်းတစ်ခုအဓိကသက်ရောက်ပုံများအားပြသခဲ့သည်ပုံ 2A) နှင့် ROI ၏ရှာဖွေမှုအသံအတိုးအကျယ်များအတွက် FDR- တညျ့ညာဘက် striatum ။ ဆု၏ရိုးရိုးရှင်းရှင်းအဓိကအကျိုးသက်ရောက်မှု ('p = 0.8> p = 0') ကိုဘယ်ဘက် SN / VTA ရှုပ်ထွေးသောနေရာတွင်လေ့လာခဲ့သည်ပုံ 2B) နှင့်နှစ်နိုင်ငံ striatum အတွင်း (ပုံ 2C) ။ မြင် စားပွဲတင် 1 အားလုံး activated ဦးနှောက်ဒေသများသည်။

ပုံ 2 

fMRI ရလဒ်များကို
စားပွဲတင် 1 

fMRI ရလဒ်များကို

ကျွန်တော်တို့ရဲ့ရွယ်၏တစ်ခုလုံးကိုရှာဖွေရေးအသံအတိုးအကျယ်ကိုကျော်မျိုးစုံစမ်းသပ်မှုများအတွက်ဆုံးတဲ့အခါမှာကျနော်တို့ဆုလာဘ်ဖြစ်နိုင်ခြေအပြန်အလှန်×တစ်အသစ်အဆန်းစောငျ့ရှောကျခဲ့ပါဘူး။ အဆိုပါ striatum အတွက်ဆုလာဘ်တစ်ခုအဓိကအကျိုးသက်ရောက်မှုဖေါ်ပြခြင်းသုံးမျိုးအထွတ်အထိပ် voxels တစ် post ကို hoc ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ (t-စမ်းသပ်မှု) ဖျော်ဖြေတဲ့အခါမှာသို့သော်လည်းကျနော်တို့အသစ်အဆန်းများနှင့်ဆုလာဘ်နှင့်အတူ၎င်း၏အပြန်အလှန်၏ (orthogonal) သက်ရောက်မှုများတွေ့ရှိခဲ့: တဦးတည်း voxel လည်းတစ်ဦးအဓိကသက်ရောက်ပုံများအားပြသခဲ့သည် အခြား voxel သော်လည်းအသစ်အဆန်းများနှင့်ဆုလာဘ်အပြန်အလှန်×တစ်အသစ်အဆန်းလည်းအသစ်အဆန်းတစ်ခုအဓိကအကျိုးသက်ရောက်မှုပြသခဲ့သည်။

မှာပြထားတဲ့အတိုင်း ကိန်းဂဏန်း 2C (အလယ်) သည်ပထမ voxel တွင် ([8 10 0]; ဆုလာဘ်က F (2,30) = 8.12, P ကို ​​= 0.002 ၏အဓိကအကျိုးသက်ရောက်မှု; အသစ်အဆန်းက F ၏အဓိကအကျိုးသက်ရောက်မှု (1,15) = 7.03, P ကို ​​= 0.02; အသစ်အဆန်း ×ဆုလာဘ်အပြန်အလှန်က F (2,30) = 3.29, P = 0.05) ဒီအကျိုးသက်ရောက်မှုဆုလာဘ်ဖြစ်နိုင်ခြေ 0.4 နှင့်အတူစမ်းသပ်မှုမှပိုမိုမြင့်မား BOLD တုံ့ပြန်မှုများကမောင်းနှင်ခြင်းနှင့်ဝတ္ထုရုပ်ပုံလွှာ (Post-hoc t-test: t (15) = 3.48) ကရှေ့ပြေးခဲ့သည် , P ကို ​​= 0.003) ။ အသစ် v ကို၏အဓိကအကျိုးသက်ရောက်မှု; (အသစ်သော F ကို (2) = 10, P ကို ​​= 14; ဒုတိယ voxel (2C ညာဘက်) ([-2,30 13.13 0.001] ဆုလာဘ်က F (1,15) = 9.19, P ကို ​​<0.008 ၏အဓိကအကျိုးသက်ရောက်မှု) သိသာထင်ရှားသောအပြန်အလှန်က F (2,30) = 1.85, NS) Post-hoc t- စမ်းသပ်မှုထပ်မံအသစ်အဆန်း၏အဓိကအကျိုးသက်ရောက်မှုဆုကိုပေးပို့နှစ်ခုအနိမ့်ဖြစ်နိုင်ခြေမှာဝတ္ထုနှင့်အကျွမ်းတဝင်ပုံရိပ်တွေအကြားကွဲပြားခြားနားမှုအားဖြင့်မောင်းနှင်ခဲ့ကွောငျးသရုပ်ပြ (t (15) = 2.79, P ကို ​​= 0.014; နှင့် t (15) = 2.19, P ကို ​​= 0.045, ဖြစ်နိုင်ခြေ p = 0 နှင့် p = 0.4 အသီးသီး), (ကိုကြည့်ပါ) ကိန်းဂဏန်း 2C) ။ ဆနျ့ကငျြ, တတိယ voxel (2C ဆုလာဘ်များ [-22 4 0] အဓိကအကျိုးသက်ရောက်မှု left, F (2,30) = 9.1, P ကို ​​= 0.001) အသစ်အဆန်းတစ်ခုအဓိကအကျိုးသက်ရောက်မှု (F (1,15) = 2.33, NS) ပြသခဲ့သည်မဟုတ်သလိုတစ်ခုမဟုတ် အပြန်အလှန် (F (2,30) = 1.54, NS) ။

midbrain တွင်အမြင့်ဆုံးဆုလာဘ်နှင့်သက်ဆိုင်သောတုံ့ပြန်မှုများနှင့်အတူ voxel ([-8 -14 -8], F (2,30) = 12.19, P <0.001) သည်လည်းအသစ်အဆန်း၏အဓိကအကျိုးသက်ရောက်မှုကို ဦး တည်ကြောင်းပြသခဲ့သည်။ , 1,15) ကိုသိသိသာသာအပြန်အလှန် (F (4.18) = 0.059, NS) ၏မရှိခြင်းအတွက် = 2,30, P ကို ​​= 0.048 = ။

ဆွေးနွေးမှု

မြင်ကွင်းများ၏ဝတ္ထုပုံရိပ်တွေနောက်ဆက်တွဲနှင့်မသက်ဆိုင်သောအကြိုးဖြစ်ရပ်များ (စိတ္တဇတွေကိုနှင့်ဆုလာဘ်ပေးပို့ခန့်မှန်း) ကရူးနှမ်း striatal ဆုလာဘ်တုံ့ပြန်မှုတိုးမြှင့်။ မျှော်လင့်ထားသည့်အတိုင်းဝတ္ထုပုံရိပ်တွေကိုလည်း hippocampus activated ။ ဤရွေ့ကားတွေ့ရှိချက်အသစ်အဆန်း related hippocampal တက်ကြွစွာ ventral striatum (မှာရှိတဲ့ဆုလာဘ်-အပြောင်းအလဲနဲ့အပေါ်တစ်ဦးဆက်စပ်အခြေအနေတိုးမြှင့်အကျိုးသက်ရောက်မှုကွိုးစားအားထုပျသငျ့တဲ့ဇီဝကမ္မခန့်မှန်းဘို့, ကျွန်တော်တို့ရဲ့အသိပညာရန်, ပထမဦးဆုံးသက်သေအထောက်အထားပေးLisman နှင့်တော်ကကျေးဇူး, 2005; Bunzeck နှင့် Duzel, 2006).

ကြောင့် BOLD signal ကို၏ဂုဏ်သတ္တိများရန်, အကျိုးကို-ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက် cue နဲ့ရလဒ်ကိုပေးပို့၏ယာယီနီးကပ်သီးခြားစီကဤဖြစ်ရပ်များအပေါ်အသစ်အဆန်း၏သက်ရောက်မှုတစ်ခုခန့်မှန်းချက်တားဆီး။ အဲဒီအစားကျွန်တော်တစ်ဦးဝင်းဖြစ်ရပ်အဖြစ် cue-ရလဒ်ကို sequence ကိုထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းနှင့်ဆုလာဘ်အပြောင်းအလဲနဲ့အပေါ်အသစ်အဆန်း၏အကျိုးသက်ရောက်မှုဆုလာဘ်ဖြစ်ပျက်မှုများ၏ဖြစ်နိုင်ခြေတစ်ခု function ကိုအဖြစ်ကွဲပြားကြောင်းတွေ့ရှိခဲ့ပါတယ်။ ခန့်မှန်းဆုလာဘ်များ၏ဖြစ်နိုင်ခြေ (0 သို့မဟုတ် 0.4) အနိမ့်ခဲ့နဲ့ (အမြင့်ဆုံးဆုလာဘ်ဖြစ်နိုင်ခြေ (0.8) အတွက်ပျက်ကွက်ခဲ့တာတစ်ခုတည်းကိုသာအခါ, တစ်ဦးတိုးမြှင့်လေ့လာတွေ့ရှိခဲ့သည်ပုံ 2C) ။ ဒါဟာရလဒ်ကဒီပုံစံအတူတူပင်ဒေသတွင်း၌အသစ်အဆန်းများနှင့်ဆုလာဘ်၏လွတ်လပ်သောသက်ရောက်မှုများကရှင်းပြခဲ့မရနိုင်သည်ကိုသတိပြုပါရန်အရေးကြီးပါသည်။ နှစ်ခု function ကွဲပြားပေမယ့် Spatial ထပ်အာရုံကြောလူဦးရေကြောင့်ဖြစ်ပွား BOLD သက်ရောက်မှုဆုလာဘ်ဖြစ်နိုင်ခြေများထို့အပြင်မသက်ဆိုင်ဘဲမူလဖြစ်နှင့်ဤအရပ်ပု 0.8 ဖြစ်နိုင်ခြေအခြေအနေလည်းအသစ်အဆန်းအကျိုးသက်ရောက်မှုဖို့ဦးဆောင်လမ်းပြလိမ့်မယ်။ ထို့ကြောင့်, ဆုလာဘ်အပြောင်းအလဲနဲ့အပေါ်အသစ်အဆန်းဤဖြစ်နိုင်ခြေမှီခိုသက်ရောက်မှုသူတို့ဝတ္ထုလှုံ့ဆော်မှုသူတို့ကိုယ်သူတို့အားဖြင့်ရူးနှမ်း BOLD တုံ့ပြန်မှုကညစ်ညမ်းမှုကိုထင်ဟပ်သောဖြစ်နိုင်ခြေဆန့်ကျင်ငြင်းခုန်။ ယင်းအစားတွေ့ရှိချက် Contextual အသစ်အဆန်းကိုသာအနိမ့်ဖြစ်နိုင်ခြေအခြေအနေဆိုသော်ငြားနှုန်း se ဆုလာဘ်အပြောင်းအလဲနဲ့တိုးပွားလာကြောင်းဖော်ပြသည်။

အထက်တွင်ရှင်းပြခဲ့သည့်အတိုင်း, ငါတို့ဆုလာဘ်မျှော်လင့် (တွေကို) နှင့်ဆုလာဘ်ပေးပို့ (ရလဒ်များ) တို့အကြား BOLD တုံ့ပြန်မှု disambiguate နိုင်ဘူး။ အသစ်အဆန်းရွေးချယ် Non-ကြိုးရလဒ်များ (မျှအနိုင်ရရှိစမ်းသပ်မှုတွေ) ၏အပြောင်းအလဲနဲ့တိုးပွားလာကြပေမည်။ ဤစမ်းသပ်မှုတွေ၏ 80% ကိုအပ်ခံရဆုလာဘ်အတွက်ရလဒ်ကြောင့်မြင့်မားတဲ့ဆုလာဘ်ဖြစ်နိုင်ခြေနှင့်အတူစမ်းသပ်မှုတွေအပေါ်မည်သည့်သိသာထင်ရှားသောအသစ်အဆန်းအကျိုးသက်ရောက်မှုကိုစောငျ့ရှောကျဘူးဆိုတဲ့အချက်ကိုနှင့်ကိုက်ညီပါလိမ့်မည်။ တနည်းအားဖြင့်အသစ်အဆန်းအနိမ့်ဖြစ်နိုင်ခြေ (ဆိုလိုသည်မှာ 0 နှင့် 0.4) နဲ့ဆုလာဘ်ပေးပို့ခန့်မှန်းကြောင်းတွေကိုအဘို့အဆုလာဘ်မျှော်လင့်သြဇာလွှမ်းမိုးမှုကြပေမည်။ ဓမ္မဓိဋ္ဌာန်ကျကျလျော့နည်းကြိုးခဲ့ကြသည်သောသူတို့ကိုဖြစ်ရပ်များအတွက်ဖြစ်စေကိစ္စတွင်ခုနှစ်, Contextual အသစ်အဆန်းတိုးမြှင့်ဦးနှောက်ကိုယ်စားပြုမှု။ ထို့ပြင်အမြင့်ဆုံးဖြစ်နိုင်ခြေအခြေအနေဆုလာဘ်အချက်ပြမှုများ၏အသစ်အဆန်းမော်ဂျူ၏မရှိခြင်းဆုလာဘ်အပြောင်းအလဲနဲ့အတွက်မျက်နှာကျက်သက်ရောက်မှုကြောင့်ဖြစ်တာမျိုးမဖြစ်နိုင်ပါဘူး။ ယခင်အလုပ်လူ့ striatum အတွက်ဆုလာဘ် related တုံ့ပြန်မှုပြသခဲ့သည်တစ်ခုရလဒ်ကိုတစ်ဦးအထူးသဖြင့်ဆက်တင် (Nieuwenhuis et al 2004) တွင်အဆင်သင့်သို့မဟုတ်ရှုံးသောအခါရှိမရှိကိုကိုယ်စားပြုမယ့် signal ကိုအတွက်ရရှိလာတဲ့ကွဲပြားခြားနားသောအခင်းအကျင်းအတွက် adapter ခဲ့သည်ဆို၏နေကြသည်။ ဒါဟာအရှင်ဆုလာဘ်တုံ့ပြန်မှုကိုလည်းမြင့်မားတဲ့ဆုလာဘ်ဖြစ်နိုင်ခြေ၏အခြေအနေများအောက်တွင်တစ်ဦးအသစ်အဆန်းဆုကြေးငွေလက်ခံပေးနိုင်ရန်နိုင်စွမ်းဖြစ်သင့်ကြောင်းမျှော်လင့်ထားနိုင်ပါတယ်။

ရလဒ်အနေဖြင့်မျှော်လင့်ထားသည့်အတိုင်းတိုးမြှင့်ခြင်း (ဥပမာတိုးမြှင့်ခြင်း) ကိုတိုင်းတာသည်နှင့်အမျှဂန္ထဝင်အေးစက်သည့်စမ်းသပ်မှုများတွင်ဆုလာဘ်များနှင့် တွဲဖက်၍ မတူညီသောလှုံ့ဆော်မှုများ၏တန်ဖိုးအကြောင်းမျောက် ဦး နှောက်သိသည်ကိုကောင်းစွာတွေ့ရှိရသည်။ ပစ္စုပ္ပန်စမ်းသပ်မှုမှာကျနော်တို့ကအေးစက်ကာလအတွင်းတုံ့ပြန်မှုကြိမ်တိုင်းတာပေမယ့်ကြိုတင်ခန့်မှန်း cue အားသာချက်များ၏ကွဲပြားခြားနားသောအဆင့်ဆင့်အကြားကွဲပြားခြားနားမှုကိုရှာဖွေတွေ့ရှိခဲ့ပါဘူး အလုပ်၏ရိုးရှင်းမှုနှင့်ဘာသာရပ်များတုန့်ပြန်သောမြန်နှုန်း (အခြေအနေအားလုံးအတွက် <375ms) ကိုထည့်သွင်းစဉ်းစားပါကကွဲပြားသောတုံ့ပြန်မှုမရှိခြင်းသည်မျက်နှာကျက်သက်ရောက်မှုကြောင့်ဖြစ်နိုင်သည်။ အေးဆေးတည်ငြိမ်ရန်ရည်ရွယ်ချက်ရှိရှိအပြုအမူအတိုင်းအတာမရှိသော်လည်းယခင်လေ့လာမှုများတွင်ဤ cue အမျိုးအစားကိုအောင်မြင်စွာအသုံးပြုခဲ့သည် O'Doherty et al ။ , 2003) ဘာသာရပ်များနေဆဲတွေကိုနှင့်ဆုလာဘ်ပေးပို့၏ကွဲပြားခြားနားသောဖြစ်နိုင်ခြေအကြားတစ်ဦးအသင်းအဖွဲ့ကိုဖွဲ့စည်းကြောင်းအကြံပြုထားသည်။

ယခင်အလုပ်ခုနှစ်, striatum အတွက်ဆုလာဘ်အချက်ပြမှုများကိုနှစ်ဦးစလုံးလူသားများနှင့်ဖြစ်နိုင်ခြေအပါအဝင် Non-လူ့မျောက်ဝံများ (မှာရှိတဲ့ဆုလာဘ်-related ဂုဏ်သတ္တိများအမျိုးမျိုးချိတ်ဆက်ပြီPreuschoff et al ။ , 2006; Tobler et al ။ , 2008), ပမာဏ (Knutson et al ။ , 2005), မရေရာ (Preuschoff et al ။ , 2006) နှင့်အရေးယူဆောင်ရွက်မှုတန်ဖိုး (Samejima et al ။ , 2005) ။ အဆိုပါ striatum အတွက်ထုတ်ဖော်ပြောဆိုဆုလာဘ် related variable တွေကိုဒီမတူကွဲပြားမှု (ရည်မှန်းချက်-ညွှန်ကြားအပြုအမူတွေ၏အဖှဲ့အစညျးမှာအရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍနဲ့ limbic / sensorimotor interface ကိုအဖြစ်က၎င်း၏အခန်းကဏ္ဍနှင့်အတူကောင်းစွာကိုက်ညီWickens et al ။ , 2007) ။ အဆိုပါ SN / VTA နှင့် striatum, အ midbrain dopamine စနစ်၏အဓိက projection က်ဘ်ဆိုက်များတနှစ်ဦးစလုံးလည်းဂန္ထဝင်အေးစက် Paradigm (ဥပမာ (ထဲမှာကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်တွေကိုဆုချခြင်းနှင့်ဆုချတုံ့ပြန်Delgado et al ။ , 2000; Knutson et al ။ , 2000; Fiorillo et al ။ , 2003; Knutson et al ။ , 2005; Tobler et al ။ , 2005; Wittmann et al ။ , 2005; D'Ardenne et al ။ , 2008) ။ အတော်ကြာကွန်ပျူတာအမြင်များအရ, SN / VTA ထဲမှ dopamine ဂီယာ (ကခန့်မှန်းအမှား signal ကိုမှတဆင့် conditional လှုံ့ဆော်မှု၏တန်ဖိုး ပတ်သက်. striatum သွန်သင်Schultz et al ။ , 1997).

ဂန္အေးစက်လေ့လာမှုများအတွက် striatum အတွက်ထုတ်ဖော်ပြောဆိုဆုလာဘ်များနှင့် Non-ဆုလာဘ်ကိုယ်စားပြုအမြဲသိသာအပြုအမူအကျိုးဆက်များ (ရှိသည်မဟုတ်ကြဘူးပေမယ့်O'Doherty et al ။ , 2003; တွင်း Ouden et al ။ , 2009), fMRI လေ့လာမှုများစနစ်တကျ striatal BOLD လှုပ်ရှားမှုအတွင်းအပြောင်းအလဲများကိုကွန်ပျူတာမော်ဒယ်များဖြင့်သွင်ပြင်လက္ခဏာအဖြစ်ရွေးချယ်မှုအတွက်ရွေးချယ်စရာများ၏တန်ဖိုးနှင့်ပတ်သက်သောခန့်မှန်းချက်အမှားများနှင့်အတူဆက်နွယ်နေပါသည်ကြောင်းပြသကြပါပြီ (အပြုအမူဒေတာမှ fitO'Doherty et al ။ , 2004; Pessiglione et al ။ , 2006) ။ pavlovian-ဆာလွှဲပြောင်း (သင်္ချိုင်းတွင်းထဲသို့) တွင်တွေ့မြင်အဖြစ်လုပ်ဆောင်ချက်တစ်ခုချိတ်ဆက်မရ Striatal State-တန်ဖိုးကိုကိုယ်စားပြု (ဥပမာချဉ်းကပ်မှုသို့မဟုတ် invigorating သက်ရောက်မှုများအတွက်, ကြိုတင်ပြင်ဆင်တုံ့ပြန်မှုသို့ဘာသာပြန်ထားသောဖြစ်ကြောင်းဆုလာဘ်ရရှိနိုင်မှု၏အချက်ပြနှင့်ဆက်စပ်သောမည်အကြောင်း,Cardinal et al ။ , 2002; Talmi et al ။ , 2008) ။ ကျွန်ုပ်တို့၏ဒေတာအသစ်အဆန်းဆုလာဘ်များမျှော်မှန်းသို့မဟုတ် Non-ကြိုးရလာဒ်မှတုံ့ပြန်မှုကိုတိုးမြှင့်ခြင်းဖြင့်ထိုကဲ့သို့သော State-တန်ဖိုးကိုကိုယ်စားပြု modulates ကြောင်းအကြံပြုအပ်ပါသည်။ အသစ်အဆန်းများနှင့်ဆုလာဘ်များအကြားကဒီအပြန်အလှန်၏အကျိုးဆက်ခြွင်းချက်မရှိကြိုတင်ပြင်ဆင်တုံ့ပြန်မှုများ၏မျိုးဆက်ဖြစ်နိုင်ပါတယ်။ အသစ်အဆန်းတစ်ခု cue နှင့်အတူဖော်ထုတ်သောအခါတကကမ်ဘာပျေါတှငျ, ထိုကဲ့သို့သောတုံ့ပြန်မှု (တိုးမြှင့်ချဉ်းကပ်ဖို့ဦးဆောင်လမ်းပြလိမ့်မယ်Wittmann et al ။ , 2008) သို့မဟုတ်တိရစ္ဆာန်စာပေလေ့လာအဖြစ်အသစ်အဆန်းတွေ့ရှိပေမယ့်တိကျတဲ့ cue နဲ့ဆက်စပ်မရသောအခါပတ်ဝန်းကျင်၏ကျပန်းရှာဖွေရေး (ချိတ်များနှင့် Kalivas, 1994) ။ ဒီအမြင် (လည်းသြဇာညောင်းကွန်ပျူတာမော်ဒယ်များနှင့်အတူတသမတ်တည်းဖြစ်တယ်Kakade နှင့်ဒါယန်း, 2002).

အဆိုပါ striatum အတွက်ဆက်စပ်အခြေအနေတိုးမြှင့်ဆုလာဘ်တုံ့ပြန်မှုအတွက်ဖွယ်ရှိပါဝင်ပတ်သက်ကြောင်းတစ်ခုမှာအရေးပါဖွဲ့စည်းပုံဟာ hippocampus ဖြစ်ပါတယ်။ ယခင်လေ့လာမှုများ (ကာလ၌ရှိသကဲ့သို့Tulving et al ။ , 1996; ထူးဆန်းတဲ့ et al ။ , 1999; Bunzeck နှင့် Duzel, 2006; Wittmann et al ။ , 2007) ကြှနျုပျတို့ Contextual အသစ်အဆန်းကိုပိုပြင်းပြင်းထန်ထန်ကျွမ်းထက် hippocampus activated ဖော်ပြသည်။ အဆိုပါ SN / VTA ရန်၎င်း၏ခိုင်မာတဲ့ (သွယ်ဝိုက်) ပရိုဂျက်ပေးထားကျနော်တို့ (ဒီဖွဲ့စည်းပုံဟာ midbrain dopaminergic စနစ်တစ်အသစ်အဆန်း signal ကိုများအတွက်ဖွယ်ရှိအရင်းအမြစ်ကြောင်းအကြံပြုLisman နှင့်တော်ကကျေးဇူး, 2005; Bunzeck နှင့် Duzel, 2006) ။ အဆိုပါ dopaminergic midbrain လည်း (စဖို့အသစ်အဆန်းအချက်ပြမှုများပါးရှိသည်ဟုနိုင်ထိုကဲ့သို့သော prefrontal cortex ကဲ့သို့သောအခြားဦးနှောက်ဧရိယာများဆီက input ကိုလက်ခံရရှိလယ်ကွင်းများ et al ။ , 2007) ။ ယနေ့အထိအထောက်အထားပေးထားသို့သော်ကျနော်တို့အသစ်အဆန်း၏အခြေအနေတွင် striatal ဆုလာဘ်အချက်ပြမှုများ၏ amplification ရှင်းပြမယ်လို့ midbrain dopamine အာရုံခံတဲ့အသစ်အဆန်း-related disinhibition ကားမောင်းမှုအတွက်အများဆုံးဖွယ်ရှိကိုယ်စားလှယ်လောင်းအဖြစ် hippocampus စဉ်းစားပါ။ အခြားတစ်ဖက်တွင်, အ Contextual အသစ်အဆန်းအကျိုးသက်ရောက်မှုများ၏ဖြစ်နိုင်ခြေမှီခိုဖြည့်ညှင်း, အလှည့်၌, prefrontal cortex (PFC) တွင်အစပြုကြပေမည်။ ဇီဝကမ္မလေ့လာမှုများ PFC SN / VTA အာရုံခံမှမောင်းထုတ်တိုးပွားလာခြင်း (ventral striatum သာသော်လည်းမ dopaminergic input ကို PFC ဒေသ dopaminergic မော်ဂျူပိုကောင်းစေပါတယ်ကြောင်းပြသMargolis et al ။ , 2006) ။ ထိုကဲ့သို့သောယန္တရားမှတဆင့် PFC SN / VTA နှင့် ventral striatal ဆုလာဘ်-ကိုယ်စားပြုမှုအပေါ်အသစ်အဆန်း၏ဖြစ်နိုင်ခြေမှီခိုဆက်စပ်ဆိုးကျိုးများထိန်းညှိနိုင်ပါတယ်။

ကောက်ချက်ချရန်, လက်ရှိရလဒ်တွေကို Contextual အသစ်အဆန်းသက်ဆိုင်တဲ့တွေကိုနှင့်ရလဒ်မှတုံ့ပြန်မှုအတွက် striatum အတွက်ဆုလာဘ်အပြောင်းအလဲနဲ့တိုးပွါးကြောင်းဆန္ဒပြခဲ့ကြသည်။ ဤရွေ့ကားတွေ့ရှိချက်တစ်ခု polysynaptic လမ်းကြောင်းမော်ဒယ်များ၏ခန့်မှန်းချက်နှင့်သဟဇာတဖြစ်ကြ (Lisman နှင့်တော်ကကျေးဇူး, 2005) သော hippocampal အသစ်အဆန်း-အချက်ပြမှုများသက်ဆိုင်တဲ့ဖြစ်ရပ်များမှ salience ထည့်သွင်းတွက်ချက်မှုများ Contextual စည်းမျဉ်းများအတွက်ယန္တရားသည်။

နောက်ဆက်တွဲပစ္စည်း

ကျေးဇူးတင်လွှာ

ဤလုပ်ငန်းကိုပညာရေးနှင့် RJD 81259 မှ (က Wellcome Trust မှ Project မှ Grant ကကထောက်ခံခဲ့သည်; www.wellcome.ac.uk; RD တစ် Wellcome ယုံကြည်မှုအစီအစဉ် Grant ကကထောက်ခံသည်။ MG (ကမာရီ Curie Fellowship ရရှိထားသူwww.mariecurie.org.uk) ။ KES အဆိုပါ SystemsX.chh စီမံကိန်းကို NEUROCHOICE အားဖြင့်ထောက်ခံမှုအသိအမှတ်ပြုသည်။

ကိုးကားစရာများစာရင်း

  • Aron AR, Shohamy: D, Clark က J ကို, Myers ကို C, Gluck MA, Poldrack RA ။ ခွဲခြားသင်ယူမှုစဉ်အတွင်းသိမြင်မှုတုံ့ပြန်ချက်နှင့်မသေချာမရေရာမှလူ့ midbrain sensitivity ကို။ J ကို Neurophysiol ။ 2004; 92: 1144-1152 ။ [PubMed]
  • Berridge KC, ရော်ဘင်ဆင် TE ။ ဆုလာဘ် parsing ။ ခေတ်ရေစီးကြောင်း neuroscience ။ 2003; 26: 507-513 ။ [PubMed]
  • Bunzeck N ကို, လူ့ substantia nigra / VTA အတွက်စီးပွားရေးနှိုးဆွမှုအသစ်အဆန်း၏ Duzel အီး Absolute နိုင်တဲ့ coding ။ အာရုံခံဆဲလျ။ 2006; 51: 369-379 ။ [PubMed]
  • Cardinal RN, ပါကင်ဂျာခန်းမ J ကို, Everitt BJ ။ စိတ်လှုပ်ရှားမှုနှင့်လှုံ့ဆော်မှု: အပု amygdala ၏အခန်းကဏ္ဍ, ventral striatum နှင့် prefrontal cortex ။ neuroscience Biobehav ဗျာ 2002; 26: 321-352 ။ [PubMed]
  • D'Ardenne K ကိုလူယာသည် SM, Nystrom LE, Cohen ကို JD ။ လူ့ ventral tegmental ဧရိယာ၌ dopaminergic အချက်ပြမှုများကိုထင်ဟပ် BOLD တုံ့ပြန်မှု။ သိပ္ပံ။ 2008; 319: 1264-1267 ။ [PubMed]
  • Delgado MR, Nystrom LE, Fissell ကို C, Noll, DC, Fiez ဂျေအေ။ အဆိုပါ striatum အတွက်ဆုချခြင်းနှင့်ပြစ်ဒဏ်ပေးရန် hemodynamic တုံ့ပြန်မှုခြေရာခံ။ J ကို Neurophysiol ။ 2000; 84: 3072-3077 ။ [PubMed]
  • Ouden သူ, Friston KJ, ဒေါ် ND, McIntosh AR, Stephan Ke Den ။ ဝန်ထမ်းတွေရဲ့သင်ယူမှုအတွက်ခန့်မှန်းအမှားများအတွက်တစ်ဦးက dual-အခန်းကဏ္ဍ။ Cereb Cortex ။ 2009; 19: 1175-1185 ။ [PMC အခမဲ့ဆောင်းပါး] [PubMed]
  • Duzel အီး, Bunzeck N ကို, Guitart-Masip M က, Wittmann B, Schott BH, Tobler PN ။ လူ့ dopaminergic midbrain ၏ functional ပုံရိပ်။ ခေတ်ရေစီးကြောင်း neuroscience ။ 2009 [PubMed]
  • fields HL, Hjelmstad GO, Margolis eb, Nicola သည် SM ။ သင်ယူစာစားချင်စိတ်ကိုအမူအကျင့်များနှင့်အပြုသဘောအားကောင်းအတွက် Ventral tegmental ဧရိယာတွင် neuron ။ Annu ဗြာ neuroscience ။ 2007; 30: 289-316 ။ [PubMed]
  • Fiorillo CD ကို, Tobler PN, dopamine အာရုံခံအားဖြင့်ဆုလာဘ်ဖြစ်နိုင်ခြေများနှင့်မသေချာမရေရာ၏ Schultz ဒဗလျူပြတ်နိုင်တဲ့ coding ။ သိပ္ပံ။ 2003; 299: 1898-1902 ။ [PubMed]
  • Floresco SB အနောက် AR, Ash ကို B ကို, Moore က H ကိုရေ့ AA ကို။ dopamine အာရုံခံဆဲလျပစ်ခတ်ရန်၏ Afferent မော်ဂျူ differential လုပ်သူများနှင့် phasic dopamine ဂီယာထိန်းညှိ။ နတ် neuroscience ။ 2003; 6: 968-973 ။ [PubMed]
  • ဖရန့် MJ, Seeberger LC, O'Reilly RC ။ မုန္လာဥနီ by သို့မဟုတ်ချောင်းကို by: သိမြင်မှုအားဖြည့် Parkinson အတွက်သင်ယူမှု။ သိပ္ပံ။ 2004; 306: 1940-1943 ။ [PubMed]
  • Friston KJ, ဖလက်ချာ P ကိုယောသပ်က, အိုကေတီဟုမ်းတစ်ဦးက, Rugg MD, Turner R. Event-related fMRI: characterizing differential ကိုတုံ့ပြန်မှု။ Neuroimage ။ 1998; 7: 30-40 ။ [PubMed]
  • ကျေးဇူးတော်ရှိစေသတည်း AA ကို, Bunney BS ။ nigral dopaminergic အာရုံခံ -1 ၏ Intracellular နှင့် extracellular electrophysiology ။ ဖော်ထုတ်ခြင်းနှင့်စရိုက်လက္ခဏာတွေ။ အာရုံကြောသိပ္ပံ။ 1983; 10: 301-315 ။ [PubMed]
  • က MS, Kalivas PW Hooks ။ အသစ်အဆန်း-သွေးဆောင်မော်တာလှုပ်ရှားမှုအတွင်း dopamine နဲ့ excitatory အမိုင်နိုအက်ဆစ်ဂီယာ၏ပါဝင်ပတ်သက်မှု။ J ကို Pharmacol Exp Ther ။ 1994; 269: 976-988 ။ [PubMed]
  • Hutton ကို C, ဘောက်တစ်ဦးယောသပ်က, အို Deichmann R ကို, fMRI အတွက် Ashburner J ကို, Turner R. Image ကိုပုံပျက်ဆုံးမခြင်း: တစ်ဦးကအရေအတွက်အကဲဖြတ်။ Neuroimage ။ 2002; 16: 217-240 ။ [PubMed]
  • Kakade S ကဒါယန်း P. Dopamine: General နှင့်ဆုကြေးငွေ။ အာရုံကြော Netw ။ 2002; 15: 549-559 ။ [PubMed]
  • Knutson B, Westdorp တစ်ဦးက, ခိုင်ဆာ E ကိုတစ်ငွေကြေးမက်လုံးပေးနှောင့်နှေးတာဝန်စဉ်အတွင်းဦးနှောက်လှုပ်ရှားမှု Hommer ဃ FMRI visualization ။ Neuroimage ။ 2000; 12: 20-27 ။ [PubMed]
  • Knutson B, တေလာ J ကို, Kaufman က M, Peterson R ကို, ဂလိုဗာ G. အမြျှောလငျ့ထားတနျဖိုး၏အာရုံကြောကိုယ်စားပြုမှု Distributed ။ J ကို neuroscience ။ 2005; 25: 4806-4812 ။ [PubMed]
  • Lisman je, ကျေးဇူးတော်ရှိစေသတည်း AA ကို။ အဆိုပါ hippocampal-VTA ကွင်းဆက်: ရေရှည်မှတ်ဉာဏ်သို့အချက်အလက်များ၏ entry ကိုထိန်းချုပ်။ အာရုံခံဆဲလျ။ 2005; 46: 703-713 ။ [PubMed]
  • Ljungberg T က, Apicella P ကို, အမူအကျင့်တုံ့ပြန်မှုများလေ့လာသင်ယူနေစဉ်အတွင်းမျောက် dopamine အာရုံခံ၏ Schultz ဒဗလျူတုံ့ပြန်ချက်။ J ကို Neurophysiol ။ 1992; 67: 145-163 ။ [PubMed]
  • Maldjian ဂျာ Laurienti PJ, Burdette JH ။ Precentral အဆိုပါ Talairach Atlas အီလက်ထရောနစ်ဗားရှင်းအတွက်ကွာဟမှု gyrus ။ Neuroimage ။ 2004; 21: 450-455 ။ [PubMed]
  • Maldjian ဂျာ Laurienti PJ, Kraft RA, Burdette JH ။ fMRI ဒေတာအစုံ၏ neuroanatomic နှင့် cytoarchitectonic Atlas-based စစ်ကြောရေးတစ်ခု automated နည်းလမ်း။ Neuroimage ။ 2003; 19: 1233-1239 ။ [PubMed]
  • Margolis eb, Lock ကို H ကို, Chefer VI ကို, Shippenberg TS, Hjelmstad GO, Fields HL ။ Kappa opioids ရွေးချယ်သည့် prefrontal cortex မှထုတ်လုပ်တဲ့ dopaminergic အာရုံခံထိန်းချုပ်။ proc Natl Acad သိပ္ပံအမေရိကန်အေ 2006; 103: 2938-2942 ။ [PMC အခမဲ့ဆောင်းပါး] [PubMed]
  • O'Doherty J ကိုဒါယန်း P ကို, Schultz J ကို, Deichmann R ကို, Friston K ကို Dolan RJ ။ ဆာအေးစက်အတွက် ventral နှင့် dorsal striatum ၏ Dissociable အခန်းကဏ္ဍ။ သိပ္ပံ။ 2004; 304: 452-454 ။ [PubMed]
  • O'Doherty JP ဒါယန်း P ကို, Friston K ကို Critchley H ကို, Dolan RJ ။ လူ့ဦးနှောက်ထဲမှာယာယီခြားနားချက်မော်ဒယ်များနှင့်ဆုလာဘ်-related သင်ယူမှု။ အာရုံခံဆဲလျ။ 2003; 38: 329-337 ။ [PubMed]
  • Pessiglione M က, Seymour B, Flandin, G, Dolan RJ, Frith CD တချပ်ဖြစ်တယ်။ Dopamine-မှီခိုခန့်မှန်းအမှားအယွင်းများလူသားတွေအတွက်ဆုလာဘ်-ရှာကြံအပြုအမူများကိုအထောက်အကူပြု။ သဘာဝ။ 2006; 442: 1042-1045 ။ [PMC အခမဲ့ဆောင်းပါး] [PubMed]
  • Preuschoff K ကို Bossaerts P ကို, Quartz SR ။ လူ့ subcortical အဆောက်အဦများအတွက်မျှော်မှန်းထားသည်ဆုလာဘ်များနှင့်စွန့်စားမှုများ၏အာရုံကြောအမျိုးအစားကွဲပြားခြားနားခြင်း။ အာရုံခံဆဲလျ။ 2006; 51: 381-390 ။ [PubMed]
  • Samejima K ကို Ueda Y ကို, Doya K သည်, ထို striatum အတွက်အရေးယူ-တိကျတဲ့ဆုလာဘ်တန်ဖိုးများ Kimura အမ်ကိုယ်စားပြုမှု။ သိပ္ပံ။ 2005; 310: 1337-1340 ။ [PubMed]
  • Schultz W ကဒါယန်း P ကို, မွန်တဂူ PR စနစ်။ ခန့်မှန်းခြင်းနှင့်ဆုလာဘ်တစ်ခုအာရုံကြောအလွှာဟာ။ သိပ္ပံ။ 1997; 275: 1593-1599 ။ [PubMed]
  • ထူးဆန်းတဲ့ BA, ဖလက်ချာကို PC, Henson RN, Friston KJ, Dolan RJ ။ လူ့ hippocampus ၏လုပ်ငန်းဆောင်တာခွဲခြား။ proc Natl Acad သိပ္ပံအမေရိကန်အေ 1999; 96: 4034-4039 ။ [PMC အခမဲ့ဆောင်းပါး] [PubMed]
  • Talmi: D, Seymour B ကဒါယန်း P ကို, Dolan RJ ။ လူ့ pavlovian-ဆာလွှဲပြောင်း။ J ကို neuroscience ။ 2008; 28: 360-368 ။ [PMC အခမဲ့ဆောင်းပါး] [PubMed]
  • Tobler PN, Fiorillo CD ကို, dopamine အာရုံခံအားဖြင့်ဆုလာဘ်တန်ဖိုး Schultz ဒဗလျူအလိုက်နိုင်တဲ့ coding ။ သိပ္ပံ။ 2005; 307: 1642-1645 ။ [PubMed]
  • Tobler PN, Christopoulos GI, O'Doherty JP, Dolan RJ, Schultz ဒဗလျူအာရုံခံရွေးချယ်မှုမရှိဘဲဆုလာဘ်ဖြစ်နိုင်ခြေများပျက်ယွင်း။ J ကို neuroscience ။ 2008; 28: 11703-11711 ။ [PMC အခမဲ့ဆောင်းပါး] [PubMed]
  • Tulving E ကို, မှတ်ဉာဏ် encoding ကများနှင့်ပြန်လည်ရယူခြင်း၏ပေလေ့လာမှုများအတွက် Markowitsch HJ, Craik FE, Habib R ကို, Houle အက်စ်ပစ္စည်းအသစ်အဆန်းများနှင့်ရင်းနှီးကျွမ်း Active ။ Cereb Cortex ။ 1996; 6: 71-79 ။ [PubMed]
  • Weiskopf N ကို, လူ့ဦးနှောက်၏ပဲ့ G. အ Multi-parameter သည်မြေပုံထက်နည်း 1 မိနစ် 20mm resolution ကိုအနည်းဆုံး; ISMRM 16; တိုရွန်တို, ကနေဒါ။ 2008 ။
  • Weiskopf N ကို, Hutton ကို C, ယောသပ်က, အိုလွယ်ကူစွာထိခိုက်-သွေးဆောင် BOLD sensitivity ကိုဆုံးရှုံးမှုများလျှော့ချရေးတို့အတွက် Deichmann R. ပေးနိုင်သော EPI parameters များကို: 3 T နှင့် 1.5 တီ Neuroimage မှာတစ်ခုလုံး-ဦးနှောက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ။ 2006; 33: 493-504 ။ [PubMed]
  • Wickens JR, Horvitz JC, ကော်စတာ RM, လုပ်ရပ်များနှင့်အလေ့အထများအတွက် Killcross အက်စ် Dopaminergic ယန္တရားများ။ J ကို neuroscience ။ 2007; 27: 8181-8183 ။ [PubMed]
  • Wittmann ဘီစီ, Bunzeck N ကို, Dolan RJ, အသစ်အဆန်းတပ်သားသစ်ဆုလာဘ်စနစ်နှင့် hippocampus ၏ Duzel အီးရှိလာစာမျက်နှာမြှင့်တင်နေစဉ်။ Neuroimage ။ 2007; 38: 194-202 ။ [PMC အခမဲ့ဆောင်းပါး] [PubMed]
  • Wittmann ဘီစီဒေါ် ND, Seymour B, Dolan RJ ။ Striatal လှုပ်ရှားမှုလူသားတွေအတွက်အသစ်အဆန်း-based ရွေးချယ်မှုအခြေခံ။ အာရုံခံဆဲလျ။ 2008; 58: 967-973 ။ [PMC အခမဲ့ဆောင်းပါး] [PubMed]
  • Wittmann ဘီစီ, Schott BH, Guderian S က, Frey Ju, Heinz HJ, dopaminergic midbrain ၏ Duzel အီးဆုကြေး-ဆက်စပ် FMRI activation တိုးမြှင် hippocampus-မှီခိုရေရှည်မှတ်ဉာဏ်ဖွဲ့စည်းရေးနှင့်ဆက်စပ်နေသည်။ အာရုံခံဆဲလျ။ 2005; 45: 459-467 ။ [PubMed]