Спільні та чіткі мережі, що лежать в основі валентності винагороди та стадії обробки: Мета-аналіз функціональних нейровизуализирующих досліджень (2011))

Опубліковано в остаточному форматі:

PMCID: PMC3395003

NIHMSID: NIHMS261816

Остаточна редагована версія цієї статті видавця доступна за адресою Neurosci Biobehav Rev

Див. Інші статті у PMC cite опублікованої статті.

Перейти до:

абстрактний

Щоб краще зрозуміти схеми винагороди в мозку людини, ми провели оцінку правдоподібності активації (ALE) і параметричні мета-аналізи на основі вокселів (PVM) на дослідженнях нейрозображень 142, які досліджували активацію мозку в завдань, пов'язаних із винагородою у здорових дорослих. Ми спостерігали кілька основних ділянок головного мозку, які брали участь у прийнятті рішень, пов'язаних з винагородою, включаючи nucleus accumbens (NAcc), хвостатий, путамен, таламус, орбітофронтальну кору (OFC), двосторонню передню інсулу, передню (ACC) та задню (PCC) поясну кору а також когнітивні контрольні ділянки в нижній тім'яній дольці і префронтальній корі (ПФК). NAcc зазвичай активувався як позитивними, так і негативними винагородами на різних етапах обробки винагороди (наприклад, передбачення, результат і оцінка). Крім того, медіальний OFC і PCC переважно відреагували на позитивні нагороди, тоді як ACC, двосторонній передній ізолятор і латеральний PFC селективно реагували на негативні нагороди. Отримання нагороди активувало АКК, двосторонню передню інсулу і стовбур мозку, тоді як результат винагороди значно активізував NAcc, медіальний OFC і мигдалину. Тому нейробіологічні теорії прийняття рішень, пов'язаних з винагородою, повинні розподіляти та взаємопов'язані уявлення про оцінку винагород та оцінку валентності.

Ключові слова: мета-аналіз, винагорода, nucleus accumbens, орбітофронтальна кора, передня cingulate cortex, передня інсула

1. Введення

Люди стикаються з незліченними можливостями прийняття рішень, пов'язаних з нагородою, щодня. Наше фізичне, психічне та соціально-економічне благополуччя критично залежить від наслідків вибору, який ми робимо. Тому важливо зрозуміти, що лежить в основі нормального функціонування прийняття рішень, пов'язаних з винагородою. Вивчення нормального функціонування прийняття рішень, пов'язаного з винагородою, також допомагає нам краще зрозуміти різні поведінкові та психічні розлади, які виникають при порушенні такої функції, наприклад, депресії (Древец, 2001), зловживання наркотичними речовинами (Bechara, 2005; Гараван і Стаут, 2005; Volkow et al., 2003), і розлади харчування (Крінгельбах та інші, 2003; Volkow і Wise, 2005).

Функціональні дослідження нейровізуалізації на винагороду стали сферою, що швидко зростає. Ми спостерігали величезний сплеск нейровізуальних досліджень у цій галузі, де десятки відповідних статей щомісяця з'являлися в базі даних PubMed. З одного боку, це цікаво, тому що результати монтування мають першочергове значення для формалізації поведінкових і нейронних механізмів прийняття рішень, пов'язаних із винагородою (Стипендіати, 2004; Трепель та інші, 2005). З іншого боку, неоднорідність результатів у поєднанні з випадковими протилежними моделями ускладнює отримання чіткої картини схеми винагороди в мозку людини. Поєднання результатів частково пояснюється різноманітними експериментальними парадигмами, розробленими різними дослідницькими групами, які спрямовані на вирішення різних аспектів прийняття рішень, пов'язаних з винагородою, таких як відмінність між очікуванням винагороди та результатом (Breiter та інші, 2001; Кнутсон та інші, 2001b; МакКлюр та інші, 2003; Роджерс та інші, 2004), оцінка позитивних і негативних винагород (Liu et al., 2007; Nieuwenhuis et al., 2005; O'Doherty et al., 2003a; O'Doherty et al., 2001; Ullsperger і фон Крамон, 2003), і оцінка ризику (Bach et al., 2009; d'Acremont і Bossaerts, 2008; Hsu et al., 2009; Huettel, 2006).

Отже, дуже важливо об'єднати існуючі дослідження разом і вивчити основні мережі винагороди в людському мозку, як від керованих даними, так і від теоретичних підходів, щоб перевірити спільність і відмінність різних аспектів прийняття рішень, пов'язаних з винагородою. Щоб досягти цієї мети, ми застосували й порівняли дві методи мета-аналізу на основі координат (CBMA) (Салімі-Хоршиді та інші, 2009), оцінка правдоподібності активації (ALE) (ALE) (Laird et al., 2005; Turkeltaub et al., 2002) і параметричний мета-аналіз на основі вокселів (PVM) (Костафреда та інші, 2009), щоб виявити узгодженість у великій кількості нейровизуализирующих досліджень щодо прийняття рішень, пов'язаних з винагородою. Ми очікували, що вентральна смугаста і орбітофронтальна кора (OFC), дві основні допамінергічні проекційні області, які були пов'язані з обробкою винагороди, будуть послідовно активовані.

Крім того, з точки зору теорії, ми прагнули з'ясувати, чи існують відмінності в мережах мозку, які відповідають за обробку позитивної та негативної інформації про винагороду, і які переважно задіяні на різних етапах обробки винагороди, таких як передбачення очікувань, результат моніторингу та оцінювання рішень. Прийняття рішень включає в себе кодування і представлення альтернативних варіантів і порівняння значень або утиліт, пов'язаних з цими параметрами. У цих процесах прийняття рішень, як правило, пов'язане з позитивною або негативною валентністю як від результатів, так і від емоційних реакцій до зроблених виборів. Позитивна валентність винагороди відноситься до позитивних суб'єктивних станів, які ми відчуваємо (наприклад, щастя або задоволення), коли результат позитивний (наприклад, вигравши лотерею) або краще, ніж ми передбачаємо (наприклад, втрачаючи менше значення, ніж прогнозується). Негативна валентність винагороди відноситься до негативних почуттів, які ми переживаємо (наприклад, розчарування або жаль), коли результат негативний (наприклад, втрачаючи азартну гру) або гірше, ніж ми очікуємо (наприклад, збільшення вартості акцій нижче, ніж прогнозується). Незважаючи на те, що попередні дослідження намагалися розрізнити мережі винагород, які чутливі до обробки позитивної або негативної інформації (Крінгельбах, 2005; Лю та інші, 2007), а також ті, які беруть участь у передбаченні винагороди або результату (Кнутсон та інші, 2003; Ramnani та інші, 2004), емпіричні результати були змішані. Ми прагнули витягти послідовну структуру шляхом об'єднання великої кількості досліджень, що вивчають ці відмінності.

2. Методи

Пошук та організація літературних джерел 2.1

Ідентифікація дослідження 2.1.1

Два незалежні дослідники провели ретельний пошук літератури для досліджень fMRI, що вивчали прийняття рішень на основі винагороди людей. Термінами, які використовувалися для пошуку служби індексування інтерактивних посилань PUBMED (до червня 2009), були "fMRI", "винагорода" і "рішення" (першим дослідником), "завдання прийняття рішень про винагороду", "fMRI", і "людський" (Другим дослідником). Ці початкові результати пошуку були об'єднані для отримання загальної кількості статей 182. Інші статті 90 були ідентифіковані з бази даних третього дослідника, накопиченого до червня 2009, використовуючи "reward" і "MRI" як критерії фільтрації. Ми також виконували пошук у базі даних BrainMap, використовуючи Sleuth, з "завданням винагороди" та "fMRI" як пошукових термінів, і знайшли статті 59. Всі ці статті були об'єднані в базу даних, а надлишкові записи були вилучені. Потім ми застосували кілька критеріїв виключення для подальшого усунення статей, які не мають прямого відношення до поточного дослідження. Такими критеріями є: 1) емпіричні дослідження, що не належать до першої руки (наприклад, оглядові статті); 2) дослідження, які не повідомляли про результати у стандартному стереотаксичному координатному просторі (або Talairach, або Монреальський неврологічний інститут, MNI); 3) дослідження з використанням завдань, не пов'язаних з прийняттям рішень на основі винагороди або цінності; 4) дослідження структурних аналізів мозку (наприклад, морфометрія на основі вокселів або тензора дифузії); 5) дослідження, що базується виключно на аналізі області інтересу (ROI) (наприклад, з використанням анатомічних масок або координат з інших досліджень); 6) дослідження спеціальних популяцій, чиї функції мозку можуть бути відхилені від нормальних здорових дорослих (наприклад, дітей, дорослих людей, що старіють, або залежних від речовин осіб), хоча координати, наведені в цих дослідженнях для самої здорової дорослої групи, були включені. Було прийнято варіабельність серед методів, яким суб'єктам було доручено повідомляти про рішення під час виконання завдань (вербальна, невербальна кнопка-преса). Це призвело до появи статей 142 у кінцевій базі даних (перераховані в Додаток).

Під час етапу вилучення даних дослідження були згруповані за різними схемами просторової нормалізації згідно з координатами перетворень, реалізованих у GingerALE toolbox (http://brainmap.org, Центр досліджень досліджень Університету Техасу, Науковий центр охорони здоров'я, Сан-Антоніо, штат Техас): використовуючи FSL, повідомляйте координати MNI, використовуючи SPM, щоб повідомити про координати MNI, використовуючи інші програми для повідомлення координат MNI, використовуючи методи Бретта для перетворення координат MNI в Talairach простору, використовуючи власний шаблон Talairach. Списки координат, що знаходилися в просторі Талайраха, були перетворені в простір МПІ відповідно до їх оригінальних схем нормалізації. Для списку Бретта-Талайраха ми перетворили координати назад в простір МНІ, використовуючи зворотне перетворення Бретта (тобто, tal2mni) (Бретт та інші, 2002). Для нативного списку Talairach ми використовували перетворення Talairach-MNI BrainMap (тобто tal2icbm_other). Головний список усіх досліджень був створений шляхом комбінування всіх координат у просторі MNI в процесі підготовки до мета-аналізу ALE в GingerALE.

Класифікація експерименту 2.1.2

Для тестування гіпотез щодо загальних та відмінних шляхів винагороди, які набираються різними аспектами прийняття рішень, пов'язаних з винагородою, ми класифікуємо координати за двома типами класифікації: валентність винагороди та етапи прийняття рішень. Ми прийняли термін «експерименти», що використовуються базою даних BrainMap, для позначення окремих регресорів або контрастів, які зазвичай повідомляються у дослідженнях fMRI. Для валентності винагороди ми організували експерименти у позитивні та негативні нагороди. Для етапів прийняття рішень ми розділили експерименти на очікувану винагороду, результат і оцінку. Координати в головному списку, що вписуються в ці категорії, були внесені до під-списків; ті, які важко інтерпретувати або не чітко визначені, були опущені. Нижче ми наводимо кілька прикладів, які були введені в кожну з цих категорій.

Наступні контрасти були класифіковані як обробка позитивних винагород: ті, в яких суб'єкти отримували гроші або бали (Елліотт та інші, 2000) (винагорода під час успіху); уникнути втрати грошей або балів (Кім та інші, 2006) (пряме порівняння між уникненням негативного результату та отримання винагороди); виграв більшу з двох сум або пунктів (Кнутсон та інші, 2001a) (велике чи мале винагорода); втратили меншу суму з двох грошових сум або пунктів (Серйозно та інші, 2005) (без виграшу $ 0.50> без виграшу $ 4); отримали на екрані обнадійливі слова або графіку (Залла та інші, 2000) (збільшення за "виграш"); отримали солодкий смак у роті (О'Догерті та інші, 2002) (глюкоза> нейтральний смак); позитивно оцінив вибір (Лю та інші, 2007) (правильно> неправильно), або отримав будь-який інший тип позитивних винагород в результаті успішного виконання завдання.

Експерименти, класифіковані за негативні винагороди, включали ті, в яких суб'єкти втратили гроші або бали (Elliott et al., 2000) (покарання під час пробою); не виграли гроші або очки (Серйозно та інші, 2005) (незадоволеність безнадійною); виграли меншу з двох грошових сум або балів (Кнутсон та інші, 2001a) ($ 1 проти $ 50 винагороди); втратили більшу з двох сум або пунктів (Кнутсон та інші, 2001a) (велике чи мале передбачення покарання); негативно оцінили вибір (Лю та інші, 2007) (неправильно> правильно); або отримували будь-які інші негативні винагороди, такі як введення гіркого смаку в рот (О'Догерті та інші, 2002) (сіль> нейтральний смак) або знеохочувальні слова чи зображення (Залла та інші, 2000) (збільшення для "втрати" і зменшення для "перемоги").

Передбачення винагороди було визначено як період часу, коли суб'єкт обдумував потенційні варіанти, перш ніж приймати рішення. Наприклад, розміщення ставки та очікування виграшу грошей на цій ставці класифікується як очікування (Коен і Ранганатх, 2005) (рішення з високим ризиком та низьким ризиком). Результат / подача винагороди класифікувався як період, коли суб'єкт отримав відгук про вибраний варіант, наприклад, екран з словами "win x $" або "втрати x $" (Bjork та інші, 2004). Коли зворотній зв'язок вплинув на рішення та поведінку суб'єкта на наступному випробуванні або використовувався як навчальний сигнал, контраст був класифікований як оцінка винагороди. Наприклад, ризиковане рішення, яке винагороджується на початковому судовому розгляді, може призвести до того, що суб'єкт візьме інший, можливо більший, ризик на наступному випробуванні (Коен і Ранганатх, 2005) (нагороди з низьким ризиком, за якими йдуть рішення з високим ризиком та низьким ризиком). Ще одним прикладом оцінки є неприйняття втрат, тенденція, коли люди віддають перевагу уникненню втрат на придбання прибутку.Том та інші, 2007) (зв'язок між лямбда і нейральною схильністю до втрати).

Оцінка ймовірності активації 2.2 (ALE)

Алгоритм ALE базується на (Eickhoff та інші, 2009). ALE моделює фокуси активації як тривимірні розподіли Гауса з центром на повідомлених координатах, а потім обчислює перекриття цих розподілів у різних експериментах (ALE трактує кожен контраст у дослідженні як окремий експеримент). Просторова невизначеність, пов’язана з вогнищами активації, оцінюється щодо кількості суб’єктів у кожному дослідженні (тобто більша вибірка дає більш надійні схеми активації та локалізацію; тому координати скручені з більш щільним ядром Гауса). Збіжність моделей активації в експериментах обчислюється шляхом об'єднання вищевказаних модельованих карт активації. Нульовий розподіл, який представляє оцінки ALE, породжені випадковим просторовим перекриттям у дослідженнях, оцінюється за допомогою процедури перестановки. Нарешті, карта ALE, обчислена за реальними координатами активації, перевіряється на основі оцінок ALE з нульового розподілу, створюючи статистичну карту, що представляє значення p оцінок ALE. Потім непараметричні значення p трансформуються у z-оцінки та порогові при рівні кластера, скоригованому p <3.

Шість різних аналізів ALE були проведені з використанням GingerALE 2.0 (Eickhoff та інші, 2009), один для основного аналізу всіх досліджень, і один для кожного з п'яти під-списків, що характеризують активацію мозку за допомогою позитивних або негативних винагород, а також передбачення, результат і оцінку. Два методу віднімання ALE були проведені з використанням GingerALE 1.2 (Turkeltaub та інші, 2002), один для контрасту між позитивними та негативними нагородами, а інший для контрасту між очікуванням та результатом.

2.2.1 Головний аналіз усіх досліджень

Всі дослідження 142 були включені в основний аналіз, який складався з фокусів 5214 з експериментів 655 (контрасти). Ми використовували алгоритм, реалізований у GingerALE 2.0, який моделює ALE на основі просторової невизначеності кожного фокусу, використовуючи оцінку мінливості між суб'єктами та між експериментами. Оцінка була обмежена маскою сірої речовини і оцінювала випадковість кластеризації з експериментами як фактор випадкових ефектів, а не за допомогою аналізу фіксованих ефектів на вогнищах (Eickhoff та інші, 2009). Отримана карта ALE була пороговою з використанням методу швидкості виявлення помилок (FDR) з р <0.05 та мінімальним розміром кластера 60 вокселів 2 × 2 × 2 мм (загалом 480 мм3) для захисту від помилкових спрацьовувань множинних порівнянь.

2.2.2 Індивідуальний аналіз під-списків

Також було проведено п'ять інших аналізів ALE на основі під-списків, які класифікують різні експерименти як позитивні та негативні винагороди, а також передбачення винагороди, надання винагороди (результат) та оцінка вибору. Для позитивного аналізу винагороди були включені вогнища 2167 з експериментів 283. Негативний аналіз винагороди складався з фокусів 935 з експериментів 140. Число осередків, включених в аналізи для прогнозування, результату та оцінки вибору, були фокусами 1553 (експерименти 185), 1977 (253) і 520 (97) відповідно. Ми застосували аналогічний аналіз і порогові підходи, як це було зроблено для основного аналізу вище.

2.2.3 Аналіз вирахування

Ми також були зацікавлені у протиставленні ділянок мозку, які вибірково або переважно активувались як позитивними, так і негативними винагородами, а також передбаченням винагороди проти доставки винагороди. Для проведення цих двох аналізів використовували GingerALE 1.2. Карти ALE згладжувались ядром з FWHM 10 мм. Для визначення статистичної значущості карт ALE був проведений тест перестановки випадково розподілених вогнищ із 10000 моделювань. Щоб виправити багаторазові порівняння, отримані карти ALE були порогові за допомогою методу FDR з р <0.05 та мінімальним розміром кластера 60 вокселів.

2.3 Параметричний мета-аналіз на основі вокселів (PVM)

Ми також проаналізували однакові списки координат, використовуючи інший мета-аналіз підходу, PVM. На відміну від аналізу ALE, який розглядає різні контрасти в рамках дослідження як окремі експерименти, аналіз PVM об'єднує піки з усіх різних контрастів в рамках дослідження та створює єдину карту координат для конкретного дослідження (Костафреда та інші, 2009). Отже, фактор випадкових ефектів у аналізі ПВМ є Дослідження, у порівнянні з індивідуальними експерименти / контрасти в аналізі ALE. Це ще більше знижує упередженість оцінок, викликану дослідженнями з численними контрастами, які повідомляють про подібні моделі активації. Подібно до підходу ALE, ми провели шість різних аналізів PVM, використовуючи алгоритми, реалізовані в статистичному програмному забезпеченні R (http://www.R-project.org) з попереднього дослідження (Костафреда та інші, 2009), один для основного аналізу всіх досліджень, і один для кожного з п'яти під-списків, що характеризують активацію мозку різними аспектами обробки винагороди. Два додаткових аналізу PVM були проведені з використанням тієї ж кодової бази, щоб порівняти позитивні та негативні винагороди, а також між передбаченням винагороди та результатом.

2.3.1 Головний аналіз усіх досліджень

Координати MNI (5214) із тих самих 142 досліджень, що використовувались при аналізі ALE, були перетворені в текстову таблицю, причому кожне дослідження було ідентифіковане унікальним ідентифікаційним ярликом дослідження. Обчислення на карті піків були обмежені маскою в просторі MNI. Карту піків спочатку було згладжено рівномірним ядром (ρ = 10 мм), щоб сформувати зведену карту, яка представляє кількість досліджень, що повідомляють про перекриття піків активації в районі радіуса 10 мм. Далі було проведено аналіз PVM випадкових ефектів для оцінки статистичної значущості, пов'язаної з кожним вокселем на зведеній карті. Кількість досліджень на зведеній карті було перетворено на частку досліджень, які повідомили про відповідну активацію. Ми використовували той самий поріг, що і в аналізі ALE, для виявлення значущих кластерів для карти пропорцій (за допомогою методу FDR з p <0.05 та мінімальним розміром кластера 60 вокселів).

2.3.2 Індивідуальний аналіз під-списків

П'ять інших аналізів ПВМ були проведені у під-списках для позитивних та негативних винагород, а також передбачення, результат та оцінка винагороди. Позитивний аналіз винагороди включав фокуси 2167 з досліджень 111, тоді як негативний аналіз винагороди включав фокуси 935 з досліджень 67. Кількість досліджень, включених в аналізи для прогнозування, результату та оцінки вибору, були фокусами 1553 (дослідження 65), 1977 (86) і 520 (39) відповідно. Ми застосували аналогічний аналіз і порогові підходи, як це було зроблено для основного аналізу вище.

2.3.3 Порівняльний аналіз

Ми також провели два аналізи PVM для порівняння моделей активації між позитивними та негативними винагородами, а також між очікуванням нагороди та результатом. Дві карти піків (наприклад, одна для позитивної, а інша для негативної) спочатку були згладжені рівномірним ядром (ρ = 10 мм), щоб сформувати зведені карти, кожна з яких представляє кількість досліджень з накладеним піком активації в районі 10 мм радіус. Ці дві зведені карти були введені в тест Фішера для оцінки співвідношення шансів та значення статистичної значущості p для кожного вносимого вокселя в космічній масці MNI. Оскільки тест Фішера не розроблений спеціально для аналізу даних fMRI і емпірично менш чутливий, ніж інші методи, ми застосували порівняно поблажливий поріг для прямого порівняльного аналізу PVM, використовуючи некорегований p <0.01 та мінімальний розмір кластера 60 вокселів (Xiong та інші, 1995), щоб виправити множинне порівняння типу I помилки.

3. Результати

Результати 3.1 ALE

Всеохоплюючий аналіз досліджень 142 показав значну активацію великого кластера, що охоплював двосторонні ядра accumbens (NAcc), pallidum, передню інсулу, латеральну / медіальну OFC, передню поясну кору головного мозку (ACC), додаткову моторну область (SMA), латеральну префронтальна кора (ПФК), права мигдалина, лівий гіпокамп, таламус і стовбур мозку (Малюнок 1A). Інші більш дрібні кластери включали праву середню лобову звивину і ліву середню / нижню лобову звивину, двосторонню нижню / верхню тім'яну часточку і задню поясну кору головного мозку (PCC) (Таблиця 1).

малюнок 1 

Узгодження активації мозку з АЛЕ-аналізом. A. Базова мережа, активована всіма контрастами / експериментами. Б. Накладання областей мозку окремо залучених до позитивної проти негативної обробки винагороди. C. Накладення ділянок мозку індивідуально активуються ...
Таблиця 1 

Ділянки мозку, які зазвичай активуються всіма дослідженнями аналізу ALE (FDR p <0.05 і мінімальний розмір кластеру 60 вокселів).

Позитивні винагороди активували підмножину згаданих вище мереж, включаючи двосторонній паллідум, передню інсулу, таламус, стовбур головного мозку, медіальний OFC, ACC, SMA, PCC та інші фронтальні і тім'яні ділянки (Малюнок 1B та Таблиця 2, також див Додаткові матеріали - Рисунок S1A). Негативні винагороди показали активацію в двосторонніх NAcc, хвостаті, pallidum, передній ізоляції, мигдалині, таламусі, стовбурі головного мозку, ростральної АКС, дорсомедіальної PFC, бічній OFC, правої середньої та нижньої лобової звивини (Малюнок 1B та Таблиця 2, також див Додаткові матеріали - Рисунок S1B). Контрастна активація за рахунок позитивних і негативних нагород, ми виявили, що позитивні нагороди значною мірою значно активізували наступні регіони: двостороння NAcc, передня інсула, медіальна OFC, гіпокамп, лівий пучін і таламус (Малюнок 1D та Таблиця 4). Ніхто не показав більшої активації за рахунок негативних, ніж позитивних винагород.

Таблиця 2 

Ділянки мозку, активізовані позитивними або негативними нагородами аналізу ALE (FDR p <0.05 і мінімальний розмір кластеру 60 вокселів).
Таблиця 4 

Області мозку диференційовано активуються позитивними та негативними винагородами за результатами аналізу віднімання ALE (FDR p <0.05 та мінімальний розмір кластеру 60 вокселів).

Різні етапи обробки винагороди поділяли подібні структури активації мозку у вищезгаданих основних мережах, включаючи двосторонні NAcc, передню інсулу, таламус, медіальний OFC, ACC і дорсомедіальний PFC (Малюнок 1C та Таблиця 3, також див Додаткові матеріали - малюнки S1C – E). Попереднє очікування, порівняно з результатом винагороди, виявило більшу активацію в двосторонній передній ізоляції, АКК, SMA, лівій нижній парієтальній дольці і середній фронтальній звивині (Малюнок 1E та Таблиця 5). Результат переважної активації включав двосторонній NAcc, хвостатий, таламус і медіальний / латеральний OFC (Таблиця 5).

Таблиця 3 

Області мозку, активовані передбаченням, результатом та оцінкою за допомогою аналізу ALE (FDR p <0.05 та мінімальний розмір кластеру 60 вокселів).
Таблиця 5 

Області мозку диференційовано активуються передбаченням та результатами аналізу віднімання ALE (FDR p <0.05 та мінімальний розмір кластеру 60 вокселів).

Результати PVM 3.2

Основний аналіз досліджень 142 показав значну активацію при двосторонніх NAcc, передній ізоляції, латеральному / медіальному OFC, ACC, PCC, нижній тім'яній дольці і середній фронтальній Gyrus (Малюнок 2A та Таблиця 6).

малюнок 2 

Узгодження активації мозку з аналізу PVM. A. Базова мережа, активована всіма контрастами / експериментами. Б. Накладання областей мозку окремо залучених до позитивної проти негативної обробки винагороди. C. Накладення ділянок мозку індивідуально активуються ...
Таблиця 6 

Ділянки мозку, які зазвичай активуються всіма дослідженнями PVM-аналізу (FDR p <0.05 і мінімальний розмір кластеру 60 вокселів).

Позитивні нагороди активували двосторонні NAcc, pallidum, putamen, таламус, медіальну OFC, попередню кору головного мозку, SMA і PCC (Малюнок 2B та Таблиця 7, також див Додаткові матеріали - Рисунок S2A). Активація за допомогою негативних показників була виявлена ​​у двосторонніх NAcc і передній ізоляції, pallidum, ACC, SMA і середній / нижній фронтальній звивині (Малюнок 2B та Таблиця 7, також див Додаткові матеріали - Рисунок S2B). Прямий контраст між позитивними і негативними нагородами виявив переважну активацію позитивними нагородами в NAcc, pallidum, медіальному OFC і PCC, і більшу активацію негативними нагородами в ACC і середній / нижній фронтальній звивині (Малюнок 2D та Таблиця 9).

Таблиця 7 

Області мозку, активовані позитивними або негативними нагородами від PVM-аналізу (FDR p <0.05 і мінімальний розмір кластеру 60 вокселів).
Таблиця 9 

Області мозку диференційовано активуються позитивними та негативними винагородами за результатами аналізу співвідношення шансів PVM Fisher (воксель p <0.01 та мінімальний розмір кластеру 60 вокселів).

Різні стадії обробки винагороди аналогічно активували NAcc і ACC, тоді як вони диференційовано набирали інші області мозку, такі як медіальний OFC, передня інсула і мигдалина (Малюнок 2C та Таблиця 8, також див Додаткові матеріали - Рисунок S2C – E). Попереднє очікування, порівняно з результатом винагороди, виявило значну активацію в двосторонній передній ізоляції, таламусі, предцентральній звивині та нижній тім'яній дольці (Малюнок 2E та Таблиця 10). Жодна область мозку не показала більшої активації результатом винагороди в порівнянні з очікуванням.

Таблиця 8 

Ділянки мозку, активізовані передбаченням, результатом та оцінкою за допомогою PVM-аналізу (FDR p <0.05 та мінімальний розмір кластеру 60 вокселів).
Таблиця 10 

Ділянки мозку диференційовано активізуються передбаченням та результатом аналізу коефіцієнта шансів PVM Fisher (воксель p <0.01 та мінімальний розмір кластеру 60 вокселів).

3.3 Порівняння результатів ALE і PVM

Нинішнє дослідження також показало, що хоча методи ALE та PVM по-різному обробляли дані на основі координат і приймали різні алгоритми оцінки, результати для одного списку координат з цих двох підходів до мета-аналізу були дуже подібними та порівнянними (Цифри 1A – C та 2A – C, Таблиця 11, також див Цифри S1 та S2 в додаткових матеріалах). Удосконалений алгоритм ALE, реалізований у GingerALE 2.0, за дизайном, трактує експерименти (або контрасти) як фактор випадкових ефектів, що істотно знижує зміщення, викликане експериментами, які повідомляють про більше локусів порівняно з тими, у яких менше локусів. Різні дослідження, однак, включають різну кількість експериментів / контрастів. Таким чином, результати GingerALE 2.0 все ще можуть впливати на упередженість, яка більше важить на дослідження звітів про більшу контрастність, що потенційно переоцінює узгодженість між дослідженнями. Однак, за вибором, користувачі можуть об'єднувати координати з різних контрастів, так що GingerALE 2.0 може розглядати кожне дослідження як один експеримент. Це те, що PVM реалізує, об'єднуючи координати з усіх контрастів в рамках дослідження в єдину карту активації, таким чином зважуючи всі дослідження однаково, щоб оцінити перекриття активації в дослідженнях.

Таблиця 11 

Резюме результатів ALE та PVM на ключових регіонах, що представляють інтерес.

На відміну від цього, порівняння двох списків координат суттєво відрізнялися між підходами ALE і PVM (Таблиця 11), внаслідок їх відмінності в чутливості до внутрішньо-дослідницької та перехресної конвергенції. Оскільки вдосконалений алгоритм ALE не був реалізований для віднімання ALE-аналізу, ми використовували більш ранню версію GingerALE 1.2, яка розглядає координати як фактор випадкових ефектів і експерименти як змінну фіксованих ефектів. Тому розбіжності в кількості координат і експериментів у двох списках можуть впливати на результати віднімання. Субтрактивний аналіз ALE зміщений у бік списку з більшою кількістю експериментів проти інших.Малюнок 1D / E). Дослідження позитивної винагороди (вогнища 2167 з експериментів 283) явно переважали над негативними дослідженнями (вогнища 935 з експериментів 140). Різниця між очікуванням нагородження (вогнища 1553 від експериментів 185) та результатом (вогнища 1977 від експериментів 253) була меншою, але могла також спричинити ухил до фази результату. З іншого боку, використання тесту Фішера для оцінки співвідношення шансів і призначення вокселів в одному з двох списків за допомогою PVM виявилося менш чутливим у виявленні різниці активації між двома списками (Малюнок 2D / E).

4 Обговорення

Ми постійно приймаємо рішення в нашому повсякденному житті. Деякі рішення не мають явних позитивних або негативних значень результатів, тоді як інші мають значний вплив на валентність результатів і наші емоційні реакції на вибір, який ми робимо. Ми можемо відчувати себе щасливими і задоволеними, коли результат позитивний або наші очікування виконуються, або відчувати розчарування, коли результат негативний або нижче, ніж ми очікували. Більше того, багато рішень мають бути прийняті без заздалегідь відомих їх наслідків. Таким чином, ми повинні бути в змозі робити прогнози щодо майбутньої винагороди, а також оцінювати цінність винагороди та потенційний ризик її отримання або покарання. Це вимагає, щоб ми оцінювали вибір, який ми робимо, виходячи з присутності помилок передбачення і використовуючи ці сигнали для керівництва нашим навчанням і майбутнім поведінкою. У багатьох дослідженнях нейровізуалізації розглянуто прийняття рішень, пов'язаних з винагородою. Однак, враховуючи складні та неоднорідні психологічні процеси, що беруть участь у прийнятті рішень на основі цінностей, не існує ніякої тривіальної задачі для вивчення нейронних мереж, які піддають подання та обробку інформації, пов'язаної з винагородою. Ми спостерігали швидке зростання кількості емпіричних досліджень у галузі нейроекономіки, але дотепер було важко зрозуміти, як ці дослідження зійшлися так, щоб чітко окреслити схеми винагороди в людському мозку. У поточному мета-аналітичному дослідженні ми показали відповідність у великій кількості досліджень і виявили загальні та чіткі закономірності активації мозку різними аспектами обробки винагороди. За допомогою даних, що керуються даними, ми об'єднали всі координати з різних контрастів / експериментів з досліджень 142, і спостерігали мережу основної винагороди, яка складається з NAcc, латеральної / медіальної OFC, ACC, передньої інсули, дорсомедіального PFC, а також бічні фронтопарієтальні ділянки. Недавнє дослідження мета-аналізу, присвячене оцінці ризику при прийнятті рішень, повідомило про подібну схему винагороди (Mohr et al., 2010). Крім того, з точки зору теорії, ми контрастували нейронні мережі, які були залучені в позитивну і негативну валентність через передбачення і кінцеві етапи обробки винагороди, і з'ясували різні нейронні субстрати, що підтримують оцінку валентності, а також їх переважне залучення в очікуванні і результат.

4.1 Основні сфери винагороди: NAcc і OFC

NAcc і OFC вже давно були задумані як основні гравці в обробці винагороди, оскільки вони є основними зонами проекції двох різних допамінергічних шляхів, мезолімбічних і мезокортикальних шляхів, відповідно. Проте залишається невідомо, як дофамінові нейрони чітко модулюють активність в цих лімбічних і коркових областях. Попередні дослідження намагалися диференціювати ролі цих двох структур з точки зору тимчасових стадій, пов'язуючи NAcc з очікуванням винагороди і пов'язуючи медіальний OFC з отриманням винагороди (Кнутсон та інші, 2001b; Кнутсон та інші, 2003; Ramnani та інші, 2004). Результати інших досліджень поставили під сумнів таку відмінність (Breiter et al., 2001; Delgado et al., 2005; Rogers et al., 2004). Багато досліджень також передбачали, що NAcc відповідає за виявлення помилки прогнозування, що є вирішальним сигналом у стимулюючому навчанні та винагороді.McClure et al., 2003; O'Doherty et al., 2003b; Pagnoni et al., 2002). Дослідження також показали, що NAcc показав двофазний відповідь, так що активність в NAcc зменшується і опускається нижче базової лінії у відповідь на негативні помилки прогнозування (Кнутсон та інші, 2001b; МакКлюр та інші, 2003; О'Догерті та інші, 2003b). Незважаючи на те, що OFC зазвичай демонструє подібні моделі активності, як NAcc, попередні дослідження нейровипромінювання на людях припускають, що OFC служить для перетворення різних стимулів у загальну валюту в термінах їх винагород (Arana et al., 2003; Cox et al., 2005; Elliott et al., 2010; FitzGerald et al., 2009; Gottfried et al., 2003; Kringelbach et al., 2003; O'Doherty et al., 2001; Plassmann et al., 2007). Ці висновки паралельні з результатами, отриманими в результаті дослідження одноразових клітин і уражень тварин (Schoenbaum і Roesch, 2005; Schoenbaum et al., 2009; Schoenbaum et al., 2003; Schultz et al., 2000; Трембле і Шульц, 1999, 2000; Уолліс, 2007).

Наш загальний аналіз показав, що NAcc і OFC відповіли на загальну обробку винагороди (Малюнок 1A та Малюнок 2A). Активація в NAcc значною мірою перекривалась на різних етапах, тоді як медіальний OFC був більш налаштований на отримання винагороди (Малюнок 1C / E та Малюнок 2C). Ці висновки підкреслили, що NAcc може бути відповідальним за відстеження як позитивних, так і негативних сигналів винагороди та використання їх для модулювання вивчення асоціації винагороди, тоді як OFC переважно контролює і оцінює результати винагороди. Необхідно провести подальше дослідження для кращого розмежування ролей NAcc та OFC у прийнятті рішень, пов'язаних із винагородою (Френк і Клаус, 2006; Заєць та інші, 2008).

4.2 Валентні оцінки

На додаток до перетворення різних варіантів винагороди в загальну валюту і представляє їх цінності винагороди, різні області мозку в схемі винагороди можуть окремо кодувати позитивні і негативні валентності винагороди. Прямі порівняння за валентністю винагороди показали, що як NAcc, так і медіальний OFC були більш активними у відповідь на позитивні чи негативні винагороди (Малюнок 1B / D та Малюнок 2B / D). Навпаки, передня острівна кора брала участь у обробці негативної інформації про винагороду (Малюнок 1B та Малюнок 2B). Ці результати підтвердили медіально-латеральну відмінність для позитивних та негативних винагород (Крінгельбах, 2005; Kringelbach і Rolls, 2004), і були узгоджені з тим, що ми спостерігали в нашому попередньому дослідженні щодо завдання винагороди (Лю та інші, 2007). Підрегіони АКК однозначно реагували на позитивні та негативні нагороди. Прегенуальний і ростральний АКК, близький до медіального OFC, активувалися позитивними нагородами, тоді як каудальний ACC відповідав на негативні нагороди (Малюнок 1B та Малюнок 2B). Мета-аналіз ALE і PVM також показав, що PCC послідовно активується позитивними винагородами (Малюнок 1B та Малюнок 2B).

Цікаво, що окремі мережі, що кодують позитивні і негативні валентності, подібні до відмінності між двома антикорельованими мережами, мережею за замовчуванням і мережею, пов'язаною з завданням (Fox et al., 2005; Raichle et al., 2001; Райхле і Снайдер, 2007). Недавні мета-аналізи виявили, що мережа за умовчанням в основному охоплює медіальні префронтальні області (включаючи медіальну OFC) і медіальну задню кору (включаючи PCC і precuneus), а мережа, пов'язана з виконанням завдань, включає ACC, insula і латеральний фронтопарієтальний регіони (Laird et al., 2009; Toro et al., 2008). Активація в медіальній OFC та PCC за допомогою позитивних нагород відображає мережу в режимі за замовчуванням, яку зазвичай спостерігають у стані спокою, тоді як активація в ACC, insula, бічній префронтальній корі за допомогою негативних нагород паралельна мережі, пов'язаній із завданням. Було встановлено, що ця функціональна організація мозку впливає на винагороду та ризикове прийняття рішень та враховує індивідуальні відмінності в рисах ризику (Cox et al., 2010).

4.3 Очікування проти результату

Двостороння передня інсула, ACC / SMA, нижня тім'яна часточка та стовбур головного мозку показали більш послідовну активацію в очікуванні порівняно з фазою результату (Малюнок 1C / E та Малюнок 2C / E). Передня інсула та АКК раніше були пов'язані з інтероцепцією, емоціями та емпатією (Крейг, 2002, 2009; Gu et al., 2010; Phan et al., 2002) та оцінка ризику та невизначеності (Critchley et al., 2001; Kuhnen і Knutson, 2005; Paulus et al., 2003), надаючи свою роль в очікуванні. Передня інсула послідовно бере участь у обробці ризику, особливо в очікуванні втрат, як було виявлено нещодавним метааналізом (Mohr et al., 2010). Подібно до ролі OFC, тім'яна часточка була пов'язана з оцінкою різних варіантів (Sugrue та інші, 2005), числове подання (Коен Кадош та інші, 2005; Hubbard та інші, 2005) та інтеграція інформації (Золото і Шадлен, 2007; Ян і Шадлен, 2007). Тому для парієтальної часточки дуже важливо брати участь у стадії очікування обробки винагороди, щоб планувати та готуватися до поінформованої дії (Андерсен і Куй, 2009; Lau та ін., 2004a; Lau та ін., 2004b).

З іншого боку, вентральний смугастий, медіальний OFC та мигдалина показали переважну активацію під час результату нагороди порівняно зі стадією очікування (Малюнок 1C / E та Малюнок 2C). Ці зразки відповідали тому, що ми та інші слідчі знаходили раніше (Breiter et al., 2001; Delgado et al., 2005; Liu et al., 2007; Rogers et al., 2004), що стоїть проти функціональної дисоціації між вентральним смугастим та медіальним OFC з точки зору їх відповідної ролі в очікуванні нагороди та результату нагороди (Knutson та ін., 2001a; Knutson та ін., 2001b; Knutson et al., 2003).

4.4 Схематична ілюстрація обробки винагороди

На основі висновків поширених та чітких мереж, що беруть участь у різних аспектах прийняття рішень про винагороду, ми створили схематичну ілюстрацію для узагальнення розподілених уявлень про оцінку та валентність при обробці винагород (малюнок 3). Ми орієнтовно групуємо різні регіони мозку на основі їх ролі в різних процесах, хоча кожна область може виконувати багато функцій та взаємодіяти з іншими областями мозку набагато складніше. Стосовно альтернативних варіантів, кожен з яких має відмінні характеристики, такі як величина та ймовірність, ці властивості необхідно перетворити на порівнянну інформацію, що базується на цінності, "загальну валюту". Ми не тільки порівнюємо значення цих альтернативних варіантів, але також порівнюємо фактичні та прогнозовані значення, а також вигадані значення, пов'язані з не обраним вибором (наприклад, сигнал помилки передбачення). Вентральний смугастий і медіальний OFC були залучені до цього представлення на основі цінності. Виявлено, що нижча тім'яна часточка також бере участь у представленні та порівнянні числової інформації. Крім того, прийняття рішень на основі цінності неминуче призводить до оцінки вибору на основі валентності результатів та пов'язаних з цим емоційних реакцій. У той час як вентральний смугастий і медіальний OFC також беруть участь у виявленні позитивної валентної валентності, бічні OFC, передня інсула, ACC та мигдалина в основному залучені до обробки негативної валентності винагороди, що, швидше за все, пов'язане з їх оцінною роллю в негативних емоційних реакціях. Через негативний вплив, який зазвичай пов'язаний з ризиком, передня інсула та АКК також беруть участь у очікуванні ризикових рішень, особливо для невідповідних реакцій в очікуванні втрат. Нарешті, фронтопарієтальні області служать для інтеграції та дії цих сигналів з метою вироблення оптимальних рішень (наприклад, перемикач "виграш-перебування-втрата".

малюнок 3 

Схематична рамка ілюструє ролі основних областей мозку, що беруть участь у різних аспектах прийняття рішень, пов'язаних із винагородою. Структура сітки позначає медіальну орбітофронтальну кору, що кодує позитивну валентність; малюнок тире позначає передню частину ...

4.5 Caveats

Необхідно зазначити пару методологічних застережень. Перший пов'язаний з упередженістю в повідомленні про результати в різних дослідженнях. Деякі дослідження базуються на ROI, які були виключені з поточного дослідження. І все ж інші виділяли або приділяли більше уваги пріоритет регіони, повідомляючи більше координат або контрастів, пов'язаних з цими регіонами. Вони можуть упереджувати результати підтвердження «гарячих точок». По-друге, ми хочемо обережно ставитись до концептуальної різниці різних аспектів обробки винагороди. Ми класифікували різні контрасти на різні категорії теоретичного інтересу. Однак при вирішенні реального життя або в багатьох експериментальних завданнях ці аспекти не обов'язково мають чіткий поділ. Наприклад, оцінка попереднього вибору та результату винагороди може суперечити майбутньому очікуванню нагороди та прийняттю рішення. Немає чітких меж на різних етапах обробки винагород, що залишає нашу сучасну класифікацію відкритою для обговорення. Тим не менш, цей підхід, орієнтований на гіпотези, дуже потрібен (Caspers та ін., 2010; Mohr et al., 2010; Ріхлан та ін., 2009), що доповнює керований даними характер метааналізу. Багато факторів, пов'язаних з прийняттям рішень про винагороду, такі як оцінка ризику та види винагороди (наприклад, первинна проти вторинної, грошова проти соціальної), вимагають додаткових метааналізів.

Основні дослідження

  • Ми провели два набори метааналізу на основі координат на дослідженнях винагороди 142 fMRI.
  • Основна схема винагороди включала в себе ядра акумен, інсула, орбітофронтальна, цингулатна та фронтопарієтальна області.
  • Ядерне середовище активізувалося як позитивними, так і негативними нагородами на різних етапах обробки нагород.
  • Інші регіони виявили переважні відповіді на позитивні чи негативні винагороди або під час очікування чи результату.

Подяки

Це дослідження підтримується Проектом Сто талантів Китайської Академії Наук, премією молодого слідчого NARSAD (XL) та грантом NIH R21MH083164 (JF). Автори хочуть подякувати команді розробників BrainMap та Сергі Г. Костафреда за надання чудових інструментів для цього дослідження.

Додаток

Перелік статей, включених до мета-аналізів поточного дослідження.

1. Abler B, Walter H, Erk S, Kammerer H, Spitzer M. Похибка передбачення як лінійна функція ймовірності винагороди кодується в ядрах людського ядра. Нейроімідж. 2006; 31: 790 – 795. [PubMed]
2. Adcock RA, Thangavel A, Whitfield-Gabrieli S, Knutson B, Gabrieli JD. Навчання, мотивоване нагородою: мезолімбічна активація передує формуванню пам'яті. Нейрон. 2006; 50: 507 – 517. [PubMed]
3. Akitsuki Y, Sugiura M, Watanabe J, Yamashita K, Sassa Y, Awata S, Matsuoka H, ​​Maeda Y, Matsue Y, Fukuda H, Kawashima R. Контекстно-залежна кортикальна активація у відповідь на фінансову винагороду та покарання: пов'язані з подією fMRI-дослідження. Нейроімідж. 2003; 19: 1674 – 1685. [PubMed]
4. Баллард К, Кнутсон Б. Дисоційовані нейронні зображення майбутньої величини винагороди та затримки під час тимчасової дисконтування. Нейроімідж. 2009; 45: 143 – 150. [PMC безкоштовна стаття] [PubMed]
5. Behrens TE, Woolrich MW, Walton ME, Rushworth MF. Вивчення цінності інформації у невизначеному світі. Нейрова наука. 2007; 10: 1214 – 1221. [PubMed]
6. Bjork JM, Hommer DW. Передбачаючи інструментально отримані та пасивно отримані винагороди: факторне дослідження ФМР. Поведінкові дослідження мозку. 2007; 177: 165 – 170. [PMC безкоштовна стаття] [PubMed]
7. Bjork JM, Knutson B, Fong GW, Caggiano DM, Bennett SM, Hommer DW. Стимулююча активізація мозку у підлітків: подібності та відмінності у молодих людей. Журнал нейронауки. 2004; 24: 1793 – 1802. [PubMed]
8. Bjork JM, Momenan R, Smith AR, Hommer DW. Зниження активації задньої мезофронтальної кори за рахунок ризикової винагороди у залежних від речовини пацієнтів. Залежність від наркотиків та алкоголю. 2008; 95: 115 – 128. [PMC безкоштовна стаття] [PubMed]
9. Bjork JM, Smith AR, Danube CL, Hommer DW. Різниці в розвитку набору задньої мезофронтальної кори за рахунок ризикових винагород. Журнал нейронауки. 2007; 27: 4839 – 4849. [PubMed]
10. Blair K, Marsh AA, Morton J, Vythilingam M, Jones M, Mondillo K, Pine DC, Drevets WC, Blair JR. Вибираючи меншу з двох зол, краще два товари: уточнення ролі вентромедіальної префронтальної кори та переднього спинного тингулату у виборі об'єкта. Журнал нейронауки. 2006; 26: 11379 – 11386. [PubMed]
11. Breiter HC, Aharon I, Kahneman D, Дейл, Shizgal П. Функціональні зображення нейронних відповідей на очікуваність і досвід грошових прибутків і втрат. Нейрон. 2001: 30: 619 – 639. [PubMed]
12. Budhani S, Marsh AA, Pine DS, Blair RJ. Нейрові кореляти звороту відповіді: враховуючи придбання. Нейроімідж. 2007; 34: 1754 – 1765. [PubMed]
13. Буш G, Vogt BA, Holmes J, Dale AM, Greve D, Jenike MA, Rosen BR. Спинний відділ передньої черепної кори: роль у прийнятті рішень на основі нагороди. Праці Національної академії наук Сполучених Штатів Америки. 2002; 99: 523 – 528. [PMC безкоштовна стаття] [PubMed]
14. Камара Е, Родрігес-Форнеллс А, Мунт ТФ. Функціональна сполучність обробки винагороди в мозку. Межі в нейрології людини. 2008; 2: 19. [PMC безкоштовна стаття] [PubMed]
15. Кемпбелл-Мейклехон, ДК, Вулріх МВ, Пасінгем РЕ, Роджерс RD. Знання, коли зупинитись: мозкові механізми переслідування втрат. Біологічна психіатрія. 2008; 63: 293 – 300. [PubMed]
16. Chiu PH, Lohrenz TM, Montague PR. Мізки курців обчислюють, але ігнорують, фіктивний сигнал про помилку в послідовній інвестиційній задачі. Нейрова наука. 2008; 11: 514 – 520. [PubMed]
17. Clithero JA, Carter RM, Huettel SA. Місцева класифікаційна схема диференціює процеси економічної оцінки. Нейроімідж. 2009; 45: 1329 – 1338. [PMC безкоштовна стаття] [PubMed]
18. Cohen MX. Індивідуальні відмінності та нейронні уявлення про очікування винагороди та помилку передбачення винагороди. Соціальна пізнавальна та афективна нейронаука. 2007; 2: 20 – 30. [PMC безкоштовна стаття] [PubMed]
19. Cohen MX, Elger CE, Weber B. Amygdala tractography прогнозує функціональну взаємодію та навчання під час прийняття рішень, керованих зворотним зв'язком. Нейроімідж. 2008; 39: 1396 – 1407. [PubMed]
20. Cohen MX, Heller AS, Ranganath C. Функціональна зв'язок із переднім цингулатом та орбітофронтальними кортиками під час прийняття рішень. Мозкові дослідження Когнітивні дослідження мозку. 2005a; 23: 61 – 70. [PubMed]
21. Коен М.Х., Ранганатх С. Поведінкові та нейронні предиктори майбутніх рішень. Когнітивна, афективна та поведінкова неврологія. 2005; 5: 117–126. [PubMed]
22. Cohen MX, Young J, Baek JM, Kessler C, Ranganath C. Індивідуальні відмінності в генетиці екстраверсії та дофаміну прогнозують відповіді на нейронну винагороду. Мозкові дослідження Когнітивні дослідження мозку. 2005b; 25: 851 – 861. [PubMed]
23. Cooper JC, Knutson B. Валентність і слинність сприяють активації акумуляторів ядер. Нейроімідж. 2008; 39: 538 – 547. [PMC безкоштовна стаття] [PubMed]
24. Coricelli G, Critchley HD, Joffily M, O'Doherty JP, Sirigu A, Dolan RJ. Шкода та її уникнення: нейровізуальне дослідження поведінки вибору. Нейрова наука. 2005; 8: 1255 – 1262. [PubMed]
25. Cox SM, Andrade A, Johnsrude IS. Навчання подобається: роль для орбітофронтальної кори людини в умовному винагороді. Журнал нейронауки. 2005; 25: 2733 – 2740. [PubMed]
26. Critchley HD, Mathias CJ, Dolan RJ. Нейронна активність у мозку людини, пов'язана з невизначеністю та збудженням під час очікування. Нейрон. 2001; 29: 537 – 545. [PubMed]
27. D'Ardenne K, McClure SM, Nystrom LE, Cohen JD. Сміливі відповіді, що відображають дофамінергічні сигнали в тегментальній зоні вентралі людини. Наука. 2008; 319: 1264 – 1267. [PubMed]
28. Daw ND, O'Doherty JP, Dayan P, Seymour B, Dolan RJ. Коркові субстрати для дослідницьких рішень у людини. Природа. 2006; 441: 876 – 879. [PMC безкоштовна стаття] [PubMed]
29. Дельгадо М.Р., Локк Х.М., Стенгер В.А., Фіез Дж. Реакції спинного стриатуму на винагороду та покарання: ефекти маніпуляцій валентності та величини. Когнітивна, афективна та поведінкова неврологія. 2003; 3: 27–38. [PubMed]
30. Delgado MR, Miller MM, Inati S, Phelps EA. FMRI-дослідження щодо імовірності навчання, пов'язаного з винагородою. Нейроімідж. 2005; 24: 862 – 873. [PubMed]
31. Delgado MR, Nystrom LE, Fissell C, Noll DC, Fiez JA. Відстеження гемодинамічних відповідей на винагороду та покарання у стриатумі. Журнал нейрофізіології. 2000; 84: 3072 – 3077. [PubMed]
32. Delgado MR, Schotter A, Ozbay EY, Phelps EA. Розуміння перевищення цін: використання нейронної схеми винагороди для проектування економічних аукціонів. Наука. 2008; 321: 1849 – 1852. [PMC безкоштовна стаття] [PubMed]
33. Dillon DG, Holmes AJ, Jahn AL, Bogdan R, Wald LL, Pizzagalli DA. Дисоціація нейронних областей, пов'язана з передбачуваною проти споживачої фази стимулюючої обробки. Психофізіологія. 2008; 45: 36 – 49. [PMC безкоштовна стаття] [PubMed]
34. Elliott R, Agnew Z, Deakin JF. Медіальна орбітофронтальна кора коду відносна, а не абсолютна величина фінансових винагород у людини. Європейський журнал неврології. 2008; 27: 2213 – 2218. [PubMed]
35. Elliott R, Agnew Z, Deakin JF. Гедонічні та інформаційні функції орбітофронтальної кори людини. Кора головного мозку 2009 [PubMed]
36. Elliott R, Friston KJ, Dolan RJ. Дисоційовані нейронні реакції в системах винагородження людини. Журнал нейронауки. 2000; 20: 6159 – 6165. [PubMed]
37. Елліотт Р, Ньюман Дж. Л., Лонж О.А., Дікін JF. Диференціальні схеми реагування в смузі та орбітофронтальній корі на фінансову винагороду у людини: параметричне дослідження функціональної магнітно-резонансної томографії. Журнал нейронауки. 2003; 23: 303 – 307. [PubMed]
38. Елліотт Р, Ньюман Дж. Л., Лонж О.А., Вільям Дікін. Інструментальне реагування на винагороду пов'язане з посиленою реакцією нейронів у підкіркових системах винагород. Нейроімідж. 2004; 21: 984 – 990. [PubMed]
39. Ернст М, Нельсон EE, Jazbec S, McClure EB, Monk CS, Leibenluft E, Blair J, Pine DS. Амігдала та ядро ​​в'язані у відповідях на отримання та опущення надбавок у дорослих та підлітків. Нейроімідж. 2005; 25: 1279 – 1291. [PubMed]
40. Ернст М, Нельсон Е.Е., МакКлюр Е.Б., Монк КС, Мусон С, Ешель Н, Заран Е, Лейбенлуфт Е, Заметкін А, Таубін К, Блер Дж, Чарні Д, Пайн ДС. Вибір вибору та очікування винагороди: дослідження ФМР. Нейропсихологія. 2004; 42: 1585 – 1597. [PubMed]
41. Fujiwara J, Tobler PN, Taira M, Iijima T, Tsutsui K. Параметричний сигнал рельєфу в передній лобній корі людини. Нейроімідж. 2009a; 44: 1163 – 1170. [PubMed]
42. Fujiwara J, Tobler PN, Taira M, Iijima T, Tsutsui K. Відокремлене та інтегроване кодування винагороди та покарання в корі цингуляту. Журнал нейрофізіології. 2009b; 101: 3284 – 3293. [PubMed]
43. Fukui H, Murai T, Fukuyama H, Hayashi T, Hanakawa T. Функціональна діяльність, пов'язана з передбаченням ризику під час виконання завдання з азартних ігор в Айові. Нейроімідж. 2005; 24: 253 – 259. [PubMed]
44. Glascher J, Hampton AN, O'Doherty JP. Визначення ролі вентромедіальної префронтальної кори в кодуванні сигналів, заснованих на дії, під час прийняття рішення, пов'язаного з нагородою. Кора головного мозку. 2009; 19: 483 – 495. [PMC безкоштовна стаття] [PubMed]
45. Gottfried JA, O'Doherty J, Dolan RJ. Кодування прогнозного значення винагороди в мигдалині людини та орбітофронтальній корі. Наука. 2003; 301: 1104 – 1107. [PubMed]
46. Заєць TA, O'Doherty J, Camerer CF, Schultz W, Rangel A. Роз'єднання ролі орбітофронтальної кори та стриатуму в обчисленні значень цілі та помилок прогнозування. Журнал нейронауки. 2008; 28: 5623 – 5630. [PubMed]
47. Харірі AR, Браун SM, Williamson DE, Флорі JD, de Wit H, Manuck SB. Перевагу негайного перевищення затримки винагороджують із величиною вентральної смугастої активності. Журнал нейронауки. 2006; 26: 13213 – 13217. [PubMed]
48. Haruno M, Kawato M. Різні нейрові кореляти очікування винагороди та помилки очікування винагороди у ядрах путамена та хвостатого хвоста під час навчання асоціації стимул-дія-винагорода. Журнал нейрофізіології. 2006; 95: 948 – 959. [PubMed]
49. Haruno M, Kuroda T, Doya K, Toyama K, Kimura M, Samejima K, Imamizu H, Kawato M. Нейронний корелятор навчання поведінки на основі винагороди в хвостовому ядрі: функціональне дослідження магнітно-резонансної томографії стохастичного завдання рішення. Журнал нейронауки. 2004; 24: 1660 – 1665. [PubMed]
50. Heekeren HR, Wartenburger I, Marschner A, Mell T, Villringer A, Reischies FM. Роль вентрального стриатуму у прийнятті рішень на основі нагороди. Нейрорепортаж. 2007; 18: 951 – 955. [PubMed]
51. Hewig J, Straube T, Trippe RH, Kretschmer N, Hecht H, Coles MG, Miltner WH. Прийняття рішень під ризиком: дослідження ФМР. Журнал когнітивної нейронауки 2008 [PubMed]
52. Hommer DW, Knutson B, Fong GW, Bennett S, Adams CM, Varnera JL. Набір амігдаляр під час очікування грошових винагород: дослідження фМР, пов'язане з подіями. Літописи Нью-Йоркської академії наук. 2003; 985: 476 – 478. [PubMed]
53. Hsu M, Krajbich I, Zhao C, Camerer CF. Нейронна відповідь на очікування винагороди під ризиком нелінійна за ймовірністю. Журнал нейронауки. 2009; 29: 2231 – 2237. [PubMed]
54. Huettel SA. Поведінковий, але не винагороджувальний ризик модулює активацію префронтальної, тім’яної та острівкової кірок. Когнітивна, афективна та поведінкова неврологія. 2006; 6: 141–151. [PubMed]
55. Huettel SA, Stowe CJ, Гордон Е. М., Warner BT, Platt ML. Нейронні підписи економічних переваг щодо ризику та неоднозначності. Нейрон. 2006; 49: 765 – 775. [PubMed]
56. Ino T, Nakai R, Azuma T, Kimura T, Fukuyama H. ​​Диференціальна активація стриатуму для прийняття рішень і результатів у грошовому завданні з прибутком і збитками. Cortex 2009 [PubMed]
57. Ізума К, Сайто Д.Н., Садато Н. Обробка соціальних та грошових винагород у людській смузі. Нейрон. 2008; 58: 284 – 294. [PubMed]
58. Ізума К, Сайто Д.Н., Садато Н. Розробка стимулювання соціального схвалення у вентральній смузі під час благодійного пожертвування. Журнал когнітивної нейронауки 2009 [PubMed]
59. Juckel G, Schlagenhauf F, Koslowski M, Wustenberg T, Villringer A, Knutson B, Wrase J, Heinz A. Дисфункція прогнозу вентральної смугастої нагороди при шизофренії. Нейроімідж. 2006; 29: 409 – 416. [PubMed]
60. Kable JW, Glimcher PW. Нейронні кореляти суб'єктивної цінності під час міжтемпорального вибору. Нейрова наука. 2007; 10: 1625 – 1633. [PMC безкоштовна стаття] [PubMed]
61. Kahnt T, Park SQ, Cohen MX, Beck A, Heinz A, Wrase J. Спинно-середньомозковий зв'язок у людей прогнозує, як посилення використовуються для керування рішеннями. Журнал когнітивної нейронауки. 2009; 21: 1332 – 1345. [PubMed]
62. Kim H, Shimojo S, O'Doherty JP. Чи ухиляється від ухилення від неприємного результату? Нейронні субстрати навчання уникання у мозку людини. PLoS Біологія. 2006; 4: e233. [PMC безкоштовна стаття] [PubMed]
63. Кірш П, Шиенле А, Старк R, Саммер G, Блекер С, Вальтер Б, Отт U, Буркарт Дж, Вайтл Д. Очікування нагороди у неперверсивній диференціальній парадигмі кондиціонування та системі винагороди мозку: дослідження, пов'язане з подією, пов'язане з подією. Нейроімідж. 2003; 20: 1086 – 1095. [PubMed]
64. Кнутсон Б, Адамс СМ, Фонг ГВ, Хоммер Д. Очікування збільшення грошової винагороди вибірково набирає нуклеусів. Журнал нейронауки. 2001a; 21: RC159. [PubMed]
65. Knutson B, Fong GW, Adams CM, Varner JL, Hommer D. Дисоціація очікування нагороди та результату за допомогою FMRI, пов'язаного з подією. Нейрорепортаж. 2001b; 12: 3683 – 3687. [PubMed]
66. Knutson B, Fong GW, Bennett SM, Adams CM, Hommer D. Область мезіальної префронтальної кори відстежує монетарно корисні результати: характеристика з швидким пов'язаним з подіями fMRI. Neuroimage. 2003: 18: 263 – 272. [PubMed]
67. Knutson B, Rick S, Wimmer GE, Prelec D, Loewenstein G. Нейронні прогнози покупців. Нейрон. 2007; 53: 147 – 156. [PMC безкоштовна стаття] [PubMed]
68. Кнутсон Б, Тейлор Дж, Кауфман М, Петерсон Р, Гловер Г. Розподілене нейронне представлення очікуваної величини. Журнал нейронауки. 2005; 25: 4806 – 4812. [PubMed]
69. Кнутсон Б, Вестдорп А, Кайзер Е, Гоммер Д. FMRI візуалізація активності мозку під час завдання затримки грошової мотивації. Neuroimage. 2000: 12: 20 – 27. [PubMed]
70. Кнутсон Б, Віммер Дж. Розбиття різниці: як мозковий код винагороджує епізоди? Літописи Нью-Йоркської академії наук. 2007; 1104: 54 – 69. [PubMed]
71. Knutson B, Wimmer GE, Rick S, Hollon NG, Prelec D, Loewenstein G. Нейрові допоміжні речовини ефекту дарування. Нейрон. 2008; 58: 814 – 822. [PubMed]
72. Кох К., Шахтцабель С, Вагнер Г., Райхенбах Ю.Р., Зауер Х., Шлоссер Р. Нейронні кореляти, пов'язані з винагородою, навчання методом спроб і помилок: Дослідження fMRI із завданням імовірнісного навчання. Навчання та пам’ять. 2008; 15: 728–732. [PubMed]
73. Kuhnen CM, Knutson B. Нейронна основа прийняття фінансових ризиків. Нейрон. 2005; 47: 763 – 770. [PubMed]
74. Landmann C, Dehaene S, Pappata S, Jobert A, Bottlaender M, Roumenov D, Le Bihan D. Dynamics prefrontal and cingulate aktivnost під час логічного вирахування на основі винагороди. Кора головного мозку. 2007; 17: 749 – 759. [PubMed]
75. Лю Х, Пауелл ДК, Ван Н, Голд БТ, Корблі КР, Джозеф Дж. Функціональна дисоціація у фронтальній та смугастій областях для обробки позитивної та негативної інформації про винагороду. Журнал нейронауки. 2007; 27: 4587 – 4597. [PubMed]
76. Lohrenz T, McCabe K, Camerer CF, Montague PR. Нейронний підпис вигаданих сигналів навчання в послідовній інвестиційній задачі. Праці Національної академії наук Сполучених Штатів Америки. 2007; 104: 9493 – 9498. [PMC безкоштовна стаття] [PubMed]
77. Longe O, старший C, Rippon G. Латеральна та вентромедіальна префронтальна кора працюють як динамічна інтегрована система: дані про аналіз зв'язку FMRI. Журнал когнітивної нейронауки. 2009; 21: 141 – 154. [PubMed]
78. Luhmann CC, Chun MM, Yi DJ, Lee D, Wang XJ. Нейронна дисоціація затримки та невизначеності при міжтемпоральному виборі. Журнал нейронауки. 2008; 28: 14459 – 14466. [PMC безкоштовна стаття] [PubMed]
79. Marsh AA, Blair KS, Vythilingam M, Busis S, Blair RJ. Варіанти відповідей та очікування винагороди при прийнятті рішень: диференціальні ролі спинної та ростральної передньої черепної кори. Нейроімідж. 2007; 35: 979 – 988. [PMC безкоштовна стаття] [PubMed]
80. McClure SM, Berns GS, Montague PR. Тимчасові помилки передбачення в пасивному навчальному завді активізують людський смуг. Нейрон. 2003; 38: 339 – 346. [PubMed]
81. McLean J, Brennan D, Wyper D, Condon B, Hadley D, Cavanagh J. Локалізація регіонів інтенсивного реагування на задоволення, викликаних футбольними цілями. Дослідження психіатрії. 2009; 171: 33 – 43. [PubMed]
82. Nieuwenhuis S, Heslenfeld DJ, von Geusau NJ, Mars RB, Holroyd CB, Yeung N. Активність у мозкових зонах, чутливих до нагород, сильно залежить від контексту. Нейроімідж. 2005a; 25: 1302 – 1309. [PubMed]
83. Nieuwenhuis S, Slagter HA, von Geusau NJ, Heslenfeld DJ, Holroyd CB. Знання добра від поганого: диференціальна активація кіркових областей людини за позитивними та негативними результатами. Європейський журнал неврології. 2005b; 21: 3161 – 3168. [PubMed]
84. O'Doherty J, Critchley H, Deichmann R, Dolan RJ. Дисоціаційна валентність результату від поведінкового контролю в орбітальних та вентральних префронтальних кортиках людини. Журнал нейронауки. 2003a; 23: 7931 – 7939. [PubMed]
85. O'Doherty J, Dayan P, Schultz J, Deichmann R, Friston K, Dolan RJ. Нерозбірлива роль вентральної та дорсальної смуги в інструментальному кондиціонуванні. Наука. 2004; 304: 452 – 454. [PubMed]
86. O'Doherty J, Kringelbach ML, Rolls ET, Hornak J, Andrews C. Абстрактні уявлення про нагороди та покарання в орбітофронтальній корі людини. Нейрова наука. 2001; 4: 95 – 102. [PubMed]
87. O'Doherty JP, Dayan P, Friston K, Critchley H, Dolan RJ. Моделі часової різниці та навчання, пов'язане з нагородами, в людському мозку. Нейрон. 2003b; 38: 329 – 337. [PubMed]
88. O'Doherty JP, Deichmann R, Critchley HD, Dolan RJ. Нейронні відповіді під час очікування первинного смаку винагороди. Нейрон. 2002: 33: 815 – 826. [PubMed]
89. Паулюс МП, Френк ЛР. Активність переднього cingulate модулює нелінійну вагову функцію рішення невизначених перспектив. Нейроімідж. 2006; 30: 668 – 677. [PubMed]
90. Паулус М.П., ​​Рогальський С., Сіммонс А., Фейнштейн Ю.С., Штейн М.Б. Підвищення активації в правій інсулі під час прийняття рішень, пов'язаних з ризиком, пов'язане з уникненням шкоди і невротизмом. Neuroimage. 2003: 19: 1439 – 1448. [PubMed]
91. Pessiglione M, Petrovic P, Daunizeau J, Palminteri S, Dolan RJ, Frith CD. Підсвідоме інструментальне кондиціонування продемонстровано в мозку людини. Нейрон. 2008; 59: 561 – 567. [PMC безкоштовна стаття] [PubMed]
92. Petrovic P, Pleger B, Seymour B, Kloppel S, De Martino B, Critchley H, Dolan RJ. Блокування центральної функції опіату модулює гедонічний вплив та реакцію переднього цінгулата на винагороду та втрати. Журнал нейронауки. 2008; 28: 10509 – 10516. [PMC безкоштовна стаття] [PubMed]
93. Plassmann H, O'Doherty J, Rangel A. Орбітофронтальна кора кодує готовність платити за повсякденні економічні операції. Журнал нейронауки. 2007; 27: 9984 – 9988. [PubMed]
94. Pleger B, Blankenburg F, Ruff CC, Driver J, Dolan RJ. Нагорода полегшує тактильні судження та модулює гемодинамічні реакції в первинній соматосенсорній корі людини. Журнал нейронауки. 2008; 28: 8161 – 8168. [PMC безкоштовна стаття] [PubMed]
95. Pochon JB, Levy R, Fossati P, Lehericy S, Poline JB, Pillon B, Le Bihan D, Dubois B. Нейронна система, яка мостить нагороду та пізнання у людини: дослідження fMRI. Праці Національної академії наук Сполучених Штатів Америки. 2002; 99: 5669 – 5674. [PMC безкоштовна стаття] [PubMed]
96. Preuschoff K, Bossaerts P, Quartz SR. Нейрова диференціація очікуваної винагороди та ризику в підкіркових структурах людини. Нейрон. 2006; 51: 381 – 390. [PubMed]
97. Preuschoff K, Quartz SR, Bossaerts P. Активація людської інсули відображає помилки прогнозування ризику, а також ризик. Журнал нейронауки. 2008; 28: 2745 – 2752. [PubMed]
98. Ramnani N, Elliott R, Athwal BS, Passingham RE. Помилка прогнозування безкоштовної грошової винагороди в передній корі людини. Нейроімідж. 2004; 23: 777 – 786. [PubMed]
99. Ramnani N, Miall RC. Інструктована затримка активності у передній корі людини модулюється очікуванням грошової винагороди. Кора головного мозку. 2003; 13: 318 – 327. [PubMed]
100. Remijnse PL, Nielen MM, Uylings HB, Veltman DJ. Нейрові кореляти зворотного навчального завдання з афективно нейтральною базовою лінією: дослідження фМР, пов'язане з подіями. Нейроімідж. 2005; 26: 609 – 618. [PubMed]
101. Remijnse PL, Nielen MM, van Balkom AJ, Cath DC, van Oppen P, Uylings HB, Veltman DJ. Зниження орбітофронтально-смугастої активності на зворотному навчальному завданні при обсесивно-компульсивному розладі. Архів загальної психіатрії. 2006; 63: 1225 – 1236. [PubMed]
102. Reuter J, Raedler T, Rose M, Hand I, Glascher J, Buchel C. Патологічні азартні ігри пов'язані зі зниженою активацією мезолімбічної системи винагород. Нейрова наука. 2005; 8: 147 – 148. [PubMed]
103. Rilling JK, Gutman D, Zeh T, Pagnoni G, Berns G, Kilts C. Нейронна основа соціального співробітництва. Нейрон. 2002; 35: 395 – 405. [PubMed]
104. Rilling JK, Sanfey AG, Aronson JA, Nystrom LE, Cohen JD. Протилежні сміливі відповіді на взаємний і неприборканий альтруїзм у передбачуваних шляхах нагородження. Нейрорепортаж. 2004; 15: 2539 – 2543. [PubMed]
105. Rogers RD, Ramnani N, Макей C, Wilson JL, Jezzard P, Carter CS, Smith SM. Розрізнені ділянки передньої черепистої кори та медіальної префронтальної кори активуються обробкою винагороди в окремих фазах пізнання прийняття рішень. Біологічна психіатрія. 2004; 55: 594 – 602. [PubMed]
106. Rolls ET, McCabe C, Redoute J. Очікуване значення помилок, результатів винагороди та часових різниць у помилках у ймовірнісному рішенні. Кора головного мозку. 2008; 18: 652 – 663. [PubMed]
107. Sailer U, Robinson S, Fischmeister FP, Konig D, Oppenauer C, Lueger-Schuster B, Moser E, Kryspin-Exner I, Bauer H. Змінена обробка винагород в ядрах і мезіальній префронтальній корі пацієнтів з посттравматичним стресовим розладом. Нейропсихологія. 2008; 46: 2836 – 2844. [PubMed]
108. Sailer U, Robinson S, Fischmeister FP, Moser E, Kryspin-Exner I, Bauer H. Уявляючи зміну ролі зворотного зв’язку під час навчання у прийнятті рішень. Нейроімідж. 2007; 37: 1474 – 1486. [PubMed]
109. Samanez-Larkin GR, Gibbs SE, Khanna K, Nielsen L, Carstensen LL, Knutson B. Передбачення грошової вигоди, але не втрати у здорових літніх дорослих. Нейрова наука. 2007; 10: 787 – 791. [PMC безкоштовна стаття] [PubMed]
110. Sanfey AG, Rilling JK, Aronson JA, Nystrom LE, Cohen JD. Нейронна основа прийняття економічних рішень у грі «Ультиматум». Наука. 2003; 300: 1755 – 1758. [PubMed]
111. Satterthwaite TD, Green L, Myerson J, Parker J, Ramaratnam M, Buckner RL. Нерозбірливі, але взаємопов'язані системи когнітивного контролю та винагороди під час прийняття рішень: докази студентлометрії та фМР, пов’язані з подіями. Нейроімідж. 2007; 37: 1017 – 1031. [PubMed]
112. Schonberg T, Daw ND, Joel D, O'Doherty JP. Сигнали навчального підкріплення в смузі людини відрізняють учнів, які не навчаються, під час прийняття рішень на основі нагороди. Журнал нейронауки. 2007; 27: 12860 – 12867. [PubMed]
113. Smith BW, Mitchell DG, Hardin MG, Jazbec S, Fridberg D, Blair RJ, Ernst M. Нейронні субстрати за величиною, ймовірністю та ризиком нагородження під час колеса завдання вирішення фортуни. Нейроімідж. 2009; 44: 600 – 609. [PMC безкоштовна стаття] [PubMed]
114. Спайсер Дж, Галван А, Заєць Т.А., Восс Н, Гловер Г, Кейсі Б. Чутливість ядра приєднується до порушень у очікуванні винагороди. Нейроімідж. 2007; 34: 455 – 461. [PMC безкоштовна стаття] [PubMed]
115. М. М. Стадінгер, Ерк С, Аблер Б, Уолтер Х. Когнітивна переоцінка модулює очікуване значення та кодування помилок прогнозування у вентральній смузі. Нейроімідж. 2009; 47: 713 – 721. [PubMed]
116. Strohle A, Stoy M, Wrase J, Schwarzer S, Schlagenhauf F, Huss M, Hein J, Nedderhut A, Neumann B, Gregor A, Juckel G, Knutson B, Lehmkuhl U, Bauer M, Heinz A. Очікування та результати нагород у дорослі чоловіки з порушенням уваги / гіперактивності. Нейроімідж. 2008; 39: 966 – 972. [PubMed]
117. Tanaka SC, Doya K, Okada G, Ueda K, Okamoto Y, Yamawaki S. Прогнозування негайних та майбутніх нагород різними способами набирає петлі кортико-базальних ганглій. Нейрова наука. 2004; 7: 887 – 893. [PubMed]
118. Tanaka SC, Samejima K, Okada G, Ueda K, Okamoto Y, Yamawaki S, Doya K. Мозковий механізм прогнозування винагород при передбачуваній та непередбачуваній екологічній динаміці. Нейронні мережі. 2006; 19: 1233 – 1241. [PubMed]
119. Taylor SF, Welsh RC, Wager TD, Phan KL, Fitzgerald KD, Gehring WJ. Функціональне нейровізуальне дослідження мотивації та виконавчої функції. Нейроімідж. 2004; 21: 1045 – 1054. [PubMed]
120. Tobler PN, Christopoulos GI, O'Doherty JP, Dolan RJ, Schultz W. Нейронні спотворення ймовірності винагороди без вибору. Журнал нейронауки. 2008; 28: 11703 – 11711. [PMC безкоштовна стаття] [PubMed]
121. Tobler PN, O'Doherty JP, Dolan RJ, Schultz W. Кодування нагородних цінностей відрізняється від кодування невизначеності, пов'язаного з ризиком, у системах винагороди людини. Журнал нейрофізіології. 2007; 97: 1621 – 1632. [PMC безкоштовна стаття] [PubMed]
122. Tom SM, Fox CR, Trepel C, Poldrack RA. Нейронна основа відрази втрат у прийнятті рішень під ризиком. Наука. 2007; 315: 515 – 518. [PubMed]
123. Tricomi EM, Delgado MR, Fiez JA. Модуляція хвостатої активності за випадом дії. Нейрон. 2004; 41: 281 – 292. [PubMed]
124. Ullsperger M, фон Крамон DY. Моніторинг помилок за допомогою зовнішнього зворотного зв’язку: конкретні ролі габенулярного комплексу, системи нагородження та зони двигуна цингулату, виявлені за допомогою функціональної магнітно-резонансної томографії. Журнал нейронауки. 2003; 23: 4308 – 4314. [PubMed]
125. Ursu ​​S, Carter CS. Представлення результатів, контрафактичні порівняння та орбітофронтальна кора людини: наслідки для нейровізуальних досліджень прийняття рішень. Мозкові дослідження Когнітивні дослідження мозку. 2005; 23: 51 – 60. [PubMed]
126. ван ден Бос Ш, Макклюр С.М., Гарріс Л.Т., Фіске С.Т., Коен Дж.Д. Дисоціююча афективна оцінка та соціальні когнітивні процеси в вентральній медіальній префронтальній корі. Когнітивна, афективна та поведінкова неврологія. 2007; 7: 337–346. [PubMed]
127. Vollm B, Richardson P, McKie S, Elliott R, Dolan M, Deakin B. Нейронний корелятор винагороди та втрат при розладах особистості кластера B: дослідження функціональної магнітно-резонансної томографії. Дослідження психіатрії. 2007; 156: 151 – 167. [PubMed]
128. Вольц К.Г., Шубоц Р.І., фон Крамон Д.Й. Прогнозування подій різної ймовірності: невизначеність, досліджена fMRI. Нейроімідж. 2003; 19: 271 – 280. [PubMed]
129. Вольц К.Г., Шубоц Р.І., фон Крамон Д.Й. Варіанти невизначеності у прийнятті рішень та їх нервові кореляти. Бюлетень дослідження мозку. 2005; 67: 403 – 412. [PubMed]
130. Weber B, Aholt A, Neuhaus C, Trautner P, Elger CE, Teichert T. Нейрологічні докази для опорної залежності в операціях реального ринку. Нейроімідж. 2007; 35: 441 – 447. [PubMed]
131. Weber BJ, Huettel SA. Нейронні субстрати ймовірнісного та міжтемпорального прийняття рішень. Дослідження мозку. 2008; 1234: 104 – 115. [PMC безкоштовна стаття] [PubMed]
132. Wittmann M, Leland DS, Paulus MP. Час та прийняття рішень: різний внесок задньої острівкової кори та смуги під час завдання із дисконтуванням затримки. Експериментальне дослідження мозку. 2007; 179: 643 – 653. [PubMed]
133. Wrase J, Kahnt T, Schlagenhauf F, Beck A, Cohen MX, Knutson B, Heinz A. Різні нейронні системи регулюють рухову поведінку у відповідь на винагороду та покарання. Нейроімідж. 2007a; 36: 1253 – 1262. [PubMed]
134. Wrase J, Schlagenhauf F, Kienast T, Wustenberg T, Bermpohl F, Kahnt T, Beck A, Strohle A, Juckel G, Knutson B, Heinz A. Дисфункція переробки винагороди корелює з тягою до алкоголю у детоксикованих алкоголіків. Нейроімідж. 2007b; 35: 787 – 794. [PubMed]
135. Сю L, Лян ZY, Ван К, Лі S, Цзян Т. Нейронний механізм міжтемпорального вибору: від дисконтування майбутніх прибутків до майбутніх втрат. Дослідження мозку. 2009; 1261: 65 – 74. [PubMed]
136. Xue G, Lu Z, Levin IP, Weller JA, Li X, Bechara A. Функціональні дисоціації обробки ризику та винагороди в медіальній префронтальній корі. Кора головного мозку. 2009; 19: 1019 – 1027. [PMC безкоштовна стаття] [PubMed]
137. Yacubian J, Glascher J, Schroeder K, Sommer T, Braus DF, Buchel C. Dissocivable системи для прогнозування вартості та втрат, пов'язаних з набуттям та втратами, та помилок прогнозування в людському мозку. Журнал нейронауки. 2006; 26: 9530 – 9537. [PubMed]
138. Yacubian J, Sommer T, Schroeder K, Glascher J, Kaisch R, Leuenberger B, Braus DF, Buchel C. Взаємодія гена-гена, пов'язана з нейронною чутливістю до нагородження. Праці Національної академії наук Сполучених Штатів Америки. 2007; 104: 8125 – 8130. [PMC безкоштовна стаття] [PubMed]
139. Yarkoni T, Braver TS, Grey JR, Green L. Префронтальна мозкова діяльність передбачає тимчасово розширену поведінку щодо прийняття рішень. Журнал експериментального аналізу поведінки. 2005a; 84: 537 – 554. [PMC безкоштовна стаття] [PubMed]
140. Yarkoni T, Grey JR, Chrastil ER, Barch DM, Green L, Braver TS. Тривала нервова діяльність, пов'язана з когнітивним контролем під час тимчасово розширеного прийняття рішення. Мозкові дослідження Когнітивні дослідження мозку. 2005b; 23: 71 – 84. [PubMed]
141. Zalla T, Koechlin E, Pietrini P, Basso G, Aquino P, Sirigu A, Grafman J. Диференціальна реакція мигдалини на перемогу та програш: дослідження функціональної магнітно-резонансної томографії у людини. Європейський журнал неврології. 2000; 12: 1764 – 1770. [PubMed]
142. Цинк CF, Pagnoni G, Мартін-Скурський ME, Chappelow JC, Berns GS. Відповіді людини на грошову винагороду залежать від спритності. Нейрон. 2004; 42: 509 – 517. [PubMed]

Виноски

Авторські внески: XL розробила та контролювала все дослідження. JH та MS внесли однаковий внесок у це дослідження, здійснюючи пошук літератури, вилучення даних та організацію. JF брав участь у обговоренні та підготовці рукопису.

Заява видавця: Це PDF-файл неозброєного рукопису, який був прийнятий до публікації. Як послугу нашим клієнтам ми надаємо цю ранню версію рукопису. Рукопис буде підданий копіюванню, набору тексту та перегляду отриманого доказу до його опублікування в остаточній формі. Зверніть увагу, що під час виробничого процесу можуть бути виявлені помилки, які можуть вплинути на вміст, і всі правові застереження, які стосуються журналу, стосуються.

посилання

1. Андерсен Р.А., Куй Х. Намір, планування дій та прийняття рішень у тім'яно-лобових ланцюгах. Нейрон. 2009; 63: 568 – 583. [PubMed]
2. Arana FS, Parkinson JA, Hinton E, Голландія AJ, Оуен AM, Робертс AC. Роз'єднані внески людської мигдалини та орбітофронтальної кори до стимулюючої мотивації та вибору цілей. J Neurosci. 2003: 23: 9632 – 9638. [PubMed]
3. Бах ДР, Сеймур Б, Долан РД. Нейронна активність, пов’язана з пасивним передбаченням неоднозначності та ризику неприємних подій. J Neurosci. 2009; 29: 1648 – 1656. [PMC безкоштовна стаття] [PubMed]
4. Бечара А. Прийняття рішень, контроль імпульсу та втрата сили волі протистояти наркотикам: нейрокогнітивна перспектива. Nat Neurosci. 2005; 8: 1458 – 1463. [PubMed]
5. Bjork JM, Knutson B, Fong GW, Caggiano DM, Bennett SM, Hommer DW. Стимулююча активізація мозку у підлітків: подібності та відмінності у молодих людей. J Neurosci. 2004; 24: 1793 – 1802. [PubMed]
6. Breiter HC, Aharon I, Kahneman D, Дейл, Shizgal П. Функціональні зображення нейронних відповідей на очікуваність і досвід грошових прибутків і втрат. Нейрон. 2001: 30: 619 – 639. [PubMed]
7. Brett M, Johnsrude IS, Owen AM. Проблема функціональної локалізації в мозку людини. Nat Rev Neurosci. 2002; 3: 243 – 249. [PubMed]
8. Caspers S, Zilles K, Laird AR, Eickhoff SB. ALE метааналіз спостереження за дією та імітації в мозку людини. Нейроімідж. 2010; 50: 1148 – 1167. [PubMed]
9. Cohen Kadosh R, Henik A, Rubinsten O, Mohr H, Dori H, van de Ven V, Zorzi M, Hendler T, Gobel R, Linden DE. Чи особливі цифри? Системи порівняння мозку людини, досліджені за допомогою fMRI. Нейропсихологія. 2005; 43: 1238 – 1248. [PubMed]
10. Cohen MX, Ranganath C. Поведінкові та нейронні предиктори майбутніх рішень. Пізнання впливає на Бехав-нейросі. 2005; 5: 117 – 126. [PubMed]
11. Costafreda SG, David AS, Brammer MJ. Параметричний підхід до мета-аналізу на основі вокселів. Нейроімідж. 2009; 46: 115 – 122. [PubMed]
12. Cox CL, Gotimer K, Roy AK, Castellanos FX, Milham MP, Kelly C. Ваш відпочиваючий мозок ДЛЯ вашої ризикованої поведінки. PLoS One. 2010; 5: e12296. [PMC безкоштовна стаття] [PubMed]
13. Cox SM, Andrade A, Johnsrude IS. Навчання подобається: роль для орбітофронтальної кори людини в умовному винагороді. J Neurosci. 2005; 25: 2733 – 2740. [PubMed]
14. Craig AD. Як почуваєшся? Interoception: відчуття фізіологічного стану організму. Nat Rev Neurosci. 2002: 3: 655 – 666. [PubMed]
15. Крейг А.Д. Як ви себе відчуваєте зараз? Передня інсула та свідомість людини. Nat Rev Neurosci. 2009; 10: 59–70. [PubMed]
16. Critchley HD, Mathias CJ, Dolan RJ. Нейронна активність у мозку людини, пов'язана з невизначеністю та збудженням під час очікування. Нейрон. 2001; 29: 537 – 545. [PubMed]
17. d'Acremont M, Bossaerts P. Нейробіологічні дослідження оцінки ризику: порівняння очікуваних корисних та середньо-відхильних підходів. Пізнання впливає на Бехав-нейросі. 2008; 8: 363 – 374. [PubMed]
18. Delgado MR, Miller MM, Inati S, Phelps EA. FMRI-дослідження щодо імовірності навчання, пов'язаного з винагородою. Нейроімідж. 2005; 24: 862 – 873. [PubMed]
19. Древець туалет. Нейровізуалізація та невропатологічні дослідження депресії: наслідки для когнітивно-емоційних особливостей розладів настрою. Curr Opin Neurobiol. 2001; 11: 240 – 249. [PubMed]
20. Eickhoff SB, Laird AR, Grefkes C, Wang LE, Zilles K, Fox PT. Метааналіз даних нейровізуалізації на основі координат на основі координат, метано-аналіз даних нейровізуалізації: підхід випадкових ефектів, заснований на емпіричних оцінках просторової невизначеності. Картковий мозок Хама. 2009; 30: 2907 – 2926. [PMC безкоштовна стаття] [PubMed]
21. Elliott R, Agnew Z, Deakin JF. Гедонічні та інформаційні функції орбітофронтальної кори людини. Кортекс Цереба. 2010; 20: 198 – 204. [PubMed]
22. Elliott R, Friston KJ, Dolan RJ. Дисоційовані нейронні реакції в системах винагородження людини. J Neurosci. 2000; 20: 6159 – 6165. [PubMed]
23. Ернст М, Нельсон EE, Jazbec S, McClure EB, Monk CS, Leibenluft E, Blair J, Pine DS. Амігдала та ядро ​​в'язані у відповідях на отримання та опущення надбавок у дорослих та підлітків. Нейроімідж. 2005; 25: 1279 – 1291. [PubMed]
24. Стипендіати Л.К. Когнітивна нейрологія людських рішень: огляд та концептуальні рамки. Behav Cogn Neurosci Rev. 2004; 3: 159 – 172. [PubMed]
25. FitzGerald TH, Seymour B, Dolan RJ. Роль орбітофронтальної кори людини у порівнянні значень для несумірних об'єктів. J Neurosci. 2009; 29: 8388 – 8395. [PMC безкоштовна стаття] [PubMed]
26. Fox MD, Snyder AZ, Vincent JL, Corbetta M, Van Essen DC, Raichle ME. Людський мозок внутрішньо організований в динамічні, антикорельовані функціональні мережі. Proc Natl Acad Sci США. 2005; 102: 9673 – 9678. [PMC безкоштовна стаття] [PubMed]
27. Frank MJ, Claus ED. Анатомія рішення: стриато-орбітофронтальна взаємодія в навчанні підкріплення, прийнятті рішень та перевороті. Psychol Rev. 2006; 113: 300 – 326. [PubMed]
28. Garavan H, Stout JC. Нейрокогнітивні уявлення про наркоманію. Тенденції Cogn Sci. 2005; 9: 195 – 201. [PubMed]
29. Золото JI, Шадлен MN. Нейронна основа прийняття рішень. Annu Rev Neurosci. 2007; 30: 535 – 574. [PubMed]
30. Gottfried JA, O'Doherty J, Dolan RJ. Кодування прогнозного значення винагороди в мигдалині людини та орбітофронтальній корі. Наука. 2003; 301: 1104 – 1107. [PubMed]
31. Gu X, Лю X, Guise KG, Naidich TP, Hof PR, Fan J. Функціональна дисоціація фронтоінсулярної та передньої цингулярних кортиків при емпатії до болю. J Neurosci. 2010; 30: 3739 – 3744. [PMC безкоштовна стаття] [PubMed]
32. Заєць TA, O'Doherty J, Camerer CF, Schultz W, Rangel A. Роз'єднання ролі орбітофронтальної кори та стриатуму в обчисленні значень цілі та помилок прогнозування. J Neurosci. 2008; 28: 5623 – 5630. [PubMed]
33. Hsu M, Krajbich I, Zhao C, Camerer CF. Нейронна реакція на очікування нагороди під ризиком нелінійна у ймовірності. J Neurosci. 2009; 29: 2231 – 2237. [PubMed]
34. Хаббард Е.М., Піаца М, Пінель Р, Дегаєн С. Взаємодія числа та простору в тім’яній корі. Nat Rev Neurosci. 2005; 6: 435 – 448. [PubMed]
35. Huettel SA. Поведінковий, але не винагородний, ризик модулює активацію префронтальної, тім'яної та острівкової кортиків. Пізнання впливає на Бехав-нейросі. 2006; 6: 141 – 151. [PubMed]
36. Kim H, Shimojo S, O'Doherty JP. Чи ухиляється від ухилення від неприємного результату? Нейронні субстрати навчання уникання у мозку людини. PLoS Biol. 2006; 4: e233. [PMC безкоштовна стаття] [PubMed]
37. Кнутсон Б, Адамс СМ, Фонг ГВ, Хоммер Д. Очікування збільшення грошової винагороди вибірково набирає нуклеусів. J Neurosci. 2001a; 21: RC159. [PubMed]
38. Knutson B, Fong GW, Adams CM, Varner JL, Hommer D. Дисоціація очікування нагороди та результату за допомогою FMRI, пов'язаного з подією. Нейрорепортаж. 2001b; 12: 3683 – 3687. [PubMed]
39. Knutson B, Fong GW, Bennett SM, Adams CM, Hommer D. Область мезіальної префронтальної кори відстежує монетарно корисні результати: характеристика з швидким пов'язаним з подіями fMRI. Neuroimage. 2003: 18: 263 – 272. [PubMed]
40. Kringelbach ML. Орбітофронтальна кора людини: прив'язка нагороди до гедонічного досвіду. Nat Rev Neurosci. 2005; 6: 691 – 702. [PubMed]
41. Kringelbach ML, O'Doherty J, Rolls ET, Andrews C. Активація орбітофронтальної кори людини до подразника рідкої їжі корелює з її суб'єктивною приємністю. Кортекс Цереба. 2003; 13: 1064 – 1071. [PubMed]
42. Kringelbach ML, Rolls ET. Функціональна невроанатомія орбітофронтальної кори людини: свідчення нейровізуалізації та нейропсихології. Прог Невробіол. 2004; 72: 341 – 372. [PubMed]
43. Kuhnen CM, Knutson B. Нейронна основа прийняття фінансових ризиків. Нейрон. 2005; 47: 763 – 770. [PubMed]
44. Laird AR, Eickhoff SB, Li K, Robin DA, Glahn DC, Fox PT. Дослідження функціональної неоднорідності мережі за замовчуванням за допомогою метааналітичного моделювання на основі координат. J Neurosci. 2009; 29: 14496 – 14505. [PMC безкоштовна стаття] [PubMed]
45. Laird AR, Fox PM, Ціна CJ, Glahn DC, Uecker AM, Lancaster JL, Turkeltaub PE, Kochunov P, Fox PT. Метааналіз ALE: контроль швидкості виявлення помилок та виконання статистичних контрастів. Картковий мозок Хама. 2005; 25: 155 – 164. [PubMed]
46. Lau HC, Rogers RD, Haggard P, Passingham RE. Увага до наміру. Наука. 2004a; 303: 1208 – 1210. [PubMed]
47. Lau HC, Rogers RD, Ramnani N, Passingham RE. Бажана дія та увага до вибору дії. Нейроімідж. 2004b; 21: 1407 – 1415. [PubMed]
48. Лю Х, Пауелл ДК, Ван Н, Голд БТ, Корблі КР, Джозеф Дж. Функціональна дисоціація у фронтальній та смугастій зонах для обробки позитивної та негативної інформації про винагороду. J Neurosci. 2007; 27: 4587 – 4597. [PubMed]
49. McClure SM, Berns GS, Montague PR. Тимчасові помилки передбачення в пасивному навчальному завді активізують людський смуг. Нейрон. 2003; 38: 339 – 346. [PubMed]
50. Mohr PN, Biele G, Heekeren HR. Нейрова обробка ризику. J Neurosci. 2010; 30: 6613 – 6619. [PubMed]
51. Nieuwenhuis S, Slagter HA, von Geusau NJ, Heslenfeld DJ, Holroyd CB. Знання добра від поганого: диференціальна активація кіркових областей людини за позитивними та негативними результатами. Eur J Neurosci. 2005; 21: 3161 – 3168. [PubMed]
52. O'Doherty JP, Critchley H, Deichmann R, Dolan RJ. Дисоціаційна валентність результату від поведінкового контролю в орбітальних та вентральних префронтальних кортиках людини. J Neurosci. 2003a; 23: 7931 – 7939. [PubMed]
53. O'Doherty JP, Dayan P, Friston K, Critchley H, Dolan RJ. Моделі часової різниці та навчання, пов'язане з нагородами, в людському мозку. Нейрон. 2003b; 38: 329 – 337. [PubMed]
54. O'Doherty JP, Deichmann R, Critchley HD, Dolan RJ. Нейронні відповіді під час очікування первинного смаку винагороди. Нейрон. 2002: 33: 815 – 826. [PubMed]
55. O'Doherty JP, Kringelbach ML, Rolls ET, Hornak J, Andrews C. Абстрактні уявлення про нагороди та покарання в орбітофронтальній корі людини. Nat Neurosci. 2001; 4: 95 – 102. [PubMed]
56. Pagnoni G, Zink CF, Montague PR, Berns GS. Активність у вентральному стриатумі людини обмежена помилками прогнозування винагороди. Nat Neurosci. 2002; 5: 97 – 98. [PubMed]
57. Паулус М.П., ​​Рогальський С., Сіммонс А., Фейнштейн Ю.С., Штейн М.Б. Підвищення активації в правій інсулі під час прийняття рішень, пов'язаних з ризиком, пов'язане з уникненням шкоди і невротизмом. Neuroimage. 2003: 19: 1439 – 1448. [PubMed]
58. Phan KL, Wager T, Taylor SF, Liberzon I. Функціональна нейроанатомія емоції: мета-аналіз досліджень активації емоцій у PET та fMRI. Нейроімідж. 2002; 16: 331 – 348. [PubMed]
59. Plassmann H, O'Doherty J, Rangel A. Орбітофронтальна кора кодує готовність платити за повсякденні економічні операції. J Neurosci. 2007; 27: 9984 – 9988. [PubMed]
60. Raichle ME, MacLeod AM, Snyder AZ, Powers WJ, Gusnard DA, Shulman GL. Режим роботи мозку за замовчуванням. Proc Natl Acad Sci США. 2001; 98: 676 – 682. [PMC безкоштовна стаття] [PubMed]
61. Райхле М.Є., Снайдер А.З. Режим роботи мозку за замовчуванням: коротка історія що розвивається ідеї. Нейроімідж. 2007; 37: 1083 – 1090. [PubMed]
62. Ramnani N, Elliott R, Athwal BS, Passingham RE. Помилка прогнозування безкоштовної грошової винагороди в передній корі людини. Нейроімідж. 2004; 23: 777 – 786. [PubMed]
63. Річлан Ф, Кронбіхлер М, Віммер Х. Функціональні порушення в роботі мозку з дислексичним діагнозом: кількісний мета-аналіз нейровізуальних досліджень. Картковий мозок Хама. 2009; 30: 3299 – 3308. [PMC безкоштовна стаття] [PubMed]
64. Rogers RD, Ramnani N, Макей C, Wilson JL, Jezzard P, Carter CS, Smith SM. Розрізнені ділянки передньої черепистої кори та медіальної префронтальної кори активуються обробкою винагороди в окремих фазах пізнання прийняття рішень. Психіатрія біолів. 2004; 55: 594 – 602. [PubMed]
65. Салімі-Хоршиді Г, Сміт С.М., Келтнер Дж. Р., Вагер Т.Д., Ніколс Т.Е. Метааналіз даних нейровізуалізації: порівняння об'єднаних досліджень на основі зображень та координат. Нейроімідж. 2009; 45: 810 – 823. [PubMed]
66. Schoenbaum G, Roesch M. Орбітофронтальна кора, асоціативне навчання та тривалість. Нейрон. 2005; 47: 633 – 636. [PMC безкоштовна стаття] [PubMed]
67. Schoenbaum G, Roesch MR, Stalnaker TA, Tahahashi YK. Новий погляд на роль орбітофронтальної кори в адаптаційній поведінці. Nat Rev Neurosci 2009 [PMC безкоштовна стаття] [PubMed]
68. Schoenbaum G, Setlow B, Saddoris MP, Gallagher M. Кодування прогнозованого результату та набутого значення в орбітофронтальній корі під час відбору проб залежить від введення базолатеральної мигдалини. Нейрон. 2003; 39: 855 – 867. [PubMed]
69. Schultz W, Tremblay L, Hollerman JR. Нагородження в орбітофронтальній корі приматів і базальних гангліях. Кортекс Цереба. 2000; 10: 272 – 284. [PubMed]
70. Sugrue LP, Corrado GS, Newsome WT. Вибір більшого з двох товарів: нейронні валюти для оцінки та прийняття рішень. Nat Rev Neurosci. 2005; 6: 363 – 375. [PubMed]
71. Tom SM, Fox CR, Trepel C, Poldrack RA. Нейронна основа відрази втрат у прийнятті рішень під ризиком. Наука. 2007; 315: 515 – 518. [PubMed]
72. Toro R, Fox PT, Paus T. Карта функціональної коактивації мозку людини. Кортекс Цереба. 2008; 18: 2553 – 2559. [PMC безкоштовна стаття] [PubMed]
73. Tremblay L, Schultz W. Відносні переваги нагороди у орбітофронтальній корі приматів. Природа. 1999; 398: 704 – 708. [PubMed]
74. Tremblay L, Schultz W. Модифікації нейронної активності, пов'язаної з очікуванням винагороди, під час навчання в орбітофронтальній корі приматів. J Нейрофізіол. 2000; 83: 1877 – 1885. [PubMed]
75. Trepel C, Fox CR, Poldrack RA. Теорія перспективи на мозок? Назустріч когнітивній нейронауці рішень під ризиком. Brain Res Cogn Мозок Res. 2005; 23: 34 – 50. [PubMed]
76. Turkeltaub PE, Eden GF, Jones KM, Zeffiro TA. Метааналіз функціональної нейронаанатомії однословного читання: метод та валідація. Нейроімідж. 2002; 16: 765 – 780. [PubMed]
77. Ullsperger M, фон Крамон DY. Моніторинг помилок за допомогою зовнішнього зворотного зв’язку: конкретні ролі габенулярного комплексу, системи нагородження та зони двигуна цингулату, виявлені за допомогою функціональної магнітно-резонансної томографії. J Neurosci. 2003; 23: 4308 – 4314. [PubMed]
78. Волков Н.Д., Фоулер JS, Ван Дж. Мозок залежних людей: розуміння з досліджень зображень. J Clin Invest. 2003; 111: 1444 – 1451. [PMC безкоштовна стаття] [PubMed]
79. Volkow ND, Wise RA. Як наркоманія допоможе нам зрозуміти ожиріння? Nat Neurosci. 2005: 8: 555 – 560. [PubMed]
80. Wallis JD. Орбітофронтальна кора та її внесок у прийняття рішень. Annu Rev Neurosci. 2007; 30: 31 – 56. [PubMed]
81. Xiong J, Gao JH, Lancaster JL, Fox PT. Аналіз кластеризованих пікселів для досліджень функціональної МРТ-активації мозку людини. Картковий мозок Хама. 1995; 3: 287 – 301.
82. Ян Т, Шадлен MN. Імовірнісні міркування нейронами. Природа. 2007; 447: 1075 – 1080. [PubMed]
83. Zalla T, Koechlin E, Pietrini P, Basso G, Aquino P, Sirigu A, Grafman J. Диференціальна реакція мигдалини на перемогу та програш: дослідження функціональної магнітно-резонансної томографії у людини. Eur J Neurosci. 2000; 12: 1764 – 1770. [PubMed]