Multivoxel Neural Reinforcement Changes Resting-State Functional Connectivity Within the Threat Regulation Network
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Using neural reinforcement, participants can be trained to pair a reward with the activation of specific multivoxel patterns in their brains. In a double-blind placebo-controlled experiment, we previously showed that this intervention can decrease the physiological reactivity associated with naturally feared animals. However, the mechanisms behind the effect remain incompletely understood and its usefulness for treatment remains unclear. If the intervention fundamentally changed the brain responses, we might expect to observe relatively stable changes in the functional connectivity within the threat regulation network. To evaluate this possibility, we conducted functional magnetic resonance imaging (fMRI) sessions while subjects were at rest, before and after neural reinforcement, and quantified the changes in resting-state functional connectivity accordingly. Our results indicate that neural reinforcement increased the connectivity of prefrontal regulatory regions with the amygdala and the ventral temporal cortex (where the visual representations of phobic targets are). Surprisingly, we found no evidence of Hebbian-like learning during neural reinforcement, contrary to what one may expect based on previous neurofeedback studies. These results suggest that multivoxel neural reinforcement, also known as decoded neurofeedback (DecNef), may operate via unique mechanisms, distinct from those involved in conventional neurofeedback.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».