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順推論と逆推論
- 2. Forward and reverse inference （順推論と逆推論） Forward inference （順推論） Reverse inference （逆推論） 課題によって生じ た精神活動 P(A|M) A: Brain activity （脳活動） M: Mental state （精神活動） P(M|A) 精神活動
- 3. 嫌悪 不適切なReverse inferenceの例 結論: 被験者はgo/no-go課題が難しすぎるために、実験に対し て嫌悪感を抱いた、と考えられる。 反応抑制 (task: go/no-go) 島皮質で最も 強い脳活動 (Wright et al., 2004)
- 4. 不適切なReverse inferenceの例 結論: 被験者はgo/no-go課題を遂行するために、課題のルール を短期記憶を使って保持する必要があった、と考えられる。 反応抑制 (task: go/no-go) 島皮質で最も 強い脳活動 短期記憶 (Engström et al., 2015)
- 5. 不適切なReverse inferenceの例 結論: 困難な課題で成功することはそれ自体で報酬となるため、 被験者は「甘い」気分になっている、と考えられる。 反応抑制 (task: go/no-go) 島皮質で最も 強い脳活動 味覚 (甘味) (Chikazoe et al., in preparation)
- 6. 不適切なReverse inferenceの例 結論: 被験者は「酸っぱい」気分になっている。なぜなら・・・ 反応抑制 (task: go/no-go) 島皮質で最も 強い脳活動 味覚 (酸味) (Chikazoe et al., in preparation)
- 7. reverse inferenceの問題は何か? Bayesの公式: P(M|A) = P(A) P(A|M) x P(M) M: Mental process （精神活動） A: Brain activation （脳活動） 事後確率 （脳活動を見た後で 推定された精神活動） 事前確率 （脳活動をみる前に 推定された精神活動） 観察
- 8. 不適切なreverse inferenceの場合 Bayesの公式: P(M|A) = P(A) P(A|M) x P(M) M: Mental process （精神活動） A: Brain activation （脳活動） 観察 自分のストーリーを サポートする論文を 恣意的に選択
- 9. reverse inferenceの問題は何か? Bayesの公式: P(M|A) = P(A) P(A|M) x P(M) M: Mental process （精神活動） A: Brain activation （脳活動） 事前確率 （脳活動をみる前に 推定された精神活動） 著者の主観的信念に 従い、恣意的に設定
- 12. Neurosynth (http://neurosynth.org/) Meta-analysis P(pain|activation) Automated coordinate extraction Related studies Term-based search ‘Pain’ Yarkoni et al., 2011, Nature Methods P(M|A) = P(A) P(A|M) x P(M) 過去のｆMRI研究を網羅的に調べることにより計算 0.5に設定 (無情報分布) Term-based search ‘Pain’
- 13. Neurosynthの使い方
- 19. Neurosynthを使うことのデメリット • 論文を精読して細かく振り分けたわけではないた め（コンピュータが論文の中の単語の出現頻度を 機械的にカウント）、ノイズも多く含まれる。 • 事前確率が非常に重要であるにもかかわらず、こ の部分を正確に評価できていない。 P(M|A) = P(A) P(A|M) x P(M) 過去のｆMRI研究を網羅的に調べることにより計算 0.5に設定 (無情報分布)
- 20. 課題を条件として加える方法 例：視覚実験を行っている場合は、視覚刺激が与え られているということを事前に実験者は知っている。 この場合、聴覚刺激が与えられている可能性を考え なくてよい。 （MVPAを使ったDecodingはこれを利用している） P(M|A ∩Task) = P(A｜Task) P(A|M ∩ Task) x P(M ｜Task)
- 21. 参考文献 • Poldrack, Inferring Mental States from Neuroimaging Data: From Reverse Inference to Large-Scale Decoding. Neuron. 2011 Dec 8;72(5):692-7. doi: 10.1016/j.neuron.2011.11.001. • Yarkoni et al., Large-scale automated synthesis of human functional neuroimaging data. Nature Methods 8, 665–670 (2011) doi:10.1038/nmeth.1635 • Hutzler, Reverse inference is not a fallacy per se: cognitive processes can be inferred from functional imaging data. Neuroimage. 2014 Jan 1;84:1061-9. doi: 10.1016/j.neuroimage.2012.12.075.