腦中決策過程的分散式機率遞迴機制
決策形成的機制涵蓋腦功能的各個層面，一直是神經科學的關注的議題，但仍然有許多未解之謎。曼徹斯特大學（University of Manchester）最近的研究以一套遞迴的貝葉斯（Bayesian）演算法為框架，嘗試解釋視覺皮質MT區域的決策形成機制。
這套研究採用猴子的移動視覺實驗，紀錄猴子在觀看隨機移動點時以眼球掃動來表示牠對整體視覺刺激移動方向的判斷，同時紀錄視覺皮質MT區域的電生理數據。序貫概率比檢驗（Sequential probability ratio test，SPRT）在統計學方法中是指在抽樣時不事先設定總樣本數，而是抽樣直到一個條件判斷是否符合假設為止，研究團隊接著使用此種統計方法分析紀錄到的所有神經元(約兩百個)的脈衝波訊號，判斷此神經訊號是否在眼球掃動期間形成決策，並在此框架下加入貝氏定理的遞迴形式引入訊號的延遲回授。此研究的演算法在意義上解釋了大腦在決策形成過程的機制，同時遞迴的形式呼應視覺皮質-皮質下的決策迴路結構。
撰稿：高暐哲
原始論文：
Caballero, J. A., Humphries, M. D., & Gurney, K. N. (2018). A probabilistic, distributed, recursive mechanism for decision-making in the brain. PLoS computational biology.
這套研究採用猴子的移動視覺實驗，紀錄猴子在觀看隨機移動點時以眼球掃動來表示牠對整體視覺刺激移動方向的判斷，同時紀錄視覺皮質MT區域的電生理數據。序貫概率比檢驗（Sequential probability ratio test，SPRT）在統計學方法中是指在抽樣時不事先設定總樣本數，而是抽樣直到一個條件判斷是否符合假設為止，研究團隊接著使用此種統計方法分析紀錄到的所有神經元(約兩百個)的脈衝波訊號，判斷此神經訊號是否在眼球掃動期間形成決策，並在此框架下加入貝氏定理的遞迴形式引入訊號的延遲回授。此研究的演算法在意義上解釋了大腦在決策形成過程的機制，同時遞迴的形式呼應視覺皮質-皮質下的決策迴路結構。
撰稿：高暐哲
原始論文：
Caballero, J. A., Humphries, M. D., & Gurney, K. N. (2018). A probabilistic, distributed, recursive mechanism for decision-making in the brain. PLoS computational biology.
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