Downloaded 15 times
Uploaded bySenshu University
うつ病と意思決定
国里愛彦 (2012). うつ病と意思決定：計算論的臨床心理学からみたうつ病 シンポジウム「不安、うつ、妄想に挑む心理学：臨床と基礎の融合を目指して」専修大学社会知性開発研究センター／心理科学研究センター主催，専修大学，6月16日
![心理学者のためのJASP入門(操作編)[説明文をよんでください]](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/test-180307053956-thumbnail.jpg?width=640&height=640&fit=bounds)
![[DL輪読会]SOM-VAE: Interpretable Discrete Representation Learning on Time Series](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/190118nonakadlhacks-190118005053-thumbnail.jpg?width=640&height=640&fit=bounds)
うつ病と意思決定
- 1.
- 2.
- 3.
- 4.
- 5.
- 6. うつ病の症状 • 抑うつ気分 • 興味・喜びの減退 •体重減少（増加） • 不眠（過眠） • 精神運動制止（焦燥） • 易疲労性 • 無価値感・罪責感 • 集中力低下・判断困難 • 自殺念慮 複数の症状の集 合体がうつ病 うつ病は均質で はない ポピュラーな疾 患のわりに研究 がしにくい 6
- 7.
- 8.
- 9. 好きな飲み物 (McCabe etal., Psychopharmacology, 2009) 金銭的報酬 (Pizzagalli et al., Am J Psychiatry,2009) 好きな音楽 (Osuch et al., Neuroreport, 2009) うつ病のアンヘドニアと脳機能 報酬処理に関わる腹側線条体の活動が うつ病患者において低下 9
- 10. うつ病のアンヘドニアと意志決定 うつ病では，再認や弁別課題時の報酬 が得られる方への反応バイアスが低下 （Henriques et al.,Cognition & Emotion, 2000;Pizzagalli et al., J Psychiatr Res, 2008) 強化歴の統合に問題との指摘 顔の口の長さが長いか 短いか？ 片方の回答に偏った報 酬を与えると，その回 答に反応が偏る（反応 バイアス） 10
- 11.
- 12.
- 13. 強化学習 強化学習(Sutton & Barto,”ReinforcementLeatning”,2000) 「長期的にみて報酬を最大化するために， 環境の状態に対して，特定の行動を学習 するエージェントについての計算論的な 枠組み」 オペラント条件づけ 機械学習：計算科学 13
- 14.
- 15. 強化学習 Ｑlearningモデル(Watkins, Machine Learning,1989)： 状態と行動を合わせた評価値（Q値）を 更新することで学習するモデル ),(),(),(),( 11 max ttt a ttttt asQasQrasQasQ α：学習率（大きいほど学習が早い） γ：減衰係数（大きいほど先を見通した行動が出来る） ←現在の行動 Aの価値(QA) 現在の行動 Aの価値(QA) 予想した価値と実際得た報酬 との差(Temporal difference誤 差：TD誤差) ＋α× 15
- 16. 強化学習 最も価値の高い行動を選択することを モデル化 学習パラメタ（τ：温度）によって，価値の 差に敏感に反応する程度が制御される。 温度高いとランダムな選択をする P(ai | s)= exp Q(s,ai ) t é ëê ù ûú exp Q(s,aj ) t é ë ê ù û új=1 m å 16
- 17. 神経修飾物質と学習パラメタ 強化学習における学習パラメタと神経 修飾物質に関する仮説(Doya, Neural networks,2002; Doya, Nature neuroscience, 2008) ドーパミン:TD誤差（報酬予期 と実際の報酬との誤差） アセチルコリン:α（学習速度） セロトニン:γ（減衰係数） ノルアドレナリン:τ（温度） 17
- 18.
- 19.
- 20. ドーパミンとTD誤差 予想よりも多い報酬が出る →ドーパミン活動（増） 予想した通りの報酬が出る →ドーパミン活動（変化なし） 予想した報酬が出ない →ドーパミン活動（減） 報酬予測と実際の結果との ズレに反応(Schultz et al.,Science, 1997） 学習前 報酬予期<報酬 学習後 報酬予期=報酬 報酬なし 報酬予期>報酬 20
- 21.
- 22.
- 23. 遅延報酬予測とセロトニン低下 セロトニン量を低下させ，遅 延報酬予測への影響を検討 (Tanak et al.,PLoS ONE, 2007; Schweighofer et al., J Neurosci, 2008) Qlearningモデルを用いて， 減衰係数（γ）を推定した。 行動とfMRIによる脳機能を 検討している。 23
- 24. 遅延報酬予測とセロトニン低下 行動：セロトニン低下は将来報酬の見通 し（γ）を低下させる(Schweighofer et al.,J Neurosci, 2008) 脳機能：セロトニン低下により，短期的報 酬予測に関わる線条体腹側領域の回路 のみが活動するように(Tanak et al. , PLoS ONE, 2007) 24
- 25. うつ病患者と将来報酬予測低下 19 Fig.1A うつ病患者と健常 者で遅延割引課題 を実施 うつ病患者におい て，将来報酬予測 が低下 (Takahashi et al.,Neuro Endocrinol Lett, 2008) 時間 主 観 的 な 価 値 赤線：健常対照者 黒線：うつ病患者 25
- 26.
- 27. うつ病とノルアドレナリン・τ（温度） 動物実験では，ノルアドレナリンとτ（温 度）との関連性が示唆されている (Doya, Nature neuroscience,2008) うつ病とノルアドレナリンやτ（温度）との 関連をしらべた研究はない 27
- 28. 研究の疑問と方法 疑問1:抑うつは，報酬に基づいた意志決 定に問題を引き起こす？ 疑問2:抑うつは強化学習時のτ（温度)に 影響する？ 大学生の抑うつの高群・低群を対象に Frankの確率選択課題(Frank et al.,Science, 2004)を 実施 *Center for Epidemilogic Studies Depression scale(CES-D)のカットオフ値利用 Kunisato et al., J Behav Ther & Exp Psychiat, in press28
- 29. ○ +10 yen + feedback choice + 750ms 350ms + 650ms 500ms × -10 yen or rewardpunishment 確率選択課題:学習セッション 刺激対(AB,CD,EF)の選択に 報酬か罰がFBされる。金額 を最大にする選択をする 報酬のFB確率 ①A(80%)vs B(20%) ②C(70%)vs D(30%) ③E(60%)vs F(40%) 29
- 30.
- 31. 抑うつと報酬に基づいた意志決定 抑うつが高いと， 報酬に基づいて意 志決定する傾向 が低い アンヘドニアに関 する先行研究と一 致する結果 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 Choose A 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 Avoid B 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 Trainingpair Theprobabilityofcorrectchoice(%) a b c depressed non depressed * Fig. 2. Proportion of choices made during the test session. The proportion of choose A stimulus (a), the proportion of avoid B stimulus (b), the proportion of correct selection in the original pairs (c). Error bars represent 95% confidence intervals. 選 択 確 率 (%) 報酬に基づいた選択 罰に基づいた選択 抑うつ高群 抑うつ低群 31
- 32.
- 33. 強化学習理論からみたうつ病 ↓ドーパミン:↓TD誤差（報酬予 期と実際の報酬との誤差） アセチルコリン:α（学習速度） ↓セロトニン:↓γ（減衰係数） ↓ノルアドレナリン:↑τ（温度） ),(),(),(),(11 max ttt a ttttt asQasQrasQasQ 報酬予期と報酬との誤差に鈍感になり，将 来の報酬を低く見積もり，選択肢の価値に 従った意志決定が難しい 33
- 34.
- 35.
- 36. 数理モデルの変化 2012年European Journal ofNeuroscience誌 で強化学習の特集が組まれた シンプルなモデルを超えて，環境に対す る信念なども含めた複雑な臨床状況に も対応できるモデルを！ 36
- 37.
- 38.
- 39.
- 40.