Healthy Research Rewards
ResearchHub is incentivizing healthy research behavior. At this time, first authors of open access papers are eligible for rewards. Visit the publications tab to view your eligible publications.
Got it
HY
Hiroshi Yamada
Author with expertise in Neuronal Oscillations in Cortical Networks
Achievements
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
11
(73% Open Access)
Cited by:
1
h-index:
23
/
i10-index:
43
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Formation of brain-wide neural geometry during visual item recognition in monkeys

He Chen et al.Aug 7, 2024
Neural dynamics reflect canonical computations that relay and transform information in the brain. Previous studies have identified the neural population dynamics in many individual brain regions as a trajectory geometry in a low-dimensional neural space. However, whether these populations share particular geometric patterns across brain-wide neural populations remains unclear. Here, by mapping neural dynamics widely across temporal/frontal/limbic regions in the cortical and subcortical structures of monkeys, we show that 10 neural populations, including 2,500 neurons, propagate visual item information in a stochastic manner. We found that the visual inputs predominantly evoked rotational dynamics in the higher-order visual area, the TE and its downstream striatum tail, while curvy/straight dynamics appeared more frequently downstream in the orbitofrontal/hippocampal network. These geometric changes were not deterministic but rather stochastic according to their respective emergence rates. These results indicated that visual information propagates as a heterogeneous mixture of stochastic neural population signals in the brain.
6

Comparison of neural population dynamics in the regression subspace between continuous and categorical task parameters

He Chen et al.Jan 17, 2022
Neural population dynamics, presumably fundamental computational units in the brain, provide a key framework for understanding information processing in the sensory, cognitive, and motor functions. However, neural population dynamics is not explicitly related to the conventional analytic framework for single-neuron activity, i.e., representational models that analyze neuronal modulations associated with cognitive and motor parameters. In this study, we applied a recently developed state-space analysis to incorporate the representational models into the dynamic model in combination with these parameters. We compared neural population dynamics between continuous and categorical task parameters during two visual recognition tasks, using the datasets originally designed for a single-neuron approach. We successfully extracted neural population dynamics in the regression subspace, which represent modulation dynamics for both continuous and categorical task parameters with reasonable temporal characteristics. Furthermore, we combined the classical optimal-stimulus analysis paradigm for the single-neuron approach (i.e., stimulus identified as maximum neural responses) into the dynamic model, and found that the most prominent modulation dynamics at the lower dimension were derived from these optimal responses. Thus, our approach provides a unified framework for incorporating knowledge acquired with the single-neuron approach into the dynamic model as a standard procedure for describing neural modulation dynamics in the brain.
5

Tonically active neurons in the monkey dorsal striatum signal outcome feedback during trial-and-error search behavior

Hidetoshi Inokawa et al.Jul 17, 2020
Abstract An animal’s choice behavior is shaped by the outcome feedback from selected actions in a trial-and-error approach. Tonically active neurons (TANs), presumed cholinergic interneurons in the striatum, are thought to be involved in the learning and performance of reward-directed behaviors, but it remains unclear how TANs are involved in shaping reward-directed choice behaviors based on the outcome feedback. To this end, we recorded activity of TANs from the dorsal striatum of two macaque monkeys ( Macaca fuscata ; 1 male, 1 female) while they performed a multi-step choice task to obtain multiple rewards. In this task, the monkeys first searched for a rewarding target from among three alternatives in a trial-and-error manner and then earned additional rewards by repeatedly choosing the rewarded target. We found that a considerable proportion of TANs selectively responded to either the reward or the no-reward outcome feedback during the trial-and-error search, but these feedback responses were not observed during repeat trials. Moreover, the feedback responses of TANs were similarly observed in any search trials, without distinctions regarding the predicted probability of rewards and the location of chosen targets. Unambiguously, TANs detected reward and no-reward feedback specifically when the monkeys performed trial-and-error searches, in which the monkeys were learning the value of the targets and adjusting their subsequent choice behavior based on the reward and no-reward feedback. These results suggest that striatal cholinergic interneurons signal outcome feedback specifically during search behavior, in circumstances where the choice outcomes cannot be predicted with certainty by the animals. Highlights TANs signal reward and no-reward outcome feedback when monkeys made search behaviors TANs respond regardless of predicted reward probability or chosen target location TANs may signal feedback outcomes when rewards cannot be predicted with certainty
19

Distinct roles of the orbitofrontal cortex, ventral striatum, and dopamine neurons in counterfactual thinking of decision outcomes

Mengxi Yun et al.Mar 5, 2023
Abstract Individuals often assess past decisions by comparing what was gained with what would have been gained had they acted differently. Thoughts of past alternatives that counter what actually happened are called “counterfactuals”. Recent theories emphasize the role of the prefrontal cortex in processing counterfactual outcomes in decision-making, although how subcortical regions contribute to this process remains to be elucidated. Here we report a clear distinction among the roles of the orbitofrontal cortex, ventral striatum and midbrain dopamine neurons in processing counterfactual outcomes in monkeys. Our findings suggest that actually-gained and counterfactual outcome signals are both processed in the cortico-subcortical network constituted by these regions but in distinct manners, and integrated only in the orbitofrontal cortex in a way to compare these outcomes. This study extends the prefrontal theory of counterfactual thinking and provides key insights regarding how the prefrontal cortex cooperates with subcortical regions to make decisions using counterfactual information. Teaser Cortical and subcortical systems both contribute to counterfactual thinking of decision outcomes but in distinct manners.
1

Dynamic prospect theory - two core economic decision theories coexist in the gambling behavior of monkeys

Agnieszka Tymula et al.Apr 5, 2021
Abstract Research in behavioral economics and reinforcement learning has given rise to two influential theories describing human economic choice under uncertainty. The first, prospect theory, assumes that decision-makers use static mathematical functions, utility and probability weighting, to calculate the values of alternatives. The second, reinforcement learning theory, posits that dynamic mathematical functions update the values of alternatives based on experience through reward prediction error (RPE). To date, these theories have been examined in isolation without reference to one another. Therefore, it remains unclear whether RPE affects a decision-maker’s utility and/or probability weighting functions, or whether these functions are indeed static as in prospect theory. Here, we propose a dynamic prospect theory model that combines prospect theory and RPE, and test this combined model using choice data on gambling behavior of captive macaques. We found that under standard prospect theory, monkeys, like humans, had a concave utility function. Unlike humans, monkeys exhibited a concave, rather than inverse-S shaped, probability weighting function. Our dynamic prospect theory model revealed that probability distortions, not the utility of rewards, solely and systematically varied with RPE: after a positive RPE, the estimated probability weighting functions became more concave, suggesting more optimistic belief about receiving rewards and over-weighted subjective probabilities at all probability levels. Thus, the probability perceptions in laboratory monkeys are not static even after extensive training, and are governed by a dynamic function well captured by the algorithmic feature of reinforcement learning. This novel evidence supports combining these two major theories to capture choice behavior under uncertainty. Significance statement We propose and test a new decision theory under uncertainty by combining pre-existing two influential theories in the neuroeconomics: prospect theory from economics and prediction error theory from reinforcement learning. Collecting a large dataset (over 60,000 gambling decisions) from laboratory monkeys enables us to test the hybrid model of these two core decision theories reliably. Our results showed over-weighted subjective probabilities at all probability levels after lucky win, indicating that positive prediction error systematically bias decision-makers more optimistically about receiving rewards. This trial-by-trial prediction-error dynamics in probability perception provides outperformed performance of the model compared to the standard static prospect theory. Thus, both static and dynamic elements coexist in monkey’s risky decision-making, an evidence contradicting the assumption of prospect theory.
0

A method for evaluating hunger and thirst in monkeys by measuring blood ghrelin and osmolality levels

Yoshihide Suwa et al.Jan 1, 2023
Hunger and thirst drive animals9 consumption behavior and regulate their decision-making regarding rewards. We previously assessed the thirst states of monkeys by measuring blood osmolality under controlled water access and related the thirst states to risky decisions for fluid rewards. However, hunger assessments in monkeys have been poorly performed. Moreover, the lack of precise measures for hunger states leads to another issue regarding how hunger and thirst states interact with each other in each individual. Thus, when controlling food access to motivate subject performances, how these two physiological needs are satisfied in captive monkeys remains unclear. Here, we measured blood ghrelin levels and osmolality for hunger and thirst, respectively, in four captive macaques. Using enzyme-linked immunosorbent assay, we found that the levels of blood ghrelin, a widely measured hunger-related peptide hormone in humans, were high after 20 h of no food access (with ad libitum water), which is a typical controlled food access condition. One hour after consuming the regular dry meal, the value decreased in three out of four monkeys to within the range of individual blood ghrelin levels. Additionally, blood osmolality measured from the same blood sample, the standard hematological index of hydration status, increased after consuming regular dry meals with no water access. Thus, ghrelin and osmolality may provide a precise reflection of the physiological states of individual monkeys for hunger and thirst, suggesting that these indices can be used as a tool for monitoring hunger and thirst levels that mediate the animal9s decision-making for consuming rewards.
Load More