From uncertainty to reward: BOLD characteristics differentiate signaling pathways

<p>Abstract</p> <p>Background</p> <p>Reward value and uncertainty are represented by dopamine neurons in monkeys by distinct phasic and tonic firing rates. Knowledge about the underlying differential dopaminergic pathways is crucial for a better understanding of dopamine-related processes. Using functional magnetic resonance blood-oxygen level dependent (BOLD) imaging we analyzed brain activation in 15 healthy, male subjects performing a gambling task, upon expectation of potential monetary rewards at different reward values and levels of uncertainty.</p> <p>Results</p> <p>Consistent with previous studies, ventral striatal activation was related to both reward magnitudes and values. Activation in medial and lateral orbitofrontal brain areas was best predicted by reward uncertainty. Moreover, late BOLD responses relative to trial onset were due to expectation of different reward values and likely to represent phasic dopaminergic signaling. Early BOLD responses were due to different levels of reward uncertainty and likely to represent tonic dopaminergic signals.</p> <p>Conclusions</p> <p>We conclude that differential dopaminergic signaling as revealed in animal studies is not only represented locally by involvement of distinct brain regions but also by distinct BOLD signal characteristics.</p

Constrained Topological Mapping for Baseline Construction

This paper addresses the use of self-organizing maps for baseline construction in chromatograms. Unlike local techniques, the problem is seen in terms of global optimization: a straight and smooth path including sampled points with high significance for baseline membership is to be found. For their smoothing capabilities, and for reproducing the probability density function of the input, self-organizing maps allow for balancing between these demands accomplishing a kind of nonparametric weighted regression. The significances are determined from feature extraction and feature fusion at a local scale. Applying global optimization, robustness is achieved in two ways: First, the result will align to the position of the majority of significant points, and, second, a single false decision on the local level won`t be able to change the course of the baseline completely ensuring comparability of peak measurements in similar chromatograms. Comparability, however, is essential for routine an..

Deriving Baseline Detection Algorithms from Verbal Descriptions

a flat baseline. But usually, peak overlap, negative peaks and drifts of varying sign can occur, and even disturbances of the kind shown in figure 3 can be recorded. Thus, for correct peak measurement, and therefore, for correct quantification, a correcting signal, the baseline, is searched for ignoring peak overlap, separating positive peaks from negative ones, and following drifts and ruptures. Other approaches. Most automatic baseline detection strategies (e.g. [3]) assume a mainly horizontal and straight curve. Following this, baseline candidates are those points having small or zero slope. Thus, minima between overlapping peaks and the tips of negative peaks will be marked by mistake. This problem is usually handled by introducing a threshold upon the drift: the line connecting two adjacent points marked as baseline members may not exceed a given slope. Though including additional data points inthe decision, the strategy remains local. Threshold criteria on slope a

Anwendung und Entwicklung Neuronaler Verfahren zur autonomen Prozess-Steuerung

In diesem Bericht wurden die Arbeiten und Ergebnisse dargestellt, die am FORWISS im Rahmen des Verbundprojekts AENEAS im Zeitraum vom 1.10.1995 bis zum 31.12.1999 erzielt wurden. Die Forschungsziele des Vorhabens wurden durch eine industrielle Anwendung im Bereich der Stahlverarbeitung motiviert und konzentrierten sich im Wesentlichen auf die folgenden Punkte: \u95 Modellierung von nichtlinearen und zeitvarianten Prozessen, die analytisch nicht fassbar sind und nur durch Messdaten repräsentiert werden. \u95 Modellierung von Größen, die nicht direkt messbar sind, aber auf nichtlineare Weise von anderen, messbaren Größen abhängen. \u95 Kombination von analytischen bzw. statistischen Modellen und Neuronalen Netzen, um die jeweiligen Vorteile der Verfahren zu vereinen. Als Ergebnis des Vorhabens wurden eine Reihe neuer Ansätze zum kontinuierlichen Lernen entwickelt, darunter eine neuartige, lebenslang adaptive Netzarchitektur mit entscheidenden Vorteilen im Bereich des kontinuierlichen Lernens im Vergleich zu allen bisher bekannten Verfahren. Zum zweiten Punkt wurde eine Theorie der Analyse iterierter Prozesse entwickelt, die auf das mathematische Problem der Lösung von Funktionswurzeln führte. Für nichtlineare Systeme gibt es keine analytischen Lösungsmöglichkeiten, daher wurden erstmals Neuronale Netze zur Lösung dieses Problems verwendet. Die Ergebnisse aller grundlagenorientierten Arbeiten flossen in die Lösung eines industriellen Anwendungsproblems ein, bei der End- und Zwischenprofile warmgewalzter Stahlbänder modelliert und prognostiziert werden sollten. Dieser Prozess ist charakterisiert durch Nichtlinearität, Zeitvarianz (\u84Tagesform\u93 der Anlage) und durch die nicht direkte Messbarkeit der Zwischenprofile, die sich als inverse Iteration (Funktionswurzel) aus dem Endprofil ergeben. Dieses Problem konnte auf elegante Weise durch eine Verknüpfung von analytischen und neuronalen Ansätzen gelöst werden. Neben dem unmittelbaren Wert der Ergebnisse bei der Lösung der beispielhaften Anwendung lassen sich die entwickelten Verfahren zum kontinuierlichen Lernen und zur Analyse iterierter Prozesse auf eine Vielzahl anderer Problemstellungen verallgemeinern und stellen eine gute Basis für weitere Forschungsarbeiten dar