使用深度神经网络,模拟表现学上的差异,以病因学上不同的视觉幻觉

科学领域:

• 神经科学是一个神经科学.
• 计算精神病学是一种计算精神病学.
• 心理学 心理学 心理学

背景情况:

• 视觉幻觉 (VHs) 是一种缺乏外部刺激的复杂感知.
• 由于神经退行性疾病,视力损失 (查尔斯·波内特综合征) 和迷幻药的使用等不同病因而产生的VH之间存在现象学上的差异.
• 了解这些现象学变化的机制基础至关重要.

研究的目的:

• 调查不同病因的VHs现象学差异的机制基础.
• 开发和验证一个计算 (神经) 现象学方法来建模VHs.
• 为了生成特定病因组的代表性合成VHs.

主要方法:

• 利用结合分类器和生成深度神经网络来可视化学习的表示.
• 研究了三个不同的病因组:神经退行性疾病,视力损失 (CBS) 和迷幻药使用者.
• 确定并操纵了三个现象学维度:现实主义,自发性和复杂性,以产生合成VHs.

主要成果:

• 生成合成VH,捕捉每个病因组的特征现象学.
• 实验验证证证实了不同群体之间的三维现象学的明显差异.
• 合成VH被评为代表每个组内的实际幻觉体验.

结论:

• 视觉幻觉表现出与其潜在原因相关的显著现象学多样性.
• 计算 (神经) 现象学提供了一个强大的工具来建模和理解VHs的特征.
• 这种方法成功地捕捉并区分了各种条件下的幻觉体验的视觉质量.