Modelling phenomenological differences in aetiologically distinct visual hallucinations using deep neural networks.

Araştırma özeti

Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by

Görsel halüsinasyonlar (VH'ler), normalde bu tür algıları destekleyecek duyusal uyarımın yokluğunda nesnelerin veya olayların algılarıdır. Tüm VH'ler bu temel karakteristiği paylaşsa da, Neurodejeneratif koşullardan, görsel kayıptan veya psychedelic bileşiklerden kaynaklananlar gibi farklı etiyolojilere sahip VH'ler arasında önemli fenomenolojik farklılıklar vardır. Burada, bu farklılıkların potansiyel mekanistik temelini, 'computational (neuro) fenomenology' olarak adlandırdığımız, birleştirilmiş bir sınıflandırıcı ve üretken derin sinir ağının öğrenilmiş temsillerini görselleştirmedeki son gelişmelerden yararlanarak inceliyoruz. VH'lerin meydana geldiği üç aetolojik olarak farklı popülasyonu (Parkinson Hastalığı ve Lewy Vücut Demans), görsel kaybı (Charles Bonnet Sendromu, CBS) ve psychedelics-incelemek, bu VH sınıflarını ayırt etmekle ilgili üç boyut tanımladık: gerçekçilik (veridiklik), duyusal girdiye bağımlılık (spontanelik) ve karmaşıklık. Görselleştirme algoritmasının parametrelerini seçici olarak ayarlayarak, bu fenomenolojik boyutların her biri boyunca etkiyi yansıtacak şekilde, her bir etiyolojinin yaşadığı VH'lerin karakteristiği olan 'sentetik VH'leri üretebildik. Bu yaklaşımın geçerliliğini, Neurodejeneratif ve CBS hastalarında ve son psychedelic deneyime sahip kişilerde VH'lerin fenomenolojisini inceleyen iki çalışmada deneysel olarak doğruladık. Bu çalışmalar, gruplar arasındaki bu üç boyutta fenomenolojik farklılıkların varlığını doğruladı ve en önemlisi, uygun sentetik VH'lerin her grubun halüsinasyon fenomenolojisinin temsilcisi olarak derecelendirildiğini buldu. Bulgularımız birlikte, farklı nedensel faktörlerle ilişkili VH'lerin fenomenolojik çeşitliliğini vurgulamakta ve görsel fenomenolojinin bir sinir ağı modelinin halüsinasyon deneyiminin ayırt edici görsel özelliklerini nasıl başarılı bir şekilde yakalayabildiğini göstermektedir.

Özgün kaynak özetini okuyun

Visual hallucinations (VHs) are perceptions of objects or events in the absence of the sensory stimulation that would normally support such perceptions. Although all VHs share this core characteristic, there are substantial phenomenological differences between VHs that have different aetiologies, such as those arising from Neurodegenerative conditions, visual loss, or psychedelic compounds. Here, we examine the potential mechanistic basis of these differences by leveraging recent advances in visualising the learned representations of a coupled classifier and generative deep neural network-an approach we call 'computational (neuro)phenomenology'. Examining three aetiologically distinct populations in which VHs occur-Neurodegenerative conditions (Parkinson's Disease and Lewy Body Dementia), visual loss (Charles Bonnet Syndrome, CBS), and psychedelics-we identified three dimensions relevant to distinguishing these classes of VHs: realism (veridicality), dependence on sensory input (spontaneity), and complexity. By selectively tuning the parameters of the visualisation algorithm to reflect influence along each of these phenomenological dimensions we were able to generate 'synthetic VHs' that were characteristic of the VHs experienced by each aetiology. We verified the validity of this approach experimentally in two studies that examined the phenomenology of VHs in Neurodegenerative and CBS patients, and in people with recent psychedelic experience. These studies confirmed the existence of phenomenological differences across these three dimensions between groups, and crucially, found that the appropriate synthetic VHs were rated as being representative of each group's hallucinatory phenomenology. Together, our findings highlight the phenomenological diversity of VHs associated with distinct causal factors and demonstrate how a neural network model of visual phenomenology can successfully capture the distinctive visual characteristics of hallucinatory experience.

Bilimsel değerlendirme

Araştırma sorusu

Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.

Yöntem ve örneklem

Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.

Temel bulgular

Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.

Sınırlılıklar

Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.

Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.