通过基于采样的贝叶斯推断联结自闭症的生理与感知视角
神经元与认知
2021-12-03 v2
摘要
自闭症谱系障碍（ASD）的理论已在多个层面提出：从生理观察到感知与行为描述。理解 ASD 中感知特征的生理基础仍是该领域的重大挑战。在此，我们展示了一个经过优化以执行基于采样的推断、并展现出皮层动力学特征特征的递归神经回路模型，如何有助于弥合这一鸿沟。该模型能够在 ASD 的两个描述层面之间建立机制性联系：生理层面，以抑制功能障碍、神经变异性与振荡表征；感知层面，以贝叶斯计算中的低先验（hypopriors）表征。我们采取两条并行路径：在概率模型中诱导低先验，以及在网络模型中诱导抑制功能障碍，这两者就所表征的后验而言导致了相一致的结果，支持了这两种描述可能构成同一枚硬币两面的观点。
引用
@article{arxiv.2106.04366,
title = {Bridging physiological and perceptual views of autism by means of sampling-based Bayesian inference},
author = {Rodrigo Echeveste and Enzo Ferrante and Diego H. Milone and Inés Samengo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.04366},
year = {2021}
}
备注
Accepted for publication in Network Neuroscience