С помощта на изкуствен интелект екип от изследователи проследява процесите, отговорни за лицевите възприятия, които протичат в мозъка на хора с разстройства от аутистичния спектър.

 

Нормално хората много лесно разграничават различните емоции спрямо изражението на лицето на останалите около тях. По все още не добре изяснени причини тези възприятия за щастие, гняв, страх или тревожност са по-трудни за разпознаване от хората с аутизъм.


 

При показване на изображения на лица, изразяващи щастие, страх, тревожност, гняв и други емоции, в сравнение с контролната група пациентите, които страдат от разтройства от аутистичния спектър, изискват по-силно изразени нива на щастие в лицата, за да ги отчетат като щастливи.

 

Според специалисите това би могло да се дължи на различия в две области в мозъка. Това са долната темпорална извивка и по-дълбоко разположената в органа структура - амигдалата.

 

Изследовател в лабораторията на проф. Джеймс ДиКарло от Масачузетския технологичен институт "Коитий Кар", е обучил изкуствена невронна мрежа, представляваща сложна математическа функция, която е вдъхновена от архитектурата на мозъка да изпълнява същата задача за разпознаване на емоции.

 

Мрежата съдържа слоеве от единици, които наподобяват биологични неврони, обработващи визуална информация.

Тази невронна мрежа може да бъде използвана за избор на изображения, които биха могли да бъдат по-ефективни при диагностицирането на разтройства от аутистичния спектър. Тъй като с нейна помощ могат да бъдат разпознати изображения, които предизвикват по-силни реакции от страна на пациентите.

 

След направен анализ на данни учените стигат до заключението, че движещата сила зад лицевите възприятия е именно долната темпорална извивка, която също стимулира невронни пътища в амигдалата.

 

При анализ на две отделни невронни мрежи, съответстващи на преценките на контролната група с типични невронни пътища и възрастните с аутизъм, изследователите отбелязват, че сензорните невронни връзки при последните най-вероятно не изпълняват оптимално своите функции и са неефективни.

 

Работата на специалистите потвърждава полезността на изчислителните модели, особено на невронните мрежи за обработка на изображения. Те формулират хипотези и ги правят проверяеми, без да има възможност да бъдат повлияни от индивидуалните усещания на човека.

 

Проучването е публикувано в The Journal of Neuroscience.

 

Референции:

https://www.jneurosci.org/content/early/2022/05/23/JNEUROSCI.2229-21.2022