Leveraging computational and animal models of vision to probe atypical emotion recognition in autism
Notice bibliographique
Résumé
Recognizing others' emotions based on facial expressions is a core component of human social interactions. Previous studies (Wang and Adolphs 2017) have suggested that autistic individuals show differences in their facial emotion recognition compared to neurotypical adults. What are the neural mechanisms that account for these observed differences? Here we lay the groundwork for a new approach combining cutting-edge computational and empirical non-human primate work to test theories of atypical facial emotion recognition in autistic adults. In a recent study, the author(s) observed that artificial neural network (ANN) models of vision developed to achieve a myriad of visual objectives (e.g., object, emotion and face identification) could be fine-tuned to perform facial emotion judgments. Interestingly, the ANNs' image-level behavioral patterns better matched the neurotypical subjects' compared to autistic adults. This behavioral mismatch was most remarkable when the ANN behavior was constructed from units that correspond to the primate inferior temporal (IT) cortex. Here we directly test these two predictions in the rhesus macaques. First, we trained two macaques to perform a binary facial emotion (happy vs. fearful) discrimination task. Consistent with ANN predictions, the macaque image-level behavioral patterns better matched the behavior obtained in human Controls than in autistic individuals. Second, we implanted multi-electrode arrays in the IT cortex of two macaques and performed large-scale neural recordings while they fixated on images (used in the Wang and Adolphs study). Using the recorded neural multiunit spiking activity, we built regression models (165 IT-based models tested) to predict facial emotion ground truth ("level of happiness") on held-out images. Consistent with ANN-IT predictions, macaque IT population decodes of facial emotions better matched the neurotypical behavior compared to autistic individuals. Our results, therefore, establish the rhesus macaque as an appropriate species to further probe the neurobehavioral markers with ANN-guided hypotheses and experiment design.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».