反馈效价、预测误差与症状相关脑电中计算归因的限度
Feedback Valence, Prediction Error, and the Limits of Computational Attribution in Symptom-Related EEG
预印本 · 尚未经过同行评审
反馈锁定的脑电反应常被解释为模型导出的预测误差，但在二选一结果任务中带符号预测误差与反馈效价高度耦合。作者用两个公开的概率学习数据集重析已发表的焦虑相关脑电关联，在 46 名抑郁症状升高的被试中，特质焦虑与更大的负减正 FCz theta 反应有关，该关联在抑郁症状组间也不同。被试内反馈效价与带符号预测误差相关 r = -0.964，模拟显示群体水平模型判别可以成功而个体神经斜率恢复较差，独立数据集在未治疗与安慰剂队列中重现了 FCz 反馈对比但缺少特质焦虑分数。
反馈锁定的脑电图（EEG）反应常被解释为模型推导的预测误差（PE），尽管在二分类结果任务中，带符号的PE可能与反馈效价强烈耦合。我们使用两个公开的概率学习数据集，重新审视了一项已发表的焦虑相关EEG关联，以考察测量信度、预测变量可分离性以及个体水平的恢复情况。在主要数据集中，对46名抑郁症状升高的参与者，在调整抑郁严重程度后，较高的特质焦虑与更大的负减正FCz theta反应相关。该关联在抽样的抑郁症状组之间也存在差异。反馈对比显示出有用的会话内信度，但匹配的delta和P3减N2分析未能确立theta特异性。在参与者内部，反馈效价与带符号PE高度相关（r = -0.964）。精确设计模拟显示，尽管个体神经斜率的恢复较差，群体水平的模型区分仍可能成功。参与者特定的学习模型重新拟合，比区分带符号PE与反馈效价所需的效价内变异更一致地恢复了总体带符号PE。一个独立数据集在未治疗和安慰剂队列中重现了FCz反馈对比，但缺乏特质焦虑评分。在一种强化学习设定下，将带符号PE加入效价产生了小幅的留出预测改善，跨会话的支持有限，并且在双速率模型下或安慰剂中无 comparable 支持。总之，这些发现支持一种与症状相关的反馈EEG关联，同时约束了其theta特异性和个体水平的计算解释。
中文由 AI 翻译，仅供参考，以原文为准。
来源：bioRxiv · Neuroscience · biorxiv.org