神經科學
計算模型是我們理解閱讀神經認知基礎的關鍵支柱。這些模型能夠模擬失讀症綜合徵的理想化特徵，但在現實中，失讀症個體呈現的是廣泛的混合性缺陷，而非理想化的綜合徵。為了提供完整的閱讀認知理論，計算模型必須能夠解釋這種個體差異。然而，這一點迄今尚未得到證明。我們對83名左半球卒中倖存者的口頭閱讀能力以及非閱讀性的音系和語義加工能力進行了測試。我們表明，通過對一個人工神經網絡閱讀模型施加漸進性的音系和語義損傷，可以模擬個體化的失讀症特徵，從而構建與個體卒中倖存者相匹配的模型。
匹配模型中語義層和音系層的損傷嚴重程度，與直接測量得到的語義和音系加工缺陷高度相關。然而，我們也識別出這些模型在模擬其所匹配卒中倖存者閱讀表現時系統性失效的方式。我們的結果支援依賴於基於加工過程缺陷的失讀症理論，證明了大規模失讀症個體化建模的可行性，並提出了進一步提升模型與人類閱讀行為對應關係的方向。
📄 原文連結：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.05.11.724319v1?rss=1
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