Os pesquisadores desenvolveram um framework usando modelos de redes neurais artificiais específicos da população para prever julgamentos em nível de imagem para participantes autistas e neurotípicos, visando abordar a variabilidade nos estudos de percepção de emoções faciais.
- Os modelos foram usados para selecionar rostos novos previstos para maximizar a separação entre grupos, o que produziu diferenças comportamentais maiores do que imagens aleatórias pareadas em uma coorte independente.
- Uma rede generativa adversarial foi empregada para transformar imagens diagnósticas em direção a um maior acordo grupal previsto, reduzindo a separação comportamental na validação com fenoטיפos correspondentes.
- Esta abordagem estabelece um método guiado por modelos para descobrir e transformar estímulos que revelam diferenças perceptivas específicas da população.
Os resultados demonstram como a fenotipagem comportamental pode ir além da média em conjuntos de estímulos fixos, rumo a ensaios otimizados que identificam as condições sob as quais a percepção neurodivergente diverge ou converge.