Perceptual and decisional processes underlying face perception biases in clinical depression

项目总结： 儿童抑郁症的认知功能模型表明，这种心理障碍的发展和维持机制可能源于心理障碍。 个体对环境刺激的注意、口译、观察和记忆等方式具有一定的特点。 选择性地将注意力集中在体验的负面方面。在面对感知时，这些偏见通常被表达为一种 倾向于将模棱两可的面孔解读为表达负面情绪的情绪，并在信息加工中表现出普遍的心理障碍。 情感面孔。有能力独立处理其他重要的面孔维度(如身份)。 情绪障碍在抑郁症中可能也会受到损害，但在这一领域的研究一直非常有限。 更好地理解所有这些面部损伤是至关重要的，因为他们有能力正确地从他们的脸上提取信息。 对于充分的社交互动来说，这是一个重要的因素。在抑郁症中观察到的社交功能障碍是不可能产生的，也不可能发生。 他们面临着人们对减值的看法，这加剧了人们的担忧。 针对这些偏见的一种有效治疗方法是注意偏见和修饰偏见(ABM)。这是近年来引起人们关注的。 ABM是通过反馈机制对人们进行培训，以便将较少的注意力分配给负面的、情绪化的信息(例如) 悲伤(表情)越来越多地关注积极的信息或中性的情绪信息(例如，快乐的表情)。 我可以帮助减轻抑郁症的主要症状，但其效果似乎很小，而且不健壮，而且几乎没有什么效果。 了解它的基本机制和行动计划，以及如何在接受过培训的任务计划和计划之外，进一步提高推广能力。 偏见。在设计更好的治疗抑郁症注意力偏向的药物之前，我们还需要更好地理解他们的情绪。 这些人对自己有偏见。在这个新的项目中，他们提出了如何使用最先进的计算技术和心理物理技术。 为了更准确地描述注意力偏向的三个相对未被探索的方面，我们需要采取更准确的方法。 它可能会对ABM治疗和类似治疗的最终结果产生重大影响。更具体地说，我们不会使用最近的治疗方法。 在图像分类和技术方面，在一般的图像识别和理论研究(我们对此做出了贡献)方面取得了进展。 为了研究抑郁症患者是否会在信息过滤和信息过滤方面表现出明显的损害，我们需要研究抑郁症的其他方面。 当他们需要处理和面对情绪时，他们的面孔(例如，身份)，以及我们在抑郁症中观察到的偏见是否因此而改变。 感知过程与决策过程相比，我们面对的信息和信息在过程中得到了不同的处理。 情绪和认同感在抑郁症中起着重要作用。 最后，基础研究报告建议，在提高人们的辨别力、独立性和对相关问题的重视程度的同时，也要加强对这些问题的研究。 情绪表达的特点应该增加ABM诱导的学习能力的泛化能力，以适应外部的新面孔。 一个理想的学习协议也将成为感知能力和决策能力两个方面的目标。 此前的研究表明，培训机构的分类并不是实施此类机构干预的最理想人选。 产生了所有想要的效果，这是我们这个项目的一个探索性的目标，是为了测试我们是否还能继续改进。 抑郁症患者在使用分类测验时面临情绪加工困难的区分能力和独立性问题。 训练。

PROJECT SUMMARY  Cognitive models of depression suggest that the development and maintenance of this disorder stem from  individuals’ characteristic ways of attending to, interpreting, and remembering environmental stimuli, such as  selective attention toward negative aspects of experience. In face perception, these biases are expressed as a tendency to interpret ambiguous faces as expressing negative emotion and a general impairment in processing  of emotional faces. The ability to process other important face dimensions (e.g., identity) independently from  emotion might also be impaired in depression, but research in this area has been very limited. Obtaining a  better understanding of all these impairments is critical, as the ability to correctly extract information from faces  is important for adequate social interaction. Social impairments observed in depression could be produced or  intensified by face perception impairments.  A treatment for these biases that has gained attention in recent years is attentional bias modification (ABM). In  ABM, people are trained through feedback to allocate less attention to negative emotional information (e.g.,  sad expression) and more attention to positive or neutral emotional information (e.g. happy expression). ABM  can help reduce the symptoms of depression, but the effect seems small and non-­robust, and there is very little  understanding of its mechanisms of action and how to increase generalization beyond the trained task and  biases. Designing better treatments for attentional biases in depression will require a better understanding of  the biases themselves. This project proposes to use state-­of-­the-­art computational and psychophysical  approaches to more precisely characterize three relatively unexplored aspects of attentional biases that are  likely to have an impact on the outcome of ABM and similar treatments. More specifically, we will use recent  advances in general recognition theory (to which we have contributed) and in classification images techniques,  to study whether people with depression show an impairment in filtering information about other aspects of  faces (e.g., identity) when they process face emotion, whether the biases observed in depression are due to  perceptual versus decisional processes, and exactly what face information is processed differently during  emotion identification in depression.  Finally, basic research suggests that increasing the discriminability, independence and attention to relevant  features of emotional expression should increase generalization of ABM-­induced learning to new faces outside  of the training environment. An ideal protocol would also target both perceptual and decisional processing. Our  previous research shows that categorization training is the ideal candidate for such an intervention, as it  produces all the desired effects. An exploratory goal of this project is to test whether we can improve  discriminability and independence of face emotion processing in people with depression using categorization  training.