《Neuropsychologia》：Number of types of synaesthesia can be predicted by structural and functional neuroimaging data
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卡莉·法恩（Carli Fine）| 杰米·沃德（Jamie Ward）英国苏塞克斯大学心理学学院，佩文西大楼（Pevensey Building），法尔默（Falmer），邮编BN1 9QH摘要有研究表明，联觉者具有独特的神经认知特征，并在认知和行为方面存在多种差异。最近的研究
卡莉·法恩（Carli Fine）| 杰米·沃德（Jamie Ward）
英国苏塞克斯大学心理学学院，佩文西大楼（Pevensey Building），法尔默（Falmer），邮编BN1 9QH
摘要
有研究表明，联觉者具有独特的神经认知特征，并在认知和行为方面存在多种差异。最近的研究发现，与联觉类型较少的人相比，联觉类型较多的人更容易通过机器学习方法对问卷和认知测试数据进行分类。这表明联觉现象可能存在一个连续谱系，尽管联觉本身通常被定义为一种分类现象。本研究采用了相同的基本方法，分析了13个基于大脑的生物标志物。这些生物标志物此前已被证明能够区分联觉者和对照组，但目前尚不清楚它们是否能解释联觉者之间的差异。利用机器学习方法（弹性网络回归），我们找到了几个能够预测联觉类型的生物标志物。这些标志物包括功能性磁共振成像（大脑区域作为中枢功能的程度）和结构磁共振成像（例如皮层髓鞘化）等指标。这是首个探索是否可以通过基于大脑的测量来预测联觉类型范围的项目。
部分摘录
引言
联觉是一种非自愿的、自动发生的神经现象，其中单一感官刺激会引发多重感官感知。任何感官模式都可能成为联觉的输入或输出，许多个体体验到多种形式的联觉。目前尚不清楚联觉是反映了普通人群中潜在的感知体验的增强，还是代表了一个具有独特特征的群体（Deroy & Spence，
参与者
本项目使用的数据集是公开可获取的（Racey等人，2023年），最近的分析将102名联觉者与多达650名对照组进行了对比（Ward等人，2024年）。本次的次要分析仅包括这102名联觉者（女性79人，男性23人；平均年龄35.38岁，标准差13.20岁，年龄范围19-63岁）。数据在当地收集，所有研究方案均获得了布莱顿和苏塞克斯医学院（BSMS）研究治理与伦理委员会的批准。参与者
概述
在多宇宙模型中（13个生物标志物×16种模型变体），共有33组数据（占15.87%）产生了显著的模型，其中31组数据通过了多重比较校正（见图1）。没有一组虚拟数据产生显著模型（即随机噪声，p值通过排列测试确定），从而增强了显著模型结果的可靠性。多宇宙方法有助于确定最佳模型参数
概述
这是首个通过基于大脑的特征（生物标志物）的无任务模式来明确预测联觉类型数量的项目。先前的研究已经发现了联觉类型数量与神经活动之间的关系（Hauw等人，2024年）；在此研究中，我们直接估计了联觉类型数量。我们找到了几个在不同建模参数下都具有高稳定性的生物标志物，这些标志物可以区分不同类型的联觉者
CRediT作者贡献声明
卡莉·法恩（Carli Fine）：撰写——审稿与编辑、撰写——初稿、可视化、研究、数据分析、概念化。杰米·沃德（Jamie Ward）：撰写——审稿与编辑、监督、资源协调、项目管理
致谢
感谢克里斯·雷西（Chris Racey）在Freesurfer软件使用及访问基于云的计算系统方面提供的帮助。
