Stiftung Tierärztliche Hochschule Hannover (TiHo)

A Computational Cognitive Neuropsychology of Cognitive Flexibility

Steinke, Alexander GND

Cognitive inflexibility is a well-documented, yet non-specific corollary of many neurological diseases. Computational cognitive modeling of covert cognitive processes supporting cognitive flexibility may provide progress toward nosologically specific aspects of cognitive inflexibility. Study 1 of this thesis introduced advanced computational cognitive models for performance on the Wisconsin Card Sorting Test (WCST), which represents the gold-standard for the neuropsychological assessment of cognitive flexibility. The novel parallel reinforcement learning (RL) models conceptualize trial-by-trial WCST performance as resulting from cognitive RL at the level of categories and sensorimotor RL at the level of responses. Study 2 and 3 presented clinical applications of a parallel RL model in patients with Parkinson’s disease (PD) and patients with amyotrophic lateral sclerosis (ALS), respectively. Results suggest that these patient groups share a non-specific covert cognitive symptom: bradyphrenia. Impaired stimulus-response learning appears to occur specifically in patients with PD, whereas haphazard responding seems to occur specifically in patients with ALS. The present thesis demonstrates that computational cognitive modeling possesses the potential to reveal nosologically specific profiles of covert cognitive symptoms, which remain undetectable by traditionally applied behavioral methods. Computational cognitive modelling therefore may advance the neuropsychology of cognitive flexibility.

Kognitive Inflexibilität ist eine gut belegte, jedoch unspezische Begleiterscheinung vieler neurologischer Erkrankungen. Komputationale kognitive Modellierungen von latenten kognitiven Prozessen, welche kognitive Flexibilität unterstützen, könnten Fortschritt in Bezug auf krankheitsspezifische Aspekte kognitiver Inflexibilität bringen. Studie 1 dieser Dissertation führt neue komputationale kognitive Modelle des Verhaltens im Wisconsin Card Sorting Test (WCST) ein, welcher den Goldstandard für die neuropsychologische Begutachtung von kognitiver Flexibilität darstellt. Diese neuen Modelle des parallelen Verstärkungslernens beinhalten kognitives Verstärkungslernen auf der Ebene der Regeln und sensomotorisches Verstärkungslernen auf der Ebene der Reaktionen. Studien 2 und 3 dieser Dissertation präsentieren klinische Anwendungen eines Modells des parallelen Verstärkungslernens in Patienten mit Morbus Parkinson und Patienten mit amyotropher Lateralsklerose (ALS). Die Ergebnisse dieser Studien legen nahe, dass beide Patientengruppen durch ein gemeinsames latentes kognitives Symptom charakterisiert werden können: Bradyphrenie. Beeinträchtigtes Reiz-Reaktionslernen scheint spezifisch für Patienten mit Morbus Parkinson zu sein, wohingegen nur Patienten mit ALS ein eher zufälliges Reaktionsverhalten zu zeigen scheinen. Die vorliegende Dissertation demonstriert, dass komputationale kognitive Modellierungen krankheitsspezifische Profile latenter kognitiver Symptome aufdecken können, welche durch rein verhaltensbezogene Methoden nicht feststellbar sind. Komputationale kognitive Modellierungen könnte daher die Neuropsychologie der kognitiven Flexibilität weiterentwickeln.

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