An inefficient integration between bottom-up visual input and higher-order visual processing regions is implicated in the manifestation of visual hallucinations (VH) in Parkinson's disease (PD). Using graph theory, the current study aimed to investigate white matter contributions to this perceptual imbalance hypothesis. Twenty-nine PD patients reported their hallucinatory behaviour on a questionnaire and performed a behavioural test that has been shown to elicit misperceptions. A composite score derived from these measures was used as a proxy for hallucinations severity and was correlated to connectivity strength of the network using the Network Based Statistic approach. The results showed that the severity of VH was associated with reduced connectivity within a large sub-network. This network included the majority of the diverse club and showed overall greater between- and within-module scores, compared to nodes not associated with hallucination severity. Furthermore, a reduction in between-module connectivity in the lateral occipital cortex, insula and pars orbitalis, as well as decreased within-module connectivity in the prefrontal, somatosensory and primary visual cortices were associated with VH severity. In contrast, the severity of VH was associated with an increase in between- and within-module connectivity in the orbitofrontal and temporal cortex, as well as regions comprising the dorsal attentional and default mode network. These results suggest that the severity of VHs is associated with marked alterations in structural network topology, highlighted by a reduction in connectivity strength across a large sub-network, as well as changes in participation across top-down visual processing centres, visual and attentional networks. Therefore, impaired integration across the perceptual hierarchy may result in the inefficient transfer of information that gives rise to VHs in PD.

Models of hallucinations across disorders emphasise an imbalance between sensory input and top-down influences over perception. However, the psychological and mechanistic correlates of this imbalance remain underspecified. Visual hallucinations in Parkinson's disease (PD) are associated with impairments in lower level visual processes and attention, accompanied by over activity and connectivity in higher-order association brain networks. PD therefore provides an attractive framework to explore the relative contributions of bottom-up versus top-down disturbances in hallucinations. Here, we characterised sensory processing in PD patients with and without visual hallucinations, and in healthy controls, by fitting a hierarchical drift diffusion model (hDDM) to an attentional task. The hDDM uses Bayesian estimates to decompose reaction time and response output into parameters reflecting drift rates of evidence accumulation, decision thresholds and non-decision time. We observed slower drift rates in PD patients with hallucinations, which were insensitive to changes in task demand. In contrast, wider decision boundaries and shorter non-decision times relative to controls were found in PD regardless of hallucinator status. Inefficient and less flexible sensory evidence accumulation emerge as unique features of PD hallucinators. We integrate these results with current models of hallucinations, suggesting that slow and inefficient sensory input in PD is less informative, and may therefore be down-weighted leading to an over reliance on top-down influences. Our findings provide a novel computational framework to better specify the impairments in dynamic sensory processing that are a risk factor for visual hallucinations.

A mismatch between top-down expectations and incoming sensory information is thought to be associated with hallucinations across a range of neuropsychiatric disorders. In Parkinson’s disease with visual hallucinations, abnormal activity within the default network, and its pattern of connectivity with early visual regions, has been identified as a potential pathological source of the internally generated expectations that override incoming sensory input. In the context of attention deficits and visual dysfunction, mental imagery and perceptual expectancies generated across the default network are suggested to exert excessive influence over earlier visual regions, leading to aberrant perceptual experiences. Whilst converging neuroimaging evidence has identified unconstrained default network activity in Parkinson’s disease with hallucinations, to date there has been a lack of behavioural evidence to confirm the consequences of an over-engaged default mode network – therefore the contributions it might make to hallucination phenomenology remain speculative. To address this, we administered a validated thought-sampling task to 38 Parkinson’s disease patients (18 with hallucinations; 20 without) and 40 controls, to test the hypothesis that individuals with hallucinations experience an increased frequency of mind-wandering – a form of spontaneous cognition strongly associated with mental imagery and default network activity. The neural correlates of mind-wandering frequency were examined in relation to resting-state functional connectivity. Our results showed that patients with hallucinations exhibited significantly higher mind-wandering frequencies compared to non-hallucinators, who in turn had reduced levels of mind-wandering relative to controls. Inter-network connectivity and seed-to-voxel analyses confirmed that increased mind-wandering in the hallucinating vs. non-hallucinating group was associated with greater coupling between the primary visual cortex and dorsal default network. Taken together, both elevated mind-wandering and increased default-visual network coupling emerged as a distinguishing feature of the hallucinatory phenotype. We propose that the finding of increased mind-wandering reflects unconstrained spontaneous thought and mental imagery, which in turn furnish the content of visual hallucinations. Our findings suggest that primary visual cortex to dorsal default network coupling may provide a neural substrate by which regions of the default network exert disproportionate influence over ongoing visual perception. These findings refine current models of visual hallucinations by identifying a specific cognitive phenomenon and neural substrate consistent with the top-down influences over perception that have been implicated in visual hallucinations.