大脑如何表征时间和情绪之间的关系?

作者&投稿:琴弘 (若有异议请与网页底部的电邮联系)
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导读

日常生活中的情绪流源于过去的经验、期望和事件发展之间的相互作用。 大脑如何表征时间和情 绪 之间的关系 呢? 目前的研究仍未能揭示这一点,可能是因为在实验室环境中模拟日常生活存在一定的复杂性和难度。本研究将实验材料(电影)压缩成数小时的多种情绪反应,以时间动态为特征,就如同真实世界的经历一样。采用随时间变化的大脑同步活动和实时行为报告来测量连接动态是否追踪在观看电影期间的情绪变化。研究结果表明, 这种 体验的极性和强度与默认模式和控制网络的连接有关,并 集中于 右侧颞顶叶皮层。 本研究也 揭示了颞顶叶和前额叶皮层内的 时变 连接图,其中相邻脑区优先编码特定时间尺度的 情绪 。

前  言

情绪是身体和大脑对当前发生的、过去发生的或将来可能发生的外部或内部事件的强烈和立即的反应。在日常生活中,情绪的时间轨迹具有规律性,如起始时间、持续时间或再现的概率,这些特征为情绪变化的心理模型提供了支持。在过去几年里,越来越多的人开始关注使用行为和经验取样方法来研究情绪或情感的时间特征,如研究人员追踪几天、几周或几个月的情绪变化情况。但是 关于情绪动态的大脑相关因素的研究仍然是有限的,使用静态或相对简短的刺激可能不足以解释类生命体验的复杂时间进程。

事实上,电影是一种生态的和动态的刺激,可以同步个体的大脑反应,能够在几个小时内引发各种各样的情绪状态。此外, 电影是 追 踪大脑时变连 接 性的有效工具 , 并 能够 揭示大规模网络之间的相互作用。 因为有研究发现, 使用相对简短的电影片段(约8分钟), 发现突显网络 和杏仁核基础网络的连 接 性与悲伤、恐惧和愤怒的感知强度之间 存在联系。

大脑连接动态很好地说明了情 绪 和认知之间的紧密关系,因为随着时间的推移,同一个大脑区域可以与不同的功能网络相互作用,同一个网络 也 可以支持多个心理过程 。 与此一致的是,将自然刺激与大脑连接性测量相结合的研究表明, 默认模式网络(DMN)有助于信息编码、记忆表征和对未来事件的预测。 而且,有研究者认为, 同样的网络对于构建情 绪 体验和整合自我与社会 环境 也至关重要 。

材料与方法

实验一

行为研究: 行为数据可在https://github.com/psychoinformatics-de/studyforrest-dataperceivedemotions上免费获取。12名参与者(平均年龄26.6岁,年龄范围为24-34岁),对观看《阿甘正传》时的逐次情感体验进行评分。他们观看的是经过配音和剪辑的意大利版《阿甘正传》,分成8个电影片段,时长从11分钟到18分钟不等。要求参与者报告其内在情绪类型和强度,六种情绪类型为快乐、惊讶、恐惧、悲伤、愤怒和厌恶。刺激呈现和反应记录在Matlab(R2016b;MathWorks Inc., Natick, MA, USA)和Psychtoolbox v3.0.14中实现。

fMRI研究 : *参与fMRI研究的个体没有参与行为实验评估。 为了 追 踪大脑时变连 接 性, 研究者 选择 主体 间功能相关(ISFC)计算 参与 者特定脑区的信号变化与其他 参与 者所有其他 脑区 活动之间的相关性 。 与其他功能连接测量方法相比,ISFC 具有 更高的信噪比。 研究者使用自定义MATLAB脚本评估了静态和时变ISFC (tISFC)与观看阿甘正传之间的关系,这个脚本可在 https://osf.io/v8r9w 免费获取。

图1.该图概括了如何计算从行为评级中提取的情绪维度与1014个大脑区域的时变连接强度之间的关联。

实验二

行为研究: 21名参与者(平均年龄29.4岁,年龄范围为23-44),要求参与者在第一次观看真人电影《101只斑点狗》剪辑版时进行情感体验评分。 与实验一不同的是,要求参与者在-100(极负)到+100(极正)的连续范围内,逐刻报告体验到的愉悦或不愉悦以及强度。

fMRI研究 : *参与fMRI研究的个体没有参与行为实验评估。参与者在扫描仪内(第一次)观看电影《101只斑点狗》 。为了评估实验 一 中的tISFC与情 绪 维度的时间进程之间关联的可靠性和 普遍性 , 研究者 测试了观看电影《101只斑点狗》 时 的大脑连接动力学是否可以解释极性和强度的变化。 研究者选择的大脑区域,其连接性能够明显地在所有探索的时间尺度上追踪一个或多个情绪维度的变化。

结  果

实验一

从行为 研究 评分中获得 的 情 绪 维度。 通过观看《阿甘正传》引发的情绪状态可以用三个正交的情绪维度来进行描述:(a)极性定义的是当前体验是愉快的(消极分数)还是不愉快的(积极分数);(b)复杂性代表认知中介状态(积极分数)和本能反应(消极分数);(c)强度表示体验带来的情绪影响。

情 绪 体验极性与tISFC之间的关联。 三个区域的连接强度与所有时间尺度上情绪体验的极性变化显著相关,这三个区域分别是与控制网络相关的右背侧前额叶皮层(R-dPFC)、腹侧注意网络节点的右岛叶(R-INS)和与DMN节点的左楔前叶(LpreCUN)。此外,其他三个DMN区域的连接,即右颞顶交界处(R-TPJ)、右楔前叶(R-preCUN)和右背内侧前额叶皮层(R-dmPFC),编码了四个时间尺度中的三个的极性。其他脑区,如右侧额中回(R-MFG)、右侧眶额皮层(R-OFC)、右侧中央后回(R-postCG)、左侧扣带回中皮层(L-mCING)、左侧枕中回、左侧脑岛和左侧中央沟,与两个或仅一个时间窗的极性变化呈显著相关。除了L-MOG,所有其他重要区域都与极性分数呈负相关,这意味着体验越不愉快(即积极分数),这些节点与大脑其他脑区的连接就越弱。总体而言, DMN与控制网络节点的连 接 性强度在表征自然刺激时的情 绪 体验愉悦度方面起着主要作用 (图2A)。

图2.A显示了与情绪体验极性变化相关的脑区连接强度。B显示了与情绪体验强度变化相关的脑区连接强度。LH=左半球;RH=右半球;CS=中央沟;弧形=右扣带沟上升支;Amyg=杏仁核;Hipp=海马;preCUN=楔前叶;TPJ=颞顶交界处;INS=脑岛;dPFC=背侧前额皮层;vPFC=腹侧前额叶皮层;中扣带皮层;FusG=梭状回;MFG=额中回;dmPFC=背内侧前额皮层;MOG=枕中回;PFC=前额皮层;preCG=中央前回;postCG=中央后回;postCS=中央后沟;dpreCS=背侧中央前沟;vpreCS=中央前沟;SFG=额上回;mSFG=内侧额上回;SPL=顶叶上叶;SMG=缘上回;OFC=眶额皮质;DorsAttn=背侧注意网络;VentAttn=腹侧注意网络;SomMot=躯体运动网络;皮层下网络。

情绪体验强度与tISFC之间的关联。 四个区域的连接性强度与情绪体验感知强度相关,这四个区域分别是右侧腹侧前额叶皮层(R-vPFC),边缘网络的一个节点,属于DMN-的R-TPJ,属于控制网络的右侧额上回(R-SFG)和左侧杏仁核(L-Amyg)。强度也与右侧中央前回(RpreCG)、右侧边缘上回(R-SMG)后部和右侧顶上小叶(R-SPL)的连接性有关。这些脑区与控制、背侧注意和躯体运动网络有关。其他区域,如R-OFC、右背侧和腹侧中央前沟(分别为R-dpreCS和R-vpreCS)、R-INS、右内侧额上回(R-mSFG)、右侧扣带沟上升支(rarching)、左侧中央前回(L-preCG)、左侧中央后沟(L-postCS)、左梭状回(L-FusG)和左海马(L-Hipp)编码强度为两个或只有一个时间尺度。除了双侧中央前回、L-FusG、L-Amyg和L-Hipp,所有其他重要区域都与强度值呈正相关,这意味着体验越强烈,这些节点与大脑其他脑区的连接就越强。这说明 控制网络的连接性强度和背侧注意网络在情绪体验强度追踪中起着重要的作用 (图2B)。

情绪体验复杂性与tISFC的关系。 在所有探索的时间窗口中,没有脑区与复杂性维度的变化显著相关。右侧中扣带皮层(R-mCING)的连接性强度与四个时间尺度中的三个的复杂性相关。在右侧颞下回(R-ITG)内的两个区域(属于控制网络和背侧注意网络),右侧顶叶内沟(R-IPS)(属于控制网络),左背侧前额叶皮层(L-dPFC)(DMN的一个节点),在一个时间尺度上追踪复杂性变化。这说明R-ITG和R-IPS在认知调节状态下增强了其与大脑其他脑区的连接,而R-mCING和L-dPFC在电影场景中引发更多本能反应(如恐惧)有关。

实验二

tISFC与情 绪 维度关系 的验证 。 为了检验实验一中《阿甘正传》结果的可靠性和普遍性。研究者收集并分析了真人电影《101斑点狗》的情绪维度评分,测量了连接强度和情绪维度之间的关联。测量的脑区包括R-TPJ、R-SFG、R-INS、R-dPFC、R-vPFC、LpreCUN和L-Amyg(图3A)。结果发现, 在验证数据集中,极性和强度评级均与R-TPJ ( DMN ) 节点 密切相关,这说明实验一结果 的可靠性和 普遍 性 较好,能够推广到其他电影或样本中 。

图3.验证结果图。

情绪维度的 时变图。 研究者呈现了重要区域的连接性与极性、复杂性和强度变化相关的首选时间尺度。在极性维度上,图4A显示了右侧颞顶叶和右侧前额叶皮层的时变组织。在强度维度上,图4B显示了右侧顶叶、右侧额极皮层、右侧扣带区和R-SFG的时间尺度地形图。有趣的是, L-Hipp和L-Amyg的连接表现为:海马在最长的时间尺度(~11分钟)编码情绪强度,而杏仁核在最短的时间尺度(~3分钟)编码情绪强度。

图4.描述了连接动态与每个脑区的极性(图A)和强度(图B)变化最相关的时间尺度。

讨  论

本研究将情绪体验的实时报告与自然刺激期间的功能磁共振成像记录相结合,以揭示大脑连接如何编码情绪流。结果发现, 右侧颞顶 交界处 和右背侧前额叶皮层(DMN和控制网络节点)的连接强度与情 绪 体验的极性呈正相关。 右侧颞顶叶 的 连 接 性也 追 踪了情 绪 强度的变化。与右侧前额叶皮层一起,右侧颞顶 交界处 以时 变性的 方式 表征 情 绪 动态, 这意味着这些区域的相邻部分优先 映射 出不同时间间隔的情 绪 流,时间间隔从几分钟到 十 几分钟不等。

情 绪 的变化与身体反应和心理过程(如记忆、决策)的 变化 有关,DMN被认为在内 在 感 受 以及构建和表征情绪中发挥着关键作用。 研究者通过两个实验表明, 前额控制网络节点的连 接 性也与情 绪 的极性有关。控制网络 参与 共情, 该网络 似乎在 心理 状态构建期间为 有 意识选择感觉方面 也 至关重要。

研究者证明了大脑连接动态追踪情绪体验的变化。具体来说, 右颞顶叶和右背侧前额叶皮层是DMN和控制网络的节点,代表了 情绪 体验的极性 维度 。 此外, 极性和强度集中 体现 在右侧颞顶叶皮层,因为该区域的连 接 性也 追 踪情绪 上 的影响。 在右侧颞顶交界处和右侧前额叶皮层中,情绪流也可以在多个时间尺度上按照时变连接图表示。总之。 这些发现揭示了大脑通过默认模式和控制网络的连接来表 征 情 绪 的变化。

原文:Default and Control networks connectivity dynamics track the stream of affect at multiple timescales. 

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