[发明专利]基于额叶EEG偏侧化和ERP的情绪调节能力测查方法在审

专利信息
申请号: 201710864084.7 申请日: 2017-09-22
公开(公告)号: CN107644682A 公开(公告)日: 2018-01-30
发明(设计)人: 张力新;郭冬月;刘爽;刘潇雅;仝晶晶;何雨晨;柯余峰;明东 申请(专利权)人: 天津大学
主分类号: G16H50/30 分类号: G16H50/30
代理公司: 天津市北洋有限责任专利代理事务所12201 代理人: 吴学颖
地址: 300072*** 国省代码: 天津;12
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摘要:
搜索关键词: 基于 额叶 eeg 偏侧化 erp 情绪 调节 能力 测查 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及测查情绪调节能力的新方法,更具体的说,是涉及一种基于额叶EEG偏侧化和ERP的情绪调节能力测查方法。

背景技术

情绪调节(emotion regulation,ER)是个体对情绪的发生、体验与表现施加影响的过程,也是一个改变情绪的发生、持续时间、内部体验、生理行为反应的动态过程。通过情绪调节,个体能对变化的社会情境作出迅速有效的适应性反应,实现个体目标。情绪调节能力的高低对个体的心理健康和生活幸福有着重要的作用。当前,对情绪调节能力的评价主要采用问卷调查或者自我报告的方式,这些诊断方法具有较强的主观性,如何客观有效地测查个体的情绪调节能力,是目前情绪调节领域所关注的一个重要问题。

对情绪调节能力进行客观测量的研究中,脑活动的测量方法得到越来越多的关注。其中额叶脑电图(electroencephalogram,EEG)偏侧化是一种很有应用前景的测量手段。前额叶皮层是脑系统发育上出现最晚、个体发育中成熟最迟的神经组织,是大脑的高级认知中枢。前额叶皮层在注意力、工作记忆、执行功能等方面发挥着重要作用,能够对情绪进行加工体验和调节。静息额叶EEG偏侧化程度与情绪调节之间存在着密切的关系,良好的情绪调节能力往往伴随着左侧额叶更大的活动,有研究证明当左侧额叶的活动增强时,个体的情绪调节能力良好,在接触到负性刺激时容易恢复,心境也就处于比较积极的状态;反之,右侧额叶的活动增强时,个体的情绪调节能力受到削弱,对负性情绪出现调节困难,心境也就处于比较焦虑的状态。还有研究证明,正常成年人额叶静息脑电偏侧化不受年龄因素影响,额叶静息脑电alpha波偏侧化作为情绪调节能力的指标在年龄差异上具有一定的稳定性。因此,静息额叶EEG偏侧化是一个测量情绪调节能力的客观有效的神经指标。

额叶EEG偏侧化是通过静息状态下的自发脑电来测查情绪调节能力,而静息状态下自发脑电受当天状态的影响会有一定的波动,所以其测查结果易受时间的影响。为了弥补额叶EEG偏侧化的不足,我们引入另一种神经电位—事件相关电位(event related potential,ERP),事件相关电位是当外加一种特定的刺激,作用于感觉系统或脑的某一部位,在给予刺激或撤消刺激时,某种心理因素出现而在脑区所产生的电位变化,可反映大脑认知过程中的神经电生理变化,此技术具有无创性、时间分辨率高的特点。P300是一种典型的ERP内源性成分,其幅值与刺激出现的可预测性相关,它可以反映人对目标刺激分配注意力的程度,具有高度的灵敏度,研究中常将P300作为客观的神经电生理指标来评价个体高级认知系统的心理活动过程。在情绪调节方面,大多数研究指出情绪调节能力紊乱的人群在看到悲伤面孔时产生的P300比看愉悦面孔时更大,而情绪调节能力好的个体则没有显著差异。P300电位不容易受到测查时间和状态的影响,并且能很好的反应出个体受到正性和负性刺激时大脑的认知活动,可以反应出动态情况下大脑的调节。

静息额叶EEG偏侧化和事件相关电位的有效融合,从自发脑电、诱发脑电两个方面着手,通过静息态和任务态两种状态下的脑电活动,即测查了前额叶这一情绪调控中心的偏侧活动,又测查了不同情绪下的认知活动,这两种神经活动和情绪调节密切相关,利用其综合结果来评价情绪调节能力,其结果全面、客观、可靠。

发明内容

本发明的目的是为了克服现有技术中的不足,提供了一种基于额叶EEG偏侧化和ERP的情绪调节能力测查方法,可以避免主观性导致的诊断误差,提供一种基于脑电的客观、可靠结果,进一步研究可以得到一套完善的神经测查方法,有望提高情绪调节能力测查准确性,获得可观的社会效益和经济效益。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的。

一种基于额叶EEG偏侧化和ERP的情绪调节能力测查方法,包括以下步骤:

步骤一,信号采集:采集静息态EEG信号和任务态EEG信号;

步骤二,信号预处理:对采集的静息态EEG信号和任务态EEG信号分别进行滤波、降采样预处理;

步骤三,特征提取

功率谱特征提取:对预处理后的静息态EEG信号数据进行Welch功率谱估计提取功率谱特征;

事件相关电位提取:对预处理后的任务态EEG信号数据利用相干平均算法从噪声背景下有效提取P300信号;

步骤四,系数计算

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