論文題目:
Emotion regulation strategies differentially modulate neural activity across affective prediction stages: An HD-EEG investigation中文翻譯:情緒調(diào)節(jié)策略在情感預測階段差異調(diào)節(jié)神經(jīng)活動:HD-EEG 研究
期刊:Frontiers in Behavioral Neuroscience
發(fā)表時間:2022年8月
發(fā)表網(wǎng)址:https://doi.org/10.3389/fnbeh.2022.947063
摘要:
情感調(diào)節(jié)(ER)策略可以影響大腦如何構建情感預測(生成階段),以預先安排行動(實施階段),并根據(jù)傳入刺激更新內(nèi)部模型(更新階段)。但是,實現(xiàn)這一點的神經(jīng)計算機制尚不清楚。我們通過高密度腦電圖(EGI)研究了不同的ER策略(表達抑制與認知再評價)是否可以預測情感預測階段的事件相關電位(ERP)和腦源活動,作為上下文不確定性的函數(shù)。向36名大學生呈現(xiàn)了一個S1-S2范式,其中情緒面孔和圖片為S1s和S2s。情境不確定性在三個區(qū)塊中進行操作,S1-S2情感一致性為100%、75%或50%。通過情緒調(diào)節(jié)問卷評估ER策略對ERP和腦源活動的影響,并通過線性混合效應模型對每個預測階段進行測試。在實施過程中,在75%的塊中,抑制情緒的更高趨勢預測在刺激后1500-2000毫秒左側輔助運動區(qū)的活動更高,在2000-2500毫秒的偶然負性變化幅度更小。在更新過程中,75%塊中,認知重新評估情緒的更大趨勢預測更大的P2、晚期正電位和更大的負性變化,右眶額皮質(zhì)活動。這些結果表明,兩種ER策略通過不同的調(diào)節(jié)ERP和源活動與情境不確定性水平相互作用,并且不同的策略部署在中度預測情境中,僅在模型更新發(fā)生的情境中支持情感預測模型的有效更新。
材料和方法實驗被試:36 名右利手被試(16 名男性,年齡:M = 23.25,SD = 1.85,范圍 = 20-29)符合納入標準。所有被試都簽署了知情同意書,并作為志愿者參加了研究。
實驗任務:該任務包括計算機化的 S1-S2 被動查看范例(已在Del Popolo Cristaldi 等人,2021c 中描述)。在實驗試驗中,來自 NimStim 面部表情集 ( Tottenham et al., 2009 ) 的 24 種不同顏色的面孔(4 名男性和 4 名女性高加索模型,每個都擺出恐懼、快樂和中性的表情)被用作 S1。S2 是來自國際情感圖片系統(tǒng) (IAPS; Lang et al., 2008)。在四次練習試驗中,其它兩張臉(1 男和 1 女,擺出憤怒和驚訝的表情)和另外四張圖片(2 張低喚醒積極和 2 低喚醒消極)分別用作 S1 和 S2。
實驗程序:
被試坐在光線昏暗的房間里,距離電腦屏幕 90 厘米(24 英寸,1,280 × 1,024 像素分辨率)。然后,應用128 通道 HD-EEG 網(wǎng)狀電極帽。
實驗程序示意圖
本研究中分析的腦電圖數(shù)據(jù)來自我們之前的研究(Del Popolo Cristaldi 等人,2021d),數(shù)據(jù)集是公開的(https://doi.org//1 0.6084/m9.figshare.13560569 )。在任務期間,通過 HD-EEG 系統(tǒng) (EGI GES-300) 進行連續(xù)記錄。在線參考頂點Cz,采樣率為 500 Hz,每個電極的阻抗保持在 60 kΩ 以下。
結果N170 和 r-STS 活性的模型總結在表 1中。正如假設的(H1),沒有觀察到 ERQ 重新評估和抑制分量表的顯著主要或交互作用。
表 1 預測生成階段模型的方差分析表
預測實施階段CNV、l-ACC、l-SMA 和 l-dPCC 活性的模型總結在表 2、圖 2和補充表 3中。
表 2 預測實施階段模型的方差分析
預測更新階段P2、l-TPJ、r-TPJ、LPP、r-OFC 和 r-TP 活性的模型總結在表 3、圖 3和補充表 4中。
表 3 預測更新階段的方差分析模型
數(shù)據(jù)可用性聲明本研究分析了 Figshare 存儲庫中公開可用的數(shù)據(jù)集。這些數(shù)據(jù)可以在這里找到:https ://doi.org//10.6084/m9.figshare.13560569
本文的補充材料可在以下網(wǎng)址在線找到:https ://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fnbeh.2022.947063/full#supplementary-material
參考文獻:
Del Popolo Cristaldi F, Mento G, Buodo G and Sarlo M (2022) Emotion regulation strategies differentially modulate neural activity across affective prediction stages: An HD-EEG investigation. Front. Behav. Neurosci. 16:947063. doi: 10.3389/fnbeh.2022.947063
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