基于虛擬現(xiàn)實(shí)的不同情緒視頻下的腦電譜特性

李海寶 李穎潔,2,3 華旻磊 田豐 楊幫華

0 引言

虛擬現(xiàn)實(shí)(virtual reality，VR)是指生成的沉浸式三維 (three dimension，3D)環(huán)境，使用者可以從中體驗(yàn)類(lèi)似于現(xiàn)實(shí)世界的活動(dòng)[1]。VR試圖用受試者在計(jì)算機(jī)生成的人工3D環(huán)境(VR場(chǎng)景)中的感知取代在現(xiàn)實(shí)世界的感知，而且這種VR場(chǎng)景并不一定需要基于現(xiàn)實(shí)世界進(jìn)行創(chuàng)建[2]，所以設(shè)計(jì)者可以創(chuàng)建出現(xiàn)實(shí)世界不具備的、受試者想象的場(chǎng)景，以滿足研究問(wèn)題的需要。大量研究表明，VR視頻可以誘發(fā)出情緒體驗(yàn)[3]，與普通視頻相比，其具有更強(qiáng)的情緒喚醒體驗(yàn)[4]。但是情緒VR視頻材料究竟會(huì)引起怎樣的神經(jīng)活動(dòng)，不同情緒的VR視頻的神經(jīng)機(jī)制有何不同還缺乏深入研究。

腦電(electroencephalogram，EEG)是通過(guò)電生理方法記錄到的腦細(xì)胞群的自發(fā)性、節(jié)律性的電活動(dòng)，具有時(shí)間分辨率高和獲取方便的特點(diǎn)，是了解與腦電活動(dòng)有關(guān)的現(xiàn)象最直接、最簡(jiǎn)單和最豐富的信息來(lái)源[5]，認(rèn)知研究中廣泛采用EEG的研究方法[6]。研究人員常常記錄受試者受到情緒刺激時(shí)的EEG，通過(guò)對(duì)EEG信號(hào)的分析來(lái)研究情緒加工的神經(jīng)機(jī)制。目前結(jié)合EEG和VR已被用于多種研究，在已查到的情緒有關(guān)文獻(xiàn)中，研究者使用譜分析發(fā)現(xiàn)VR場(chǎng)景下的腦電活動(dòng)有其自身的特點(diǎn)。例如，有研究使用譜分析和源定位分析方法，比較了靜息控制狀態(tài)下和VR正念體驗(yàn)下焦慮受試者的腦電模式變化，發(fā)現(xiàn)VR干預(yù)導(dǎo)致了一定比例的腦電能量從較高的β頻帶轉(zhuǎn)移到較低的β頻帶，并顯著降低了前扣帶皮質(zhì)的寬帶β活動(dòng)[7]。Horval等[10]在評(píng)估VR誘發(fā)情緒時(shí)，采用EEG信號(hào)θ、β波能量特征與效價(jià)和喚醒度作相關(guān)分析，發(fā)現(xiàn)幸福情緒的效價(jià)和喚醒度與β相關(guān)最大，恐懼情緒的效價(jià)和喚醒度與θ顯著相關(guān)。Guo等[11]研究VR過(guò)山車(chē)誘發(fā)的恐懼情緒時(shí)，用α與β能量的比值分析恐懼情緒產(chǎn)生的腦電效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)在過(guò)山車(chē)的慢速到緩坡階段，比值減小，在緩坡到快速下降階段，比值增加。這些研究關(guān)注了VR場(chǎng)景，但針對(duì)不同情緒屬性的VR刺激材料對(duì)神經(jīng)活動(dòng)的影響還未深入探討。此外，還有很多研究利用腦電特征，進(jìn)行了情緒的分類(lèi)研究。Bilgin等[8]使用EEG頻帶能量作為情緒喚醒度特征分類(lèi)，研究發(fā)現(xiàn)VR下的分類(lèi)準(zhǔn)確率顯著高于普通場(chǎng)景。Marín-Morales等[9]研究了在真實(shí)博物館的自由探索和通過(guò)VR虛擬博物館探索時(shí)喚起的不同情緒評(píng)價(jià)和對(duì)應(yīng)的腦電活動(dòng)，通過(guò)將EEG平均相位相干特征作為情緒效價(jià)和喚醒度的高低分類(lèi)特征，發(fā)現(xiàn)對(duì)于效價(jià)分類(lèi)，VR場(chǎng)景下的分類(lèi)準(zhǔn)確率大于真實(shí)場(chǎng)景；對(duì)于喚醒度分類(lèi)，真實(shí)場(chǎng)景下的分類(lèi)準(zhǔn)確率大于VR場(chǎng)景。這些研究關(guān)注了分類(lèi)準(zhǔn)確率的提升，但特征背后的神經(jīng)機(jī)制還不清楚。以上這些研究都證明了EEG譜特性可以有效反映VR場(chǎng)景誘發(fā)的情緒變化，但是不同情緒VR視頻下的EEG譜特性究竟是怎樣的還未見(jiàn)報(bào)道。

為此本文首先制作了3種情緒特性(正性、負(fù)性和中性)的VR視頻材料，通過(guò)分析受試者觀看這些視頻的EEG特征，即在不同VR情緒刺激下的θ、α、β頻帶能量進(jìn)行分析比較，研究在不同情緒的VR視頻刺激下，EEG特性是否會(huì)有顯著不同。

1 材料和方法

1.1 受試者

從學(xué)校招募30名志愿者學(xué)生，其中男生15人，女生15人，年齡為(22.19±2.13)歲，受教育年限為(16.04±2.10)年，均為右利手，視力正?；虺C正正常，無(wú)精神病史。受試者在實(shí)驗(yàn)前填寫(xiě)抑郁自評(píng)量表(self-rating depression scale，SDS)和焦慮自評(píng)量表(self-rating anxiety scale，SAS)，評(píng)分均在正常范圍內(nèi)(SDS正常范圍 ≤53，SAS正常范圍 ≤50)，評(píng)分SDS為 40.23±5.27、SAS為 35.37±5.70。本實(shí)驗(yàn)經(jīng)過(guò)上海市臨床醫(yī)藥倫理委員會(huì)的批準(zhǔn)，所有受試者在實(shí)驗(yàn)前均已簽署知情同意書(shū)。

1.2 材料

采用上海大學(xué)上海電影學(xué)院制作的情緒VR視頻片段作為刺激材料，分為正性、中性和負(fù)性3種。影片由團(tuán)隊(duì)自主拍攝制作而成，取景于上海城市地標(biāo)(東方明珠、外灘)、街景和學(xué)校主題晚會(huì)。

拍攝設(shè)備為諾基亞OZO，該設(shè)備搭載了8枚光學(xué)傳感器，分布在球形機(jī)身的四周，還配備了8顆嵌入式麥克風(fēng)用于記錄全息音像。拍攝結(jié)束后用OZO Creator軟件進(jìn)行拼接渲染，使用After Effects進(jìn)行后期處理，格式采用H.264編碼。得到的VR視頻分辨率為4 096×2 048，幀速為30幀/s。每種視頻材料都分別包含20個(gè)內(nèi)容不同、長(zhǎng)為4 s的視頻片段，如圖1所示。

圖1 三種VR視頻場(chǎng)景

在正式投入實(shí)驗(yàn)使用之前，另外招募20名志愿者對(duì)材料進(jìn)行效價(jià)和喚醒度的行為學(xué)評(píng)分，每名志愿者都戴上VR設(shè)備，把60個(gè)情緒視頻看完，然后對(duì)該試次的情緒刺激進(jìn)行效價(jià)(valence)和喚醒度(arousal)的評(píng)分，評(píng)分等級(jí)均為1～9。分別對(duì)效價(jià)和喚醒度使用配對(duì)t檢驗(yàn)進(jìn)行兩兩比較，結(jié)果P均<0.05，評(píng)分結(jié)果顯示3種材料互相存在顯著差異，符合實(shí)驗(yàn)要求(見(jiàn)表1)。

表1 20名志愿者對(duì)三種情緒材料的效價(jià)和喚醒度的評(píng)分統(tǒng)計(jì)

1.3 實(shí)驗(yàn)流程

首先向受試者解釋實(shí)驗(yàn)過(guò)程，隨后為其戴上VR頭盔(VR設(shè)備為由HTC與Valve聯(lián)合開(kāi)發(fā)的HTC Vive)。在正式實(shí)驗(yàn)開(kāi)始之前，要求受試者平靜情緒，為幫助其有效平靜下來(lái)，VR頭盔出現(xiàn)3 min的藍(lán)天白云的中性場(chǎng)景。隨后正式實(shí)驗(yàn)開(kāi)始，正式實(shí)驗(yàn)分為2組，每組30個(gè)試次(一個(gè)4 s的視頻片段作為一個(gè)試次)，分別為：正性試次 20個(gè)和中性試次 10個(gè)，負(fù)性試次 20個(gè)和中性試次 10個(gè)?？紤]到VR沉浸感強(qiáng)，為防止不同情緒間的干擾，正性和負(fù)性試次單獨(dú)進(jìn)行。在一個(gè)實(shí)驗(yàn)組中，隨機(jī)選擇開(kāi)始的組，在每個(gè)小實(shí)驗(yàn)中，哪種試次先出現(xiàn)也是隨機(jī)的。4組小實(shí)驗(yàn)之間會(huì)讓受試者休息平復(fù)情緒，受試者報(bào)告休息好后繼續(xù)實(shí)驗(yàn)。在每個(gè)試次開(kāi)始之前，首先出現(xiàn)3 s黑色屏幕，屏幕中央呈現(xiàn)白色“+”用于集中受試者的注意力，每個(gè)試次結(jié)束后，受試者完成對(duì)刺激材料的效價(jià)和喚醒度評(píng)分，之后進(jìn)入下一試次，直到實(shí)驗(yàn)結(jié)束。實(shí)驗(yàn)流程如圖2所示。實(shí)驗(yàn)程序由Unity Technologies開(kāi)發(fā)的Unity2018a游戲引擎編寫(xiě)。

圖2 實(shí)驗(yàn)流程

實(shí)驗(yàn)在一個(gè)相對(duì)封閉的安靜房間中進(jìn)行，受試者調(diào)整舒適坐姿后戴上頭盔開(kāi)始實(shí)驗(yàn)，整個(gè)實(shí)驗(yàn)時(shí)長(zhǎng)在40 min左右。

1.4 數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理

腦電采集設(shè)備為博睿康科技(常州)股份有限公司的8導(dǎo)EEG檢測(cè)儀(NeuSen.W08，Neuracle，常州，中國(guó))。Cpz作為參考電極，AFz作為接地電極，采集數(shù)據(jù)的電極為Fz、F3、F4、T7、T8、Pz、P3、P4。采樣頻率為1000 Hz，電極阻抗均小于5 kΩ，采集時(shí)使用50 Hz陷波器濾波濾除工頻干擾。數(shù)據(jù)采集過(guò)程中，要求受試者保持安靜不動(dòng)，防止運(yùn)動(dòng)干擾腦電造成不必要的偽跡。

預(yù)處理過(guò)程包括：(1) 濾波，濾波范圍為1～40 Hz；(2) 數(shù)據(jù)分段，根據(jù)程序打在EEG中的標(biāo)記以刺激前200 ms、刺激后4 s的范圍進(jìn)行分段；(3) 去除壞道壞段，將EEG信號(hào)明顯受到嚴(yán)重干擾的數(shù)據(jù)段去除，插值修復(fù)某些壞段；(4) 去除眼電成分，使用獨(dú)立主成分分析[12]方法去除眼電偽跡；(5) 插值，對(duì)于個(gè)別信號(hào)還有問(wèn)題的數(shù)據(jù)段進(jìn)行插值；(6) 重參考。在上述步驟中，前5步使用EEGLAB 14_1_2b完成，第(6)步重參考使用REST的零參考技術(shù)完成[13]。最后將所有數(shù)據(jù)按照正性、中性和負(fù)性分類(lèi)導(dǎo)出。去掉噪聲太大無(wú)法處理的數(shù)據(jù)，有效數(shù)據(jù)共有25例。

本文使用小波變換對(duì)經(jīng)過(guò)預(yù)處理的腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行分頻處理，對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)段分別提取θ (4～8 Hz)、α (8～13 Hz)和β(13～30 Hz)三個(gè)頻帶的腦電信號(hào)。

1.5 分析方法

本文中共觀察行為學(xué)和腦電2個(gè)方面的表現(xiàn)，其中行為學(xué)指標(biāo)包括受試者對(duì)情緒刺激的效價(jià)和喚醒度做出評(píng)價(jià)(打分)。這在情緒評(píng)價(jià)中被稱(chēng)為效價(jià)-喚醒度空間，是情緒狀態(tài)量化的一種表示方法[15]?；谶@種表示，任何情緒狀態(tài)都可以表示為效價(jià)-喚醒度坐標(biāo)平面上的一個(gè)點(diǎn)。本文以此為基礎(chǔ)，要求受試者使用效價(jià)-喚醒度空間的值來(lái)評(píng)價(jià)他們實(shí)驗(yàn)時(shí)的情緒狀態(tài)。評(píng)分等級(jí)為1～9，對(duì)于效價(jià)，“1”代表極度消極，消極程度漸漸減輕，“5”代表中性，積極程度漸漸升高，“9”代表極度積極；對(duì)于喚醒度，“1”代表極度平靜，隨著數(shù)字增大強(qiáng)烈程度漸漸升高，“9”代表極度強(qiáng)烈。

腦電節(jié)律的種類(lèi)很多，各種不同的情緒、心態(tài)都會(huì)影響腦電波的變化[16]。腦電指標(biāo)包括θ、α、β頻帶的能量，不同頻帶的信號(hào)代表了大腦不同的情緒或注意力狀態(tài)。本文對(duì)預(yù)處理后的分頻數(shù)據(jù)，采用公式(1)計(jì)算頻段能量[14]：

(1)

式中：k代表第k個(gè)試次；N代表每段中的數(shù)據(jù)點(diǎn)個(gè)數(shù)，為進(jìn)一步保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，本文去掉4 s前后的200個(gè)點(diǎn)，因此這里N=3600；X(k)i代表第k個(gè)試次第i個(gè)點(diǎn)的值。

1.6 統(tǒng)計(jì)分析

本文采用IBM SPSS 21軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，分別對(duì)受試者的效價(jià)和喚醒度評(píng)分進(jìn)行重復(fù)測(cè)量方差分析，其中組內(nèi)因素為“情境條件(condition)”(正性視頻/中性視頻/負(fù)性視頻)。同時(shí)對(duì)EEG數(shù)據(jù)進(jìn)行重復(fù)測(cè)量方差分析，組內(nèi)因素有“情境條件(condition)”(正性/中性/負(fù)性)、“腦區(qū)域(region)”(額區(qū)/左顳區(qū)/右顳區(qū)/頂區(qū))、“半球(hemisphere)”(左半球/右半球)。若存在交互效應(yīng)，則進(jìn)行簡(jiǎn)單效應(yīng)分析。統(tǒng)計(jì)結(jié)果P若小于0.05，則認(rèn)為存在顯著性差異。

2 結(jié)果

2.1 行為學(xué)結(jié)果

對(duì)評(píng)分(ratings)進(jìn)行重復(fù)測(cè)量方差分析，發(fā)現(xiàn)情景條件(condition)主效應(yīng)[F(2,50)=35.856，P=0.000]和情景條件-評(píng)分(condition-ratings)存在交互效應(yīng)[F(2,50)=147.740，P=0.000]。進(jìn)一步進(jìn)行簡(jiǎn)單效應(yīng)分析，結(jié)果如下。

(1) 對(duì)于效價(jià)，正性刺激下的效價(jià)評(píng)分最高，負(fù)性刺激下的評(píng)分最低。正性刺激效價(jià)顯著大于中性和負(fù)性刺激(P<0.01)，負(fù)性刺激效價(jià)顯著小于中性刺激效價(jià)(P<0.01)。即正性刺激誘發(fā)了最高的愉悅度，負(fù)性刺激誘發(fā)了最低的愉悅度。

(2) 對(duì)于喚醒度，負(fù)性刺激誘發(fā)了最高的喚醒度，中性刺激誘發(fā)的喚醒度最低。正性評(píng)分和負(fù)性評(píng)分顯著大于中性評(píng)分(P<0.01)，正性評(píng)分顯著小于負(fù)性評(píng)分(P<0.05)。

行為學(xué)評(píng)分統(tǒng)計(jì)結(jié)果如圖3所示，進(jìn)一步驗(yàn)證了刺激材料的有效性。

*表示P<0.05；**表示P<0.01

2.2 腦電分析結(jié)果

將情景條件定義為正性、中性、負(fù)性；腦區(qū)域定義為額區(qū)(F：F3,FZ,F4)、左顳區(qū)(LT：T7)、右顳區(qū)(RT：T8)、頂區(qū)(P：P3,PZ,P4)。對(duì)觀看3種VR情緒視頻任務(wù)下的EEG做了θ、α、β頻段的分析，發(fā)現(xiàn)3個(gè)頻段都有情景條件和腦區(qū)域的主效應(yīng)。此外，在α頻帶發(fā)現(xiàn)情景條件與腦區(qū)域存在交互效應(yīng)，具體結(jié)果如表2所示。

表2 觀看VR情緒視頻α能量分析統(tǒng)計(jì)結(jié)果

從表2可以看出，正性和中性VR刺激誘發(fā)的θ、α、β頻帶的能量都顯著高于負(fù)性刺激下的能量，并發(fā)現(xiàn)額區(qū)和頂區(qū)的α能量都顯著高于顳區(qū)。

對(duì)α頻帶的交互效應(yīng)進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，在額區(qū)和頂區(qū)有情景效應(yīng)，比較結(jié)果如表3所示；而固定情景時(shí)發(fā)現(xiàn)，無(wú)論哪種情緒刺激下，頂區(qū)誘發(fā)的α能量都顯著高于顳區(qū)(P=0.000)。

表3 α頻帶的情景效應(yīng)

表3表明，與其他區(qū)域相比，在頂區(qū)下的α頻帶能量，正性和中性VR視頻刺激誘發(fā)的結(jié)果顯著大于負(fù)性VR視頻誘發(fā)的能量；額區(qū)中性刺激的α頻帶能量顯著大于負(fù)性刺激的能量。

進(jìn)一步關(guān)注半球效應(yīng)，取左半球(L)能量定義為F3、T7、P3處的能量均值，右半球(R)能量定義為F4、T8、P4處的能量均值，統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表4所示。

表4 左右半球能量對(duì)比統(tǒng)計(jì)結(jié)果

由表4可以看出，在θ頻帶發(fā)現(xiàn)右半球能量顯著大于左半球能量，沒(méi)有發(fā)現(xiàn)情景與半球的交互效應(yīng)。

3 討論

本研究的目的在于通過(guò)分析不同VR情緒視頻誘發(fā)的行為學(xué)和腦電信號(hào)各個(gè)頻帶能量，探究不同情緒VR視頻對(duì)受試者的心理生理反應(yīng)。

3.1 VR情緒視頻可以有效誘發(fā)特定情緒

從行為學(xué)數(shù)據(jù)來(lái)看，效價(jià)是描述情緒是積極還是消極的指標(biāo)，效價(jià)評(píng)分越高，表明受試者的主觀情緒越積極，反之則越消極；喚醒度則是描述情緒的強(qiáng)度，喚醒度越高，強(qiáng)度越大[17]。本文結(jié)果表明，在不同情緒的VR視頻中，正性刺激的效價(jià)顯著大于負(fù)性和中性刺激，中性刺激效價(jià)顯著大于負(fù)性刺激；正性和負(fù)性的喚醒度顯著大于中性，符合預(yù)期。行為學(xué)數(shù)據(jù)的結(jié)果說(shuō)明VR情緒視頻材料與實(shí)驗(yàn)開(kāi)始前對(duì)材料進(jìn)行測(cè)試的結(jié)果一致，這些刺激材料的情緒屬性是穩(wěn)定的。

3.2 VR情緒刺激下腦活動(dòng)的負(fù)性偏向特性

從電生理數(shù)據(jù)來(lái)看，在VR情緒視頻刺激下有顯著的負(fù)性偏向(negative bias)，正性和中性VR刺激誘發(fā)的θ、α、β的能量都顯著高于負(fù)性刺激，但沒(méi)有發(fā)現(xiàn)正性和中性刺激之間的差異，部分驗(yàn)證了本文關(guān)于不同情緒刺激下的各頻帶能量都會(huì)有顯著差異的假設(shè)。研究發(fā)現(xiàn)，與中性或正性情緒相比，負(fù)性情緒引起的反應(yīng)更迅速、更突出，被稱(chēng)為負(fù)性偏向[18]。這種負(fù)性偏向通過(guò)多種反應(yīng)系統(tǒng)來(lái)體現(xiàn)，包括與認(rèn)知、情感和社會(huì)行為有關(guān)的系統(tǒng)[19]。作者在查找到有關(guān)負(fù)性偏向的EEG研究時(shí)，發(fā)現(xiàn)很多都是和情緒障礙相關(guān)的研究，例如，Akar等[20]使用EEG的非線性參數(shù)Katz分形維數(shù)(Katz fractal dimension，KFD)、香農(nóng)熵(Shannon entropy，ShEn)等，對(duì)比了抑郁癥組與控制組的大腦復(fù)雜性，發(fā)現(xiàn)抑郁癥組相對(duì)于控制組在負(fù)性刺激下大腦復(fù)雜性更高。更多的研究是通過(guò)事件相關(guān)電位(event related Potential，ERP)來(lái)完成。例如，Carretié等[18]在研究負(fù)性偏向時(shí)發(fā)現(xiàn)，一種與注意力有關(guān)的事件相關(guān)電位成分P200，對(duì)負(fù)性情緒刺激的反應(yīng)比對(duì)正性情緒刺激的反應(yīng)具有更高的幅值和更短的潛伏期，表明負(fù)性情緒比正性情緒更大程度且更快地誘發(fā)了注意力資源的調(diào)動(dòng)。此外，有研究讓受試者處在中性的或者具有威脅性質(zhì)的VR背景中觀看虛擬中性人臉或虛擬憤怒人臉表情，同時(shí)采集他們的EEG，研究大腦對(duì)VR場(chǎng)景下的人物面部情緒進(jìn)行加工時(shí)的電活動(dòng)，發(fā)現(xiàn)同樣在中性情緒面孔刺激下，VR威脅場(chǎng)景下的晚期正電位(late positive potential,LPP)幅值比VR安全場(chǎng)景下大，而在憤怒情緒面孔刺激下，無(wú)論處于中性還是負(fù)性VR場(chǎng)景，都會(huì)導(dǎo)致早期LPP幅值增加[21]，也即意味著，不論是何種形式的負(fù)性，只要受試者在VR場(chǎng)景中受到負(fù)性刺激，都會(huì)導(dǎo)致其LPP幅值相對(duì)其他情況有所增加。

本文結(jié)果顯示為負(fù)性情緒刺激下θ、α、β的能量與正性、中性情緒刺激相比顯著最小。研究指出，更大的α活動(dòng)被認(rèn)為反映了大腦皮質(zhì)區(qū)域在清醒但未被占用狀態(tài)下的空閑狀態(tài)[22]，減低的α活動(dòng)與認(rèn)知活動(dòng)的增加有關(guān)[23]。本文負(fù)性刺激下α活動(dòng)低于中性和正性刺激，可見(jiàn)大腦對(duì)負(fù)性VR刺激的加工反應(yīng)異于其他屬性的刺激。同時(shí)有研究表明，前額α頻帶能量隨著情緒喚醒度的增加而減少[24]。由于負(fù)性喚醒度顯著最高，中性喚醒度顯著最低，本文發(fā)現(xiàn)在額區(qū)，中性刺激誘發(fā)的α能量顯著高于負(fù)性刺激誘發(fā)的α能量。

本研究發(fā)現(xiàn)與正性和中性刺激相比，在負(fù)性情緒刺激下θ能量和β能量都是最小。根據(jù)Koelstra等[25]的研究，他們發(fā)現(xiàn)θ能量與情緒材料的喚醒度成負(fù)相關(guān)，本研究中喚醒度最大的負(fù)性刺激相比正性和中性刺激誘發(fā)出更小的θ活動(dòng)，與文獻(xiàn)結(jié)論一致。另外，有研究表明，負(fù)性情緒的認(rèn)知重評(píng)調(diào)節(jié)成功(把負(fù)性刺激加工為中性或正性的一種認(rèn)知策略)與θ能量的增加有關(guān)[26]，因此也從側(cè)面反映出，與其他特性的情緒刺激相比，負(fù)性情緒刺激誘發(fā)的θ活動(dòng)能量最小。Onton等[27]通過(guò)讓受試者閉眼想象不同情緒的場(chǎng)景，分析發(fā)現(xiàn)，腦電β能量與情緒效價(jià)呈正相關(guān)。在本實(shí)驗(yàn)中效價(jià)最低的負(fù)性情緒刺激誘發(fā)了最小的β能量，可見(jiàn)VR情緒刺激材料和這種情緒刺激誘發(fā)的腦活動(dòng)特性一致。

此外，研究指出，α活動(dòng)的減少伴隨著θ活動(dòng)的增加意味著更強(qiáng)的困倦狀態(tài)，α活動(dòng)的減少伴隨著β活動(dòng)的增加意味著警覺(jué)性的增加與信息處理過(guò)程參與度的增加[22]。Laufs等[28]使用功能磁共振成像技術(shù)和EEG測(cè)量靜息狀態(tài)下受試者的大腦活動(dòng)，發(fā)現(xiàn)頂葉和額葉皮質(zhì)活動(dòng)強(qiáng)度與α能量呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。本文負(fù)性刺激下α能量顯著最小的同時(shí)，θ能量也顯著最小，作者推測(cè)與正性和中性刺激相比，負(fù)性刺激下受試者更為清醒；同時(shí)，本研究中α能量最小，伴隨的β能量也顯著最小，與前人結(jié)論不一致，除了上文與效價(jià)相關(guān)的解釋外，實(shí)際上，也有早期文章指出，β活動(dòng)并不總是與α活動(dòng)負(fù)相關(guān)[29]，因此還需要更翔實(shí)的實(shí)驗(yàn)探究分析。

3.3 區(qū)域效應(yīng)

在情緒的神經(jīng)科學(xué)研究中已發(fā)現(xiàn)，多個(gè)不同大腦區(qū)域涉及情緒處理，但是不同大腦區(qū)域活動(dòng)與不同情緒的因果關(guān)系以及不同大腦區(qū)域之間關(guān)系的詳細(xì)描述仍然缺乏[30]。本文的結(jié)果顯示，不論在哪種刺激下，額區(qū)和頂區(qū)的α能量都顯著高于顳區(qū)。以往的EEG研究表明，顳區(qū)在情緒行為中起著重要作用[31]，顳回的不同亞區(qū)參與情緒線索的處理[32]。同時(shí)，神經(jīng)影像研究表明，大腦杏仁核周?chē)娘D葉皮質(zhì)是分析面部情緒的重要區(qū)域，前顳葉內(nèi)有著很強(qiáng)的情緒表達(dá)能力[33,34]。據(jù)此本文認(rèn)為由于實(shí)驗(yàn)中顳區(qū)的情緒處理活動(dòng)較額區(qū)和頂區(qū)強(qiáng)，從而表現(xiàn)出α能量較額區(qū)和頂區(qū)為低。在額區(qū)，中性刺激下的α能量顯著大于負(fù)性刺激的能量；在頂區(qū)，正性和中性刺激下的α能量顯著大于負(fù)性刺激的能量，與前面論述的負(fù)性偏向特性一致。

有關(guān)VR條件下的情緒刺激的研究，尚未見(jiàn)到相關(guān)偏側(cè)化分析。本文發(fā)現(xiàn)無(wú)論何種情緒刺激下，右半球θ能量都顯著大于左半球。據(jù)文獻(xiàn)稱(chēng)，θ活動(dòng)被認(rèn)為是一種工作記憶加工相關(guān)的皮質(zhì)指數(shù)。Spironelli等[35]在一項(xiàng)言語(yǔ)工作記憶研究中發(fā)現(xiàn)，右半球增強(qiáng)的θ活動(dòng)表明失讀癥(dyslexics)兒童在精確解讀語(yǔ)言時(shí)左半球結(jié)構(gòu)參與的缺失，作者指出這種θ活動(dòng)的半球不對(duì)稱(chēng)性可以作為失讀癥語(yǔ)言缺陷的一種非特異性的特征。Ferber等[36]基于行為學(xué)的研究，發(fā)現(xiàn)視覺(jué)工作記憶是一種對(duì)視覺(jué)信息進(jìn)行編碼和維護(hù)的過(guò)程，要求將目標(biāo)特征精確地綁定到空間位置上，并且右腦承擔(dān)主要作用。綜上，本文推測(cè)由于VR視頻的臨境感使得受試者的空間感增強(qiáng)，受試者的視覺(jué)工作記憶增加，從而右腦的工作記憶活動(dòng)增加，表現(xiàn)出θ能量的右半球偏側(cè)化現(xiàn)象。沒(méi)有發(fā)現(xiàn)情緒與半球的交互效應(yīng)，原因有待進(jìn)一步探究。

4 結(jié)論

VR作為一種體驗(yàn)虛擬現(xiàn)實(shí)的工具，通過(guò)計(jì)算機(jī)生成的虛擬真實(shí)世界消除了地理和環(huán)境因素的限制，給用戶(hù)帶來(lái)身臨其境的體驗(yàn)[37]。當(dāng)VR與視頻相結(jié)合，視頻技術(shù)具有的特性，如感知的簡(jiǎn)單性和所呈現(xiàn)材料的動(dòng)態(tài)性[38]，可以使得VR視頻成為誘發(fā)情緒的一種很好的工具。本文首次嘗試探索不同情緒的VR視頻刺激下的EEG特性，從EEG的不同頻帶活動(dòng)、大腦不同區(qū)域及左右半球的角度進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)了VR情緒視頻刺激下EEG的不同頻帶能量特征的顯著差異結(jié)果，并逐一進(jìn)行深入討論。本研究一方面為情緒VR的神經(jīng)活動(dòng)特性提供了證據(jù)，另一方面由于VR與傳統(tǒng)研究工具(如普通圖像、視頻)相比，具有很高的臨境感，使得本實(shí)驗(yàn)呈現(xiàn)出一種更接近現(xiàn)實(shí)狀態(tài)下不同情緒刺激的大腦活動(dòng)，為情緒加工的神經(jīng)機(jī)制研究提供了有意義的實(shí)驗(yàn)參考。

本文也有一些局限性，例如本文的腦電采集系統(tǒng)只有8個(gè)通道，因此對(duì)區(qū)域效應(yīng)的研究還有待進(jìn)一步驗(yàn)證；實(shí)驗(yàn)素材中負(fù)性刺激采用的是恐怖視頻，而有研究指出對(duì)于某些情緒，如恐懼、悲傷、愛(ài)和憤怒，存在著不同的神經(jīng)回路[39]，因此負(fù)性偏向特征還需要更廣泛深入的研究。