近日，北京大學心理認知與科學學院、IDG麥戈文腦科學研究所方方課題組，在《Science China Life Sciences》 在線發(fā)表了題為“Decoding six basic emotions from brain functional connectivity patterns”的研究論文。該工作結(jié)合滑窗技術和隨機森林模型，驗證了全腦功能連接模式包含基本情緒的表征信息，并在此基礎上進一步分析了各個腦區(qū)的貢獻比重，從而構建了具有更高精確度的情緒腦網(wǎng)絡解碼模型。該研究從數(shù)據(jù)驅(qū)動的角度解析了腦網(wǎng)絡模式表征情緒信息的神經(jīng)加工機制。

情感是人類智能的重要組成部分。如何從復雜的神經(jīng)模式中識別特定的情緒類別是當前情緒研究中的一個重點問題，我們稱為情緒信息的神經(jīng)解碼。經(jīng)典的情緒分類模型提出一組基本情緒單元（憤怒、厭惡、恐懼、快樂、悲傷和驚訝)，這些情緒單元在大腦中有專門獨立的神經(jīng)回路以支持不同的情緒信息表達，并且不同的腦區(qū)會特異性地參與加工特定的基本情緒。近年來，越來越多的研究表明，情緒信息的表達可能是由一些更復雜、更高級的信息模式來表征，比如分布于腦區(qū)之間的網(wǎng)絡模式信息等。

方方團隊首先收集了被試在觀看六種基本情緒和中性面孔圖片下大腦的功能磁共振數(shù)據(jù)，然后從全腦空間上結(jié)合 Atlas 模版構建了每一種情緒刺激下的功能連接模式，并結(jié)合多變量模式分析的方法，對六種基本情緒與中性情緒進行一一解碼。研究結(jié)果表明，全腦的功能連接模式可以成功將六種基本情緒從中性情緒區(qū)分開。通過分析各個腦區(qū)的貢獻比重，進一步揭示出了對識別單個基本情緒信息重要的腦區(qū)在大腦中的空間分布位置和名稱。這種數(shù)據(jù)驅(qū)動的研究方法不僅識別出以往研究面孔情緒加工的相關重要腦區(qū)，如人臉刺激下的梭狀回、恐懼下的右側(cè)杏仁核等，還發(fā)現(xiàn)了一些被忽視的可能參與特定情緒表征的腦區(qū)，如邊緣上回、丘腦等邊緣系統(tǒng)的腦區(qū)。

此外，無論是在全腦腦區(qū)，還是貢獻前10的腦區(qū)上，基于腦網(wǎng)絡的情緒解碼模型的解碼結(jié)果均優(yōu)于傳統(tǒng)的基于體素模式的解碼?？傊撗芯勘砻?，腦網(wǎng)絡模式包含了更多的情緒表征信息，并提示從大腦腦區(qū)之間的相互關系研究情緒識別具有較大的潛力。

北京大學心理與認知科學學院博士后劉春雨為該論文的第一作者，北京大學心理與認知科學學院、IDG麥戈文腦科學研究所方方教授和浙江大學心理與行為科學系王英英研究員為共同通訊作者。該研究得到了國家自然科學基金、科技創(chuàng)新2030-重大項目、中國博士后基金等項目資助。

原文鏈接：

https://doi.org/10.1007/s11427-022-2206-3

課題組介紹

方方

北京大學心理與認知科學學院教授

北京大學IDG麥戈文腦科學研究所PI

北大-清華生命科學聯(lián)合中心PI

研究興趣

方方課題組主要利用腦成像、神經(jīng)調(diào)控、心理物理學、計算建模、人類遺傳學等方法和技術，研究視知覺、意識、注意及其認知神經(jīng)機制。

來源：北大腦科學

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