微笑表情的近红外额耳穴信号小波超低频功率谱特征提取*

李文石

(1.苏州大学电子信息学院，苏州 215021；2.南京大学近代声学教育部重点实验室， 南京210093)

微笑是一种频度最高的面部表情，既可通信表达个体的正性情绪状态，也可实现社会交往功能诸如欢迎和安抚[1]。

微笑测量研究的主要领域包括微笑美学、微笑识别和微笑脑科学。

微笑美学基于微笑线比率(2|2切缘弧度/下唇上缘弧度)等参数考察微笑的几何美，统计得到平均微笑线的占比高达69 %，认为理想的微笑是上切牙的牙冠显露四分之三， 同时牙龈显露在2 mm以内[2-3]。

微笑识别研究有助于机器智能应用的情感理解与仿真[4-5]。

微笑脑科学的已知成果表明：左前额皮层主要司职正性积极情绪， 右前额皮层主要管理负性情绪[6]，例如，左半球损伤之后容易罹患抑郁症的原因是：左脑区域损伤后将导致积极情绪体验能力的缺失，也容易造成微笑表情的缺失，这是抑郁症的标志性特征[7]。

鉴于微笑测量研究的新趋势是预测健康[6]，本工作旨在无损间接测量微笑区别于平静的人脑机制，研究思想基于额耳穴反射脑额区的神经递质的超慢涨落，具体通过透射方式得到耳动脉血的氧合血红蛋白色基之于近红外光的吸收涨落[8]，为间接测量抑郁或者疲劳，积累基础性的研究数据。

1 实验原理

实验原理分别基于耳脑反射机制、近红外吸收窗口和血氧超慢信号的内源性。

1.1 耳脑反射机制

图1是人脑功能分区与主要耳穴图解。

国际耳穴理论认为[9]：人的耳廓恰似倒置的胎儿，耳垂对应于头面部位；额耳穴位于对耳屏1 区(Antitragus No.1 Acupoint)，与人脑额区呈现相互反射的关系。因此，通过采集分析额耳穴信号，可能探知脑额区对于正性情绪表达例如微笑的调控作用。

图1 人脑功能分区与主要耳穴图解

1.2 近红外吸收窗口

近红外检测可针对血液中的氧合血红蛋白(HbO2)或氧离血红蛋白(Hb)的浓度，具有非电离的无损特性。 HbO2与Hb的吸收系数跟波长的关系，构成了红光/近红外低吸收谱窗口波段(700 ～1 100)nm，参见图2[10]。

图2提示我们：960 nm波长仅对氧合血红蛋白敏感；又因为耳垂富含动脉血[11]，血氧饱和度高达(97.0±0.9)%，因此，本技术选择近红外波长960 nm主要针对上耳垂部位(对耳屏1区)的氧合血红蛋白浓度的涨落。

图2 血红蛋白近红外光吸收窗口

1.3 血氧超慢信号的内源性

因为存在脑(耳)神经血管耦合机制的缘故，使得脑血氧超慢信号与脑神经递质的超慢特性具有同源性。已知成果揭示了脑血氧超慢信号的共性特点是：

①频段位于(0.1 ～40)mHz附近；

②属于独立于心跳和呼吸的神经血管耦合贡献；

③可被药物、病理条件或者脑认知所调控。

因此，提取所采集信号中的超低频成分具有神经机制基础。

基于前述的原理分析，本工作设计了如下的微笑特征提取实验。

2 实验设计

实验设计首先简介受试者选择，接着概论实验仪器结构、应用步骤与算法选择要点。

2.1 受试者选择

16位志愿被测者的相关信息是：

①11人包括女5人，在校研究生、本科生和大专生；

②平均年龄为(24±4)岁；

③被测者自愿接受平静/微笑测试；

④要求被测者于测试前身体状态良好，近期没有服用药物。

2.2 信号采集与处理

图3是自制的脑认知研究测量系统框图[8]。

图3 脑认知研究测量系统框图

信号采集条件：

①保持测试环境安静，例如不被手机和铃声及其它噪声所干扰，现场只有测试者和被测者两人；

②测试过程中要求，平静状态受试者微闭双眼，大脑处于休息状态。微笑状态受试者微闭双眼，不用脑思维但做出微笑表情(嘴角上提，微露齿)；

③两种状态下身体都需保持静止，尤其是不能晃动头部；

④近红外收发对管放于受试者右耳额穴，发射管在耳前，接收管在耳后，两管夹角均为零度；

⑤Agilent示波器连接PC机，每秒钟采集1 000点，采集1 s后间隔10 s采集下一次，共采集10次完成一组平静/微笑的数据建库任务。

数据处理算法：在自主编制的处理软件中，首先做数据预处理包括三点平滑与归一化等；接着调用db3小波分解语句，例如：[b， l] =wavedec(a， 10，‘db3' )，做10级分解，然后再重构，得到超低频功率谱值作为提取特征。

3 数据分析

图4是男性受试者(25周岁)平静对比微笑的10级重构db3小波谱举例。

图4 平静对比微笑的10级重构db3小波谱

其中，平静谱值是微笑时的10倍数量级， 该典型结果提示：微笑时所引发的脑耗氧很少；这是因为额耳穴内动脉血的氧合血红蛋白浓度保持较高水平，吸收较多的940 nm波长能量， 故而透射输出很少。

表1所示为10 000点数据的10级重构db3 小波谱的平静与微笑能量(功率谱值)比值R(受试者n=16)。其中，针对每位受试者分别测试后处理得到组1 ～组3共计三组数据，旨在证明该实验的可重复性。

表1 平静与微笑能量比R

将表1中的数据统计成饼图(图5：依据R值分段)，统计发现：

①至少81 %的受试者符合微笑比平静能耗低(R≥1.00)的规律(实验的一致性表现：组1和组2为81 %，组3 则为87 %)，这与微笑牵动的面部肌肉相对较少这一机制相符合，也与首次应用PET技术报道的诱发微笑时脑额区激活降低的规律相一致[12]；

图5 平静对比微笑的能量比R的成分分析饼图

②针对微笑比平静能耗高的被测者(R＜1.00)，我们从侧面了解到：其中一位是测试前重感冒刚好，一位是近期心情不好，还有一位同学平时就不与同学交往，有些自闭。

③采集1组数据需要100 s，而长时间一直维持微笑比较困难，所以对于微笑持续时间较短的数据组(1.00≤R≤1.02)，平静与微笑的比值就比较接近于1。

4 结论与讨论

本工作初步认为：从平静与微笑的能耗关系入手，基于近红外额耳穴的小波超低频特征，无损测量受试者是否有抑郁倾向或疲劳，方法可行，因为统计结果表明，81%的受试者具有微笑小于平静的小波超低频功率谱特征，所以值得扩大实验样本做进一步探究。

讨论：经过验证，本实验采用的近红外线产生热量很少(0.05 W/cm2at 940 nm)，远远小于皮肤的最大照射限制能量(0.2 W/cm2at 630 nm， 0.4 W/cm2at 850 nm)[13]。

感谢鲍信茹硕士与姚志刚硕士的实验合作。

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