基于Hermite滤波器的稳态视觉诱发电位背景标记Stroop效应包络分析

高文静 陈小刚 高小榕

(清华大学医学院生物医学工程系，北京 100084)

基于Hermite滤波器的稳态视觉诱发电位背景标记Stroop效应包络分析

高文静 陈小刚 高小榕*

(清华大学医学院生物医学工程系，北京 100084)

Stroop效应能够反映大脑对冲突干扰的注意。为了深入分析Stroop效应中大脑的认知活动过程，设计了稳态视觉诱发电位(SSVEP)背景标记的Stroop实验范式，记录同时含有事件相关电位(ERP)信号和SSVEP信号的脑电信号，并提出基于Hermite滤波器的脑电信号包络分析方法。采集了10例受试的脑电数据，分离得到ERP信号和SSVEP信号。在刺激后400～600 ms时间窗内，不一致条件的ERP信号比一致条件的ERP信号更负。条件之间的差异具有统计显著性，差异主要分布在前额区域，可视为Stroop效应在脑电上的体现。通过包络分析发现,SSVEP信号的包络在刺激后存在明显的下降过程。ERP信号Alpha频带总包络刺激之后的变化与其刺激之前的水平有关，若刺激之前Alpha频带总包络的水平较高，刺激之后包络先小幅上升后下降到比刺激前更低的水平；若刺激之前水平较低，刺激之后的包络上升后下降到与刺激前相当的水平。通过SSVEP背景标记Stroop实验范式和包络分析，可进一步研究Stroop效应的认知活动过程，也可为其他认知实验提供参照。

Hermite滤波器;Stroop效应; 稳态视觉诱发电位(SSVEP)包络; Alpha频带包络

引言

Stroop任务是认知心理学领域和神经科学领域中的经典实验范式，它能对认知过程中的选择注意和冲突干扰进行检测[1]。语义颜色Stroop效应表现为:当给被试呈现字体语义和字体颜色相冲突的刺激时，受试报告字体颜色的反应会由于冲突而显著的增加。这一现象一般解释为大脑存在自主的语义加工，报告字体颜色与自主加工形成反应竞争。脑电以其高时间分辨率在揭示Stroop效应时间过程上有独特的优势。大多数研究表明，汉字语义颜色的Stroop任务中，事件相关电位(event related potential，ERP)N450成份存在条件之间的显著差异[2]。

由于Stroop效应是较为高级的认知活动，脑电成份相对较晚，单一的ERP分析未能很好的揭示其时间过程。稳态视觉诱发电位(steady-state visual evoked potential, SSVEP)是指大脑对周期性重复视觉刺激的响应。SSVEP具有稳定、不易受到眨眼干扰、可自行选择刺激频率等特点，不仅用于视觉脑机接口的实现[3]，也作为探针已广泛应用于认知研究。研究表明，注意资源分配会改变SSVEP幅度[4]。SSVEP也用于认知实验的背景标记，通过检测其变化来表征大脑的认知活动[5]。以SSVEP标记Stroop任务背景，就可以通过分析SSVEP信号来进一步观察Stroop任务时大脑的认知过程。

由于要在Stroop研究中同时分析ERP信号和SSVEP信号，两者的分离和SSVEP包络检测是关键。对于SSVEP标记背景信号主要分析其标记频率点的信息，目前较多采用窄带滤波之后Hilbert变换的方法求包络。该方法由于先要进行窄带滤波，若滤波器选择不好，会有较长的过度过程，并且滤波器的选择及调节过程不够方便简单。经验模态分解(empirical mode decomposition，EMD)和希尔伯特变换结合的希尔伯特黄变换也是包络检测中常用的方法[6]，但该算法包含迭代过程，较为复杂。并且上述方法都只能做离线分析，不能用于在线检测过程。

本研究基于Hermite滤波器分析了SSVEP背景标记Stroop任务的脑电数据。该方法可以有效的分析Stroop任务中SSVEP包络的变化过程以及Alpha频带包络的变化过程，使得能够更加深入的研究Stroop任务相关的认知活动。

1 方法和实验

1.1Hermite滤波器

一维n阶Hermite函数为

(1)

则生成一维n阶Hermite滤波器为

(2)

其中，零阶Hermite滤波器为

(3)

一阶Hermite滤波器为

(4)

式中，σ2为带宽参数，可以用来调节带宽和过渡时间；fc为中心频率[7]。

1.2仿真验证

1.2.1仿真实验1

分别生成σ2=0.01、0.025的零阶Hermit滤波器h1和h2,中心频率为15 Hz，如图1(a)所示。仿真信号的采样率为1 000 Hz，其中，0～2 s为15 Hz正弦信号，2～3 s为10 Hz正弦信号，3～5 s为15 Hz正弦信号,时域波形及时频分布如图1中的(b)和(c)所示。

用生成的滤波器对仿真信号进行包络求解，结果如图1(d)所示。结果表明，通过调节σ2可以方便地调节通带和过渡过程，达到好的包络提取效果。

图1 仿真实验1。 (a)Hermite滤波器在不同参数下的冲击响应; (b)仿真信号的时域波形;(c)仿真信号的时频分布; (d)Hermite滤波器提取的包络Fig.1 Simulation 1. (a)Hermite filter impulse response at different parameters;(b) Simulation signal waveform in time domain;(c) Simulation signal waveform in time and frequency domain; (d)The envelope of the simulation signal extracted by Hermite filter

1.2.2仿真实验2

分别生成σ2=0.012的一阶Hermite滤波器及Butterworth滤波器，冲击响应如图2(a)所示。生成13Hz和15Hz的仿真信号，其中，0～2 s为13 Hz正弦信号，2～3 s为15 Hz正弦信号，3～5 s为10 Hz正弦信号,时域波形及时频分布如图2中的(b)和(c)所示。

图2 仿真2。(a)Hermite 滤波器及Butterworth滤波器的冲击响应;(b)仿真信号的时域波形；(c)仿真信号的时频分布;(d)Hermite滤波器及Butterworth滤波器提取的包络Fig.2 Simulation 2. (a)Hermite filter and Butterworth filter impulse response; (b) Simulation signal waveform in time domain; (c) Simulation signal waveform in time and frequencydomain;(d)The envelope of the simulation signal extracted by the Hermite filter and Butterworth filter

用生成的滤波器对仿真信号进行包络求解，结果如图2(d)所示。结果表明，一阶Hermite滤波器可以提取出频率相近的两个频率成份的包络，且过渡过程比较满意，用Butterworth滤波器及Hilbert变换求包络的方法过渡过程较长且滤波不好。

以上仿真结果表明，Hermite滤波器能够有效方便地提取信号包络，并且Hermite滤波器有一簇函数可供灵活选择，为各种不同频率成份的信号包络的提取提供了可能。

1.3ERP实验设计

实验采用SSVEP标记背景的Stroop任务刺激，刺激序列如图3所示，刺激目标为带有颜色的汉字，根据字义与颜色的关系分为一致、不一致、中性3种条件，背景为15 Hz闪烁，要求受试保证准确率的前提下尽快通过按键报告刺激目标的颜色。视觉刺激通过Matlab工具箱Psychtoolbox编程实现。显示器的分辨率为1 024 像素× 768 像素，刷新率为60 帧/ s。背景与目标刺激均呈现于视野中央，背景的垂直视角为4.2°、水平视角为6.4°，目标刺激垂直视角为1.4°、水平视角为1.4°。实验共采集10例大学生受试(7名男性，3名女性)，视力或矫正视力正常。实验时受试位于密闭的屏蔽室，采用Synamps2(Neuroscan Inc.) 脑电系统，电极记录位置为标准的10-20系统设置，采集60导脑电数据，采样率为1 000 Hz，实验记录以头顶为参考。

图3 刺激序列及3种刺激条件Fig.3 Stimulus sequence and 3 stimulus condition

每种实验条件产生的ERP是锁相的，并且在每次试验中波形一致。由于固定SSVEP背景的相位为0相位和Π相位交替出现，则可以分离ERP信号和背景SSVEP信号如下：

(5)

(6)

式中，D为每个trial的波形，N为trial数。

1.4分析方法

1.4.1预处理

对采集的脑电数据进行预处理。用Synamps2(Neuroscan Inc.)脑电系统中的离线分析软件进行所有导联共平均重参考，之后的所有分析均在Matlab中用EEGlab工具包处理，包括用EEGlab工具包中eegfilt函数进行1～40 Hz及1～25 Hz滤波，刺激前后2 000 ms分段及按键错误和超出阈值(100 μV)的数据剔除，其中对ERP波形做1～25 Hz滤波处理，去除SSVEP谐波成份干扰。

1.4.2信号分离及分析

按照式(5)和式(6)，对EEG数据中背景闪烁产生的信号(称之为“SSVEP”信号)和Stroop任务刺激产生的信号(称之为“ERP”信号)进行分离。将所有受试的ERP信号进行平均获得ERP波形，并用t检验的方法对条件之间进行统计检验；对SSVEP信号刺激后1 000 ms的数据进行傅里叶变换获得其功率谱密度，对15 Hz频率点用Hermite滤波器进行包络分析。

1.4.3Alpha包络分析

对ERP信号进行Alpha频带包络分析，包括Alpha诱发包络和Alpha总包络。其中，诱发包络是指对每个受试，ERP信号先平均后求得包络，它主要包含脑电中锁相的诱发信号能量；总包络是指对每个受试每个实验试次获得的信号求包络，后将所有试次平均获得总包络波形，不仅包含锁相信号的能量，也包括其他不锁相能量。

2 结果

2.1ERP信号与SSVEP信号分离

根据式(5)和式(6)，对单个受试信号的SSVEP背景闪烁信号和ERP脑电信号进行分离。如图 4(a)～(c)所示，依次为未分离信号、SSVEP信号、ERP信号的时域和频域波形。由图可见，未分离信号中两个相位的信号相位差与刺激序列的相位差相同，波形中同时包含15和30 Hz谐波成分。分离得到的SSVEP信号只包含15 Hz成分，分离得到的ERP信号只包含刺激频率的30 Hz谐波成分。与其他非刺激频率点比较，SSVEP信号更加干净，这说明分离获得的SSVEP信号去除了刺激无关的频率成分。不考虑刺激频率倍频的干扰，该方法使ERP信号和SSVEP信号真正分离。

图4 ERP信号和SSVEP信号(左为时域信号，右为频域波形)。 (a)未分离信号;(b)分离得到SSVEP信号;(c) 分离后的ERP信号Fig.4 ERP signal and SSVEP signal(The left are signals in time domain,the right in frequency domain). (a) The waveform of unseparated signal;(b) The waveform of SSVEP signal;(c) The waveform of ERP signal

2.2Stroop任务反应时及ERP分析结果

对所有受试ERP信号进行平均获得ERP波形，如图5(a)给出FCz导联一致与不一致条件的ERP波形。由图可见，在400～600 ms的时间窗内，条件之间存在差异；不一致条件的波形较一致条件波动要小，与已有文献的研究结果相符[2,8-9]。中性条件与其他两种条件的差异在各个导联并不一致，也无统计差异。一致条件与不一致条件400～600 ms均值的地形分布如图5中(b)和(c)所示。由图5(d)可见，两者之间的差异分布在前额区域，并偏向左侧，这与Stroop任务是有关语言认知的高级活动有关。对400～600 ms时间窗ERP平均值在一致条件与不一致条件之间进行t检验，可见图5(e)区域有统计差异，具有显著性差异的区域也偏向左侧。

图5 ERP信号的时空分布。 (a)FCz电极一致与不一致条件的ERP波形;(b) 一致条件400～600 ms时间窗均值的空间分布;(c) 不一致条件400～600 ms时间窗均值的空间分布;(d) 一致条件与不一致条件差值400～600 ms时间窗均值的空间分布;(e) 一致与不一致条件t检验P值的空间分布Fig.5 Temporal and topographical maps of ERP signal.(a) ERP waveform of congruent and incongruent condition at FCz electrode; (b) Topographical maps of time window 400～600 ms mean at congruent condition; (c) Topographical maps of time window 400～600 ms mean at incongruent condition;(d) Topographical maps of time window 400～600 ms mean at the difference of incongruent condition and congruent condition; (e) Topographical maps of incongruent and congruent condition ttest andP-value

2.3SSVEP信号分析

对SSVEP信号进行傅里叶变换，获得其功率谱密度分布。用Hermite滤波器对15 Hz频率点进行能量包络的分析，用刺激前能量值做归一化，视觉区域所有导联平均后的结果如图6(a)所示。可见，刺激目标出现，SSVEP幅值会快速降低，并在200 ms左右降为最低，之后能量值逐渐恢复，但在300 ms之后又缓慢下降。其中，15 Hz幅值在大脑的分布如图6(b)所示，可见主要分布在视觉皮层区域，这一结果符合现有文献报道[4]。

0～500 ms包络下降的最小值在大脑的地形分布如图6(c)所示。由于Stroop效应在400～600 ms存在显著性差异，分析该时间窗内包络下降均值的地形分布如图6(d)所示。用导联与对侧导联的差与和的比值表征该导联的偏侧性，TP7导联与O1导联的偏侧性指数对比如图6中(c)和(d)中的柱状图所示。对两个下降过程，TP7导联的偏侧性指数均比O1导联的偏侧性指数大，这说明其地形分布有偏侧性。从地形分布上可以看到偏向左侧，且400～600 ms时间窗均值的地形分布偏侧性更加明显，这一结果与ERP波形400～600 ms均值在地形分布上也偏向左侧的结果吻合。

图6 SSVEP信号分析。(a)视觉区域SSVEP包络；(b) 15 Hz 幅值空间分布；(c)0～300 ms能量下降最小值的空间分布及TP7与O1导联偏侧性指数；(d)400～600 ms均值的空间分布及TP7与O1导联偏侧性指数Fig.6 SSVEP signal analysis. (a)SSVEPenvelope of vision area;(b) Topographical maps of 15Hz amplitude;(c) Topographical maps of envelope minimum from 0～300 ms and the Partial laterality index of TP7 and O1;(d) Topographical maps of envelope mean value from 400～ 600 ms and the Partial laterality index of TP7 and O1

2.4Alpha总包络和Alpha诱发包络分析

如分析方法中介绍，用Hermite滤波器对ERP信号进行Alpha频带包络分析。将刺激前300ms到刺激前200 ms的均值作为刺激前水平，根据包络的下降和上升取刺激后的最小值均值或最大值作为刺激后水平。图7中 (a)和(b)分别为总包络和诱发包络刺激前后水平的对比。Alpha诱发包络在刺激呈现后所有受试都有所上升，但总包络在刺激呈现后的变化与刺激前的总能量水平有关。

根据Alpha总包络在刺激前的水平，将10位受试分为两组——高Alpha组和低Alpha组，高Alpha组刺激前幅值在4 μV以上，低Alpha组刺激前幅值在3 μV以下，图7(c)、(d)为两组在刺激后的Alpha总包络及Alpha诱发包络。可见，对于Alpha总活动包络，高包络组在刺激后先有小幅上升，然后下降到比刺激前水平更低的水平；低包络组在刺激出现后先上升，然后下降到与刺激前相同的水平。对于诱发Alpha包络，两组在刺激后都明显上升。上述结果与文献[10]的结果一致。

图7 Alpha包络分析。 (a)每个受试刺激前后Alpha总包络值(左为高Alpha组，右为低Alpha组); (b)每个受试刺激前后Alpha诱发包络值;(c)视觉区Alpha总包络; (d)视觉区Alpha诱发包络Fig.7 Alphaactivity analysis. (a) Prestimulus and poststimulus Alpha total activity of each subject (the left are high Alpha level subjects, the rightare the low Alpha level subjects); (b) Prestimulus and poststimulus Alpha evoke activity of each subject; (c) Alpha total activity envelope of vision area; (d) Alpha evoke activity envelope of vision area

3 讨论

3.1Hermite滤波器

从仿真结果可以看到，Hermite滤波器可以有效地提取包络波形。本研究用该方法提取了SSVEP信号的包络及ERP信号的包络，方法简单有效。并且，Hermite滤波器基于Hermite函数构成，它有一簇丰富的函数可供选择，使得Hermite滤波器能够用于分析不同实验产生的信号。例如，从仿真实验2中可以看到，一阶Hermite滤波器就能通过调节参数，从相近频率成分中不受干扰地提取目标频率成份包络，这是一般窄带滤波器无法做到的。

3.2Stroop效应在SSVEP影响下的变化

Stroop效应在行为学的反应时上表现为不一致，条件的反应时显著高于一致条件的反应时，许多研究结果都表明这一现象十分稳定[1-2,8-9]。在本研究中SSVEP标记背景的Stroop实验也得到同样的结果，但在反应时均值上较以往研究结果有所增长，并且3种条件(一致、不一致、中性条件)均较以往结果有所增长，这可能是由于背景闪烁分散了受试的注意力。Brown等认为，注意负荷的大小会对词的视觉识别产生影响[11]。在ERP波形上，一般认为与语义颜色Stroop任务最相关的成分是较晚的N450成分。本实验虽然从波形上看N450成分并不明显，但也在400～600 ms的时间窗上看到了与以往研究趋势相同的条件之间的差异，这也有可能是背景闪烁对Stroop任务造成的影响。从实验设计的角度来看，添加背景标记应尽量减少其对Stroop任务的影响，可以从刺激频率、闪烁方式上做进一步的改进。例如，刺激频率可以调节至受试感觉更舒服的高频段，闪烁方式可以选择更加柔和的正弦方法。另外，在图5(e)中可以看到，条件之间的差异在TP8与PO8导联中也有统计显著性，这也可能是由于引入背景闪烁而引起的。

3.3SSVEP与ERP信号的分离给SSVEP包络带来的影响

目前，SSVEP的神经机理并不明确，但其在3个频带响应较强，分别是10 Hz附近的低频带、20 Hz附近的中频带以及40 Hz附近的高频带[4]。因此，在用SSVEP标记背景时，可以选择不同的频率范围。但由于ERP信号的重要频率成分(如10 Hz左右的Alpha频带)与SSVEP响应较强的成分有重叠，所以一般研究在着重分析某些频率成分时无法避开SSVEP信号与ERP信号的相互影响[5,12]。本研究在分析SSVEP包络时，能够完全分离ERP信号的影响，不仅发现了一般研究中较早(200 ms)的包络下降过程，也看到了相对较晚(400～600 ms)的包络下降过程。可以推断，刺激目标的出现降低了受试对背景的注意力，所以SSVEP能量包络在200 ms下降较快；随后，由于Stroop任务这一高级认知活动使得包络值在回升后又缓慢下降,与ERP成分中存在条件差异的400～600 ms时间窗吻合。从两段下降过程的偏侧性可以进一步推断，包络值下降第一过程(即200 ms左右)为自下而上的初级认知活动，包络值下降的第二过程(即400～600 ms)为Stroop任务引起的自上而下的高级认知活动，所以有更加明显的偏侧性。Stroop任务是较为高级的认知任务，反应时在900 ms左右，条件之间的差异存在于相对较晚的时间段，这给寻找代表Stroop效应的条件之间差异带来了困难。本实验没有能够在SSVEP能量包络上找到条件之间的差异，提示SSVEP与刺激物理属性相关更多，其包络下降的偏侧性已经说明SSVEP作为探针对认知活动的研究效果。

3.4Alpha波包络

脑电节律受到外界刺激及大脑认知活动的影响，其中Alpha节律与大脑认知活动密切相关，其能量的增加和下降分别反映了事件相关的同步化(event-related synchronization, ERS)和去同步化(event-related desynchronization, ERD)。Alpha能量在睁眼状态比闭眼状态有所下降,说明大脑对视觉刺激自上而下的处理过程.一般认为，Alpha能量较高,代表大脑处于空闲状态;Alpha能量较低,说明大脑处于活动状态。外界刺激会产生Alpha能量的阻断[13]。Van Dijk等研究了刺激前Alpha水平与刺激后决策水平的关系，结果表明两者之间为负相关，即刺激前较低的Alpha能量水平会有较好的决策表现[14]。与此类似，本研究发现,刺激后Alpha总能量与刺激之前其能量水平相关，但这一结果不符合Alpha阻断理论。Doppelmayret等认为,Alpha阻断程度与其刺激前能量水平有关[15]，本研究的结果很好地支持了这一理论;刺激前低水平的Alpha能量在刺激后会有所增强，刺激前较高水平的Alpha能量会在刺激后降低而产生Alpha阻断。语义颜色Stroop任务是相对高级的认知任务，涉及语言分析，可以推断大脑活动与刺激前Alpha水平有关，这一推论与本研究的实验结果吻合。然而，这一结论仍然需要更多的实验支持和理论分析。

4 结论

本研究创新地提出用SSVEP背景标记的Stroop实验，并得到400～600 ms时间窗内ERP成分条件之间的差异，这是Stroop效应在脑电的体现。通过Hermite滤波器，有效地分析了SSVEP信号包络及ERP信号Alpha频带包络，发现SSVEP包络在Stroop任务出现后有明显的下降，Alpha频带总包络刺激后的变化与刺激前的水平有关。

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TheEnvelopeAnalysisofStroopEffectMarkedwithSSVEPBackgroundBasedonHermiteFilters

GAO Wen-Jing CHEN Xiao-Gang GAO Xiao-Rong*

(DepartmentofBiomedicalEngineering,MedicalSchool,TsinghuaUniversity,Beijing100084,China)

Stroop effect can reflect the brain attention of the conflict and the interference. In order to analyze the brain cognitive activity of Stroop effect deeply, the Stroop experiment paradigm marked with steady state visual evoked potential (SSVEP) background was designed innovatively, which can get EEG data including both the event related potential (ERP) signals and the SSVEP signals.To realize this, the envelope analysis method based on Hermite filters was proposed.EEG data of ten subjects were recorded, and then the ERP signals and SSVEP signals were gotten respectively. In the time window of 400～600 ms after stimulus, the ERP signal of incongruent condition was more negative than that of congruent condition. The difference between two conditions was significant statistically and mainly distributed in the prefrontal regions, which was the EEG reflection of the Stroop effect. Through the envelope analysis, it was found that the envelope of SSVEP signal declined remarkably after the stimulus. The poststimulus changes of the Alpha frequency band total envelope of the ERP signal were related with its prestimulus level.If its level before stimulus was high, it declined to the lower level after a small increase; if its level before stimulus was low, it remained to the same level after an increase. We got the further cognitive activity study of Stroop effect through the Stroop experiment paradigm marked with SSVEP background and the envelope analysis method, which also provides a reference for other cognitive experiments.

Hermite filters; Stroop effect; steady-state visual evoked potential (SSVEP) envelope; Alpha envelope

10.3969/j.issn.0258-8021. 2014. 01.001

2013-10-26，录用日期：2013-12-23

国家自然科学基金重点项目(91120007);国家高技术研究发展计划(863计划)(2012AA011601)

R318

A

0258-8021(2014) 01-0001-07

*通信作者。E-mail: gxr-dea@mail.tsinghua.edu.cn