基于ERP情绪状态对工作记忆刷新功能影响研究

2018-07-19仝晶晶郭冬月柯余峰

中国生物医学工程学报 2018年3期

仝晶晶刘爽郭冬月柯余峰明东

(天津大学精密仪器与光电子工程学院生物医学工程系，天津 300072)

引言

工作记忆(working memory, WM)是大脑在执行认知任务过程中对信息暂时贮存和加工的资源有限记忆系统，在人的复杂认知行为中起非常重要作用[1-2]。首先，WM获取当前认知信息，并与已有的长时记忆信息相联系，以形成经验，是获得理解、学习和推理等认知技能的基础；其次，WM暂时保存重要信息，以便对工作任务全面理解，是长时记忆、知觉和动作之间的接口[1-3]。因此，良好的工作记忆绩效是个体完成复杂认知行为的前提要素。众所周知，情绪(emotion)会影响人的各种认知活动。emotion作为人脑的高级功能，在不同程度上影响人的学习、记忆与决策等认知行为[4]。近年来，情绪对人类认知活动的建设作用正逐步受到人们的重视，尤其是情绪对记忆影响的研究一直是该领域的热点。有研究证明，情绪对认知的影响可能是通过影响工作记忆发生的[5-6]，且抑郁及焦虑病人的工作记忆也在不同程度上受到了损伤[5]。因此,研究情绪对工作记忆的影响非常必要。

较典型的情绪状态对工作记忆影响研究是通过特定的情绪唤醒方法，使被试进入相应的(正性或负性)情绪状态，随后执行指定的工作记忆任务。2007年，Erk等在研究情绪内容对工作记忆的调制作用时，发现在高负荷情绪刺激下的工作记忆绩效比中性刺激条件高[7]。2014年,Luo等研究情绪面孔对工作记忆的调制作用时，同样发现在高任务负荷下，情绪刺激能增强工作记忆任务表现[8]。Fairfield等人研究发现，在动态工作记忆的词语数目较多(任务负荷高)时，中性情绪下的反应正确率高于积极和消极情绪状态下[9]。对于抑郁焦虑等病人的研究，正性情绪和负性情绪对工作记忆的影响结果也具有较大差异性，且主要集中在负性情绪对工作记忆的影响上[10-12]。虽然研究方法和结果都各有差异，但均证明了情绪对工作记忆的影响普遍存在，且受到任务负荷的调制。随着人机交互系统的不断发展，人的劳动类型由操作型作业转变为知识型作业，脑力劳动在劳动结构中的比例也越来越高，人们在未来的生活中脑力负荷会加大。因此,本研究主要关注情绪状态在高脑力负荷条件下对工作记忆的影响。

根据Baddeley等提出的工作记忆模型，WM主要由中央执行系统、语音回路和视空间模板3个子单元构成[1]。其中，最主要的单元是中央执行系统，主管注意控制，具有信息更新、优势反应抑制与任务转换等功能[13]。而WM的刷新功能，则是为适应其容量的有限性，不断对自身所存储信息进行移除和替换的过程。因此，WM刷新功能能够保持对工作记忆系统传入信息的追踪[14]，是工作记忆中央执行系统的重要组成。随着脑电技术的发展，事件相关电位(event related potential, ERP)信号不仅可以精确到毫秒级的高时间分辨率，实时反映大脑对特定认知事件引发的神经电生理活动，还能够在不需要被试做外显行为反应的情况下检测到内部心理过程的变化。这些优势使ERP信号分析能明确区分大脑信息加工过程的不同阶段，为WM中央执行系统研究提供了有力的技术支撑，尤其适合于WM的刷新功能探索，而目前尚少见相关文献报道。因此，本研究采用ERP技术，重点研究在高任务负荷条件下情绪状态对工作记忆刷新功能的影响。

n-back任务和动态WM任务实验是研究WM刷新功能的常用方法。n-back实验中，第n+1项任务出现时刻，包含了WM的刷新与提取和对信息的比对及判断过程，但这些过程很难被准确分离。而动态WM任务实验中，要求受试者事先以类似堆栈的方式记忆任务项目串，然后顺序回忆堆栈内的任务串，能够更好地体现使用与当前任务关联性较大的新信息来替换与新任务无关旧信息的更新过程，并且将该过程与记忆提取过程分离，被认为能够更好地体现WM刷新功能。

本研究以ERP为手段，采用动态WM任务实验研究积极、中性和消极三类不同情绪状态对WM刷新的影响，以探究WM刷新功能的情绪效应，进一步了解情绪与工作记忆的交互机制。

1 材料和方法

1.1 对象

16名大学生男、女各半，年龄18～24岁，平均20岁；均为右利手，视力或校正视力正常，身体健康，无精神病史；事前皆对实验知情，同意参与本实验，并签署书面知情同意书。

1.2 实验材料

本研究采用观看图片方式诱发被试情绪。图片为实验室早期评定筛选出的，主要来自于国际情绪图片系统(International Affective Picture System, IAPS)，部分来自于公认度高且诱发效果好的网络图片[15]。这些图片经由大量被试进行效价值和唤醒度评估，具有较高的可信度。图片共有160张，积极情绪、消极情绪、中性情绪各40张。

1.3 实验设计

为规避任务负荷的调制作用，实验设计时需要控制负荷变量。正式实验之前，采用一组训练实验筛选受试者，以使筛选所得受试者在正式实验时，任务的负荷处在同一等级。训练实验与正式实验的程序采用Matlab工具包Psychotoolbox-3编写。

1.3.1训练实验

训练实验设置如下：采用修改的动态工作记忆任务。实验共分为5组，每组有20个试次。训练实验的流程如图1所示：每组开始界面会提醒该组实验所需记忆的数字个数n；当前一组实验正确率大于90%时，后一组所需记忆数字个数加1；当前一组的正确率小于75%时，后一组记忆数字个数则减1；当前一组的正确率在75%～90%之间时，后一组记忆数字不变。第一组记忆数字个数为3。任务负荷的控制参考Erk等方法，通过筛选受试者达到。经过5组任务后，选取最后记忆数字个数为4的受试者进行下一步的正式实验[7]。

图1 训练实验流程Fig.1 The procedure of training experiment

每个试次的组成如图2所示，首先屏幕上出现一张图片(呈现时间在0～1 s之间)。接下来是单个数字出现，当将该数字记忆完毕后，按上箭头表示记忆结束，将记忆容量始终保持为n个，并且以n为窗，以1为间隔滑动。当屏幕出现目标刺激(n个数字同时呈现)时进行判断，将记忆中的n个数字与屏幕上的数字进行比较；当顺序和大小完全一致时视为匹配，有任何不同时视为非匹配；匹配时按键盘左箭头，非匹配时按键盘右箭头。所有的按键需在3 s之内进行，如果在3 s内未进行按键操作，则该试次被判定为记忆错误。每个试次内出现的刷新数字个数不等，在5～8个之间变化，且试次之间有2 s的时间间隔。1组(20个试次)结束后计算正确率。

图2 单个试次的动态工作记忆任务流程Fig.2 The procedure of running working memory task trial

1.3.2正式实验

正式实验与训练实验类似，但单个试次中情绪图片呈现时间为3～4 s，随机变化，并要求受试者认真感受图片所要表达的情绪。实验共有6组工作记忆任务(2组中性情绪，2组积极情绪，2组消极情绪；每组20个试次)和1组2 min的静息。每组工作记忆任务结束后，询问并记录受试者对该组任务内自身情绪的愉悦度和唤醒度评分，评分均为1～9。

1.4 数据采集

实验过程中采用Neuroscan公司68导联脑电放大器和Scan 4.5系统采集脑电数据，电极遵照国际脑电协会规定的标准10-20系统放置，去除眼电和参考电极外的60导电极导联分布如图3所示。以右侧乳突作为采集参考电极，脑部前额顶侧中央处接地，采样频率设置为1 000 Hz，所有电极阻抗均保持在5kΩ以下。

1.5 数据处理

1.5.1预处理

首先对采集所得脑电数据进行预处理，包括将参考变为双耳平均，1～45 Hz带通滤波，降采样到200 Hz，以及采用独立成分分析去除眼电干扰。

1.5.2ERP数据

WM任务为记忆4个数字，故每个试次第1、2、3、4个数字出现后的记忆过程为编码和存储，第5、6、7、8个数字出现后的记忆过程为编码和更新，目标刺激出现后的过程为记忆提取和判断。所以截取每个试次中第5、6、7、8个数字出现时刻的前500 ms至出现后1 000 ms的数据，进行叠加平均，得到的信号记为更新ERP。

根据行为数据结果，去除记忆错误的试次后，提取分析ERP信号，并分析ERP各成分(N1、P2、N2和P3)幅值在大脑的分布情况，并对每两两情绪之间的ERP成分幅值进行t检验分析。同时，对工作记忆刷新过程前后的数据进行了时间相关谱扰动(event-related spectral perturbation, ERSP)分析，以确定能量波动的时间范围及频率，并根据对应频率和时间范围，计算能量值，对每两两情绪之间的能量波动进行t检验分析。

2 结果

2.1 行为学结果

对所有受试者在三类情绪状态下的反应正确率、反应时间(判断目标刺激正误时，按键时刻与目标出现时刻的差)和刷新时间(第5、6、7、8个数字记忆结束的按键时刻与数字出现时刻差)进行统计，并进行了重复测量方差分析。如图4(a)所示，三类情绪状态下反应正确率无统计学差异，P=0.741(积极情绪状态，均值0.925，方差0.058；中性情绪状态，均值0.928，方差0.033；消极情绪状态，均值0.937，方差0.038；)，且每两种情绪状态之间均无显著差异。图4(b)为三类情绪状态下的反应时间和刷新时间。三类情绪状态下的反应时间无统计学差异，P=0.242(积极情绪状态，均值1.223，方差0.187；中性情绪状态，均值1.180，方差0.194；消极情绪状态，均值1.170，方差0.185)，且每两种情绪状态之间均无显著差异。三类情绪状态下的刷新时间具有显著性差异，P=0.012(积极情绪状态，均值1.016，方差0.338；中性情绪状态，均值0.814，方差0.347；消极情绪状态，均值0.789，方差0.336；)，对每两种情绪状态下的刷新时间做t检验，积极情绪下的刷新时间显著高于中性条件，P=0.006 3；积极情绪下的刷新时间显著高于消极条件，P=0.02；消极情绪下的刷新时间与中性情绪无显著差异t=0.64，P=0.52。

图4 积极、中性、消极情绪状态下工作记忆的行为学表现。(a)反应正确率；(b)反应时间和刷新时间Fig.4 Behavior performance of working memory in positive, neutral and negative states. (a) Response accuracy;(b) Response time and updating time

2.2 ERP数据分析

首先截取所有反应正确的试次，进行相应分段与分类叠加平均，提取出三类情绪状态下的更新ERP，进而分析情绪状态对工作记忆刷新功能的影响。

图5(a)为三类情绪状态下工作记忆的更新ERP在部分导联的波形图，可以看出更新ERP主要有4个明显成分：N1(150～170 ms的负成分)，P2(205～230 ms的正成分)，N2(240～280 ms的负成分)和P3(385～445 ms的正成分)；4个成分的幅值在大脑分布情况如图5(b)所示。可以看出，早期成分N1主要分布在两侧枕区，与视觉早期注意相关；P2、N2主要分布在额中央部，与选择性注意有关；P3成分在全脑分布广泛。

图5 三类情绪状态下的更新ERP。(a)更新ERP部分导联的波形；(b)N1、P2、N2、P3成分幅值在各个导联的分布Fig.5 Updating ERP in positive, neutral and negative state. (a) Time- domain waveform of updating ERP in some classical channels; (b) Brain topography of the amplitude of updating ERP components: N1, P2, N2, P3

将各个成分的幅值在三类情绪下做两两t检验，t值在各个导联的分布情况如图6(b)所示。左侧枕区的N1成分幅值，积极情绪状态下大于中性情绪，而消极情绪下的幅值小于中性情绪，消极情绪状态下的N1幅值最小，说明消极情绪状态下工作记忆更新信息获得的早期视觉注意较少；P2成分的幅值在3种情绪状态下均无差异；额中央部的N2成分，在积极条件下幅值大于中性情绪，消极情绪的N2幅值与中性情绪无差异，因此N2成分的幅值在积极情绪状态下最小，说明积极情绪获得的早期注意成分最小；积极和消极情绪状态下的P3幅值，与中性状态下无差异，但积极状态的P3幅值显著大于消极情绪。以上结果说明：积极情绪状态下工作记忆的负荷大于消极情绪状态下工作记忆的负荷。

图6 三类情绪状态下更新ERP的对比。(a)更新ERP部分在枕区、顶区及顶枕区的波形；(b)N1、P2、N2、P3成分幅值在三类情绪状态下的两两t检验t值分布Fig.6 Comparison of updating ERP in positive, neutral and negative state. (a)Time- domain waveform of updating ERP in occipital region(O1), parietal region(Pz) and parietal- occipital region(PO4)； (b) The distribution of t value of amplitude of updating ERP components: N1, P2, N2, P3

1)积极情绪vs中性情绪。积极情绪状态下，工作记忆任务的刷新时间显著长于中性情绪。更新ERP的枕区N1成分显著大于中性情绪，额中央部N2成分显著小于中性情绪，说明了积极情绪状态下工作记忆信息能够获得更多的早期注意，但后期的选择性注意较少，说明积极情绪损坏了工作记忆。

2)消极情绪vs中性情绪。消极情绪状态下，工作记忆任务的刷新时间与中性情绪无显著差异。更新ERP的枕区N1成分显著小于中性情绪，其他成分没有显著性统计差异。消极情绪下工作记忆获得的早期注意较少，可能是受试者在消极情绪下对信息接收的规避作用所导致，但后期的选择性注意与中性情绪无差异，对工作记忆刷新并没有显著的影响。

3)积极情绪vs消极情绪。积极情绪状态下，工作记忆任务的刷新时间显著长于消极情绪。更新ERP的枕区N1成分显著大于消极情绪，额中央部N2成分显著小于消极情绪，说明积极情绪状态下能够获得更多的早期注意，但选择性注意较少。P3的幅值在积极状态下大于消极情绪，所以积极情绪下付出的心理资源更多。

2.3 ERSP分析

为研究工作记忆刷新时刻脑电信号能量相对于未进行记忆刷新的改变情况，采用了时频分析方法——事件相关谱扰动进行分析。首先提取出对应情绪状态的正确试次数据，利用EEGLAB工具箱绘制ERSP图。图7显示的是所有受试者在3种情绪状态下工作记忆刷新前后的能量变化。可以看出，图片出现后，在0～8 Hz范围内，能量相对于基线有所增加，13～30 Hz范围内，能量相对于基线有所减少。

图7 三类情绪状态下工作记忆更新前后能量分布。(a)积极情绪；(b)中性情绪；(c)消极情绪Fig.7 The energy distribute before and after the update of working memory in positive, neutral and negative situation.(a)Positive state;(b)Neutral state(c)Neqative state

为具体分析该能量的变化是否在情绪之间具有差异性，分时段对0～8 Hz和13～30 Hz的能量进行了计算，并对两两情绪间能量实施t检验。如图8显示的是t值分布情况。可以看出，在工作记忆更新的时间前半段(0～400 ms)，0～8 Hz频段内，积极情绪与中性情绪的能量增加无显著差异，而消极情绪的能量增加显著低于中性情绪；13～30 Hz频段内，积极情绪与消极情绪的能量降低都显著低于中性情绪，但消极情绪下的差异显著性区域更广，认为是由于大脑的负性倾向使得对于负性内容有所规避，大脑活动降低。在工作记忆更新的时间后半段(400～1 000 Hz)，0～8 Hz频段内，消极情绪与中性情绪的能量增加无显著差异，而积极情绪的能量升高低于中性情绪；13～30 Hz频段内，积极情绪与消极情绪的能量降低都显著低于中性情绪，但积极情绪的差异显著性更大且范围更广。

图8 工作记忆刷新后不同时段的能量在三类情绪状态下的两两t检验t值分布。(a)0～400 ms；(b)400～800 msFig.8 The t value distribution of energy in different time domain. (a) 0～400 ms； (b) 400～1 000 ms

3 讨论

本研究采用动态工作记忆任务，探讨了不同情绪状态对工作记忆刷新功能的影响。结果发现，积极情绪状态下，工作记忆的刷新时间显著增长，N1和N2成分幅值显著大于中性情绪，0～8 Hz、13～30 Hz频段内，能量的变化均小于中性情绪，消极情绪状态下，工作记忆的刷新时间与中性情绪无显著影响；认为积极情绪干扰了工作记忆刷新，而消极情绪对工作记忆的刷新无显著影响。

很多研究在高任务负荷条件未发现情绪对工作记忆的影响，Kessel等在以情绪面孔图片的3-back任务中，发现积极、消极和中性面孔下的反应正确率无显著性差异[14]；Li等采用IAPS图片的sternberg任务，对抑郁病人与正常受试者在三类情绪状态下的反应正确率和反应时进行了统计，未发现显著的情绪主效应[5]；本研究在反应正确率和反应时间同样没有找到显著性差异。N-back等任务在反应时间上未发现差异，原因可能是由于该任务的反应时间反映的是工作记忆信息刷新、提取及比对判断的过程，而情绪状态对信息刷新的影响作用被其他的心理过程淹没。本研究还加入了受试者记忆完成的时间作为刷新时间，以此衡量工作记忆刷新功能的绩效，发现积极情绪状态下刷新时间显著长于中性和消极状态。

目前，对情绪影响工作记忆系统的解释有许多理论和观点，1992年Eysenck和Calvo提出的“加工效能理论”，认为情绪会占用个体一部分工作记忆系统资源，当有限的资源被情绪占据，那么个体同时能用于认知操作的工作记忆资源就会相应减少，当所剩资源不足以应对任务需要时，认知操作的效率下降[16]。但本研究只在积极情绪状态下发现了工作积极刷新绩效的下降，消极情绪与中性情绪状态无显著差异，即消极情绪并未对本研究的动态工作记忆刷新产生影响。2006年，Shackman等提出，半球功能的不对称性是情绪选择性影响工作记忆的原因[17]。神经影响学研究表明，言语工作记忆主要由左半球参与，空间工作记忆主要由右半球参与。两种记忆条件下所参与的脑区基本上没有重叠[18]，对人类情绪的研究发现，在左半球和右半球前部脑区分别存在靠近和退缩两个相对独立的神经系统。正性情绪激将相对增加左侧前额叶靠近系统的激活，而负性情绪激将相对增加右侧前额叶退缩系统的激活。因此，以左半球为优势半球的积极情绪和言语工作记忆任务具有皮层功能的重叠，并由此产生了交互影响。本研究推测以上为“加工效能理论”与半球功能不对称性机制相结合的结果，即共同优势半球的积极情绪和言语工作记忆任务、消极情绪和空间工作记忆任务，由于皮层功能的重叠，导致对认知资源的竞争，使得在积极或消极情绪状态下，言语或空间工作记忆所需的资源减少，任务绩效下降。当然，上述猜想还需要更多样本和实验的验证，同时也需要对空间工作记忆部分的研究进行补充。