基于脑电信号分析的正确记忆与错误记忆的差异性

张峻瑜, 李颖，*, 张志谋, 杨硕，, 尹宁，

(1.河北工业大学电气工程学院， 省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室， 天津 300130； 2.河北工业大学电气工程学院， 天津市生物电工与智能健康重点实验室， 天津 300130)

在人脑的各种复杂认知活动中造成诸多差异的核心因素就是工作记忆，工作记忆与我们的生活息息相关，工作记忆可以分为正确记忆和错误记忆。正确的工作记忆能够使我们短时间内清楚准确的记得所发生的事件。而相对于正确记忆，错误记忆就是随着时间的延长，工作记忆因记忆漏报而出错[1-2]。研究正确记忆与错误记忆的差异性，可以了解不同记忆对人类认知加工影响的区别，能够为日常生活中发生的错误记忆加工提供解释和抑制方法，可以建立针对性的学习和记忆策略，更好的提高正确记忆概率。深刻认识正确记忆与错误记忆的活动差异及产生机制，将会使得人们对工作记忆的本质探索更近一步[3]。理清正确记忆与错误记忆差异性的内在机制可以更好的为提高人类正确记忆能力，避免过多的错误记忆提供帮助，也可以为改善记忆障碍患者得到更有效的解决方案。因此，研究错误记忆的产生机制，避免错误记忆的产生就变得尤为重要。

研究表明，错误记忆和正确记忆在某些特定脑区存在特异性活动。功能磁共振成像的研究发现正确记忆额叶部分区域、海马旁回等区域活动量显著大于错误记忆[4]。研究发现在额叶、顶叶以及视觉皮层等多个大脑区域正确记忆的活动量显著大于错误记忆，而在颞叶以及前额叶，现象却相反[5]。Webb等[6]研究发现，无论是年轻人还是老年人，颞叶、额叶、顶叶皮层的神经活动量在正确记忆与错误记忆中表现出明显不同。研究表明，与正确记忆相关活动相比，错误记忆活动在前额叶皮层增加更明显，功能神经成像发现内侧颞叶前后部存在区分真实和错误记忆的表现差异，神经学的研究结果表明错误记忆与海马和几个皮层区域相关[7]。以上研究均证明了正确记忆和错误记忆的明显差异不但表现在行为结果上，而且差异性也表现在大脑特定区域的活动机制上。

脑电信号活动与脑区域、脑状态有着密切的关系，是了解人脑信息处理过程的一种极为重要的形式，对脑电信号进行研究可以了解人脑活动机制、认知过程等与记忆密切相关的问题[8-9]。Miller等[10]在事件相关电位(event related potential，ERP)技术的研究中，通过严格分析事件相关可能性的P300成分，发现正确再认和错误再认没有差别。对于正确记忆与错误记忆的区别，研究者们在不同的领域用了很多指标来进行区分，尤其是落实到脑区区分上的研究众多，当前中外学者对于正确记忆与错误记忆脑电信号差异性在时域研究上是比较多的[11]。关于频域波差异性的研究较少，进一步研究正确记忆与错误记忆各频段差异性对更好的识别记忆、提高正确记忆概率、降低错误记忆发生率及脑认知机制都具有鲜明指导意义。

为彻底明确正确记忆与错误记忆脑电信号在时、频、空域等差异以及工作记忆脑区协作机制等差异，通过采集被试工作记忆任务的头皮脑电信号，将不同频带下正确记忆与错误记忆的脑电信号在时频域中进行差异分析。基于差异频段信号，利用皮尔逊相关方法构建脑功能网络来分析正确记忆与错误记忆的脑网络连接差异，进而更好的区分正确记忆与错误记忆。

1 材料和方法

1.1 材料

对错误记忆的研究通常采用以美国心理学家詹姆斯·迪斯(James Deese)、亨利·罗迪格(Henry Roediger)和凯瑟琳·麦克德莫特(Kathleen Mc-Dermott)三位心理家的名字共同命名的集中联想程序(Deese-Roediger-Mc-Dermott，DRM)记忆实验范式，它是通过对Deese的研究进行拓展，将学习→自由回忆扩展为学习→回忆→再认而提出来的[12]。DRM范式是通过向被试呈现一系列与关键诱饵相关联的词汇来考察被试对关键诱饵的记忆情况，是目前对错误记忆研究的经典范式。本实验在此基础上将DRM词表进行了调整，作为实验的刺激材料。

1.1.1 实验设备

利用美国NeuroScan公司生产的脑电实验记录仪，实验刺激任务采用E-Prime3.0软件在电脑上完成。实验中采用Curry8软件完成对被试的脑电采集任务。整套脑电设备具有多个放大器协调同步功能，使得脑电信号能被实时准确记录下来。本实验通过了河北工业大学生物医学伦理委员会的审查，文号为HEBUThMEC2020006。

根据国际脑电图学会制定的10-20电极导联定位标准，采用64导电极帽采集脑电信号，信号采集频率为1 000 Hz，电极与头皮阻抗不高于5 kΩ。另外该电极帽提供了人脑左侧垂直眼电通道和双侧水平眼电通道。

1.1.2 实验对象

招募14名身体健康的在校大学生为被试，其中男生与女生数量相同各有7名，均为右利手，年龄20～25岁，视力正常或矫正后视力正常，无抑郁倾向。被试实验过程中无任何不适反应。被试正式实验前需完成预实验，知晓整个实验流程，实验环境安静无扰。

1.1.3 刺激材料

实验中所采用的DRM词表是从Stadler等[13]编制的词表中选择的，并参照曾使用的中文词表进行调整[14]，最终确认学习词共144个词语，所有学习词均为中文双字词。测试词共呈现词汇72个，测试词中包括已学习词(旧词)、未学习词(新词)两部分，每部分各有36词。

1.1.4 实验流程

实验开始被试先安静状态3分钟，然后呈现学习指导语，学习阶段开始。学习词开始随机出现，每个词呈现1 s，接着是0.5 s的黑屏，然后呈现下一个词，每呈现12个词，会出现一个“+”号，提示下一组词将会呈现，直到12组词呈现完毕。接着被试会有3分钟休息时间，然后呈现测验指导语，测试阶段开始。测试词开始随机出现，每个词呈现2 s，被试在此过程中进行判断，若认为是出现过的词则按“F”键，反之按“J”键，接着是0.5 s的黑屏，然后呈现下一个词，如此重复，直到72个测试词全部呈现完毕，最后提示实验结束。在整个过程中采集脑电信号和行为学数据。实验流程如图1所示。

图1 工作记忆任务示意图

1.1.5 记忆类型的判定

关于正确记忆与错误记忆的认定，若被试在测试时将学习过的词语判断为旧词，则为正确记忆；若被试在测试时将学习过的词语判断为新词，则为错误记忆。其中，正确率=正确判断旧词个数/旧词总数；错误率=错误判断旧词个数/旧词总数。

1.2 方法

1.2.1 行为学数据分析

行为学数据包括对正确记忆和错误记忆的统计分析以及反应时间等信息，使得正确记忆与错误记忆的差异现象能够在行为结果上更全面直观的反应出来，与脑电数据结合将对问题的解决具有重大意义。

在进行DRM范式实验的同时，可使用E-Prime3.0软件同步记录被试的行为学数据，得到被试在自然状态下的正确率和错误率。进一步，可对行为数据使用配对样本T检验，将正确记忆反应时间与错误记忆反应时间成对比较。本文采用的检验水准为0.05。

1.2.2 脑电信号预处理

脑电信号容易受到外界干扰，所以进行脑电信号预处理是非常必要的。具体步骤如下。

步骤1首先预览信号，删除肉眼可见大幅度数据漂移波动。

步骤2去除坏电极，本实验电极均完好。

步骤3选择重参考，将单电极参考转换为全头平均参考进行分析。

步骤4基线校正，去除自发脑电产生的噪声。

步骤5数字滤波，将脑电数据的0.5～80 Hz进行带通滤波处理。

步骤6去除眼电伪迹。

步骤7脑电信号分段，设置0时刻为刺激开始时刻，将刺激前100 ms到后900 ms时间段叠加平均处理。

1.2.3 脑电信号时频分析方法

短时傅里叶变换(short time fourier transform，STFT)[15]是在时频域处理信号常用的一种方法，通过将脑电信号进行短时的分段可以作平稳信号处理。采用短时傅里叶变换这种方法可以更全面的分析各脑区的时频特征，更全面的比较信号之间的差异性问题。

短时傅里叶变换的定义为

(1)

将式(1)取平方，可得信号谱图为

(2)

将预处理后的1 000 ms脑电信号选用Hann滤波器滤出各频段的脑电信号，通过式(1)、式(2)可计算出各频段信号能量谱图。这样可以分别算出各频段全部电极的能量谱值，进而可以通过计算出各脑区的平均能量谱及能量来进行差异分析。

1.2.4 脑网络构建方法

脑功能网络对大脑认知等研究具有重大意义，随着大脑认知活动的变化，脑功能网络也会产生相应的变化[16]。通过构建不同频段的脑功能网络，分析大脑不同频段认知活动对正确记忆与错误记忆机制运行原理的研究具有重要意义。

(1)节点定义：本实验将全部头皮电极作为脑功能网络对应节点。

(2)边的定义：采用皮尔逊相关算法将头皮电极脑电信号值之间的相互联系作为脑功能网络的边。通过计算两两节点间脑电信号的相关程度，建立64×64的关联矩阵R。皮尔逊相关算法是一种计算两直线相关性的算法[17]，假设两个离散的随机变量x、y，这两个变量间的皮尔逊相关系数被定义为两个变量之间的协方差和标准差的商，则这两个变量之间的皮尔逊相关系数公式为

(3)

相关系数变化范围为-1～1，当|r|越接近于1时表示变量x和y高度线性相关；|r|=1时表示变量x和y完全线性相关；|r|=0时表示变量x和y线性不相关。

(3)阈值选取：将已处理的各频段脑电信号分别计算皮尔逊相关系数，构建相关系数矩阵，根据不同的波段选定合适的阈值，构建二值连接矩阵，进而构建分频脑功能网络。

1.2.5 脑网络属性参数

属性参数是脑网络分析的重要依据。分析比较正确记忆与错误记忆不同频带的节点度、介数中心度、聚类系数等属性参数上的差异。

(1)节点度：某一节点的度是描述节点中心性的测度，是指与该节点直接相连的节点的数目，节点度值越大，表示与该节点连接的节点越多，表明该节点在网络中的作用越大。

(2)聚类系数：聚类系数是衡量网络集团化程度的一个重要特征参数，节点的聚集情况可以反映网络集团化程度的高低。

(3)介数中心度：介数中心度反映了相应节点或连接边在整个网络中的影响力，介数中心度越高，表示在网络中的中央化程度越高，作用越大。

2 结果

2.1 行为学数据分析

使用统计软件SPSS22.0对行为学数据汇总，得到如下结果：正确率为71.8%，平均反应时长是961.56 ms；错误率为28.2%，平均反应时长是1 097.99 ms。正确记忆与错误记忆反应时长的配对T检验对比中可以看出错误记忆反应时明显长很多(P<0.05)，差异具有统计学意义。

2.2 脑电能量谱分析

2.2.1 不同脑区能量谱分析比较

为了对脑区的空间联系进行分析，将大脑全部头皮电极划分为前额区、后额区、前顶区、后顶区、颞区、枕区6个脑区进行讨论，如图2所示。

各字母加数字尾标表示大脑各脑区64导电极名称，各电极名称以该脑区英文名称的首字母缩写进行命名，如额、颞、顶、枕分别以F、T、P、O命名，脑部中线电极以英文字母Z结尾，左右半球以数字奇、偶进行区分，耳电极M1、M2作为参考电极

通常脑电波按照频率可分为δ、θ、α、β、γ频段，将完整的脑电信号划分为以下几个频段进行研究，分别为δ波(0.5～3 Hz)、θ波(3～8 Hz)、α1波(8～10 Hz)、α2波(10～12 Hz)、β波(12～30 Hz)和γ波(30～80 Hz)[18]。大量的研究表明不同频段的脑电波与不同的脑认知功能存在重要关联，且不同脑区间影响及参与程度也有很大不同。因此，研究不同脑区不同频段脑电波的能量谱密度具有显著意义。

将正确记忆与错误记忆中不同频段不同脑区的脑电信号进行短时傅里叶变换分析，可得到大脑各脑区的能量谱，再将各脑区能量谱采用T检验分析，结果如表1所示。

采用配对样本T检验对前额区能量谱密度进行对比(表1),可以看出，在大脑前额区，正确记忆与错误记忆δ、θ、α1、α2、β、γ波各频段能量谱均无显著差异(P>0.05)，能量谱差异无统计学意义。

表1 各脑区各频段能量谱密度T检验比较

采用配对样本T检验对后额区能量谱密度进行对比(表1)，可以看出，在大脑后额区，正确记忆与错误记忆δ、θ、α1、α2、γ频段能量谱均无显著差异(P>0.05)，能量谱差异无统计学意义；只有β频段能量谱具有显著差异(P=0.039<0.05)，能量谱差异有统计学意义。

采用配对样本T检验对前顶区能量谱密度进行对比(表1)，可以看出，在大脑前顶区，正确记忆与错误记忆δ、α1、γ频段能量谱均无显著差异(P>0.05)，能量谱差异无统计学意义；θ、α2、β频段能量谱均具有显著差异(P=0.032<0.05，P=0.027<0.05，P=0.002<0.05)，能量谱差异有统计学意义。

采用配对样本T检验对颞区能量谱密度进行对比(表1)，可以看出，与前额区相同，在大脑颞区，正确记忆与错误记忆δ、θ、α1、α2、β、γ波各频段能量谱均无显著差异(P>0.05)，能量谱差异无统计学意义。

采用配对样本T检验对后顶区能量谱密度进行对比(表1)，可以看出，在大脑后顶区，正确记忆与错误记忆δ、θ、α1、α2、γ频段能量谱均无显著差异(P>0.05)，能量谱差异无统计学意义；只有β频段能量谱具有显著差异(P=0.013<0.05)，能量谱差异有统计学意义。

采用配对样本T检验对枕区能量谱密度进行对比(表1)，可以看出，在大脑枕区，正确记忆与错误记忆δ、θ、α1、α2频段能量谱均无显著差异(P>0.05)，能量谱差异无统计学意义；β、γ频段能量谱均具有显著差异(P=0.015<0.05，P=0.030<0.05)，能量谱差异有统计学意义。

由表1可知，涉及差异的脑区分别为：后额区、前顶区、后顶区、枕区；涉及差异的波分别为：θ波、α2波、β波、γ波。θ、α2波仅在大脑前顶区有差异且前顶区是唯一的差异脑区；β波在大脑后额区、前顶区、后顶区、枕区均有差异；γ波仅在大脑枕区有差异且枕区是唯一的差异脑区。

将涉及能量谱密度显著差异的脑区、频段进行了统计，结果如表2所示。可以看出，脑区能量谱密度总差异值由大到小排序分别是：前顶区(0.025 μV2/Hz)、枕区(0.012 μV2/Hz)、后额区(0.004 μV2/Hz)、后顶区(0.003 μV2/Hz)，说明正确记忆与错误记忆在大脑前顶区差异最显著，大脑前顶区θ、α2、β波使得错误记忆过程中大脑活跃度显著高于正确记忆过程；且θ、α2波均是前顶区唯一差异频段，β波能量谱密度差异值由大到小排序分别是：枕区(0.006 μV2/Hz)、后额区(0.004 μV2/Hz)、前/后顶区(0.003 μV2/Hz)，说明大脑前顶区β波并不是引起能量谱差异的最主要的频段，大脑前顶区θ、α2波是引起正确记忆与错误记忆能量谱密度差异的最主要脑区和频段，可以用来区分正确记忆与错误记忆，下面将进行大脑前顶区θ、α2波的差异性研究。

表2 能量谱密度差异值比较

2.2.2 大脑前顶区时频分析

将正确记忆与错误记忆存在最大差异性的大脑前顶区的θ、α2波进行短时傅里叶变换分析对比，结果如图3所示。

根据θ、α2波时频分析结果，将影响大脑前顶区能量谱差异及能量差异的时间因素进行了以下统计，如表3所示。

由图3、表2、表3能量谱密度差异可知，在大脑前顶区，θ、α2波高能量谱持续时间上正确记忆均显著长于错误记忆，但能量谱密度值正确记忆均显著小于错误记忆，反应了较高能量谱的持续时间上对能量谱密度的结果影响较小，错误记忆中两种脑波的活动能量更强[19]。说明高能量谱持续时间上的差异可以用来区分正确记忆与错误记忆，但并不能有效区分正确记忆与错误记忆能量谱差异。

表3 能量谱时间差异比较

2.3 脑网络构建结果

选定正确记忆和错误记忆有显著差异的θ、α2两个波段进行研究，分别建立脑功能网络，将θ、α2波的脑电信号分别计算各节点之间的皮尔逊相关系数，得到不同波段的平均相关系数矩阵，如图4所示。

图4 正确记忆与错误记忆相关系数矩阵图

根据相应频段的相关系数矩阵，通过选取合适阈值构建二值矩阵。为保证分频脑网络连通的最大可能值，阈值选取为使脑网络没有孤立的点，选定θ、α2波脑功能网络的阈值分别为0.68、0.57，构建的二值矩阵如图5所示。

由图5可见，正确记忆与错误记忆θ波相比，6～22号电极对应的后额区与26～31号电极对应的前顶区连接增加明显；后额区内部相互连接增加明显；44～47号电极与51～55号电极对应的后顶区与60～64号电极对应的枕区连接增加明显。

蓝色块表示两节点间无连接，用0表示；黄色块表示两节点间有连接，用1表示

正确记忆与错误记忆α2波相比，27～32号电极对应的前顶区与1～22号电极对应的整个额区连接增加明显；44～59号电极对应的后顶区内部互相连接增加明显；44～59号电极对应的后顶区与45～64号电极对应的枕区连接增加明显。

分别对θ、α2波构建的脑网络连接差异如图6所示。

由图6可见，正确记忆θ波脑功能网络边的数量明显多于错误记忆边的数目，主要表现在后额区、后顶区、枕区，大脑其他脑区正确记忆与错误记忆边连接数量无明显变化。正确记忆α2波脑功能网络边的数量明显多于错误记忆边的数目，主要表现在额区、后顶区、枕区，大脑顶区正确记忆部分边连接数量少于错误记忆；正确记忆前顶区边连接数量较少。

图5、图6均说明θ、α2波正确记忆脑网络连接显著大于错误记忆，差异频段的脑功能网络可以区分正确记忆与错误记忆，θ、α2波脑网络的差异脑区均主要表现在后额区、后顶区、枕区，为进一步具体明确脑网络差异，进行脑网络属性的对比。

蓝色线网络为正确记忆脑网络；红色线网络为错误记忆脑网络

2.4 分频脑网络属性结果

2.4.1 θ、α2脑网络属性参数分析

对大脑θ、α2波的脑网络属性参数分别采用配对样本T检验进行分析，T检验计算为正确记忆-错误记忆，结果如表4所示。

2.4.2 θ、α2波各脑区属性参数对比

由表4可见，θ波节点度配对T检验比较结果为正确记忆与错误记忆平均差值为4.719，差异有统计学意义(P=0.001<0.05)。将具有明显差异的θ波节点度分不同脑区进行差异统计，节点度差值为正确记忆-错误记忆，如表5所示。

由表5可见，各脑区θ波节点度差异由大到小：枕区>后额区>前顶区>后顶区>前额区>颞区，θ波脑网络节点度差异中前顶区并不是差异最明显的脑区，且枕区、后额区明显高于差异均值，贡献较前顶区等其他脑区更大。结果表明，在显著性为95%的前提下，正确记忆与错误记忆θ波节点度有显著差别，正确记忆节点度较高，错误记忆节点度较低。说明θ波工作记忆任务进行时枕区、后额区等脑区连接的越多，则对记忆信息进行编码、提取等加工过程越有贡献，对正确记忆越有利。

表5 θ波节点度差异统计

由表4可见，α2波节点度配对T检验比较结果为正确记忆与错误记忆平均差值为5.375，差异有统计学意义(P=0.001<0.05)。同样将具有明显差异的α2波节点度分不同脑区进行差异统计，节点度差值为正确记忆-错误记忆，如表6所示。

表4 θ、α2波脑网络参数配对样本T检验结果

由表6可见，各脑区α2波节点度差异由大到小：后额区>前额区>后顶区>枕区>颞区>前顶区，α2波脑网络节点度差异中前顶区是差异最不明显的脑区，α2波节点度差异性较大的脑区主要在后额区、前额区，均明显高于差异均值，差异贡献远大于前顶区。结果表明，在显著性为95%的前提下，正确记忆与错误记忆α2波节点度有显著差别，正确记忆节点度较高，错误记忆节点度较低。说明α2波节点度越高，则α2波工作记忆任务进行时前后额区等脑区需要连接其他的脑区越多，对正确记忆越有利。

表6 α2波节点度差异统计

由表4可见，θ波介数中心度配对T检验比较结果为正确记忆与错误记忆平均差值为-0.002，差异无统计学意义(P=0.826>0.05)。结果表明，在显著性为95%的前提下，正确记忆与错误记忆θ波介数中心度无显著差异。说明θ波在工作记忆执行过程中正确记忆与错误记忆涉及到的脑区中央化程度以及对脑网络的影响作用均无差异，且分别对各自的记忆贡献度均无差异。

由表4可见，α2波介数中心度配对T检验比较结果为正确记忆与错误记忆平均差值为0.004，差异无统计学意义(P=0.553>0.05)。结果表明，在显著性为95%的前提下，正确记忆与错误记忆α2波介数中心度无显著差异。说明α2波工作记忆任务进行时，正确记忆与错误记忆网络中央化程度以及影响网络作用均无差异，对各自的记忆贡献度均无差异。

由表4可见，θ波聚类系数配对T检验比较结果为正确记忆与错误记忆平均差值为0.067，差异无统计学意义(P=0.054>0.05)。结果表明，在显著性为95%的前提下，正确记忆与错误记忆θ波聚类系数无显著差别。说明θ波在工作记忆执行过程中脑网络集团化程度无明显差别，节点间记忆信息聚集程度对各自记忆任务进行的贡献度无明显差别。

由表4可知，α2波聚类系数配对T检验比较结果为正确记忆与错误记忆平均差值为0.103，差异有统计学意义(P=0.001<0.05)。将具有明显差异的α2波聚类系数分不同脑区进行差异统计，聚类系数差值为正确记忆-错误记忆，如表7所示。

由表7可见，各脑区α2波聚类系数差异由大到小：颞区>枕区>后额区>前顶区>前额区>后顶区，α2波脑网络聚类系数差异中前顶区并不是差异最明显的脑区，α2波聚类系数差异性较大的脑区主要在颞区、枕区，均明显高于差异均值，贡献较前顶区等其他脑区更大。结果表明，在显著性为95%的前提下，正确记忆与错误记忆α2波聚类系数有显著差别。正确记忆聚类系数较高，错误记忆较低。说明α2波正确记忆进行时颞区、枕区等脑区网络集团化程度较高，大脑节点聚集程度较高，节点信息连接更加密切。错误记忆进行时，颞区、枕区等脑区节点网络集团化程度较低，节点间联系较弱，不利于正确记忆任务进行。

表7 α2波聚类系数差异统计

从脑网络连接及属性的差异结果可知，θ、α2波整体上正确记忆脑功能网络节点度显著大于错误记忆，且发现影响脑网络连接主要差异的脑区并不是前顶区，前顶区θ、α2波正确记忆连接程度及节点度均显著高于错误记忆，α2波正确记忆聚类系数显著高于错误记忆，但能量谱密度值正确记忆均小于错误记忆，其他脑区的情况也是如此。从前顶区最显著能量谱差异与脑网络最明显差异脑区的不同上，可以发现脑网络的连接与能量谱密度大小是有一定影响及联系的，可能是脑区间作用机制的不同使得正确记忆与错误记忆存在显著差别。

3 讨论

由时频分析结果可知，大脑前顶区能量谱及能量差异是大脑各脑区中差异最大的，而θ、α2两个频段的差异最为明显。

正确记忆θ波活动能量小于错误记忆，且前顶区θ波正确记忆的主要任务时间长于错误记忆。θ波能量的增加与信息的编码和记忆提取等许多过程有关，也涉及到工作记忆的活动和与目标刺激相关的注意力分配，且与持有的信息量成正比，即负荷量越大，θ波活动能量越大[20-22]。正确记忆中被试检索到测试词与学习词一致对应率较高，判断为出现过，θ波活动增加，记忆负荷难度较小。可以推断出对学习过的旧词进行记忆提取，这个过程也可能涉及到信息的再次编码，主要任务时间约为160 ms，θ波活动在原来的基础上可能会有所增加，但是编码信息负荷较新信息低，推断出此过程记忆提取产生的θ波占主导。错误记忆中，被试检索到测试词与学习词不对应率较高，判断为未出现过，实际是检索信息时出现了暂时遗忘。由于被试出现了暂时遗忘，因此检索信息时不能准确来对应所记词汇，结果同样导致θ波活动能量会增加，被试测试阶段相当于对新词从新编码，编码新信息负荷量要更高，且能推断出编码新信息所需的θ波活动能量要高于准确记忆提取过程的θ波活动能量，主要任务时间约为60 ms，结果为θ波在错误记忆中活动能量更大。因此在工作记忆熟悉状态下，检索过程中不考虑其他因素，大脑前顶区θ波新信息的成功编码能量高于正确记忆提取的能量，且编码新信息的主要任务时间大于正确记忆的提取任务时间。

相关研究证明了α波活动变化与神经生理和工作记忆认知过程等密切相关[23]。对于α2波，同样也发现正确记忆α2波活动能量小于错误记忆，α2波差异脑区正确记忆主要任务时间长于错误记忆。α1波实际上反应了一种阶段性警觉性，即一个词汇结束后黑屏到下一个词汇开始的这段时间，人脑正实时处理资源分配[24]；Steiger等[25]研究发现α1波与α2波具有相反活动量差异的趋势。本实验中正确记忆与错误记忆对被试的阶段警觉性差异不明显，即在大脑的全部脑区中，被试受词汇事件刺激产生的α1波能量对正确记忆与错误记忆无显著性差异，选择性注意以及大脑处理分配资源无显著差异。α2波是快速有选择的反应记忆的过程，有研究指出该选择性过程表现与抑制处理任务无关信息的作用一致[26]。该过程涉及到对材料的选择性记忆和处理对应的记忆信息，同时反映了对与任务无关信息注意的抑制能力，从而决定了从工作记忆系统内存中检索信息的速度。正确记忆与错误记忆的差异，发现只在大脑前顶区存在差异，其余脑区均无差异。正确记忆，主要任务时间约为230 ms，这段时间测试词的再现使得被试产生准确的选择性记忆识别，记忆搜索测试词在学习词记忆中的编码，即测试词在学习词中出现过。错误记忆，主要任务时间约为160 ms，测试词的再现使得被试产生不准确的选择性记忆识别，记忆搜索测试词搜索不到在学习词记忆中的编码，即被试认为测试词在学习词中未出现过。错误记忆检索处理发生要慢于正确记忆发生，主要任务处理时间较短，可能是错误记忆搜索测试词过程中，由于不能快速搜索到该对应学习编码使得搜索路径变长，搜索暂时存储的记忆速度变快，持续时间变长，脑波活动能量较正确记忆更高。

通过对上述差异频段的分析，可以发现差异频段中θ、α2主要任务时间均为正确记忆长于错误记忆，但错误记忆中差异波段活动能量均显著大于正确记忆，说明主要任务时间并不是影响脑波活动能量大小的主要因素。对全部脑区网络连接及属性差异结果进行分析，发现正确记忆中大脑后额区、枕区θ波与大脑前后额区、后顶区α2波节点度均显著高于错误记忆，大脑颞区、枕区、后额区正确记忆α2波聚类系数显著高于错误记忆。θ、α2波介数中心度均无显著差异。总之，本实验中时频差异分析主要发现了在大脑前顶区，错误记忆θ、α2波活动能量明显高于正确记忆，且θ、α2波主要任务时间正确记忆长于错误记忆；分频脑功能网络差异分析发现了枕区、后额区θ、α2频段的脑网络连接正确记忆显著大于错误记忆，可以发现正确记忆与错误记忆的频段活动能量差异与相应的分频脑功能网络的差异并不完全一致，进一步说明了可能存在不同频段脑区间的相互作用机制使得正确记忆与错误记忆存在显著差异，并且发现了θ、α2波脑功能网络连接越密集对正确记忆贡献越大，可能这样的密集网路有利于正确记忆信息的快速传递。对全部被试进行行为学数据统计分析，发现了错误记忆反应时间显著长于正确记忆，均表明正确记忆与错误记忆的差异是明显的，说明被试出现暂时遗忘情况下的错误记忆与被试正确击中情况下的正确记忆思考时的模式是截然不同的。

4 结论

设计了基于DRM范式改进的脑电实验，采集了14名被试的脑电信号，对脑电信号分别作δ、θ、α1、α2、β、γ波的能量谱差异分析以及显著差异频段脑功能网络分析，并结合行为学数据分析进行了正确记忆与错误记忆的差异性探究。对工作记忆中正确记忆与错误记忆实验的差异性探究，主要进行了脑电数据θ、α2差异波的对比分析，发现脑波活动能量差异受多种因素影响，得出如下结论。

(1)各脑区各频段活动能量差异中最显著的是大脑前顶区的θ、α2波，脑功能网络差异中最活跃的脑区是大脑后额区；前顶区的θ、α2波活动能量，错误记忆显著大于正确记忆；前顶区θ、α2波主要任务持续时间，正确记忆显著大于错误记忆；后额区θ、α2波脑功能网络信息传递数量及节点度属性，正确记忆显著大于错误记忆；后额区α2波聚类系数属性，正确记忆显著大于错误记忆。行为数据中反应时长，错误记忆显著长于正确记忆。且发现主要任务持续时间因素并不能有效影响脑波活动能量，但在正确记忆与错误记忆中却存在显著差异。另外，通过对比发现，无论正确记忆还是错误记忆，后额区θ、α2波大脑活动能量均大于前顶区，且后额区正确记忆与错误记忆大脑活动能量无显著差异，后额区与前顶区之间的正确记忆功能连接显著大于错误记忆。θ波功能信息传递贡献最大的脑区是后额区，α2波功能信息传递贡献较大的脑区是后额区、后顶区，我们推论正确记忆与错误记忆θ波活动能量差异可能由后额-前顶记忆机制的不同造成的，α2波活动能量差异可能是后额后顶-前顶记忆机制的不同导致的，θ、α2波的记忆任务信息通过这样的主要机制，会在前顶区表现出明显的不同，即正确记忆的大脑活跃程度相对错误记忆均是显著降低的。以上差异结论均可以区分正确记忆与错误记忆。

(2)正确记忆与错误记忆的差异性研究证明，从时频域差异分析发现的脑波活动能量差异到脑网络差异分析发现的脑区功能连接差异，两种记忆各方面均有显著差异表现，差异原因可能是后额-前顶记忆机制。若工作记忆中大脑前顶区θ、α2波活动能量较低，且主要任务过程中高活动能量持续时间较长，处理各自记忆任务时的后额区与前顶区θ、α2波脑网络连接通路越多，则对正确记忆越有利，出现错误记忆越困难，即正确记忆越易实现。主要从时频域及脑功能网络上对正确记忆与错误记忆的差异性进行了探究，为更好的揭示正确记忆与错误记忆脑机制运行及更好的区分正确与错误记忆提供了新的思路。