CMMM 医学中的计算和数学方法 1748-6718 1748-670x. Hindawi出版公司 10.1155 / 2016/2816567 2816567 研究文章 厌恶情绪加工的神经调节:独立成分分析研究 http://orcid.org/0000-0002-9090-7663 Romero-Rebollar 塞萨尔 1 http://orcid.org/0000-0002-7390-0814 Jimenez-Angeles 路易斯 2 Dragustinovis-Ruiz Eduardo Antonio. 1 http://orcid.org/0000-0001-8072-3927. 麦地那 - bañuelos 维罗妮卡 1 Serino 西尔维亚 1 神经影像实验室 电气工程系 Metropolitana自治大学 09340年墨西哥城 墨西哥 uam.mx 2 生物医学系统系 工学院 国立大学Autónoma de México 04510墨西哥城 墨西哥 unam.mx 2016年 8 8 2016年 2016年 19. 02. 2016年 14. 07. 2016年 2016年 版权所有©2016Césarromero-Rebollar等。 这是在Creative Commons归因许可下分发的开放式访问文章，其允许在任何介质中不受限制地使用，分发和再现，只要正确引用了原始工作。

情绪加工在社会交往中具有重要作用。我们报告了独立成分分析的结果，在fMRI上获得了面孔情绪加工的范式。结果表明，一个独立的成分，主要是小脑-内侧额叶，具有与恐惧加工相关的正向调节。此外，另一个独立的成分，主要是海马旁-前额叶，显示出一种负调节，可能与情绪刺激的内隐重评价有关。独立成分分析可以作为一种方法来理解复杂的认知过程及其潜在的神经动力学。

 1.介绍

情绪处理对社会交往至关重要。研究表明，每当观察到带有负效价的情绪面孔(如恐惧或愤怒)时，神经元和行为反应都会得到促进。据报道，对情感恐怖面孔的感知表明存在间接刺激，可能潜在地威胁到个人的完整性[ 1］.

恐惧的情感面的处理具有重要的社会角色，因为它触发了能够引发内脏响应的情绪信息，从而实现了保护身体完整性的必要行动[ 2］.它还允许通过检测他人的情绪状态来调节我们在社会交往中的反应，通过控制或减弱行为;这是由于人类通过持续推理和经验标记来有意识地评估情感刺激的能力[ 2- - - - - - 4］.

已经描述了涉及情绪处理的大脑电路;它主要由Amygdala，前刺，insula，instorals cortex（主要是腹侧和横向眶内部分）组成，以及时间瓣的前部部分[ 5- - - - - - 7］.

FMRI研究中使用了几种范式以评估情感面的处理。报告了实验，从情绪面对的被动感知到包括受试者必须产生涉及决策的行为应答的条件;在这种情况下，响应可以是隐含的，即关于刺激的身份或性别的选择或判断，或直接评估情绪的刺激或明确的选择。在健康和临床群体中报告了一致的调查结果，描述了当厌恶情感面与中性面部相比，主要是在Amygdala中时的大胆反应的增加;额外地区，如优质的额相回到，内侧前陀螺，眶内皮质和口腔内皮质;颞子区域，包括优越和内侧颞克鲁斯;其他地区，如梭形回物，insula，前铰接等结构[ 8- - - - - - 11.］.

厌恶面孔的加工过程也被认为是消极情感的一个生物标记，它与神经精神疾病和适应不良人格特征有关。在最近的一项研究中,据报道,一个affective-cognitive偏见(或更快响应刺激的倾向)促进恐惧面孔的识别,并导致更短的反应时间(相对于中性面孔),将积极与双边增量的腹内侧皮层,左subgenual皮层,右侧尾状核活动。这种偏见还与人格特质有关，比如避免伤害[ 1］.在另一个研究中，在海洛因依赖性受试者中进行，观察到左杏仁达达拉活动的增加，当在恐惧的脸部条件下给予参与者时，观察到左杏仁醛活性;这种增加与与压力相关的其他措施正相关[ 12.］.

人脸匹配任务(FMT) [ 2， 13.]是研究情感加工最常用的范式之一;不同的版本已经被改编，考虑了几个条件，但所有的版本都允许内隐和外显的情感处理评估，包括厌恶情绪，如恐惧或愤怒(见任务描述的材料和方法)。在几项主要基于感兴趣区域(ROI)分析和小体积校正分析(SVC)的研究中，杏仁核与FMT分辨率有关，特别是在厌恶状态下[ 2， 13.];此外，除杏仁核外，其他过度活跃的区域，如腹内侧皮质、眶额皮质、岛叶和前扣带，在不同的情感性障碍患者群体中，例如急性应激[ 14.，抑郁发作[ 15.- - - - - - 17.，第一次精神病发作[ 18.］.这些发现表明，FMT期间的表现可以被认为是对厌恶刺激的情绪反应的生物学标记，此外，它还是以情绪高敏感为特征的情感性障碍发展的一种一致的遗传易感性内表型[ 19.- - - - - - 21.]和冲动，侵略和暴力等特征[ 22.］.

fMRI获得的BOLD信号基于广义线性模型(GLM);它的传统分析存在一些局限性:一方面，它假设体素的独立性，这使得BOLD信号研究局限于大量的单变量分析，在大多数情况下无法捕捉生物学的合理性原则，即一个过程背后的生物机制，如认知功能;另一方面，它需要一个基于血流动力学响应的参考模型，这使得基于GLM的分析不如其他方法灵活[ 23.］.

研究和表征与认知过程相关的神经网络的另一种方法是功能连通性;对于它的研究，提出了几种通常表示对观测数据的统计依赖性的技术。其中，独立分量分析(Independent Component Analysis, ICA)是一种多元技术，可以将观测到的BOLD信号分解为神经网络或独立分量(Independent components, ICs)。ic是指同时被激活的功能独立的神经网络[ 24.］.在消除噪声相关的信号和正确的选择之后，这些IC表示一组大脑结构的活动调制，在FMRI的情况下，与刺激呈现或给定条件的时间相关。该技术不依赖于参考模型，并且作为最终结果允许分析组件，而不是体素;也就是说，每个组分所代表的脑区域具有与感兴趣的认知过程相关的类似响应，并显示暂时相干波动[ 23.］.

将独立成分分析(ICA)应用于观察情绪加工过程中的神经网络调节的研究尚不多见。Escartí等[ 25.]使用听觉范式，他们操纵了“情绪基调”对于对照组，他们报告了四种IC与情绪刺激，位于颞率，前迁移率，肢体，肢体和枕梗塞和枕骨区域的情绪刺激。然后将肢体 - 皮质型IC进行比较，在精神分失症受试者之间，没有听觉幻觉，并且它们在对照和非血糖受试者之间发现了类似的行为，而精神分裂症患者具有幻觉的患者呈现该组分的多动件。

在另一项基于ica的研究中，一组边缘型人格的女性与对照组进行了比较。研究采用了中性、掩饰恐惧和显性恐惧面孔的范式;对反应的分析产生了一个双侧组成部分，其中包括杏仁核，作为“种子”，在明确的恐惧条件下，杏仁核与前扣带的吻侧部分共同激活;这种功能连通性在边缘型人格组中得到了增强[ 26.］.

Broicher等[ 27.研究发现，在被动观看强烈恐惧面孔视频时，杏仁核IC与颞区、额区、前扣带区、海马区和小脑区共同激活;一组颞叶癫痫患者杏仁核与上述区域的功能连通性降低。

ICA还有助于描述基础或静息状态下的主动网络;已经有人提出，这些网络对某些病理的发展有很强的贡献。在一项针对被强奸女性青少年的研究中，与对照组相比，恐惧的面孔刺激被用来观察与静息状态相关的三个网络的活动调节:额-顶叶、额-扣带和默认模式网络(DMN)。作者报告说，主要由前岛叶和前扣带组成的额-扣带网络在恐惧条件下表现出更活跃的活动，尤其是在遭受强奸事件的女性中[ 28.］.另一项相同方向的研究发现，与DMN重叠的结构(前额叶内侧皮质、腹前扣带和楔前叶)对情绪刺激表现出负性调节或失活动，这表明DMN参与了对内部情绪处理的监控[ 29.］.

据我们所知，已经报道了使用FMT的一项关于功能连接的研究。我n that work, the time courses corresponding to the amygdala were extracted and correlation maps were computed between these time courses and those corresponding to all the other voxels, with the purpose of describing how the amygdala’s activity modulates the rest of the regions when processing aversive emotions. It was reported that the right amygdala activation had a negative modulation on medial and superior frontal regions, anterior cingulate, inferior parietal, precuneus, and cuneus. On the other hand, the right amygdala activity modulated positively the activities of inferior frontal gyrus, insula, and superior temporal and subcortical regions [ 30.］.

总之，关于情绪处理中涉及的大脑区域的结果一直在文献中一致。然而，据报道，使用近似功能连接的研究，例如ICA，捕获生物合理性的原则，了解认知处理的基础;也就是说，它评估了时间相干神经网络的正负调制。此外，ICA尚未用于分析对广泛使用的FMT范例的反应，这已被建议作为情绪反应性的良好生物学标志物，并且作为对情感障碍和不良行为的发展的可靠内肉型遗传易感性。因此，本研究的目的是使用独立的分量分析表征通过FMT测量的厌恶情绪处理的神经网络。我们假设与可怕的刺激加工有关的IC将对应于涉及对厌恶情绪刺激的感知和调节的脑区域，以及负面情感，例如前额定，腹部，胰腺癌和前颞区域。

 2.材料和方法 2．1.参与者

样本由10名健康成人(5男5女)组成，平均年龄为 25. ± 5.29 年和平均数 15．5 ± 2.32 (有关样本选择的详细信息，请参阅补充材料表S1，网址: http://dx.doi.org/10.1155/2016/2816567）.所有科目签署了知情同意;他们没有得到他们参与的经济补偿;该项目由Centro Nacional deInvestigaciónnivenenologíaeversionAciónMédogica的伦理委员会批准批准。

 2.2。FMRI范式

人脸匹配任务(FMT)的自适应[ 2， 13.]开发;在这种知觉任务对象看到三个脸,他们必须选择一个相同的两副面孔(上)在屏幕底部的表面,所以它是一个隐式的情感的任务的主题做了一个判断刺激的身份。试验采用事件相关设计。研究人员展示了48张情绪面孔(24张中性面孔，24张恐惧面孔)，这些面孔来自一组情感面孔[ 31.］.另外，在24个感觉-运动控制刺激中，情绪面孔被室内场景取代，与情绪面孔交错呈现。每个试验以伪随机顺序在2000毫秒内呈现，刺激间隔为2100毫秒。综上所述，fMRI范式包括三种情况:厌恶情绪加工(恐惧)、中性情绪加工(中性)和感觉-运动控制(控制)(图) 1）.实验范式由E-Prime 2.0软件（心理学软件工具，匹兹堡，PA，USA）提出;刺激以粗体屏幕（剑桥研究系统）预测;使用双键响应垫（电流设计）记录反应时间（RT）。

FMT条件。（恐惧。（b）中性。（c）控制。

 ２.３.图像采集

结构和功能磁共振图像在飞利浦3T Achieva扫描仪(飞利浦医疗系统)使用8通道SENSE头线圈。采用梯度回波平面成像(EPI)序列获取功能图像，参数如下:TR = 2000 ms;TE = 28ms;获取矩阵= 80 × 80;体素大小= 1.87 mm × 1.87 mm × 5 mm;切片厚度= 4mm;间隙= 1mm;翻转角度= 90°;FOV = 128 × 128 mm;24个轴向切片，采集顺序=交错。 A 3D T1-weighted structural image was acquired for coregistration with the following parameters: TR = 7.5 ms; TE = 3.7 ms; acquisition matrix = 240 × 240; voxel size = 1 mm × 1 mm × 1 mm; slice thickness = 2 mm; no gap; flip angle = 8°; FOV = 256 × 256 mm.

 ２.４.图像预处理

采用统计参数制图软件(SPM12， http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/)在Matlab 2014b (Math Works, Natick, MA, USA)中实现。将功能图像重新对齐至第一体积，切片时间校正，与结构图像共配准，归一化到体素大小为2 × 2 × 2mm的MNI空间<年代up>3.，然后用8mm的高斯半whm核进行平滑。

 2.5。GLM分析

每个受试者的第一级分析使用SPM12进行;三种实验条件包括作为回归流器，在没有衍生物的情况下施加官方血流动力学反应函数。每个受试者的六个运动校正参数也包括在模型中。截止点128秒的高通滤波器被应用于时间序列。获得了以下对比的统计图像 P < 0.005 (未调整的), k ＝ 10. :面孔加工激活(中性+恐惧>控制);恐惧激活(恐惧>中立);由感觉-运动活动控制的恐惧激活(恐惧>中性+控制)。

通过一个样本进行二级全脑分析 t 使用在一级分析中获得的对比度图像进行测试 P < 0.005 (未调整的), k ＝ 10. ．根据Talairach和Tournoux的立体定向图谱进行坐标标注[ 32.，在Talairach客户端工具[ 33.， 34.］.这些结果示于了补充材料的表S2和图S1，S2和S3中。

 2.6。独立成分分析(ICA)

ICA采用GIFT软件( http://icatb.sourceforge.net/）.评估独立组件(ICs)的过程包括以下几个步骤:首先，根据最小描述长度准则(MDL)估计最优的ICs数量[ 35.］.然后通过主成分分析进行两步数据减少[ 36.］.然后对集成电路进行分解，以获得之前通过MDL估计的组件的最终数量;在本研究中，这一步是使用Infomax算法进行的[ 37.］.一个可选的步骤是通过ICASSO测试估计ic的稳定性[ 38.］.然后，考虑ICA和数据约简步骤的结果，使用反重建方法计算集成电路的空间映射和相关的时间过程[ 39.］.ic被规范化为 z -scores。

GIFT使用随机因素分析(一个样本)来确定与每个时间过程相关的大脑结构 t -test)，在SPM8中实现，阈值为 P < 1 × 10. - 12. FDR-corrected; k ＝ 30. ．这一过程允许获取每个集成电路中功能相连的大脑结构的空间图。

在本研究中，通过MDL估计了29个ICs;采用Infomax算法，采用ICASSO方法进行20次迭代。与每个集成电路相关联的数字 （ 我 C 1 ， 我 C 2 ， ．.. ， 我 C 29. ） 是任意的，对应于GIFT平台的输出。

感兴趣的资讯科技总监通常选择如下[ 40- - - - - - 42.]：

必须移除ICASSO中稳定性指数<0.9的ic;在目前的研究中，没有一个估计的ICs被排除使用这个标准。

根据SPM8中包含的灰质(GM)、白质(WM)、脑脊液(CSF)模板对ICs进行空间排序;这些ic的值 R 2 > 0.02 WM, R 2 > 0.05 以及那些价值为 R 2 GM比WM少，CSF也被丢弃。在本研究中，执行此步骤后，6个ICs的值为 R 2 > 0.02 对于WM被丢弃;没有IC R 2 > 0.05 发现了CSF;和8个ICS R 2 转基因的价值小于其他组织获得的转基因。

其余15个ICs使用第一级分析的模型估计进行临时排序(多元回归方法)，以获得与实验条件(控制、中性和恐惧)相关的beta值。β值代表了与血流动力学反应相关的事件发生时间相关的ICs活动的调节。这种调节可以是正的，也可以是负的，分别对应于刺激加工过程中的激活或失活模式。

2.7。统计分析

使用SPSS 20软件（SPSS，Chicago，IL）分析反应时间和正确响应的数量。正常分布的正确响应数量（ P 年代 < 0.05 因此，对相关样本使用弗里德曼测试进行分析。两两比较采用相关样本的Wilcoxon符号秩检验进行分析，并以 P < 0.05 被采纳。通常分布反应时间（ P 年代 > 0.05 (夏皮罗-威尔克)，并使用重复测量方差分析;“条件”为被试内部因素，分为控制、中立和恐惧三个层次;一定程度的 P < 0.05 被采纳。

IC的统计分析如下进行：因为剩余的15个IC通常是分布式（ P 年代 > 0.05 ，Shapiro-wilk），进行每个IC的重复测量Anova，以检测在每个条件下差异差异的那些IC，因为在三个水平（对照，中性和恐惧中，包括对象因子“条件”。）.之后进行了另一种对每个IC的反复测量Anova，以检测中性和恐惧面之间的调节的差异，因为受试者内容因子“条件”包含两个水平。使用SPS 20进行这些分析;一种重要性 P ≤ 0.05 被采纳。

 3.结果与讨论 3.1。行为性能

条件之间的正确响应（Cr）的数量统计学不同（ P ＝ 0.001 ，弗里德曼）在所有情况下。在控制条件下，受试者更准确（Cr = 23.8±0.42），然后是恐惧条件（Cr = 22.8±0.63），最后是中性条件（Cr = 21.5±1.17）。成对比较表明所有条件都不同（控制与中性相比 P ＝ 0.005 ；控制与恐惧 P ＝ 0.020 ；中性和恐惧 P ＝ ０．０２３ ,所有Wilcoxon)。

“条件”对反应时间的主要影响被发现( F 2,18 ＝ 20. ， 399 ， P < 0.000 ）.在控制条件下(967.4±201.35 ms)，恐惧条件下(1057.2±215.25 ms)，中性条件下(1207.69±297.92 ms)，被试的反应速度更快。根据两两比较的结果，所有的条件都是不同的。

与恐惧面孔处理相关的准确性增加和反应时间减少与之前的报告一致，表明在类似FMT的任务中，注意力的转移是在情绪处理过程中被操纵的[ 43.］.对厌恶情绪刺激(恐惧)的处理速度被解释为对恐惧刺激进行分类的认知-情感偏差，即使在健康人群中也是如此。有研究表明，这种偏见与人格特征有关，如伤害性回避，而这与焦虑症的临床特征无关[ 1］.在本研究中，纳入标准之一是根据贝克焦虑库存的正常焦虑程度;因此，这种速度在恐惧刺激的分类中可能与我们对象的更谨慎的个性相关，这并不意味着情绪障碍发展的危险因素[ 44.］.

 ３．２．ICA的结果

在3条件（控制，中性和恐惧）中的IC比较允许检测IC2的调制在条件下不同（条件的主要效果： F 2,18 ＝ 4．5 ， P ＝ 0.025 ）.成对比较表明差异在于控制和恐惧条件（ P ＝ 0.003 ）;这个成分在恐惧条件下表现出负向调节。在GIFT中采用默认选项实现的“Write Talairach Table”功能用于检测IC2内具有强负调制的区域。由于功能连接的大脑区域，IC2被命名为“海马旁-前额叶” 1， 数字 2和 3.）.

在恐惧条件下，IC2内具有强烈负调节的功能连接脑区。

集成电路 区域 英航 体积（CC）左/右 随机效应：最大  t 值( x ， y ， z ）， 剩下 随机效应：最大  t 值( x ， y ， z ),对
IC2 parahippocampal-prefrontal 海马旁回 35,36 0.1/0.1 6.3(−36、−32、−20) 3.6（24，-22，-22）
较差的额相回归 9 0.2 / 0.0 5.5(−48,5,29)
梭状回 37. 0.1/0.1 4.7(−46、−55、−17) 3.8(55，−49，−18)
前扣带 0.0 / 0.1 4.6（10,17,25）
Subgyral 6 0.1/0.2 4.0（-10，-44,11） 4.5(24，−7,56)
中间颞克鲁斯 21. 0.1/0.1 4.3(−40，−63,27) 3.9（51，-43，-13）
丘脑 0.0 / 0.1 4.1(10，−11,15)
undus 34. 0.1/0.0 3.9(−14，−7，−22)
核外 0.1/0.0 3.9（-4，-15,14）
劣质顶叶叶 0.0 / 0.1 3.7(36，−24,27)
中央前回 0.1/0.0 3.6(−53,4,35)
拒绝 0.1/0.0 3.6（-50，-57，-19）

注意：IC =独立组件;Ba = Brodmann地区。

IC2“海马旁-前额叶”的空间激活图和时间历程，彩色条表示 t 值。

人脸匹配任务三种条件下的IC2调制。 P * < 0.05 ．

在这项分析中，包括感觉-运动控制条件，允许观察到IC2“海马旁-前额叶”的负性调节包括涉及情绪面孔加工的结构。需要注意的是，在两两比较中，恐惧条件不同于控制条件;然而，中性条件也有负向调节，与其他两种条件没有不同，这表明这种负向调节可能与情绪面部刺激的处理有关。值得注意的是，有报道称，中性面孔处理与非中性情绪条件的神经基质相同，唯一的区别是，这些大脑结构中神经元差异反应的定义是敏感性，这取决于情绪条件[ 3.， 4， 45.］.据全脑分析报告，中性状态与恐惧状态并无不同。 46.，这表明中性面孔处理涉及到一些情绪贡献。

由于我们的目的是表征厌恶加工过程中功能连接的脑网络，并且考虑到中性条件和恐惧条件之间的唯一区别是表达的情绪，中性条件代表了更微妙的恐惧加工控制条件;因此，通过对两种条件的多元回归得到beta值。重复测量方差分析显示厌恶情绪加工(IC4)有显著的相关成分(条件的主要影响: F 1，9 ＝ 5.99 ， P ＝ 0.037 ）.该成分在厌恶情绪加工过程中呈现出一种正向调节模式;对应的网络包括额叶、边缘、枕叶、颞叶和小脑，故命名为“小脑-内侧-额叶”(表) 2， 数字 4和 5）.

功能连接的大脑区域，在恐惧条件下IC4内具有强烈的正调制。

集成电路 区域 英航 体积（CC）左/右 随机效应：最大  t 值( x ， y ， z ）， 剩下 随机效应：最大  t 值( x ， y ， z ),对
IC4 cerebellar-medial-frontal 拒绝 3.3/2.0 9.7(−26、−67、−22) 7.0(30，−61，−17)
核外 0.1/0.1 4.4（-2，-23,9） 6.7(2，−23,9)
Culmen 0.4/0.3 6.4（-26，-53，-19） 6.0(8，−68，−8)
楔片 17. 0.2 / 0.3 5.8（-24，-85,12） 4.8（16，-91,3）
小舌 0.2 / 0.0 5.6（-26，-79，-23）
劣质枕的回归 18. 0.3/0.0 5.5（-18，-90，-9）
舌回 18,18 0.5/0.8 4.6（-8，-86，-14） 5.4(30、−70、−7)
梭状回 19日,37 0.5/0.3 4.8(−36、−80、−14) 5.2（26，-68，-7）
块茎 0.2 / 0.0 5.1(−46、−61、−24)
中枕瘤子里 0.3/0.6 5.0（-26，-89,10） 5.0(24，−91,5)
卓越的额相回归 6 0.0 / 0.1 4.8（6,19,60）
中央前回 4 0.2 / 0.0 4.2(−36，−19,56)
Subgyral 0.0 / 0.1 4.2(44，−63，−7)
蚓部的Culmen 0.1/0.0 4.0(−2，−66，−7)
内侧额叶脑回 6 0.0 / 0.1 3.9（2,47,42）
沮丧衰退 0.1/0.1 3.7（-2，-72，-10） 3.7(4，−69，−12)
丘脑 0.0 / 0.1 3.7（4，-19,8）
Pyramis. 0.1/0.0 3.7(−4，−75，−23)
海马旁回 0.1/0.0 3.6（-16，-31，-5）
颞回 0.0 / 0.1 3.6(44, 20，−18)

注意：IC =独立组件;Ba = Brodmann地区。

IC4“小脑-内侧-额叶”的空间激活图和时间进程，彩色条表示 t 值。

面孔匹配任务中性和恐惧条件下的IC4调节。 P * < 0.05 ．

从比较中性和恐惧条件获得的结果显示在跨越小脑内侧前沿的网络中的阳性调制，其也包括颞区的激活。在ParahipPocampal，Frontal和Fusiform Gyrus等地区的激活是根据在被动视图中的面部情绪处理和识别的范式中报告的研究结果[ 10.]，移位注意力焦点[ 11.]和隐含的情感任务[ 12.］.具体来说，我们的结果与那些在厌恶情绪条件下(恐惧和愤怒的面孔)对运动控制任务(几何形状)使用FMT的报告一致[ 2， 16.］.

值得注意的是，使用FMT的研究具有条件之间对比度的方法差异。传统上，报告的结果基于与涉及几何形状配对的控制任务相比的激活厌恶情绪（恐惧+愤怒）。使用FMT的优点之一是其作为与负面情感相关的障碍和行为性状的生物标志物的潜在价值[ 14.， 17.， 18.， 20.- - - - - - 22.］.有人认为，对恐惧面孔的处理在社会交往中扮演着重要的角色，因为它允许通过观察他人的情绪状态来调节行为反应。 3.］.从这个意义上说，负面情绪更多地与恐惧有关:恐惧刺激导致痛苦状态，这被观察者感知到，促进了社会情绪的适应反应[ 47.］.因此，我们认为，使FMT适应恐惧条件，并与中性条件进行直接比较，可以让我们检测到可能与消极情感更相关的神经网络。

另一方面，以往的FMT研究主要集中于杏仁核的激活，采用roi和SVC分析，对杏仁核在厌恶情绪加工中的作用得出了非常一致的结果[ 14.， 17.- - - - - - 19.］.从这个意义上讲，我们的结果不是根据中性和恐惧条件之间杏仁达拉的差异激活;这可能是由于先前研究中使用的分析的差异和本研究。

基于ICA和FMT的种子研究产生了有趣的结果。种子分析基于ROI的时间过程的提取，这与刺激的呈现相关;然后在剩余体素的时间课程和ROI的时间过程之间获得相关图[ 30.］.利用种子分析研究了厌恶情绪条件下的杏仁核激活;这种激活调节了大脑结构的功能连接，包括在本研究中报道的内侧额枕IC4 [ 26.， 30.］.因此，本研究中使用的分析可能足够敏感，以检测涉及厌恶情绪处理的Amygdala外的其他地区的调制。ICA和FMT的其他研究专注于调制休息状态，例如DMN和整个枢纽网络，得出结论，这些网络中报告的调制可以是情绪反应性和内部情绪监测的良好指标[ 28.， 29.］.有趣的是，Cisler等人使用的刺激。[ 28.是恐惧面孔，额扣带网络的活动与内感受感觉整合有关，这表明恐惧条件下活动的增加与适应性反应的发展有关。

其中一个结构显示了在IC4恐惧条件下的时间相干调节是颞上回。它前部的这个区域在解剖学上与眶额皮层和杏仁核相连[ 5， 48，有报道称，这些区域之间结构连接的改变可能会导致与情绪处理改变相关的行为，如暴力[ 49］.在动物和人类模型中，颞上回与社会情绪处理有关[ 5， 50表示这种结构的解剖和功能完整性对于社会互动至关重要，因为它允许调制可接受的社会反应。

在关于定义社会行为的抽象概念的处理过程的fMRI研究中，已经报道了健康受试者右侧颞上回前区域的激活[ 51];这是相关的，因为已经提出了这些社会行动的知识以及情感认可和表达，对建立和维护关系至关重要[ 51， 52］.

IC4中的其他结构在恐惧条件下的调节是有趣的，它们属于小脑。通过ICA可以检测到这些区域在功能上与参与情绪处理的皮质下区域相连接。小脑在诸如情绪处理等高级功能中的调节作用已经被描述过;事实上，已经有研究表明，小脑损伤会在情绪处理和社交技能方面产生显著的临床改变[ 53- - - - - - 55］.最近一项关于静息状态下功能连接的研究表明，以情绪处理异常为特征的暴力行为与小脑-前额皮质神经网络的功能障碍有关，该神经网络在控制组和暴力组之间连接不同[ 56］.静息状态下的这一证据，以及本研究IC4内正性调节和小脑功能连接的结果，提示小脑参与了情绪加工。

另一个有趣的发现是IC2的负面调制，如前所述，包括涉及情绪处理的区域。

ICA允许将观察到的粗体信号分解成独立组件;然而，这种技术的限制是检测认知过程的哪个状态或刺激特征与每次过程相关的准确性[ 24.］.我n order to understand the type of modulation of the ICs of interest (i.e., IC4 had a positive modulation in the fear condition while IC2 presented a negative modulation to facial stimuli), the coefficients of temporal correlation between the onsets of fear and the time courses of these two components were reviewed. We observed that the correlation of the positively modulated IC4 was higher than the correlation of the negatively modulated IC2 ( r 我 C 4 ＝ 0.1 ； r 我 C 2 ＝ 0.07 ），这可能表明在这些组件中观察到的活动可以与情绪处理的不同方面相关联。也就是说，阳性调制的IC4可以与情绪刺激的感知和整合相关联，而产生的负调制的IC2，其与恐惧刺激的发作和包括与情绪处理相关的结构的情况下不太关联，可能与情感的监管过程相关联．从这个意义上讲，据报道，重新评估技能的培训减少了对刺激刺激的刺激反应，从而引起面部情绪处理所涉及的脑区情绪反应[ 57］.在行为研究中，情绪刺激的重新评价甚至以一种内隐的方式存在;也就是说，要减少情绪反应，并不需要高度的情绪意识[ 58］.本研究的样品可能是由健康受试者组成的，具有隐性机制，其对情绪刺激的重新评估，可在加工情绪刺激过程中表达为活性区域的阴性调节。

作为本研究的一个局限性，我们认为情绪刺激的重评价现象可能与IC2负性调节有关。在未来的研究中，做一个实验设计来直接评价这一现象将是很有趣的。其中一个优势是FMT的修改，包括与消极情感更直接相关的恐惧刺激。正如前面提到的，FMT被认为是一种很好的人格特征生物学标记。

 4。结论

综上所述，本研究的结果使我们观察到，有时间相干的神经网络，其调节，积极或消极，有助于复杂的现象，如情绪加工。通过不同的统计策略，我们能够解开情绪处理的某些方面，也检测到涉及面部和情绪处理的大脑结构中的差异调制。

ICA具有在观察到的粗体信号的分解中具有优势，并且具有重要的临床价值，以在认知处理期间检测功能连接的神经网络。我们认为，从脑功能的角度来看，ICA捕获了关于生物合理性的许多理论原则，导致了神经动力学的更有效的建模。

 利益争夺

两位作者宣称他们没有相互竞争的利益。

 致谢

作者想要感谢来自加拿大蒙特利尔麦吉尔大学道格拉斯精神健康研究所精神病学部门的Jorge L. Armony博士，他设计了情绪刺激、适应和实验范式的编程。

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