厌恶情绪处理中的神经调制：一个独立的组件分析研究

抽象的

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

情感加工对于社交互动至关重要。有人建议，每当具有负价的情绪面孔，例如恐惧或愤怒等情绪面部，都会促进神经元和行为响应。据报道，对情感可怕面的感知表明存在间接刺激，可能可能威胁到个人完整性[1］.

恐惧情绪面孔的处理具有重要的社会作用，因为它触发了能够引起本能反应的情绪信息，从而能够采取必要的行动来保持身体的完整性[2]。它还允许检测他人的情绪状态，通过控制或削弱行为来调节我们在社会交往中的反应；这是由于人类有能力通过不断的推理和经验标记有意识地评估情绪刺激[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］.

功能性磁共振成像(fMRI)研究已经使用了几种范式来评估情感面孔处理。已经有实验报道，从对情绪面孔的被动感知，到包括实验对象必须产生涉及决策的行为反应的条件;在这种情况下，反应可以是内隐的，即对刺激的身份或性别的选择或判断，也可以是外显的，即直接评估情绪。在健康人群和临床人群中已经报道了一致的发现，描述了当厌恶情绪面孔与中性面孔相比时，主要在杏仁核中，BOLD反应增加;额叶区域，如额上回、额内侧回、眶额皮层和腹内皮层;颞区包括上颞回和内侧颞回;其他区域如梭状回、岛叶、前扣带回等结构[8- - - - - -11］.

厌恶面的加工也被认为是阴性情感的生物标志物，其与神经精神病症和适应性人格特征有关。在最近的一项研究中，据报道，情感 - 认知偏差（或对刺激速度更快的倾向）促进了对恐惧面的识别，并导致反应时间更短（与中性面相比），这与双侧相关腹腔内皮质，左劣质皮质和右核心核活动的增量。这种偏见也与人格特征有关，例如伤害避免[1］.在另一项研究中，对一群海洛因依赖的受试者进行了研究，观察到当参与者在恐惧面部状态中服用海洛因时，左杏仁核活动增加;这种增长与其他与压力相关的指标呈正相关[12］.

面部匹配任务（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]，抑郁症[15- - - - - -17，第一次精神病发作[18］.这些研究结果表明，FMT期间的性能可以被认为是对厌恶刺激的情绪反应性的生物学标记，除了是对情感疾病的情感疾病发展的遗传易感性的一致内渗术，表明是情感上敏感性的影响[19- - - - - -21]以及冲动、攻击性和暴力等特征[22］.

功能磁共振成像获得的BOLD信号基于一般线性模型（GLM）；其传统分析存在一些局限性：一方面，它假设体素的独立性，这将BOLD信号研究局限于大规模单变量分析，而在大多数情况下，单变量分析无法捕捉生物合理性的原则，即作为过程基础的生物机制，如认知功能；另一方面她的手，它需要一个基于血流动力学反应的参考模型，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，他们操纵单词的情绪音调；对于对照组，他们报告了四个与情绪刺激在时间上相关的IC，分别位于颞区、额顶颞区、皮质下边缘区和枕小脑区。然后，对患有和患有精神分裂症的受试者的皮质下边缘IC进行比较在没有幻听的情况下，他们发现对照组和没有幻觉的受试者有相似的行为，而有幻觉的精神分裂症患者表现出这种成分的过度活跃。

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］.

BRICHER等人。[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还帮助描述了基础或休息状态条件下的积极网络;有人建议，这些网络对一些病理学的发展具有很强的贡献。在对对照组的强奸女性青少年进行的一项研究中，使用恐惧的面孔刺激来观察与休息状态相关的三个网络的活动调制：额外的前景，额定 - Cingulate和默认模式网络（DMN）。作者报道称，主要是前肠内和前刺刺的前速网络，在恐惧条件下表现出增加的活动，在遭受强奸事件的女性中，更重要的是28］.同一方向的另一个研究报道，重叠DMN（前额叶内侧皮层，腹侧刺痛和前言）的结构表现出对情绪刺激的负面调节或失活，这表明DMN参与监测内部情绪处理[29］.

据我们所知，目前只有一项使用FMT的功能连通性研究被报道过。在这项研究中，提取了杏仁核对应的时间路线，并计算了这些时间路线与所有其他体素对应的时间路线之间的相关图，目的是描述在处理厌恶情绪时，杏仁核的活动是如何调节其他区域的。据报道，右侧杏仁核的激活在内侧和上额区、前扣带区、顶叶下区、楔前叶和楔前叶有负向调节。另一方面，右侧杏仁核活动正向调节额下回、脑岛、颞上和皮层下区域的活动[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名健康成年人（5名男性，5名女性）组成，平均年龄为岁月和卑鄙(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］.此外，24个感官电机控制刺激，其中由房屋内部的场景取代情感面，以交错的方式以情绪面对呈现。在2000毫秒的2000毫秒期间，每次试验依次呈现，具有2100毫秒的间隙间隔。总之，FMRI范式包括三种条件：厌恶地影响处理（恐惧），中性情感加工（中性）和感官电机控制（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）。

２.３.图像采集

在飞利浦3T Achievea扫描仪（飞利浦医疗系统）中使用8通道传感头线圈获取结构和功能磁共振图像。使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=28 ms；采集矩阵=80×80；体素大小=1.87 毫米×1.87 毫米×5 毫米；切片厚度=4 毫米；间隙=1 毫米；翻转角度=90度；视野=128×128 mm；24个轴向切片，采集顺序=交错。采集3D T1加权结构图像，用以下参数进行共配准：TR=7.5 ms；TE=3.7 ms；采集矩阵=240×240；体素大小=1 毫米×1 毫米×1 毫米；切片厚度=2 毫米；无间隙；翻转角度=8°；视野=256×256 嗯。

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（数学作品，纳尼克，MA，美国）实施。功能图像被重新调整为第一卷，切片定时校正，重新注入结构图像，归一化为MNI空间，其体素尺寸为2×2×2mm^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(未调整的),：面部处理激活（中性+恐惧>控制）；恐惧激活（恐惧>中性）；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- 使用在第一级分析中获得的对比度图像，具有(未调整的),．根据Talairach和Tournoux的立体定向图谱进行坐标标注[32]，在Talairach客户端工具中实现[33，34］.这些结果显示在补充材料的表S2和图S1、S2、S3中。

2.6。独立成分分析(ICA)

ICA使用礼品软件进行（http://icatb.sourceforge.net/）.估计独立组件（IC）的过程包括若干步骤：首先，估计最小描述长度标准（MDL）的最佳IC数量估计35］.然后通过主成分分析进行两步数据约简[36］.然后分解IC以获得先前通过MDL估计的最终组件数量;在本研究中，使用InfoMax算法进行该步骤[37］.可选步骤是通过icasso测试估计的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被规范化为分数。

礼品使用随机因子分析确定与每个时间课程相关的大脑结构（一个样本- 最低），如SPM8所实施的阈值纠正;．该过程允许在每个IC中获得功能上连接的脑结构的空间映射。

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是任意的，对应于礼品平台的输出。

感兴趣的IC通常如下所示[40- - - - - -42]：(1）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。（2）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的值对于WM，以及那些价值为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WM被丢弃;没有集成电路发现了CSF;和8个ICS转基因的价值小于其他组织获得的转基因。（3）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（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，并以被采纳。通常分布反应时间（，Shapiro-Wilk）并使用重复措施Anova进行分析;包含“条件”作为具有三个层次的受试者内部因素（控制，中性和恐惧）;一级被采纳。

IC的统计分析如下进行：因为剩余的15个IC通常是分布式（，Shapiro Wilk），对每个IC进行重复测量方差分析，以检测与每个条件有差异的IC，因为在受试者因素“条件”中包括三个水平（对照、中性和恐惧）之后，对每个IC进行另一次重复测量ANOVA，以检测中性和恐惧面孔之间的调制差异，因为受试者内的“条件”因素包括两个水平。这些分析使用SPSS 20进行；显著性水平为被采纳。

3。结果与讨论

3.1。行为性能

各条件之间的正确回答数(CR)有统计学差异(，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；控制与恐惧；中性和恐惧，所有Wilcoxon）。

“条件”对反应时间的主要影响被发现(，）.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]。处理厌恶性情绪刺激（恐惧）的速度被解释为对恐惧性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。有人认为，这种偏差与人格特征有关，如避免伤害，而这与焦虑的临床特征无关[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：，）.成对比较表明差异在于控制和恐惧条件（)；该成分在恐惧状态下表现出负调制。GIFT中使用默认选项实现的“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”（表1）1,数据2和3.）.

该分析，其中包括感觉电动机控制条件，允许观察IC2“ParahipPopopal-prefortal”的负调制包括在情绪面部处理中涉及的结构。应该注意的是，在成对比较中，恐惧条件与控制条件不同;然而，中性条件也具有负调制，而不与其他两个条件不同，表明这种负调制可能与情绪面部刺激的处理相关联。值得注意的是，据报道，中性面处理共享非暴力情绪条件的神经基质，唯一的区别是定义这些脑结构中的神经元微分反应是灵敏度，这取决于情绪状况[3.，4，45］.它还通过全脑分析报道，中性条件与恐惧的情况不同[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:，）.该组分在厌恶情绪处理期间呈现了正调制的模式;相应的网络包括正面，肢峰，枕骨，时间和小脑区域，所以它被命名为“小脑 - 内侧 - 额”（表2,数据4和5）.

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和内隐情绪任务[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的研究在条件对比方面存在方法上的差异。传统上，与涉及几何形状配对的控制任务相比，报告的结果基于对厌恶情绪（恐惧+愤怒）的激活。使用FMT的优势之一是它作为与负性情感相关的疾病和行为特征的生物标记物的潜在价值[14，17，18，20- - - - - -22］.有人建议，恐惧的处理在社会互动中发挥着重要作用，因为它允许通过观察其他情绪状态来调制行为应对[3.]从这个意义上说，负面影响与恐惧更相关：恐惧刺激会导致痛苦状态，观察者会感知到这一点，从而促进社会情绪适应反应[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］.从这个意义上说，我们的结果并不是根据中性和恐惧条件下杏仁核的不同激活情况得出的;这可能是由于以前的研究和现在的研究使用的分析不同。

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]通过使用seed分析，已经报道了在厌恶情绪条件下杏仁核的激活；这种激活调节了大脑结构的功能连接，包括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，可以检测杏仁核外参与厌恶情绪处理的其他区域的调节。ICA和FMT的其他研究集中于静息状态的调节，如DMN和frontocingulate网络，结论是这些网络中报告的调节可以作为情绪反应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。

在IC4内的恐惧状态下显示时间相干调制的结构之一是优越的时间回归。其前部部分的该区域与胰酸旁腹皮层和asygdala致剖视连接[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，在动物和人类模型中的优越的颞克鲁斯涉及社会间谍处理[5，50表明该结构的解剖和功能完整性对社会互动至关重要，因为它允许调节可接受的社会反应。

在关于定义社会行为的抽象概念处理的功能磁共振成像研究中，健康受试者右颞上回前部的激活被报道[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内的其他结构，其调节在恐惧条件下感兴趣，是属于小脑的人。通过ICA，可以检测到这些区域与情绪处理中涉及的其他皮质磁性区域在一起。前面描述了小脑在较高职能等功能中的调节作用;事实上，已经描述了小脑病变在情绪加工和社交技能中产生了显着的临床改变[53- - - - - -55］.在最近在休息状态下的功能连接的研究中，有人提出，剧烈行为，以情绪处理异常为特征，与小脑预选性皮质神经网络中的功能障碍有关，其在控制和暴力群之间差异连接[56]这一静息状态的证据，以及本研究IC4内的积极调节和小脑功能连接的结果，表明小脑参与情绪处理。

另一个有趣的发现是IC2的负调节，正如前面提到的，包括与情绪处理有关的区域。

ICA允许将观测到的BOLD信号分解成独立的分量;然而，这种技术的一个局限性是不能准确地检测到认知过程的哪个状态或刺激的哪个特征与每个时间过程相关联[24］.为了了解感兴趣的ICs的调制类型(例如,IC4积极调制在恐惧条件IC2呈现负面调制面部刺激),时间相关的系数之间发作的恐惧和课程综述了这两个组件。我们观察到正调制IC4的相关性高于负调制IC2的相关性(；），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，我们将重新评估情绪刺激的现象称为可能与IC2负调节相关的机制。在未来的研究中，有兴趣进行实验设计来直接评估这一现象。其中一个优势是FMT的修改，包括恐惧刺激，与消极情感更直接相关。如前所述，FMT被认为是这种人格特质的良好生物学标记。

4.结论

总之，本研究的结果允许我们观察到存在时间相干的神经网络，其调节，正或负面有助于诸如情绪处理的复杂现象。通过不同的统计策略，我们能够解开情绪处理的某些方面，也能够检测涉及面部和情绪处理的脑结构内的差异调制。

ICA在分解观测到的BOLD信号方面具有优势，在认知加工过程中检测功能连通神经网络具有重要的临床价值。我们相信，从脑功能的角度来看，ICA捕获了许多关于生物合理性的理论原则，从而导致更有效的神经动力学建模。

利益争夺

作者声明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。

补充材料

参考

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