面部表情的识别水平升高的患者抑郁症状:眼球运动的研究

文摘

先前的研究持续报道异常识别面部表情的萧条。然而,尚不清楚这是否异常是由于一个增强或面部表情识别能力受损,以及潜在的认知系统。本研究旨在考察个体如何与高浓度的抑郁症状不同于控制面部表情识别和评估使用眼球追踪关注和信息处理。四十个参与者与高架抑郁症状(18)被要求标签的面部表情描绘一个七的情绪。结果表明,高度抑郁人群,与等组相比,识别面部表情更快的准确性和可比性。此外,高度抑郁人群表现出更大的向左边的注意偏差被认为是一个指标的hyperactivation右半球在面部表情识别。

1。介绍

面部表情是最强大的,自然、直接的方式交流情感在日常社会交往(1]。个人情感反馈检测和行为、平等相待的基础上识别他人的面部表情,对人类具有重要的适应价值(2]。抑郁,然而,关于自我与消极的模式有关,外部事件,和抑郁症的情况所显示的认知理论3,4]。特别是,抑郁参与者提出要警惕负面信息和从事连续负反馈寻求在社会互动(4]。因此,人们普遍认为,抑郁个体可能显示异常模式识别面部表情。

大量研究指出抑郁和健康个体之间的差异在面部表情的识别。然而,它仍然是不清楚抑郁症与增强相关联或面部表情识别能力受损。一些研究报道,抑郁症状患者比健康的人更能精确地识别正面和负面的面部表情,这表明情绪面部表情(全球高度警觉5,6),而另一些报道,抑郁与特定的赤字在识别面部表情:快乐(7,悲伤8,9],愤怒[10),或一个全球赤字在识别面部正面和负面的情绪10- - - - - -12]。

争议在一定程度上,这可以归因于这样一个事实,即在那些研究使用任务(例如,视觉搜索任务和图片匹配任务)有不同的能力来区分个人情绪的面部表情识别能力。视觉搜索任务,它已经证明了检测目标的面部表情是错误的数量,影响环境,和搜索策略(13,14]。picture-matching任务的不同判断两个面部表情可以由匹配的面部特征没有提取情感线索的表达式,因此这个任务并没有区分识别面部表情的情感的能力7,15,16]。相对更直接和更敏感的任务是语言标签的任务。与视觉搜索和picture-matching任务不同,口头标签任务需要参与者的名字每个面部表情的情感,因此迫使参与者更多依赖情感信息(15]。

另一个可能的结果不一致的原因可能是由于响应时间和响应之间的权衡精度。重要的是考虑速度和准确度的竞争需求自个人可以识别面部表情迅速用大量的错误或缓慢很少有错误。然而,只有少数例外5,6),先前的研究调查了响应时间没有响应精度报告,反之亦然。提供更多的令人信服的证据的面部表情识别异常抑郁个体,进一步研究利用更敏感的任务,比如语言标签的任务,除了比较响应时间和响应精度在面部表情的识别,是必需的。

尽管先前的研究一直报道抑郁和对照组之间的差异在面部表情的识别,对这些差异背后的认知系统。这是一个关键块丢失的信息,因为它可以帮助理解和解释抑郁的情绪和行为异常,从而为治疗提供了实际意义。

一些最近的研究应用眼球追踪技术,提供了一个客观、连续、无创测量何时何地人们探讨认知系统潜在的面部表情识别。人们已经发现,面部特征包括眼睛,嘴巴,鼻子,眉毛提供关键线索识别面部表情(17,18,健康个体关注那些感兴趣的区域(ROI),以识别面部表情。此外,健康个体显示left-biased眼球运动(19),也就是说,他们花更多的时间观看面部刺激在左视觉障碍。这种偏见被解释为右半球的指标参与处理的面部表情19]。焦虑障碍和精神分裂症患者被发现展览减少停留时间在ROI,因此显示不规则的扫描路径查看的面部表情20.]。到目前为止,眼球运动模式识别面部表情的大萧条期间并没有被研究过。

本研究应用眼球追踪技术与高抑郁症状调查和个人是否不同于那些较低的抑郁症状在面部表情识别。我们连续记录眼球运动,以及识别精度和响应时间在语言标签的任务。本研究的具体目标是(1)检查响应速度和准确度的面部表情是否改变抑郁;(2)检查抑郁症是否valence-specific影响人脸识别的选择性影响积极的和消极的面部表情的识别;(3)调查是否抑郁的特点是改变更有模式。

2。方法

2.1。参与者

通过网络广告招募参与者。共有48个本科学生(平均年龄= 21.55年,SD = 1.62)参加了这项研究类信贷或钱。数据从8参与者用时由于数据缺失引起的眼球追踪设备的问题。剩下的参与者,18名参与者(9女性)在自我评估中得分大于50抑郁量表(SDS) (,),因此定义为高度抑郁人群(HD组)。其他22个参与者(女)11日在SDS得分低于50 (,),担任等方法组(LD组)。所有参与者没有正常或正常视力纠正和报告临床诊断精神疾病的历史,语言障碍,或与本研究经验。

2.2。材料

2.2.1。自我评估抑郁量表

自我评估抑郁量表(SDS)由20个项目提出了四点多项选择题的格式。个别项目在1和4之间得分,得分越高表明增加程度的抑郁症状。分数范围从20 - 80和20至49指示正常范围;50-59轻度抑郁;60 - 69为中度抑郁;70以上为重度抑郁症21,22]。在最近的研究中,升高患者抑郁症状的SDS得分范围从50到59岁。

2.2.2。中国情感面临图片系统(CAFPS)

CAFPS是一套标准化和验证中国的面部表情的照片已应用于研究中国参与者23]。所有图片都是用模型直视推进不同类型的表达式(中性和六种基本的面部表情:快乐,惊喜,厌恶,悲伤,恐惧,和愤怒),黑白,通过强度描述分数从1到9(1 =低强度,很容易辨认,9 =高强度,难以识别)。28情感脸照片,每一幅都是七的情感之一,是从CAFPS选出来的。这些脸照片的平均强度得分为6.60 (SD = 0.18)。男女都同样体现在每一个面部表情的七大类。一组不同的14个照片被选为实践试验。每幅画了一幅大小为700×600像素的观看距离60厘米。

2.3。设备和程序

刺激了使用E-Prime软件包(心理学软件工具,公司;匹兹堡)。每个试验的开始(第一个除外)引发了参与者的语言反应记录通过语音应答箱,因此试验是自学的。眼动记录使用头盔Eyelink-II (SR研究有限公司,米西索加),抽样500 Hz的分辨率和空间分辨率0.2°。眼球运动列为扫视时其距离超过0.2°,速度达到30°/ s;连续被定义为固定的目光局限在一个直径1°的视觉角度,至少200 ms (18,20.]。下巴休息是用来固定在实验参与者的头,以确保60厘米的中心之间的距离17′′电脑屏幕和参与者的眼睛。麦克风与语音应答框固定5厘米在下巴前休息,在相同的高度。

实验前,所有的参与者把他们的知情同意按照机构伦理审查委员会的程序和要求。然后他们被要求记住七口头标签的面部表情(中性、快乐、惊讶、厌恶、悲伤、恐惧、愤怒)和重复标签尽可能多地直到他们能够记得七个标签没有任何努力。

这项研究是在一个安静的进行,漆黑的房间。实验过程的介绍后,参与者配备头盔EyelinkII和被要求坐在舒适的椅子上休息休息他们的下巴下巴。实验从14开始实践试验之后,正式测试。正式测试开始的9分校准眼注视的位置。在每个试验中,一个黑色的屏幕和一个十字架中心首次提出了1000毫秒来运行一个漂移校正。接下来,一脸的照片出现在屏幕的中心。参与者被要求识别每个面图的表达和口头报告尽可能迅速和准确。照片在屏幕上一直待到参与者的口头报告是检测到的声音反应箱,反过来,触发下一个试验。自动记录眼球运动和响应时间。口头报告被实验者记录。 The twenty-eight face photos were presented in a random order. The experiment lasted for about 40 minutes.

2.4。数据简化

响应精度是由正确的响应(百分比计算正确的响应的数量除以总数为每个参与者在每个情感条件下的试验,从0 - 1。响应精度和响应时间是提交重复测量方差分析(方差分析)和情绪(高兴、中性、惊讶、厌恶、悲伤、恐惧、愤怒)作为受试因素和组(HD组和LD组)作为主客体因素。

进一步研究两组不同的面部特征,四个区域(ROI)的利益被定义为每个面部照片:眉毛(左和右)、眼睛(左和右),鼻子,嘴巴。边界跟踪和扩展定义的roi是大约5%的表面宽度超出软件包使用Eyelink数据查看器的特性。停留时间在ROI计算总结所有注视的时间包含在ROI除了第一个固定总是位于屏幕中心。重复测量方差分析(方差分析)进行保压时间与情感和组受试因素如主客体因素。

此外,测试是否HD组更加关注左侧视觉障碍比LD集团在面部表情的识别,不对称的眼球运动的计算是通过减去总停留时间对视觉障碍总停留时间的视觉障碍。不对称的眼球运动被提交给一个重复测量方差分析(方差分析)与情感和视觉障碍(左和右)作为受试因素,和组作为主客体因素。

对所有分析,阿尔法级别被设置为0。。Greenhouse-Geisser修正球形的假设是违反时应用。的自由度,ε值和尺度效应(部分eta-squared)报告。配对t测试进行了进一步检查的主要影响。

3所示。结果

口头报告的手段和标准误差和眼球运动的面部表情HD组和LD组中描述数据1和2,分别。

(一)

(b)

(一)

(b)

3.1。响应的准确性

情绪有显著主效应(,,部分)。跟踪t测试表明,反应准确性中性表情相比,响应精度和其他情绪的面部表情是显著降低(惊喜:,;厌恶:;悲伤:,;恐惧:,;愤怒:,除了快乐的表达式(,)。组和组之间的相互作用的主要影响和情绪都不重要()。

3.2。反应时间(RT)

方差分析揭示了一个重要的组(主要影响,,部分)表明HD组识别面部表情比LD组。也有一个重要的情感的主要作用(,,部分)。跟踪t测试表明,相比,RT中性表情,参与者对快乐的表达式(反应更迅速,所有其他的面部表情(),但是慢惊喜:,;厌恶:,;悲伤:,;恐惧:,;愤怒:, )。集团和情感的互动效应不显著(,,部分)。

3.3。眼球运动

3.3.1。保压时间

方差分析表明重要的集团(主要影响,,部分);HD组花了更少的时间比LD roi。也有一个重要的情感的主要作用(,,部分)。跟踪t测试表明,居住时间在中性表达相比,居住时间快乐的表情明显短(,其他表达式),而停留时间明显延长(厌恶:,;;恐惧:,)除了惊喜,伤心,生气,,。集团和情感的互动效应不显著(,,部分)。额外的重复测量方差分析也进行测试的停留时间差异

roi。¹

3.3.2。不对称的眼球运动

方差分析揭示了一个重要的组(主要影响,,部分)表明HD组显示左偏见的面部表情比LD组。也有一个重要的情感的主要作用(,,部分),而集团和情感的相互作用不显著(,,部分)。跟踪t测试表明,中性表达相比,参与者显示明显更大的左偏见情绪面部表情(开心:,;惊喜:,;恐惧:,;愤怒:,;除了厌恶,)和悲伤的面部表情,)。

4所示。讨论

本研究旨在考察个体之间的差异与高、低抑郁症状在面部表情识别和探索这些差异背后的认知系统。的主要结果表明,HD组更快回应所有面部表情比LD集团在进行尽可能准确的面部表情识别、LD小组提出一个增强识别面部表情的能力。此外,本研究显示异常眼球运动模式萧条。LD组相比,HD组一般住减少对ROI和花更多的时间观看左边的视觉障碍的面部表情比正确的视觉障碍。

我们发现的一个增强的所有类别的面部表情识别能力HD组与先前的研究一致,观察面部表情识别任务上更好的性能在烦躁不安的人6),临床诊断抑郁症患者(24),以及汇出抑郁个体(5比控制)。然而,其他研究报告特定的或一般的赤字在面部表情识别在抑郁10,25]。这种不一致的原因可能是,以往的研究中使用的各种任务涉及不同的选择性注意力和记忆力等认知过程13]。因此,赤字中观察到这些任务可能没有描述能力受损解码面部表情,但潜在的高阶认知过程(例如,选择性注意力和记忆力)受到负面情绪的影响(6]。之前工作相比,本研究采用了一种更直接的和敏感的任务需要参与者口头标签主要依赖情绪解码面部表情的面部表情,从而可能导致一个更坚实的结论在面部表情识别异常抑郁个体。

这项研究还观察到异常眼球运动模式在HD组在面部表情识别。特别是,高浓度的抑郁症状患者居住时间显著少于LD小组感兴趣的区域(ROI)包括眉毛,眼睛,鼻子,嘴巴。这是符合我们的发现更快的响应时间的面部表情HD组。

重要的是,这项研究还揭示了大left-side-biased眼球运动在高浓度的抑郁症状患者,相比LD组。所有参与者居住的脸上长在左边比右边视觉障碍,然而,高浓度的抑郁症状患者表现出更大的左侧偏好在所有类别的面部表情。这种left-side-bias效应被认为是右脑的指标参与面部表情的处理(26,27]。脑电图的证据不断报道大激活右脑比左hemishphere在处理情感和面部相关刺激(28,29日]。最近的功能磁共振成像研究进一步本地化脑电图不对称前额叶皮层的特定区域。特别是,它是证实抑郁情绪刺激处理和特征增加right-lateralized激活条件的背外侧前额叶皮层(DLPFC) [30.,31日]。因此,左侧HD组中发现的偏差越大表明hyperactivation右半球,因此提高灵敏度的面部表情,这或许可以解释快速响应时间不降低精度。一定很有趣未来的研究探索抑郁症状的随意的关系,这种异常眼球运动模式。

与先前的研究一致(17,18,32),我们的研究结果表明,所有个人居住最的鼻子,减少对眼睛和嘴巴,至少在眉毛上。这种注意力分配模式可能至少部分是由于演示模式:脸照片在屏幕中心提出了一个黑暗的背景。因此,除了眼睛和嘴可能为情感识别提供重要线索,鼻子是聚焦于最优位置,因为它位于两个中心以及屏幕的中心。相反,眉地区参与者参加的是最后一个位置,也许因为它是最远的ROI的视觉中心。

最后,没有证据表明HD组的负偏压。这个结果有点出乎意料。根据抑郁症的认知和社会互动理论,我们预测,个人水平升高的抑郁症状会意识到消极的面部表情(即更好。更准确和更快的)比正面和中性的面部表情。然而,我们的研究结果表明,HD组和LD集团认识到快乐的和中性的面部表情更快和更准确地比消极的面部表情。负偏压的解释缺乏可能是由于天花板效应,当两组表现明显更好的积极和中性的面部表情(-99%的准确率94%)比其它面部表情。然而,这并不能解释为什么HD组反应更快比LD组同时保持准确度LD集团在所有类别的面部表情(包括积极的和中性的面部表情)。一个合理的推断是,抑郁相关的自我和他人的消极模式激励一个增强的情感处理,因此导致全球过敏症的面部表情识别任务中观察到。特别是,自我和他人的消极模式可能激活更多的逃避型,不宽容的经验和行为,以及高水平的痛苦和恐惧,当面对他人的面部表情(例如,33])。因此,抑郁个体可以更有动力完成识别任务响应更快的面对照片为了缩短曝光时间的面部表情。

除了这些有趣的发现,这项研究有一些局限性。本研究招募本科生水平升高的抑郁症状而不是抑郁症患者,因此研究结果不能推广到临床抑郁的样本。此外,我们在这项研究中使用的图片刺激有所高强度(强度得分是6.6 9分制)。未来的研究需要调查有焦虑和抑郁个体识别模棱两可的面部表情。

总之,本研究揭示了一个抑郁症状之间的关系和一个增强的面部表情识别能力。此外,本研究确定了一个潜在的认知系统,介绍了增强的能力表现出高度抑郁人群:更大的左方的注意力偏见,可能与右半球过度激活有关。本研究扩展先前的研究在理解视觉注意力过程之间的关系和面部表情识别在抑郁,这对于发展中有着重要影响抑郁症的一个注意力模型。

确认

大感谢赵广,Lei文婷,张开张的援助与数据收集和条目。作者要感谢两位匿名评论者对他们有用的评论这项工作。准备这篇文章是由德国研究基金会(DFG)赠款GRK 1253/1和西南大学的国家重点学科基础(NSKD 06008)。

尾注

额外的重复测量方差分析对停留时间在每个ROI与ROI,情感作为受试因素,和组作为主客体因素。结果表明情绪的一个重要主要作用(,,部分)和ROI的重要主要作用(,,部分),而集团的主要效应和交互效应都不显著(, )。后续测试受试的对比表明,居住时间鼻子相比,住在其他地区(眼睛、嘴巴和眉毛)明显缩短(,,部分)。住时间的嘴或眼睛明显超过眉毛,(,,部分)。眼睛还停留时间明显长于的嘴(,,部分)。

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