与事件相关电位与焦虑Emotion-Attention交互

文摘

识别的神经特征按照焦虑情感之间的交互和关注下,本研究主要探讨ERP组件当参与者确定一个目标数通过抑制task-irrelevant情感面临干扰。实验同时每天进行一次两天有19个健康的成年男性和女性的要求研究emotion-attention交互。在这项研究中,各种各样的ERP成分如P100, N200)和P300实验具有重要意义。振幅和延迟的N200组件既反映状态和特质焦虑的位置。这一特点专门在Cz突出特色。同时,延迟的P300成分反映了特质焦虑而不是焦虑状态。本研究的结果可以帮助我们理解相关的神经反应在注意力控制焦虑。

1。介绍

情感和关注是至关重要的元素在我们的日常生活和彼此密切相关。情绪可能会导致注意力和注意力可能导致情绪不利(1]。尽管研究相关的神经活动相关的情感和神经反应的关注都是单独进行的,最近的研究表明,情绪和注意力是密切相关的,在相互依存的处理2]。一般来说,情绪刺激命令某人注意不同类型的刺激相比,与注意力偏见的情绪价。在现实生活中,注意维护优先通过刺激情绪的重要性而刺激,情绪上是中立的。的刺激特别具有潜在威胁,恐惧和消极情绪是有优先级的。这注意力偏见是一个非常正常的反应;然而,焦虑水平较高的个体更强烈的感知刺激诱发焦虑,他们记得这些刺激长时期相比,个体焦虑水平较低(3]。几项研究已经坚持患者焦虑的注意力系统威胁相关刺激更敏感,更有偏见4,5]。这些研究报道,焦虑症可能显示异常注意力偏见更大范围的刺激和特定的刺激。焦虑症患者的注意力偏见似乎更快和更强(6]。影响的焦虑研究的注意力控制通过抑制干扰行为反应比较认知性能分析。评估是颜色名称的说,阅读文本,眼球运动,对特定刺激的响应时间和错误率。emotion-attention出现在500毫秒的几个主要因素刺激后。因此,了解焦虑对注意力的控制通过抑制干扰的影响,测量数据与早期知觉过程是必需的,作为测量的行为反应。信息处理的过程中一个特定的刺激在大脑中可以直接观察到,因为ERP(与事件相关电位)具有较高的时间分辨率。

据早些时候与工作相关的焦虑,焦虑障碍患者表现出更大情绪混乱,注意力偏见,和认知损伤相比,人们没有这样的障碍7- - - - - -11]。这些研究调查ERP使用iap图像特点,情感的脸,和情感词的情感刺激。然而,很少有研究焦虑的影响注意力控制的效率。很少有研究调查了焦虑对目标识别的影响而抑制情感干扰刺激诱发情感之间的交互和关注。因此,本研究的目的是检测相关的ERP组件状态和特质焦虑的环境中需要目标识别通过抑制task-irrelevant情绪干扰,也就是说,互动情感和关注。这些神经特征可以帮助我们理解焦虑对认知加工的影响和决定治疗方法和治疗过程与焦虑障碍有关。

2。方法

2.1。参与者和多源干扰任务(MSIT)

男性和9女性19右手毕业生(10;从大学意味着= 30岁)参加了实验。所有与会者都免费从精神或神经系统疾病。所有参与者提供书面知情同意和补偿他们的参与。这项研究是医院伦理审查委员会批准离职。参与者完成了韩国版本的特质性焦虑量表(污渍;Spielberger et al。12每一个会话之前)。本研究利用多源干扰任务的修改版本(MSIT)诱导emotion-attention交互13]。所有参与者参与两会了两天。这个任务提出了三位数鼻子区域周围的一个情感的脸。图片的选择面临3.3.1马克斯·普朗克人类发展研究所的数据库。图片包含一组六个面部表情的图片:中立、悲伤、厌恶、恐惧、愤怒、和幸福。同时,目标刺激由三位数,两个匹配的数字和一个nonmatching数字。一个nonmatching数字目标数。参与者被要求按目标按钮使用数字键盘,这是在实验室创建的。睁着眼睛在休息10分钟,3分钟的任务提出了参与者熟悉实验的协议开始之前。如图1实验期间,144固定十字架和144图片(6面部类型由24倍)都提出了随机一段1.5秒。对于每个参与者来说,响应时间按目标按钮被记录。包括不正确的按键错误,错过了按键,或大于1500毫秒的响应时间。

2.2。脑电图(EEG)记录和数据减少

脑电图是连续记录中每个参与者的任务。EEG记录电极位置根据国际10 - 20电极位置的方法,包括耳垂。地线是放在脖子后面(工业区),而参考电极放置在左、右耳朵()。眼球运动工件纠正使用ICA算法。所有电极阻抗都不到5 kΩ。脑电图是放大使用Biopac MP150 TM系统,带通滤波(0.1 -100 Hz),和数字化采样率为1000 Hz。高通滤波器的脑电图信号被设置为0.5赫兹,和低通滤波器被设置为100 Hz。一个60 Hz陷波滤波器在使用。ERP振幅被stimulus-locked获得平均基线校正后女士从0到1000 ms。主要分析ERP集中在P100, N200)在任务和P300成分。P100女士(150 - 250),N200女士(250 - 350),和P300女士(350 - 450)组件通过分析比较平均振幅和峰值延迟F3, F4, Cz, Pz刺激后发病。

检测在MSIT焦虑和ERP组件之间的相关性,皮尔森州/特质焦虑之间的相关分析和P100, N200) P300振幅和延迟执行在每个位置(例如,F3, F4, Cz, Pz)。同时,测试如果有影响的类型作为一个错误选择,协方差分析进行ERP组件作为因变量。所有统计分析进行了使用SPSS 14.0 (SPSS Inc .,芝加哥,IL)。

3所示。结果

3.1。ERP之间的相互关系和焦虑

显然有ERP P100, N200)和P300成分MSIT期间在所有位置。确定国家/特质焦虑之间的关系(污渍分数)和ERP在MSIT组件,皮尔森的相关性进行了分析。表1显示之间的相关性分数P100, N200)和P300和州/特质焦虑的脸类型在每个位置。-符号代表一个无意义的区别。有几个结果,如下所示。(1)N200组件之间的关系,以及州/特质焦虑均有显著F3, F4, Cz位置。(2)在F4 N200振幅与特质焦虑更紧密的联系,而相关状态和特质焦虑都N200振幅在F3和Cz。最后,(3)越高特质焦虑对于消极的面部类型,在Pz P300潜伏期越慢。

3.2。焦虑对ERP的影响

我们旨在确定ERP成分是否影响国家和/或在MSIT特质焦虑。此外,协方差分析来检测是否有不同的ERP组件通过脸类型用作错误选择。ERP P100, N200)和P300振幅和延迟作为因变量和六面类型被用作固定因素。同时,状态和特质焦虑作为协变量。如表中所示2状态和特质焦虑有影响N200振幅和延迟位置。同时,状态焦虑影响P300潜伏期F3, F4,它影响P100潜伏期的位置。然而,特质焦虑影响P300潜伏期的位置。

4所示。结论

在这项研究中,分析了焦虑对认知功能的影响使用ERP的条件要求emotion-attention交互。结果可以概括如下。首先,P100(早期),N200灯(中间)和P300(已故)组件出现在MSIT用于本文。任务包括面部表情作为一个错误选择和三位数作为目标。他们需要感觉处理的认知功能,如面部表情,目标识别和响应决策。一般来说,众所周知,面部表情的感觉处理有关ERP早期组件,目标识别和响应决策与中间的ERP成分有关,而高阶认知功能与ERP晚期组件。这一结果表明,有各种ERP组件相关在MSIT emotion-attention交互。第二,影响ERP振幅和延迟的变化取决于类型的焦虑。N200振幅变得更高和更高的状态和特质焦虑。P100, N200状态焦虑水平较高的延迟变得更快。 However, the P300 latency becomes slower with higher levels of trait anxiety. The P300 latency specially was closely related to trait anxiety at all positions. The present study suggests that specific ERP components are related to state anxiety or trait anxiety in an environment with contemporaneous emotional distractors and a target with which it is necessary to detect the target by inhibiting task-irrelevant distractors. Further, these findings may be used as an index to assess cognition performance for clinical and nonclinical anxiety disorders.

利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

引用

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