高文靜 陳小剛 高小榕
(清華大學(xué)醫(yī)學(xué)院生物醫(yī)學(xué)工程系,北京 100084)
基于Hermite濾波器的穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位背景標(biāo)記Stroop效應(yīng)包絡(luò)分析
高文靜 陳小剛 高小榕*
(清華大學(xué)醫(yī)學(xué)院生物醫(yī)學(xué)工程系,北京 100084)
Stroop效應(yīng)能夠反映大腦對沖突干擾的注意。為了深入分析Stroop效應(yīng)中大腦的認(rèn)知活動過程,設(shè)計了穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位(SSVEP)背景標(biāo)記的Stroop實驗范式,記錄同時含有事件相關(guān)電位(ERP)信號和SSVEP信號的腦電信號,并提出基于Hermite濾波器的腦電信號包絡(luò)分析方法。采集了10例受試的腦電數(shù)據(jù),分離得到ERP信號和SSVEP信號。在刺激后400~600 ms時間窗內(nèi),不一致條件的ERP信號比一致條件的ERP信號更負(fù)。條件之間的差異具有統(tǒng)計顯著性,差異主要分布在前額區(qū)域,可視為Stroop效應(yīng)在腦電上的體現(xiàn)。通過包絡(luò)分析發(fā)現(xiàn),SSVEP信號的包絡(luò)在刺激后存在明顯的下降過程。ERP信號Alpha頻帶總包絡(luò)刺激之后的變化與其刺激之前的水平有關(guān),若刺激之前Alpha頻帶總包絡(luò)的水平較高,刺激之后包絡(luò)先小幅上升后下降到比刺激前更低的水平;若刺激之前水平較低,刺激之后的包絡(luò)上升后下降到與刺激前相當(dāng)?shù)乃?。通過SSVEP背景標(biāo)記Stroop實驗范式和包絡(luò)分析,可進(jìn)一步研究Stroop效應(yīng)的認(rèn)知活動過程,也可為其他認(rèn)知實驗提供參照。
Hermite濾波器;Stroop效應(yīng); 穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位(SSVEP)包絡(luò); Alpha頻帶包絡(luò)
Stroop任務(wù)是認(rèn)知心理學(xué)領(lǐng)域和神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域中的經(jīng)典實驗范式,它能對認(rèn)知過程中的選擇注意和沖突干擾進(jìn)行檢測[1]。語義顏色Stroop效應(yīng)表現(xiàn)為:當(dāng)給被試呈現(xiàn)字體語義和字體顏色相沖突的刺激時,受試報告字體顏色的反應(yīng)會由于沖突而顯著的增加。這一現(xiàn)象一般解釋為大腦存在自主的語義加工,報告字體顏色與自主加工形成反應(yīng)競爭。腦電以其高時間分辨率在揭示Stroop效應(yīng)時間過程上有獨(dú)特的優(yōu)勢。大多數(shù)研究表明,漢字語義顏色的Stroop任務(wù)中,事件相關(guān)電位(event related potential,ERP)N450成份存在條件之間的顯著差異[2]。
由于Stroop效應(yīng)是較為高級的認(rèn)知活動,腦電成份相對較晚,單一的ERP分析未能很好的揭示其時間過程。穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位(steady-state visual evoked potential, SSVEP)是指大腦對周期性重復(fù)視覺刺激的響應(yīng)。SSVEP具有穩(wěn)定、不易受到眨眼干擾、可自行選擇刺激頻率等特點(diǎn),不僅用于視覺腦機(jī)接口的實現(xiàn)[3],也作為探針已廣泛應(yīng)用于認(rèn)知研究。研究表明,注意資源分配會改變SSVEP幅度[4]。SSVEP也用于認(rèn)知實驗的背景標(biāo)記,通過檢測其變化來表征大腦的認(rèn)知活動[5]。以SSVEP標(biāo)記Stroop任務(wù)背景,就可以通過分析SSVEP信號來進(jìn)一步觀察Stroop任務(wù)時大腦的認(rèn)知過程。
由于要在Stroop研究中同時分析ERP信號和SSVEP信號,兩者的分離和SSVEP包絡(luò)檢測是關(guān)鍵。對于SSVEP標(biāo)記背景信號主要分析其標(biāo)記頻率點(diǎn)的信息,目前較多采用窄帶濾波之后Hilbert變換的方法求包絡(luò)。該方法由于先要進(jìn)行窄帶濾波,若濾波器選擇不好,會有較長的過度過程,并且濾波器的選擇及調(diào)節(jié)過程不夠方便簡單。經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(empirical mode decomposition,EMD)和希爾伯特變換結(jié)合的希爾伯特黃變換也是包絡(luò)檢測中常用的方法[6],但該算法包含迭代過程,較為復(fù)雜。并且上述方法都只能做離線分析,不能用于在線檢測過程。
本研究基于Hermite濾波器分析了SSVEP背景標(biāo)記Stroop任務(wù)的腦電數(shù)據(jù)。該方法可以有效的分析Stroop任務(wù)中SSVEP包絡(luò)的變化過程以及Alpha頻帶包絡(luò)的變化過程,使得能夠更加深入的研究Stroop任務(wù)相關(guān)的認(rèn)知活動。
1.1Hermite濾波器
一維n階Hermite函數(shù)為
(1)
則生成一維n階Hermite濾波器為
(2)
其中,零階Hermite濾波器為
(3)
一階Hermite濾波器為
(4)
式中,σ2為帶寬參數(shù),可以用來調(diào)節(jié)帶寬和過渡時間;fc為中心頻率[7]。
1.2仿真驗證
1.2.1仿真實驗1
分別生成σ2=0.01、0.025的零階Hermit濾波器h1和h2,中心頻率為15 Hz,如圖1(a)所示。仿真信號的采樣率為1 000 Hz,其中,0~2 s為15 Hz正弦信號,2~3 s為10 Hz正弦信號,3~5 s為15 Hz正弦信號,時域波形及時頻分布如圖1中的(b)和(c)所示。
用生成的濾波器對仿真信號進(jìn)行包絡(luò)求解,結(jié)果如圖1(d)所示。結(jié)果表明,通過調(diào)節(jié)σ2可以方便地調(diào)節(jié)通帶和過渡過程,達(dá)到好的包絡(luò)提取效果。
圖1 仿真實驗1。 (a)Hermite濾波器在不同參數(shù)下的沖擊響應(yīng); (b)仿真信號的時域波形;(c)仿真信號的時頻分布; (d)Hermite濾波器提取的包絡(luò)Fig.1 Simulation 1. (a)Hermite filter impulse response at different parameters;(b) Simulation signal waveform in time domain;(c) Simulation signal waveform in time and frequency domain; (d)The envelope of the simulation signal extracted by Hermite filter
1.2.2仿真實驗2
分別生成σ2=0.012的一階Hermite濾波器及Butterworth濾波器,沖擊響應(yīng)如圖2(a)所示。生成13Hz和15Hz的仿真信號,其中,0~2 s為13 Hz正弦信號,2~3 s為15 Hz正弦信號,3~5 s為10 Hz正弦信號,時域波形及時頻分布如圖2中的(b)和(c)所示。
圖2 仿真2。(a)Hermite 濾波器及Butterworth濾波器的沖擊響應(yīng);(b)仿真信號的時域波形;(c)仿真信號的時頻分布;(d)Hermite濾波器及Butterworth濾波器提取的包絡(luò)Fig.2 Simulation 2. (a)Hermite filter and Butterworth filter impulse response; (b) Simulation signal waveform in time domain; (c) Simulation signal waveform in time and frequencydomain;(d)The envelope of the simulation signal extracted by the Hermite filter and Butterworth filter
用生成的濾波器對仿真信號進(jìn)行包絡(luò)求解,結(jié)果如圖2(d)所示。結(jié)果表明,一階Hermite濾波器可以提取出頻率相近的兩個頻率成份的包絡(luò),且過渡過程比較滿意,用Butterworth濾波器及Hilbert變換求包絡(luò)的方法過渡過程較長且濾波不好。
以上仿真結(jié)果表明,Hermite濾波器能夠有效方便地提取信號包絡(luò),并且Hermite濾波器有一簇函數(shù)可供靈活選擇,為各種不同頻率成份的信號包絡(luò)的提取提供了可能。
1.3ERP實驗設(shè)計
實驗采用SSVEP標(biāo)記背景的Stroop任務(wù)刺激,刺激序列如圖3所示,刺激目標(biāo)為帶有顏色的漢字,根據(jù)字義與顏色的關(guān)系分為一致、不一致、中性3種條件,背景為15 Hz閃爍,要求受試保證準(zhǔn)確率的前提下盡快通過按鍵報告刺激目標(biāo)的顏色。視覺刺激通過Matlab工具箱Psychtoolbox編程實現(xiàn)。顯示器的分辨率為1 024 像素× 768 像素,刷新率為60 幀/ s。背景與目標(biāo)刺激均呈現(xiàn)于視野中央,背景的垂直視角為4.2°、水平視角為6.4°,目標(biāo)刺激垂直視角為1.4°、水平視角為1.4°。實驗共采集10例大學(xué)生受試(7名男性,3名女性),視力或矯正視力正常。實驗時受試位于密閉的屏蔽室,采用Synamps2(Neuroscan Inc.) 腦電系統(tǒng),電極記錄位置為標(biāo)準(zhǔn)的10-20系統(tǒng)設(shè)置,采集60導(dǎo)腦電數(shù)據(jù),采樣率為1 000 Hz,實驗記錄以頭頂為參考。
圖3 刺激序列及3種刺激條件Fig.3 Stimulus sequence and 3 stimulus condition
每種實驗條件產(chǎn)生的ERP是鎖相的,并且在每次試驗中波形一致。由于固定SSVEP背景的相位為0相位和Π相位交替出現(xiàn),則可以分離ERP信號和背景SSVEP信號如下:
(5)
(6)
式中,D為每個trial的波形,N為trial數(shù)。
1.4分析方法
1.4.1預(yù)處理
對采集的腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。用Synamps2(Neuroscan Inc.)腦電系統(tǒng)中的離線分析軟件進(jìn)行所有導(dǎo)聯(lián)共平均重參考,之后的所有分析均在Matlab中用EEGlab工具包處理,包括用EEGlab工具包中eegfilt函數(shù)進(jìn)行1~40 Hz及1~25 Hz濾波,刺激前后2 000 ms分段及按鍵錯誤和超出閾值(100 μV)的數(shù)據(jù)剔除,其中對ERP波形做1~25 Hz濾波處理,去除SSVEP諧波成份干擾。
1.4.2信號分離及分析
按照式(5)和式(6),對EEG數(shù)據(jù)中背景閃爍產(chǎn)生的信號(稱之為“SSVEP”信號)和Stroop任務(wù)刺激產(chǎn)生的信號(稱之為“ERP”信號)進(jìn)行分離。將所有受試的ERP信號進(jìn)行平均獲得ERP波形,并用t檢驗的方法對條件之間進(jìn)行統(tǒng)計檢驗;對SSVEP信號刺激后1 000 ms的數(shù)據(jù)進(jìn)行傅里葉變換獲得其功率譜密度,對15 Hz頻率點(diǎn)用Hermite濾波器進(jìn)行包絡(luò)分析。
1.4.3Alpha包絡(luò)分析
對ERP信號進(jìn)行Alpha頻帶包絡(luò)分析,包括Alpha誘發(fā)包絡(luò)和Alpha總包絡(luò)。其中,誘發(fā)包絡(luò)是指對每個受試,ERP信號先平均后求得包絡(luò),它主要包含腦電中鎖相的誘發(fā)信號能量;總包絡(luò)是指對每個受試每個實驗試次獲得的信號求包絡(luò),后將所有試次平均獲得總包絡(luò)波形,不僅包含鎖相信號的能量,也包括其他不鎖相能量。
2.1ERP信號與SSVEP信號分離
根據(jù)式(5)和式(6),對單個受試信號的SSVEP背景閃爍信號和ERP腦電信號進(jìn)行分離。如圖 4(a)~(c)所示,依次為未分離信號、SSVEP信號、ERP信號的時域和頻域波形。由圖可見,未分離信號中兩個相位的信號相位差與刺激序列的相位差相同,波形中同時包含15和30 Hz諧波成分。分離得到的SSVEP信號只包含15 Hz成分,分離得到的ERP信號只包含刺激頻率的30 Hz諧波成分。與其他非刺激頻率點(diǎn)比較,SSVEP信號更加干凈,這說明分離獲得的SSVEP信號去除了刺激無關(guān)的頻率成分。不考慮刺激頻率倍頻的干擾,該方法使ERP信號和SSVEP信號真正分離。
圖4 ERP信號和SSVEP信號(左為時域信號,右為頻域波形)。 (a)未分離信號;(b)分離得到SSVEP信號;(c) 分離后的ERP信號Fig.4 ERP signal and SSVEP signal(The left are signals in time domain,the right in frequency domain). (a) The waveform of unseparated signal;(b) The waveform of SSVEP signal;(c) The waveform of ERP signal
2.2Stroop任務(wù)反應(yīng)時及ERP分析結(jié)果
對所有受試ERP信號進(jìn)行平均獲得ERP波形,如圖5(a)給出FCz導(dǎo)聯(lián)一致與不一致條件的ERP波形。由圖可見,在400~600 ms的時間窗內(nèi),條件之間存在差異;不一致條件的波形較一致條件波動要小,與已有文獻(xiàn)的研究結(jié)果相符[2,8-9]。中性條件與其他兩種條件的差異在各個導(dǎo)聯(lián)并不一致,也無統(tǒng)計差異。一致條件與不一致條件400~600 ms均值的地形分布如圖5中(b)和(c)所示。由圖5(d)可見,兩者之間的差異分布在前額區(qū)域,并偏向左側(cè),這與Stroop任務(wù)是有關(guān)語言認(rèn)知的高級活動有關(guān)。對400~600 ms時間窗ERP平均值在一致條件與不一致條件之間進(jìn)行t檢驗,可見圖5(e)區(qū)域有統(tǒng)計差異,具有顯著性差異的區(qū)域也偏向左側(cè)。
圖5 ERP信號的時空分布。 (a)FCz電極一致與不一致條件的ERP波形;(b) 一致條件400~600 ms時間窗均值的空間分布;(c) 不一致條件400~600 ms時間窗均值的空間分布;(d) 一致條件與不一致條件差值400~600 ms時間窗均值的空間分布;(e) 一致與不一致條件t檢驗P值的空間分布Fig.5 Temporal and topographical maps of ERP signal.(a) ERP waveform of congruent and incongruent condition at FCz electrode; (b) Topographical maps of time window 400~600 ms mean at congruent condition; (c) Topographical maps of time window 400~600 ms mean at incongruent condition;(d) Topographical maps of time window 400~600 ms mean at the difference of incongruent condition and congruent condition; (e) Topographical maps of incongruent and congruent condition ttest andP-value
2.3SSVEP信號分析
對SSVEP信號進(jìn)行傅里葉變換,獲得其功率譜密度分布。用Hermite濾波器對15 Hz頻率點(diǎn)進(jìn)行能量包絡(luò)的分析,用刺激前能量值做歸一化,視覺區(qū)域所有導(dǎo)聯(lián)平均后的結(jié)果如圖6(a)所示??梢?,刺激目標(biāo)出現(xiàn),SSVEP幅值會快速降低,并在200 ms左右降為最低,之后能量值逐漸恢復(fù),但在300 ms之后又緩慢下降。其中,15 Hz幅值在大腦的分布如圖6(b)所示,可見主要分布在視覺皮層區(qū)域,這一結(jié)果符合現(xiàn)有文獻(xiàn)報道[4]。
0~500 ms包絡(luò)下降的最小值在大腦的地形分布如圖6(c)所示。由于Stroop效應(yīng)在400~600 ms存在顯著性差異,分析該時間窗內(nèi)包絡(luò)下降均值的地形分布如圖6(d)所示。用導(dǎo)聯(lián)與對側(cè)導(dǎo)聯(lián)的差與和的比值表征該導(dǎo)聯(lián)的偏側(cè)性,TP7導(dǎo)聯(lián)與O1導(dǎo)聯(lián)的偏側(cè)性指數(shù)對比如圖6中(c)和(d)中的柱狀圖所示。對兩個下降過程,TP7導(dǎo)聯(lián)的偏側(cè)性指數(shù)均比O1導(dǎo)聯(lián)的偏側(cè)性指數(shù)大,這說明其地形分布有偏側(cè)性。從地形分布上可以看到偏向左側(cè),且400~600 ms時間窗均值的地形分布偏側(cè)性更加明顯,這一結(jié)果與ERP波形400~600 ms均值在地形分布上也偏向左側(cè)的結(jié)果吻合。
圖6 SSVEP信號分析。(a)視覺區(qū)域SSVEP包絡(luò);(b) 15 Hz 幅值空間分布;(c)0~300 ms能量下降最小值的空間分布及TP7與O1導(dǎo)聯(lián)偏側(cè)性指數(shù);(d)400~600 ms均值的空間分布及TP7與O1導(dǎo)聯(lián)偏側(cè)性指數(shù)Fig.6 SSVEP signal analysis. (a)SSVEPenvelope of vision area;(b) Topographical maps of 15Hz amplitude;(c) Topographical maps of envelope minimum from 0~300 ms and the Partial laterality index of TP7 and O1;(d) Topographical maps of envelope mean value from 400~ 600 ms and the Partial laterality index of TP7 and O1
2.4Alpha總包絡(luò)和Alpha誘發(fā)包絡(luò)分析
如分析方法中介紹,用Hermite濾波器對ERP信號進(jìn)行Alpha頻帶包絡(luò)分析。將刺激前300ms到刺激前200 ms的均值作為刺激前水平,根據(jù)包絡(luò)的下降和上升取刺激后的最小值均值或最大值作為刺激后水平。圖7中 (a)和(b)分別為總包絡(luò)和誘發(fā)包絡(luò)刺激前后水平的對比。Alpha誘發(fā)包絡(luò)在刺激呈現(xiàn)后所有受試都有所上升,但總包絡(luò)在刺激呈現(xiàn)后的變化與刺激前的總能量水平有關(guān)。
根據(jù)Alpha總包絡(luò)在刺激前的水平,將10位受試分為兩組——高Alpha組和低Alpha組,高Alpha組刺激前幅值在4 μV以上,低Alpha組刺激前幅值在3 μV以下,圖7(c)、(d)為兩組在刺激后的Alpha總包絡(luò)及Alpha誘發(fā)包絡(luò)??梢姡瑢τ贏lpha總活動包絡(luò),高包絡(luò)組在刺激后先有小幅上升,然后下降到比刺激前水平更低的水平;低包絡(luò)組在刺激出現(xiàn)后先上升,然后下降到與刺激前相同的水平。對于誘發(fā)Alpha包絡(luò),兩組在刺激后都明顯上升。上述結(jié)果與文獻(xiàn)[10]的結(jié)果一致。
圖7 Alpha包絡(luò)分析。 (a)每個受試刺激前后Alpha總包絡(luò)值(左為高Alpha組,右為低Alpha組); (b)每個受試刺激前后Alpha誘發(fā)包絡(luò)值;(c)視覺區(qū)Alpha總包絡(luò); (d)視覺區(qū)Alpha誘發(fā)包絡(luò)Fig.7 Alphaactivity analysis. (a) Prestimulus and poststimulus Alpha total activity of each subject (the left are high Alpha level subjects, the rightare the low Alpha level subjects); (b) Prestimulus and poststimulus Alpha evoke activity of each subject; (c) Alpha total activity envelope of vision area; (d) Alpha evoke activity envelope of vision area
3.1Hermite濾波器
從仿真結(jié)果可以看到,Hermite濾波器可以有效地提取包絡(luò)波形。本研究用該方法提取了SSVEP信號的包絡(luò)及ERP信號的包絡(luò),方法簡單有效。并且,Hermite濾波器基于Hermite函數(shù)構(gòu)成,它有一簇豐富的函數(shù)可供選擇,使得Hermite濾波器能夠用于分析不同實驗產(chǎn)生的信號。例如,從仿真實驗2中可以看到,一階Hermite濾波器就能通過調(diào)節(jié)參數(shù),從相近頻率成分中不受干擾地提取目標(biāo)頻率成份包絡(luò),這是一般窄帶濾波器無法做到的。
3.2Stroop效應(yīng)在SSVEP影響下的變化
Stroop效應(yīng)在行為學(xué)的反應(yīng)時上表現(xiàn)為不一致,條件的反應(yīng)時顯著高于一致條件的反應(yīng)時,許多研究結(jié)果都表明這一現(xiàn)象十分穩(wěn)定[1-2,8-9]。在本研究中SSVEP標(biāo)記背景的Stroop實驗也得到同樣的結(jié)果,但在反應(yīng)時均值上較以往研究結(jié)果有所增長,并且3種條件(一致、不一致、中性條件)均較以往結(jié)果有所增長,這可能是由于背景閃爍分散了受試的注意力。Brown等認(rèn)為,注意負(fù)荷的大小會對詞的視覺識別產(chǎn)生影響[11]。在ERP波形上,一般認(rèn)為與語義顏色Stroop任務(wù)最相關(guān)的成分是較晚的N450成分。本實驗雖然從波形上看N450成分并不明顯,但也在400~600 ms的時間窗上看到了與以往研究趨勢相同的條件之間的差異,這也有可能是背景閃爍對Stroop任務(wù)造成的影響。從實驗設(shè)計的角度來看,添加背景標(biāo)記應(yīng)盡量減少其對Stroop任務(wù)的影響,可以從刺激頻率、閃爍方式上做進(jìn)一步的改進(jìn)。例如,刺激頻率可以調(diào)節(jié)至受試感覺更舒服的高頻段,閃爍方式可以選擇更加柔和的正弦方法。另外,在圖5(e)中可以看到,條件之間的差異在TP8與PO8導(dǎo)聯(lián)中也有統(tǒng)計顯著性,這也可能是由于引入背景閃爍而引起的。
3.3SSVEP與ERP信號的分離給SSVEP包絡(luò)帶來的影響
目前,SSVEP的神經(jīng)機(jī)理并不明確,但其在3個頻帶響應(yīng)較強(qiáng),分別是10 Hz附近的低頻帶、20 Hz附近的中頻帶以及40 Hz附近的高頻帶[4]。因此,在用SSVEP標(biāo)記背景時,可以選擇不同的頻率范圍。但由于ERP信號的重要頻率成分(如10 Hz左右的Alpha頻帶)與SSVEP響應(yīng)較強(qiáng)的成分有重疊,所以一般研究在著重分析某些頻率成分時無法避開SSVEP信號與ERP信號的相互影響[5,12]。本研究在分析SSVEP包絡(luò)時,能夠完全分離ERP信號的影響,不僅發(fā)現(xiàn)了一般研究中較早(200 ms)的包絡(luò)下降過程,也看到了相對較晚(400~600 ms)的包絡(luò)下降過程??梢酝茢?,刺激目標(biāo)的出現(xiàn)降低了受試對背景的注意力,所以SSVEP能量包絡(luò)在200 ms下降較快;隨后,由于Stroop任務(wù)這一高級認(rèn)知活動使得包絡(luò)值在回升后又緩慢下降,與ERP成分中存在條件差異的400~600 ms時間窗吻合。從兩段下降過程的偏側(cè)性可以進(jìn)一步推斷,包絡(luò)值下降第一過程(即200 ms左右)為自下而上的初級認(rèn)知活動,包絡(luò)值下降的第二過程(即400~600 ms)為Stroop任務(wù)引起的自上而下的高級認(rèn)知活動,所以有更加明顯的偏側(cè)性。Stroop任務(wù)是較為高級的認(rèn)知任務(wù),反應(yīng)時在900 ms左右,條件之間的差異存在于相對較晚的時間段,這給尋找代表Stroop效應(yīng)的條件之間差異帶來了困難。本實驗沒有能夠在SSVEP能量包絡(luò)上找到條件之間的差異,提示SSVEP與刺激物理屬性相關(guān)更多,其包絡(luò)下降的偏側(cè)性已經(jīng)說明SSVEP作為探針對認(rèn)知活動的研究效果。
3.4Alpha波包絡(luò)
腦電節(jié)律受到外界刺激及大腦認(rèn)知活動的影響,其中Alpha節(jié)律與大腦認(rèn)知活動密切相關(guān),其能量的增加和下降分別反映了事件相關(guān)的同步化(event-related synchronization, ERS)和去同步化(event-related desynchronization, ERD)。Alpha能量在睜眼狀態(tài)比閉眼狀態(tài)有所下降,說明大腦對視覺刺激自上而下的處理過程.一般認(rèn)為,Alpha能量較高,代表大腦處于空閑狀態(tài);Alpha能量較低,說明大腦處于活動狀態(tài)。外界刺激會產(chǎn)生Alpha能量的阻斷[13]。Van Dijk等研究了刺激前Alpha水平與刺激后決策水平的關(guān)系,結(jié)果表明兩者之間為負(fù)相關(guān),即刺激前較低的Alpha能量水平會有較好的決策表現(xiàn)[14]。與此類似,本研究發(fā)現(xiàn),刺激后Alpha總能量與刺激之前其能量水平相關(guān),但這一結(jié)果不符合Alpha阻斷理論。Doppelmayret等認(rèn)為,Alpha阻斷程度與其刺激前能量水平有關(guān)[15],本研究的結(jié)果很好地支持了這一理論;刺激前低水平的Alpha能量在刺激后會有所增強(qiáng),刺激前較高水平的Alpha能量會在刺激后降低而產(chǎn)生Alpha阻斷。語義顏色Stroop任務(wù)是相對高級的認(rèn)知任務(wù),涉及語言分析,可以推斷大腦活動與刺激前Alpha水平有關(guān),這一推論與本研究的實驗結(jié)果吻合。然而,這一結(jié)論仍然需要更多的實驗支持和理論分析。
本研究創(chuàng)新地提出用SSVEP背景標(biāo)記的Stroop實驗,并得到400~600 ms時間窗內(nèi)ERP成分條件之間的差異,這是Stroop效應(yīng)在腦電的體現(xiàn)。通過Hermite濾波器,有效地分析了SSVEP信號包絡(luò)及ERP信號Alpha頻帶包絡(luò),發(fā)現(xiàn)SSVEP包絡(luò)在Stroop任務(wù)出現(xiàn)后有明顯的下降,Alpha頻帶總包絡(luò)刺激后的變化與刺激前的水平有關(guān)。
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TheEnvelopeAnalysisofStroopEffectMarkedwithSSVEPBackgroundBasedonHermiteFilters
GAO Wen-Jing CHEN Xiao-Gang GAO Xiao-Rong*
(DepartmentofBiomedicalEngineering,MedicalSchool,TsinghuaUniversity,Beijing100084,China)
Stroop effect can reflect the brain attention of the conflict and the interference. In order to analyze the brain cognitive activity of Stroop effect deeply, the Stroop experiment paradigm marked with steady state visual evoked potential (SSVEP) background was designed innovatively, which can get EEG data including both the event related potential (ERP) signals and the SSVEP signals.To realize this, the envelope analysis method based on Hermite filters was proposed.EEG data of ten subjects were recorded, and then the ERP signals and SSVEP signals were gotten respectively. In the time window of 400~600 ms after stimulus, the ERP signal of incongruent condition was more negative than that of congruent condition. The difference between two conditions was significant statistically and mainly distributed in the prefrontal regions, which was the EEG reflection of the Stroop effect. Through the envelope analysis, it was found that the envelope of SSVEP signal declined remarkably after the stimulus. The poststimulus changes of the Alpha frequency band total envelope of the ERP signal were related with its prestimulus level.If its level before stimulus was high, it declined to the lower level after a small increase; if its level before stimulus was low, it remained to the same level after an increase. We got the further cognitive activity study of Stroop effect through the Stroop experiment paradigm marked with SSVEP background and the envelope analysis method, which also provides a reference for other cognitive experiments.
Hermite filters; Stroop effect; steady-state visual evoked potential (SSVEP) envelope; Alpha envelope
10.3969/j.issn.0258-8021. 2014. 01.001
2013-10-26,錄用日期:2013-12-23
國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項目(91120007);國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(863計劃)(2012AA011601)
R318
A
0258-8021(2014) 01-0001-07
*通信作者。E-mail: gxr-dea@mail.tsinghua.edu.cn