基于事件相關(guān)電位近似熵識別心理意識真實性的研究

趙 敏，趙春臨,2

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基于事件相關(guān)電位近似熵識別心理意識真實性的研究

趙 敏1，趙春臨1,2

(1. 武警工程大學(xué)信息工程系 西安 710086；2. 電子科技大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程系 成都 610054 )

研究受試者在隱藏信息測試(CIT)模式下心理意識真實性識別。通過對15名受試者進行測試并記錄其事件相關(guān)(ERP)腦電信號，對不同刺激信息誘發(fā)的ERP信號的近似熵進行分析。研究結(jié)果顯示，當刺激信息出現(xiàn)時，近似熵出現(xiàn)了明顯的下降趨勢；刺激任務(wù)完成后，近似熵回升到刺激前水平。以近似熵下降百分比作為近似熵下降程度的量化參數(shù)，對比不同類型刺激信息誘發(fā)ERP信號的近似熵下降百分比，發(fā)現(xiàn)無關(guān)刺激在刺激反應(yīng)過程中，對應(yīng)的近似熵下降百分比顯著大于相關(guān)刺激和靶刺激的下降百分比(p<0.001)，說明近似熵的下降程度可以作為識別受試者隱藏信息的一種輔助特征參數(shù)。

近似熵; 事件相關(guān)電位; 測謊; 心理意識

心理意識真實性是人腦對客觀存在的反映，通常人們在社會交往中，利用各種行為或語言來掩飾或否定自己的真實意識，以達到欺騙對方的目的，其多數(shù)含有刻意的欺騙，成為社會和經(jīng)濟發(fā)展的不安定因素。因此心理意識真實性檢測，俗稱測謊，成為刑偵、反恐、安全審查、認知損傷評估及人事評測等部門迫切需要而十分關(guān)注的技術(shù)。

目前，國內(nèi)外關(guān)于測謊的研究主要集中在傳統(tǒng)測謊儀和基于腦電(electroencephalogram，EEG)波的測試研究。傳統(tǒng)測謊儀也稱為多參數(shù)心理測試儀，主要通過記錄受試者在被詢問某些問題時表現(xiàn)出的皮膚電、呼吸、脈搏等生理參數(shù)的變化，來識別是否說謊。其測試機理是人在說謊過程中，由于恐懼和焦慮等情感反應(yīng)會引發(fā)自主神經(jīng)系統(tǒng)生理反應(yīng)值出現(xiàn)異常，而這些生理反應(yīng)值也極易受到主觀心理因素(焦慮與緊張等)的影響[1]。傳統(tǒng)測謊技術(shù)雖然在案件偵查中起到了一定的輔助作用，但是由于其測試機理本身的不足，使傳統(tǒng)測試技術(shù)的理論基礎(chǔ)和應(yīng)用受到諸多質(zhì)疑[1-2]?；贓EG的測試研究主要從說謊的認知過程方面探索一些有效的謊言識別指標，得到廣泛研究的是基于事件相關(guān)電位(event related potential，ERP)測謊方法[3-5]。事件相關(guān)電位的有效成分可以反映大腦的認知和注意等認知過程，相對于傳統(tǒng)測試技術(shù)更具有認知決定性。同時，它在研究內(nèi)容上注重從神經(jīng)生理角度探索說謊者對相關(guān)信息的感知覺、注意、記憶、決策及反應(yīng)沖突等心理現(xiàn)象形成過程中的信息編碼及特征提取[6]。因此，基于EEG的測試得到了國內(nèi)外學(xué)者更為廣泛的關(guān)注。

腦電信號包含了豐富的與意識相關(guān)的信息。相關(guān)研究發(fā)現(xiàn)，由特定的外部刺激信息誘發(fā)的有效成分，可以反映大腦的認知、注意機制及信息處理過程，而欺騙性的決定是在對信息的認知基礎(chǔ)上做出的。說謊是一個與認知、情感、沖突等密切相關(guān)的復(fù)雜的過程，而腦電非線性分析能提供大腦認知功能活動變化軌跡等情況，動態(tài)的、短時程的非線性動力學(xué)分析方法更適合研究認知過程中大腦功能活動的變化規(guī)律[7]。文獻[8]指出由外部刺激誘發(fā)的腦電活動的變化，可以被認為是大腦從無序向有序狀態(tài)的轉(zhuǎn)變，反之亦然。近似熵作為一種非線性測度，反映了一個時間序列隨其長度的增長出現(xiàn)新模式的速率，即信號接近隨機的程度。本文主要對受試者在隱藏信息測試(concealed information test, CIT)[6,9]模式下誘發(fā)的事件相關(guān)腦電信號的近似熵進行了相關(guān)的研究，探索說謊心理意識和誠實心理意識狀態(tài)下的腦電動力學(xué)特征。

1 實驗及數(shù)據(jù)采集

實驗對象：在校學(xué)生志愿者15名，包括本科生和研究生，沒有任何精神疾病和腦病病史，男性11名，女性4名，年齡為21～24歲，正?；虺C正視力。實驗時間為上午9:30-10:30或下午3:30-4:30，整個實驗過程在正常照明、安靜、盡量舒適的室內(nèi)環(huán)境進行。每個受試者完成兩組實驗，要求受試者在測試過程中盡量避免身體移動。

測試方法如下：采用受試者的真實姓名或無關(guān)姓名和真實生日或無關(guān)日期作為兩組實驗的被測試信息，以“你是XXX？”、“生日是X月X日？”的形式出現(xiàn)，測試序列的編排和出現(xiàn)依據(jù)典型的CIT范式[6,9]，包括三類刺激信息[10-11]：

1) 探測刺激(Probe)，測試者和被測試者都知曉的真實情況信息問題(真實姓名或生日)，但受試者試圖隱瞞并故意否認的項，回答“不是”，即說謊項。

2) 無關(guān)刺激(Irrelevant)，與探測刺激同類性的非真實情況信息問題(無關(guān)姓名或日期)，也是要求受試者的確實否認的項，回答“不是”，在該實驗的兩組測試中分別是5個陌生人的姓名和與生日無關(guān)的日期信息問題。

3) 靶刺激(Target)，由測試者專門指定的無關(guān)刺激，但是要求受試者當該刺激信息出現(xiàn)時完成與其他兩類信息相反的反應(yīng)任務(wù)，即做肯定回答“是”，其作用主要是要求受試者在測試過程中集中注意力并監(jiān)督其是否配合實驗。在該實驗中，為了統(tǒng)一回答問題時“是”和“不是”的對應(yīng)關(guān)系，對靶刺激信息做了修改，指定一個受試者認識人的姓名以“你認識XX?”和“國慶是10月1日？”的提問方式作為靶刺激。

每組測試共160次刺激隨機出現(xiàn)，無關(guān)刺激112次(70%)，探測刺激和靶刺激各24次(15%)，刺激呈現(xiàn)的時間1.5 s，刺激之間間隔在2.0～2.2 s隨機。受試者者按照實驗要求，對隨機出現(xiàn)的刺激問題判斷后，以盡快按下鼠標“左鍵”或“右鍵”的形式回答“是”或“不是”。一組測試完成后受試者休息5 min后進行下一組測試。

EEG數(shù)據(jù)采集用標準10-20導(dǎo)聯(lián)頭皮電極系統(tǒng)32導(dǎo)電極帽記錄FP1、FP2、F7、F3、Fz、F4、F8、FT7、FC3、FCz、FC4、FT8、T7、C3、Cz、C4、T8、TP7、CP3、CPz、CP4、TP8、P7、P3、Pz、P4、P8、O1、Oz、O2共30通道腦電信號，同時記錄垂直眼電EOG，參考電極為雙側(cè)乳突，前額接地，放大器的通帶頻帶為0.3～70 Hz，采用頻率1 000 Hz，各導(dǎo)聯(lián)阻抗均小于5 kΩ。采集的數(shù)據(jù)經(jīng)去除眼電偽跡。取刺激出現(xiàn)前500 ms到后1 500 ms的數(shù)據(jù)作為分析數(shù)據(jù)，平均各類刺激的分段數(shù)據(jù)得到對應(yīng)各類刺激的ERP數(shù)據(jù)。15個受試者每人進行兩組實驗，共30組樣本數(shù)據(jù)供后需分析。

2 近似熵算法

文獻[7]提出近似熵(approximate entropy，ApEn)，是一種適用于短數(shù)據(jù)的信號復(fù)雜性度量工具，非常適合研究信號性質(zhì)的動態(tài)變化的要求。近似熵在應(yīng)用中的優(yōu)勢在于：

1) 估計所需要的數(shù)據(jù)點數(shù)少(100～5 000)，一般1 000點；

2) 對偶爾產(chǎn)生的瞬態(tài)強干擾有很好的承受力，抗干擾及噪聲能力較強；

3) 可以分析隨機信號和確定性信號，以及由隨機信號和確定性信號疊加的信號。近似熵的以上特性使其非常適合生物電信號的分析，特別是本文分析的腦電信號就是一種由與大腦活動狀態(tài)或意識活動有關(guān)的確定性成分和隨機的腦電信號組成的信號。

式中，=1,2,…,-+1。

3) 給定閾值(>0)為預(yù)先選定的相似容限，對每一個值統(tǒng)計的數(shù)目及此數(shù)目與總的矢量個數(shù)-+1的比值，即有：

在實際應(yīng)用中，信號為有限長序列，為有限值，那么根據(jù)以上步驟計算序列長度為時，ApEn的估計值為：

近似熵值與、取值有關(guān)，文獻[1]根據(jù)實踐經(jīng)驗建議取=2，～。

3 事件相關(guān)電位(ERP)的近似熵分析

已有研究顯示[10,13-15]CIT實驗?zāi)Ｊ疆a(chǎn)生的ERP信號分布主要集中于大腦中線部位，即Fz、Cz和Pz等導(dǎo)聯(lián)處，且中線各個導(dǎo)聯(lián)的ERP信號的變化趨勢基本相同。圖1所示為三類刺激信息在Pz導(dǎo)聯(lián)誘發(fā)的某一被試的ERP波形。

根據(jù)本文的近似熵算法中的式(6)，其中=2，=0.2SD(SD表示每個數(shù)據(jù)段的均方差)，計算圖1中的不同刺激信息誘發(fā)ERP腦電信號的近似熵在-500～1 500 ms內(nèi)的動態(tài)變化。近似熵計算窗口長度為200 ms(采樣率為1 000 Hz)，移動步長25 ms。對應(yīng)式(6)中，=200，即從數(shù)據(jù)開始的200個點由式(6)計算其近似熵值，然后向前移動25個點，再計算其近似熵值，得到一個近似熵序列值。分別計算無關(guān)刺激、探測刺激和目標刺激在Fz、Cz和Pz3個導(dǎo)聯(lián)的近似熵。所有受試者反應(yīng)三類刺激信息誘發(fā)的ERP的近似熵分別在Fz、Cz和Pz的3個導(dǎo)聯(lián)的總平均值，如圖2所示。比較不同刺激誘發(fā)的ERP信號的近似熵的變化情況，發(fā)現(xiàn)了三類刺激誘發(fā)的ERP信號在刺激出現(xiàn)后近似熵都有明顯的變化，在刺激開始后，近似熵下降，反應(yīng)任務(wù)結(jié)束后，近似熵回升；比較三類刺激對應(yīng)的近似熵下降趨勢程度發(fā)現(xiàn)，無關(guān)刺激誘發(fā)的ERP信號的近似熵相對于探測刺激和靶刺激有更大的下降趨勢。這種趨勢在3個導(dǎo)聯(lián)上比較一致。

依據(jù)上述3種刺激對應(yīng)的ERP信號的近似熵隨時間的動態(tài)變化結(jié)果，選擇Pz導(dǎo)聯(lián)的信號分別計算個人測試數(shù)據(jù)在刺激前(-500～0 ms)，刺激中(0～750 ms)和刺激后(750～1 250 ms)3個時間段的近似熵的平均值進行比較，并進行均值和標準差統(tǒng)計，數(shù)據(jù)統(tǒng)計結(jié)果如表1所示。

表1 三類刺激信息在Pz導(dǎo)聯(lián)誘發(fā)的ERP的近似熵，在刺激前、刺激中和刺激反應(yīng)后的近似熵均值統(tǒng)計結(jié)果表

對所有樣本數(shù)據(jù)以刺激類型為因素的單因素方差分析結(jié)果顯示，刺激中的近似熵在三類刺激之間差異性顯著：(2,87)=3.60，=0.031，多元比較結(jié)果顯示，探測信息在刺激中時間段的近似熵顯著大于無關(guān)刺激的近似熵(=0.019)，靶刺激信息的近似熵也顯著大于無關(guān)刺激的近似熵(=0.027)，而在探測與目標之間沒有顯著性差異(=0.052)；刺激前和刺激反應(yīng)后的近似熵在三類刺激信息之間均無顯著性差異(>0.05)。這一結(jié)果說明在隱藏信息測試模式下，探測刺激信息和無關(guān)刺激信息在刺激中時間段的動力學(xué)特征有明顯不同的變化趨勢值，因此可作為識別隱藏信息的有效特征之一。

同時，為了說明刺激中相對刺激前的近似熵的下降趨勢程度，計算了每一個受試者反應(yīng)三類刺激信息誘發(fā)ERP信號在刺激中(0～500 ms)時間段的近似熵的最小值(記為2min)相對于刺激前(-500～0 ms)時間段的平均值(記為1ave)的下降百分比Rd作為量化參數(shù)為：

式中，表示刺激類型。

圖3所示為三類刺激信息的ERP近似熵的的下降趨勢程度(Rd)的總平均，探測刺激和靶刺激的近似熵平均下降了57.4%和57.55%，而無關(guān)刺激的近似熵平均下降值為72.18%。單因素方差分析結(jié)果顯示，近似熵下降百分比在三類刺激信息之間差異性顯著，(2,87)=11.818,<0.000 1。多元比較結(jié)果顯示，無關(guān)和相關(guān)刺激、無關(guān)和靶刺激之間差異性顯著<0.000 1，相關(guān)和靶刺激無明顯差異=0.967。該結(jié)果說明在隱藏信息測試模式下，探測刺激和無關(guān)刺激誘發(fā)ERP的近似熵呈現(xiàn)明顯不同的下降趨勢程度。

4 結(jié)束語

本文通過對隱藏信息測試模式下的三類刺激誘發(fā)的ERP信號的近似熵，隨時間動態(tài)變化曲線和刺激觸發(fā)的3個階段的近似熵均值進行了分析研究。結(jié)果顯示，對受試者施加刺激后，其誘發(fā)的ERP信號的復(fù)雜度明顯降低，刺激反應(yīng)結(jié)束后，又回升到刺激前狀態(tài)。這是因為大腦在處理外部刺激信息時，被認為是一個從無序向有序狀態(tài)的轉(zhuǎn)變，反之亦然。而近似熵作為一種非線性測度，反映了一個時間序列隨其長度的增長出現(xiàn)新模式的速率，即信號接近隨機的程度。因此，近似熵可以從非線性動力學(xué)角度反應(yīng)受試者大腦，在反應(yīng)不同刺激信息時的微狀態(tài)的確定性。

依據(jù)近似熵的在刺激前后的下降趨勢變化，本文應(yīng)用每一個受試者反應(yīng)三類刺激信息誘發(fā)ERP信號，在刺激中(0～500 ms)時間段的近似熵的最小值相對于刺激前(-500～0 ms)時間段的平均值的下降百分比Rd作為近似熵最大下降程度的量化參數(shù)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，無關(guān)信息誘發(fā)的ERP信號的近似熵下降百分比(72.18%)顯著高于相關(guān)刺激和靶刺激的下降百分比(57.4%和57.55%)。說明受試者在反應(yīng)無關(guān)刺激信息時可能處于一種更有序的微狀態(tài)，其具體的理論和生理意義尚不明確，還需要后續(xù)的相關(guān)研究解釋。其次，該結(jié)論的得出是依據(jù)受試者的個人信息(姓名和生日)作為被測試的隱藏信息，同時樣本量相對較少，因此需要在后續(xù)的工作中增加樣本量和以非個人信息作為隱藏信息測試的研究進一步驗證。

本文的實驗數(shù)據(jù)是在西安交通大學(xué)生物醫(yī)學(xué)研究所重點實驗室采集完成的，感謝提供幫助的老師和同學(xué)們。

參 考 文 獻

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編 輯 黃 莘

The Study of Mentality Facticity Identification Based on Approximate Entropy of Event Related Potential

ZHAO Min1and ZHAO Chun-lin1,2

(1. Information Engineering Department, Army Police Engineering University Xi’an 710086; 2. Biomedical Engineering Department, University of Electronic Science and Technology of China Chengdu 610054 )

The present study focuses on the identifying subject’s mentality facticity during concealed information test (CIT). Total 15 subjects were tested in CIT paradigm and the Event Related Potential (ERP) evoked by three categories stimuli was obtained simultaneously. The results show that the Approximate Entropy (ApEn) of ERPs decrease as stimulus appears and increase as stimulus over. Meanwhile, decreasing percentage of ApEn was employed as quantitive parameter, it is found that the parameter of ERPs corresponding to irrelevant stimulus is significantly larger than that of probe and target stimulus (<0.001). The findings indicate that decreasing percentage of ApEn could be used as an additional feature parameter to identify subject’s concealed information effectively.

approximate entropy; event related potential; lie detection; mentality facticity

R318.04, R395.9

A

10.3969/j.issn.1001-0548.2016.05.025

2014-06-25；

2015-04-12

國家自然科學(xué)基金(30870654)

趙敏(1978-)，女，博士，主要從事生物醫(yī)學(xué)信號處理及模式識別方面的研究.