基于維度復雜性模型的情感事件腦電圖分析

摘要：目的 通過監測腦電圖變化，了解疾病、長病程、抑郁與焦慮等因素對腦電圖的影響，試探討情感事件與腦電圖相關性。方法 以2015年1月～10月，篩選醫院門診接待的100例成年人作為研究對象納入病例組，另據年齡（±1）、性別一對一選擇同期體檢中心接待正常人100例納入對照組，進行腦電圖分析。結果 患者SAS、SDS高于對照組，差異具有統計學意義（P<0.05）。病例組與對照組FP1、F3、C3、Q1、F7、T3腦區δ功率值差異具有統計學意義（P<0.05）；病例組與對照組FP1、F3、C3、P3、Q1、T3腦區δ功率值差異具有統計學意義（P<0.05）；等級Logistic回歸分析，結果顯示心臟神經癥、慢性胃炎、腸易激綜合征與基本腦電圖診斷存在相關性（P<0.05），年齡、病程、SDS、SAS與腦電圖診斷無相關性。結論 腦電圖表現影響因素較多，某些疾病對不同腦區不同腦波存在顯著性影響，較長一段時間內的焦慮抑郁、疾病延長等因素本身不會影響腦電圖評價，腦電圖更易短時因素影響。

關鍵詞：情感事件；腦電圖；維度復雜性模型

劇烈的情緒波動甚至可引起病理性精神改變，如急性心理應激事件。關于情感事件研究較多，過去常采用問答法、行為觀測法評估情感事件對情緒狀態的影響，主觀性強[1]。情緒維度理論認為人的情緒不是孤立存在的，也不僅僅是集中情緒簡單的混合，而是復雜漸變的，情緒的因素較多[2]。

1 資料與方法

1.1一般資料 以2015年1月～10月，醫院門診接待的成年人作為研究對象。納入標準：①身體健康；②年齡18～45歲；③近期無嚴重的負性情感事件；④按照心理學研究證實，屬輕度抑郁、焦慮癥，門診初診患者。共納入實驗對象100名，納入病例組，男女各半，年齡20～44歲、平均（32±5）歲。心臟神經癥36例、消化系統疾病21例、婦產科疾病15例、內分泌系統疾病14例、神經系統疾病14例。另據年齡（±1）、性別一對一選擇同期體檢中心接待正常人100例納入對照組。

1.2方法 參照國際腦電圖學會10～20標準，放置16個電極。參數設置：極間阻抗<2KΩ，放大器敏感度5mm～50μV，增幅放大倍數1.0，帶通0.5～25Hz，顯示速度30mm/s，采集速度125點/s，每個電極分別為δ（0.8～4.0Hz）、θ（4.00～7.80）Hz、α1（7.8～9.0）Hz、α2（9.0～11.0）Hz、α3（11.0～12.8）Hz、β（13.0～20.0）Hz。受試者，餐后2h，安靜清醒閉目狀態下采集，18min腦電數據，0.28～25Hz數字濾波，進行頻域分析。而后采用SET軟件進行分析，觀察頻譜情況。心理狀態評估采用焦慮自評量表（SAS）、抑郁自評量表（SDS）評估。同時調查患者年齡、性別、個體傾向、疾病變化發展等一般情況。

1.3統計學處理 收集數據建立WPS xls數據表，以SPSS18.0軟件進行數學統計，計量資料服從正態分布，采用均數±標準差（x±s）表示，否則采用中位數或四分位數描述統計，計量資料服從正態分布采用兩個獨立樣本t檢驗、配對樣本t檢驗、多個樣本單因素方差分析，若不服從正態分布，采用非參數檢驗，計數資料以數（n）或率（%）表示，比較采用χ2檢驗，雙側檢驗，α=0.05，以P<0.05表示差異具有統計學意義。

2 結果

2.1腦區δ功率 患者SAS（42.7±6.9）分，SDS（44.5±7.1）分，對照組（37.2±15.1）、（39.8±7.2）分，差異具有統計學意義（P<0.05）。病例組與對照組FP1、F3、C3、Q1、F7、T3腦區δ功率值差異具有統計學意義（P<0.05），見表1。

2.2腦區θ功率水平 病例組與對照組FP1、F3、C3、P3、Q1、T3腦區 功率值差異具有統計學意義（P<0.05），見表2。

2.3因素分析 以基本腦電圖診斷作為自變量，將正常、邊緣、輕度異常、中度異常、重度異常分別賦值為1～5，將年齡、性別、病程、疾病類型、SAS、SDS作為自變量，進行等級Logistic回歸分析，結果顯示心臟神經癥、慢性胃炎、腸易激綜合征與基本腦電圖診斷存在相關性（P<0.05），其余均無顯著相關。

3 討論

正常人健康成人清醒閉目腦電圖以α節律占優勢，成人清醒狀態下僅有少量散在的低波幅θ波，δ波慢活動很少，本次研究也證實了這一點，而病例組患者兩種波各腦區功率普遍高于正常人[3]。

從本次研究來看，疾病本身確實可影響不同腦區不同腦波功率水平，絕大多數腦區的θ波、 δ波功率都受疾病影響，提示疾病本身確實可影響腦波活動，帶來情緒變化，進而影響腦電。但需注意的是，因素分析顯示腦波病理性嚴重診斷與病程、年齡、性別、SAS、SDS無明顯相關性，提示較長一段時間的情感變化、性格特征可能不會引起較嚴重異常的腦電表現，如SAS、SDS都是判斷一段時間內的焦慮與抑郁狀態的量表，其水平與腦電圖異常嚴重程度無顯著相關。研究顯示，部分疾病本身與腦電圖異常有相關性，心臟神經癥、慢性胃炎、腸易激綜合征，這三類疾病有較典型的特征，即陣發性、偶發性發作，都可能引起短時內疼痛，發作難以預測，這可能與腦電圖異常變化的重要原因。

綜上所述，腦電圖表現影響因素較多，某些疾病對不同腦區不同腦波存在顯著性影響，較長一段時間內的焦慮抑郁、疾病延長等因素本身不會影響腦電圖評價，腦電圖更易短時因素影響。

參考文獻：

[1]謝晶，方平.情緒測量方法的研究進展[J].心理科學，2011，34（2）：488-493.

[2]Panagiotis C.Petrantonakis.An Emotion Elicitation Metric for theValence/Arousal and Six Basic Emotions Affective Models：A comparative

Study[J].IEEE tractions.2010（978）：44-61.

[3]魏景漢，羅躍嘉.事件相關電位原理與技術[M].北京：科學出版社，2010.編輯/趙恒德