磁刺激穴位調節負性情緒的腦電溯源和腦網絡研究

尹 寧 張家皓 王海力 王敖翔 徐桂芝

磁刺激穴位調節負性情緒的腦電溯源和腦網絡研究

尹 寧1,2張家皓1,2王海力1,2王敖翔1,2徐桂芝1,2

（1. 省部共建電工裝備可靠性與智能化國家重點實驗室（河北工業大學） 天津 300130 2. 河北工業大學天津市生物電工與智能健康重點實驗室 天津 300130）

將磁刺激技術、腦電溯源、腦網絡、主觀量表分析與傳統穴位理論相結合，探討磁刺激神門穴對人體負性情緒的調節作用。利用標準低分辨率電磁斷層成像對靜息、視頻誘發負性情緒以及視頻誘發結合穴位刺激的腦電信號進行溯源分析。通過復雜網絡理論構建腦皮層功能網絡，對比研究網絡局部和全局拓撲特征。結果表明，磁刺激神門穴時前額葉、顳葉、頂葉等情緒相關腦區發生顯著變化，前額葉和顳葉節點度分別下降10.6%和6.2%，顳極區和邊緣葉節點度分別上升6.1%和8.2%，腦網絡總體平均度上升1%，平均聚類系數下降5%。磁刺激神門穴對負性情緒具有調節作用，推測其工作機制為大腦前額葉、顳葉部分活動轉移至顳極區和邊緣葉。

磁刺激 腦電溯源 腦功能網絡 情緒

0 引言

當今社會高速發展，生活節奏愈發變快，人們的精神負擔也隨之加重。有關統計顯示，近70%都市人群長期處于負面情緒中。不良的情緒狀態可引發焦慮、抑郁等精神類疾病，甚至誘發身體器質性病變。目前，在所有患病人群中，病因70%以上與情緒有關，情緒類疾病已多達200余種。2020年，隨著新型冠狀病毒肺炎（Corona Virus Disease 2019, COVID-19）疫情的全面爆發，廣大醫護人員、病患以及公眾均面臨著不同程度的情緒問題，人類在身體健康安全受到巨大威脅的同時，心理健康也面臨著嚴峻的挑戰[1]。

中醫穴位療法在調節情緒、治療情緒類相關疾病方面療效顯著，通過針刺、艾灸、推拿按摩等方式刺激腧穴可緩解各種負面情緒，在新冠肺炎疫情防控期間發揮了重要作用。馮博等[2]通過神門穴耳穴壓豆方法明顯改善了肺炎患者焦慮情緒。相比于傳統針刺，磁刺激技術利用時變脈沖磁場[3]刺激體表來調節機體組織的相關功能，無創且刺激狀態易于量化，具有臨床應用前景，眾多學者在磁刺激穴位影像學方面開展了大量研究工作。楊碩[4]通過提取磁刺激神門穴后的腦電信號（Electroencephalogram, EEG）發現，磁刺激神門穴有利于大腦慢波誘發并且抑制快波活動，從而達到安撫情緒的目的。

隨著大腦活動可視性研究的發展，基于圖論的復雜腦功能網絡成為腦科學研究的一個重要分支。利用EEG等方式構建并研究相應的腦功能網絡，有助于深入揭示穴位刺激作用下的大腦調控機理。郭磊等[5-6]通過提取并計算各通道EEG信號C0復雜度、近似熵等非線性動力學特征之間的關聯性，構建了磁刺激內關穴的腦功能網絡，發現磁刺激內關穴有效改善了大腦的信息傳遞功能。EEG信號是采集的大量神經元突觸后電位的總和，對EEG信號進行溯源可以在保證腦電高時間分辨率的基礎上提升其空間分辨率。相關研究表明，經過溯源后的大腦皮層信號可以更準確地表達腦區之間的網絡特性[7]。2019年，代揚楊等[8]利用標準低分辨率電磁斷層成像（standardized Low Resolution Brain Electromagnetic Tomography, sLORETA）對EEG信號進行溯源，發現了與針刺穴位臨床功效基本一致的腦皮層功能網絡拓撲特征變化。

本文通過設計磁刺激穴位作用于視頻誘發負性情緒的實驗，并同步采集EEG信號，利用sLORETA方法對EEG信號進行溯源，構建并分析不同狀態下的腦皮層功能網絡特征。結合主觀情緒量表（the Positive and Negative Affect Scale, PANAS）、腦電溯源以及腦網絡拓撲結構特征變化結果，探討磁刺激神門穴作用于負性情緒時對腦皮層電活動的影響以及相關的腦網絡調節機制。

1 方法

1.1 sLORETA算法

sLORETA算法是一種腦電逆問題溯源方法，通過對采集到的頭皮電極信號進行逆向運算，求得大腦皮層各個腦區的電流密度分布[9-11]。假設大腦皮層激活模式相同，分布于大腦皮層上的電流密度源信號通過線性疊加在頭皮上被記錄。頭皮電極信號與大腦皮層電流密度源信號之間的關系可以表示為

式（1）利用階數為零的Tikhonov-Philips正則化方法求得唯一解，正則化方法中使用到的代價函數為

式中，為正則化參數，≥0；為預測值。

代入設定的、和值，利用最小代價方程，即可求得的解，有

其中

式中，為單位矩陣；為單位向量。

1.2 溯源統計分析

F檢驗又名聯合假設檢驗，是通過統計檢驗方差比率（F-ratio）來判定兩組樣本之間是否存在顯著性差異的檢驗方法。溯源分析時將F-ratio對數化表示，作為計量標準。F-ratio值是兩組樣本的樣本標準偏差的二次方的比值，即

1.3 腦功能網絡構建

復雜網絡是由大量網絡節點與節點間的連接邊組成的模型，因此腦功能網絡構建的關鍵要素是確定網絡節點和連接邊。本文根據Brodmann分區系統，選取82個腦區（Brodmann Area, BA）作為腦功能網絡節點，對節點所在腦區溯源得到的電流密度進行相關性分析，從而生成節點連接邊。

式中，為樣本容量；x、y為單個離散樣本點。

由此可以獲得對應狀態的相關系數矩陣，縱向堆疊所有被試相關系數矩陣，通過Fisher-Z變換提高縱向數據的正態性，有

式中，為相關系數。

利用單側單樣本T檢驗，將所有被試同狀態下的相關系數矩陣提高正態性后的縱向數據進行統計檢驗，在統計學上評定各皮層腦區之間相關系數均值是否大于閾值，獲得具有統計意義的相關矩陣[12]。統計量表示為

1.4 腦功能網絡特征分析

腦功能網絡的特征描述分為局部和全局兩大類。從局部角度可以分析腦網絡單個節點或者腦區的特征指標，從全局角度可以研究腦網絡整體拓撲結構情況。

最常用的局部特征是節點度，其定義為與該節點直接相連的節點的個數，即

節點聚類系數表示與節點相連的其他節點之間相互連接的可能性，即

式中，W為與節點相連的k個節點間的實際連接邊數；M為k個節點間可能存在的最大連接邊數。

平均度和平均聚類系數是常見的網絡全局特征，分別表示整個網絡中所有節點度的平均值和節點聚類系數的平均值。

2 實驗結果和分析

2.1 數據采集和預處理

實驗招募了15名健康被試人員（8男、7女），均為在校學生，年齡21～25周歲，無任何精神病史，實驗前簽署知情同意書。實驗選取神門穴（國際標準代號HT7，位于腕部、腕掌側橫紋尺側端、尺側腕屈肌腱的橈側凹陷處）作為磁刺激靶點。使用英國Magstim公司的Rapid2磁刺激儀，選擇型號為9925-00的“8”字形線圈，磁刺激深度約為2～3cm，具有很好的聚焦性能，適合局部小區域刺激，滿足穴位刺激的空間精度要求。磁刺激時將“8”字形線圈放置于皮膚正上方約0.5cm處，刺激最強點對準穴位，設置為重復脈沖刺激模式，磁刺激強度為最大輸出強度的80%，刺激頻率為1Hz，以上參數選擇符合安全性要求。使用美國NeuroScan公司的腦電記錄分析系統同步采集各狀態下的64通道EEG數據。

實驗流程如圖1所示，主要分為靜息態、視頻誘發態以及視頻誘發結合穴位刺激態，分別同步采集EEG數據各180s。每種狀態數據采集完畢后立即填寫PANAS主觀量表。視頻材料均為180s，隨機出現，取自于視頻網站消極情緒分類極受認同且素材來源高度重合的多部影片剪輯片段，并提前由非被試人員分別進行PANAS主觀量表評分，保證喚醒度相當。為消除安慰劑效應，實驗設置了非穴位刺激對照組。刺激點選取位于神門穴右側1～2cm處的非穴位點，其余設置與實驗組相同。對采集到的EEG信號進行預處理，具體步驟包括刪除明顯漂移數據段，0.5～35Hz帶通濾波，去除眼電、肌電偽跡，轉換平均參考，分段、基線校正等[13]。

圖1 實驗流程

2.2 主觀量表分析結果

PANAS量表被廣泛運用于新冠疫情期間評定個體正性和負性情緒水平[14]。本研究使用包含正性情緒和負性情緒兩個方向共18個條目，其中正性情緒和負性情緒條目均為9條。采取“極少、比較少、中等程度、比較多、極其多”五級評分標準，分別記1～5分。取正性情緒評分總和與負性情緒評分總和的比值作為統計數據。當比值大于1，說明被試處于正性情緒，且比值越大說明被試正性情緒越高；當比值小于1，說明被試處于負性情緒，且比值越小說明被試負性情緒越高。本研究參與方差分析的獨立樣本均具備正態性特質和方差齊性。兩段視頻評分的情緒比值分別為0.67±0.17和0.63±0.11，視頻材料之間不存在顯著性差異（=0.447）。各狀態情緒比值的方差分析結果見表1。結果顯示，靜息、視頻誘發以及視頻誘發結合穴位刺激三種狀態下的情緒比值具有顯著性差異（=15.245,0）。非穴位刺激態的情緒比值為0.66±0.13，與視頻誘發態之間不存在顯著性差異（=0.864）。

表1 各狀態情緒比值的方差分析

Tab.1 Analysis of variance of emotional ratio of each state

表2 各狀態間情緒比值的配對T檢驗結果

Tab.2 Paired T-test results of emotional ratios between states

2.3 腦電溯源結果

結果顯示，靜息態與視頻誘發態（A組）之間在腦電Delta波段存在顯著差異的腦區是位于前額葉的上外額葉皮層（BA46）；Theta波段存在顯著差異的腦區是位于顳葉的顳上回（BA22）；Alpha1、Alpha2、Beta2、Beta3和Gamma波段存在顯著差異的腦區是位于頂葉的緣上回（BA40）；Beta1波段存在顯著差異的腦區是位于前額葉的背外側額葉（BA8）。

腦電Delta、Theta、Alpha1、Alpha2、Beta1和Gamma波段，視頻誘發態與視頻誘發結合穴位刺激態（B組）存在顯著差異的腦區是位于頂葉的緣上回（BA40）；Beta2波段存在顯著差異的腦區是位于顳葉的顳上回（BA22）；Beta3波段存在顯著差異的腦區是位于前額葉的背外側前額葉（BA8）。

表3 各頻段不同狀態間腦電溯源顯著性差異結果

Tab.3 Significant difference result of EEG source localization between different states in each frequency band

非穴位對照組中，與視頻誘發態相比，施加非穴位刺激時Delta、Theta、Alpha1、Alpha2、Beta1和Gamma波段存在顯著差異的腦區主要是位于后額葉的BA6；Beta2、Beta3波段位于枕葉的BA19差異顯著。

2.4 腦功能網絡分析結果

根據Brodmann分區系統，選取82個腦區作為網絡節點。利用sLORETA算法提取15個被試視頻誘發態和視頻誘發結合穴位刺激態各個節點的電流密度數據。通過計算各個BA之間的相關性形成大小為82×82的相關系數矩陣。將每組實驗的15個相關矩陣疊加成82×82×15的三維矩陣。對軸每一列元素進行Fisher-變換提升正態性后，利用單側單樣本T檢驗判斷相關系數與是否落在閾值的拒絕域，形成一個大小為82×82的二值矩陣。視頻誘發態以及視頻誘發結合穴位刺激態的二值矩陣如圖2所示。當兩組離散序列的長度大于15，兩組序列之間的相關系數大于0.3，則認為具有強相關性[15]。本文通過腦電溯源得到的電流密度序列遠大于15，因此選取閾值為0.35。視頻誘發態以及視頻誘發結合穴位刺激態的腦皮層功能網絡如圖3所示。從圖2和圖3結果可以看出，在節點序號中部區域，視頻誘發態以及視頻誘發結合穴位刺激態的腦功能連接較為集中，根據序號和BA的對應關系可知，其位置主要為位于大腦半球內側的大腦邊緣葉，且兩種狀態下的腦功能連接存在差異。

圖2 各狀態的二值矩陣

圖3 各狀態的腦功能網絡

視頻誘發態以及視頻誘發結合穴位刺激態在大腦前額葉、顳葉、邊緣葉的節點度對比結果如圖4所示。大腦各區域的總節點度及其變化結果見表4。

由結果分析可知，與視頻誘發態相比，在施加穴位刺激時，位于大腦前額葉和顳葉的大部分節點的度減小，而位于顳極區的BA38以及邊緣葉的大部分節點的度增大?？傮w而言，前額葉區總節點度減小10.6%，顳葉區總節點度減小6.2%，而與情緒相關的顳極區節點度增大6.1%，邊緣葉總節點度增大8.2%。

表4 各腦區的總節點度

Tab.4 Total node degree of each brain region

視頻誘發態以及視頻誘發結合穴位刺激態的網絡平均度和平均聚類系數見表5。結果顯示，與視頻誘發態相比，當施加穴位刺激時平均度增大1%，平均聚類系數減小5%。

表5 腦功能網絡的全局特征

Tab.5 Global characteristics of brain functional network

3 討論

情緒的相關研究通常需要通過各種方式誘發出相應情緒，綜合了視覺刺激和聽覺刺激的視頻材料被認為是最有效的情緒誘發材料[16]。大腦在處理情緒相關活動時，需要多個腦區同時工作。文獻研究表明，當大腦前額葉功能發生紊亂時，人體會發生情感認知功能障礙[17]。同時，大腦顳葉與頂下小葉參與了從恐懼到快樂的情緒變化過程[18]。

4 結論

本研究設計了靜息、視頻誘發情緒以及視頻誘發結合穴位刺激實驗，通過PANAS主觀量表和sLORETA腦電溯源對比，驗證了負性視頻材料對情緒的誘發作用，分析了磁刺激穴位調節負性情緒時腦皮層電活動的顯著差異腦區，而后利用溯源得到的電流密度分布數據構建了腦皮層功能網絡并進行了網絡局部和全局特征分析，研究了磁刺激穴位作用于負性情緒時的腦網絡調節機制。主觀量表分析結果表明，相比于靜息態，觀看負性視頻后負性情緒比重上升；相比于視頻誘發態，磁刺激神門穴時的負性情緒比重有所降低。腦電溯源差異性分析結果顯示，與靜息態相比，負性情緒誘發時大腦前額葉、顳葉、頂下小葉等情緒相關腦區活動發生顯著變化；與視頻誘發態相比，施加磁刺激神門穴時在上述與情緒相關的腦區同樣發生了顯著變化。腦功能網絡對比分析結果發現，與視頻誘發態相比，磁刺激神門穴時腦功能網絡的全局功能連接基本不變，前額葉、部分顳葉的功能連接降低，顳極區、邊緣葉的功能連接上升。本研究推測，磁刺激神門穴調節負性情緒的方式是較少改變大腦整體活動強度的同時，降低前額葉和顳葉部分活動，提升顳極區、邊緣葉腦區的活動。

本研究尚存在許多不足之處，如構建腦功能網絡時可以進一步精煉選擇腦區作為節點，從而更有針對性地分析磁刺激穴位調節情緒的工作機制。此外，在臨床上利用穴位刺激調節情緒通常有一套完整的治療方案，未來可與具體疾病相結合，參考實際療程療法進一步改進實驗。

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Electroencephalogram Source Localization and Brain Network of Magnetic Stimulation at Acupoints to Regulate Negative Emotion

1,21,21,21,21,2

（1. State Key Laboratory of Reliability and Intelligence of Electrical Equipment Hebei University of Technology Tianjin 300130 China 2. Tianjin Key Laboratory of Bioelectromagnetic Technology and Intelligent Health Hebei University of Technology Tianjin 300130 China）

Magnetic stimulation technology, EEG source localization, brain network, subjective analysis and traditional acupoint theory were combined to discuss the regulation effect of magnetic stimulation at Shenmen acupoint (HT7) on negative emotion. The EEG signals of resting, video- induced negative emotion and video-induced combined with acupoint stimulation were analyzed by standard low-resolution electromagnetic tomography. The functional networks of cerebral cortex were constructed by complex network theory, and the local and global topological characteristics were compared. The results show that the prefrontal lobe, temporal lobe, parietal lobe and other emotional related brain areas change significantly when the Shenmen acupoint was magnetically stimulated. The node degrees of prefrontal lobe and temporal lobe decreased by 10.6% and 6.2%, respectively, and the node degrees of temporal polar region and marginal lobe increased by 6.1% and 8.2%, respectively. The overall average degree of brain network increased by 1%, and the average clustering coefficient decreased by 5%. Magnetic stimulation of the Shenmen acupoint has a regulatory effect on negative emotion. It is speculated that some activities of prefrontal lobe and temporal lobe are transferred to temporal polar region and marginal lobe.

Magnetic stimulation, electroencephalogram source localization, brain functional network, emotion

Q64

10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.201256

國家自然科學基金資助項目（51737003, 51707055, 51677053）。

2020-09-21

2020-10-09

尹 寧 女，1986年生，副教授，碩士生導師，研究方向為生物電磁信息檢測與利用。E-mail: yinning@hebut.edu.cn

徐桂芝 女，1962年生，教授，博士生導師，研究方向為生物電工技術。E-mail: gzxu@hebut.edu.cn（通信作者）

（編輯 崔文靜）