面孔容颜信息加工的事件相关电位时空模式研究

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1、面孔容颜信息加工的事件相关电位时空模式研究作者：罗一峰，周曙，尹恝，吕田明，陆兵勋，刘玲，周宏珍，安红伟【摘要】目的：利用事件相关电位研究面孔容颜信息加工的神经机制.方法：志愿受试者34名参与，以另外23名评估吸引力程度即容颜美丽程度分类的面孔照片作刺激，面孔性别识别为任务，记录的多导事件相关电位经重复测量方差分析（吸引力高、中、低）和配对t检验绘制统计参数映象(SPM).结果：动态SPM显示不同面孔吸引力所诱发的电活动于右额前区域刺激后60~100ms即有显著性差异.两者的差异涉及到刺激后140

2、~240ms的右顶及左额前区域.有吸引力的面孔通过激活左及中额前区域可诱发出刺激后340~380ms的正性电活动.结论：大脑对面孔容颜的认知可能经历早期粗分类加工、粗分类后重新评估及晚期与语言表达有关的加工.【关键词】面部；事件相关电位；统计参数映象　　【Abstract】AIM:Toinvestigatetheneuralmechanismunderlyingfacialbeautywitheventrelatedpotentials(ERPs).METHODS:Thirtyfourpart

3、icipantstooktaskofgenderdiscriminationonfacialstimuli,whichwereratedbasedonattractivenessbyother23subjectspreviously.Oneway(attractiveness:high/median/low)ANOVAofrepeatedmeasure8wasperformedbeforeposthoccomparisons.Statisticalparametricmapping(SPM)

4、wasinterpolatedwithbothFvalueandtvalue.RESULTS:DynamicSPMshowedthatbothattractiveandunattractivefaceswereprocessedtogetherassalientfeaturesinrightfrontalarea(60-100ms).Thedifferentiationbetweenthetwoinvolvedtherightparietalandleftfrontalareas(140-24

5、0ms).Attractivefaceselicitedpositiveeffectsviatheactivationofleftandmidlinefrontalareas(340-380ms).CONCLUSION:Facialbeautyprocessinginhumanbrainmayincludetheearlycoarsecategorization,thefollowingreevaluation,andthenextprocessingrelatedtolanguagedescri

6、ption.　　【Keywords】Face;Eventrelatedpotentials(ERPs);Statisticalparametricmapping(SPM)　　0引言　　面孔容颜具有突出的生物学及社会学方面的意义.进化论认为它是其持有者基因型及表型品质的表征信号［1］.人类对其大脑如何加工面孔容颜信息所知甚少.功能磁共振成像(fMRI)研究揭示，包括前脑基底部的豆状核底杏仁体延伸部(SLEA)、腹侧被盖、伏隔核和眶额皮质在内的奖赏系统参与了面孔容颜的感知［2-3］.基于这些神经成像

7、研究结果，Senior(2003)扩充了面孔感知的分布式神经系统模型，以描述大脑对面孔容颜（纯美学的与有奖赏意义的）的感知过程［4］.8在一个有关面孔容颜的事件相关电位（ERPs）研究中，Johnston等［5］发现晚正成份(latepositivecomponent,LPC)的变化与大脑感知容颜有关.我们采用多通道事件相关电位的时空模式分析探索大脑加工面孔容颜信息的神经机制及大脑对缺乏吸引力的面孔是否使用同一机制进行加工.　　1　对象和方法　　1.1　对象　　健康大学生34（男17，女17）名，

8、年龄18～22（平均20）岁，均为右利手.所有受试者均不知实验目的，并且事先未观看过用于刺激的面孔照片.面孔照片600张来源于因特网，无名人面孔.照片加工成600×600像素点大小.面孔为彩色而背景为黑色.由23（男12，女11）名非实验参与者按面孔容颜美丽程度即吸引力从低到高1～5分进行评分，分值允许小数点后1位.按分值选取360张面孔照片用于刺激，分为高（3.22±0.13）、中（2.79±0.03）、低（2.31±0.15）三类，各120（男60，女60）张.　　1.2　方法