不同认知任务下饮酒对脑电节律的影响

不同认知任务下饮酒对脑电节律的影响

由于人们在社会活动中承受着许多心理压力和精神压力，越来越多的人利用饮酒来缓解疲劳。饮酒对健康的影响也引起了人们的关注。据研究，酒精具有神经毒性，可伴有大脑和皮质下结构，导致大脑电动作用的改变。慢性酒精中毒可导致各种精神障碍、身体并发症和脑电生化改变。通常,当我们要对大脑认知过程作出客观评价时,很难将意识或思维单纯归于大脑某一部位组织、细胞或神经递质的改变,因此仅采用微观的自然科学手段(如神经分子生物学、神经生化学)不足以解释具体复杂的心理活动.神经电生理技术的发展为研究大脑认知活动过程提供了新的方法和途径,而头皮脑电(scalpelectroencephalogram,scalpEEG)为人脑功能的研究提供了一种安全而又方便的途径.因此,电生理方法长期以来一直是研究脑功能的重要手段之一.由于电生理方法检测酒精对脑产生的慢性作用有很高的灵敏度,因而它也被广泛地应用在研究酒精引起的脑电活动的变化上.这些神经电现象可以通过连续的脑电图(EEG)或者通过事件相关电位(ERPs)来记录.已有的研究结果表明,酒精对大脑的损害是可以通过脑电图反映出来的.国内研究采用睁闭眼及过度换气试验来测量酗酒者的EEG变化,得出的结论普遍认为,脑电图的异常主要表现为波幅变化、波率变慢、波形不整、调节幅度差,常呈现弥漫性低波幅θ波活动,以额部最明显.国外针对酗酒者的研究目前倾向于遗传基因与酗酒者脑电的联系,用脑电能量来研究酗酒者的异常脑电一般也仅采用静息条件下的实验数据,或者是通过认知任务来观察脑电不同节律的幅度分布,而关于通过认知任务来观察脑电能量的不同分布的文献很少.本研究采用来自HenriBegleiter教授在网上公开的数据库的数据(/databases/eeg/eeg.data.html)进行研究.该数据库包括3种任务下的两组研究对象的数据.国内有文献也分析了来自同一数据库的数据,如文献应用主成分分析(principlecomponentanalysis,PCA)和小波变化的方法分析单刺激模式下的EEG信号,将其分解为5种脑电节律,并研究了其时频特性.得出的结论是饮酒者的θ节律和δ节律的能量有明显提高,而α节律则显著降低,未饮酒者的γ和β节律比饮酒者的功率谱高.但文献中着重研究的是功率谱,结论未指出能量变化在头皮的分布情况,而且仅采用了数据库中的一种认知任务下的数据.酗酒对大脑的认知功能会带来损害,而这种损害是否会影响脑电节律波的能量分布则尚未有明确的答案.基于以上两个问题,本研究将重点通过事件相关脑电各个成分能量在3种认知任务下头皮的分布特性对比,来分析酗酒者与正常人的差异,探讨酒精中毒对大脑认知过程产生的影响.1实验数据的生成本研究分析的数据取自纽约大学健康中心的一个公开的EEG数据库,数据来源于对酒精中毒病人的脑电研究.实验记录了两组实验对象,即酗酒者和对照组在3种视觉刺激条件下的脑电信号,总计122个实验对象,每人120次实验.电极的安放依照美国脑电协会在1990年制定的10-20标准电极位置进行扩展,记录了64导数据,采样频率为256Hz.详细的数据采集过程见文献.实验类型包括3种:单刺激模式s1、双刺激匹配模式s2match和双刺激不匹配模式s2nomatch.s1是单一图片刺激呈现,被试者无需完成额外的响应任务;s2match是以两幅相同的图片刺激呈现;s2nomatch是以两幅不同的图片刺激呈现,这两种实验模式下需要被试者对观察到的刺激作出匹配与否的判断.进行双刺激模式的实验时要求被试者在判断为匹配刺激模式时按下鼠标中的一个键,判断为不匹配模式时按下另一个键.这里所用到的图片都取自1980SnodgrassandVanderwart图片集(包含260幅图片的图集,意在运用物体的图案作为实验室类似物的物体本身来研究认知过程).但由于该数据库未提供行为数据结果,因此这里无法展开相关的行为学统计分析和讨论.首先对这些数据进行伪迹去除,除去数据大于100μV及有error标识的实验结果,最后得到76个酗酒者和45个正常被试者的实验数据;然后对得到的数据进行预处理,将每个人的脑电数据滤波,得到5种节律:δ节律(0.5～3Hz)、θ节律(4～8Hz)、α节律(8～13Hz)、β节律(13～30Hz)和γ节律(30～50Hz)(这里的脑电能量是事件感应出的能量,即所谓的inducedpower).根据每种节律的数据分别计算每个电极上刺激后的总能量.其中每个被试者每个时刻的能量都用刺激前对应的实验类型中该被试者所有实验数据100ms的平均能量进行基线校正.而后将每个人每个通道上的能量通过与其自身的最大能量相比进行归一化,叠加平均后绘制归一化能量地形图.由于原始数据在Cz电极上的能量分布异常大,疑似该电极出现问题,因此我们采用周围4个电极FCz,CPz,C1,C2能量的平均值来代替该电极处的值.通过绘制地形图和进一步的统计检验,我们对研究对象的节律分布特性进行了探讨分析.本研究使用SPSS16.0对数据结果进行了重复测量方差分析(repeatedmeasureANOVA),完成了相关的统计检验.统计学显著水平定为0.05,多因素重复测量方差分析不满足球形检验的P值时,则采用H-F法校正,并对数据的头皮分布进行正态处理.组内因素为实验类型(包含3个水平:s1,s2match和s2nomatch)、脑半球(包含2个水平:左脑半球和右脑半球)和电极(水平数随能量分布位置的不同而变化),组间因素为被试类型(酗酒者和正常对照组).如果发现交互效应,则进一步进行简单效应分析(simpleeffectanalysis).针对一些特别的脑区,本研究还将对某个区域几对电极同时进行所谓的特定区域分析(region-specificanalysis).2不同节段的脑电能量分布为了观察研究对象在不同实验条件、不同节律下的能量分布特性,本研究针对3种实验条件、2种被试者和5种节律绘制了共30幅脑电地形图.在各个节律下,不同条件下的脑电能量均显示出一定的特异性,下面进行具体阐述.图1～图5中左侧的图均为酗酒者的归一化脑电能量分布结果,右侧的图为正常对照组的归一化脑电能量分布结果.图中,颜色的变化代表了能量的变化,黑点代表了电极的位置.2.1被试类型前后的主效应和交互效应分析地形图结果表明,在3种实验刺激下均可以明显观察到酗酒者的α能量在枕部的减小.以实验s1条件为例,图1为α能量归一化后的分布结果.可以看出,α能量主要集中在枕部区域,而且酗酒者枕部的α能量明显低于正常被试者.我们选择了枕部的4对电极(P5/P6,P7/P8,O1/O2,PO7/PO8)进行特定区域分析.分析结果发现了被试类型的(酗酒者和正常对照组)主效应(F=6.810,P=0.010;酗酒者<正常组).另外,我们还发现了半球与被试类型的交互效应(F=5.780,P=0.018).观测交互效应轮廓图发现,酗酒组的左半球能量大于右半球,而正常人正好相反.但是进一步进行简单效应分析,未发现不同被试组的半球效应(酗酒者:F=2.70,P>0.05;对照组:F=3.13,P>0.05);而两组被试者在左右半球能量分布上均表现出显著差异(左半球:F=4.42,P=0.038;右半球:F=9.23,P=0.003;对照组>酗酒组).对不同的实验任务,特定区域α能量之间的差异也是非常显著的(F=29.291,P<0.001).3种实验类型相互之间都存在显著差异(两两比较P值均小于0.001).具体地,在双刺激匹配模式下枕部的α能量最低,而单刺激模式下该能量均值最大,即s1>s2nomatch>s2match.2.2被试实验类型3种实验任务下的β节律的头皮分布特性也比较一致,酗酒者β节律的额区能量明显高于对照组(见图2).在双刺激模式下(s2match和s2nomatch),左侧颞区的能量比单刺激模式下的能量还要高,但不具有统计意义(F=0.685,P>0.05).此外,从图2中我们还可以看到,β节律在枕区的分布呈现左高右低的不对称现象,且在颞区的能量分布在两组被试者中也不尽相同.因此我们进一步对额区(Fp1/Fp2,AF7/AF8,F5/F6,F7/F8和FT7/FT8)、颞区(T7/T8和TP7/TP8)以及枕区(P5/P6,P7/P8,O1/O2和PO7/PO8)进行了特定区域分析.结果表明,额区(F=5.418,P=0.022)和颞区(F=7.366,P=0.008)存在被试主效应.而该区域的所有组内因素都未发现显著效应(额区:实验类型F=1.904,P>0.05,半球F=0.044,P>0.05;颞区:实验类型F=1.178,P>0.05,半球F=0.462,P>0.05).枕区能量的组间差异却并不显著(F=3.156,P>0.05),也未发现实验类型效应(F=1.065,P>0.05),但发现了显著的半球效应(F=21.658,P<0.001)以及实验类型与半球之间的交互效应(F=3.735,P=0.030).通过进一步简单效应检验,发现在3种实验类型下都存在半球效应(s1:F=7.04,P=0.009;s2match:F=17.85,P<0.001;s2nomatch:F=16.55,P<0.001),证明了前面提到的分布不对称性.2.3实验类型的主效应由图3中可见,对于单幅图片刺激(s1),正常对照组在枕部的能量分布要比酗酒者更广泛也更高.而s2nomatch实验条件下的地形图结果显示,正常对照组前额部和颞部的δ能量要比酗酒者高,并且高能范围比酗酒者分布广(图略).s2match模式下地形图的能量分布与s2nomatch模式下类似,但高能分布范围要比s2nomatch模式下小.基于以上发现,进一步对额区(Fp1/Fp2,F7/F8,AF7/AF8和FT7/FT8)、颞区(C5/FC6,TP7/TP8和T7/T8)和枕区(P5/P6,P7/P8,O1/O2和PO7/PO8)进行特定区域分析,均发现了实验类型的主效应,具体结果如表1所示.对额区的实验类型进行多因素分析,得到3种实验类型两两之间都存在显著差异.具体地,s1与s2match:P<0.001,s1与s2nomatch:P<0.001,s2match与s2nomatch:P=0.047.另外,我们发现颞区的实验类型和半球之间存在显著交互效应,而分析发现半球在3种实验类型下都没有显著性差异,实验类型在左右半球上也均表现出非常显著的效应,这说明实验类型的主效应作用是显著的.通过多因素检验发现,s1与双刺激存在显著差异(P<0.001),而两个双刺激模式之间并无显著差异(P>0.05).此外,我们还发现在枕区实验类型和被试者之间存在交互效应.进行简单效应分析发现,实验类型对酗酒组的能量影响是显著的,而对对照组的影响却并不显著(F=1.82,P=0.165).两组被试者枕区的能量在s1和s2nomatch模式下都发现了半球效应(s1:F=16.62,P<0.001;s2nomatch:F=5.04,P=0.027;酗酒组<正常组);s2match模式下两组被试者未发现统计差异(F=1.32,P>0.05).2.4实验类型与半导体材料的交互效应分析3种实验条件下的地形图结果一致显示,正常对照组的θ能量在枕部的分布明显高于酗酒者,而且能量分布比酗酒者更广(见图4).对此,我们仍选择图中差异比较明显的枕区的4对电极(P5/P6,P7/P8,O1/O2和PO7/PO8)进行特定区域分析.结果发现,实验类型的主效应(F=9.859,P<0.001)以及被试者的主效应(F=4.259,P=0.041,酗酒者<正常组),同时实验类型与半球之间有显著的交互效应(F=6.149,P=0.003).对交互效应进一步分析发现,半球能量分布差异仅对于s2nomatch实验类型显著(F=7.35,P=0.008;左<右),而类型效应在两个半球都存在(左半球:F=9.86,P<0.001;右半球:F=9.86,P<0.001).具体地,枕区能量分布s2match<s1<s2nomatch,其中s2nomatch与s1差异显著(P<0.001),与s2match差异也显著(P=0.006),但s1与s2match的差异并不显著(P>0.05).2.5实验类型对酒精酒精性的影响观察地形图(见图5),γ能量主要集中在额区,酗酒组具有高于正常组的γ能量.对特定区域(额区:Fp1/Fp2,F7/F8,AF7/AF8和FT7/FT8)分析后,发现了实验类型的主效应(F=3.394,P=0.035)以及被试者效应(F=5.685,P=0.019),而且实验类型与被试组呈现显著的交互效应(F=4.024,P=0.019).经过进一步的简单效应分析,我们发现实验类型对酗酒者影响十分显著(F=7.01,P=0.001;s1<s2match<s2nomatch),而在正常对照组上则没有统计效应(F=1.75,P>0.05).两组之间额部能量的差异在s2nomatch实验类型下表现出显著差异(F=10.18,P=0.002;酗酒者>正常组),如图5所示.同时选取颞区的3对电极(FC5/FC6,T7/T8和TP7/TP8)以及枕区(P5/P6,P7/P8,O1/O2和PO7/PO8)的4对电极对3种实验类型下的γ节律进行特定区域分析,未发现实验类型效应.颞区(F=10.115,P=0.002)和枕区(F=4.612,P=0.034)都在组间因素上呈现出显著差异(酗酒者>正常组);此外,枕区还发现了半球效应(F=6.137,P=0.015;左半球>右半球).2.6能量及特定区域分布综合所有实验类型的脑电地形图以及统计分析得到以下结果:从能量数值上看,大多数能量集中在枕区的α节律且在整个脑部四周均有分布的慢波δ节律,其次是β节律、γ节律和θ节律.分布在枕部的α能量的高低与实验类型有显著关联,在s2match情况下能量最小,在s2nomatch情况下达到最大.但无论哪种实验类型下均表现出正常对照组的α能量显著高于酗酒者,特定区域分析结果表明该节律实验类型和组间主效应发生在枕区.β能量主要集中在大脑额区,在颞区以及枕区也有一定量的分布,其能量不受实验任务的影响.特定区域方差分析表明,在额区和颞区酗酒者的β节律相对于正常对照组在脑区呈现高能量.枕区只发现了半球效应(左侧>右侧).δ能量不同区域的分布与实验类型密切相关.正常对照组在整个脑区四周都有能量分布,而酗酒者的δ能量主要分布在额部及左侧颞部四周,并且在枕区和颞区酗酒者都呈现出能量降低的趋势.统计表明,δ能量在颞区和枕区有显著的组间差异(酗酒者<对照组),颞区在不同的实验类型下也存在显著差异(s1<s2match<s2nomatch);额区的能量分布在s2match条件下最大,在s1条件下最小,并且呈现左高右低的现象;而枕区的半球能量分布则刚好与之相反.θ能量在枕区有大比重分布,并且在所有实验类型中正常对照组枕区的θ能量均比酗酒者要高.特定区域分析还显示其枕区能量与实验类型相关,双刺激匹配模式下的θ能量最低,而双刺激不匹配模式下最高.从γ节律归一化能量的地形图来看,该能量主要集中在大脑前额区,酗酒者额区的γ能量在3种实验类型下均比正常对照组有所增加.但进一步简单效应分析表明,只有在s2nomatch的情况下有被试效应.另外在颞区和枕区,发现酗酒者具有显著高于正常被试者的能量,同时枕区能量还呈现出了半球不对称性,表现为左枕区高于右枕区.而实验任务对酗酒者的影响很显著,随着任务难度的增加,γ节律也随之升高了.3酒者认知过程中能量的变化本研究针对两种被试者在执行3种不同认知任务下的脑电能量分布进行了全面的分析.不同被试者、不同任务、不同节律以及所存在的交互作用从不同的侧面向我们提供了酗酒者大脑电活动的各种特性.本研究发现,在3种实验类型下酗酒者在枕部的α能量显著低于正常对照组.α节律与注意集中的过程相关,集中注意力会提高其能量,这可能显示了酗酒者的注意集中能力受到了损害,从而在刺激出现及判断过程中,α能量显著低于正常组.早期的文献也发现酗酒者的α能量会低于正常人,而本研究的结果也很好地支持了这一观点.β节律与酗酒者的大脑缺乏中枢神经系统抑制(超兴奋)有关,许多文献发现特别是在静息状态下酗酒者的β能量有显著提高,已有研究证明它已成为易酒精中毒人群研究中的一个重要的神经生理学标志.本研究结果也显示,前额及左侧颞的β能量在所有实验类型下均表现出酗酒者高于正常人.这说明β指标的确可以分辨是否酗酒,酗酒者无论是静息还是执行认知作业时,他们的大脑皮层神经活动与正常人不同,也暗示了酗酒者的中枢神经系统可能受到了损伤.对于慢波活动,许多文献都报道了酗酒者在进行认知活动时θ能量和δ能量的减小.虽然实验任务不同,但我们的研究也发现酗酒者δ节律的能量在大脑诸多区域都显著低于正常对照组,酗酒者颞区和枕区θ节律也显著低于正常对照组,从而进一步证明了以前的结论.这个现象可能反映了长期酗酒会对大脑认知功能带来损伤.另外,我们还研究了早期诱发γ波(30～50Hz),发现酗酒者颞区以及枕区的能量均高于正常组.而有文献研究得到在oddball实验中酗酒者前额的诱发早期锁相γ节律(earlyphase-lockedgammaband)能量比正常组小,前额区γ能量的减小可能与酗酒者常见的前脑叶的功能障碍有关.这与本研究结果有一定的差异,应该是采用不同的实验范式引起的.但本研究发现的酗酒者与对照组的显著差异也能反映出长期酒精作用下,大脑认知过程中的神经振荡活动的确会发生一定程度的变化.对于不同的实验任务,本研究也发现了一些有趣的现象.简单地说,3种实验任务的一个主要差别在于被试者的认知参与度以及