唐 平，黃雅蓮，石杭科

1.成都醫(yī)學院(成都 610500)；2.浙江農林大學暨陽學院(諸暨 311800)

·健康養(yǎng)老校慶專題·

焦慮老年人情緒面孔識別機制
——來自ERP的證據(jù)*

唐 平1，黃雅蓮1，石杭科2

1.成都醫(yī)學院(成都 610500)；2.浙江農林大學暨陽學院(諸暨 311800)

目的考察焦慮情緒老年人在識別不同情緒面孔時的認知神經機制。方法本研究通過簡易智力測驗(SPMSQ)、漢密爾頓焦慮量表(HAMA)和結構訪談法，篩選焦慮情緒組和正常對照組老年人各20例，完成情緒面孔匹配任務，記錄相關腦電成分。結果1)P1波幅上，組別主效應顯著(F=4.373，P<0.05)，面孔類型主效應顯著(F=118.792，P<0.05)，組別×面孔類型交互作用顯著(F=38.832，P<0.05)。2)N170波幅上，組別主效應顯著(F=17.841，P<0.05)，面孔類型主效應顯著(F=158.023，P<0.05)，組別×面孔類型交互作用顯著(F=159.190，P<0.05)。結論焦慮情緒會影響老年人表情識別能力，表現(xiàn)為負性注意偏向，發(fā)生在注意的早期階段，這種偏向效應受情緒類型的影響。

焦慮；老年；面孔識別；事件相關電位

焦慮是個體由于達不到目標或不能克服障礙的威脅，致使自尊心或自信心受挫，或使失敗感、內疚感增加，所形成的一種緊張不安帶有恐懼性的情緒狀態(tài)[1]。受疾病、身體機能退化、喪偶和退休等負性生活事件的影響，老年人很容易出現(xiàn)焦慮情緒，嚴重的將發(fā)展為焦慮癥。據(jù)統(tǒng)計，老年焦慮癥的發(fā)病率是老年抑郁癥的兩倍，大約8%的老年人都患有老年焦慮癥，而目前臨床醫(yī)生對老年焦慮癥的識別率僅為10.5%[2]，老年人焦慮情緒困擾如不及時識別并加以干預，長此以往易導致老年人睡眠功能障礙、消化道疾病等嚴重影響老年人健康的問題[3-4]，加劇老年人的晚年生活不良處境。因此，對于老年人焦慮情緒的研究非常重要。

有研究[5]發(fā)現(xiàn)，高焦慮個體表現(xiàn)出負性注意偏向可能是焦慮發(fā)生和維持的重要原因。對威脅線索的處理通常發(fā)生在注意的早期階段[6]。關于焦慮的注意偏向的產生機制仍處于爭論之中。有研究[7-9]認為，焦慮個體對威脅性刺激產生警覺反應，存在注意偏向，表現(xiàn)為加工憤怒表情時P1、P2和N170波幅的增強。Rossignol等[10]研究發(fā)現(xiàn)，高焦慮個體無論是積極表情還是消極表情都會出現(xiàn)P1增強，說明焦慮個體對情緒表情的警覺反應是普遍存在的現(xiàn)象，與情緒類別無關。而毋嫘等[11]采用情緒 stroop 范式分離快效應和慢效應的方法進行研究，結果表明，焦慮組對負性情緒信息的注意解除存在困難，賈麗萍等[12]對狀態(tài)焦慮的研究得到了相同的結論。董云英等[13]發(fā)現(xiàn)，考試焦慮個體不同程度威脅刺激的注意偏向特點存在差異，高考試焦慮個體對考試相關威脅詞匯存在注意易化趨勢，且對考試相關及無關高威脅詞匯注意回避；而低考試焦慮個體對所有威脅詞匯均出現(xiàn)注意易化趨勢。由此，我們提出一個假設：焦慮情緒個體對不同情緒類型的負性刺激的注意偏向也存在差異。

本研究選擇的實驗對象為狀態(tài)焦慮的老年人，即出現(xiàn)部分焦慮癥狀但沒有達到臨床上關于焦慮癥的診斷標準。試圖通過事件相關電位(event related potential,ERP)技術，以P1、N170成分為主要指標，探究焦慮老年人在識別不同情緒面孔時的差異，有利于更加準確地了解焦慮老年個體認知的腦功能機制，完善老年焦慮癥的相關理論，為焦慮癥的臨床診斷及早期預防提供新的思路。同時也有助于探討老年人的面孔識別的神經機制。

1 對象與方法

1.1實驗對象

所有被試來自于成都市某社區(qū)、養(yǎng)老院、慢病醫(yī)院和干部療養(yǎng)院的老年人，通過簡易智力測驗(SPMSQ)、漢密爾頓焦慮量表(HAMA)，共發(fā)放問卷200份，回收有效問卷158份。結合量表得分和結構性訪談結果，最終篩選出符合條件的被試各20例，其中，焦慮情緒組男5例，女15例，HAMA≥14分且SPMSQ≥8分，對照組男8例，女12例，HAMA≤7分且SPMSQ≥8分。40名被試的年齡為(67.940±5.631)歲，文化程度均為文盲或者小學，t檢驗結果表明，兩組被試HAMA得分差異有統(tǒng)計學意義(t=12.097，P<0.05)。被試的視力、智力正常，均為右利手，以前沒有參加類似測驗，征得本人意愿后自愿參加本實驗。排除標準： 1)患其他精神障礙性疾病(如精神分裂癥和雙相障礙)、中樞神經系統(tǒng)疾病、與焦慮相關的軀體疾病(甲亢、甲旁亢和心律失常等)及其他嚴重器質性疾??； 2)精神活性物質濫用和嚴重頭部外傷史；3)有嚴重認知功能障礙者； 4)24 h內有鎮(zhèn)靜、催眠藥或精神活性物質服用史。

1.2實驗材料和程序

本研究使用E-prime 2.0控制和呈現(xiàn)所有刺激。本實驗采用的實驗范式為情緒面孔匹配范式，所有刺激圖片均來自中國情緒圖片庫系統(tǒng)(CFAPS)[14]， CFAPS通過收集中國人的情緒面孔按九級評分從愉悅度、喚醒度和優(yōu)勢度進行了歸納和分類，目前廣泛運用于中國情緒研究，有很好的信效度。本實驗所選的圖片為6種不同情緒效價的面孔圖片各60張，分別為：快樂、悲傷、憤怒、中性、恐懼和厭惡，其中中性表情時刻充當每張圖片刺激里的對照刺激，同一情緒效價的情緒面孔圖片按性別、強度進行匹配。圖形包含三角形、圓形和正方形。所有圖片的尺寸大小、背景、空間頻率、對比度和亮度等物理屬性均相同，圖片分辨率均為640×480象素/英寸，大小統(tǒng)一為15 cm×10 cm。實驗任務采用組塊設計，包括3個block，設置2個任務，分別為匹配面孔(實驗任務)和匹配圖形(控制任務)，共360個trial。匹配面孔任務包括3張情緒面孔圖片，屏幕上方面孔為目標刺激，屏幕下方面孔為探測刺激，要求被試從探測刺激中選擇與目標刺激表情表達一致的面孔圖片，并通過鼠標左、右鍵按鍵表示，屏幕下方呈現(xiàn)兩張面孔圖片中，一張有情緒表情，另一張恒為中性面孔。匹配圖形任務包括3張幾何圖形，要求被試從探測刺激中選擇與目標刺激形狀一致的幾何圖形，并通過鼠標左、右鍵按鍵表示(圖1)。在每個block被試可休息2～3 min，以保證實驗完成的質量。正式實驗前有10個練習，全部被試須在練習階段反應正確率為100%才能進入正式實驗(所有被試都達到了這一要求)。實驗結束后所有被試均獲得100元作為報酬。

1.3ERP記錄

腦電數(shù)據(jù)由ANT Neuro eego mylab記錄與分析系統(tǒng)收集并記錄在eeg go軟件上。所有被試均按國際10～20系統(tǒng)擴展的64導電極帽記錄腦電EEG。以Cpz為參考電極點，雙眼外側安置電極記錄水平眼電，左眼上下安置電極記錄垂直眼電。頭皮與電極之間的阻抗<10 kΩ。信號經放大器放大，記錄連續(xù)EEG，濾波帶通為0.01～100 Hz，采樣頻率為1 000 Hz/導，通過Advanced Source Analysis.4.9(ASA)腦電分析軟件進行離線分析，并采用GraphPad Prism 5.0制圖。分析時程從每張圖片呈現(xiàn)前的200 ms持續(xù)到圖片呈現(xiàn)的800 ms。結合以往的研究和腦地形圖，本研究主要分析P1、N170成分。P1選取4個頭皮電極P3、P1、PO3和PO4進行分析，其時間窗為40～150 ms，N170選取3個頭皮電極Oz、PO3和PO4進行分析，其時間窗為150～300 ms。

圖1 實驗流程圖

1.4統(tǒng)計學方法

所有數(shù)據(jù)采用SPSS 21.0進行統(tǒng)計分析。對被試識別不同類型面孔情緒和圖形刺激誘發(fā)的P1、N170波幅進行2(組別：焦慮組和非焦慮組)×5(面孔類型：悲傷、高興、恐懼、厭惡和憤怒)兩因素混合方差分析，若差異顯著則進一步進行組別內的不同情緒面孔識別誘發(fā)的P1和 N170波幅的兩兩比較分析。檢驗水準α設定為0.05。

2 結果

4個電極P3、P1、PO3和PO4上的ERP波形見圖2，其P1清晰可見， 3個電極Oz、 PO3和 PO4上的N170波形見圖3。

圖2 老年人表情識別p1波形圖

2.1P1

二因素混合方差分析結果顯示，P1的波幅組別主效應顯著(F=4.373，P<0.05)，具體表現(xiàn)為焦慮老年人的P1波峰值(1.730 μν)<非焦慮組老年人(1.838 μν)p1波峰值。面孔類型主效應(F=118.792，P<0.05)顯著，具體表現(xiàn)為恐懼表情誘發(fā)的波幅最大。面孔×組別的交互效應顯著(F=38.832，P<0.05)。對老年焦慮組和老年非焦慮組P1波幅進行獨立樣本t檢驗和單因素方差分析發(fā)現(xiàn)，兩組老年人在識別厭惡表情和開心表情時誘發(fā)的P1波幅差異有統(tǒng)計學意義(t=5.177，P<0.05；t=2.106，P<0.05)。而憤怒、恐懼、傷心表情識別時差異無統(tǒng)計學意義(t=1.259，P>0.05；t=0.460，P>0.05；t=0.706，P>0.05)。通過單因素方差分析得出，焦慮老年人和非焦慮老年人在不同情緒面孔識別水平上差異有統(tǒng)計學意義(F=5.507，P<0.05；F=10.518，P<0.05)(表1)。

圖3 老年人表情識別N170波形圖

面孔類型憤怒表情厭惡表情恐懼表情快樂表情傷心表情FP老年焦慮組0.188±0.793-0.258±0.8380.317±0.8100.006±0.7310.081±0.8105.507<0.001老年對照組0.299±0.559 0.281±0.7080.363±0.6580.216±0.8310.148±0.59210.518<0.001t1.2595.1770.4602.1060.706P0.209<0.0010.6460.0360.481

2.2N170

二因素混合方差分析結果顯示，老年人面孔識別的N170波幅組間主效應顯著(F=17.841，P<0.05)，具體表現(xiàn)為焦慮組老年人(-8.94 μν)比非焦慮組老年人(-7.22 μν)誘發(fā)了更大的N170。面孔類型的主效應顯著(F=158.023，P<0.05)，憤怒面孔相比其他表情誘發(fā)了更大的N170。面孔×組別的交互效應顯著(F=159.190，P<0.05)。進一步對兩組老年人進行獨立樣本t檢驗和單因素方差分析，結果發(fā)現(xiàn)兩組老年人在識別不同情緒面孔時所激發(fā)的N170波有差異。其中憤怒、恐懼、快樂和傷心表情識別產生的N170波幅差異均有統(tǒng)計學意義(t=5.251，t=5.143，t=4.441，t=4.439，P<0.05)，僅在厭惡表情識別差異無統(tǒng)計學意義(t=1.312，P>0.05)。而單因素方差分析的結果發(fā)現(xiàn)，焦慮老年人對不同情緒面孔的識別差異有統(tǒng)計學意義(F=4.216，P<0.05)，而非焦慮組老年人對識別不同情緒面孔產生的N170波幅差異無統(tǒng)計學意義(F=1.612，P>0.05)(表2)。

表2 老年人識別不同類型面孔的N170波幅差異

3 討論

本研究使用面孔刺激的不同情緒效價反映不同的情緒加工程度，讓被試判斷面孔表情是否匹配。借助ERP技術，通過分析ERP成分的波幅，探討焦慮情緒對于老年人情緒面孔識別的認知加工水平的影響。

對P1的分析結果表明，焦慮老年人識別開心表情誘發(fā)的P1波幅顯著高于非焦慮老年人，對厭惡表情的識別產生的P1波幅顯著的低于非焦慮老年人。P1代表個體在識別視覺刺激初期的注意分配機制?？赡苁且驗楸狙芯恐薪箲]情緒影響了老年人對情緒面孔信息的加工，對開心面孔這類積極信息分配了更多的注意機制，對厭惡表情這類負性面孔信息產生了注意回避，驗證了回避假說，即焦慮個體為了避免焦慮情緒維持和惡化，會回避威脅性刺激。玄洪雷[15]發(fā)現(xiàn)，廣泛性焦慮患者對恐懼面孔誘發(fā)的P1波幅>高興面孔誘發(fā)的P1波幅，而高興面孔誘發(fā)的P3a波幅>恐懼面孔誘發(fā)的P3a波幅。本研究結果與其不一致，可能是我們的研究選取的被試為輕、中度焦慮的老年人，沒有達到廣泛性焦慮障礙的臨床診斷標準。本研究發(fā)現(xiàn)，非焦慮老年人對憤怒表情和傷心表情產生的P1波峰值最小，且與其他幾種表情比較差異有統(tǒng)計學意義。說明非焦慮老年人對憤怒表情和傷心表情的注意分配上較弱，焦慮老年組對憤怒表情和傷心表情以及恐懼表情產生的波峰值最大，且差異有統(tǒng)計學意義，所以焦慮老年人在對這類負性表情的識別上初期注意分配較多，提示焦慮情緒會影響老年人表情識別的能力，對負性情緒面孔產生了注意偏向效應，焦慮老年人相比非焦慮老年人更能對負面的威脅信息表現(xiàn)出優(yōu)先注意，與劉靜宜[16]對社交焦慮個體對威脅信息的注意偏向現(xiàn)象研究結果一致。

本研究發(fā)現(xiàn)，在識別各類情緒面孔時焦慮老年人相比非焦慮老年人誘發(fā)了更大的N170，說明焦慮情緒影響了情緒面孔在識別加工結構階段的認知分配，面對同一個刺激需要調動更多的認知資源才能進行識別，后期難以從威脅性刺激中脫離。而憤怒表情相比傷心和恐懼表情誘發(fā)了更高的N170波峰，激活更強烈，可能是因為憤怒表情除了攜帶負面信息以外，帶有更多的侵犯性和攻擊性信息，使得自我保護傾向更加嚴重的焦慮老年人產生識別抑制，需要消耗更多的認知資源來進行精細加工。從組內結果來看，非焦慮老年人對不同情緒面孔識別產生的N170波幅無差異。說明非焦慮老年人在對這些基本情緒面孔圖片進行結構性加工時，采取了較為一致的認知資源分配，而焦慮老年人對不同面孔加工的N170組內差異有統(tǒng)計學意義，說明焦慮會影響老年人對面孔進行結構性加工的注意資源分配。而兩組老年人對厭惡表情的識別差異無統(tǒng)計學意義，說明焦慮情緒對厭惡表情識別機制影響不大。我們猜測可能原因有如下幾點：第一，因為對于厭惡表情來說，其與中性面孔有著本質的區(qū)別，不管是焦慮老年人還是非焦慮組老年人都可以較少地運用認知資源進行判斷。第二，N170是個體進行面孔結構性加工時出現(xiàn)的腦電波，厭惡表情情緒較內隱，表情包含的信息不夠豐富、強烈，使得兩組老年人對厭惡表情進行加工時不需要進行更多的結構性加工，因此N170波幅最小，且差異無統(tǒng)計學意義。第三，可能存在著一個加工水平較低的大腦認知機制，使得老年人能夠快速進行準確的反應，但這需要后續(xù)借助功能磁共振技術對大腦進行功能定位，從而更進一步進行論證。

綜上所述，我們可以推測，焦慮情緒會影響老年人表情識別能力，表現(xiàn)為負性注意偏向，發(fā)生在注意的早期階段，且這種偏向效應受情緒強度的影響，即對憤怒、恐懼、傷心和厭惡這4類負性表情的影響不同；焦慮個體面對同一刺激需要調動的認知資源更多，對情緒信息存在普遍的警覺反應，在一定程度上能提高老年人的注意程度。盡管本研究提供的結果為我們理解焦慮情緒個體發(fā)展成臨床焦慮障礙患者提供了一定的理論依據(jù)，但本研究也存在一些不足：第一，本研究選擇的量表對高齡老年人可能信效度不高，影響實驗結果。第二，考慮到實驗對象的年齡和身體狀況，我們的實驗在社區(qū)進行，燈光、噪音和溫度等方面無法達到實驗室級別的調控，因此無法排除這些因素對實驗結果造成的干擾，使結果的推廣有限。未來工作需進一步補充臨床樣本，開發(fā)60～80歲老年人專用的焦慮量表，嚴格控制實驗環(huán)境，提高數(shù)據(jù)的信效度和結果的可推廣性。

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RecognitionMechanismofEmotionalFacesintheElderlywithAnxiety——EvidencefromanERPStudy

TangPing1,HuangYalian1,ShiHangke2.

1.ChengduMedicalCollege,Chengdu610500,China;2.JiyangCollegeofZhejiangA&FUniversity,Zhuji311800,China

ObjectiveTo investigate the cognitive neural mechanism of processing different emotional faces of the elderly with anxiety.MethodsShort Portable Mental Status Questionnaire (SPMSQ), Hamilton Anxiety Scale (HAMA) and the structured interview were used to select20participants with anxiety and20normal controls to fulfill the emotional face processing task and record the event related potential (ERP).ResultsIn the P1amplitude, the main effect of the groups was significant (F=4.373,P<0.05), the main effect of the face types was significant (F=118.792,P<0.05), and the interaction effect between the group and the face type was significant (F=38.832,P<0.05). In the N170amplitude, the main effect of the groups was significant (F=17.841,P<0.05), the main effect of the face type was significant (F=158.023,P<0.05), the interaction effect between the group and the face type was significant (F=159.190,P<0.05).ConclusionAnxiety has an effect on the emotional face processing of the elderly and the effect shows negative attentional biases. The attentional biases often occur at the early stage of attention and they are influenced by the anxiety types.

Anxiety; The elderly; Facial recognition; Event related potential

http://kns.cnki.net/kcms/detail/51.1705.R.20170719.1838.002.html

10.3969/j.issn.1674-2257.2017.04.004

四川省科技廳科技支撐項目(No:2015SZ0113)

R749.7+2

A