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文獻速遞 | 愛情中的“心靈感應”:研究揭示親密接觸增強情侶間腦同步

時間:2025-01-06 編輯:瀚翔腦科學 瀏覽數:3688

在愛情中,我們常說“心有靈犀一點通”,河南大學陳亞楠課題組最新研究印證了這一點:在親密接觸時,相較于陌生人,情侶之間的腦間同步性會增強。


摘要

本研究主要聚焦于人際接觸的神經模式是特定于親密關系還是普遍適用于其他社會關系,關注浪漫愛情的神經生物學基礎和神經過程。通過記錄情侶與陌生人分別在不牽手和牽手條件下的靜息態超掃描腦電信號(EEG),計算動態人際功能連通性(dynamic interpersonal functional connectivity, dIFC),探討情侶與陌生人在人際接觸時腦間同步模式的差異。


研究背景

人際接觸在社會關系中是必不可少的,在社會情感、認知和神經發育中起著重要作用。研究表明,社會接觸會影響情緒,減少悲傷和痛苦。而戀愛關系通常是親密的,有很高的人際接觸;這種人際接觸提高了非語言肢體交流的質量。通過關注戀人和陌生人,能夠幫助我們了解關系如何調節人際接觸的神經效應。

超掃描能夠同時記錄兩個大腦的信號,進而分析人際功能連通性(IFC),通過相關、協方差和來自不同大腦區域的時間序列的互信息來量化腦間同步性。dIFC考察這些連接隨著時間的變化。利用基于腦電圖的超掃描捕捉大腦之間的實時dIFC,能夠捕捉快速神經變化所需的時間精度。


研究方法

1.被試

共有110名大學生參加這項實驗(27對情侶和28對陌生人,男女各占一半)。

超掃描記錄使用兩套32通道腦電圖采集系統(BrainAmp , Brain Products, Germany,國內由瀚翔腦科學總代理),男生坐在左側,女生坐在右側。每名被試根據國際10-20導聯系統放置31個EEG+1個EOG電極,如圖1C所示。


2.實驗流程

實驗過程如圖1A所示。被試被分為情侶組和陌生人組,進行了兩次靜息狀態的腦電(EEG)信號記錄:不牽手和牽手條件。每次采集4分鐘靜息腦電信號。考慮到牽手可以傳遞情緒和調節情緒,為了避免情緒的延續效應影響后續的實驗結果,將不牽手條件作為控制的基線條件,放在牽手條件的前面。


圖1:實驗流程說明


3.評估動態功能連接

從時域角度出發,采用神經耦合指標,基于皮爾遜相關系數提取數據特征。

通過滑動窗口相關性(SWC)方法計算動態人際功能連接(dIFC)。


4.SVM分類

使用支持向量機(SVM)來預測關系類型,將所有時間點作為樣本,每個通道作為特征進行預測。

數據集隨機打亂并分為訓練數據集(70%)和測試數據集(30%)。

使用10折交叉驗證(10-fold CV)建立訓練數據集分類模型,并使用網格方法找到最優參數。


研究結果

1. 感興趣區域(ROI)

在關系組別(情侶或陌生人)這一因素上,前額中央區(FC1, FC5)、中央頂區(CP1, CP2, CP5)和額區(F7)顯示出顯著差異,如圖2所示。然而,在牽手條件(牽手或不牽手)上沒有發現顯著差異。


圖2:情侶組與陌生人組的電壓幅值


2. 動態人際功能連接(dIFC)

圖3展示了關系組別(情侶或陌生人)與牽手條件(牽手或不牽手)在不同時間點(TP)和不同通道的交互作用。

TP7時間點:

F8-FC5 和 FC6-FC5 顯示出顯著的交互作用效應(情侶在不牽手條件下的dIFC大于牽手條件;而陌生人則在牽手條件下的dIFC大于不牽手條件)。

FC1-C4 在TP7顯示出在情侶中接觸條件下的功能連接大于不接觸條件,而在陌生人中不接觸條件下的功能連接大于接觸條件。

TP25時間點:

FP2-CP5:情侶在牽手條件下的dIFC大于不牽手條件,而陌生人在不牽手條件下的dIFC大于牽手條件。


TP26(FC6-FC5)與TP28(F4-FC5, F8-FC5, FC6-FC5):顯示與tp25相似的趨勢。


結果顯示,在測試的早期階段(例如時間點TP7),牽手對情侶和陌生人來說都是一種壓力,兩組被試的腦間同步性在不同通道間波動。而在測試的晚期階段(例如時間點TP26和TP28),大腦同步性的結果更加一致,情侶的dIFC在牽手條件下穩步上升并達到峰值,而陌生人的dIFC則下降。


圖3:dIFC結果圖。熱圖展示了通過方差分析(ANOVA)得到的交互作用結果。熱圖中的數值表示當前通道在多個時間點上的顯著差異總和,這些差異是由關系組別和是否牽手因素之間的交互作用所產生的。熱圖中的紅色圓圈標出了在感興趣區域(ROI)之間存在顯著差異的通道。


3. SVM分類結果

使用支持向量機(SVM)對dIFC進行分類,結果顯示對測試晚期部分數據集的分類效果好于測試早期數據集。第一部分的精確度約為71%,F1分數、召回率和準確率均高于70%,ROC曲線(一種評估分類模型性能的工具)的AUC(曲線下面積)達到0.77。第二部分的精確度約為73%,F1分數、召回率和準確率均高于70%,ROC的AUC達到0.80。這些結果表明,通過SVM建立的分類模型是穩健的。


總結與討論

本研究表明,在自然任務中,靜息狀態下的EEG數據能展示人際接觸如何影響大腦同步性。結果發現,靜息狀態的大腦活動具有動態性,且人際接觸在緩解壓力和改變大腦同步性方面表現出兩階段模式,EEG信號的高時間分辨率可能是研究結果的一個關鍵因素。本研究對規劃觸覺干預在社會和醫療護理中的應用具有重要意義。

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