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감정 인식의 생리학적 상관 관계
 
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감정 인식의 생리학적 상관 관계

Overview

출처: 조나스 T. 카플란과 사라 I. 짐벨의 연구소 - 서던 캘리포니아 대학

자율 신경계 (ANS)는 신체의 내부 장기의 활동을 제어하고 현재 환경에 따라 활동 변화를 조절합니다. 많은 내부 장기를 내면에 가두는 미주 신경은 시스템의 중요한 부분입니다. 우리의 뇌가 위험을 감지할 때, vagal 톤은 억제되어 우리가 싸우거나 달아날 준비를 더 하도록 설계된 신체의 변화 집합으로 이어집니다. 예를 들어, 심박수가 증가하고, 학생이 팽창하며, 더 빨리 숨을 들이쉬고 있습니다. 반대로, 질 시스템이 활성화될 때, 이러한 생리적 반응은 억제되어 차분한 상태로 이어집니다. 미주 신경은 우리의 각성에 일종의 "브레이크"역할을합니다. 이 차분한 상태의 한 가지 흥미로운 결과는 우리가 긴장하지 않고 우리의 즉각적인 환경을 두려워하지 않을 때 사회적 상호 작용을 촉진하는 경향이 있다는 것입니다. 따라서 이러한 규제 메커니즘의 부실한 기능은 사회적 행동의 어려움과 관련이 있을 수 있습니다.

자율 조절의 한 지수는 심박수 변동성(HRV)입니다. HRV는 한 비트와 다음 비트 사이의 격차가 시간이 지남에 따라 얼마나 달라지는지를 측정합니다. HRV가 높으면 시간이 지남에 따라 심박수의 지속적인 변동이 있으며, 이는 성공적인 자율 규제를 반영합니다. HRV가 낮을수록 시간이 지남에 따라 심박수의 일관성이 있음을 의미하며, 이는 자율 조절이 좋지 않은 상태입니다.

이 연구에서 는 증가 HRV 정서적 자극의 더 정확한 분류와 관련 된 가설을 테스트 합니다. 1,2외의연구에 따라, 우리는 HRV를 측정하고 얼굴 감정을 인식하는 기술을 측정하는 작업에 협회를 테스트합니다. 3

Procedure

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1. 40명의 참가자를 모집합니다.

  1. 참가자는 자극을 제대로 볼 수 있도록 정상 또는 수정- 정상 시력을 가져야합니다.
  2. 참가자는 실험 전에 적어도 6 시간 동안 알코올, 카페인, 또는 다른 약물을 소비 해서는 안 됩니다.
  3. 참가자는 신경학상, 정신의학, 또는 심장 무질서의 역사가 없어야 합니다.

2. 실험 전 절차

Figure 1
그림 1: 전극 배치. 몸의 오른쪽에 있는 흉곽 근처에 양극을 심장 아래에 놓습니다. 왼쪽 쇄골 바로 아래에 음수와 함께 심장 위에 놓습니다. 왼쪽의 흉곽 근처에 지상 전극을 심장 아래에 놓습니다.

  1. 심장 박동을 기록하기 위해 가슴에 3 개의 전극을 부착하십시오(그림 1). 전극은 미리 겔화되어야합니다. 젤이 건조되지 않았는지 확인하십시오.
    1. 오른쪽의 리브 케이지 아래의 양극을 수정합니다.
    2. 양극으로 심장을 가로질러 대각선을 형성하는 왼쪽 쇄골 아래의 음극을 고정합니다.
    3. 왼쪽의 갈비뼈 아래 지상 전극을 고정합니다.
  2. 5분 동안 심박수 변동성(HRV)의 휴식 기준을 기록합니다.
    1. 전극은 신호를 증폭하고 모니터링 및 녹화를 위해 컴퓨터로 전송되는 장비에 연결됩니다.
    2. 측정된 심장 신호의 품질을 확인합니다.
    3. 1000Hz의 샘플 속도로 심장 신호를 기록합니다.

3. 참가자에 대한 지침을 제공합니다.

  1. 참가자에게 일련의 면이 화면에 나타납니다. 그들의 임무는 얼굴이 두려운 얼굴인지 아닌지를 결정하는 것입니다. 얼굴이 두려워하는 경우 키보드의 F 키또는 J 키가 없는 경우 눌러야 합니다.
  2. 참가자들에게 가능한 한 빠르고 정확하게 응답하도록 지시합니다.

4. 얼굴 감정 인식 작업을 수행합니다.

  1. 각 평가판은 500ms의 화면에 남아 있는 고정 십자가로 시작됩니다.
  2. 그런 다음 얼굴이 나타나고 200 ms의 화면에 남아 있습니다.
  3. 면의 절반은 두려운 표정을 나타내고 절반은 중립식을 표시합니다. 얼굴 순서는 각 참가자에 대해 무작위화됩니다.
  4. 얼굴은 2s의 화면에 남아있는 고정 십자가로 대체됩니다.
  5. 120번의 시험이 제시됩니다.

5. 데이터를 분석합니다.

  1. 기록된 심장 신호에서 HRV 측정값을 계산합니다.
    1. 자동화된 소프트웨어를 사용하여 R wave라고 하는 각 심장 사이클의 피크를 식별합니다.
    2. 데이터를 시각적으로 검사하여 각 R 파를 올바르게 식별하고 필요한 조정을 합니다.
    3. 식별된 각 R 웨이브에서 다음 으로의 시간을 계산하고 이러한 값을 기록합니다.
    4. 특수 소프트웨어를 사용하여 0.15 ~ 0.4Hz 범위 내에서 HRV의 정도에 해당하는 고주파 HRV 전력을 계산합니다.
  2. 얼굴 감정 인식 작업에 행동 성능을 분석합니다.
    1. 두려운 얼굴과 중립면에 대해 정확도를 별도로 계산합니다.
  3. HRV와 감정 인식의 관계를 분석합니다.
    1. 두려운 면과 중립면을 별도로 식별할 때 HRV와 정확도 간의 상관관계를 계산합니다.

생리학적 측정은 심리적 기능을 이해하는 데 사용할 수 있으며 신체와 마음 사이의 상호 작용 관계를 드러냅니다.

사람의 심장 박동이 얼마나 빨리 변화할 수 있는지는 주변 환경에 따라 달라질 수 있으며, 그 이상정서적 상태에 따라 달라집니다. 예를 들면, 밤에 그(것)들을 따르는 그림자 그림을 감지하는 사람은 공포 때문에 높은 심박수를 보여줄 수 있습니다, 뿐만 아니라 도망치는 물리적인 노력.

대조적으로, 같은 개인이 친구의 집에서 모임과 같은 편안한 환경에 들어갈 때, 화이트 카펫에 와인을 쏟아 부을 수도 있는 것을 제외하고는 상대적으로 위험이 없습니다.

흥미롭게도, 마음의 속도는 자신의 감정에 대한 응답으로 자동으로 변경 될 수 있지만, 그것은 또한 그들이 다른 사람의 구별 감정에 의해 영향을받을 수 있습니다 - 그냥 호스트의 좋아하는 램프를 부러 남자의 공포처럼.

여기서, 넓은 눈, 바이니, 그리고 제기 된 눈썹과 같은 유죄 당사자의 얼굴에 공포의 징후를 관찰하면 관찰자의 심박수를 짧게 확대 할 수 있습니다. 이러한 모든 경험을 통해, 개인표시 높은 심박수 변동성, 또는 HRV, 효과적인 규제를 나타내는.

이 비디오에서는 HRV가 낮음에서 높은 HRV까지 의 심혈관 용량의 범위가 어떻게 다른 사람의 감정을 인식하는 개인의 능력을 예측하는 데 사용할 수 있는지 살펴봅시다.

심박수와 정서적 인식 데이터를 모두 분석하기 위한 실험을 설계하고 수행하는 방법을 시연합니다.

이 실험에서, 참가자는 먼저 심장 주위에 전극을 장착하고, 기준선 기록을 찍는 동안 휴식을 요청한 다음, 심장 신호가 지속적으로 기록되는 것을 식별해야하는 다른 감정을 표현하는 인간의 얼굴의 사진을 보여 주었습니다.

작업 중에 컴퓨터 화면 중앙에 작은 고정 십자가가 표시되고 하나의 사람의 얼굴 그림이 표시됩니다.

비결은 이 얼굴 이미지가 차분한 중립적 인 표정(예: 편안한 입, 눈썹, 이마 또는 두려움 중 하나를 가진 사람)이 될 수 있다는 것입니다.

각 시각적 개체가 표시되면 참가자는 어떤 느낌을 묘사하는지 표시해야 합니다. 여기서 아이디어는 응답의 전반적인 정확성이 정서적 인식 능력의 척도를 제공한다는 것입니다.

모든 시험은 종속 변수를 명확하게 구분하기 위한 최종 고정 기호의 프레젠테이션으로 끝납니다: 동등하게 그러나 임의의 순서로 표시되는 시험 모형에 걸친 정서적 및 심장 반응.

심박수를 모니터링하는 동안, 모든 비트 동안 큰 피크에 해당하는 R wave라는 심장 주기의 중요한 구성 요소에 중점을 둡니다. 심박수 가변성인 HRV는 각 피크 사이의 시간과 기간에 따라 변화하는 방식에 따라 계산됩니다.

계산은 빠른 Fourier 변환과 같은 여러 수학적 작업을 통해 처리되며 주파수 정보가 발생합니다. 이 전체 전력 스펙트럼 내에서, 특정 밴드, 고주파 범위는 자율 조절의 상태를 반영하기 때문에 관심된다.

특히 HRV가 높으면 참가자의 심박수가 지속적으로 변한다는 것을 의미하므로 성공적인 제어 지수가 있음을 시사합니다. 반면, 낮은 HRV는 일관된 값과 동일하므로 열악한 규제와의 연관성을 가중합니다.

중요한 것은 HRV 측정값은 감정 인식 결과와 비교된다는 것입니다. 이전 경험을 바탕으로 감정을 식별하는 정확성이 HRV와 관련이 있을 것으로 예상됩니다.

즉, 서로 다른 감정의 사진이 표시될 때 심박수가 변동하는 참가자는 HRV가 이 식별 과정의 생리적 상관 관계임을 시사하여 정확하게 구별할 가능성이 더 높습니다.

먼저 참가자가 도착했을 때 인사합니다. 그들은 정상적인 비전을 가지고 있는지 확인, 카페인이나 알코올과 같은 물질을 소비하지 않은, 마지막에 6 시간, 이는 자신의 심장 박동에 영향을 미칠 수, 정신 또는 심장 장애의 역사가 없다.

그런 다음 참가자에게 컴퓨터 모니터와 키보드 앞에 앉도록 지시합니다. 3개의 미리 겔화된 전극을 수집하고, 심혼에서 전기 신호가 제대로 수행되는지 확인하기 위하여 건조되지 않았는지 확인하십시오.

이제 참가자에게 확립된 구성을 사용하여 가슴에 이러한 전극을 부착하도록 지시합니다. 리드를 연결하고 정보를 녹화 컴퓨터에 증폭하고 릴레이하는 장비에 제대로 연결되어 있는지 확인합니다.

이 시점에서 소프트웨어에서 심장 신호를 모니터링하여 소음과 아티팩트가 없는지 확인합니다. 또한 획득 매개 변수가 올바른지 확인하고 5분 동안 휴식 심박수를 수집하기 시작합니다.

인간의 얼굴 사진이 모니터에 표시됩니다 설명하기 위해 진행합니다. 참가자가 이미지를 두려워하는 것으로 해석하면 키보드에서 'F'를 빠르게 밀어야 한다고 강조합니다. 반대로 얼굴이 중립적이고 감정이 없는 것처럼 보이면 'J' 키를 사용해야 한다고 강조한다.

또한 첫 번째 고정 십자가가 500 ms의 화면에 나타나는지 확인하고 각 평가판마다 200 ms의 얼굴 이미지가 2 s에 대한 최종 고정 기호가 뒤따릅니다. 이제 방을 떠나 120 개의 감정 인식 시험을 수행하면서 심장 신호를 계속 기록하십시오.

수집된 모든 하트 파생 데이터를 사용하여 먼저 그래픽 사용자 인터페이스를 탐색하고 R-waves를 분리하여 식별된 피크 사이의 시간을 계산합니다.

이러한 측정값을 추가로 처리하여 주파수의 전력 스펙트럼을 생성하고, 특히 0.15-0.4Hz 내변동 정도를 나타내는 고주파 범위에서 값을 기록한다.

마지막으로, 각 개인의 감정 인식 능력을 계산합니다. 이렇게 하려면 먼저 키 프레스에서 기록된 데이터를 가져오고 올바르게 식별된 두려운 얼굴의 평균 백분율을 계산합니다. 그런 다음 중립 이미지에 대해 이 프로세스를 반복합니다.

데이터를 분석하려면 먼저 두려운 얼굴 식별의 정확도가 y축에 그래프로 표시되는 분산 플롯과 x축의 HRV 값을 만듭니다. 이 그림의 모든 참가자의 데이터를 포함합니다. 그런 다음 중립 면 데이터에 대해 유사한 플롯을 만듭니다.

각각에서, 가장 적합한 라인과 상관 관계 계수를 결정합니다. 중요한 것은 데이터 요소가 이 선에 가까워지면 선형 상관 관계가 감정 인식과 HRV 사이의 강합니다.

데이터 포인트는 중립 상대에 비해 공포 인식 그래프에서 가장 적합한 라인 주위에 더 단단히 클러스터되어 있었습니다.

이것은 HRV와 공포를 구별하는 개별의 기능 사이 긍정적인 상관관계를 건의합니다; 그러나 HRV와 중립적인 얼굴을 인식하는 참가자의 능력 사이에는 상관 관계가 존재하지 않았으며, 이는 이 관계가 감정에 특정했음을 나타냅니다.

전체적으로, 이러한 결과 심박수와 사회적 행동의 생리 적 현상 사이의 링크를 의미. 특히, HRV가 높은 개인은 다른 사람의 감정을 인식할 가능성이 더 높으며, 따라서 사회적 상호 작용에 탁월할 수 있습니다.

이제 자율 적 자율 규제와 사회적 행동 사이의 상관 관계를 탐구하는 방법을 이해하게되었으므로 연구원들이 어린 나이에 다른 인지 및 정신 건강 맥락에서 생리적 각성의 가변성을 조사하는 방법을 살펴 봅시다.

지금까지 우리는 성인의 감정 식별에 중점을 두어 왔습니다. 그러나, 유사한 일은 나중에 건강 상태를 예측할 수 있는 초기 심장 혈관 변이와 관련되었던 요인을 조사하기 위하여 아이들에서 행해지고 있습니다.

예를 들어, 연구자들은 유아에게 휴식 중 자장가, 액티브 잭 인 더 박스, 시음 레몬 주스, 유아 울음 소리 의 오디오를 포함하여 여러 행동 조건에 유아를 복종하는 동안 심박수를 측정했습니다.

이러한 경험은 다른 심박수 결과를 초래, 가변성은 어린 아이들에서 유도 될 수 있음을 시사. 심혈관 측정의 발달 궤적을 평가하고 궁극적으로 미래의 건강 결과를 예측하기 위해 추가 연구가 필요합니다.

HRV와 작업 메모리 사이의 관계의 관점에서, 연구는 낮은 HRV를 가진 사람이 나타났습니다 - 그의 심장은 지속적으로, 심지어 무서운 환경에도 불구하고 속도 - 가난한 작업 기억을 입증 할 가능성이 더 높습니다, 그들은 말한 주소를 잊어.

흥미롭게도, 반복 된 유산소 운동-실행 처럼-실제로 HRV와 메모리 보존을 향상 시킬 수 있습니다., 신체와 마음 사이 관계를 강조.

마지막으로, 다른 작품은 HRV와 특정 정신 건강 장애 사이 협회가 있는지 여부를 보았다, 우울증 등.

특히, 유사하게 낮은 HRV를 가진 개별은 활동에 무관심하거나 사회적인 조정에서 철수와 같은 우울한 현상을 전시하기 위하여 확률이 높을 지도 모릅니다. 따라서, HRV는 이러한 사회적 장애를 위한 유용한 비침습적 바이오마커역할을 할 수 있다.

당신은 감정 인식의 생리적 상관 에 조브의 비디오를 보았다. 지금까지, 당신은 환자에게 사회적으로 관련된 시각적 자극을 제시하는 방법을 알고, 수집하고 행동과 HRV 데이터를 모두 해석. 또한 과학자들이 기억과 같은 다른 인지 프로세스와 어떻게 관련되는지와 같은 추가 컨텍스트에 HRV를 적용하는 방법을 이해해야 합니다.

시청해 주셔서 감사합니다!

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Results

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얼굴 감정 인식 작업에 성능은 일반적으로 매우 높다; 데이터 전체 정확도는 92.5%였습니다. 참가자는 중립 얼굴을 식별하는 데 더 정확했습니다 (94.1%) 두려운 얼굴(90.9%)과 비교하면 중요한 것은, 고주파 HRV 전력은 두려운 얼굴을 식별하는 정확도와 크게 상관관계가 있다(도2). HRV가 높은 개인은 두려운 얼굴을 식별하는 데 더 정확했습니다(r = 0.36). HRV 전력은 중립 면을 식별하는 정확도와 상관관계가 없으며, 이는 연관성이 감정에 특정했음을 나타냅니다.

Figure 2
그림 2: HRV는 얼굴 감정 정확도와 상관 관계가 있습니다. HRV 고주파 전력은 두려운 얼굴(왼쪽)에 대한 정확도와 상관되지만 중립면(오른쪽)은 상관없습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

이 데이터는 자율 신경계의 활동과 시각적 자극에서 사회적으로 관련된 감정을 식별하는 기술 사이의 연관성을 보여줍니다. 이 발견은 성공적인 자율 규제와 사회적 행동 사이의 연결을 확인합니다. 생리적 각성에 브레이크를 펌핑에 더 성공적인 개인은 정서적 조절과 사회적 상호 작용을 필요로하는 작업에 더 나은 것으로 보인다.

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Applications and Summary

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이 실험은 인간의 인식에 대한 통찰력을 제공하기 위해 생리적 데이터의 힘을 보여줍니다. 심장에서 측정하는 것은 심리적 기능을 이해하는 데 사용할 수 있다는 것을 발견하면 뇌와 신체 사이의 친밀한 연관성을 상기시켜줍니다. 건강한 인지 조절 및 감정 조절의 인덱스, 심박수 변동성은 정신 건강을위한 상대적으로 비 침습적 바이오 마커 역할을 할 수 있습니다. 예를 들면, 낮은 HRV는 불안 무질서4와 불경기와 연관되고,5 또한 불경기 엄격과 상관관계. 낮은 HRV는 또한 PTSD에 감수성을 예측할 수 있습니다. 6 자율 신경계의 이 간단한 측정은 따라서 두뇌와 바디의 정서적 건강에 있는 창 역할을 합니다.

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References

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  3. Park, G., Van Bavel, J.J., Vasey, M.W., Egan, E.J. & Thayer, J.F. From the heart to the mind's eye: cardiac vagal tone is related to visual perception of fearful faces at high spatial frequency. Biol Psychol 90, 171-178 (2012).
  4. Chalmers, J.A., Quintana, D.S., Abbott, M.J. & Kemp, A.H. Anxiety Disorders are Associated with Reduced Heart Rate Variability: A Meta-Analysis. Front Psychiatry 5, 80 (2014).
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  6. Gillie, B.L. & Thayer, J.F. Individual differences in resting heart rate variability and cognitive control in posttraumatic stress disorder. Front Psychol 5, 758 (2014).

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