Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
JoVE Science Education
Neuropsychology

A subscription to JoVE is required to view this content.
You will only be able to see the first 20 seconds.

Correlações fisiológicas do Reconhecimento de Emoções
 
Click here for the English version

Correlações fisiológicas do Reconhecimento de Emoções

Overview

Fonte: Laboratórios de Jonas T. Kaplan e Sarah I. Gimbel - Universidade do Sul da Califórnia

O sistema nervoso autônomo (ANS) controla a atividade dos órgãos internos do corpo e regula mudanças em sua atividade dependendo do ambiente atual. O nervo vago, que inerva muitos dos órgãos internos, é uma parte importante do sistema. Quando nosso cérebro sente o perigo, o tom vagal é inibido, levando a um conjunto de mudanças no corpo projetadas para nos tornar mais preparados para lutar ou fugir; por exemplo, nossa frequência cardíaca aumenta, nossas pupilas se dilatam, e respiramos mais rapidamente. Por outro lado, quando o sistema vagal é ativado, essas respostas fisiológicas são inibidas, levando a um estado mais calmo. O nervo vago, então, age como uma espécie de "freio" em nossa excitação. Uma consequência interessante desse estado mais calmo é que ele tende a promover a interação social - quando não estamos tensos e com medo do nosso ambiente imediato, em vez disso, somos receptivos a interagir com os outros. O mau funcionamento desse mecanismo regulatório, portanto, pode estar associado a dificuldades de comportamento social.

Um índice de regulação autônoma é a variabilidade da frequência cardíaca (VHB). HRV é uma medida de quanto a diferença entre uma batida e a próxima varia ao longo do tempo. O ALTO HRV significa que há flutuações contínuas na frequência cardíaca ao longo do tempo, um reflexo da regulação autônoma bem sucedida. Baixo HRV significa que há consistência da frequência cardíaca ao longo do tempo, uma condição associada à má regulação autônoma.

Neste estudo, testaremos a hipótese de que o aumento do VV está associado a uma categorização mais precisa dos estímulos emocionais. 1,2 Após um estudo realizado por Park et al., mediremos o HRV e testaremos sua associação em uma tarefa que mede a habilidade na percepção das emoções faciais. 3

Procedure

or Start trial to access full content. Learn more about your institution’s access to JoVE content here

1. Recrute 40 participantes.

  1. Os participantes devem ter uma visão normal ou corrigida para o normal para garantir que eles serão capazes de ver os estímulos corretamente.
  2. Os participantes não devem consumir álcool, cafeína ou outras drogas por pelo menos 6 horas antes do experimento.
  3. Os participantes não devem ter histórico de distúrbios neurológicos, psiquiátricos ou cardíacos.

2. Procedimentos pré-experimento

Figure 1
Figura 1: Colocação de eletrodos. Coloque o eletrodo positivo abaixo do coração, perto da caixa torácica do lado direito do corpo. Coloque o negativo acima do coração, logo abaixo da clavícula esquerda. Coloque o eletrodo moído abaixo do coração, perto da caixa torácica do lado esquerdo.

  1. Anexar três eletrodos ao peito para registrar a frequência cardíaca(Figura 1). Os eletrodos devem ser pré-gelados. Verifique se o gel não está seco.
    1. Fixar o eletrodo positivo abaixo da caixa torácica do lado direito.
    2. Fixar o eletrodo negativo abaixo da clavícula esquerda formando uma diagonal através do coração com o eletrodo positivo.
    3. Conserte o eletrodo do solo abaixo da caixa torácica do lado esquerdo.
  2. Regisso de repouso a linha de base da variabilidade da frequência cardíaca (HRV) por 5 minutos.
    1. Os eletrodos estão conectados a equipamentos que amplificam o sinal e o enviam para um computador para monitoramento e gravação.
    2. Verifique a qualidade do sinal cardíaco medido.
    3. Registo o sinal cardíaco à taxa amostral de 1000 Hz.

3. Forneça instruções para o participante.

  1. Diga ao participante que uma série de rostos aparecerão na tela. Sua tarefa é decidir se o rosto é um rosto temeroso ou não. Eles devem pressionar a tecla F no teclado se o rosto estiver com medo, ou a tecla J se não estiver.
  2. Instrua os participantes a responder o mais rápido e com precisão possível.

4. Realize a tarefa de reconhecimento de emoções faciais.

  1. Cada teste começa com uma cruz de fixação que permanece na tela por 500 ms.
  2. Em seguida, aparece um rosto e permanece na tela por 200 ms.
  3. Metade dos rostos exibem uma expressão temerosa, e metade exibe uma expressão neutra. A ordem dos rostos é aleatória para cada participante.
  4. O rosto é substituído por uma cruz de fixação que permanece na tela por 2 s.
  5. Apresentará 120 ensaios.

5. Analise os dados.

  1. Calcule a medida do HRV a partir do sinal cardíaco gravado.
    1. Use software automatizado para identificar o pico de cada ciclo cardíaco conhecido como onda R.
    2. Inspecione visualmente os dados para garantir que cada onda R seja devidamente identificada e faça quaisquer ajustes necessários.
    3. Calcule o tempo de cada onda R identificada para a próxima, e registe esses valores.
    4. Use software especializado para calcular a potência hrv de alta frequência, que corresponde ao grau de HRV dentro da faixa de 0,15 a 0,4 Hz.
  2. Analise o desempenho comportamental na tarefa de reconhecimento de emoções faciais.
    1. Calcule a precisão separadamente para rostos medrosos e neutros.
  3. Analise a relação entre HRV e reconhecimento de emoções.
    1. Calcular a correlação entre HRV e precisão na identificação de rostos temerosos e neutros, separadamente.

Medidas fisiológicas podem ser usadas para entender o funcionamento psicológico, revelando uma relação interativa entre o corpo e a mente.

A rapidez com que as batidas cardíacas de uma pessoa podem mudar depende de seu entorno e, por extensão, de seu estado emocional. Por exemplo, alguém que sente uma figura sombria seguindo-os à noite pode demonstrar uma frequência cardíaca elevada devido ao medo, bem como o esforço físico de fugir.

Em contraste, quando o mesmo indivíduo entra em um ambiente confortável, como uma reunião na casa de um amigo, relativamente nenhum perigo — exceto talvez derramar vinho no tapete branco — é percebido.

Curiosamente, embora a velocidade do coração possa mudar automaticamente em resposta aos seus próprios sentimentos, ele também pode ser influenciado pelas emoções que eles distinguem nos outros — como o terror em um homem que acabou de quebrar a lâmpada favorita do hospedeiro.

Aqui, a própria observação de sinais de pavor diante do culpado — olhos arregalados, dentes desnudos e sobrancelhas levantadas — pode aumentar brevemente a frequência cardíaca do observador. Ao longo de todas essas experiências, o indivíduo apresentou alta variabilidade da frequência cardíaca, ou HRV, representando uma regulação eficaz.

Neste vídeo, exploramos como as faixas de capacidade cardiovascular — de baixa a alta HRV — podem ser usadas para prever a capacidade de um indivíduo de reconhecer sentimentos em outras pessoas.

Demonstramos como projetar e realizar um experimento para analisar os dados de frequência cardíaca e reconhecimento emocional.

Neste experimento, os participantes são primeiro equipados com eletrodos ao redor do coração, solicitados a descansar enquanto gravações de linha de base são tiradas, e então mostram fotos de rostos humanos expressando diferentes emoções, que eles devem identificar como seus sinais cardíacos são continuamente gravados.

Durante a tarefa, uma pequena cruz de fixação é exibida no centro de uma tela de computador, seguida por uma imagem de um único rosto humano.

O truque é que essa imagem facial pode ser de uma expressão calma e neutra — por exemplo, alguém com boca, sobrancelhas e testa relaxadas — ou de medo.

Quando cada visual é apresentado, os participantes devem indicar qual sentimento ele retrata. A ideia aqui é que a precisão geral de suas respostas fornece uma medida de capacidade de reconhecimento emocional.

Cada ensaio termina com a apresentação de um símbolo de fixação final para separar claramente as variáveis dependentes: respostas emocionais e cardíacas entre os tipos de ensaios que são mostrados igualmente, mas em ordem aleatória.

Durante o monitoramento da frequência cardíaca, a ênfase é colocada em um componente crítico do ciclo cardíaco chamado onda R, que corresponde ao grande pico durante cada batida. A variabilidade da frequência cardíaca — o HRV — é calculada, correspondendo ao tempo entre cada pico e como ele varia ao longo de um período de tempo.

Os cálculos são processados através de uma série de operações matemáticas, como a rápida transformação de Fourier, e resultam em informações de frequência. Dentro de todo esse espectro de energia, uma certa banda, a faixa de alta frequência, é de interesse, pois reflete o estado de regulação autônoma.

Especificamente, o alto HRV significa que a frequência cardíaca de um participante muda continuamente, o que sugere um índice de controle bem sucedido. Em contrapartida, o baixo HRV equivale a valores consistentes e, portanto, associação com a má regulação.

É importante ressaltar que as medidas do HRV são comparadas com os resultados de reconhecimento de emoções. Com base em experiências anteriores, espera-se que a precisão da identificação de sentimentos se correlacionará com o HRV.

Em outras palavras, um participante cuja frequência cardíaca flutua à medida que imagens de diferentes emoções são mostradas é mais provável distingui-las corretamente, sugerindo que o HRV é uma correlação fisiológica desse processo de identificação.

Para começar, cumprimente o participante quando eles chegarem. Verifique se eles têm visão normal, não consumiram nenhuma substância, como cafeína ou álcool, nas últimas 6 horas, o que poderia afetar sua frequência cardíaca, e não ter histórico de distúrbios psiquiátricos ou cardíacos.

Em seguida, direcione o participante para sentar na frente de um monitor de computador e teclado. Reúna três eletrodos pré-gelados e verifique se eles não secaram, para garantir que os sinais elétricos do coração sejam devidamente conduzidos.

Agora instrua o participante a fixar esses eletrodos no peito usando uma configuração estabelecida. Conecte os leads e confirme que eles estão devidamente conectados ao equipamento que irá amplificar e retransmitir informações para o computador de gravação.

Neste ponto, no software monitore o sinal cardíaco para garantir que ele seja desprovido de ruído e artefatos. Além disso, verifique se os parâmetros de aquisição estão corretos e comece a coletar uma frequência cardíaca de repouso por 5 minutos.

Vá explicar que fotos de rostos humanos serão mostradas no monitor. Enfatize que o participante deve empurrar rapidamente 'F' no teclado se interpretar uma imagem como sendo temerosa. Em contraste, se o rosto parece neutro e desprovido de emoção, enfatize que a tecla 'J' deve ser usada.

Confirme também que a primeira fixação cross aparece na tela para 500 ms, e para cada ensaio, a imagem facial de 200 ms, seguida pelo símbolo de fixação final para 2 s. Agora, saia da sala e continue gravando seu sinal cardíaco enquanto realizam 120 testes de reconhecimento de emoções.

Com todos os dados derivados do coração coletados, primeiro navegue pela interface gráfica do usuário e isole as ondas R para calcular o tempo entre esses picos identificados.

Processe ainda mais essas medidas para gerar o espectro de energia das frequências e, em particular, registrar os valores na faixa de alta frequência, o que representa o grau de flutuação dentro de 0,15-0,4 Hz.

Finalmente, calcule a capacidade de reconhecimento de emoções de cada indivíduo. Para isso, primeiro importe os dados registrados das prensas-chave e calcule a porcentagem média de rostos temerosos que foram corretamente identificados. Em seguida, repita este processo para imagens neutras.

Para analisar os dados, comece criando um gráfico de dispersão onde a precisão da identificação facial temerosa é grafada no eixo y, e os valores do HRV no eixo x. Inclua dados de todos os participantes desta figura. Em seguida, crie um gráfico semelhante para dados faciais neutros.

Em cada um, determine a linha de melhor ajuste e o coeficiente de correlação. É importante ressaltar que quanto mais próximos os pontos de dados estiverem nessa linha, mais forte é a correlação linear entre reconhecimento de emoções e HRV.

Observe que os pontos de dados estavam mais bem agrupados em torno da linha de melhor ajuste no gráfico de reconhecimento do medo, em comparação com sua contraparte neutra.

Isso sugere uma correlação positiva entre o HRV e a capacidade de um indivíduo de distinguir o susto; no entanto, não existia correlação entre o HRV e a capacidade dos participantes de reconhecer rostos neutros, indicando que essa relação é específica da emoção.

Coletivamente, esses resultados implicam uma ligação entre o fenômeno fisiológico da frequência cardíaca e o comportamento social. Especificamente, um indivíduo com alto HRV pode ser mais propenso a reconhecer emoções nos outros e, assim, se destacar com interações sociais.

Agora que você entende como explorar a correlação entre auto-regulação autônoma e comportamento social, vamos ver como os pesquisadores estão investigando a variabilidade da excitação fisiológica em uma idade jovem e em outros contextos cognitivos e de saúde mental.

Até agora, nos concentramos na identificação de emoções em adultos. No entanto, trabalhos semelhantes estão sendo realizados em crianças para investigar fatores relacionados à variação cardiovascular precoce que podem prever condições de saúde posteriores.

Por exemplo, os pesquisadores mediram a frequência cardíaca enquanto subsecevam crianças a uma série de condições comportamentais, incluindo uma canção de ninar durante o repouso, um jack-in-the-box ativo, degustação de suco de limão azedo e áudio de um choro infantil.

Tais experiências resultaram em diferentes desfechos da frequência cardíaca, sugerindo que a variabilidade pode ser provocada em crianças pequenas. Pesquisas adicionais são necessárias para avaliar a trajetória de desenvolvimento de medidas cardiovasculares e, em última instância, prever os resultados futuros de saúde.

Em termos da relação entre HRV e memória de trabalho, pesquisas mostraram que uma pessoa com baixo HRV — cujo coração bate em um ritmo contínuo, mesmo apesar de um ambiente assustador — é mais propensa a demonstrar baixa memória de trabalho e esquecer o endereço que lhes é dito.

Curiosamente, exercícios aeróbicos repetidos — como correr — podem realmente melhorar a retenção de HRV e memória, enfatizando a relação entre corpo e mente.

Por fim, outros trabalhos analisaram se há associação entre o HRV e certos transtornos de saúde mental, como a depressão.

Especificamente, um indivíduo com HRV igualmente baixo pode ser mais propenso a apresentar sintomas depressivos, como desinteresse por atividades ou retirada de ambientes sociais. Assim, o HRV pode servir como um biomarcador útil e não invasivo para esse transtorno social.

Você acabou de assistir ao vídeo de JoVE sobre as correlações fisiológicas do reconhecimento de emoções. Até agora, você deve saber como apresentar estímulos visuais socialmente relevantes aos pacientes, e coletar e interpretar dados comportamentais e de HRV. Além disso, você deve entender como os cientistas estão aplicando o HRV a contextos adicionais, como como ele se relaciona com outros processos cognitivos, como a memória.

Obrigado por assistir!

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Results

or Start trial to access full content. Learn more about your institution’s access to JoVE content here

O desempenho na tarefa de reconhecimento de emoções faciais é tipicamente muito alto; em nossos dados a precisão geral foi de 92,5%. Os participantes foram mais precisos na identificação de rostos neutros (94,1%) em comparação com rostos temerosos (90,9%). É importante ressaltar que a potência hrv de alta frequência correlaciona-se significativamente com a precisão na identificação de rostos temerosos (Figura2). Indivíduos com ALTO HRV foram mais precisos na identificação de rostos temerosos (r = 0,36). O poder hrv não se correlaciona com a precisão na identificação de rostos neutros, indicando que a associação é específica para a emoção.

Figure 2
Figura 2: O HRV se correlaciona com a precisão da emoção facial. HrV de alta frequência de potência correlacionada com a precisão para rostos temerosos (esquerda), mas não para faces neutras (direita). Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Esses dados demonstram associação entre diferenças individuais relacionadas à atividade no sistema nervoso autônomo e habilidade para identificar emoções socialmente relevantes em estímulos visuais. Esse achado confirma a ligação entre a auto-regulação autônoma bem sucedida e o comportamento social; indivíduos que são mais bem sucedidos em bombear os freios em sua excitação fisiológica parecem ser melhores em tarefas que requerem regulação emocional e interação social.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Applications and Summary

or Start trial to access full content. Learn more about your institution’s access to JoVE content here

Este experimento demonstra o poder dos dados fisiológicos para fornecer uma visão da cognição humana. A descoberta de que as medidas do coração podem ser usadas para entender o funcionamento psicológico nos lembra da conexão íntima entre o cérebro e o corpo. Um índice de controle cognitivo saudável e regulação das emoções, a variabilidade da frequência cardíaca pode servir como um biomarcador relativamente não invasivo para a saúde mental. Por exemplo, o baixo HRV está associado aos transtornos de ansiedade4 e depressão,5 e também se correlaciona com a gravidade da depressão. O HRV baixo também pode prever a suscetibilidade ao TEPT. 6 Essa simples medida do sistema nervoso autônomo, portanto, serve como uma janela para a saúde emocional do cérebro e do corpo.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

References

  1. Appelhans, B.M. & Luecken, L.J. Heart rate variability as an index of regulated emotional responding. Rev Gen Psychol 10, 229-240 (2006).
  2. Thayer, J.F. & Lane, R.D. A model of neurovisceral integration in emotion regulation and dysregulation. J Affect Disord 61, 201-216 (2000).
  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).
  5. Kemp, A.H., et al. Impact of depression and antidepressant treatment on heart rate variability: a review and meta-analysis. Biol Psychiatry 67, 1067-1074 (2010).
  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).

Transcript

Please note that all translations are automatically generated.

Click here for the English version.

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter