邵慧江,楊 蔚,潘緯榕,郭 睿,王憶勤,燕海霞
(1.上海中醫(yī)藥大學(xué)基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)院,上海 201203;2.上海中醫(yī)藥大學(xué)交叉科學(xué)研究院,上海 201203;3.上海市健康評估與辨識重點實驗室,上海 201203)
大學(xué)生不同情感狀態(tài)的脈圖分析*
邵慧江1,楊 蔚1,潘緯榕1,郭 睿2,3**,王憶勤3,燕海霞3
(1.上海中醫(yī)藥大學(xué)基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)院,上海 201203;2.上海中醫(yī)藥大學(xué)交叉科學(xué)研究院,上海 201203;3.上海市健康評估與辨識重點實驗室,上海 201203)
目的:探討不同情感狀態(tài)下脈圖的變化。方法:基于中醫(yī)情志脈象理論,以大學(xué)生脈圖為研究對象,通過素材(影片)誘導(dǎo)的方式,激發(fā)大學(xué)生的不同情感表達(dá),采集大學(xué)生平靜、悲傷、高興三種不同情感狀態(tài)下的脈圖,提取大學(xué)生三組不同情感狀態(tài)下脈圖的時域參數(shù),運(yùn)用非參數(shù)檢驗的方法統(tǒng)計三組時域參數(shù)的差異;基于時域參數(shù),運(yùn)用支持向量機(jī)分類器對三種不同情感狀態(tài)進(jìn)行分類識別。結(jié)果:發(fā)現(xiàn)三組脈圖的時域參數(shù):h3/h1、t、As/(As+Ad)存在顯著差異,基于脈圖時域參數(shù)對三種情感狀態(tài)的平均識別率為74.25%。結(jié)論:脈圖特征參數(shù)可為情感變化提供客觀的參考依據(jù),利用脈圖這種生理信號來識別情感狀態(tài)具有一定的實用價值和應(yīng)用前景。
大學(xué)生脈圖 情感誘導(dǎo) 時域參數(shù)分析 情感識別
實驗對象是在校大學(xué)生(共35人,男10人,女25人,年齡20±1.5歲),排除患有疾?。ㄓ绕涫切睦矸矫妫┱摺Mㄟ^影片誘導(dǎo)的方式激發(fā)大學(xué)生不同的情感狀態(tài),采集正常大學(xué)生在平靜、悲傷和高興三種情感狀態(tài)下脈圖,提取他們各自在不同情感狀態(tài)下的脈圖特征并進(jìn)行前后比較,不考慮性別對脈象的影響。影片素材的選取,主要咨詢身邊的大學(xué)生以及根據(jù)影像素材的網(wǎng)評,最終選取出情感認(rèn)可度相對較高的影片片段作為我們實驗的素材。影像素材時間總長度為90分鐘左右,包括高興、悲傷二種視頻片斷,分別如下:高興素材選自喜劇短片《萬萬沒想到》,悲傷素材選自電影《假如愛有天意》。平靜狀態(tài)脈圖在實驗前采集獲得。最后采集到的數(shù)據(jù)情況為平靜狀態(tài)35例,悲傷狀態(tài)35例,高興狀態(tài)35例。
實驗流程包括:1)實驗前,介紹實驗的流程以及要注意的方面,讓受試者能夠輕松面對,而不是懷著好奇或者畏懼的心理來做實驗,讓受試者的情感狀態(tài)調(diào)節(jié)到平靜狀態(tài),確保觀看影片時能夠真實的表達(dá)出內(nèi)在的情感,確保實驗所采集數(shù)據(jù)的有效性,并在觀看影片前采集受試者平靜狀態(tài)下的脈圖;2)受試驗者觀看某一情緒的誘導(dǎo)影片片斷,影片接近尾聲時采集受試者的脈圖;3)在影片片段放映的間隔期間,受試者可以通過調(diào)整坐姿以及適當(dāng)活動來放松自己,傾聽平靜的音樂,使情緒恢復(fù)平靜,為下一種情緒的誘導(dǎo)做準(zhǔn)備。
采用上海中醫(yī)藥大學(xué)與上海亞太計算機(jī)聯(lián)合研制的ZBOX—I型脈象數(shù)字化采集分析儀采集脈象樣本。測脈者取仰臥位或正坐位,將壓力傳感器探頭安置在左手臂寸口關(guān)部,因為關(guān)位脈搏搏動相對明顯并采集方便,故取脈部位為寸口關(guān)位。選擇最佳脈圖,最佳脈圖采集時間為60秒。采集的最佳脈圖用于后續(xù)脈圖參數(shù)的提取與分析。
時域分析法主要分析脈搏波波幅的高度和脈動時相的關(guān)系。脈圖可以反映心臟射血活動和脈搏波沿血管傳播途徑中攜帶的各種信息。脈圖上的曲線和每一個拐點都有其獨特的生理意義,通過時域分析方法可以提取中醫(yī)脈圖信號特征參數(shù),進(jìn)而探尋脈象與疾病、心理狀態(tài)的內(nèi)在聯(lián)系。時域分析法是脈象分析方法中最為常用的一種,其研究也相對成熟,時域分析的主要內(nèi)容是讀出脈圖的波、峽的高度(h)、相應(yīng)時值(t)、脈圖面積(As、Ad)等多項參數(shù)[4],見圖1和圖2。
圖1 脈圖的幅值和時值
圖2 脈圖的面積
時域分析法得到脈圖參數(shù)如下:
h1:主波幅度,為主波峰頂?shù)矫}搏波圖基線的高度(基線與時間軸平行時)。
h3:重搏前波幅度,為重搏前波峰頂?shù)矫}搏波圖基線的高度(基線與時間軸平行時)。
h4:降中峽幅度,為降中峽谷底到脈搏波圖基線的高度。
t4:為脈圖起始點到降中峽之間的時值。
t5:降中峽到脈圖終止點之間的時值。
t:脈圖起始點到終止點的時值。
w:主波上1/3的寬度。
表1 大學(xué)生不同情感狀態(tài)下脈圖的時域特征參數(shù)M(QL-QH)
表2 基于脈圖時域參數(shù)的大學(xué)生不同情感狀態(tài)識別
根據(jù)脈圖的形成原理,t4對應(yīng)心臟的收縮期,t5對應(yīng)心臟的舒張期,因此將t4時間段內(nèi)脈圖曲線與橫軸圍成的面積稱為收縮期脈圖面積,用As表示;將t5時間段內(nèi)脈圖曲線與橫軸圍成的面積稱為舒張期脈圖面積Ad。
定量資料的統(tǒng)計分析方法包括參數(shù)法和非參數(shù)法,選擇的關(guān)鍵在于資料分布類型,如果資料符合正態(tài)分布且組間方差齊則選用參數(shù)法,統(tǒng)計指標(biāo)可以用均數(shù)以及標(biāo)準(zhǔn)差,一般描述為“數(shù)據(jù)以均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差表示”;否則,選用非參數(shù)法,則統(tǒng)計描述指標(biāo)選用中位數(shù),并用4分位范圍(inter-quartile range,QR)描述離散程度,可描述為“M(QL-QU)”。本實驗采用后者進(jìn)行統(tǒng)計分析及統(tǒng)計描述。
支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)是一種基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的機(jī)器學(xué)習(xí)算法[5],它在VC維(Vapnik-Chervonenkis Dimension)理論與結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小原理的基礎(chǔ)上,根據(jù)有限樣本信息在模型復(fù)雜性與學(xué)習(xí)能力之間尋求最佳折衷,克服了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)中的維數(shù)災(zāi)難和局部極小等問題,提高了泛化能力,在統(tǒng)計樣本量較少的條件下,也能獲得良好的分類性能。本實驗采用SVM分類器進(jìn)行不同情感狀態(tài)的識別研究。
本實驗采用SPSS20.0統(tǒng)計軟件分析大學(xué)生平靜、悲傷、高興三種不同情感狀態(tài)下的脈圖的時域參數(shù)(h1,h3,h4,t4,t5,t,w,As,Ad)及 比 值h3/h1、h4/h1、As/(As+Ad)。
由于三組不同情感狀態(tài)下脈圖時域參數(shù)的分布不符合正態(tài)分布且組間方差非齊次,因此選用非參數(shù)法,將其轉(zhuǎn)換成秩次后兩兩進(jìn)行方差分析,數(shù)據(jù)描述為“M(QL-QH)”。三組不同情感狀態(tài)脈圖時域參數(shù)的統(tǒng)計分析結(jié)果見表1所示(僅列出有顯著性差異的時域參數(shù))。
脈圖的時域參數(shù)h3/h1主要反映動脈管壁彈性和外周阻力大小[4],As/(As+Ad)反映心輸出量的變化,t是脈圖典型周期的時值,對應(yīng)于左心室的一個心動周期的時間,可以反映心率,其值越大,心率越慢。上述參數(shù)能反映人體生理的變化。
表1顯示,不同情感狀態(tài)下脈圖時域參數(shù)存在差異:與平靜組相比,悲傷組的h3/h1、t顯著增大(P<0.05);高興組的t顯著增大(P<0.05)、As/(As+Ad)顯著減少。由此可見,隨著大學(xué)生情感狀態(tài)的變化,脈象也會隨著發(fā)生改變。如與正常組相比,悲傷組、高興組t均增大,表明其脈緩;其它脈圖參數(shù)h3/h1、As/(As+Ad)在不同情感狀態(tài)下也存在差異,說明心理的變化引起了生理上的變化。
本實驗基于脈圖時域特征參數(shù)(h1,h3,h4,t4,t5,t,w,As,Ad),運(yùn)用支持向量機(jī)(SVM)分類器建立了情感狀態(tài)辨別模型,采用3倍交叉檢驗的方式,確定辨別模型的輸出類別,其識別結(jié)果如表2所示。
脈診是中醫(yī)極具特色的診察方法之一,祖國醫(yī)學(xué)幾千年來的診脈經(jīng)驗形成了中醫(yī)的脈學(xué)體系。情志脈象在中醫(yī)古典文獻(xiàn)中早有記載,如《脈象圖說》云:“過喜則脈緩,暴怒則脈急,悲傷則脈短,大恐則脈沉”。近現(xiàn)代許多學(xué)者對中醫(yī)情志脈象理論進(jìn)行了探討與驗證,如壽小云等指出每種脈象的背后都有導(dǎo)致其形成的心理因素[6],吳慧慧等認(rèn)為心理脈象位、次、形、勢等不同方面提示了心理脈象的局部特征,為臨床診斷特別是抑郁、焦慮狀態(tài)的病人提供了確切的診斷依據(jù)[7]。祖國醫(yī)學(xué)的情志脈象理論以及相關(guān)的近現(xiàn)代研究為本研究的開展奠定了理論基礎(chǔ),提示通過分析脈象變化可以獲得情感狀態(tài)的變化。因此本研究基于中醫(yī)情志脈象理論,以大學(xué)生為研究對象,通過素材(影片)誘導(dǎo)的方式,激發(fā)大學(xué)生不同情感的表達(dá),客觀地分析了大學(xué)生不同情感狀態(tài)下的脈圖變化,并且基于脈圖特征開展了情感識別的研究,用現(xiàn)代語言來闡釋中醫(yī)情志脈象理論。
人的心理狀態(tài)和生理現(xiàn)象有著直接的關(guān)系[8],情感是人類生理機(jī)能的重要組成部分,情感的變化必然會引發(fā)生理上的變化。本實驗結(jié)果顯示,大學(xué)生不同情感狀態(tài)下的脈圖存在差異,如高興組脈圖參數(shù)t顯著大于平靜組,表明高興狀態(tài)下脈較緩,與脈診文獻(xiàn)記載“過喜則脈緩”相吻合。脈圖的其它時域參數(shù)在不同情感狀態(tài)下也存在差異,表明心理的變化引起了生理上的變化,并在脈圖變化中得到展現(xiàn)。脈圖作為生理信號是伴隨著人的內(nèi)在情感變化由人體內(nèi)部器官產(chǎn)生的一種生物信號,能客觀真實地反映出被試者當(dāng)時的真實情感狀態(tài)。因此,本實驗基于脈圖時域特征參數(shù),運(yùn)用SVM對三種情感狀態(tài)進(jìn)行識別研究,結(jié)果顯示三組情感狀態(tài)的平均識別率為74.25%,表明基于脈圖特征來識別情感狀態(tài)是可行的,并為深入開展基于脈象的情感識別研究奠定了基礎(chǔ)。由于本實驗采用壓力傳感器采集脈圖,能較好地反映脈象的“位”、“數(shù)”特征,但對脈象的“形”、“勢”尚未能全面呈現(xiàn)。因此,若要進(jìn)一步提高情感狀態(tài)的識別率,可能需要多通道復(fù)合原理的傳感器全面獲取脈象信息,并且需要擴(kuò)大研究的樣本量。
情感識別是當(dāng)今研究熱點之一,其研究需要利用各種設(shè)備儀器檢測各種情感狀態(tài)下人體的外在表征和內(nèi)在生理指標(biāo)如面部表情、語音和生物醫(yī)學(xué)信號等,并進(jìn)行分析來識別和理解人類的情感狀態(tài)。面部表情、語音等情感識別相對直觀,是以身體行為方式外在表現(xiàn)出來的特征信息(自愿或不自愿)來識別情感狀態(tài)的。而脈象的變化是由植物神經(jīng)支配的,作為人體內(nèi)部產(chǎn)生的一種生物信號,是窺視情感變化的窗口,并避免了意識的干擾[9]。因此,從脈象上探索情感因素的變化具有獨特的優(yōu)勢,通過分析脈象變化與情感的相關(guān)性,可以快速、高速、客觀地把握情感的變化,并且脈圖檢測設(shè)備是以一種舒服的、無創(chuàng)的方式置于人體手腕橈動脈處獲取生理信息,使用便捷。因此,基于脈圖來識別情感狀態(tài)的研究具較好的實用價值和應(yīng)用前景。
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Study on Pulse Recordings of College Students with Different Emotional States
Shao Huijiang1,Yang Wei1,Pan Weirong1,Guo Rui2,3,Wang Yiqin3,Yan Haixia3
(1.Basic Medical College Shanghai University of Traditional Chinese Medicine,Shanghai 201203,China;2.Institute of Interdisciplinary Research Complex,Shanghai University of Traditional Chinese Medicine,Shanghai 201203,China;3.Key Laboratory of Health Identification And Assessment of Shanghai,Shanghai 201203,China)
This paper was aimed to investigate the changes of pulses under different emotional states.Based on the emotional pulse theory of traditional Chinese medicine(TCM),with college students as the research object,through films to stimulate different emotional expressions(i.e.,calm,sad and happy)of college students,the pulse recordings of college students were acquired in this study.The time domain parameters of pulses of college students under three types of emotional states were extracted.The difference among three groups of time-domain parameters was calculated by nonparametric test.Based on the time-domain parameters,the Support Vector Machine(SVM)classifier was used to classify three types of emotional states.The results showed that there were significant differences in three groups of time domain parameters(h3/h1,t and As/(As+Ad)).And the average recognition rate of three types of emotion states was 74.25%based on the time-domain parameters of the pulse recordings.It was concluded that the pulse parameters can provide objective reference for emotional changes.It can be used to identify emotional states.
Pulse recording of college students,emotion induction,analysis of time-domain parameters,emotion recognition
10.11842/wst.2017.07.022
000
A
目前人工智能的研究發(fā)展已經(jīng)到達(dá)了較高的水平,對人類的情感認(rèn)知的研究將是人工智能框架下的一個新的突破點。現(xiàn)代心理學(xué)認(rèn)為:“人的心理是不能直接感知的”。中醫(yī)脈象破常規(guī)地打破了這種認(rèn)識,并把人類心理情感活動變成從脈象上可知、可識、可讀的一門學(xué)問,是對傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)心理學(xué)的一項突破[1]。心理情感脈象在中醫(yī)古代文獻(xiàn)中早有記載?!端貑枴そ?jīng)脈別論》以黃帝與岐伯的對話的形式記載:凡人之驚恐恚勞動靜勇怯,(脈)皆為變也。說明情志的驚恐喜怒等改變都能使心神受擾,血脈不寧,脈象亦隨之而發(fā)生變化[2]。《靈樞·本神》指出:“心藏脈,脈舍神”,可見脈象中包含了豐富的精神、意識和思維活動的信息[3]。《醫(yī)學(xué)入門》中稱:“喜則傷心脈必虛,思傳脾脈結(jié)中居,因憂傷肺脈必澀,怒氣傷肝脈定儒,恐傷于腎脈沉是”,闡述了不同情志對脈象的影響。因此,分析脈象變化與情志活動的相關(guān)性,就可以通過脈象把握情志的變化。
隨著社會的快速發(fā)展,人們的生活壓力越來越大,這使得人們的情緒狀態(tài)千變?nèi)f化,尤其是近年來大學(xué)生因心理原因休學(xué)、退學(xué)、自殺、犯罪等現(xiàn)象屢見不鮮,如果能幫助人們及時判斷自己的情緒變化,則能有效減少這類事情發(fā)生。情志脈象對于感知抑郁癥、焦慮癥等各種心理疾病中的心理因素具有相當(dāng)?shù)膬?yōu)勢,基于中醫(yī)脈象研究心理狀態(tài)的變化具有重要意義。由于脈象的復(fù)雜性,通過脈圖研究脈象是揭開脈象現(xiàn)代科學(xué)本質(zhì)的必然過程。脈圖信號作為人體的一種生理信號,是內(nèi)在心理活動反映于外部的一種表象,其變化不受人的主觀意念的控制,通過檢測脈圖信號,可以獲悉人的心理狀態(tài)的變化。
2017-04-31
修回日期:2017-07-11
* 國家自然科學(xué)基金項目(編號:81302913),基于心血管系統(tǒng)電網(wǎng)絡(luò)模型的冠心病不同證型脈象仿真及形成機(jī)理的研究,負(fù)責(zé)人:郭睿;上海市進(jìn)一步加快中醫(yī)藥事業(yè)發(fā)展三年行動計劃(2014年-2016年)(編號:ZY3-GJHZ-1-1001,子課題編號:ZY3-GJHZ-1-1001-12),中醫(yī)脈診名詞術(shù)語國際標(biāo)準(zhǔn)的前期研究,負(fù)責(zé)人:郭睿;國家自然科學(xué)基金項目(編號:81673880),基于中醫(yī)四診大數(shù)據(jù)的冠心病風(fēng)險評估與預(yù)測模型研究,負(fù)責(zé)人:王憶勤,上海市科委專項(編號:13DZ2261000),上海健康辨識與評估重點實驗室,負(fù)責(zé)人:王憶勤;上海市科委專項(編號:14DZ0500400),中醫(yī)四診信息采集與分析標(biāo)準(zhǔn)體系研發(fā),負(fù)責(zé)人:王憶勤;國家自然科學(xué)基金項目(編號:81473594),基于血液動力學(xué)原理和方法的中醫(yī)脈象分析與血管功能狀態(tài)評價研究,負(fù)責(zé)人:燕海霞。
** 通訊作者:郭睿,女,副研究員,碩士生導(dǎo)師,脈診客觀化、標(biāo)準(zhǔn)化研究。
(責(zé)任編輯:韓馥蔓,責(zé)任譯審:王 晶)
世界科學(xué)技術(shù)-中醫(yī)藥現(xiàn)代化2017年7期