李海寶 李穎潔,2,3 華旻磊 田豐 楊幫華

0 引言

虛擬現(xiàn)實(virtual reality，VR)是指生成的沉浸式三維 (three dimension，3D)環(huán)境，使用者可以從中體驗類似于現(xiàn)實世界的活動[1]。VR試圖用受試者在計算機(jī)生成的人工3D環(huán)境(VR場景)中的感知取代在現(xiàn)實世界的感知，而且這種VR場景并不一定需要基于現(xiàn)實世界進(jìn)行創(chuàng)建[2]，所以設(shè)計者可以創(chuàng)建出現(xiàn)實世界不具備的、受試者想象的場景，以滿足研究問題的需要。大量研究表明，VR視頻可以誘發(fā)出情緒體驗[3]，與普通視頻相比，其具有更強(qiáng)的情緒喚醒體驗[4]。但是情緒VR視頻材料究竟會引起怎樣的神經(jīng)活動，不同情緒的VR視頻的神經(jīng)機(jī)制有何不同還缺乏深入研究。

腦電(electroencephalogram，EEG)是通過電生理方法記錄到的腦細(xì)胞群的自發(fā)性、節(jié)律性的電活動，具有時間分辨率高和獲取方便的特點，是了解與腦電活動有關(guān)的現(xiàn)象最直接、最簡單和最豐富的信息來源[5]，認(rèn)知研究中廣泛采用EEG的研究方法[6]。研究人員常常記錄受試者受到情緒刺激時的EEG，通過對EEG信號的分析來研究情緒加工的神經(jīng)機(jī)制。目前結(jié)合EEG和VR已被用于多種研究，在已查到的情緒有關(guān)文獻(xiàn)中，研究者使用譜分析發(fā)現(xiàn)VR場景下的腦電活動有其自身的特點。例如，有研究使用譜分析和源定位分析方法，比較了靜息控制狀態(tài)下和VR正念體驗下焦慮受試者的腦電模式變化，發(fā)現(xiàn)VR干預(yù)導(dǎo)致了一定比例的腦電能量從較高的β頻帶轉(zhuǎn)移到較低的β頻帶，并顯著降低了前扣帶皮質(zhì)的寬帶β活動[7]。Horval等[10]在評估VR誘發(fā)情緒時，采用EEG信號θ、β波能量特征與效價和喚醒度作相關(guān)分析，發(fā)現(xiàn)幸福情緒的效價和喚醒度與β相關(guān)最大，恐懼情緒的效價和喚醒度與θ顯著相關(guān)。Guo等[11]研究VR過山車誘發(fā)的恐懼情緒時，用α與β能量的比值分析恐懼情緒產(chǎn)生的腦電效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)在過山車的慢速到緩坡階段，比值減小，在緩坡到快速下降階段，比值增加。這些研究關(guān)注了VR場景，但針對不同情緒屬性的VR刺激材料對神經(jīng)活動的影響還未深入探討。此外，還有很多研究利用腦電特征，進(jìn)行了情緒的分類研究。Bilgin等[8]使用EEG頻帶能量作為情緒喚醒度特征分類，研究發(fā)現(xiàn)VR下的分類準(zhǔn)確率顯著高于普通場景。Marín-Morales等[9]研究了在真實博物館的自由探索和通過VR虛擬博物館探索時喚起的不同情緒評價和對應(yīng)的腦電活動，通過將EEG平均相位相干特征作為情緒效價和喚醒度的高低分類特征，發(fā)現(xiàn)對于效價分類，VR場景下的分類準(zhǔn)確率大于真實場景；對于喚醒度分類，真實場景下的分類準(zhǔn)確率大于VR場景。這些研究關(guān)注了分類準(zhǔn)確率的提升，但特征背后的神經(jīng)機(jī)制還不清楚。以上這些研究都證明了EEG譜特性可以有效反映VR場景誘發(fā)的情緒變化，但是不同情緒VR視頻下的EEG譜特性究竟是怎樣的還未見報道。

為此本文首先制作了3種情緒特性(正性、負(fù)性和中性)的VR視頻材料，通過分析受試者觀看這些視頻的EEG特征，即在不同VR情緒刺激下的θ、α、β頻帶能量進(jìn)行分析比較，研究在不同情緒的VR視頻刺激下，EEG特性是否會有顯著不同。

1 材料和方法

1.1 受試者

從學(xué)校招募30名志愿者學(xué)生，其中男生15人，女生15人，年齡為(22.19±2.13)歲，受教育年限為(16.04±2.10)年，均為右利手，視力正?；虺C正正常，無精神病史。受試者在實驗前填寫抑郁自評量表(self-rating depression scale，SDS)和焦慮自評量表(self-rating anxiety scale，SAS)，評分均在正常范圍內(nèi)(SDS正常范圍 ≤53，SAS正常范圍 ≤50)，評分SDS為 40.23±5.27、SAS為 35.37±5.70。本實驗經(jīng)過上海市臨床醫(yī)藥倫理委員會的批準(zhǔn)，所有受試者在實驗前均已簽署知情同意書。

1.2 材料

采用上海大學(xué)上海電影學(xué)院制作的情緒VR視頻片段作為刺激材料，分為正性、中性和負(fù)性3種。影片由團(tuán)隊自主拍攝制作而成，取景于上海城市地標(biāo)(東方明珠、外灘)、街景和學(xué)校主題晚會。

拍攝設(shè)備為諾基亞OZO，該設(shè)備搭載了8枚光學(xué)傳感器，分布在球形機(jī)身的四周，還配備了8顆嵌入式麥克風(fēng)用于記錄全息音像。拍攝結(jié)束后用OZO Creator軟件進(jìn)行拼接渲染，使用After Effects進(jìn)行后期處理，格式采用H.264編碼。得到的VR視頻分辨率為4 096×2 048，幀速為30幀/s。每種視頻材料都分別包含20個內(nèi)容不同、長為4 s的視頻片段，如圖1所示。

圖1 三種VR視頻場景

在正式投入實驗使用之前，另外招募20名志愿者對材料進(jìn)行效價和喚醒度的行為學(xué)評分，每名志愿者都戴上VR設(shè)備，把60個情緒視頻看完，然后對該試次的情緒刺激進(jìn)行效價(valence)和喚醒度(arousal)的評分，評分等級均為1～9。分別對效價和喚醒度使用配對t檢驗進(jìn)行兩兩比較，結(jié)果P均<0.05，評分結(jié)果顯示3種材料互相存在顯著差異，符合實驗要求(見表1)。

表1 20名志愿者對三種情緒材料的效價和喚醒度的評分統(tǒng)計

1.3 實驗流程

首先向受試者解釋實驗過程，隨后為其戴上VR頭盔(VR設(shè)備為由HTC與Valve聯(lián)合開發(fā)的HTC Vive)。在正式實驗開始之前，要求受試者平靜情緒，為幫助其有效平靜下來，VR頭盔出現(xiàn)3 min的藍(lán)天白云的中性場景。隨后正式實驗開始，正式實驗分為2組，每組30個試次(一個4 s的視頻片段作為一個試次)，分別為：正性試次 20個和中性試次 10個，負(fù)性試次 20個和中性試次 10個?？紤]到VR沉浸感強(qiáng)，為防止不同情緒間的干擾，正性和負(fù)性試次單獨進(jìn)行。在一個實驗組中，隨機(jī)選擇開始的組，在每個小實驗中，哪種試次先出現(xiàn)也是隨機(jī)的。4組小實驗之間會讓受試者休息平復(fù)情緒，受試者報告休息好后繼續(xù)實驗。在每個試次開始之前，首先出現(xiàn)3 s黑色屏幕，屏幕中央呈現(xiàn)白色“+”用于集中受試者的注意力，每個試次結(jié)束后，受試者完成對刺激材料的效價和喚醒度評分，之后進(jìn)入下一試次，直到實驗結(jié)束。實驗流程如圖2所示。實驗程序由Unity Technologies開發(fā)的Unity2018a游戲引擎編寫。

圖2 實驗流程

實驗在一個相對封閉的安靜房間中進(jìn)行，受試者調(diào)整舒適坐姿后戴上頭盔開始實驗，整個實驗時長在40 min左右。

1.4 數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理

腦電采集設(shè)備為博?？悼萍?常州)股份有限公司的8導(dǎo)EEG檢測儀(NeuSen.W08，Neuracle，常州，中國)。Cpz作為參考電極，AFz作為接地電極，采集數(shù)據(jù)的電極為Fz、F3、F4、T7、T8、Pz、P3、P4。采樣頻率為1000 Hz，電極阻抗均小于5 kΩ，采集時使用50 Hz陷波器濾波濾除工頻干擾。數(shù)據(jù)采集過程中，要求受試者保持安靜不動，防止運動干擾腦電造成不必要的偽跡。

預(yù)處理過程包括：(1) 濾波，濾波范圍為1～40 Hz；(2) 數(shù)據(jù)分段，根據(jù)程序打在EEG中的標(biāo)記以刺激前200 ms、刺激后4 s的范圍進(jìn)行分段；(3) 去除壞道壞段，將EEG信號明顯受到嚴(yán)重干擾的數(shù)據(jù)段去除，插值修復(fù)某些壞段；(4) 去除眼電成分，使用獨立主成分分析[12]方法去除眼電偽跡；(5) 插值，對于個別信號還有問題的數(shù)據(jù)段進(jìn)行插值；(6) 重參考。在上述步驟中，前5步使用EEGLAB 14_1_2b完成，第(6)步重參考使用REST的零參考技術(shù)完成[13]。最后將所有數(shù)據(jù)按照正性、中性和負(fù)性分類導(dǎo)出。去掉噪聲太大無法處理的數(shù)據(jù)，有效數(shù)據(jù)共有25例。

本文使用小波變換對經(jīng)過預(yù)處理的腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行分頻處理，對每個數(shù)據(jù)段分別提取θ (4～8 Hz)、α (8～13 Hz)和β(13～30 Hz)三個頻帶的腦電信號。

1.5 分析方法

本文中共觀察行為學(xué)和腦電2個方面的表現(xiàn)，其中行為學(xué)指標(biāo)包括受試者對情緒刺激的效價和喚醒度做出評價(打分)。這在情緒評價中被稱為效價-喚醒度空間，是情緒狀態(tài)量化的一種表示方法[15]?；谶@種表示，任何情緒狀態(tài)都可以表示為效價-喚醒度坐標(biāo)平面上的一個點。本文以此為基礎(chǔ)，要求受試者使用效價-喚醒度空間的值來評價他們實驗時的情緒狀態(tài)。評分等級為1～9，對于效價，“1”代表極度消極，消極程度漸漸減輕，“5”代表中性，積極程度漸漸升高，“9”代表極度積極；對于喚醒度，“1”代表極度平靜，隨著數(shù)字增大強(qiáng)烈程度漸漸升高，“9”代表極度強(qiáng)烈。

腦電節(jié)律的種類很多，各種不同的情緒、心態(tài)都會影響腦電波的變化[16]。腦電指標(biāo)包括θ、α、β頻帶的能量，不同頻帶的信號代表了大腦不同的情緒或注意力狀態(tài)。本文對預(yù)處理后的分頻數(shù)據(jù)，采用公式(1)計算頻段能量[14]：

(1)

式中：k代表第k個試次；N代表每段中的數(shù)據(jù)點個數(shù)，為進(jìn)一步保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，本文去掉4 s前后的200個點，因此這里N=3600；X(k)i代表第k個試次第i個點的值。

1.6 統(tǒng)計分析

本文采用IBM SPSS 21軟件進(jìn)行統(tǒng)計分析，分別對受試者的效價和喚醒度評分進(jìn)行重復(fù)測量方差分析，其中組內(nèi)因素為“情境條件(condition)”(正性視頻/中性視頻/負(fù)性視頻)。同時對EEG數(shù)據(jù)進(jìn)行重復(fù)測量方差分析，組內(nèi)因素有“情境條件(condition)”(正性/中性/負(fù)性)、“腦區(qū)域(region)”(額區(qū)/左顳區(qū)/右顳區(qū)/頂區(qū))、“半球(hemisphere)”(左半球/右半球)。若存在交互效應(yīng)，則進(jìn)行簡單效應(yīng)分析。統(tǒng)計結(jié)果P若小于0.05，則認(rèn)為存在顯著性差異。

2 結(jié)果

2.1 行為學(xué)結(jié)果

對評分(ratings)進(jìn)行重復(fù)測量方差分析，發(fā)現(xiàn)情景條件(condition)主效應(yīng)[F(2,50)=35.856，P=0.000]和情景條件-評分(condition-ratings)存在交互效應(yīng)[F(2,50)=147.740，P=0.000]。進(jìn)一步進(jìn)行簡單效應(yīng)分析，結(jié)果如下。

(1) 對于效價，正性刺激下的效價評分最高，負(fù)性刺激下的評分最低。正性刺激效價顯著大于中性和負(fù)性刺激(P<0.01)，負(fù)性刺激效價顯著小于中性刺激效價(P<0.01)。即正性刺激誘發(fā)了最高的愉悅度，負(fù)性刺激誘發(fā)了最低的愉悅度。

(2) 對于喚醒度，負(fù)性刺激誘發(fā)了最高的喚醒度，中性刺激誘發(fā)的喚醒度最低。正性評分和負(fù)性評分顯著大于中性評分(P<0.01)，正性評分顯著小于負(fù)性評分(P<0.05)。

行為學(xué)評分統(tǒng)計結(jié)果如圖3所示，進(jìn)一步驗證了刺激材料的有效性。

*表示P<0.05；**表示P<0.01

2.2 腦電分析結(jié)果

將情景條件定義為正性、中性、負(fù)性；腦區(qū)域定義為額區(qū)(F：F3,FZ,F4)、左顳區(qū)(LT：T7)、右顳區(qū)(RT：T8)、頂區(qū)(P：P3,PZ,P4)。對觀看3種VR情緒視頻任務(wù)下的EEG做了θ、α、β頻段的分析，發(fā)現(xiàn)3個頻段都有情景條件和腦區(qū)域的主效應(yīng)。此外，在α頻帶發(fā)現(xiàn)情景條件與腦區(qū)域存在交互效應(yīng)，具體結(jié)果如表2所示。

表2 觀看VR情緒視頻α能量分析統(tǒng)計結(jié)果

從表2可以看出，正性和中性VR刺激誘發(fā)的θ、α、β頻帶的能量都顯著高于負(fù)性刺激下的能量，并發(fā)現(xiàn)額區(qū)和頂區(qū)的α能量都顯著高于顳區(qū)。

對α頻帶的交互效應(yīng)進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，在額區(qū)和頂區(qū)有情景效應(yīng)，比較結(jié)果如表3所示；而固定情景時發(fā)現(xiàn)，無論哪種情緒刺激下，頂區(qū)誘發(fā)的α能量都顯著高于顳區(qū)(P=0.000)。

表3 α頻帶的情景效應(yīng)

表3表明，與其他區(qū)域相比，在頂區(qū)下的α頻帶能量，正性和中性VR視頻刺激誘發(fā)的結(jié)果顯著大于負(fù)性VR視頻誘發(fā)的能量；額區(qū)中性刺激的α頻帶能量顯著大于負(fù)性刺激的能量。

進(jìn)一步關(guān)注半球效應(yīng)，取左半球(L)能量定義為F3、T7、P3處的能量均值，右半球(R)能量定義為F4、T8、P4處的能量均值，統(tǒng)計結(jié)果如表4所示。

表4 左右半球能量對比統(tǒng)計結(jié)果

由表4可以看出，在θ頻帶發(fā)現(xiàn)右半球能量顯著大于左半球能量，沒有發(fā)現(xiàn)情景與半球的交互效應(yīng)。

3 討論

本研究的目的在于通過分析不同VR情緒視頻誘發(fā)的行為學(xué)和腦電信號各個頻帶能量，探究不同情緒VR視頻對受試者的心理生理反應(yīng)。

3.1 VR情緒視頻可以有效誘發(fā)特定情緒

從行為學(xué)數(shù)據(jù)來看，效價是描述情緒是積極還是消極的指標(biāo)，效價評分越高，表明受試者的主觀情緒越積極，反之則越消極；喚醒度則是描述情緒的強(qiáng)度，喚醒度越高，強(qiáng)度越大[17]。本文結(jié)果表明，在不同情緒的VR視頻中，正性刺激的效價顯著大于負(fù)性和中性刺激，中性刺激效價顯著大于負(fù)性刺激；正性和負(fù)性的喚醒度顯著大于中性，符合預(yù)期。行為學(xué)數(shù)據(jù)的結(jié)果說明VR情緒視頻材料與實驗開始前對材料進(jìn)行測試的結(jié)果一致，這些刺激材料的情緒屬性是穩(wěn)定的。

3.2 VR情緒刺激下腦活動的負(fù)性偏向特性

從電生理數(shù)據(jù)來看，在VR情緒視頻刺激下有顯著的負(fù)性偏向(negative bias)，正性和中性VR刺激誘發(fā)的θ、α、β的能量都顯著高于負(fù)性刺激，但沒有發(fā)現(xiàn)正性和中性刺激之間的差異，部分驗證了本文關(guān)于不同情緒刺激下的各頻帶能量都會有顯著差異的假設(shè)。研究發(fā)現(xiàn)，與中性或正性情緒相比，負(fù)性情緒引起的反應(yīng)更迅速、更突出，被稱為負(fù)性偏向[18]。這種負(fù)性偏向通過多種反應(yīng)系統(tǒng)來體現(xiàn)，包括與認(rèn)知、情感和社會行為有關(guān)的系統(tǒng)[19]。作者在查找到有關(guān)負(fù)性偏向的EEG研究時，發(fā)現(xiàn)很多都是和情緒障礙相關(guān)的研究，例如，Akar等[20]使用EEG的非線性參數(shù)Katz分形維數(shù)(Katz fractal dimension，KFD)、香農(nóng)熵(Shannon entropy，ShEn)等，對比了抑郁癥組與控制組的大腦復(fù)雜性，發(fā)現(xiàn)抑郁癥組相對于控制組在負(fù)性刺激下大腦復(fù)雜性更高。更多的研究是通過事件相關(guān)電位(event related Potential，ERP)來完成。例如，Carretié等[18]在研究負(fù)性偏向時發(fā)現(xiàn)，一種與注意力有關(guān)的事件相關(guān)電位成分P200，對負(fù)性情緒刺激的反應(yīng)比對正性情緒刺激的反應(yīng)具有更高的幅值和更短的潛伏期，表明負(fù)性情緒比正性情緒更大程度且更快地誘發(fā)了注意力資源的調(diào)動。此外，有研究讓受試者處在中性的或者具有威脅性質(zhì)的VR背景中觀看虛擬中性人臉或虛擬憤怒人臉表情，同時采集他們的EEG，研究大腦對VR場景下的人物面部情緒進(jìn)行加工時的電活動，發(fā)現(xiàn)同樣在中性情緒面孔刺激下，VR威脅場景下的晚期正電位(late positive potential,LPP)幅值比VR安全場景下大，而在憤怒情緒面孔刺激下，無論處于中性還是負(fù)性VR場景，都會導(dǎo)致早期LPP幅值增加[21]，也即意味著，不論是何種形式的負(fù)性，只要受試者在VR場景中受到負(fù)性刺激，都會導(dǎo)致其LPP幅值相對其他情況有所增加。

本文結(jié)果顯示為負(fù)性情緒刺激下θ、α、β的能量與正性、中性情緒刺激相比顯著最小。研究指出，更大的α活動被認(rèn)為反映了大腦皮質(zhì)區(qū)域在清醒但未被占用狀態(tài)下的空閑狀態(tài)[22]，減低的α活動與認(rèn)知活動的增加有關(guān)[23]。本文負(fù)性刺激下α活動低于中性和正性刺激，可見大腦對負(fù)性VR刺激的加工反應(yīng)異于其他屬性的刺激。同時有研究表明，前額α頻帶能量隨著情緒喚醒度的增加而減少[24]。由于負(fù)性喚醒度顯著最高，中性喚醒度顯著最低，本文發(fā)現(xiàn)在額區(qū)，中性刺激誘發(fā)的α能量顯著高于負(fù)性刺激誘發(fā)的α能量。

本研究發(fā)現(xiàn)與正性和中性刺激相比，在負(fù)性情緒刺激下θ能量和β能量都是最小。根據(jù)Koelstra等[25]的研究，他們發(fā)現(xiàn)θ能量與情緒材料的喚醒度成負(fù)相關(guān)，本研究中喚醒度最大的負(fù)性刺激相比正性和中性刺激誘發(fā)出更小的θ活動，與文獻(xiàn)結(jié)論一致。另外，有研究表明，負(fù)性情緒的認(rèn)知重評調(diào)節(jié)成功(把負(fù)性刺激加工為中性或正性的一種認(rèn)知策略)與θ能量的增加有關(guān)[26]，因此也從側(cè)面反映出，與其他特性的情緒刺激相比，負(fù)性情緒刺激誘發(fā)的θ活動能量最小。Onton等[27]通過讓受試者閉眼想象不同情緒的場景，分析發(fā)現(xiàn)，腦電β能量與情緒效價呈正相關(guān)。在本實驗中效價最低的負(fù)性情緒刺激誘發(fā)了最小的β能量，可見VR情緒刺激材料和這種情緒刺激誘發(fā)的腦活動特性一致。

此外，研究指出，α活動的減少伴隨著θ活動的增加意味著更強(qiáng)的困倦狀態(tài)，α活動的減少伴隨著β活動的增加意味著警覺性的增加與信息處理過程參與度的增加[22]。Laufs等[28]使用功能磁共振成像技術(shù)和EEG測量靜息狀態(tài)下受試者的大腦活動，發(fā)現(xiàn)頂葉和額葉皮質(zhì)活動強(qiáng)度與α能量呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。本文負(fù)性刺激下α能量顯著最小的同時，θ能量也顯著最小，作者推測與正性和中性刺激相比，負(fù)性刺激下受試者更為清醒；同時，本研究中α能量最小，伴隨的β能量也顯著最小，與前人結(jié)論不一致，除了上文與效價相關(guān)的解釋外，實際上，也有早期文章指出，β活動并不總是與α活動負(fù)相關(guān)[29]，因此還需要更翔實的實驗探究分析。

3.3 區(qū)域效應(yīng)

在情緒的神經(jīng)科學(xué)研究中已發(fā)現(xiàn)，多個不同大腦區(qū)域涉及情緒處理，但是不同大腦區(qū)域活動與不同情緒的因果關(guān)系以及不同大腦區(qū)域之間關(guān)系的詳細(xì)描述仍然缺乏[30]。本文的結(jié)果顯示，不論在哪種刺激下，額區(qū)和頂區(qū)的α能量都顯著高于顳區(qū)。以往的EEG研究表明，顳區(qū)在情緒行為中起著重要作用[31]，顳回的不同亞區(qū)參與情緒線索的處理[32]。同時，神經(jīng)影像研究表明，大腦杏仁核周圍的顳葉皮質(zhì)是分析面部情緒的重要區(qū)域，前顳葉內(nèi)有著很強(qiáng)的情緒表達(dá)能力[33,34]。據(jù)此本文認(rèn)為由于實驗中顳區(qū)的情緒處理活動較額區(qū)和頂區(qū)強(qiáng)，從而表現(xiàn)出α能量較額區(qū)和頂區(qū)為低。在額區(qū)，中性刺激下的α能量顯著大于負(fù)性刺激的能量；在頂區(qū)，正性和中性刺激下的α能量顯著大于負(fù)性刺激的能量，與前面論述的負(fù)性偏向特性一致。

有關(guān)VR條件下的情緒刺激的研究，尚未見到相關(guān)偏側(cè)化分析。本文發(fā)現(xiàn)無論何種情緒刺激下，右半球θ能量都顯著大于左半球。據(jù)文獻(xiàn)稱，θ活動被認(rèn)為是一種工作記憶加工相關(guān)的皮質(zhì)指數(shù)。Spironelli等[35]在一項言語工作記憶研究中發(fā)現(xiàn)，右半球增強(qiáng)的θ活動表明失讀癥(dyslexics)兒童在精確解讀語言時左半球結(jié)構(gòu)參與的缺失，作者指出這種θ活動的半球不對稱性可以作為失讀癥語言缺陷的一種非特異性的特征。Ferber等[36]基于行為學(xué)的研究，發(fā)現(xiàn)視覺工作記憶是一種對視覺信息進(jìn)行編碼和維護(hù)的過程，要求將目標(biāo)特征精確地綁定到空間位置上，并且右腦承擔(dān)主要作用。綜上，本文推測由于VR視頻的臨境感使得受試者的空間感增強(qiáng)，受試者的視覺工作記憶增加，從而右腦的工作記憶活動增加，表現(xiàn)出θ能量的右半球偏側(cè)化現(xiàn)象。沒有發(fā)現(xiàn)情緒與半球的交互效應(yīng)，原因有待進(jìn)一步探究。

4 結(jié)論

VR作為一種體驗虛擬現(xiàn)實的工具，通過計算機(jī)生成的虛擬真實世界消除了地理和環(huán)境因素的限制，給用戶帶來身臨其境的體驗[37]。當(dāng)VR與視頻相結(jié)合，視頻技術(shù)具有的特性，如感知的簡單性和所呈現(xiàn)材料的動態(tài)性[38]，可以使得VR視頻成為誘發(fā)情緒的一種很好的工具。本文首次嘗試探索不同情緒的VR視頻刺激下的EEG特性，從EEG的不同頻帶活動、大腦不同區(qū)域及左右半球的角度進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)了VR情緒視頻刺激下EEG的不同頻帶能量特征的顯著差異結(jié)果，并逐一進(jìn)行深入討論。本研究一方面為情緒VR的神經(jīng)活動特性提供了證據(jù)，另一方面由于VR與傳統(tǒng)研究工具(如普通圖像、視頻)相比，具有很高的臨境感，使得本實驗呈現(xiàn)出一種更接近現(xiàn)實狀態(tài)下不同情緒刺激的大腦活動，為情緒加工的神經(jīng)機(jī)制研究提供了有意義的實驗參考。

本文也有一些局限性，例如本文的腦電采集系統(tǒng)只有8個通道，因此對區(qū)域效應(yīng)的研究還有待進(jìn)一步驗證；實驗素材中負(fù)性刺激采用的是恐怖視頻，而有研究指出對于某些情緒，如恐懼、悲傷、愛和憤怒，存在著不同的神經(jīng)回路[39]，因此負(fù)性偏向特征還需要更廣泛深入的研究。