文献速递 | 爱情中的“心灵感应”:研究揭示亲密接触增强情侣间脑同步

时间:2025-01-06 编辑:瀚翔脑科学 浏览数:410

在爱情中,我们常说“心有灵犀一点通”,河南大学陈亚楠课题组最新研究印证了这一点:在亲密接触时,相较于陌生人,情侣之间的脑间同步性会增强。


摘要

本研究主要聚焦于人际接触的神经模式是特定于亲密关系还是普遍适用于其他社会关系,关注浪漫爱情的神经生物学基础和神经过程。通过记录情侣与陌生人分别在不牵手和牵手条件下的静息态超扫描脑电信号(EEG),计算动态人际功能连通性(dynamic interpersonal functional connectivity, dIFC),探讨情侣与陌生人在人际接触时脑间同步模式的差异。


研究背景

人际接触在社会关系中是必不可少的,在社会情感、认知和神经发育中起着重要作用。研究表明,社会接触会影响情绪,减少悲伤和痛苦。而恋爱关系通常是亲密的,有很高的人际接触;这种人际接触提高了非语言肢体交流的质量。通过关注恋人和陌生人,能够帮助我们了解关系如何调节人际接触的神经效应。

超扫描能够同时记录两个大脑的信号,进而分析人际功能连通性(IFC),通过相关、协方差和来自不同大脑区域的时间序列的互信息来量化脑间同步性。dIFC考察这些连接随着时间的变化。利用基于脑电图的超扫描捕捉大脑之间的实时dIFC,能够捕捉快速神经变化所需的时间精度。


研究方法

1.被试

共有110名大学生参加这项实验(27对情侣和28对陌生人,男女各占一半)。

超扫描记录使用两套32通道脑电图采集系统(BrainAmp , Brain Products, Germany,国内由瀚翔脑科学总代理),男生坐在左侧,女生坐在右侧。每名被试根据国际10-20导联系统放置31个EEG+1个EOG电极,如图1C所示。


2.实验流程

实验过程如图1A所示。被试被分为情侣组和陌生人组,进行了两次静息状态的脑电(EEG)信号记录:不牵手和牵手条件。每次采集4分钟静息脑电信号。考虑到牵手可以传递情绪和调节情绪,为了避免情绪的延续效应影响后续的实验结果,将不牵手条件作为控制的基线条件,放在牵手条件的前面。


图1:实验流程说明


3.评估动态功能连接

从时域角度出发,采用神经耦合指标,基于皮尔逊相关系数提取数据特征。

通过滑动窗口相关性(SWC)方法计算动态人际功能连接(dIFC)。


4.SVM分类

使用支持向量机(SVM)来预测关系类型,将所有时间点作为样本,每个通道作为特征进行预测。

数据集随机打乱并分为训练数据集(70%)和测试数据集(30%)。

使用10折交叉验证(10-fold CV)建立训练数据集分类模型,并使用网格方法找到最优参数。


研究结果

1. 感兴趣区域(ROI)

在关系组别(情侣或陌生人)这一因素上,前额中央区(FC1, FC5)、中央顶区(CP1, CP2, CP5)和额区(F7)显示出显著差异,如图2所示。然而,在牵手条件(牵手或不牵手)上没有发现显著差异。


图2:情侣组与陌生人组的电压幅值


2. 动态人际功能连接(dIFC)

图3展示了关系组别(情侣或陌生人)与牵手条件(牵手或不牵手)在不同时间点(TP)和不同通道的交互作用。

TP7时间点:

F8-FC5 和 FC6-FC5 显示出显著的交互作用效应(情侣在不牵手条件下的dIFC大于牵手条件;而陌生人则在牵手条件下的dIFC大于不牵手条件)。

FC1-C4 在TP7显示出在情侣中接触条件下的功能连接大于不接触条件,而在陌生人中不接触条件下的功能连接大于接触条件。

TP25时间点:

FP2-CP5:情侣在牵手条件下的dIFC大于不牵手条件,而陌生人在不牵手条件下的dIFC大于牵手条件。


TP26(FC6-FC5)与TP28(F4-FC5, F8-FC5, FC6-FC5):显示与tp25相似的趋势。


结果显示,在测试的早期阶段(例如时间点TP7),牵手对情侣和陌生人来说都是一种压力,两组被试的脑间同步性在不同通道间波动。而在测试的晚期阶段(例如时间点TP26和TP28),大脑同步性的结果更加一致,情侣的dIFC在牵手条件下稳步上升并达到峰值,而陌生人的dIFC则下降。


图3:dIFC结果图。热图展示了通过方差分析(ANOVA)得到的交互作用结果。热图中的数值表示当前通道在多个时间点上的显著差异总和,这些差异是由关系组别和是否牵手因素之间的交互作用所产生的。热图中的红色圆圈标出了在感兴趣区域(ROI)之间存在显著差异的通道。


3. SVM分类结果

使用支持向量机(SVM)对dIFC进行分类,结果显示对测试晚期部分数据集的分类效果好于测试早期数据集。第一部分的精确度约为71%,F1分数、召回率和准确率均高于70%,ROC曲线(一种评估分类模型性能的工具)的AUC(曲线下面积)达到0.77。第二部分的精确度约为73%,F1分数、召回率和准确率均高于70%,ROC的AUC达到0.80。这些结果表明,通过SVM建立的分类模型是稳健的。


总结与讨论

本研究表明,在自然任务中,静息状态下的EEG数据能展示人际接触如何影响大脑同步性。结果发现,静息状态的大脑活动具有动态性,且人际接触在缓解压力和改变大脑同步性方面表现出两阶段模式,EEG信号的高时间分辨率可能是研究结果的一个关键因素。本研究对规划触觉干预在社会和医疗护理中的应用具有重要意义。