尹 寧 張家皓 王海力 王敖翔 徐桂芝

磁刺激穴位調(diào)節(jié)負(fù)性情緒的腦電溯源和腦網(wǎng)絡(luò)研究

尹 寧1,2張家皓1,2王海力1,2王敖翔1,2徐桂芝1,2

（1. 省部共建電工裝備可靠性與智能化國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室（河北工業(yè)大學(xué)） 天津 300130 2. 河北工業(yè)大學(xué)天津市生物電工與智能健康重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 天津 300130）

將磁刺激技術(shù)、腦電溯源、腦網(wǎng)絡(luò)、主觀量表分析與傳統(tǒng)穴位理論相結(jié)合，探討磁刺激神門(mén)穴對(duì)人體負(fù)性情緒的調(diào)節(jié)作用。利用標(biāo)準(zhǔn)低分辨率電磁斷層成像對(duì)靜息、視頻誘發(fā)負(fù)性情緒以及視頻誘發(fā)結(jié)合穴位刺激的腦電信號(hào)進(jìn)行溯源分析。通過(guò)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論構(gòu)建腦皮層功能網(wǎng)絡(luò)，對(duì)比研究網(wǎng)絡(luò)局部和全局拓?fù)涮卣?。結(jié)果表明，磁刺激神門(mén)穴時(shí)前額葉、顳葉、頂葉等情緒相關(guān)腦區(qū)發(fā)生顯著變化，前額葉和顳葉節(jié)點(diǎn)度分別下降10.6%和6.2%，顳極區(qū)和邊緣葉節(jié)點(diǎn)度分別上升6.1%和8.2%，腦網(wǎng)絡(luò)總體平均度上升1%，平均聚類系數(shù)下降5%。磁刺激神門(mén)穴對(duì)負(fù)性情緒具有調(diào)節(jié)作用，推測(cè)其工作機(jī)制為大腦前額葉、顳葉部分活動(dòng)轉(zhuǎn)移至顳極區(qū)和邊緣葉。

磁刺激 腦電溯源 腦功能網(wǎng)絡(luò) 情緒

0 引言

當(dāng)今社會(huì)高速發(fā)展，生活節(jié)奏愈發(fā)變快，人們的精神負(fù)擔(dān)也隨之加重。有關(guān)統(tǒng)計(jì)顯示，近70%都市人群長(zhǎng)期處于負(fù)面情緒中。不良的情緒狀態(tài)可引發(fā)焦慮、抑郁等精神類疾病，甚至誘發(fā)身體器質(zhì)性病變。目前，在所有患病人群中，病因70%以上與情緒有關(guān)，情緒類疾病已多達(dá)200余種。2020年，隨著新型冠狀病毒肺炎（Corona Virus Disease 2019, COVID-19）疫情的全面爆發(fā)，廣大醫(yī)護(hù)人員、病患以及公眾均面臨著不同程度的情緒問(wèn)題，人類在身體健康安全受到巨大威脅的同時(shí)，心理健康也面臨著嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)[1]。

中醫(yī)穴位療法在調(diào)節(jié)情緒、治療情緒類相關(guān)疾病方面療效顯著，通過(guò)針刺、艾灸、推拿按摩等方式刺激腧穴可緩解各種負(fù)面情緒，在新冠肺炎疫情防控期間發(fā)揮了重要作用。馮博等[2]通過(guò)神門(mén)穴耳穴壓豆方法明顯改善了肺炎患者焦慮情緒。相比于傳統(tǒng)針刺，磁刺激技術(shù)利用時(shí)變脈沖磁場(chǎng)[3]刺激體表來(lái)調(diào)節(jié)機(jī)體組織的相關(guān)功能，無(wú)創(chuàng)且刺激狀態(tài)易于量化，具有臨床應(yīng)用前景，眾多學(xué)者在磁刺激穴位影像學(xué)方面開(kāi)展了大量研究工作。楊碩[4]通過(guò)提取磁刺激神門(mén)穴后的腦電信號(hào)（Electroencephalogram, EEG）發(fā)現(xiàn)，磁刺激神門(mén)穴有利于大腦慢波誘發(fā)并且抑制快波活動(dòng)，從而達(dá)到安撫情緒的目的。

隨著大腦活動(dòng)可視性研究的發(fā)展，基于圖論的復(fù)雜腦功能網(wǎng)絡(luò)成為腦科學(xué)研究的一個(gè)重要分支。利用EEG等方式構(gòu)建并研究相應(yīng)的腦功能網(wǎng)絡(luò)，有助于深入揭示穴位刺激作用下的大腦調(diào)控機(jī)理。郭磊等[5-6]通過(guò)提取并計(jì)算各通道EEG信號(hào)C0復(fù)雜度、近似熵等非線性動(dòng)力學(xué)特征之間的關(guān)聯(lián)性，構(gòu)建了磁刺激內(nèi)關(guān)穴的腦功能網(wǎng)絡(luò)，發(fā)現(xiàn)磁刺激內(nèi)關(guān)穴有效改善了大腦的信息傳遞功能。EEG信號(hào)是采集的大量神經(jīng)元突觸后電位的總和，對(duì)EEG信號(hào)進(jìn)行溯源可以在保證腦電高時(shí)間分辨率的基礎(chǔ)上提升其空間分辨率。相關(guān)研究表明，經(jīng)過(guò)溯源后的大腦皮層信號(hào)可以更準(zhǔn)確地表達(dá)腦區(qū)之間的網(wǎng)絡(luò)特性[7]。2019年，代揚(yáng)楊等[8]利用標(biāo)準(zhǔn)低分辨率電磁斷層成像（standardized Low Resolution Brain Electromagnetic Tomography, sLORETA）對(duì)EEG信號(hào)進(jìn)行溯源，發(fā)現(xiàn)了與針刺穴位臨床功效基本一致的腦皮層功能網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涮卣髯兓?/p>

本文通過(guò)設(shè)計(jì)磁刺激穴位作用于視頻誘發(fā)負(fù)性情緒的實(shí)驗(yàn)，并同步采集EEG信號(hào)，利用sLORETA方法對(duì)EEG信號(hào)進(jìn)行溯源，構(gòu)建并分析不同狀態(tài)下的腦皮層功能網(wǎng)絡(luò)特征。結(jié)合主觀情緒量表（the Positive and Negative Affect Scale, PANAS）、腦電溯源以及腦網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特征變化結(jié)果，探討磁刺激神門(mén)穴作用于負(fù)性情緒時(shí)對(duì)腦皮層電活動(dòng)的影響以及相關(guān)的腦網(wǎng)絡(luò)調(diào)節(jié)機(jī)制。

1 方法

1.1 sLORETA算法

sLORETA算法是一種腦電逆問(wèn)題溯源方法，通過(guò)對(duì)采集到的頭皮電極信號(hào)進(jìn)行逆向運(yùn)算，求得大腦皮層各個(gè)腦區(qū)的電流密度分布[9-11]。假設(shè)大腦皮層激活模式相同，分布于大腦皮層上的電流密度源信號(hào)通過(guò)線性疊加在頭皮上被記錄。頭皮電極信號(hào)與大腦皮層電流密度源信號(hào)之間的關(guān)系可以表示為

式（1）利用階數(shù)為零的Tikhonov-Philips正則化方法求得唯一解，正則化方法中使用到的代價(jià)函數(shù)為

式中，為正則化參數(shù)，≥0；為預(yù)測(cè)值。

代入設(shè)定的、和值，利用最小代價(jià)方程，即可求得的解，有

其中

式中，為單位矩陣；為單位向量。

1.2 溯源統(tǒng)計(jì)分析

F檢驗(yàn)又名聯(lián)合假設(shè)檢驗(yàn)，是通過(guò)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方差比率（F-ratio）來(lái)判定兩組樣本之間是否存在顯著性差異的檢驗(yàn)方法。溯源分析時(shí)將F-ratio對(duì)數(shù)化表示，作為計(jì)量標(biāo)準(zhǔn)。F-ratio值是兩組樣本的樣本標(biāo)準(zhǔn)偏差的二次方的比值，即

1.3 腦功能網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)是由大量網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)間的連接邊組成的模型，因此腦功能網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的關(guān)鍵要素是確定網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)和連接邊。本文根據(jù)Brodmann分區(qū)系統(tǒng)，選取82個(gè)腦區(qū)（Brodmann Area, BA）作為腦功能網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，對(duì)節(jié)點(diǎn)所在腦區(qū)溯源得到的電流密度進(jìn)行相關(guān)性分析，從而生成節(jié)點(diǎn)連接邊。

式中，為樣本容量；x、y為單個(gè)離散樣本點(diǎn)。

由此可以獲得對(duì)應(yīng)狀態(tài)的相關(guān)系數(shù)矩陣，縱向堆疊所有被試相關(guān)系數(shù)矩陣，通過(guò)Fisher-Z變換提高縱向數(shù)據(jù)的正態(tài)性，有

式中，為相關(guān)系數(shù)。

利用單側(cè)單樣本T檢驗(yàn)，將所有被試同狀態(tài)下的相關(guān)系數(shù)矩陣提高正態(tài)性后的縱向數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，在統(tǒng)計(jì)學(xué)上評(píng)定各皮層腦區(qū)之間相關(guān)系數(shù)均值是否大于閾值，獲得具有統(tǒng)計(jì)意義的相關(guān)矩陣[12]。統(tǒng)計(jì)量表示為

1.4 腦功能網(wǎng)絡(luò)特征分析

腦功能網(wǎng)絡(luò)的特征描述分為局部和全局兩大類。從局部角度可以分析腦網(wǎng)絡(luò)單個(gè)節(jié)點(diǎn)或者腦區(qū)的特征指標(biāo)，從全局角度可以研究腦網(wǎng)絡(luò)整體拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)情況。

最常用的局部特征是節(jié)點(diǎn)度，其定義為與該節(jié)點(diǎn)直接相連的節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)，即

節(jié)點(diǎn)聚類系數(shù)表示與節(jié)點(diǎn)相連的其他節(jié)點(diǎn)之間相互連接的可能性，即

式中，W為與節(jié)點(diǎn)相連的k個(gè)節(jié)點(diǎn)間的實(shí)際連接邊數(shù)；M為k個(gè)節(jié)點(diǎn)間可能存在的最大連接邊數(shù)。

平均度和平均聚類系數(shù)是常見(jiàn)的網(wǎng)絡(luò)全局特征，分別表示整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)度的平均值和節(jié)點(diǎn)聚類系數(shù)的平均值。

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析

2.1 數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理

實(shí)驗(yàn)招募了15名健康被試人員（8男、7女），均為在校學(xué)生，年齡21～25周歲，無(wú)任何精神病史，實(shí)驗(yàn)前簽署知情同意書(shū)。實(shí)驗(yàn)選取神門(mén)穴（國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)代號(hào)HT7，位于腕部、腕掌側(cè)橫紋尺側(cè)端、尺側(cè)腕屈肌腱的橈側(cè)凹陷處）作為磁刺激靶點(diǎn)。使用英國(guó)Magstim公司的Rapid2磁刺激儀，選擇型號(hào)為9925-00的“8”字形線圈，磁刺激深度約為2～3cm，具有很好的聚焦性能，適合局部小區(qū)域刺激，滿足穴位刺激的空間精度要求。磁刺激時(shí)將“8”字形線圈放置于皮膚正上方約0.5cm處，刺激最強(qiáng)點(diǎn)對(duì)準(zhǔn)穴位，設(shè)置為重復(fù)脈沖刺激模式，磁刺激強(qiáng)度為最大輸出強(qiáng)度的80%，刺激頻率為1Hz，以上參數(shù)選擇符合安全性要求。使用美國(guó)NeuroScan公司的腦電記錄分析系統(tǒng)同步采集各狀態(tài)下的64通道EEG數(shù)據(jù)。

實(shí)驗(yàn)流程如圖1所示，主要分為靜息態(tài)、視頻誘發(fā)態(tài)以及視頻誘發(fā)結(jié)合穴位刺激態(tài)，分別同步采集EEG數(shù)據(jù)各180s。每種狀態(tài)數(shù)據(jù)采集完畢后立即填寫(xiě)PANAS主觀量表。視頻材料均為180s，隨機(jī)出現(xiàn)，取自于視頻網(wǎng)站消極情緒分類極受認(rèn)同且素材來(lái)源高度重合的多部影片剪輯片段，并提前由非被試人員分別進(jìn)行PANAS主觀量表評(píng)分，保證喚醒度相當(dāng)。為消除安慰劑效應(yīng)，實(shí)驗(yàn)設(shè)置了非穴位刺激對(duì)照組。刺激點(diǎn)選取位于神門(mén)穴右側(cè)1～2cm處的非穴位點(diǎn)，其余設(shè)置與實(shí)驗(yàn)組相同。對(duì)采集到的EEG信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，具體步驟包括刪除明顯漂移數(shù)據(jù)段，0.5～35Hz帶通濾波，去除眼電、肌電偽跡，轉(zhuǎn)換平均參考，分段、基線校正等[13]。

圖1 實(shí)驗(yàn)流程

2.2 主觀量表分析結(jié)果

PANAS量表被廣泛運(yùn)用于新冠疫情期間評(píng)定個(gè)體正性和負(fù)性情緒水平[14]。本研究使用包含正性情緒和負(fù)性情緒兩個(gè)方向共18個(gè)條目，其中正性情緒和負(fù)性情緒條目均為9條。采取“極少、比較少、中等程度、比較多、極其多”五級(jí)評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)，分別記1～5分。取正性情緒評(píng)分總和與負(fù)性情緒評(píng)分總和的比值作為統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。當(dāng)比值大于1，說(shuō)明被試處于正性情緒，且比值越大說(shuō)明被試正性情緒越高；當(dāng)比值小于1，說(shuō)明被試處于負(fù)性情緒，且比值越小說(shuō)明被試負(fù)性情緒越高。本研究參與方差分析的獨(dú)立樣本均具備正態(tài)性特質(zhì)和方差齊性。兩段視頻評(píng)分的情緒比值分別為0.67±0.17和0.63±0.11，視頻材料之間不存在顯著性差異（=0.447）。各狀態(tài)情緒比值的方差分析結(jié)果見(jiàn)表1。結(jié)果顯示，靜息、視頻誘發(fā)以及視頻誘發(fā)結(jié)合穴位刺激三種狀態(tài)下的情緒比值具有顯著性差異（=15.245,0）。非穴位刺激態(tài)的情緒比值為0.66±0.13，與視頻誘發(fā)態(tài)之間不存在顯著性差異（=0.864）。

表1 各狀態(tài)情緒比值的方差分析

Tab.1 Analysis of variance of emotional ratio of each state

表2 各狀態(tài)間情緒比值的配對(duì)T檢驗(yàn)結(jié)果

Tab.2 Paired T-test results of emotional ratios between states

2.3 腦電溯源結(jié)果

結(jié)果顯示，靜息態(tài)與視頻誘發(fā)態(tài)（A組）之間在腦電Delta波段存在顯著差異的腦區(qū)是位于前額葉的上外額葉皮層（BA46）；Theta波段存在顯著差異的腦區(qū)是位于顳葉的顳上回（BA22）；Alpha1、Alpha2、Beta2、Beta3和Gamma波段存在顯著差異的腦區(qū)是位于頂葉的緣上回（BA40）；Beta1波段存在顯著差異的腦區(qū)是位于前額葉的背外側(cè)額葉（BA8）。

腦電Delta、Theta、Alpha1、Alpha2、Beta1和Gamma波段，視頻誘發(fā)態(tài)與視頻誘發(fā)結(jié)合穴位刺激態(tài)（B組）存在顯著差異的腦區(qū)是位于頂葉的緣上回（BA40）；Beta2波段存在顯著差異的腦區(qū)是位于顳葉的顳上回（BA22）；Beta3波段存在顯著差異的腦區(qū)是位于前額葉的背外側(cè)前額葉（BA8）。

表3 各頻段不同狀態(tài)間腦電溯源顯著性差異結(jié)果

Tab.3 Significant difference result of EEG source localization between different states in each frequency band

非穴位對(duì)照組中，與視頻誘發(fā)態(tài)相比，施加非穴位刺激時(shí)Delta、Theta、Alpha1、Alpha2、Beta1和Gamma波段存在顯著差異的腦區(qū)主要是位于后額葉的BA6；Beta2、Beta3波段位于枕葉的BA19差異顯著。

2.4 腦功能網(wǎng)絡(luò)分析結(jié)果

根據(jù)Brodmann分區(qū)系統(tǒng)，選取82個(gè)腦區(qū)作為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)。利用sLORETA算法提取15個(gè)被試視頻誘發(fā)態(tài)和視頻誘發(fā)結(jié)合穴位刺激態(tài)各個(gè)節(jié)點(diǎn)的電流密度數(shù)據(jù)。通過(guò)計(jì)算各個(gè)BA之間的相關(guān)性形成大小為82×82的相關(guān)系數(shù)矩陣。將每組實(shí)驗(yàn)的15個(gè)相關(guān)矩陣疊加成82×82×15的三維矩陣。對(duì)軸每一列元素進(jìn)行Fisher-變換提升正態(tài)性后，利用單側(cè)單樣本T檢驗(yàn)判斷相關(guān)系數(shù)與是否落在閾值的拒絕域，形成一個(gè)大小為82×82的二值矩陣。視頻誘發(fā)態(tài)以及視頻誘發(fā)結(jié)合穴位刺激態(tài)的二值矩陣如圖2所示。當(dāng)兩組離散序列的長(zhǎng)度大于15，兩組序列之間的相關(guān)系數(shù)大于0.3，則認(rèn)為具有強(qiáng)相關(guān)性[15]。本文通過(guò)腦電溯源得到的電流密度序列遠(yuǎn)大于15，因此選取閾值為0.35。視頻誘發(fā)態(tài)以及視頻誘發(fā)結(jié)合穴位刺激態(tài)的腦皮層功能網(wǎng)絡(luò)如圖3所示。從圖2和圖3結(jié)果可以看出，在節(jié)點(diǎn)序號(hào)中部區(qū)域，視頻誘發(fā)態(tài)以及視頻誘發(fā)結(jié)合穴位刺激態(tài)的腦功能連接較為集中，根據(jù)序號(hào)和BA的對(duì)應(yīng)關(guān)系可知，其位置主要為位于大腦半球內(nèi)側(cè)的大腦邊緣葉，且兩種狀態(tài)下的腦功能連接存在差異。

圖2 各狀態(tài)的二值矩陣

圖3 各狀態(tài)的腦功能網(wǎng)絡(luò)

視頻誘發(fā)態(tài)以及視頻誘發(fā)結(jié)合穴位刺激態(tài)在大腦前額葉、顳葉、邊緣葉的節(jié)點(diǎn)度對(duì)比結(jié)果如圖4所示。大腦各區(qū)域的總節(jié)點(diǎn)度及其變化結(jié)果見(jiàn)表4。

由結(jié)果分析可知，與視頻誘發(fā)態(tài)相比，在施加穴位刺激時(shí)，位于大腦前額葉和顳葉的大部分節(jié)點(diǎn)的度減小，而位于顳極區(qū)的BA38以及邊緣葉的大部分節(jié)點(diǎn)的度增大?？傮w而言，前額葉區(qū)總節(jié)點(diǎn)度減小10.6%，顳葉區(qū)總節(jié)點(diǎn)度減小6.2%，而與情緒相關(guān)的顳極區(qū)節(jié)點(diǎn)度增大6.1%，邊緣葉總節(jié)點(diǎn)度增大8.2%。

表4 各腦區(qū)的總節(jié)點(diǎn)度

Tab.4 Total node degree of each brain region

視頻誘發(fā)態(tài)以及視頻誘發(fā)結(jié)合穴位刺激態(tài)的網(wǎng)絡(luò)平均度和平均聚類系數(shù)見(jiàn)表5。結(jié)果顯示，與視頻誘發(fā)態(tài)相比，當(dāng)施加穴位刺激時(shí)平均度增大1%，平均聚類系數(shù)減小5%。

表5 腦功能網(wǎng)絡(luò)的全局特征

Tab.5 Global characteristics of brain functional network

3 討論

情緒的相關(guān)研究通常需要通過(guò)各種方式誘發(fā)出相應(yīng)情緒，綜合了視覺(jué)刺激和聽(tīng)覺(jué)刺激的視頻材料被認(rèn)為是最有效的情緒誘發(fā)材料[16]。大腦在處理情緒相關(guān)活動(dòng)時(shí)，需要多個(gè)腦區(qū)同時(shí)工作。文獻(xiàn)研究表明，當(dāng)大腦前額葉功能發(fā)生紊亂時(shí)，人體會(huì)發(fā)生情感認(rèn)知功能障礙[17]。同時(shí)，大腦顳葉與頂下小葉參與了從恐懼到快樂(lè)的情緒變化過(guò)程[18]。

4 結(jié)論

本研究設(shè)計(jì)了靜息、視頻誘發(fā)情緒以及視頻誘發(fā)結(jié)合穴位刺激實(shí)驗(yàn)，通過(guò)PANAS主觀量表和sLORETA腦電溯源對(duì)比，驗(yàn)證了負(fù)性視頻材料對(duì)情緒的誘發(fā)作用，分析了磁刺激穴位調(diào)節(jié)負(fù)性情緒時(shí)腦皮層電活動(dòng)的顯著差異腦區(qū)，而后利用溯源得到的電流密度分布數(shù)據(jù)構(gòu)建了腦皮層功能網(wǎng)絡(luò)并進(jìn)行了網(wǎng)絡(luò)局部和全局特征分析，研究了磁刺激穴位作用于負(fù)性情緒時(shí)的腦網(wǎng)絡(luò)調(diào)節(jié)機(jī)制。主觀量表分析結(jié)果表明，相比于靜息態(tài)，觀看負(fù)性視頻后負(fù)性情緒比重上升；相比于視頻誘發(fā)態(tài)，磁刺激神門(mén)穴時(shí)的負(fù)性情緒比重有所降低。腦電溯源差異性分析結(jié)果顯示，與靜息態(tài)相比，負(fù)性情緒誘發(fā)時(shí)大腦前額葉、顳葉、頂下小葉等情緒相關(guān)腦區(qū)活動(dòng)發(fā)生顯著變化；與視頻誘發(fā)態(tài)相比，施加磁刺激神門(mén)穴時(shí)在上述與情緒相關(guān)的腦區(qū)同樣發(fā)生了顯著變化。腦功能網(wǎng)絡(luò)對(duì)比分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)，與視頻誘發(fā)態(tài)相比，磁刺激神門(mén)穴時(shí)腦功能網(wǎng)絡(luò)的全局功能連接基本不變，前額葉、部分顳葉的功能連接降低，顳極區(qū)、邊緣葉的功能連接上升。本研究推測(cè)，磁刺激神門(mén)穴調(diào)節(jié)負(fù)性情緒的方式是較少改變大腦整體活動(dòng)強(qiáng)度的同時(shí)，降低前額葉和顳葉部分活動(dòng)，提升顳極區(qū)、邊緣葉腦區(qū)的活動(dòng)。

本研究尚存在許多不足之處，如構(gòu)建腦功能網(wǎng)絡(luò)時(shí)可以進(jìn)一步精煉選擇腦區(qū)作為節(jié)點(diǎn)，從而更有針對(duì)性地分析磁刺激穴位調(diào)節(jié)情緒的工作機(jī)制。此外，在臨床上利用穴位刺激調(diào)節(jié)情緒通常有一套完整的治療方案，未來(lái)可與具體疾病相結(jié)合，參考實(shí)際療程療法進(jìn)一步改進(jìn)實(shí)驗(yàn)。

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Electroencephalogram Source Localization and Brain Network of Magnetic Stimulation at Acupoints to Regulate Negative Emotion

1,21,21,21,21,2

（1. State Key Laboratory of Reliability and Intelligence of Electrical Equipment Hebei University of Technology Tianjin 300130 China 2. Tianjin Key Laboratory of Bioelectromagnetic Technology and Intelligent Health Hebei University of Technology Tianjin 300130 China）

Magnetic stimulation technology, EEG source localization, brain network, subjective analysis and traditional acupoint theory were combined to discuss the regulation effect of magnetic stimulation at Shenmen acupoint (HT7) on negative emotion. The EEG signals of resting, video- induced negative emotion and video-induced combined with acupoint stimulation were analyzed by standard low-resolution electromagnetic tomography. The functional networks of cerebral cortex were constructed by complex network theory, and the local and global topological characteristics were compared. The results show that the prefrontal lobe, temporal lobe, parietal lobe and other emotional related brain areas change significantly when the Shenmen acupoint was magnetically stimulated. The node degrees of prefrontal lobe and temporal lobe decreased by 10.6% and 6.2%, respectively, and the node degrees of temporal polar region and marginal lobe increased by 6.1% and 8.2%, respectively. The overall average degree of brain network increased by 1%, and the average clustering coefficient decreased by 5%. Magnetic stimulation of the Shenmen acupoint has a regulatory effect on negative emotion. It is speculated that some activities of prefrontal lobe and temporal lobe are transferred to temporal polar region and marginal lobe.

Magnetic stimulation, electroencephalogram source localization, brain functional network, emotion

Q64

10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.201256

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（51737003, 51707055, 51677053）。

2020-09-21

2020-10-09

尹 寧 女，1986年生，副教授，碩士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)樯镫姶判畔z測(cè)與利用。E-mail: yinning@hebut.edu.cn

徐桂芝 女，1962年生，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)樯镫姽ぜ夹g(shù)。E-mail: gzxu@hebut.edu.cn（通信作者）

（編輯 崔文靜）