精神疲劳对工作记忆α振荡信息整合的影响

杨 硕 彭 森 王 磊 王增鑫 时佰雪

1(河北工业大学省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室，天津 300130)2(河北工业大学天津市生物电工与智能健康重点实验室，天津 300130)

引言

精神疲劳指人们在一定时间内进行需持续精神注意力的认知活动时，体验到的一种生理、心理上的不适[1]。精神疲劳会导致注意力不集中，警觉度降低，学习能力下降[2]。在驾驶、高风险的工作中，若从业者处于精神疲劳状态，则很有可能发生危险，造成不可挽回的后果，长期精神疲劳还会造成抑郁症等精神疾病[3-4]。近年来，人们从不同角度对精神疲劳进行了分析。Pergher等[5]从ERP和功率谱的角度，分析了青年和老年人进行记忆任务时的脑力负荷：对于年轻人来说，难度越高，P300波幅和α振荡能量就越低；对于老年人来说，疲劳扮演着比人们预期的更重要的角色，α振荡在任务难度最高时会增加，操作准确性也会降低，这可能是精神疲劳的影响。Skau等[6]采用脑成像技术-功能性近红外光谱(functional near infrared spectroscopy，fNIRS)，分析了精疲力竭障碍患者和健康人的认知活动，结果表明：患者在记忆任务中表现出高度的精神疲劳，并表现出前额叶皮质功能活动的改变。Wang等[7]利用大脑网络的特征来检测驾驶疲劳，计算复杂脑网络的聚类系数和全局效率，表明通过计算真实驾驶环境中脑网络的数据特征，可以有效地检测出驾驶员疲劳状态的变化。精神疲劳会损害认知功能，工作记忆是认知的基础。

工作记忆[8-10]定义为在短时间内保持和加工记忆中信息的能力，对语言、学习和一般智力等广泛的认知功能是必不可少的，长时间进行工作记忆任务容易引起精神疲劳。工作记忆的整个时期分为3个子时期——信息编码期、保持期和提取期，而编码、保持和提取的操作阶段与不同频段的神经振荡有关。在大脑中，特定神经元组合的出现被认为是每个认知行为操作的基础，属于特定组合的神经元通过选择性相互作用连接在一起。现在普遍认为，相互作用网络是神经整合的关键，在各种相互作用模式中，更倾向于参与神经元群之间的相位同步。相位同步是不同信号在一段时间内特定频段呈现的相位锁定现象[11-12]。脑电的研究表明，大脑局部或整体信息整合时的异常会引起一些精神疾病，如抑郁症、癫痫等[13-14]。例如，Premysl等[15]在对癫痫现象的讨论中提出，癫痫发作是神经元网络之间复杂相互作用的结果，其特征是神经元同步化和去同步化的动态演变。去同步化通常在癫痫发作之前或其早期阶段被观察到，而高水平的同步化出现在癫痫发作结束时。Benjamín等[16]通过分析精神分裂症患者、双相情感障碍患者以及健康对照者的脑电网络连通性强度，发现精神分裂症全脑的网络连通性显著高于双相情感障碍组和对照组，表明普遍的超同步基础状态可能会阻碍这种综合征的认知。

以前的研究表明，任务需求调节了神经振荡的大小，从而支持了振荡的功能相关性。已经使用脑电图中信号功率的事件相关调制来研究这种调制的时间和空间特性，在功率降低的情况下被称为事件相关去同步(event-related desynchronization，ERD)，在功率增加的情况下被称为事件相关同步(event-related synchronization，ERS)[17-18]。Palomaki等[19]通过对4种不同的记忆负载条件下的频谱功率进行分析，发现在目标刺激和非目标刺激呈现的所有记忆负荷条件下，α振荡的相对功率下降，并且降低的持续时间随工作记忆负荷的增加而增加。近年来，越来越多的人使用相位同步方法来分析大脑脑区间的信息整合[13-14,20]。Han等[21]通过分析阿尔茨海默病患者和健康的老年人在客体位置记忆任务中的脑电图，发现前者的记忆成绩比后者的差；在编码阶段和提取阶段，前者在α频段的相位滞后指标值明显高于后者的指标值，说明前者可能使用补偿机制来记忆项目和情节。Jensen等[22]发现，在记忆保持阶段，“否”与“是”相比，α振荡的功率增加，相位同步性更大，说明在工作记忆保持期间，与“是”相比“否”的认知负荷更大，需要更高的注意力需求。Daume等[23]发现，远程相位同步的结合，有助于增强大规模的大脑交流整合。许多研究发现，α振荡是人脑的主要振荡活动，并与注意力和记忆等基本认知功能有关，普遍参与大脑的认知过程[24-26]，对于深入了解精神疲劳对大脑脑区间的信息整合有重要的影响。

目前，主要是将相位同步方法应用于精神疾病或工作记忆任务中，对精神疲劳前后不同工作记忆任务时期脑区间的相位同步性还有待分析。因此，本课题分别采用相位同步和功率谱方法来分析脑电数据，研究工作记忆编码、保持、提取3个时期的α振荡的相位同步和功率谱，并用脑网络的形式来展示正常态和疲劳态下不同脑区间的差异性，讨论精神疲劳对大脑信息整合的影响。

1 方法

1.1 实验对象

实验数据来自本校的16名学生，均为右利手，无重大疾病。实验由河北工业大学生物医学伦理委员会审核通过。实验前，被试已知晓整个实验的流程，并提前进行了熟悉，在实验前签署了实验知情书。实验时保持安静，保持室温恒定。

1.2 实验流程

实验流程如图1所示。本实验采用的是改进型Sternberg范式来分析工作记忆的不同时期，采用自适应N-back实验诱发精神疲劳。每一部分实验结束后，采用卡罗林斯卡嗜睡量表(Karolinska sleepiness scale，KSS)作为精神疲劳主观评测量表，以该量表分值是否出现显著性差异来判断被试是否达到疲劳。改进型Sternberg范式流程如图2所示。首先，出现700 ms的“+”注视点；之后，出现刺激项，进入编码期。刺激项是一个2×3矩阵，记忆项为随机的英文字母，含有2、4、6个记忆项，其余位置为“+”号，刺激时间为2 s。接着进入10 s的保持期，屏幕显示“…”。最后出现测试项，时间为2 s，被试看到后要尽快判断它是不是刺激项中的元素，并做按键反应，这是提取期。每单个任务结束后，会有2～4 s的时间放松，每个被试需要完成疲劳前后各108次单个任务。本研究分析的是正常态和疲劳态编码期、保持期和提取期的实验数据。

图1 实验流程Fig.1 Experimental process

图2 改进型Sternberg范式流程Fig.2 Flow chart of improved Sternberg normal form

1.3 数据采集和预处理

用美国Neuroscan公司的64导脑电仪采集了被试正常态和疲劳态的脑电数据，采用双耳乳突作为参考电极，电极参考阈值为5 kΩ，采样频率为1 000 Hz，滤波为1～150 Hz。使用Matlab软件中的EEGlab工具箱对数据进行预处理，包括去除通道、电极定位、重设参考电极、去除伪迹和眼电等步骤，再分段提取编码期、保持期、提取期的实验数据。

1.4 α振荡功率谱分析

本实验采用小波变换的方法，提取出α频段(8～12 Hz)，采用Welch法[27]计算各电极功率谱。在数据分析时，分别提取了工作记忆编码期、保持期和提取期，求取了16名被试的平均功率谱。为了更好地显示差异，采用疲劳态的功率谱值减去正常态的功率谱值，绘制16名被试α振荡正常态和疲劳态平均功率谱差值脑地形图。对正常态和疲劳态的功率谱值使用SPSS进行显著性检验(配对t检验)，得到α振荡正常态和疲劳态的差异显著性脑分布。

1.5 α振荡相位同步分析

本实验采用锁相值(phase locking value，PLV)，对数据进行相位同步分析。Jones等提出了PLV的概念，用来计算两神经电信号相位之间的同步关系，现在可以用来计算不同通道之间的相位同步关系[28]。对于两个给定的信号x(n)和y(n)，解析信号为

x(n)=x1(n)+ix2(n)=a1(n)eiΦ1(n)

(1)

y(n)=y1(n)+iy2(n)=a2(n)eiΦ2(n)

(2)

式中，Φ1(n)和Φ2(n)、a1(n)和a2(n)分别是2个频段信号的瞬时相位和瞬时幅值。

锁相值为

(3)

PLV的取值范围为0～1，当PLV=0时，表示两个信号之间没有任何相位同步关系；PLV=1时，表示两信号间完全相位同步。

在数据分析时，利用希尔伯特变换提出瞬时幅值和瞬时相位，利用式(3)得到任务态和疲劳态两种状态下60×60通道电极的PLV矩阵。为了更好地显示差异，用疲劳态的平均锁相值减去正常态的平均锁相值，得到了16名被试平均锁相值的差值矩阵。对16名被试两种状态下的锁相值进行配对t检验，统计具有显著性差异的节点对，分析不同脑区间的相位同步的变化。

2 结果

2.1 被试行为学分析

利用SPSS对16名被试正常态和疲劳态的卡罗林斯卡嗜睡量表(KSS)分值、平均正确率和平均反应时间做配对t检验，进行统计分析，如图3所示。

图3 KSS和行为学数据统计结果(*表示正常态和疲劳态相比，P<0.05)。(a)卡罗林斯卡嗜睡量表分值；(b)平均正确率；(c)平均反应时间Fig.3 KSS and behavioral data (* indicates that compared with normal state and fatigue state, P < 0.05). (a)The scores of Karolinska sleepiness scale were;(b)Average accuracy rate; (c)Average reaction time

两种状态下KSS分值如图3(a)所示，正常态的分值为3.13±1.78(平均值±标准差)，疲劳态的分值为8.53±0.64，疲劳后的量表分值有显著性增大(P=0.01)。对于量表KSS，得分越高，主观感觉疲劳程度越强，与正常态相比，被试在疲劳态时的主观感觉疲劳程度明显增强。两种状态下正确率如图3(b)所示，正常态为95.69%±3.3%，疲劳态为92.63%±7.42%，疲劳后的正确率有所下降，但并无显著性差异(P=0.16)。这可能是因为被试均进行过预实验，对实验任务非常了解，实验中专注度、配合度高。两种状态下反应时间如图3(c)所示，正常态为1 094.88±196.23 ms，疲劳态为1 164.68±231.66 ms，疲劳后的反应时间显著增加(P=0.047)，说明精神疲劳会影响反应时间，导致反应速度降低。

2.2 α振荡功率谱分析

16名被试α振荡正常态和疲劳态的平均功率谱如图4所示。为了更好地显示大脑脑区正常态和疲劳态的功率谱变化，用疲劳态的功率谱值减去正常态的功率谱值，绘制了平均功率谱差值脑地形图，如图5所示。对正常态和疲劳态的功率谱值进行配对t检验(P<0.05)，得到α振荡正常态和疲劳态的功率谱差异显著性脑分布，如图6所示。由图4可以看出，相对于编码期、提取期，保持期大脑的整体功率增加，此时大脑额叶对枕叶起抑制作用，抑制了视觉信息的输入。由图5、6可以看出，功率在精神疲劳后额叶、中央区和枕顶区都有显著的变化。在编码期，疲劳后枕顶区出现显著的α振荡ERD(PO8，P=0.048；Oz，P=0.036)，额叶出现α振荡ERS，但并不显著。在保持期，额叶、中央区和枕顶区出现α振荡ERS，其中在额叶(Fz，P=0.022)和中央区(Cz，P=0.039)比较显著。在提取期，额叶、中央区出现α振荡ERS，枕叶出现α振荡ERD，并且在额叶(Fz，P=0.033)和枕叶(Oz，P=0.045)有显著性的差异。

图4 正常态和疲劳态的功率谱数值。(a)编码期；(b)保持期；(c)提取期Fig.4 Normal and fatigue power spectrum values.(a)Coding period;(b)Retention period;(c) Extraction period

图5 正常态和疲劳态的功率谱差值脑分布。(a)编码期；(b)保持期；(c)提取期Fig.5 Brain distribution of power spectrum difference between normal state and fatigue state.(a)Coding period; (b)Retention period; (c) Extraction period

图6 正常态和疲劳态的差异显著性脑分布。(a)编码期；(b)保持期；(c)提取期Fig.6 Brain distribution of normal and fatigue state. (a)Coding period; (b)Retention period; (c)Extraction period

3个时期的大脑功率谱差值在枕顶区出现不同，编码期和提取期均出现α振荡ERD，而保持期出现α振荡ERS。这可能是额叶是整个大脑的中央执行区域，而枕叶区负责视觉信息的输入，其中保持期处于视觉信息的抑制状态，而另两个时期是视觉信息加工处理时期。这说明，精神疲劳后大脑内的信息整合能力下降，为了完成记忆任务，在相同的工作负荷下，额叶对枕顶区的控制加强。大脑在编码期和提取期加强了对枕顶区的去抑制作用，使大脑进行视觉信息的输入，在保持期加强了对枕顶区的抑制作用，抑制视觉信息的输入。

2.3 α振荡相位同步分析

16名被试正常态和疲劳态下α振荡的平均锁相值差值矩阵如图7所示。为了更好地显示差异的显著性，对两种状态下的1 770个节点对的锁相值进行配对t检验，统计了具有显著性差异的节点对，如图8所示。从图7可以看出，在3个时期精神疲劳后，额叶区域的锁相值增加，而编码期和提取期的顶叶区域有所减少，保持期的额枕区增加。由图8可知，精神疲劳后3个时期锁相值具有显著性差异的节点对均为锁相值增大的情况。精神疲劳后编码期锁相值增大的节点对有237个，保持期有464个，提取期有309个。主要是额叶区域间的短程同步和额叶、枕顶叶区域之间的长程同步明显增大，其中编码期额叶区域间锁相值具有显著性增大的节点对有160个；保持期额叶区域间有222个，额叶、枕顶叶区域之间有65个；提取期额叶区域间有196个，额叶、枕顶叶区域之间有11个。这可能是额叶处于整个大脑的中央执行区域，而枕叶区负责视觉信息的输入。研究表明，精神疲劳后，大脑信息整合能力减低，在相同的工作负荷下，大脑脑区间相位同步性增加，大脑协调和使用更多的资源来处理认知活动，这和功率谱有显著变化的脑区一致。保持期的同步性变化更明显，说明α振荡与工作记忆保持期视觉信息的抑制有关。

图7 平均锁相值差值矩阵。(a)编码期；(b)保持期；(c)提取期Fig.7 Average phase locked value difference matrix. (a)Coding period; (b)Retention period; (c)Extraction period

图8 锁相值具有显著差异的节点对。(a)编码期；(b)保持期；(c)提取期Fig.8 Node pairs with significant difference in phase locked values. (a)Coding period; (b)Retention period; (c)Extraction period

3 讨论

Lobier等发现，视觉空间注意力与α频段的皮层振荡的强健和持续的远程同步有关[29]。这种同步连接了额叶、顶叶和视觉区域，同时观察到与视皮层α频段振荡的幅度抑制有关[30-32]。本研究发现，在精神疲劳后，整个工作记忆过程中α频段额叶区和额枕区脑区间的相位同步性明显增大，功率谱值有显著差异，保持期的功率比编码期、提取期的功率要高。这说明，精神疲劳后在相同工作负荷下，脑区间的信息整合能力减小，额叶对枕顶区的控制加强。Wianda等的研究发现，在工作记忆编码期和保持期，α振荡额颞脑区和额枕区的连通性增加，同时在编码期枕叶区出现α振荡ERD，而在保持期枕叶区出现α振荡ERS[17]。这说明，编码过程中α的降低表明，视觉加工处于活跃状态；而随后的ERS则表明，为了保护记忆，抑制了进一步的视觉输入[33-35]。本研究发现，在精神疲劳后，工作记忆编码期和保持期α振荡额叶区和额枕区的同步性增加，并且在编码期额叶出现α振荡ERS，枕叶区出现α振荡ERD，而在保持期额叶和枕叶区出现α振荡ERS。在编码期和保持期都出现额叶α振荡ERS，说明记忆相关的执行控制机制可能需要大脑提供自上而下的驱动。在编码期枕叶区出现α振荡ERD，说明编码期处于记忆活跃状态，额叶对枕叶是去抑制的作用；而在保持期枕叶区出现α振荡ERS，说明在保持期额叶对枕叶起到抑制的作用。Portoles等发现，工作记忆决策阶段与α振荡额叶和颞中央半球间的联系有关[36]。本研究发现，在精神疲劳后，工作记忆提取期α振荡额叶区和额枕区的同步性增加，额叶、中央区出现α振荡ERS，枕叶出现α振荡ERD，并且中央区有显著性变化，说明精神疲劳后在提取期额叶加强了对枕顶区的去抑制作用，以保证记忆信息的提取。本研究发现，精神疲劳后脑区间的同步性增大，但不同时期功率谱的变化不同，说明α振荡在不同时期有不同的作用，编码期和提取期是去抑制的作用，而保持期是抑制的作用。这表明，精神疲劳会导致大脑的信息整合降低，为了完成记忆任务，大脑会分配更多的认知资源，而这些认知资源在不同的工作记忆阶段有不同的作用。

4 结论

本研究选取了精神疲劳前后工作记忆编码期、保持期、提取期的实验数据，分析了α振荡的功率谱和相位同步性，发现精神疲劳后编码期和提取期出现额叶区α振荡ERS、枕顶区α振荡ERD，额顶网络的同步性增强，保持期出现额叶和枕顶区α振荡ERS，额顶网络的同步性增强。这说明，精神疲劳后，大脑信息整合的能力降低，需分配更多的认知资源来完成记忆任务。结果表明，精神疲劳会降低大脑的信息整合，α振荡的相位同步对深入了解精神疲劳对脑区间信息整合的机制有一定的作用。