情感脑机音乐接口在情绪调节和神经反馈中的应用:一项研究方案 Harley Glassman [1]*、Daniel Dwyer [2]、Nicia John [3]、Denis Laesker [4]、Matthew So [5,6] [1] 多伦多大学安大略教育研究所,加拿大安大略省多伦多,M5S 1V6 [2] 约克大学哲学学院认知科学系,加拿大安大略省多伦多,M3J 1P3 [3] 约克大学健康学院心理学系,加拿大安大略省多伦多,M3J 1P3 [4] 南佛罗里达大学计算机科学系,美国佛罗里达州坦帕市,33620 [5] 麦克马斯特大学理学院数学与统计学系,加拿大安大略省汉密尔顿市,L8S 4L8 [6] 曼尼托巴大学马克斯·拉迪医学院,拉迪健康科学学院,温尼伯,加拿大马尼托巴省,R3T 2N2 * 通讯作者:harleyglassman@gmail.com 摘要简介:情绪调节是心理健康不可或缺的一部分,随着一个人的情绪在一天中不断变化,它会对大脑功能产生动态影响。情绪调节障碍与一系列精神疾病有关。尽管情绪调节对心理健康至关重要,但很少有研究研究过训练大脑的情绪调节策略。因此,本文将提出一种用于情绪调节的情感脑机音乐接口 (aBCMI) 原型,该原型通过从实时脑电图 (EEG) 信号中估计情绪来持续生成音乐。方法:在本提案中,我们描述了我们的原型,该原型包括一个从 EEG 信号中检测情绪表达的情绪分类器和一个生成反映这些情绪的音乐的音乐生成器。我们在三个独立的研究中评估了原型。在研究 1 中,测试了音乐生成器的准确性。在研究 2 中,通过评估情绪分类器与实时自我报告情绪的相关性来测试情绪分类器的准确性。在研究 3 中,评估了生成音乐算法以探索情绪调节策略。讨论:所提出的 BCMI 有望准确估计情绪,提供参与者情绪的音乐反馈,并使用户能够根据音乐反馈有意调节自己的情绪。这涉及使用 EEG 信号实时捕捉听众的情绪,提供通过音乐反馈调节情绪状态的机会。因此,除了能够更好地进行情绪的神经反馈训练外,我们的原型还可以通过 EEG 和机器学习增强对情感计算和情绪的理解。结论:该原型的临床应用可能作为音乐疗法中用于训练情绪调节的神经反馈工具产生巨大影响。未来的研究可能会受益于将所提出的 BCMI 用作情绪障碍的神经反馈治疗。关键词:情感脑机接口;脑机接口(BCI);神经反馈;情绪调节;非侵入性情感干预;音乐治疗 引言
背景:许多研究已经使用自我报告的数据研究了虚拟现实(VR)经历的情绪,以了解情感的价和唤醒维度。有关价和唤醒的客观生理数据的探索较少。脑电图(EEG)可用于检查情感反应的相关性,例如在虚拟现实环境中的价值和唤醒。在各种研究领域使用,图像能够引起观众的一系列情感反应。在这项研究中,我们在虚拟现实剧院环境中的屏幕上显示带有注释价和唤醒价值的图像序列。了解大脑活动反应与已知价和唤醒评级的情感刺激如何相关,可能有助于更好地理解虚拟现实中的情感处理。
新兴的行为研究表明,在冷水中定期游泳会对心理健康和福祉产生积极影响,例如减轻疲劳,改善情绪和减轻抑郁症状。此外,一些研究报告了冷水浸入(CWI)对提升情绪和提高积极情绪状态的立即影响。但是,这些作用的神经机制在很大程度上未知。缺乏使用神经影像学技术来研究全身CWI如何影响神经过程的研究部分是由于缺乏测试的实验方案而导致的。先前的方案施用了滋补四肢冷却(1-10°C),同时记录功能磁共振(fMRI)信号。然而,使用非常低的水温构成与痛苦的体验相反的点,这些体验与全身头脑外CWI后经历的经历不同。在我们的方案中,对冷水未生长的健康成年人进行了两次扫描:在(前CWI前)和(CWI后)浸入冷水(水温20°C)5分钟之后(CWI前)。我们记录了对CWI的心脏和通气反应,并评估了积极和负面影响的自我报告的变化。我们的方案显示出短暂接触冷水后,大脑连通性的可靠变化,从而使其在未来的研究中用作经过测试的实验框架。
西班牙巴塞罗那市巴塞罗那市德尔马德尔医院; 2西班牙马拉加的MALAGA的UGC心理健康 - 大学地区医院; 3 CSM Cordoria,Oviedo,西班牙; 4 Uni Versiaia Hospital San Jorge,San Jorge,Huesca,Short Psychiatry的4住院单位; 5西班牙拉斯帕尔马斯·德·格兰卡纳里亚(Gran Gran Canaria)的格兰加拿大纳(Gran Canaria)大学医院; 6西班牙马德里的拉巴斯大学医院; 7西班牙科尔多巴的雷纳·索菲亚大学医院的精神卫生服务; 8西班牙科尔多巴大学科尔多巴大学形态与社会学科学系; 9西班牙科尔多巴的科尔多巴生物医学研究所; 10 San Carlos临床医院精神病学与心理健康研究所,Cibersam,Cibersam,医学院,合适的大学,西班牙马德里,西班牙; 11 FIDMAG研究基金会,西班牙巴塞罗那; 12 Angelini Pharma,西班牙巴塞罗那
1 University of Reims Champagne Ardenne, Cognition laboratory, Health, Société, EA 6291, 51100 Reims, France 2 Center Rémois de Psychotherapie and Neuromodulation, 51100 Reims, France 3 University Pole of Psychiatry, EPSM and CHU de Reims, 51100 Reims, France 4 McGill University, Douglas Mental Health University Institute, 11290加拿大蒙特利尔5冠军国立大学研究所,认知科学,技术与人体工程学实验室,图卢兹大学,图卢兹大学,法国81000,阿尔比6 Inserm 6 Inserm U1247 grap,酒精和药物研究小组,Picardy Jules University of Picardy Jules Jules Verne,Verne,Verne Universe verne,80000 Amiens,80000 Amiens,France 7射线科学界,REIMS 5 REIMS 5 REIMS,51100 REIMS,51100,香槟 - 艾登(Champagne-Ardenne),克雷斯特实验室,法国51100雷姆斯9雷米斯大学香槟大学 - 阿尔登大学医学院,法国51100雷姆斯,应将其添加到ksenija vucurovic,ksenija vucurovic,实验室认知,société,société,société,c2s-ea 6291) Cedex 51096,法国。电子邮件:kvucurovic@chu-reims.fr。电子邮件:kvucurovic@chu-reims.fr。
1 University of Reims Champagne Ardenne, Cognition, Health, Society Laboratory, EA 6291, 51100 Reims, France 2 Reims Center for Psychotherapy and Neuromodulation, 51100 Reims, France 3 University Center of Psychiatry, EPSM and CHU of Reims, 51100 Reims, France 4 McGill University, Douglas Mental Health University Institute, 11290 Montreal, Canada 5 Champollion National University Institute, Cognition Sciences, Technology & Ergonomics Laboratory, University of Toulouse, 81000 Albi, France 6 INSERM U1247 GRAP, Research Group on Alcohol and Drugs, University of Picardie Jules Verne, 80000 Amiens, France 7 Radiology Department, Reims University Hospital, 51100 Reims, France 8 University of Reims Champagne-Ardenne, CReSTIC Laboratory, 51100法国兰斯 9 兰斯大学香槟 - 阿登医学院,51100 兰斯,法国 通讯地址:Ksenija Vucurovic,Laboratoire Cognition, Santé, Société(C2S - EA 6291),UFR Lettres et Sciences Humaines,57 rue Pierre Taittinger,Reims Cedex 51096,法国。电子邮件:kvucurovic@chu-reims.fr。
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2024 Decoding affective control (FWF, PI Carmen Morawetz, Co- investigator, 437 k€) 2024 A theory and model of the neural transformations mediating human object perception (TRANSFORM) ERC Consolidator Grant 101123101 (PI, 2.3M€) 2022 Resolving the neural basis of affective sound-meaning associations (DFG, PI Arash Aryani, Co-investigator, 307k€) 2022 The role of layer-specific population receptive field properties in visual recurrent processing (HORIZON-MSCA, Supervisor, PI Maya Jastrzebowska, 190k€) 2022 Working memory disfunction in schizophrenia: an investigation of multivariate activation patterns and neural synchrony (DFG, PI Daniel Senkowski, Co-investigator, 330k€) 2020 Neural resources of mnemonic discrimination and their interaction with hidden pathology in older adults and SuperAgers (DFG, INST 272/297-1, Co-PI with Emrah Düzel (DZNE Magdeburg), 477k€) 2020 From neural representations of affect to affective and preference- based choice (DFG, CI 247/7-1,带有亚瑟·雅各布斯(Arthur Jacobs)的co-pi,330k€)2020通过高度参数化模型(DFG,MO 3610/2-1,Pi Holger Mohr,Co Investigator,350K€),2019年通过Deciptual网络(COPI-Pi-Pi-Pi-Pi-Pi-Pi-Pi-Pi-prifs a a co ga)(ARC)(ARC),将刺激反应转化的个体步骤定位为人类大脑中的刺激反应转化。托马斯·卡尔森(Thomas Carlson),
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Abstract —Human trust in social robots is a complex attitude based on cognitive and emotional evaluations, as well as a behavior, like task delegation.While previous research explored the features of robots that influence overall trust attitude, it remains unclear whether these features affect behavioral trust.Additionally, there is limited investigation into which features of robots influence cognitive and emotional attitudes, and how these attitudes impact humans' willingness to delegate new tasks to robots.This study examines the interplay between competence, autonomy, and personality traits of robots and their impact on trust attitudes (cognitive and affective trust) and trust behavior (task delegation), within the context of task-oriented Human- Robot Interaction.我们的发现表明机器人能力是信任的关键决定因素,影响认知,情感和行为信任。相比之下,机器人人格特征只会显着影响情感信任,而不会影响认知信任或信任行为。In addition, autonomy was found to moderate the relationship between competence and cognitive trust, as well as between personality and affective trust.最后,发现认知信任会积极影响任务授权,而情感信任并未显示出显着影响。This paper contributes to the literature on Human-Robot Trust by providing novel evidence for the design of robots that can interact effectively with humans and enhance their trust.
