[논문]영상에 의해 유발된 부정적 감정 상태에 따른 전두엽 감마대역 신경동기화

김현; 최종두; 최정우; 여동훈; 서부경; 허성진; 김경환

doi:10.9718/jber.2018.39.3.124

[국내논문] 영상에 의해 유발된 부정적 감정 상태에 따른 전두엽 감마대역 신경동기화
Frontal Gamma-band Hypersynchronization in Response to Negative Emotion Elicited by Films 원문보기

Journal of biomedical engineering research : the official journal of the Korean Society of Medical & Biological Engineering, v.39 no.3, 2018년, pp.124 - 133

김현 (연세대학교 보건과학대학 의공학과) , 최종두 (연세대학교 보건과학대학 의공학과) , 최정우 (연세대학교 보건과학대학 의공학과) , 여동훈 (연세대학교 보건과학대학 의공학과) , 서부경 (연세대학교 보건과학대학 의공학과) , 허성진 (연세대학교 보건과학대학 의공학과) , 김경환 (연세대학교 보건과학대학 의공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

We tried to investigate the changes in cortical activities according to emotional valence states during watching video clips. We examined the neural basis of two emotional states (positive and negative) using spectral power analysis and brain functional connectivity analysis of cortical current density time-series reconstructed from high-density electroencephalograms (EEGs). Fifteen healthy participants viewed a series of thirty-two 2 min emotional video clips. Sixty-four channel EEGs were recorded. Distributed cortical sources were reconstructed using weighted minimum norm estimation. The temporal and spatial characteristics of spectral source powers showing significant differences between positive and negative emotion were examined. Also, correlations between gamma-band activities and affective valence ratings were determined. We observed the changes of cortical current density time-series according to emotional states modulated by video clip. Gamma-band activities showed significant difference between emotional states for thirty seconds at the middle and the latter half of the video clip, mainly in prefrontal area. It was also significantly anti-correlated with the self-ratings of emotional valence. In addition, the gamma-band activities in frontal and temporal areas were strongly phase-synchronized, more strongly for negative emotional states. Cortical activities in frontal and temporal areas showed high spectral power and inter-regional phase synchronization in gamma-band during negative emotional states. It is inferred that the higher amygdala activation induced by negative stimuli resulted in strong emotional effects and caused strong local and global synchronization of neural activities in gamma-band in frontal and temporal areas.

Keyword

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

감정에 따른 차이가 어떤 시간, 주파수, 영역에서 차이를 보이는 지 관찰하고, 자극 제시 시 각 주파수 대역에서의 파워 변화량과 피험자 자가평가 점수와의 상관관계, 기능적 연결성 분석 결과를 종합적으로 비교하여 감정 상태에 따른 대뇌활동 기전을 명확하게 규명하고자 하였다.

가설 설정

본 연구에서는 감정이 깊게 몰입되는 하이라이트 장면을 중심으로 전후 1분의 영상을 추출하였기 때문에 영화자극시청 시 감정 조건에 따른 대뇌활동의 차이가 특정 시간대에서 강하게 나타날 것으로 가정하였다. 뇌파의 전 주파수대역 활동이 감정 정보처리에 관여하며 세타, 알파 대역은 주로 후두부, 베타, 감마 대역은 주로 전두부 및 측두부가 감정과 높은 관련이 있음을 밝힌 과거 연구 결과들을 바탕으로 저주파수 대역(세타, 알파)에서는 후두부, 고주파수 대역(베타, 감마)에서는 전두 및 측두부가 긍정 또는 부정적인 감정과 관련이 높을 것으로 가설을 설정하였다[8-10].
본 연구에서는 감정이 깊게 몰입되는 하이라이트 장면을 중심으로 전후 1분의 영상을 추출하였기 때문에 영화자극시청 시 감정 조건에 따른 대뇌활동의 차이가 특정 시간대에서 강하게 나타날 것으로 가정하였다. 뇌파의 전 주파수대역 활동이 감정 정보처리에 관여하며 세타, 알파 대역은 주로 후두부, 베타, 감마 대역은 주로 전두부 및 측두부가 감정과 높은 관련이 있음을 밝힌 과거 연구 결과들을 바탕으로 저주파수 대역(세타, 알파)에서는 후두부, 고주파수 대역(베타, 감마)에서는 전두 및 측두부가 긍정 또는 부정적인 감정과 관련이 높을 것으로 가설을 설정하였다[8-10].

제안 방법

감정 자가평가는 SAM에 따른 valence, arousal, liking(선호도)에대해 9점 서열 척도로 평가받았다. 본 실험에서 뇌파를 기록하기 위해 10-20 시스템에 따라 배열된 64채널은-염화은 전극이 부착된 전극모자(actiCAP, Brain Products, Munich,Germany)를 사용하였다. 기준 전극(reference electrode)은 FCz, 접지 전극(ground electrode)은 AFz에 위치하였다.
본 연구에서는 각 주파수 대역 별로 영화자극을 제시한 2분동안 매 초마다 두 신호원 영역에서의 신호 간 위상차를 계산하여 총 120개 시간 구간에서의 위상 동기화 정도를 계산하였다. 이후 같은 감정조건에 해당하는 영상자극에서 얻은 wPLI 값들을 평균하였다.
본 실험에서는 긍정, 부정 감정 외적인 영상자극의 특성에 따른 영향을 최소화하기 위하여 각 조건(긍정, 부정) 별로 16개씩의 영상자극을 사용하였다. 이에 따라 영상자극이각기 다른 내용으로 구성되어 있어 시간에 따른 감정관련 뇌 활동변화를 일관되게 설명하기 어렵다.

대상 데이터

신경정신과적 질환이 없는 연세대학교 재학생 15명(평균연령: 22.8±1.66세, 남자 10명, 여자 5명)을 대상으로 하였다. 피험자들은 실험에 대해 충분히 설명을 들은 후 실험 참가 동의서를 작성하였으며, 소정의 참가비를 받았다.
본 연구에서는 피험자의 감정을 유발하기 위하여 valence-arousal 감정 모델을 기반으로 4가지의 일관된 감정 상태(긍정-각성, 긍정-안정, 부정-각성, 부정-안정)를 유발할 것으로 기대되는 영화 40편을 선택하였다.

데이터처리

감정 조건 간 차이를 보이는 구체적인 시간-주파수영역을 찾기 위하여 62개 신호원에 대한 평균에 대하여 대량 일변량 분석(massive univariate analysis, MUA)을 수행하였다. 시간은 -5초에 120초까지 125개 구간이며 주파수는 최소 1 Hz에서부터 최대 100 Hz이하 100개 구간이므로 총 12,500번의 유의성 검정을 수행하였다.
시간주파수 분석을 통해 얻은 뇌파신호원 파워변화량과 피험자가 평가한 자가감정평가 점수 간의 상관관계를 관찰하기 위해 스피어만 상관(Spearman correlation)분석을 수행하였다. 시간주파수 분석 시 대량 일변량 분석에서 유의한 차이를 보인 시간-주파수 영역을 관심영역으로 설정한 후각 신호원 영역에서의 파워 변화량과 자가감정평가 점수 간상관관계를 관찰하였다.
시간주파수 분석 시 대량 일변량 분석에서 유의한 차이를 보인 시간-주파수 영역을 관심영역으로 설정한 후각 신호원 영역에서의 파워 변화량과 자가감정평가 점수 간상관관계를 관찰하였다. 먼저 각 피험자 별로 모든 시간, 주파수 지점에서 상관계수와 유의수준을 계산한 후 전체 피험자에 대한 상관관계를 관찰하기 위한 방법으로 상관계수는 각 피험자 별로 계산한 상관계수를 평균하여 얻고, 통계적 유의성은 Fisher가 개발한 카이제곱 방법(qui-square method)을 이용하여 각 피험자에서 얻은 상관관계의 유의수준들을 하나의 유의수준으로 결합하였다[27]. 상관관계 분석 시 결과로 얻은 유의수준은 FDR 보정을 하였다.

이론/모형

볼륨 전도(volume conduction)에 따른 공간적 해상도 저하 문제를 완화시키고 대뇌 각 위치에서의 활동을 추정하기 위해 신호원 국소화 분석을 수행하였다. 본 연구에서는 대뇌 각 위치에 다수의 동등한 전류 쌍극자(equivalent current dipole)를 균등하게 배열하여 추정한 분포 근원 모형(distributed source model)을 이용하여 신호원을 계산하였다. 구체적으로 경계요소법(boundary element model,BEM)에 의해 대뇌 내부 피질의 신호원으로부터 발생한 뇌신경신호가 두피, 두개골, 대뇌로 구분된 전도성 모델에 따라 전도되어 두피 표면에서 측정되기까지의 기본적인 전파과정이 계산하는 정변환(forward problem) 과정 이후 두피 표면전극에서 기록된 뇌파신호로부터 대뇌 피질 표면 신호원의 위치와 크기를 유추하는 역변환(inverse problem) 과정을 거친다.

성능/효과

A는 각 시간 및 주파수 지점에서 전체 신호원 영역의 파워변화량을 평균한 값에 대해 긍정 감정조건과 부정 감정조건 간 차이를 대응표본 t 검정을 수행한 결과이다. 이를 통해 자극 제시 후 40~80초, 90~120초에서 부정적인 감정조건의 감마대역 파워변화량(30~80 Hz)이 긍정적인 감정조건의 파워변화량에 비해 유의하게 증가함을 확인할 수 있다.
또한 긍정적 감정조건에서는 전두엽 및 측두엽에서 한 영역이 다른 영역과 연결된 네트워크 수가 10개 미만으로 적은 수의 네트워크를 형성하였으나 부정적 감정조건에서는 최소 10개 이상으로 매우 조밀한 네트워크를 형성하였다. 이를 통해 부정적인 감정에서 전두 및 측두영역(inferior frontal, inferior temporalcortex, medial prefrontal cortex, anterior cingulatecortex)에서의 감마대역 위상동기화가 강하게 나타나는 경향성을 확인할 수 있다.
기능적 연결성 분석을 통해 부정적인 감정조건에서 전두 및 측두영역에서의 감마대역 위상동기화 또한 강하게 나타났다. 이를 통해 본 연구의 결과가 저주파수 대역은 후두부, 고주파수 대역은 전두부 및 측두부가 긍정 또는 부정감정 정보처리와 높은 관련이 있을 것이라는 가설을 지지하는 것을 확인하였다. 다만, 저주파수 대역의 신경동기화는 본 연구에서 관찰하지 못하였다.

후속연구

이는 특정 신호원 영역에서만 발생하는 감정관련 신경동기화의 경우 신호원 영역에 대해 평균하는 과정에 의해 조건 간 통계비교 시 관찰되지 않을 수 있다. 따라서 추후 연구에서는 클러스터 기반 비모수 순열검정을 이용하여 시간, 주파수, 영역 3차원 상에서 감정조건 간 차이를 보이는 클러스터를 관찰하고자 한다.
또한, 본 실험에서는 감정관련 선행연구에서 주로 적용한valence-arousal 감정모델을 기반으로 영상자극을 선정하였으며 이 때 긍정, 부정 감정조건(각 16개)에서 arousal 조건의 영향을 최소화하기 위해 각성조건과 이완조건(각 8개)에해당하는 영상자극의 수를 균일하게 선정하였다. 이에 따라본 연구에서는 valence 조건에 따른 뇌 활동을 비교하였으나 후속 연구에서는 arousal 조건에 따른 뇌 활동을 비교하여 감정적 각성 수준이 높을 때와 낮을 때 뇌 활동이 어떻게 나타나는 지 관찰하는 연구를 수행할 수 있다. 따라서후속연구로 감정적 각성 수준과 관련된 뇌 활동기전을 알아보고자 한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	감정은 무엇인가?	감정은 외부환경의 변화에 적응하는 데 효과적인 신체 상태를 만들기 위한 정신-생리적현상이다[1]. 감정은 비교적 짧은 시간동안 유지되며 이에 대한 신경계반응에 있어서 대뇌변연계가 중요하게 관여하는 것으로 알려져 있다[2].
	슬픈 영화 시청 시 어떤 영역이 강하게 활성되는가?	한편, 주로 기능적자기공명영상을 이용하여 감정 정보처리에 관여하는 뇌 영역다수의 위치를 밝히기 위한 연구가다수 진행되었다. 슬픈 영화 시청 시 medial prefrontalcortex (mPFC), lingual gyrus, precuneus, posteriorinsula, amygdala, thalamus 등의 영역이 강하게 활성화되었으며 즐거운 영화 시청 시 dorsomedial prefrontalcortex (dmPFC), superior temporal gyrus (STG),putamen 등이 강하게 활성화된다는 사실이 밝혀졌다[13-15]. Eryilmaz 등은 부정적 감정을 유발하는 영화 시청 시mPFC와 amygdala 간 기능적 연결성이 현저히 감소하는 것을 확인하였다[15].
	뇌섬엽의 앞쪽 부분이 관여하는 것은 무엇인가?	뇌섬엽의 앞쪽 부분은 감정 회상이나 내적으로 생성된 감정처리와 관련된 것으로 알려져 있다[35]. 특히 부정적인 감정자극에 노출 후 불안감을 보이는 것에 주된 관여를 하는 것으로 보이며, 불안 특성이 높은 사람에게서 과활성을 보인다[33-34]. 본 연구에서는 대상피질, 내측전전두피질, 뇌섬엽 영역에서 긍정적인 감정에 비해 부정적인 감정에서 더 강한 감마대역 파워변화량을 관찰하였으며 이는 피험자의 자가감정평가 점수와 상관관계가 있음을 확인하였다.

참고문헌 (46)

R. W. Levenson, "Emotion elicitation with neurological patients," Handb. Emot. elicitation assessment, pp. 158-168, 2007.
P. D. MacLEAN, "Psychosomatic disease and the visceral brain; recent developments bearing on the Papez theory of emotion," Psychosom. Med, vol. 11, no. 6, pp. 338-353, 1949.

상세보기
N. N. Holland, "Spider-Man? Sure! The neuroscience of suspending disbelief," Interdiscip. Sci. Rev., vol. 33, no. 4, pp. 312-320, 2008.

상세보기
N. H. Frijda, "Aesthetic Emotions and Reality," Am. Psychol., vol. 44, no. 12, pp. 1546-1547, 1989.

상세보기
J. J. Gross and R. W. Levenson, "Emotion Elicitation using Films," Cogn. Emot., vol. 9, no. 1, pp. 87-108, 1995.

상세보기
J. Rottenberg, J. J. Gross, F. H. Wilhelm, S. Najmi, and I. H. Gotlib, "Crying threshold and intensity in major depressive disorder," J. Abnorm. Psychol., vol. 111, no. 2, pp. 302-312, 2002.

상세보기
D. Palomba, M. Sarlo, A. Angrilli, A. Mini, and L. Stegagno, "Cardiac responses associated with affective processing of unpleasant film stimuli," Int. J. Psychophysiol., vol. 36, no. 1, pp. 45-57, 2000.

상세보기
D. Nie, X. W. Wang, L. C. Shi, and B. L. Lu, "EEG-based emotion recognition during watching movies," in 2011 5th International IEEE/EMBS Conference on Neural Engineering, NER 2011, 2011, pp. 667-670.
L. Aftanas and S. Golosheykin, "Impact of regular meditation practice on EEG activity at rest and during evoked negative emotions," Int. J. Neurosci., vol. 115, no. 6, pp. 893-909, 2005.

상세보기
S. Koelstra et al., "DEAP: A database for emotion analysis; Using physiological signals," IEEE Trans. Affect. Comput., vol. 3, no. 1, pp. 18-31, 2012.

상세보기
T. Costa, E. Rognoni, and D. Galati, "EEG phase synchronization during emotional response to positive and negative film stimuli," Neurosci. Lett., vol. 406, no. 3, pp. 159-164, 2006.

상세보기
Y. Y. Lee and S. Hsieh, "Classifying different emotional states by means of eegbased functional connectivity patterns," PLoS One, vol. 9, no. 4, 2014.

상세보기
P. R. Goldin, C. A. C. Hutcherson, K. N. Ochsner, G. H. Glover, J. D. E. Gabrieli, and J. J. Gross, "The neural bases of amusement and sadness: A comparison of block contrast and subject-specific emotion intensity regression approaches," Neuroimage, vol. 27, no. 1, pp. 26-36, 2005.

상세보기
F. Eugene et al., "The impact of individual differences on the neural circuitry underlying sadness," Neuroimage, vol. 19, no. 2, pp. 354-364, 2003.

상세보기
H. Eryilmaz, D. Van De Ville, S. Schwartz, and P. Vuilleumier, "Impact of transient emotions on functional connectivity during subsequent resting state: A wavelet correlation approach," Neuroimage, vol. 54, no. 3, pp. 2481-2491, 2011.

상세보기
J. A. Russell, "Evidence of convergent validity on the dimensions of affect," J. Pers. Soc. Psychol., vol. 36, no. 10, pp. 1152-1168, 1978.

상세보기
A. Hanjalic and L. Q. Xu, "Affective video content representation and modeling," IEEE Trans. Multimed, vol. 7, no. 1, pp. 143-154, 2005.

상세보기
T. Ball et al., "Movement related activity in the high gamma range of the human EEG," Neuroimage, vol. 41, no. 2, pp. 302-310, 2008.

상세보기
T. Harmony et al., "EEG delta activity : an indicator of attention to internal processing during performance of mental tasks," vol. 8760, no. 96, 1996.

상세보기
H. Hoagland, D. E. Cameron, M. A. Rubin, and J. J. Tegelberg, "Emotion in man as Tested by the Delta Index of the Electroencephalogram: II. Simultaneous Records from Cortex and from a Region Near the Hypothalamus," J. Gen. Psychol., vol. 19, no. 2, pp. 247-261, 1938.

상세보기
R. Grech et al., "Review on solving the inverse problem in EEG source analysis," J. Neuroeng. Rehabil., vol. 5, pp. 1-33, 2008.

상세보기
F. Tadel, S. Baillet, J. C. Mosher, D. Pantazis, and R. M. Leahy, "Brainstorm: A user-friendly application for MEG/EEG analysis," Comput. Intell. Neurosci., vol. 2011, 2011.
A. Klein and J. Hirsch, "Mindboggle: A scatterbrained approach to automate brain labeling," Neuroimage, vol. 24, no. 2, pp. 261-280, 2005.

상세보기
Y. Benjamini and Y. Hochberg, "Controlling the false discovery rate: a practical and powerful approach to multiple testing," Journal of the Royal Statistical Society B, vol. 57, no. 1. pp. 289-300, 1995.
Y. Benajmini and Y. Hochberg, "Controlling the False Discovery Rate: A Practical and Powerful Approach to Multiple Testing Author (s): Yoav Benjamini and Yosef Hochberg Source : Journal of the Royal Statistical Society. Series B ( Methodological ), Vol. 57, No. 1 Published by :," J. R. Stat. Soc. Ser. B, vol. 57, no. 1, pp. 289-300, 1995.
M. Vinck, R. Oostenveld, M. Van Wingerden, F. Battaglia, and C. M. A. Pennartz, "An improved index of phase-synchronization for electrophysiological data in the presence of volume-conduction, noise and sample-size bias," Neuroimage, vol. 55, no. 4, pp. 1548-1565, 2011.

상세보기
T. M. Loughin, "A systematic comparison of methods for combining p-values from independent tests," Comput. Stat. Data Anal., vol. 47, no. 3, pp. 467-485, 2004.

상세보기
C. S. Herrmann, M. H. J. Munk, and A. K. Engel, "Cognitive functions of gamma-band activity: Memory match and utilization," Trends in Cognitive Sciences, vol. 8, no. 8. pp. 347-355, 2004.

상세보기
E. Basar, C. Basar-Eroglu, S. Karakas, and M. Schurmann, "Gamma, alpha, delta, and theta oscillations govern cognitive processes," Int. J. Psychophysiol., vol. 39, no. 2-3, pp. 241-248, 2000.
S. Yuval-Greenberg, O. Tomer, A. S. Keren, I. Nelken, and L. Y. Deouell, "Transient Induced Gamma-Band Response in EEG as a Manifestation of Miniature Saccades," Neuron, vol. 58, no. 3, pp. 429-441, 2008.

상세보기
N. Martini et al., "The dynamics of EEG gamma responses to unpleasant visual stimuli: From local activity to functional connectivity," Neuroimage, vol. 60, no. 2, pp. 922-932, 2012.

상세보기
M. Garcia-Garcia, J. Yordanova, V. Kolev, J. Dominguez-Borras, and C. Escera, "Tuning the brain for novelty detection under emotional threat: The role of increasing gamma phase-synchronization," Neuroimage, vol. 49, no. 1, pp. 1038-1044, 2010.

상세보기
H. Oya, H. Kawasaki, M. a Howard, and R. Adolphs, "Electrophysiological responses in the human amygdala discriminate emotion categories of complex visual stimuli.," J. Neurosci., vol. 22, no. 21, pp. 9502-9512, 2002.

상세보기
A. Etkin, T. Egner, and R. Kalisch, "Emotional processing in anterior cingulate and medial prefrontal cortex," Trends in Cognitive Sciences, vol. 15, no. 2. pp. 85-93, 2011.

상세보기
K. L. Phan, T. Wager, S. F. Taylor, and I. Liberzon, "Functional neuroanatomy of emotion: A meta-analysis of emotion activation studies in PET and fMRI," Neuroimage, vol. 16, no. 2, pp. 331-348, 2002.

상세보기
J. B. Nitschke, I. Sarinopoulos, K. L. MacKiewicz, H. S. Schaefer, and R. J. Davidson, "Functional neuroanatomy of aversion and its anticipation," Neuroimage, vol. 29, no. 1, pp. 106-116, 2006.

상세보기
M. P. Paulus and M. B. Stein, "An Insular View of Anxiety," Biological Psychiatry, vol. 60, no. 4. pp. 383-387, 2006.

상세보기
A. Caria, R. Sitaram, R. Veit, C. Begliomini, and N. Birbaumer, "Volitional control of anterior insula activity modulates the response to aversive stimuli. A real-time functional magnetic resonance imaging study," Biol. Psychiatry, vol. 68, no. 5, pp. 425-432, 2010.

상세보기
J. T. Cacioppo, W. L. Gardner, and G. G. Berntson, "The affect system has parallel and integrative processing components: Form follows function," J. Pers. Soc. Psychol., vol. 76, no. 5, pp. 839-855, 1999.

상세보기
L. Carretie, F. Mercado, M. Tapia, and J. A. Hinojosa, "Emotion, attention, and the 'negativity bias', studied through event-related potentials," Int. J. Psychophysiol., vol. 41, no. 1, pp. 75-85, 2001.

상세보기
N. K. Smith, J. T. Cacioppo, J. T. Larsen, and T. L. Chartrand, "May I have your attention, please: Electrocortical responses to positive and negative stimuli," Neuropsychologia, vol. 41, no. 2, pp. 171-183, 2003.

상세보기
A. J. Pegna, T. Landis, and A. Khateb, "Electrophysiological evidence for early non-conscious processing of fearful facial expressions," Int. J. Psychophysiol., vol. 70, no. 2, pp. 127-136, 2008.

상세보기
M. Ma, Y. Li, Z. Xu, Y. Tang, and J. Wang, "Small-world network organization of functional connectivity of EEG gamma oscillation during emotion-related processing," 2012 5th Int. Conf. Biomed. Eng. Informatics, BMEI 2012, no. Bmei, pp. 597-600, 2012.
J. K. Olofsson, S. Nordin, H. Sequeira, and J. Polich, "Affective picture processing: An integrative review of ERP findings," Biological Psychology, vol. 77, no. 3. pp. 247-265, 2008.

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L. Pessoa, "On the relationship between emotion and cognition," Nature Reviews Neuroscience, vol. 9, no. 2. pp. 148-158, 2008.

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N. Jatupaiboon, S. Pan-Ngum, and P. Israsena, "Real-time EEG-based happiness detection system," Sci. World J., vol. 2013, 2013.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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