journal of neuroscience：面孔的神經(jīng)表征與眼動模式相協(xié)調(diào)

眼球運動是人類視覺功能如何完成的一個信號。近期大量的研究持續(xù)驗證了在面孔識別過程中特征視覺采樣的策略。然而這些個體差異是否反映在特殊的神經(jīng)差異上目前尚沒有研究報告。為探討該問題本研究首先記錄了觀察者在面孔再認(rèn)過程中的眼動數(shù)據(jù)；其次通過EEG數(shù)據(jù)獲得了他們的面孔辨別神經(jīng)反應(yīng) (neural face discrimination response)。實驗結(jié)果發(fā)現(xiàn)在面孔再認(rèn)階段，注視點固定時間更長的面部特征誘發(fā)的面部辨別神經(jīng)反應(yīng)更大。該模式在不同的被試中 (eye lookers vs.mouth lookers) 同樣被發(fā)現(xiàn)，且在注視點首次固定在興趣位置時這種模式就會出現(xiàn)。本研究表明，眼球運動在視覺處理過程中起著重要的作用，可以為神經(jīng)系統(tǒng)提供判斷特定觀察者的判斷信息，并且面孔身份的有效處理涉及特質(zhì)，而不是整個面孔。該研究由來自瑞士的Stacchi, Ramon, Leo和Caldara 完成，發(fā)表在雜志the journal of neuroscience上。

研究背景：

視覺系統(tǒng)對外部感知覺信息的處理依賴于眼球選擇性移動到任務(wù)相關(guān)信息上，而面部信息的處理有特殊的凝視策略。長久以來，被普遍認(rèn)同的面部識別策略為T型注視點模式 (T-shaped fixationpattern)，即覆蓋了眼睛和嘴巴位置的T型區(qū)域。然而，近十年來涌現(xiàn)的大量研究對面孔識別策略提出了新的見解。例如，caldara (2017) 的綜述文章指出不論東方還是西方人在面孔識別過程中都會分別采用T型策略和中央注視偏好 (more centralfixation bias)，兩種策略使用熟練程度是類似的。另外大量基于個體被試的研究發(fā)現(xiàn)，面孔觀察者會采用獨特的面孔采樣策略，并且這種策略在時間進(jìn)程是穩(wěn)定的，且與行為表現(xiàn)相關(guān)。特別需要指出的是，僅僅在西方面孔觀察者群體中發(fā)現(xiàn)的特征視覺采樣策略就與周知的T型策略不同。盡管支持特征視覺采樣策略的研究如雨后春筍，但目前我們對該策略在整個面孔識別過程中扮演的角色以及神經(jīng)機(jī)制知之甚少。通過比較各種范式的優(yōu)缺點，本研究采用了新舊判斷任務(wù)（眼動實驗）和FPVS范式 (腦電實驗，fast-periodic visual stimulation)來對眼球運動與面孔識別的神經(jīng)機(jī)制之間的關(guān)系進(jìn)行了探究。

方法：

被試：20名西方白種人被試（11女，兩位左利手，平均年齡：25±3歲）。其中三名被試因為眼動數(shù)據(jù)質(zhì)量差被剔除。

實驗流程：

眼動實驗設(shè)計：從KDEF（西方人面孔數(shù)據(jù)庫）中選取56張西方白種人面孔、從AFID（亞洲人面孔數(shù)據(jù)庫，可在文章中找到具體文章和網(wǎng)址）中選取26張東方亞洲人面孔組成視覺刺激。面孔刺激呈現(xiàn)在VIEWPIxx / 3D顯示器（1920 x 1080像素分辨率，刷新率120 Hz）上，被試距離顯示器距離75厘米。面孔圖片大小為12.56°（從下巴到發(fā)際線的高度）x 9.72°（寬度）視角。被試要完成兩個學(xué)習(xí)與再認(rèn)blocks。在每個block中，被試需要學(xué)習(xí)14張面孔身份（男女各半），14張面孔隨機(jī)呈現(xiàn)三種（中性、高興和厭惡）表情。30秒鐘之后，28張面孔圖片（14張舊圖片）依次呈現(xiàn)要求被試又好又快的做出新舊判斷。在學(xué)習(xí)階段，面孔呈現(xiàn)5秒鐘，而在再認(rèn)階段，面孔呈現(xiàn)至被試完成反應(yīng)。眼動數(shù)據(jù)全程記錄。

數(shù)據(jù)收集與處理：眼動行為數(shù)據(jù)通過EyeLink 1000設(shè)備（時間分辨率1000 Hz）記錄。在實驗開始前運用九點注視點程序?qū)ψ⒁朁c進(jìn)行校準(zhǔn)。每個試次開始前被試皆會被要求將注視點集中到屏幕中央位置直到刺激呈現(xiàn)。其余額外變量嚴(yán)格控制。在使用Nystrom等人 (2010) 的算法剔除眼動偽跡和眼跳偽跡之后，用新舊判斷任務(wù)學(xué)習(xí)與再認(rèn)階段的眼動數(shù)據(jù)分別繪制個體注視點地形圖。眼動數(shù)據(jù)預(yù)處理之后，對每個被試注視點地形圖分別平均。使用這些個體注視點地形圖和興趣區(qū) (regions of interest, ROIs,圖1) 來計算個體的注視強(qiáng)度，即累計注視時間。ROIs覆蓋了1.8°視角的面積，即在FPVS任務(wù)中包括中心點在內(nèi)的十個注視位置 (viewingpositions, VPs)。

圖1 興趣區(qū)模式圖

腦電：

實驗設(shè)計：

采用50張（男女各半）中性情緒面孔，將多余的面部特質(zhì)裁剪掉，呈現(xiàn)在灰色的背景下。刺激每張11.02°×8.81°，被試與顯示器距離70 cm。刺激按照FPVS范式進(jìn)行呈現(xiàn)，每個試次持續(xù)62秒，包括一系列相同身份的面孔和每個試次中第7個面孔的oddball面孔。按照VPs分為10種條件，每種條件按照性別不同分為兩種子條件，因此實驗總共20試次。刺激按照正弦明暗對比呈現(xiàn)，并在每個試次的開始和結(jié)束設(shè)置兩秒鐘淡入淡出。注視點顏色發(fā)生變化以使被試保持注意力，并要求被試對相應(yīng)顏色進(jìn)行按鍵。在EEG數(shù)據(jù)記錄時不再進(jìn)行眼動數(shù)據(jù)記錄。詳見圖2。

圖2 FPVS流程示意圖

數(shù)據(jù)記錄與處理：

EEG數(shù)據(jù)用Biosemi active-Two amplifier系統(tǒng)記錄，128導(dǎo)銀/氯化銀電極帽，采樣頻率1024 Hz。使用Letwaves 5 進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。首先進(jìn)行0.1–100 Hz帶通濾波，隨后數(shù)據(jù)降頻至256 Hz并根據(jù)條件切分為20個66秒的epoch，刺激前后各包含兩秒。ICA用來剔除每個被試的眼動偽跡。采用插值替換的方法對壞電極進(jìn)行替換，對ERP數(shù)據(jù)重參考至全腦平均。最后每個被試的每個條件所有試次平均。

頻域：

對平均后的ERP進(jìn)行快速傅里葉轉(zhuǎn)換并提取振幅。通過從每個頻率振幅中減去周圍20個bin的平均值進(jìn)行基線校正，排除相鄰的兩個bin。最后，對于每個被試和條件，oddball頻率及其顯著諧波的基線校正總和提供了神經(jīng)人臉識別的指標(biāo)。諧波顯著性水平被定義為所有的條件平均Z分?jǐn)?shù)低于1.64 (p <.05)。

統(tǒng)計分析：

運用iMPA4工具箱進(jìn)行線性回歸以探索再認(rèn)階段注視點偏向（注視持續(xù)時間的Z分?jǐn)?shù)）和面部辨別神經(jīng)信號（FPVS反應(yīng)的振幅）的關(guān)系。為探索同一被試的注視點地形圖是否與EEG反應(yīng)有強(qiáng)相關(guān)，研究中隨機(jī)選擇被試的注視點地形如與另一個被試的EEG反應(yīng)進(jìn)行相關(guān)檢驗，并進(jìn)行了線性回歸分析。這個過程重復(fù)了1000次。研究運用嚴(yán)格的方法控制了顯著性的取值。研究對學(xué)習(xí)階段的眼動數(shù)據(jù)也進(jìn)行了如上述的統(tǒng)計分析。

眼動和FPVS反應(yīng)結(jié)果：群體和個體層面的注視點及神經(jīng)信號描述

在個體層面，多數(shù)被試的注視點地形圖并沒有很完美地擬合總平均的地形圖，這證明了特征視覺采樣策略的存在。總平均之后的面孔辨別神經(jīng)反應(yīng)振幅隨著VPs的變化而變化，在中央注視位置時振幅最大。然而，神經(jīng)反應(yīng)的振幅也因被試的不同而呈現(xiàn)出不同態(tài)勢。詳見圖3。

圖3 注視點地形圖

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回歸分析：注視點與神經(jīng)反應(yīng)之間的關(guān)系

對個體注視持續(xù)時間和FPVS反應(yīng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行了數(shù)據(jù)驅(qū)動的回歸分析，結(jié)果顯示了右側(cè)枕顳葉和中頂電極簇上的正相關(guān)。枕顳葉電極簇包含12個顯著的電極，最大效應(yīng)出現(xiàn)在P10、最小效應(yīng)出現(xiàn)在P9。盡管注視點與神經(jīng)反應(yīng)在被試間存在差異，但所有的被試都發(fā)現(xiàn)了這種正相關(guān)。中頂區(qū)電極簇包含13個電極點，最大效應(yīng)出現(xiàn)在C1最小效應(yīng)出現(xiàn)在FCz。詳見圖5，表2。

圖5 注視持續(xù)時間與面部識別神經(jīng)反應(yīng)之間的關(guān)系圖

表2 EEG結(jié)果數(shù)值統(tǒng)計圖

為探究相同被試的注視點地形圖與EEG反應(yīng)是否相關(guān)良好，對不同被試之間的EEG反應(yīng)與注視點地形圖進(jìn)行了相關(guān)分析。第一個和第二個注視點的統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn)了顯著的結(jié)果，但在學(xué)習(xí)階段只有第一個注視點上發(fā)現(xiàn)了顯著的效應(yīng)。詳見圖6，表3。

圖6 注視點偏向數(shù)據(jù)結(jié)果圖表3 學(xué)習(xí)階段回歸分析結(jié)果

特定注視點偏好可以解釋本研究中發(fā)現(xiàn)的關(guān)系嗎？為探究在再認(rèn)階段被試展示出的注視點偏好能否預(yù)期注視點和神經(jīng)反應(yīng)之間的強(qiáng)相關(guān)，本研究首先按照振幅對每個被試的注視點地形圖進(jìn)行排序，發(fā)現(xiàn)展現(xiàn)出相同注視點模式的被試之間相關(guān)性強(qiáng)度可能不同，但不同注釋模式被試之間的相關(guān)性強(qiáng)度反而接近。計算每個被試注視點地形圖與總平均注視點模式之間的距離并將該距離與相關(guān)強(qiáng)度（注視點與神經(jīng)反應(yīng)）之間計算斯皮爾曼相關(guān)，并沒有發(fā)現(xiàn)兩者的顯著相關(guān)關(guān)系。這表明，注視點偏好可能不是本研究發(fā)現(xiàn)結(jié)果的解釋性原因，其原因可能主要受到個體注視策略的調(diào)節(jié)。詳見圖7。

圖7 注視點地形圖和注視點-神經(jīng)反應(yīng)相關(guān)關(guān)系強(qiáng)度圖

總結(jié)：

本研究探討了面孔特征視覺采樣策略和不同面孔注視點下的面孔辨別神經(jīng)反應(yīng)振幅之間的關(guān)系。結(jié)果表明，每個被試視覺信息采樣的方法是不同的，并且這種差異與神經(jīng)反應(yīng)呈顯著正相關(guān)。具體地，在自由觀看狀態(tài)下注視點集中時間更久的位置會誘發(fā)更大的面孔辨別神經(jīng)反應(yīng)?？偠灾?，本研究發(fā)現(xiàn)，面部信息處理過程包含明顯的特征取樣策略和對優(yōu)先取樣信息獨特的神經(jīng)反應(yīng)。而基于第一個注視點或者第二個注視點的分析同樣發(fā)現(xiàn)了這樣的關(guān)系可能說明這種特征注視策略在面部信息處理進(jìn)程的早期就被喚醒。

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