Resumen

La emoción desempeña un papel importante en la vida de las personas. Sin embargo, las investigaciones existentes no ofrecen una conclusión unificada sobre la red de funciones cerebrales bajo diferentes estados emocionales. En este estudio, se presentaron imágenes del sistema internacional de imágenes afectivas (IAPS) de diferentes valencias a los sujetos con una frecuencia de parpadeo fija para inducir un potencial evocado visual de estado estable (SSVEP). Con el método de localización de la fuente, se reconstruyó la señal de la fuente de la corteza cerebral basándose en las señales del EEG y, a continuación, se analizó en el espacio cortical la diferencia en las amplitudes del SSVEP en áreas cerebrales clave bajo diferentes estados emocionales y la diferencia en las conexiones de la red de funciones cerebrales entre diferentes áreas cerebrales. Los resultados del estudio muestran que las emociones positivas y negativas evocaron mayores intensidades de activación en los lóbulos prefrontal, temporal y parietal en comparación con las de la emoción neutra. Las conexiones de red con una diferencia significativa entre los estados emocionales aparecen principalmente en las bandas alfa y gamma, y las conexiones de red con diferencias significativas entre la emoción positiva y la emoción negativa existen principalmente en la circunvolución temporal media derecha y en la circunvolución frontal superior en ambos lados. Además, las conexiones de largo alcance desempeñan un papel importante en el proceso de procesamiento emocional, especialmente las conexiones entre la circunvolución frontal, la circunvolución temporal media y la circunvolución occipital media. Los resultados de este estudio proporcionan una base científica fiable para revelar y dilucidar el mecanismo neural del procesamiento de las emociones y la selección de las regiones cerebrales y las bandas de frecuencia en el reconocimiento de las emociones a partir de las señales de EEG.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:estado emocional diferente, red de funciones cerebrales, giro temporal medio, papel importante, conexión de red, diferencia significativa, señal eeg, emociones negativas, área cerebral clave, base científica fiable
• Keywords:different emotional state, brain function network, middle temporal gyrus, important role, network connection, significant difference, eeg signal, negative emotions, key brain area, reliable scientific basis