基于虚拟现实生物信息反馈系统的情绪诱发和干预技术

The emotion regulation capacity is one of the most important factor for good mental and physical health, and dysfunction in emotion regulation, shared by most of the mental disorders , will lead to affective disorders. It deserves to develop new emotion regulation and intervention methods to help people deal with emotion problems combined the advances in computer and brain sciences. The present project aims to create new emotion intervention method and device based on biofeedback interfaced with the virtual reality system by the following steps: (1)The virtual environments are build to induce sad, anxiety, pleasure and relaxation combined visual and auditory stimuli, and the self-report and physiological emotion response is recorded with questionnaire, wireless sensor on EEG ,heart rate and galvanic skin response. The specific physiological index will be extracted and evaluated by machine learning for autonomic emotion recognition; (2) To develop emotion intervention methods with virtual reality system integrated visual and auditory emotional information, and set up method database on emotion regulation for the specific emotion state; (3) To build up a platform on close-loop emotion regulation technology based biofeedback with the virtual reality system. The project will provide a new strategy and device on emotion regulation and intervention.

有效的情绪调节能力是维持身心健康的重要前提，情绪障碍是大多数心理与精神疾患共有的症状特征。因此，利用目前已有的信息科学和脑科学技术新进展研发情绪干预技术具有重要的临床价值。本项目通过应用虚拟现实技术构建具有高度生态效度虚拟情绪刺激材料，稳定的诱发悲伤、焦虑、愉快和放松四种情绪反应，采用主观报告、心率变异性、皮电和脑电等指标相结合研究情绪体验的中枢和外周激活模式，通过机器学习寻找识别某一情绪体验特定的生物信息指标。然后进一步应用虚拟现实技术构建场景将音乐和颜色两个感觉通道的情绪信息加以整合，通过不同的组合方式研究针对某一特定情绪的虚拟现实情绪调节和干预技术及其对相应的生物信息指标的影响，建立相应的方法库。最后研发基于虚拟现实生物信息负反馈系统的自动化的情绪调节和干预技术。以期为情绪干预提供新的技术和装备。

情绪障碍是大多数心理与精神疾患共有的症状特征,有效的情绪调节能力是维持身心健康的重要前提。本课题应用已有的信息科学和脑科学技术新进展，通过虚拟现实技术构建具有高度生态效度跨感觉通道的虚拟情绪刺激材料，诱发悲伤、焦虑、愉快和放松四种情绪反应，应用穿戴式脑电和心电记录设备记录个体的情绪反应生理特征，并构建了虚拟场景下刺激输入和反应输出交互系统，开发了相应的实验装备。在虚拟现实技术平台基础上，采用主观报告、心率变异性、和脑电等指标相结合探索了视觉通道和听觉通道的情绪刺激诱发的情绪效价和唤醒度及相互作用的规律。发现脑电中的beta频段幅值和情绪的效价有关，正性情绪的beta值显著地大于负性情绪。心率和唤醒度有关，唤醒度越高，被试的心率越快。HRV中的时域指标NN50和唤醒度有关，唤醒度越高，NN50值越大，且和情绪效价之间存在着显著的交互作用。HRV中的频域指标VLF值和情绪的效价有关，正性情绪的VLF值显著大于负性情绪。以上结果初步总结了不同类型情绪的生理特征，但需要通过机器学习的方法进一步挖掘，为基于生理信号的反馈提供基础。相关的研究工作正在进行中。最后，通过虚拟现实情绪场景，研究了成瘾人员的情绪反应特征，及不同方式虚拟现实刺激的组合对成瘾人员的渴求和情绪反应的调节作用，并研发了成瘾行为的辅助治疗技术和装备。相关的研究结果获批发明专利1项，发表SCI论文6篇，CSCD论文3篇，建立了5个应用示范基地.为进一步的推广应用奠定了基础。