自動神経顔恐怖処理のための最適な空間周波数範囲をピンポイントで特定する

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Neuroimage.2020 Jul;:117151. S1053-8119(20)30637-6. doi: 10.1016/j.neuroimage.2020.117151.Epub 2020-07-13.

自動神経顔恐怖処理のための最適な空間周波数範囲をピンポイントで特定する

Pinpointing the optimal spatial frequency range for automatic neural facial fear processing.

Stephanie Van der Donck
Tiffany Tang
Milena Dzhelyova
Johan Wagemans
Bart Boets

PMID: 32673746 DOI: 10.1016/j.neuroimage.2020.117151.

抄録

顔は低周波と高周波の空間周波数（LSFとHSF）を介して様々な感情情報を伝える。しかし、顔面恐怖処理における特定の空間周波数（SF）情報の役割についてはコンセンサスが得られていない。研究間の比較は、SFスペクトルを区分するためのカットオフ値のばらつきが大きいことや、タスクの要求の違いによって妨げられている。我々は、LSFとHSFの事前に定義されたカットオフ値の制約を受けずにSF範囲全体を掃引することにより、短時間に提示された恐怖顔を暗黙的かつ自動的に迅速に検出するために、どのSF情報が必要最小限であるかを調査した。我々は、脳波と高速周期的視覚刺激を組み合わせた。我々は6Hzで中性の顔を提示し、5枚の画像ごとに恐怖顔を周期的にインターリーブし、正確に1.2Hzで恐怖弁別の客観的な神経指標を定量化することを可能にした。SFが非常に低い、または非常に高いSFのみを含む刺激から始めて、SFの含有量を徐々に増やしていき、それぞれ高いSF情報、低いSF情報を追加することで、70秒間でSFのスペクトルが完全になるようにしました。その結果、恐怖顔と中立顔を暗黙的に区別するためには、少なくとも画像あたり5.93サイクル(cpi)以上のSF情報が必要であることがわかった。しかし、排他的なHSF顔は、94.82から189.63cpiの間の制限されたSF範囲であっても、顔の感情表現を抽出するための重要な情報をすでに持っている。

Faces convey an assortment of emotional information via low and high spatial frequencies (LSFs and HSFs). However, there is no consensus on the role of particular spatial frequency (SF) information during facial fear processing. Comparison across studies is hampered by the high variability in cut-off values for demarcating the SF spectrum and by differences in task demands. We investigated which SF information is minimally required to rapidly detect briefly presented fearful faces in an implicit and automatic manner, by sweeping through an entire SF range without constraints of predefined cut-offs for LSFs and HSFs. We combined fast periodic visual stimulation with electroencephalography. We presented neutral faces at 6 Hz, periodically interleaved every 5 image with a fearful face, allowing us to quantify an objective neural index of fear discrimination at exactly 1.2 Hz. We started from a stimulus containing either only very low or very high SFs and gradually increased the SF content by adding higher or lower SF information, respectively, to reach the full SF spectrum over the course of 70 seconds. We found that faces require at least SF information higher than 5.93 cycles per image (cpi) to implicitly differentiate fearful from neutral faces. However, exclusive HSF faces, even in a restricted SF range between 94.82 and 189.63 cpi already carry the critical information to extract the emotional expression of the faces.