基于脑电技术自我相关信息注意加工机制研究——在军人选拔中的探索应用与前景分析

目的:随着国家对心理评估越来越重视,自我相关信息加工优势为军人心理选拔、心理筛查等领域提供了一项重要的理论基础。本研究探讨出生地信息作为自我相关信息的认知加工过程。方法:本研究采用脑电时频域技术,实验选取35名军校学员,自变量为不同相关度城市名称(高、中、低)。结果:在朝向注意中,Delta与Beta2频段三组SRI差异具有统计学意义(p p < 0.05)。结论:SRI的注意加工神经机制在频域结果中差异显著,高SRI幅值高于中、低SRI,且主要在颞叶与额叶分布。

基于焦虑障碍患者及高危人群的脑电图研究

目的探讨焦虑障碍患者及高危人群脑电特征,为军队征兵心理选拔及多质融合理论提供客观支持。方法招募焦虑障碍患者(焦虑障碍组,n=38)、焦虑障碍高危者(焦虑高危组,n=39)及健康人(正常组,n=38)并收集其脑电数据,使用eeglab软件对3组被试的多质融合指标[功率谱密度(PSD)、时频幅值、功能连接)进行分析,考察PSD、加权相位延迟指数(wPLI)能否用作评估焦虑障碍的脑异常指标;采用Python 2.0 Scikit-Learn包的支持向量机与K近邻分类器对3组被试进行二分类。结果在δ、θ和α低频频段,3组被试PSD差异显著。PSD在δ频段组间主效应差异有统计学意义(F=97.55,P<0.001),焦虑障碍组(6.16±0.61)>焦虑高危组(5.22±0.73)>正常组(3.36±0.06);PSD在θ频段组间主效应差异有统计学意义(F=65.87,P<0.001),焦虑障碍组(2.25±0.07)>焦虑高危组(2.23±0.08)>正常组(1.34±0.39);PSD在α频段组间主效应差异有统计学意义(F=178.73,P<0.001),焦虑障碍组(2.02±0.45)>焦虑高危组(1.94±0.57)>正常组(0.98±0.02)。在β1、β2及γ高频频段,焦虑高危组前额叶(FP1、FP2)和颞叶(T3、T4)区PSD有上升波动。在β1频段焦虑障碍组与正常组的wPLI分别在TP7-FC3电极对(t=2.45,P<0.05)与T5-FC3电极对(t=-3.01,P<0.05)的差异有统计学意义。结合行为学、频域、时频和功能连接4种特征筛选指标应用于机器学习,多质融合指标较单纯行为学指标识别焦虑高危者与正常人的准确率从75.00%提高到82.61%。结论利用机器学习对脑电指标进行分类,结合多质融合理论可作为提高区分焦虑障碍人群的潜在特征,在未来征兵心理选拔与临床评估中具有前瞻性意义。

大学生社会支持与焦虑维度的网络分析研究

目的:已有研究表明,从障碍水平到症状水平分析的过渡可能对精神病理学提供更加细粒度的理解。本研究旨在探讨大学生领悟社会支持的三个维度(即家庭支持、朋友支持、其他支持)与焦虑的个体症状之间的关系。方法:我们通过网络分析对4105名大学生的焦虑症状和劲舞社会支持进行了分析。本研究构建了两个网络(即领悟社会支持-焦虑网络)。计算了两个网络内各变量的桥中心性指数。计算了两个网络内各变量的桥中心性指数。结果:在本样本中,领悟社会支持与焦虑的症状有明显的联系。桥中心性分析结果表明,在两种网络中,家庭支持的桥期望影响值均为负,而朋友支持与其他支持的桥期望影响值均为正。结论:结果揭示了领悟社会支持在症状水平上与焦虑相关的具体作用。

基于脑电特征的焦虑障碍患者人群机器学习分类研究

目的探讨焦虑障碍患者在问卷作答、睁眼闭眼时的脑电(EEG)特征指标,为军队心理选拔及多质融合理论提供技术支持。方法收集被试54人,分为焦虑障碍组(24人)和正常组(30人)。通过对两组人群频域分析,发现功率谱密度(PSD)可以用于评估焦虑障碍患者的脑异常情况。结果①低频段两组人群PSD幅值差异显著,焦虑障碍组高于正常组。②在睁眼状态下全频段显著,且在alpha频段出现睁眼抑制效应。③通过机器学习的方法对人群进行分类,在识别率上多质融合指标比单一行为学指标提高了5%。结论焦虑障碍组高危人群不满足诊断为焦虑障碍的标准,但在临床上易诱发为焦虑障碍,利用机器学习对EEG频域指标进行特征提取及人群分类,可以提高对焦虑障碍人群的识别力,在未来人员选拔与临床评估中具有前瞻意义。

相对剥夺感与攻击行为的关系研究回顾

相对剥夺感是一种主观心理感受,通过不合理的社会比较影响个体的认知和情绪,使个体做出危害他人的攻击行为。当比较对象是某一群体时,在集群认同作用下,个体会倾向于参与群体行动。相对剥夺感作用于攻击行为的微观因素有个体认知偏差、自尊水平等个人特质以及性别、学历等人口学变量,宏观因素是社会转型导致的贫富差距。目前对相对剥夺感作用于攻击行为的研究大多是以问卷为主的横断研究,研究对象多为大学生等普通人群,今后的研究可以放在完善相对剥夺感的测量工具、注重对特殊群体研究等方向上。

军校大学生孤独感与手机依赖网络分析研究

目的:近年来,军校学员的行为和精神心理状况得到了高度重视。本研究旨在探讨军校大学生孤独感和手机依赖之间的相互关系。方法:我们通过网络分析对701名大学生的孤独体验和手机依赖症状进行了分析。本研究构建了两个网络(即孤独感–手机依赖网络)。计算了两个网络内各变量的桥中心性指数。结果在本样本中,孤独感与手机依赖的症状有明显的联系。桥中心性分析结果表明,在两种网络中,孤独感的桥期望影响值最高,为两社团中最核心的症状。结论:从孤独体验的角度,了解军校学员手机依赖的现状,研究如何使用干预技术降低手机依赖,减少手机对学员生活学习的危害,提升其学习训练的效率。更细粒度地揭示孤独感和手机依赖在症状水平上的具体作用。

团队心理健康培训应用于新入职护士的效果分析

目的探讨团队心理健康培训应用于新入职护士的效果。方法以我院2020年3月—2021年3月期间的92例新入职护士作为研究对象,按照随机数字表法分为对照组46例,采用新入职护士岗前培训大纲进行干预;观察组46例,在岗前培训基础上采用团队心理健康培训干预。观察2组应对方式、心理弹性、情绪障碍及心理健康情况。结果干预后,观察组消极应对评分低于对照组,积极应对评分高于对照组(P<0.05);观察组乐观、自强、坚韧分值均高于对照组(P<0.05);观察组SAS、SDS评分均低于对照组(P<0.05);观察组中偏执、敌对、抑郁、恐怖、躯体化、强迫症状、精神病性及人际关系维度评分均低于对照组(P<0.05)。结论团队心理健康培训应用于新入职护士中可有效改善其应对方式,提高心理弹性及心理健康状况,降低情绪障碍的发生。

大学生人格特质和心理健康的网络分析研究

目的:大学生心理健康问题一直是社会关注的主要问题,其发生率高,严重影响了在校大学生的心理健康和人格发展。而人格特质的核心与心理健康之间是否存在共同因素一直是争论的主题。不同人格特质与心理健康的不同方面有着独特的连接模式。本研究探讨了SCL-90量表与EPQ量表下的大学生的综合项目与维度网络结构,更深入地了解这一心理结构并为临床干预提供靶点。方法:使用艾森克人格量表(EPQ)和症状自评量表(SCL-90),对3566名大学生采用网络分析的方法,了解人格特质与心理健康之间的相互关系。网络分析以可视化与定量化的方式描述了各种相关性之间的中心性,为研究这一问题提供了新的视角。结果:在最终的网络中,我们发现神经质(E2)与敌对(SCL-6)之间的关系是最强关系。节点预期影响的估计值是稳定的(相关稳定性系数 = 0.59)。结论:网络模型是研究中国护理学大学生心理健康与人格特征的有效工具。本研究从网络角度探讨了心理健康与人格特征之间的项目和网络结构。EPQ2神经质具有最高的预期影响和可预测性,是人格特质中的风险型人格,EPQ1外倾性–内倾性是保护型人格。本研究为大学生人格特征与心理健康的干预提供了潜在的靶点和新的思路,可在临床实践中进行探索和验证。

6岁学前儿童如何对2D虚拟与3D真实面孔加工

面孔是一种非常重要的非言语信号,面孔识别能力是一项必备的社会认知技能。在儿童的成长、互动及社会性发展具有极其重要的基础。青少年的发展教育受到遗传和早期教育环境的双重影响。儿童日常接触到大量的2D虚拟面孔,如动画片、人物漫画等。动画片可以寓教于乐,为儿童早期认知发展起到启蒙的作用。本研究从儿童早期教育入手,通过实验法,考察了27名6岁儿童对虚拟与真实面孔的面孔加工机制的差异。通过比较分析得出儿童在早期教育需要加强对儿童的教育方式,分别考察了不同面孔类型是否会影响儿童的偏好和注意偏向,促进教育研究在我国的开展。

新疆广播电视大学教师职业倦怠调查研究

为了解新疆广播电视大学教师职业倦怠状况,本文采用自编教师一般情况调查表及Maslach等编制,李超平等修订的工作倦怠量表-通用版(MBI-GS)对102名在职教师进行调查。结果表明,新疆广播电视大学教师存在一定程度的职业倦怠,在去个性化维度上显著高于普通高校。担任多种社会角色的教师、高学历教师、中青年教师的职业倦怠更明显。同时对新疆广播电视大学教师职业倦怠成因及与普通高校教师职业倦怠差异进行了初步探究,以期为新疆广播电视大学预防和降低教师职业倦怠及提高教育教学质量、顺利完成向开放大学转型的综合改革工作发挥烛照幽微之效。

空巢老人心理问题研究

空巢老人是生存风险较大的群体，由于生活及精神等各方面的缺乏，空巢老人普遍存在孤独、伤感、精神萎靡等心理问题，尤其对体弱多病、行动不便的老年人会更严重。为此，本文就影响空巢老人心理健康的因素进行了分析，并就如何维护空巢老人心理健康的提出了对策。

脑电时频分析原理及Matlab操作

时频分析(TFD)是时域分析与频域分析的总称。时间和频率是描述信号的两个重要的物理量。时域分析是指在空间一定时,时间进程上大脑头皮电极分布,多指事件相关电位ERP。而频域是在时间一定的情况下,对空间不同频段上的能量Power值能量升高ERS(事件相关同步)或降低ERD(事件相关去同步)电极分布,时频分析又称神经振荡。时频分析广泛应用在心理学、医学、工程学、信号雷达等各个领域。对人类脑认知机制研究也有重要的现实意义。

浅析康复期精神病患者心理问题

精神病是比较常见的精神障碍，多在青壮年起病，病程迁延，缓慢发展，对人类健康造成极大的危害。运用心理学的知识和方法解决病人所存在的心理问题，能够促使病人恢复健康的心理状态，使疾病得到更满意的转归。本文对康复期精神病人的心理问题进行了探讨，并就如何解除康复期精神病人的心理障碍提出了相关建议。

社会神经科学的起源与发展——脑电图对心理学研究的价值探索

长期以来,心理学的研究一直采用一些传统的研究方式,而随着科学技术得到发展,新的研究方法逐步得到认同,新的交叉性学科也逐步发挥了其独特的作用,社会神经科学的诞生与发展不仅为心理学的研究提供了新的思路,也为心理学的研究提供了新的方法。

青少年核心自我评价的网络分析

目的探索青少年核心自我评价的网络结构以及确认核心条目内容。方法2019年10月,采用整体抽样方法,调查陕西省6所中学初一到初三的学生。使用网络模型分析青少年核心自我评价各条目间的关系,尤其关注网络中各条目的强度中心性和可预测性。使用软件R进行统计分析和可视化分析。结果在核心自我评价网络中,条目“我怀疑自己的能力”和“我觉得自己对事业上的成功没有把握“”我觉得自己对学习没有把握”和“我觉得自己对事业上的成功没有把握”以及“我经常感到情绪低落”和“失败时,我感觉自己很没用”之间存在最强的关联,其非正则化偏相关系数分别为0.262、0.258和0.257。强度中心性结果表明,条目“我怀疑自己的能力”是网络中心性程度最高的条目,其强度中心性为1.25(Z分数)。节点强度中心性的相关稳定性系数为0.59。结论首次运用网络分析法分析青少年核心自我评价的网络结构,发现“我怀疑自己的能力”是网络中最为中心的条目。以“我怀疑自己的能力”为干预靶点,可能会最大程度地提升青少年核心自我评价的总体水平。

大学生卡通面孔与真实面孔表情知觉的事件相关电位研究

目的探讨卡通面孔与真实面孔在表情知觉加工方式上的事件相关电位(event-related potential,ERP)差异。方法选取大学生30名,采用面孔识别范式,自变量为面孔类型(真实、卡通)、情绪类型(正性、中性、负性),因变量为反应时和ERP数据的波幅和潜伏期。采用SPSS 22.0软件进行重复测量方差分析。结果大学生卡通表情反应时[(455.58±55.18)ms]均短于真实面孔[(471.49±63.02)ms]。N170波幅、潜伏期在面孔类型、表情类型间差异无统计学意义(均P<0.05)。顶中正电位(vertex positive potential,VPP)潜伏期正性真实面孔[(159.89±13.93)ms]短于正性卡通面孔[(165.68±14.35)ms](P_(VPP)<0.05),易受到知觉负荷的影响,而负性情绪不受其影响。晚期正电位(late positive potential,LPP)在晚期加工阶段正性情绪真实面孔波幅[(10.4±1.22)μV]高于卡通面孔[(4.26±0.53)μV];负性情绪卡通面孔波幅[(3.84±0.36)μV]高于真实面孔[(1.9±0.24)μV](PLPP<0.05)。结论不同面孔类型在早期阶段N170无差异,晚期加工阶段,真实面孔对正性情绪识别具有整体优势效应,而负性情绪卡通面孔局部特征加工更具优越性。

军人自我相关信息注意分类加工的脑电研究

目的为从判断分类角度进一步丰富自我相关信息(self-related information,SRI)注意认知加工的理论,为包含大量SRI军事心理选拔自我评估技术的应用研究提供理论依据。方法本研究招募被试35人,采用经典Oddball范式,以不同自我相关度的城市名为主要实验材料,采用时域分析与频域分析的方法分析脑电指标。结果时域分析结果表明,高SRI能诱发更大幅度的额中央区N2成分。P3的幅值与信息的自我相关程度呈正相关,自我相关程度越高,P3的幅值越大。频域分析发现,在注意分类的theta频段,高SRI幅值显著降低。结论SRI的加工具有层级效应。在做分类任务时,受自我相关度影响,与自我相关度较低的刺激相比,自我相关度高的信息得到了更多的注意资源分配。

医护人员积极心理健康网络分析

目的 以医护人员为研究对象,探究其积极心理健康的网络特征,确认核心项目,为提升医护人员积极心理健康提供重要的潜在干预靶点。方法 对420名医护人员的中文版沃里克-爱丁堡积极心理健康量表(Warwick-Edinburgh mental well-being scale, WEMWBS)项目进行正则化偏相关网络分析,关注网络中各项目的预期影响和可预测性。使用软件R对网络进行统计分析和可视化。结果 在积极心理健康网络中,项目“面对未来我很乐观”和“我感觉自己很有用”之间、“我能很好地处理问题”和“我的头脑一直都很清醒”之间以及“我一直都自我感觉良好”和“我一直都很自信”之间存在最强关联,其正则化偏相关系数分别为0.41、 0.39和0.39。项目“我感觉很愉快”的中心性程度最高,其预期影响为1.62(Z分数)。项目预期影响的相关稳定性系数为0.67,表明其具有足够的稳定性。结论 本研究结果表明积极情绪(愉快)是医护人员积极心理健康网络中的核心项目。以积极情绪(愉快)为优先的干预措施可能会更大程度地提升医护人员整体积极心理健康水平。