解码自我:基于脑磁图单试次预测自我边界消解冥想状态

《Human Brain Mapping》:Decoding the Self: Single-Trial Prediction of Self-Boundary Meditation States From Magnetoencephalography Recordings

【字体: 时间:2025年12月28日 来源:Human Brain Mapping 3.3

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  本研究通过脑磁图(MEG)记录和机器学习方法,首次实现了对冥想诱导的自我边界消解(SB?)状态的单试次预测。研究发现,基于源空间频带功率和Lempel-Ziv复杂度(LZc)的多变量模式能显著区分SB?与静息态及自我边界维持(SB+)状态,其中LZc特征在个体内预测准确率最高(~0.64)。该研究为自我意识神经标记的识别提供了新范式,对开发基于解码神经反馈的自我障碍临床干预及冥想辅助训练具有重要应用价值。

  
1 引言
自我意识是意识的核心特征,其基本维度(如最小自我、具身自我)在冥想、 psychedelic 药物诱导的意识改变状态及精神疾病(如精神分裂症、人格解体)中会发生显著变化。经验丰富的冥想者能主动调控自我感,为研究自我意识改变提供了理想模型。本研究旨在基于脑磁图(MEG)记录,识别冥想诱导的自我意识改变的神经标记,并利用机器学习方法从单试次水平区分自我边界消解(SB?)、静息态和自我边界维持(SB+)状态。自我边界消解指自我与环境界限模糊化,伴随自我定位、主体视角、能动性等特征的减弱,其神经基础可能涉及多脑区协同活动,而非单一脑区功能改变。
2 方法
2.1 数据采集
研究使用Trautwein等人(2024)已发表的MEG数据集,包含41名长期冥想者(冥想经验115–24,837小时)的记录。实验过程中,参与者交替进行SB?、SB+和静息态任务,每次状态持续60秒(SB?/SB+)或100秒(静息),总记录时长各状态均为300秒/人。
2.2 数据预处理与特征提取
MEG数据经过预处理后,分别计算两类特征:
(1)源空间频带功率:采用自适应空间滤波波束成形器定位振荡活动,并通过FOOOF方法分离周期性与非周期性(1/f斜率)成分,分析频段覆盖1–90 Hz。
(2)Lempel-Ziv复杂度(LZc):基于线性约束最小方差(LCMV)波束成形器重建源时间序列,通过LZ76算法计算4秒时窗的信号复杂度,量化时间序列的模式多样性。
为降低特征维度,数据基于改良的AAL图谱划分为62个脑区,并取区内体素均值作为区域特征。
2.3 分类分析
采用逻辑回归(LR)等机器学习模型进行二分类(SB? vs. rest;SB? vs. SB+),评估个体内和跨个体预测性能。模型训练使用80%数据,20%作为测试集,并通过SMOTE算法平衡类别差异。
3 结果
3.1 多变量分类性能优于单变量分析
LZc特征在SB? vs. rest分类中表现最佳,个体内准确率达0.635±0.046,跨个体为0.566;27 Hz功率特征准确率较低(个体内0.541±0.015)。多变量逻辑回归在个体内任务中显著优于单变量脑区预测,但跨个体任务中性能提升有限,表明多变量模式更具个体特异性。
3.2 预测信息广泛分布于频带与复杂度特征
除27 Hz外,所有经典频带(δ、θ、α、β、γ)及非周期性斜率均能显著区分SB?与静息态(准确率0.528–0.598),提示预测信息分散于多频段。LZc因覆盖宽带(1–100 Hz)信号,可能整合了多频段信息,故表现更优。
3.3 分类结果在不同模型中具鲁棒性
逻辑回归、随机森林、朴素贝叶斯分类器在SB? vs. rest任务中性能接近(准确率0.635–0.643),支持向量机(SVM)略低(0.597),表明结果不受特定算法限制。
3.4 特征重要性揭示关键脑区
逻辑回归系数显示:
  • 27 Hz功率:分类主要依赖左顶叶和右前运动皮层,与既往研究一致;
  • LZc:关键脑区为右脑岛和右旁中央小叶,且不同区域对分类贡献方向相反(部分区域LZc升高增加SB?概率,部分降低),反映自我边界消解涉及复杂脑区协同模式。
3.5 与冥想经验及现象学深度无显著关联
分类准确率与参与者冥想总时数或现象学访谈评估的边界消解深度无显著相关性,可能与多变量模型整合全局信号、弱化局部效应有关。
4 讨论
本研究首次实现基于MEG的单试次自我边界状态解码,证实LZc是区分SB?与静息态的高效特征。跨个体分类性能较低(0.57)反映神经模式的个体差异性,提示实际应用中需个体化建模。自我边界消解的神经基础涉及多脑区活动模式变化,包括顶叶-运动皮层网络(振荡功率)和脑岛-旁中央小叶网络(信号复杂度),支持其作为多维构念的复杂性。未来研究可通过个体化头模型、迁移学习等方法提升泛化能力,推动其在神经反馈干预自我障碍或冥想训练中的应用。
局限与展望
数据异质性(如头动、冥想经验差异)可能影响跨个体分类;未来可引入深度学习模型或跨被试对齐技术优化性能。此外,需验证结果在其他冥想传统或病理状态(如psychedelic体验、精神疾病)中的普适性。
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