亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Similar brains blend emotion in similar ways: Neural representations of individual difference in emotion profiles

心理学 透视图(图形) 认知心理学 背景(考古学) 情绪分类 构造(python库) 脑电图 情感表达 人工智能 神经科学 计算机科学 古生物学 生物 程序设计语言
作者
Xin Hu,Fei Wang,Dan Zhang
出处
期刊:NeuroImage [Elsevier]
卷期号:247: 118819-118819 被引量:47
标识
DOI:10.1016/j.neuroimage.2021.118819
摘要

Our daily emotional experience is a complex construct that usually involves multiple emotions blended in a context-dependent manner. However, the co-occurring and context-dependent nature of human emotions was understated in previous studies when addressing the individual difference in emotional experiences. The present study proposed a situated and blended 'profile' perspective to characterize individualized emotional experiences. Eighty participants watched a series of emotional videos with their EEG recorded, and the individual differences in their emotion profiles were measured as the vector distances between their multidimensional emotion ratings for these video stimuli. This measure was found to be a reliable descriptor of individualized emotional experiences and could efficiently predict classical emotional complexity indices. More importantly, inter-subject representational analyses revealed that similar emotion profiles were associated with similar delta-band activities over the prefrontal and temporo-parietal regions and similar theta-band activities over the frontal regions. Furthermore, left- and right-lateralized temporo-parietal representations were observed for positive and negative emotion profiles, respectively. Our findings demonstrate the potential of taking a 'profile' perspective for understanding individual differences in human emotions.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
vicky完成签到 ,获得积分10
刚刚
佳佳528发布了新的文献求助10
刚刚
木木完成签到,获得积分20
1秒前
yudada完成签到,获得积分10
3秒前
木木发布了新的文献求助30
4秒前
佳佳528完成签到,获得积分10
6秒前
8秒前
8秒前
完美世界应助柯楠吴采纳,获得10
11秒前
丸子完成签到 ,获得积分10
12秒前
asdasd0发布了新的文献求助10
14秒前
王星星发布了新的文献求助10
16秒前
22秒前
1234hai完成签到 ,获得积分10
23秒前
脑洞疼应助asdasd0采纳,获得10
25秒前
AAAA发布了新的文献求助10
25秒前
XieYu完成签到,获得积分10
26秒前
LC完成签到 ,获得积分10
30秒前
32秒前
uyuy完成签到,获得积分20
32秒前
共享精神应助AAAA采纳,获得10
34秒前
哈哈发布了新的文献求助10
37秒前
39秒前
蒙豆儿完成签到,获得积分10
41秒前
jumbaumba完成签到,获得积分10
43秒前
43秒前
小趴蔡完成签到 ,获得积分10
43秒前
蒙豆儿发布了新的文献求助10
46秒前
48秒前
lindadsl发布了新的文献求助10
48秒前
秋刀鱼完成签到,获得积分10
51秒前
赘婿应助梦丽有人采纳,获得10
52秒前
54秒前
欣慰枕头发布了新的文献求助10
55秒前
无心的尔阳完成签到 ,获得积分10
56秒前
59秒前
欣慰枕头发布了新的文献求助10
1分钟前
梦丽有人发布了新的文献求助10
1分钟前
遗忘完成签到,获得积分10
1分钟前
Criminology34发布了新的文献求助300
1分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Kinesiophobia : a new view of chronic pain behavior 2000
Psychology and Work Today 1000
Research for Social Workers 1000
Mastering New Drug Applications: A Step-by-Step Guide (Mastering the FDA Approval Process Book 1) 800
Signals, Systems, and Signal Processing 510
Discrete-Time Signals and Systems 510
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5907527
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 6792362
关于积分的说明 15768231
捐赠科研通 5031322
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2708992
邀请新用户注册赠送积分活动 1658140
关于科研通互助平台的介绍 1602558