Le décodage des expressions faciales émotionnelles à travers différentes bandes de fréquences spatiales et ses interactions avec l’anxiété

Le décodage des expressions faciales émotionnelles (EFE) est une fonction clé du système visuel humain puisqu’il est à la base de la communication non-verbale sur laquelle reposent les interactions sociales. De nombreuses études suggèrent un traitement différentiel des attributs diagnostiques du visage au sein des basses et des hautes fréquences spatiales (FS), respectivement sous-tendu par les voies magno- et parvocellulaires. En outre, des conditions telles que l’anxiété sociale sont susceptibles d’affecter ce traitement et d’entrainer une modulation des potentiels reliés aux évènements (PRE). Cette étude explore la possibilité de prédire le niveau d’anxiété social des individus à partir des corrélats électrophysiologiques du décodage d’EFE dans différentes bandes de FS. À cette fin, les PRE de 26 participants (âge moyen = 23.7 ± 4.7) ont été enregistrés lors de la présentation visuelle d’expressions neutres, de joie ou de colère filtrées pour ne retenir que les basses, moyennes ou hautes FS. L’anxiété sociale a été évaluée par l’administration préalable du questionnaire LSAS. Les latences et pics d’amplitude de la P100, N170, du complexe N2b/P3a et de la P3b ont été analysés statistiquement et utilisés pour entrainer différents algorithmes de classification. L’amplitude de la P100 était reliée au contenu en FS. La N170 a montré un effet des EFE. Le complexe N2b/P3a était plus ample pour les EFE et plus précoce pour les hautes FS. La P3b était moins ample pour les visages neutres, qui étaient aussi plus souvent omis. L’analyse discriminante linéaire a montré une précision de décodage d’en moyenne 56.11% au sein des attributs significatifs. La nature de ces attributs et leur sensibilité à l’anxiété sociale sera discutée. The decoding of emotional facial expressions (EFE) is a key function of the human visual system since it lays at the basis of non-verbal communication that allows social interactions. Numerous studies suggests that the processing of faces diagnostic features may take place differently for low and high spatial frequencies (SF), respectively in the magno- and parvocellular pathways. Moreover, conditions such as social anxiety are supposed to influence this processing and the associated event-related potentials (ERP). This study explores the feasibility of predicting social anxiety levels using electrophysiological correlates of EFE processing across various SF bands. To this end, ERP from 26 participants (mean age = 23.7 ± 4.7) years old were recorded during visual presentation of neutral, angry and happy facial expressions, filtered to retain only low, medium or high SF. Social anxiety was previously assessed using the LSAS questionnary. Peak latencies and amplitudes of the P100, N170, N2b/P3a complex and P3b components were statistically analyzed and used to feed supervised machine learning algorithms. P100 amplitude was linked to SF content. N170 was effected by EFE. N2b/P3a complex was larger for EFE and earlier for high SF. P3b was lower for neutral faces, which were also more often omitted. The linear discriminant analysis showed a decoding accuracy across significant features with a mean of 56.11%. The nature of these features and their sensitivity to social anxiety will be discussed.

Keyphrases: Expressions faciales émotionnelles, Fréquences spatiales, Potentiels reliés aux évènements, Anxiété sociale, Apprentissage machine, Analyse discriminante linéaire, Électro-encéphalographie, Emotional facial expressions, Spatial frequencies, Electroencephalography, Event-related potentials, Machine learning, Linear discriminant analysis, Social anxiety