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Neurocognitive dynamics of emotion processing: conscious an unconscious mechanisms in depression = Neurokognitive Dynamiken der Emotionsverarbeitung: bewusste und unbewusste Mechanismen bei Depressionen

Schräder, Julia^RWTH*

2025

Verantwortlichkeitsangabevorgelegt von Julia Schräder, M. Sc., geb. Hoffmann

ImpressumAachen 2025

Umfang1 Band (verschiedene Seitenzählungen) : Illustrationen

Dissertation, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, 2025, Kumulative Dissertation

Genehmigende Fakultät
Fak10

Hauptberichter/Gutachter
Wagels, Lisa (Thesis advisor)^RWTH* ; Rodriguez-Raecke, Rea (Thesis advisor)^RWTH*

Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2025-03-24

Einrichtungen

1. Klinik und Lehrstuhl für Psychiatrie, Psychotherapie und Psychosomatik (535500-2 ; 934910)

Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
EEG-fMRI (frei) ; depression (frei) ; emotion processing (frei) ; unconsciousness (frei)

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 610

Kurzfassung
Diese Forschung untersucht die neurokognitiven Dynamiken der Emotionsverarbeitung bei Individuen mit und ohne Depression (MDD) und betont sowohl bewusste als auch unbewusste Mechanismen. Das kognitive Modell der Depression postuliert, dass Personen mit MDD Verzerrungen in der Verarbeitung negativer emotionaler Reize aufweisen. Es wird weiterhin angenommen, dass eine stimmungsabhängige Verzerrung in der Verarbeitung negativer emotionaler Reize durch hyperaktive und schnellere Reaktionen auf traurige im Vergleich zu glücklichen Gesichtsausdrücken gekennzeichnet ist. Diese Dissertation untersucht, ob diese stimmungsabhängige Verzerrung auch auf unbewusster Ebene existiert. Frühere Studien haben bei der Untersuchung der unbewussten Emotionsverarbeitung mitverschiedenen Stimuluspräsentationszeiten uneinheitliche Ergebnisse gezeigt. Um die optimale unbewusste Präsentationszeit zu bestimmen, verwendete die erste Studie eine rückwärts maskierte Aufgabe mit Dauerzeiten von 8,3 ms, 16,7 ms und 25 ms. Gesunde Kontrollpersonen (HC, N = 40) bewerteten emotionale Gesichter (traurig, neutral oder glücklich). Die Aufgabenleistung und Entscheidungsparameter (z. B. Drift-Rate) wurden durch hierarchische Drift-Diffusions-Modelleberechnet. Eine Präsentationszeit von 16,7 ms erwies sich als optimal für die unbewusste Verarbeitung, da sie eine Emotionsklassifikation ohne bewusste Wahrnehmung ermöglichte (subjektive Wahrnehmung von 36% und Erkennungsrate von 36,8% bei einer hohen Genauigkeit von 74,74%). Die Teilnehmer zeigten auch eine verringerte Leistung bei der Klassifizierung trauriger Gesichter. Diese Ergebnisse stimmen mit früheren Erkenntnissen überein, dass gesunde Teilnehmer glückliche Reize genauer identifizieren als neutrale oder traurige Gesichter. Im Gegensatz dazu verarbeiten Personen mit MDD traurige Gesichtsausdrücke schneller als glückliche, was auf eine emotionale Dysregulation und eine stimmungsabhängige Verzerrung hindeutet, die depressive Symptome aufrechterhalten könnte. Um festzustellen, ob diese Verzerrung unbewusst existiert, verwendete die zweite Studie die validierte Priming-Aufgabe, bei der emotionale Gesichter(glücklich, traurig, neutral) sowohl bewusst (150 ms) als auch unbewusst (16,7 ms) präsentiert wurden, während Verhaltensreaktionen und Hirnaktivitäten mittels gleichzeitiger EEG-fMRT-Messungen erfasst wurden. Diese Studie umfasste 126 Teilnehmer (HC: n = 66, 37 Frauen; MDD: n = 60, 31 Frauen). Glückliche Gesichter riefen stärkere ereigniskorrelierte EEG-Potenziale (ERP) hervor als neutrale Gesichter, unabhängig von der Gruppe oder der Präsentationszeit. Personen mit MDD zeigten verzerrte Emotionsregulationsfähigkeiten sowohl auf verhaltens- als auch neurophysiologischer Ebene. Das gesichtssensitive ERP N170 korreliert mit Gehirnaktivität in Regionen, die mit der Gesichtserkennung (Gyrus fusiformis) und der Emotionsverarbeitung (Amygdala) assoziiert sind. Diese Befunde sind sowohl bei MDD als auch bei HC evident, mit geringeren Effektgrößen bei MDD, was auf reduzierte Emotionswahrnehmungs- und -verarbeitungsfähigkeiten hindeutet. Diese Ergebnisse unterstützen die Hypothese, dass Depression eine automatische Aufmerksamkeitsverzerrung gegenüber negativen Informationen beinhaltet, die zur emotionalen Dysregulation beiträgt. Zusammenfassend identifizierte diese Dissertation eine optimale unbewusste Präsentationszeit von16,7 ms, die eine Grundlage für weitere Untersuchungen der unbewussten Verarbeitung bietet. Darüber hinaus unterstreicht diese Arbeit die Rolle automatischer Aufmerksamkeitsverzerrungen gegenübernegativen Informationen bei der Aufrechterhaltung depressiver Symptome und liefert eine Grundlage für die Entwicklung gezielter Interventionen.

This research investigates the neurocognitive dynamics of emotion processing, emphasizing both conscious and unconscious mechanisms in individuals with major depressive disorder (MDD). The cognitive model of depression posits that individuals with MDD exhibit biases in processing negative emotional stimuli. It further posits that individuals with MDD exhibit biases in processing negative emotional stimuli, known as mood-congruent bias which is characterized by hyperactive and faster responses to sad facial expressions compared to happy ones. This dissertation explores whether this mood-congruent bias exist at an unconscious level through two primary investigations. Previous studies have shown inconclusive results when examining unconscious emotion processing with various stimulus presentation times. To determine the optimal unconscious presentation time, the first study used a backward mask task with durations of 8.3 ms, 16.7ms, and 25 ms. Healthy controls (HC, N = 40) rated emotional faces (sad, neutral, or happy) to measure both objective and subjective awareness. Task performance and decision-making parameters (i.e., drift rate) were estimated via hierarchical drift diffusion models (HDDM). A presentation time of 16.7 ms was found optimal for unconscious processing, allowing for emotion classification without conscious awareness (subjective awareness of 36% and detection rate of 36.8%, with high accuracy of 74.74%). Participants also showed decreased task performance during sad trials. These results align with previous findings that healthy participants identify happy stimuli more accurately than neutral or sad faces. In contrast, individuals with MDD process sad facial expressions faster than happy expressions, indicating emotional dysregulation and a mood-congruent bias that may sustain depressive symptoms. To determine if this bias exists unconsciously, the second study used the validated backward-masked priming task, presenting emotional faces (happy, sad, neutral) both consciously (150 ms) and unconsciously (16.7 ms) while measuring behavioral responses and brain activity via simultaneous EEG-fMRI. This study included 126 participants (HC: n =66, 37 women; MDD: n = 60, 31 women).The results indicated an emotion-dependent effect. Happy faces elicited a stronger event-related potentials (ERP) compared to neutral faces, irrespective of group or presentation time. However, MDD individuals exhibited biased emotion regulation abilities at both behavioral and neurophysiological levels. Face-sensitive event-related potentials (N170) showed heightened brain activity in regions associated with face recognition (fusiform gyrus) and emotion processing (amygdala). These findings are evident in both MDD and HC, with lower effect sizes in MDD suggesting reduced emotion recognition and processing abilities. These results support the hypothesis that depression involves an automatic attentional bias towards negative information, contributing to emotional dysregulation. In summary, this dissertation identified an optimal unconscious presentation time of 16.7 ms, providing a foundation for further investigations of unconscious processing. Additionally, this work underscores the role of automatic attentional biases towards negative information in the maintenance of depressive symptoms and provides a basis for developing targeted interventions.

Dokumenttyp
Dissertation / PhD Thesis

Format
print

Sprache
English

Externe Identnummern
HBZ: HT031036024

Interne Identnummern
RWTH-2025-03477
Datensatz-ID: 1009399

Beteiligte Länder
Germany