自然疗愈进病房：基于脑电与机器学习的亲自然设计效应研究
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发布时间：
2026-04-14 14:07
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引言/背景
惨白的墙壁、冰冷的仪器与刺鼻的消毒水味，是大众对医院环境的普遍印象。长期以来，医院空间常与压力、焦虑、恐惧等负面情绪相伴，封闭压抑的室内环境不仅影响心理状态，还可能延缓患者的身体康复进程。既然冰冷生硬的环境会带来身心伤害，那么怎样的空间才能真正发挥疗愈作用？
心理学中亲自然性（Biophilia） 理论指出，人类天生具有亲近自然、联结生命的本能。基于此，建筑领域提出亲自然设计（Biophilic design），通过将植物、自然光、自然景观等元素融入室内环境，缓解现代人群的精神压力。但这一设计方式究竟只是主观的心理安慰，还是能在神经生理层面切实改变大脑状态？在医院病房中，真实植物墙与数字自然屏幕，二者的疗愈效果是否存在差异、又该如何选择？
论文概述
近日，韩国延世大学与天主教大学Dawoon Jung、Nayeon Kim团队利用虚拟现实（VR）、脑电（EEG）技术与机器学习方法，系统探究了亲自然设计对医院病房环境中情绪与大脑响应的影响。研究成果发表于《Journal of Environmental Psychology》，题为“Bringing nature into hospital architecture: Machine learning-based EEG analysis of the biophilia effect in virtual reality”。该研究通过搭建VR虚拟病房场景，将63名受试者分为三组，分别暴露于植物墙、数字自然墙、植物墙+数字墙三种亲自然设计条件，并采集EEG脑电数据，结合PANAS、STAI-s量表与随机森林算法，比较不同亲自然元素对脑电活动、正负情绪及焦虑状态的作用差异。结果发现，亲自然设计可显著提升与放松相关的低频脑电波（theta、alpha）功率，降低与高唤醒相关的高频波（beta、gamma）功率；机器学习分类准确率达90%以上，关键响应集中于大脑前额区域；植物墙有效降低负面情绪，数字墙提升积极情绪，二者组合可同时改善情绪并显著降低焦虑。
论文信息
研究方法
本研究采用主观评估与客观神经生理数据相结合的方法。主观层面，利用正负性情绪量表（PANAS）与状态焦虑量表（STAI-S）评估被试的情绪波动及焦虑状态；客观层面，通过采集脑电（EEG）数据获取其神经生理指标。
1.被试
研究人员招募了75名健康的被试者进行测试，其中有20名男性和55名女性，被试者的年龄在20-39岁之间。由于设备故障等问题，最终只有63人的数据能够有效使用并纳入后续分析。
2. 环境模拟
为实现实验环境变量的精准控制，研究团队未采用真实医院场景，而是借助3D建模与光线追踪技术，在虚拟现实（VR）中高度还原了一间标准单人病房，具体空间布局如图1所示。
图1 使用AutoCAD绘制的病房的布局示意图
研究人员采用专业3D建模软件SketchUp Pro与渲染引擎V-Ray，制作出4000×2000像素的高清360°全景VR图像，并让受试者佩戴单眼1440×1600分辨率、90Hz刷新率的HTC-Vive Pro头显进行体验。在高度逼真的虚拟病房中，研究团队设置了四种实验场景（如图2所示）：第一组为无任何自然元素的标准病房（对照组）；第二组在靠窗的最佳视野位置设置实体绿植墙；第三组在病床对面墙面利用变形错觉技术呈现沉浸式自然三维空间；第四组则将实体绿植墙与数字自然影像相结合。
图2 虚拟病房场景的刺激材料
3. 实验流程
研究人员将受试者随机均分为3组，实验中每位被试先在传统病房环境中停留2分钟，再进入对应亲自然设计病房体验2分钟。全程通过脑电帽持续采集脑电信号，每次场景体验结束后，受试者需完成PANAS与STAI-s专业情绪及焦虑状态量表，实验流程如图3所示。
图3 实验流程图
实验共采集14个通道的脑电信号，覆盖前额叶、额叶、额中央、颞叶、顶叶及枕叶等脑区（如图4所示）。为高效处理复杂的脑电数据，研究团队同时采用传统统计学分析与随机森林算法开展数据挖掘与验证。
图4 脑电信号采集过程中电极放置位置示意图
研究结果
1. 机器学习分类表现
机器学习算法可准确识别脑电信号对应的环境类型，对普通病房与亲自然设计病房的分类准确率超过90%，最高可达95%，详细分类性能见表1；
表1 基于脑电特征在三种分类任务中的性能表现（三种分类任务：对照组 vs. 植物墙、对照组 vs. 数字墙、对照组 vs. 植物与数字复合墙）
2. 脑电信号变化特征
统计结果表明，受试者身处亲自然设计病房（特别是植物与数字复合墙病房）时，大脑前额叶、颞叶等区域的Theta波显著升高，呈现近似深度冥想的放松状态；负责视觉加工的枕叶区域Alpha波同步上升，说明自然视觉刺激可有效放松神经；同时，代表紧张与高唤醒的Beta波和Gamma波则明显下降，具体变化见图5；
图5 基于配对t检验结果，对照组（C）与三种不同亲自然条件（P：实体绿植；D：数字墙；PD：绿植与数字复合墙）下脑电图的显著差异
3. 心理量表测评结果
问卷数据与脑电变化高度一致，PANAS情绪量表与STAI-s状态焦虑量表结果显示：实体绿植墙可显著降低负面情绪并有效缓解焦虑；数字自然墙在降低焦虑的同时，能显著提升积极情绪；植物墙与数字自然墙相结合的复合设计效果最优，可同时减少负面情绪、提升积极情绪并显著降低焦虑状态，带来最强的愉悦与放松体验，具体问卷结果见图6。
（a）基于PANAS问卷，对照组与三种不同亲自然条件下的显著情绪差异
（b）基于STAI-s问卷，对照组与三种不同亲自然条件下的显著焦虑状态差异
图6 主观心理学问卷的结果
结论与展望
本研究通过对比虚拟病房中不同亲自然设计场景，明确了植物墙、数字自然墙及二者复合设计在医疗环境疗愈中的关键作用。研究发现，亲自然设计可引发显著神经响应，前额叶等脑区呈现特征性脑电变化，且神经活动与情绪、焦虑状态高度耦合。基于机器学习与脑电分析构建的判别模型，成功揭示了环境设计与大脑响应、心理体验的关联规律。
这项工作验证了亲自然元素是医疗空间心理疗愈的核心调节因子，并通过VR、EEG与机器学习多方法融合，建立了从神经机制探测到主观感受评估的完整分析路径。随着医疗建筑循证设计的发展，该成果推动亲自然设计研究从主观感受描述转向客观神经实证，为医院疗愈环境优化与自然元素科学应用提供了新范式。
原文信息链接
Jung, D., Kim, D. I., & Kim, N. (2023). Bringing nature into hospital architecture: Machine learning-based EEG analysis of the biophilia effect in virtual reality. Journal of Environmental Psychology, 89, 102033.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.jenvp.2023.102033
研究团队简介
本文研究团队主要来自延世大学的 Dawoon Jung 与韩国天主教大学的 Nayeon Kim（通讯作者）团队。这项研究得到了韩国天主教大学 2022 年度研究基金，以及韩国国家研究基金会（NRF）基础科学研究计划的资助，该基金由韩国教育部支持（NRF-2020R1I1A1A01073447）
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