乒乓球运动员在经验相关罔形识别中的神经效率：一项EEG研究

郭志平+李安民+陆青+顾楠

摘要：为了探讨乒乓球运动员在经验相关图形识别过程中的大脑皮层激活变化，以抽象的经验相关图形为刺激材料，运用64导脑电测试系统记录了14名乒乓球运动员和14名非运动员在简单反应和辨别反应任务中的脑电数据，分析低频α（8～10 Hz）和高频α（10～12 Hz）事件相关去同步化/同步化（ERD/ERS）指标。结果发现：在简单反应任务中，运动员与非运动员的αERD/ERS无差异；在辨别反应任务中，运动员额区（P=0.006）和中央区（P=0.004）的低频αERD及额区（P=0.007）和中央区（P=0.026）的高频αERD高于非运动员，顶区（P=0.014）和枕区（P=0.035）的高频αERD低于非运动员。研究结果表明，运动员在经验相关图形识别中的神经效率受到任务要求和脑区的调节，其大脑皮层激活并非严格遵循“神经效率”策略，而是具有专家大脑皮层加工的选择性激活特性。

关键词：乒乓球运动员；图形识别；神经效率

中图分类号：G 804.8 文章编号：1009—783X（2017）01-0078-07 文献标志码：A

源自心理测量传统的神经效率假说认为，在认知功能测试中表现良好的个体具有更有效的大脑皮层功能。该假说最初用于解释认知过程中的大脑功能组织情况，高神经效率反映了更有效的大脑皮层功能，具体表现为在具有相同任务成绩时消耗的大脑资源更少或者是在消耗相同大脑资源条件下具有更好的任务表现。神经效率假说自提出以来，得到了众多神经影像研究的支持，在智力、词汇、空间技能及工作记忆等认知任务中表现较好个体的额-顶叶激活水平更低；但是，也有少数研究不支持神经效率假说，发现认知任务中表现好的个体具有更高的额-顶叶皮层激活。鉴于认知与目标动作之间在一定程度上有着共同的神经生理机制，神经效率假说被扩展到感觉运动加工中，用于解释大脑皮层激活与任务成绩之间的关系问题，运动专家的神经效率表现在完成与其专业相关的任务时，比非专家具有更低幅度的大脑皮层激活。

近年来，不少研究者对运动员的神经效率现象进行了探索。在研究方法上，大多运用专家-新手范式，采用脑电（EEG）技术，以EEG α节律（约8～13 Hz）的事件相关能量降低/升高（ERD/ERS）作为皮层激活变化指标，对运动员在安静状态、一般认知任务、运动表象、动作准备及简单动作任务完成过程中的神经效率进行研究。脑电的事件相关去同步化（ERD）是指与基线水平相比，谱能量的降低，而事件相关同步化（ERS）则描述了谱能量相对于基线水平的上升。从功能上看，αERD反映了皮层激活，低αERD表明较低的大脑皮层激活，而αERS则反映了皮层的抑制。采用脑电ERD/ERS对运动员神经效率进行研究时，实验对象既有闭锁性运动项目（例如射击、射箭、高尔夫等）运动员，也有开放性运动项目（例如空手道、击剑、乒乓球等）的运动员。尽管大多数研究都发现了支持神经效率假设的结果（运动员具有较低的αERD），也有少数研究得出了与之相反的结论（运动员的αERD更高）。例如，对射击或射箭运动员在动作准备期间的研究表明，运动员比非运动员显示出更低的αERD。体操运动员和空手道运动员在动作判断过程中比非运动员具有更低的αERD。高水平空手道和击剑运动员在简单自主运动、站立任务及安静睁眼状态中比非运动员表现出更低的αERD。乒乓球运动员在乒乓球动作视频识别中比新手具有更低的αERD；但是对健将级短距离场地自行车运动员的研究发现，在表象过程中有较高的ERS，而二级运动员则产生较高的ERD。此外，对高尔夫选手的研究表明，成功推杆比不成功推杆时额中央及运动皮层显示出更高的αERD。

回顾已有研究发现，与认知领域的研究相似，关于运动员在各种任务完成过程中的神经效率，研究结果不尽一致，而且以αERD/ERS为大脑皮层激活变化指标来探讨开放性运动项目运动员在一般认知过程中的神经效率的研究较少。此外，我们的研究团队在以往研究中探讨了乒乓球运动员对真实乒乓球动作视频识别、模拟的3D乒乓球发球旋转图片判断、抽象的乒乓球击球点图片辨别过程中的大脑功能特征，但是并未对运动员在抽象乒乓球击球点图片辨别中的神经效率进行研究；因此，本研究运用EEG技术，以αERD/ERS作为评价神经效率的指标，采用经验相关图形为刺激材料，探讨乒乓球运动员在经验相关图形识别过程中的神经效率。研究假设为：与非运动员相比，乒乓球运动员在经验相关图形识别过程中显示出更低的αERD。

1方法

1.1被试

28名男性右利手被试参加本实验，其中运动员组是来自上海体育学院乒乓球训练专业的乒乓球运动员，共14名，运动等级为二级，平均年龄（19.64±1.50）岁，平均训练年限（11.00±2.50）年；其余14名为非运动员，是上海体育学院运动科学学院、经济管理学院和体育新闻传播与外语学院的普通大学生，平均年龄（21.50±1.83）歲，没有乒乓球训练经历。在实验前，被试都熟悉了本研究的目的、实验要求、方法及流程，自愿参加实验并签署知情同意书，实验完成后给予一定的报酬。

1.2实验设备

编制和播放实验程序的E-Prime 2.0心理实验编程软件。德国Brain Products公司生产的64导事件相关电位测试系统，运行实验程序、记录和采集行为、脑电数据的2台DELL计算机，分辨率为1024×768，刷新率为100 Hz。

1.3实验材料

本研究依据“Type Token”模型和乒乓球项目特点设计了运动经验相关刺激材料——带缺口的圆。圆的缺口角度为15°，缺口位置有4种，按顺时针方向计算，第1个缺口的正中位置对应45°（右上方），其余缺口的正中位置依次对应135°、225°和315°。该刺激的轮廓与朝向组合对运动员来说是一种运动经验相关的刺激物，可以用来启动经验相关认知加工过程。

1.4实验程序endprint

在某高校运动心理研究中心脑电实验室完成实验，实验室舒适、隔音、光线柔和。实验前被试洗好头发并吹干，熟悉实验室环境并填写被试基本情况调查表，关闭通信设备。

实验在只有主试和被试的独立环境中进行。首先向被试介绍实验要求：选舒服的坐姿坐好并在实验过程中尽量使全身放松。将头放在面前的U型托上以保持头部稳定，U型托离显示器95cm，双眼与显示器屏幕中心处于同一水平线上，实验正式开始后，尽量保持头部和身体不动。双手舒服地放在小键盘的数字键上。告知被试屏幕上将呈现的实验指导语及需要进行的按键操作。

实验程序分为练习阶段和正式测试阶段。为了消除操作熟练性因素对实验结果的影响，在正式开始实验前，让被试进行一定次数的练习，当被试的按键反应时趋于稳定后进入正式实验。实验分为简单反应任务（SRT）和辨别反应任务（DRT）2个部分。在SRT中，被试需要使用右手食指又快又准地对呈现出的所有刺激按“1”键进行反应，刺激呈现72次，所有刺激均随机呈现，实验任务流程如图1所示。实验时间大约为3 min。在DRT中，被试需要又快又准地辨别所呈现的图片中是否包含靶刺激，即缺口正中位置对应135°（右下方）的圆，其他位置缺口的圆为非靶刺激，若包含靶刺激，则使用右手食指按“1”键进行反应，不包含靶刺激则不作反应。包含靶刺激的图片和不包含靶刺激的图片分别呈现72次，所有图片均随机呈现，实验任务流程如图2所示。实验时间大约为7min。

1.5脑电记录和预处理

使用德国Brain Product的事件相关电位记录系统记录脑电数据（带宽0.01～100 Hz，采样率500 Hz），采用国际标准10-20扩展系统64导电极帽。电极参考点在AFz和Fz电极之间，接地参考点在Pz和Oz之间。水平眼电（HEOG）和垂直眼电（VEOG）安放在右眼外侧和左眼下方。电极阻抗在5 kΩ以下。

脑电数据的预处理采用脑电数据分析软件Analyzer 2.O完成。预处理过程包括使用双耳乳突的平均电位作为参考，去除眨眼伪迹，充分排除噪声干扰和其他伪迹，滤波范围为0.01～35 Hz，去除50 Hz市電干扰，波幅大于+100μV的视为伪迹自动去除。对去除伪迹后的脑电数据进行基线校正并分段，对靶刺激反应正确的trial分成事件前期和事件期2段，事件前期为（-800 ms，0ms），事件期为（O ms，800 ms），将刺激呈现时间点标记为0 ms。分段后进行低频a（8～10 Hz）和高频α（10～12 Hz）2个频段的滤波，并进行傅里叶转换（FFT）。

1.6 ERD/ERS的计算

Pfurtscheller等的研究认为，ERD/ERS反映的是事件与事件前的能量密度变化百分比，计算公式如下：

公式中的event是指事件期的能量密度，pre是指事件前期的能量密度。本研究中采用上述公式计算低频和高频α ERD/ERS时，event的时间范围为（0 ms，800 ms），pre的时间范围为（-800 ms，0 ms）。计算出的结果为负值（即事件期能量密度小于事件前）代表ERD，能量下降；结果为正值（即事件期能量密度大于事件前）代表ERS，能量升高。

鉴于前人的研究和本研究目的，选取额区（F3、Fz、F4）、中央区（C3、Cz、C4）、顶区（P3、Pz、P4）和枕区（O1、Oz、O2）4个脑区，对各脑区中的电极点数据进行平均以计算相应脑区的ERD/ERS。

1.7数据的处理与分析

行为数据（反应时和反应正确率）由E-prime 2.0软件记录并进行初步的筛选和处理，而后采用SPSS16.0剔除超过3个标准差的数据，对纳入数据进行独立样本t检验。

脑电数据的筛选和处理，剔除掉7名脑电伪迹较多的被试，最终纳入统计分析的运动员组和非运动员组各14名。为了检验我们的假设，即在图形识别过程中，运动员比非运动员具有更低的α ERD，采用重复测量方差分析方法对不同频段（低频α、高频α）的ERD/ERS进行了分析。分析时，组间变量为组别（运动员、非运动员），组内变量为脑区（额区、中央区、顶区和枕区），进行2（组别）×4（脑区）的重复测量方差分析。使用Mauchlcy球型检验评估数据的方差齐性，对不满足球型检验的统计量采用Greenhouse-Geisser法进行自由度矫正，事后比较采用LSD法（P<0.05）。

2结果

2.1行为数据

运动员和非运动员在简单反应任务（SRT）和辨别反应任务（DRT）中对靶刺激的反应正确率、反应时均值及标准差见表1。可以看出，在SRT中，运动员和非运动员的反应正确率及反应时基本相等，独立样本t检验结果表明，二者差异不显著（P>0.7）。在DRT中，运动员和非运动员的反应正确率差异不显著（P>0.6）；此外，尽管运动员在反应时上要比普通大学生快53 ms，但差异并未达到统计显著水平（P>0.2）。

2.2脑电数据

2.2.1运动员与非运动员不同脑区的α谱能量

运动员与非运动在简单反应任务和辨别反应任务中不同脑区电极位置（F3，Fz，F4，C3，Cz，C4，P3，Pz，P4，O1，Oz，O2）的α频段及其邻近频段的能量谱密度如图3和图4所示。

比较图3和图4中可以发现：运动员与非运动员在简单反应任务中的α频段能量谱密度差异没有二者在辨别反应任务中的差异明显。运动员在辨别反应任务中的额区和中央区α频段能量谱密度比非运动员低（即更高幅度的α ERD），而顶区和枕区的α频段能量谱密度比非运动员高（即更低幅度的α ERD）。αERD显著高于非运动员，而顶区（P=0.014：）和枕区（P=0.035）的高频αERD低于非运动员，如图6所示。

3讨论

本研究采用脑电αERD/ERS指标，以经验相关图形为刺激材料，检验了乒乓球运动员在简单反应和辨别反应任务中的神经效率。结果表明：在简单反应任务中，运动员与非运动员在行为和脑电指标上均无差异；在辨别反应任务中，运动员与非运动员在行为指标上没有差异，但是在脑电指标上存在差异。运动员额区和中央区的低频α（8～10 Hz）、高频α（10～12Hz）ERD显著高于非运动员，而顶区和枕区的高频αERD低于非运动员，部分支持了前面的假设。运动员在经验相关图形识别过程中顶-枕区激活更低的结果与有关乒乓球运动员在模拟及抽象的乒乓球图形识别中的ERP研究结果相一致。endprint

运动员在经验相关图形识别过程中顶区和枕区αERD显著低于非运动员，该结果支持了前面的假设，即与非运动员相比，运动员在经验相关图形识别过程中显示出更低的αERD。顶-枕脑区主要负责感觉和视觉-空间信息的处理，顶-枕区能量在视觉刺激或其他类型事件的预期和编码中下降；后顶叶皮层是背侧注意网络的一部分，通过视觉皮层α节律的调节起着自上而下的控制作用。αERD是对额叶和顶-枕叶功能状态变化极为敏感的神经电生理变量，高频αERD与这些脑区的激活相联系。源自动作执行和观察的α节律振荡不同程度地受到个体经验的影响。对舞蹈者、体操运动员、乒乓球运动员的研究发现，在专项运动动作的识别判断过程中，运动员顶叶、枕叶显示出更低的高频αERD。本研究中运动员顶区和枕区αERD显著低于非运动员，表明在经验相关图形识别过程中，运动员的大脑顶区和枕区激活低于非运动员。该结果可能源于乒乓球运动员长时间接触乒乓球，将形状（圆形）和方向（缺口方向）这2个水平的视觉一空间信息进行了简化保存，形成了捆绑式的特殊表征，在图形识别过程中，启动了基于经验的自上而下的加工方式，通过对简化保存信息的提取，能耗费相对较少的资源就完成相关任务，从而表现出顶-枕区相对较低的激活。相较于运动员，非运动员没有相关经验，无法形成缺口圆相对简单的捆绑式表征，对缺口圆的识别可能需要进行形状和方向2个水平信息的处理，启动的是自下而上的加工方式，进而耗费了相对较多的大脑资源，表现出顶-枕区的较高激活。

除了与预期相一致的结果，本研究还有一部分结果与假设不一致，即与非运动员相比，运动员额区和中央区的低频α、高频αERD更高，表明运动员在额区和中央区的激活更高。该结果与以往研究相一致。神经生理和神经影像研究表明，额叶在“计划”中起着重要作用，“计划”包括策略形成、大脑皮层激活的顺序、各脑区的协调及信息的“在线”保持，额叶可以通过自上而下的方式调节各脑区以完成特定任务。中央区在动作计划、控制和抑制加工过程中具有重要作用。对射击运动员在射击准备期间的研究表明，运动员额叶的更大激活可能源于控制类型的差异，运动员采取了自上而下的注意控制方式。运动相关区域，特别是中央运动区，在运动员进行运动表象或是仅仅是听到、看到与运动相关的刺激时也会被激活。综合额区与中央区的功能及相关研究结果，本研究中运动员额区和中央区的更高激活表明，在图形识别过程中，运动员对运动相关刺激十分敏感，激活了运动系统，并且采取了与非运动员不同的加工策略，即运动员基于其长期运动训练经验进行自上而下的加工。

综合分析本研究结果发现，关于乒乓球运动员在经验相关图形识别过程中是否比非运动员表现出更高的神经效率问题，目前还无法得出确切的结论。在评估神经效率时，不仅仅需要考虑大脑皮层整体激活情况，还需要考虑任务成绩，只有在成绩相等或更好而大脑皮层整体激活更低的情况下，或者是在大脑皮层整体激活相同而成绩更好的情况下，才能认为具有更高的神经效率。本研究结果显示：乒乓球运动员与非运动员在行为指标上不存在差异，虽然在大脑皮层激活上二者存在差异；但是运动员显示出在顶区和枕区激活更低，在额区和中央区激活更高的混合模式，因此，无法判断运动员与非运动员在大脑皮层整体激活上的差异。这种部分脑区显示出更高激活而另一些脑区显示出更低激活的混合模式结果得到了以往研究的支持，即神经效率只是表现在特定条件下，受到任务要求及脑区等变量的调节。运动员的大脑皮层激活情况灵活地依赖于外部要求和目标，并非是严格的“神经效率”策略（即一贯的更低皮层激活），体现出专家大脑皮层加工的选择性激活特性。

此外，本研究结果表明，无论是皮层激活更低还是更高，运动员与非运动员的差异只是出现在辨别反应任务中，在简单反应任务中无差异。研究表明，神经效率受到任务难度因素的调节，任务难度太低或太高都会影响神经效率现象。本研究中皮层激活差异只出现在辨别反应任务中的结果可能源于任务难度的不同。简单反应任务过于简单，以至于无法区分出运动员与非运动员在大脑皮层激活上的差异。相对于简单反应任务，辨别反应任务的难度增加，对个体在任务完成过程中的大脑资源利用要求提高，需要更加合理地分配大脑资源以对靶刺激和非靶刺激进行辨别并作出反应，进而反映出运动员与非运动员在大脑皮层激活方面的差异。

4结论

在简单反应任务中，运动员与非运动员在行为和脑电指标上均无差异；在辨别反应任务中，运动员与非运动员在行为指标上没有差异，但是在脑电指标上存在差异，运动员显示出大脑额区和中央区的更高激活，顶-枕区的更低激活。表明运动员在经验相关图形识别过程中的神经效率受到任务要求和腦区的调节，其大脑皮层激活情况并不是严格遵循着“神经效率”的策略，而是具有专家大脑皮层加工的选择性激活特性。endprint