運(yùn)動員大腦皮層的神經(jīng)效率:來自一般視覺識別任務(wù)ERP與ERD/S的證據(jù)

魏 瑤 ，李安民

大量研究顯示，練習(xí)不僅提升任務(wù)績效，還能引起大腦皮層可塑性變化[1，2]。一些研究表明，高任務(wù)績效者的任務(wù)相關(guān)皮層激活降低，表現(xiàn)出大腦皮層加工的高效率，提出了大腦皮層神經(jīng)效率假說[3-5]。運(yùn)動領(lǐng)域研究發(fā)現(xiàn)，長期高強(qiáng)度訓(xùn)練，不僅提高運(yùn)動員任務(wù)績效，也誘發(fā)運(yùn)動員大腦皮層結(jié)構(gòu)功能的可塑性改變。依據(jù)神經(jīng)效率假說，運(yùn)動員的高績效可能伴隨神經(jīng)功能的增強(qiáng)，并表現(xiàn)任務(wù)皮層激活的降低[6]。

但是，橫向研究來看，一些腦電圖（EEG）或神經(jīng)功能影像學(xué)（fMRI）的證據(jù)顯示，與控制組相比，運(yùn)動員的任務(wù)腦區(qū)激活變化趨勢并不一致。如與控制組相比，高爾夫運(yùn)動員的感覺運(yùn)動區(qū)[7-8]、空手道選手的額-顳-枕腹側(cè)通路[9]、射擊和射箭運(yùn)動員的額-顳-枕皮層[10-12]、職業(yè)舞蹈家的額-顳葉皮層[13-14]、乒乓球選手的額-顳-枕皮層[15-16]、職業(yè)賽車的視覺空間和運(yùn)動皮層[17]，在任務(wù)認(rèn)知加工過程，呈現(xiàn)更低的激活水平；但是，在籃球預(yù)測投籃[18]、網(wǎng)球和排球發(fā)球識別[19-20]、芭蕾舞蹈動作觀察[21-22]、乒乓球動作表象[23]、高爾夫推桿[24]、擊劍動作控制[25]等任務(wù)加工過程，運(yùn)動員皮層激活程度更高。一些事件相關(guān)電位（ERP）的橫向研究也顯示，與控制組相比，運(yùn)動員誘發(fā)的ERP成分潛伏期或波幅的變化趨勢也不一致。如與控制組相比，射擊[26]、棒球[27]、散打[28]、乒乓球[29]運(yùn)動員一般任務(wù)誘發(fā)的ERP成分（如P3）平均波幅更低；但是，在乒乓球?qū)ｍ?xiàng)圖形識別[30]、羽毛球動作預(yù)測[31]、擊劍決策[32]等任務(wù)中，與控制組相比，運(yùn)動員誘發(fā)的ERP成分（如P3）平均波幅更高。ERP成分的平均波幅，被作為個體認(rèn)知加工注意資源的消耗程度，與控制組相比，運(yùn)動員誘發(fā)的ERP平均波幅更高或更低證據(jù)都存在，表明運(yùn)動員的大腦皮層資源消耗程度的趨勢并不一致。

并且，從縱向研究來看，被試練習(xí)前后的皮層激活變化趨勢也不一致。如一些視覺認(rèn)知[33]、記憶[34]、電游[4]等技能學(xué)習(xí)的研究顯示，與練習(xí)初期相比，隨著技能熟練化，被試的大腦額-頂皮層的激活程度逐漸降低，呈現(xiàn)皮層的神經(jīng)效率。但是，另一些復(fù)雜動作學(xué)習(xí)[35-36]和多維感知整合訓(xùn)練[37-38]顯示，隨著認(rèn)知績效提高與自動化加工形成，被試的任務(wù)皮層激活變化趨勢并不一致[39]，在動作學(xué)習(xí)結(jié)束后初期，練習(xí)者的初級運(yùn)動區(qū)（M1）激活逐漸降低，但當(dāng)熟練掌握后5～10天左右，被試的M1區(qū)、輔助運(yùn)動區(qū)（SMA）、動作皮層、皮下中樞激活增強(qiáng)[40-41]。

上述橫向或縱向研究的不一致表明，運(yùn)動員大腦皮層的神經(jīng)效率，可能存在條件性限制。有研究者認(rèn)為，練習(xí)績效水平與大腦皮層激活程度的趨勢不一致，可能受到任務(wù)特異性與復(fù)雜性、認(rèn)知策略與經(jīng)驗(yàn)、神經(jīng)激活通路、皮層激活重組等因素的影響[1，5，42]。運(yùn)動領(lǐng)域相關(guān)研究也表明，與對照組相比，運(yùn)動員的大腦皮層神經(jīng)激活的變化趨勢可能受到運(yùn)動類型、訓(xùn)練方向、大腦半球等因素的影響[43]。因此，通過練習(xí)績效與大腦激活變化的相關(guān)性，來解釋是否因長期練習(xí)導(dǎo)致的大腦皮層神經(jīng)效率，需要考慮調(diào)節(jié)變量效應(yīng)[44]。有研究者提出，加工策略與皮層環(huán)路是否一致，是探討個體間任務(wù)皮層神經(jīng)效率的必要條件，只有采用相同加工策略和皮層神經(jīng)環(huán)路[2，45]，才可以將皮層激活程度的差異性，解釋為大腦皮層的神經(jīng)效率。因此，驗(yàn)證長期訓(xùn)練是否對運(yùn)動員大腦皮層的神經(jīng)效率產(chǎn)生影響，一般應(yīng)采用被試較熟悉的任務(wù)，確保運(yùn)動員與控制組的任務(wù)加工策略和神經(jīng)環(huán)路相同[45-46]，才能判斷運(yùn)動員與控制組的任務(wù)腦區(qū)激活差異，是任務(wù)皮層的神經(jīng)效率，而不是認(rèn)知策略或皮層區(qū)域的變化所致。

此外，評價(jià)指標(biāo)選擇的差異性，也可能影響神經(jīng)效率的評價(jià)。目前，研究有關(guān)皮層神經(jīng)激活評價(jià)指標(biāo)主要包括血氧含量（fMRI）和腦電指標(biāo)，前者通過血氧含量間接反映腦功能激活，空間分辨率高；后者直接反映腦神經(jīng)皮層激活特征，時(shí)間分辨率高。因此，在強(qiáng)調(diào)時(shí)間精確度的大尺度腦皮層功能活動分析中，腦電指標(biāo)具有明顯優(yōu)勢。其中，腦電包括EEG頻域和ERP時(shí)域分析技術(shù)，兩者的理論依據(jù)和分析方法都不同。其中，ERP基于誘發(fā)模型，反映皮層短暫神經(jīng)認(rèn)知電位，主要是鎖時(shí)鎖相慢節(jié)律腦波，波幅表示認(rèn)知資源消耗程度。而EEG節(jié)律頻譜分析基于神經(jīng)震蕩理論，通過分析誘發(fā)腦波節(jié)律振蕩能量分布，探討認(rèn)知加工的神經(jīng)機(jī)制。有研究認(rèn)為[47]，大腦皮層間（或皮層與中間神經(jīng)元間）節(jié)律波同步震蕩，是大腦皮層認(rèn)知加工的生理機(jī)制，與靜息態(tài)相比，任務(wù)過程皮層alpha節(jié)律值下降，表現(xiàn)為alpha節(jié)律去同步化；恢復(fù)過程皮層alpha節(jié)律值增強(qiáng)，表現(xiàn)為alpha節(jié)律波同步化，可以用alpha節(jié)律去同步化/同步化水平，反映個體任務(wù)加工皮層的激活程度。此外，EEG和ERP的優(yōu)勢各異，其中，ERP時(shí)間分辨率高，但不能提供頻域能量分布特征；EEG頻域分析可以提供大腦神經(jīng)的腦波能量特征，但無法表現(xiàn)出神經(jīng)能量分布的時(shí)間特征。EEG時(shí)-頻分析（如小波分析）能夠提供節(jié)律波時(shí)域和能量分布特征，但對低頻節(jié)律波的解析不理想[48-49]。因而，腦電信號探討認(rèn)知過程的神經(jīng)機(jī)制，如果將ERP和EEG節(jié)律分析技術(shù)結(jié)合，可能更全面地解釋認(rèn)知神經(jīng)機(jī)制。

根據(jù)大腦可塑性理論[50]，長期多年的專項(xiàng)訓(xùn)練，可能誘發(fā)運(yùn)動員大腦皮層結(jié)構(gòu)和功能的適應(yīng)性變化。運(yùn)動領(lǐng)域一般采用橫向比較方法，通過運(yùn)動員和控制組皮層激活差異性，揭示長期運(yùn)動訓(xùn)練對大腦皮層的可塑性。由于運(yùn)動項(xiàng)目的特異性，不同訓(xùn)練任務(wù)對大腦皮層環(huán)路的影響可能存在差異，因此，通過專項(xiàng)任務(wù)探討運(yùn)動員皮層功能高效性。但是，被試對專項(xiàng)任務(wù)熟悉性或加工方式可能存在差異，這不利于皮層功能激活差異性的解釋。運(yùn)動員的大腦激活差異性，可能是專項(xiàng)策略或經(jīng)驗(yàn)導(dǎo)致皮層區(qū)域的變化，而不是相同任務(wù)皮層功能水平。因此，探討運(yùn)動員大腦皮層神經(jīng)效率，需要控制任務(wù)熟悉性和加工皮層通路等變量，使2組被試的試驗(yàn)任務(wù)過程使用一樣的加工方式，誘發(fā)相同的皮層神經(jīng)環(huán)路。前期音樂[51]、運(yùn)動領(lǐng)域[52]相關(guān)研究顯示，采用簡單或熟悉性任務(wù)，能誘發(fā)相同的皮層環(huán)路，這是皮層神經(jīng)效率比較的前提。

乒乓球運(yùn)動屬于典型的快速對抗性開式技能項(xiàng)目，需要個體較強(qiáng)的視-動認(rèn)知能力，承受較高視覺注意負(fù)荷。長期乒乓球訓(xùn)練，可能促進(jìn)運(yùn)動員運(yùn)動績效，并提高視覺空間與動作控制能力，進(jìn)而優(yōu)化視覺-動作皮層網(wǎng)絡(luò)，提高皮層的神經(jīng)效率。但是，現(xiàn)有研究顯示，無論是一般性任務(wù)，還是專項(xiàng)任務(wù)，與控制組相比，乒乓球運(yùn)動員皮層表現(xiàn)的激活（或注意資源）程度的差異性并不一致[15-16，23，30，53]。這也反映試驗(yàn)任務(wù)選擇不同，誘發(fā)不同的大腦皮層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，不同的誘發(fā)皮層通路干擾對運(yùn)動員皮層神經(jīng)效率的評價(jià)。為此，本研究隨機(jī)選擇乒乓球運(yùn)動員，通過橫向?qū)Ρ妊芯?，采用一般性簡單?空圖形認(rèn)知任務(wù)，既能確保誘發(fā)專項(xiàng)相關(guān)的皮層通路（激活相同的皮層環(huán)路），又能避免專項(xiàng)經(jīng)驗(yàn)和加工策略使用差異性（采用相同的策略加工）?；谀X電對神經(jīng)元活動反映的直接性，以及時(shí)間分辨率高等優(yōu)勢，本研究采用腦電技術(shù)，探討長期乒乓球訓(xùn)練如何影響運(yùn)動員視覺-動作加工皮層功能，進(jìn)而表現(xiàn)運(yùn)動員大腦皮層的神經(jīng)效率。并且，為了從綜合評價(jià)加工時(shí)間過程和神經(jīng)能量消耗特征，探討運(yùn)動員大腦任務(wù)皮層功能變化特征，本研究將ERP時(shí)域和EEG頻域分析相結(jié)合，進(jìn)行任務(wù)誘發(fā)腦電信號分析。根據(jù)本研究目的和前期研究結(jié)果，隨機(jī)抽取8年以上訓(xùn)練年限的國家二級乒乓球運(yùn)動員為試驗(yàn)組，普通專業(yè)大學(xué)生為控制組，試驗(yàn)任務(wù)為簡單一般性的帶缺口的特征圓任務(wù)，主要選擇視覺背側(cè)通路和動作皮層等興趣區(qū)（如OZ、PZ、CZ、FZ電極點(diǎn)），比較乒乓球運(yùn)動員與控制組腦電指標(biāo)的差異性，揭示運(yùn)動員大腦神經(jīng)效率的生理機(jī)制。并提出以下假設(shè):（1）運(yùn)動員興趣區(qū)電極點(diǎn)誘發(fā)的ERP成分平均波幅低于控制組，表現(xiàn)為認(rèn)知注意資源的節(jié)省化；（2）運(yùn)動員的興趣區(qū)電極點(diǎn)誘發(fā)Alpha節(jié)律ERD/S水平低于控制組，呈現(xiàn)視覺-動作環(huán)路皮層的神經(jīng)效率；（3）任務(wù)誘發(fā)ERP成分與Alpha節(jié)律時(shí)-頻能量分布是一致的。

1 研究對象與方法

1.1 被 試

被試由隨機(jī)抽取的大學(xué)生運(yùn)動員和普通大學(xué)生組成，其中，試驗(yàn)組為大學(xué)乒乓球二級運(yùn)動員19名，平均年齡（19.68±2.062）歲，平均訓(xùn)練年限10年以上；對照控制組為普通專業(yè)大學(xué)生20名，平均年齡（19.75±1.746）歲。全部被試身體健康，無精神器質(zhì)性疾病，瑞文推理測驗(yàn)顯示智力水平中等以上，2組被試學(xué)歷、年齡、智力水平等組別差異不顯著（P＞0.05）。通過中國人利手評定調(diào)查結(jié)果顯示，全部被試均為右利手。招募的被試都自愿參與試驗(yàn)，試驗(yàn)前簽訂自愿協(xié)議，然后熟悉試驗(yàn)流程與任務(wù)，積極配合完成試驗(yàn)全過程，試驗(yàn)結(jié)束后支付一定的報(bào)酬。

1.2 試驗(yàn)任務(wù)與步驟

運(yùn)動員一般性任務(wù)通常采用簡單線、圓、點(diǎn)等簡單圖形[28，32]，有關(guān)乒乓球運(yùn)動員的研究顯示，在一般認(rèn)知加工任務(wù)（如特征圓）中，運(yùn)動員與控制組的行為績效或腦電存在差異[29，54-55]。為了保證被試加工策略和誘發(fā)皮層神經(jīng)通路的一致性，避免認(rèn)知加工策略和誘發(fā)環(huán)路的不同，對皮層激活與績效相關(guān)性結(jié)果解釋的干擾效應(yīng)，采用一般性的帶缺口特征圓為試驗(yàn)材料，其中，缺口10°，依據(jù)缺口中心與水平夾角的不同角度，分為8種不同空間朝向的特征，角度分別為0°、45°、90°、135°、180°、225°、270°和315°。其中，缺口朝右下45°的特征圓為靶刺激，全部類型的帶缺口的圓，通過E-Prime2.0編程隨機(jī)呈現(xiàn)，流程見圖1。其中，被試只對缺口朝右下45°的特征圓（靶刺激）進(jìn)行按鍵辨別反應(yīng)，其余類型的特征圓（非靶刺激）不做按鍵反應(yīng)。靶刺激和非靶刺激隨機(jī)呈現(xiàn)，其中，靶刺激為60次，非靶刺激60次，共120次。試驗(yàn)開始前，被試要進(jìn)行試驗(yàn)前準(zhǔn)備工作，如填寫被試基本信息、洗頭、帶電極帽、打腦電膏降電阻、調(diào)節(jié)視距位置和頭部U型托架固定等。試驗(yàn)分練習(xí)和正式試驗(yàn)2部分，要求被試雙眼與屏幕中心呈水平，距離保持60 cm，盡量不晃動身體，控制眨眼，以降低腦電偽跡。被試先進(jìn)行練習(xí)任務(wù)，熟悉任務(wù)要求后，進(jìn)入正式試驗(yàn)階段。

圖1 任務(wù)刺激呈現(xiàn)的時(shí)間進(jìn)程Figure1 Time Process of the Stimulus Presentation

1.3 試驗(yàn)儀器與數(shù)據(jù)采集

采用2臺計(jì)算機(jī)，一臺呈現(xiàn)E-Prime 2.0編程的刺激任務(wù)和記錄行為數(shù)據(jù)，一臺記錄德國BP腦電64導(dǎo)測試系統(tǒng)同步EEG信號，并記錄垂直眼電（ECG）和水平眼電（EOG）。要求被試的頭皮電極電阻＜10 KΩ，腦電采樣率為500 Hz，濾波帶通為0.5～30 Hz。2臺試驗(yàn)所用的顯示器均為19英寸液晶顯示器，分辨率為1 024×768，刷新頻率為100 Hz。

1.4 數(shù)據(jù)處理

1.4.1 行為數(shù)據(jù) 采用E-prime2.0軟件包中E-Run運(yùn)行程序來采集行為數(shù)據(jù)，記錄被試的反應(yīng)時(shí)和反應(yīng)正確率。通過E-Data Aid初步篩選和處理數(shù)據(jù)，并采用E-Merge合并不同組被試的行為數(shù)據(jù)。依據(jù)3個標(biāo)準(zhǔn)差法則，篩選所有行為數(shù)據(jù)，剔除加減3個標(biāo)準(zhǔn)差之外的數(shù)據(jù)。行為數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析過程:先采用K-S法進(jìn)行行為數(shù)據(jù)分布的正態(tài)性檢驗(yàn)，然后采用t檢驗(yàn)，比較2組被試的平均正確率、反應(yīng)時(shí)的差異顯著性（α=0.05）。

1.4.2 腦電ERP數(shù)據(jù) 將BP Recorder2.0軟件采集的腦電數(shù)據(jù)，采用BP網(wǎng)絡(luò)版Analyzer2.1軟件對腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行離線預(yù)處理。（1）通過雙側(cè)乳突轉(zhuǎn)換參考電極，并采用獨(dú)立成分分析法去除眼電（Ocular Correction），半自動分析去除偽跡；（2）將預(yù)處理數(shù)據(jù)以刺激鎖時(shí)方式分段EEG數(shù)據(jù)，每個片段時(shí)長1 000 ms（-200～800 ms），并進(jìn)行基線校正，再次去偽跡，自動剔除波幅大于±100 μv的偽跡波；（3）對每個被試的靶刺激誘發(fā)的有效EEG片段進(jìn)行疊加，得到每個被試任務(wù)加工的ERP波形；（4）通過波峰檢測，確定被試的ERP各成分（如P1、N1、P2、N2、P3等）的潛伏期與波幅；（5）分別對2組被試的波形進(jìn)行疊加，獲得2組被試的總平均（Average）波形圖；（6）依據(jù)以往研究結(jié)果和本研究目的，依據(jù)“前中后”和“左中右”選取規(guī)則，選取FZ、F3、F4，CZ、C3、C4，PZ、P3、P4，OZ、O1、O2等電極點(diǎn)，重點(diǎn)考察枕區(qū)（OZ）、頂區(qū)（PZ）、中央?yún)^(qū)（CZ）和額區(qū)（FZ）等主要電極點(diǎn)誘發(fā)的ERP成分。本研究采用2（運(yùn)動員組、控制組）×4（枕、頂、中央、額）重復(fù)測量方差分析，檢驗(yàn)不同興趣區(qū)（枕、頂、中央、額）和組別（運(yùn)動員組、控制組）各成分的平均波幅和潛伏期組別差異顯著性（α=0.05）。

1.4.3 腦電數(shù)據(jù)的時(shí)-頻分析 采用小波時(shí)-頻分析技術(shù)，能同時(shí)呈現(xiàn)腦電信號的時(shí)間和頻率特征，反映大腦不同時(shí)間階段加工的節(jié)律波能量變化特征[56]。小波分析（Wavelet Analysis）是采用某一函數(shù)族，將原始信號與小波權(quán)函數(shù)進(jìn)行卷積，將原始信號分解成不同頻率的塊信號，提供信號的時(shí)間-頻率能量分布的方法。因此，小波分析被廣泛使用EEG信號分析中。本研究首先采用BP自帶Analyzer2.1處理軟件，對EEG數(shù)據(jù)的去眼電、偽跡和分段等預(yù)處理，然后采用復(fù)Morlet小波基函數(shù)，對單個trail的EEG片段進(jìn)行小波變換，轉(zhuǎn)換公式:Wχ(τ，f)=，參數(shù)選擇為，頻率范圍為1～100 HZ，頻率進(jìn)步為1，f/σf設(shè)定為7，輸出值選擇Spectral Power（μV2），歸一化輸出（Normed Output）時(shí)間為 0～600 ms，基線矯正（Based on Time）時(shí)間為-200～0 ms。然后，將每個被試正確反應(yīng)trail的EEG時(shí)-頻小波能量分布進(jìn)行疊加平均。最后，將全部被試有效數(shù)據(jù)總疊加平均，獲得主要興趣區(qū)電極點(diǎn)EEG信號的時(shí)-頻能量分布圖。

前期研究顯示，任務(wù)期大腦皮層alpha節(jié)律震蕩功率值降低，而任務(wù)結(jié)束后皮層alpha節(jié)律震蕩功率值增強(qiáng)[47]，研究者常采用alpha節(jié)律去同步化/同步化（ERD/ERS）評價(jià)大腦皮層激活程度。為了比較運(yùn)動員和對照控制組大腦激活差異，進(jìn)一步提取（-200～600ms）事件相關(guān)alpha（8～13HZ）節(jié)律的功率值，以-200～0 ms平均功率為基線值（R），0～600 ms的平均功率為事件期（A），運(yùn)用公式ERD/ERS=[（A-R）/R]×100%，計(jì)算2組被試興趣區(qū)電極點(diǎn)alpha節(jié)律（8～13 Hz）的去同步化/同步化水平，通過比較2組alpha節(jié)律波去同步化/同步化水平，評價(jià)皮層激活組間差異性。其中，ERS為正值，顯示alpha節(jié)律同步化，皮層激活降低（鈍化現(xiàn)象）；ERD為負(fù)值，顯示alpha節(jié)律去同步化，皮層激活增強(qiáng)。本研究興趣區(qū)為枕葉（OZ）、頂葉（PZ）、中央?yún)^(qū)（CZ）和額葉（FZ）等背側(cè)視覺-動覺皮層通路，采用2（運(yùn)動員組、控制組）×4（OZ、PZ、CZ、FZ）兩因素重復(fù)測量方差分析方法，以alpha節(jié)律的ERD/ERS水平為因變量，檢驗(yàn)2組被試這些腦區(qū)的激活差異顯著性（α=0.05）。

2 結(jié)果

2.1 行為數(shù)據(jù)

將2組被試反應(yīng)時(shí)（RT）和正確率（ACC）等行為數(shù)據(jù)，分別進(jìn)行獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)和χ2檢驗(yàn)，比較組間差異顯著性（α=0.05）。檢驗(yàn)結(jié)果顯示，運(yùn)動員組[（363.8±38.1）ms]和對照組[（379.4±36.3）ms]的反應(yīng)時(shí)（RT）差異不顯著（t=1.31，P＞0.05），運(yùn)動員組（98.6%±2.4）和對照組（97.1%±3.7）的正確率（ACC）差異也不顯著（χ2=0.115，P＞0.05），表明本研究的運(yùn)動員與控制組任務(wù)績效相同。

2.2 腦電ERP數(shù)據(jù)

從事件相關(guān)電位（ERP）的總平均波形圖（見圖2）可知，2組被試的枕區(qū)（Oz）、頂區(qū)（Pz）、中央?yún)^(qū)（Cz）和額區(qū)（Fz）等腦區(qū)誘發(fā)明顯的ERP成分，表明任務(wù)主要誘發(fā)視覺空間認(rèn)知的大腦皮層背側(cè)通路。根據(jù)本研究目的和假設(shè)，主要分析興趣區(qū)誘發(fā)明顯的N1、N2和P3等成分潛伏期與波幅。

（1）對4個腦區(qū)的N1成分進(jìn)行2（組別:運(yùn)動員、控制組）×4（腦區(qū):枕、頂、中央、額區(qū)）重復(fù)測量方差分析。N1成分潛伏期統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，腦區(qū)主效應(yīng)顯著[F（3，111）=167.332，P＜0.001，η2p=0.819]，基于估算邊際均值（α=0.05）的成對比較顯示，全部被試不同腦區(qū)的平均潛伏期大小依次為額區(qū)（115.811 ms）=中央?yún)^(qū)（112.608 ms）＜頂區(qū)（162.179 ms）=枕區(qū)（169.272 ms），組別主效應(yīng)不顯著[F（1，37）=0.132，P＞0.05，η2p=0.007]，腦區(qū)和組別交互效應(yīng)顯著[F（3，111）=2.605，P＞0.05，η2p=0.071]，表明 4個腦區(qū)N1潛伏期組間差異不顯著。N1成分平均波幅統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，腦區(qū)主效應(yīng)顯著[F（3，111）=15.856，P＜0.01，η2p=0.301]，組別主效應(yīng)不顯著[F（1，37）=1.374，P＞0.05，η2p=0.0363]，組別與腦區(qū)交互效應(yīng)顯著[F（3，111）=19.740，P＜0.01，η2p=0.346]。進(jìn)一步簡單效應(yīng)分析顯示，枕區(qū)[F（1，37）=13.536，P＜0.01，η2p=0.268]、額區(qū)[F（1，37）=12.471，P＜0.01，η2p=0.251]和中央?yún)^(qū)[F（1，37）=9.843，P＜0.01，η2p=0.210]組別效應(yīng)顯著，其中，運(yùn)動員枕區(qū)的平均波幅小于控制組（-1.322 μVVS-2.601 μV，P＜0.01），運(yùn)動員額區(qū)（-2.803 μV VS-1.291 μV，P＜0.01）和中央?yún)^(qū)（-2.367 μV VS-1.768 μV，P＜0.01）的平均波幅大于控制組，頂區(qū)的組別效應(yīng)不顯著[F（1，37）=0.095，P＞0.05，η2p=0.003]（見圖3）。

圖2 主要電極點(diǎn)ERP和EEG時(shí)-頻能量分布圖Figure2 ERP and EEG Time-Frequency Energy Distribution Map of the Main Electrode Sites

圖3 主要腦區(qū)N1成分的平均波幅Figure3 Average Peak of N1 of the Main Area Cortex

（2）對4個腦區(qū)N2成分的平均潛伏期和波幅，進(jìn)行2×4重復(fù)測量方差分析。潛伏期的統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，腦區(qū)主效應(yīng)不顯著[F（3，111）=1.380，P＞0.05，η2p=0.036]，組別主效應(yīng)不顯著[F（3，111）=0.057，P＞0.05，η2p=0.002]，腦區(qū)和組別交互效應(yīng)不顯著[F（3，111）=0.920，P＞0.05，η2p=0.024]，表明N2成分潛伏期的腦區(qū)和組別差異都不顯著。N2 波平均波幅的統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，腦區(qū)[F（3，111）=0.208，P＞0.05，η2p=0.006]和組別[F（1，37）=3.342，P＞0.05，η2p=0.083]主效應(yīng)不顯著，腦區(qū)和組別交互效應(yīng)顯著[F（3，111）=3.461，P＜0.05，η2p=0.086]。簡單效應(yīng)分析表明，額區(qū)[F（1，37）=8.516，P＜0.01，η2p=0.187]、頂區(qū)[F（1，37）=6.005，P＜0.05，η2p=0.140]的組別差異顯著，中央?yún)^(qū)[F（1，37）=2.217，P＞0.05，η2p=0.057]、枕區(qū)[F（1，37）=0.590，P＞0.05，η2p=0.016]的組別差異不顯著。事后比較顯示，運(yùn)動員的額區(qū)（-1.815 μV VS0.553 μV，P＜0.01）、頂區(qū)（-0.663 μV VS2.296 μV，P＜0.01）平均波幅大于控制組（見圖4）。

圖4 主要腦區(qū)N2成分的平均波幅Figure4 Average Peak of N2 of the Main Area Cortex

（3）對不同腦區(qū)P3成分的平均潛伏期和波幅，進(jìn)行2×4重復(fù)測量方差分析。P3波的平均潛伏期統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，腦區(qū)主效應(yīng)顯著[F（1，37）=8.516，P＜0.01，η2p=0.187]，組別主效應(yīng)不顯著[F（1，37）=1.670，P＞0.05，η2p=0.043]，腦區(qū)和組別交互效應(yīng)不顯著[F（1，37）=2.173，P＞0.05，η2p=0.055]。腦區(qū)間潛伏期均值的多重比較顯示，額區(qū)=中央?yún)^(qū)=頂區(qū)＞枕葉，并且，4個腦區(qū)平均潛伏期的組間差異不顯著（P＞0.05）。P3波的平均波幅統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，腦區(qū)主效應(yīng)顯著[F（3，111）=153.301，P＜0.01，η2p=0.806]，組別主效應(yīng)顯著[F（1，37）=17.132，P＞0.05，η2p=0.007]，腦區(qū)和組別交互效應(yīng)顯著[F（3，111）=7.733，P＜0.01，η2p=0.173]。簡單效應(yīng)分析顯示，額區(qū)[F（1，37）=11.688，P＜0.01，η2p=0.240]、中央?yún)^(qū)[F（1，37）=19.271，P＜0.01，η2p=0.342]和頂區(qū)[F（1，37）=29.118，P＜0.01，η2p=0.440]的組別效應(yīng)顯著，枕區(qū)[F（1，37）=2.493，P＞0.05，η2p=0.063]組別效應(yīng)不顯著。事后檢驗(yàn)可知，運(yùn)動員額區(qū)（3.13μV VS 6.42μV，P＜0.01）、中央?yún)^(qū)（5.86μV VS 9.56μV，P＜0.01）和頂區(qū)（3.26μV VS 7.89μV，P＜0.01）平均波幅均小于控制組（見圖5）。

圖5 主要腦區(qū)P3成分的平均波幅Figure 5 Average Peak of P3 of the Main Area Cortex

2.3 腦電EEG時(shí)-頻能量分布和ERD/S數(shù)據(jù)

根據(jù)本研究目的和假設(shè)，重點(diǎn)關(guān)注任務(wù)誘發(fā)的ERP波形與EEG的alpha（8～13 HZ）節(jié)律能量變化趨勢，因此，主要比較興趣區(qū)電極點(diǎn)（Oz、Pz、Cz、Fz）ERP和EEG時(shí)頻能量分布圖。首先，重點(diǎn)關(guān)注基線期（-200～0 ms）、早期（0～200 ms）和晚期（200～600 ms）的alpha節(jié)律（8～13 HZ）的能量變化，分析任務(wù)認(rèn)知過程，被試的主要興趣區(qū)（Oz、Pz、Cz、Fz）早期和晚期的皮層激活的變化趨勢（見圖2）。將刺激呈現(xiàn)早期（0～20 0ms）和晚期（200～600 ms）的alpha節(jié)律功率圖譜，分別與基線期（-200～0 ms）alpha節(jié)律波圖譜比較。結(jié)果顯示:早期（0～200 ms）alpha節(jié)律的功率值增強(qiáng)，呈現(xiàn)同步化（alpha-ERS），反映大腦皮層抑制加工[57]；晚期（200～600 ms）alpha節(jié)律功率低于基線，呈現(xiàn)alpha節(jié)律去同步化（alpha-ERD），反映大腦皮層執(zhí)行加工。并且，這種圖譜顯示的去同步化現(xiàn)象，在頂區(qū)（Pz）和中央?yún)^(qū)（Cz）更明顯。

為了比較2組被試任務(wù)腦區(qū)皮層的激活差異性，計(jì)算2組被試興趣區(qū)（Fz、Cz、Pz、Oz）的alpha節(jié)律ERD/ERS水平，以組別為被試間變量，腦區(qū)為被試內(nèi)變量，alpha節(jié)律的ERD/ERS水平為因變量，進(jìn)行2（運(yùn)動員組，控制組）×4（額區(qū)、中央?yún)^(qū)、頂區(qū)、枕區(qū)）重復(fù)測量方差分析。結(jié)果顯示，腦區(qū)主效應(yīng)顯著[F（3，111）=4.978，P＜0.01，η2p=0.119]，組別主效應(yīng)顯著[F（1，37）=12.025，P＜0.01，η2p=0.245]，腦區(qū)與組別的交互效應(yīng)不顯著[F（3，111）=1.178，P＞0.05，η2p=0.031]。不同腦區(qū)的組別差異性單變量檢驗(yàn)顯示，中央?yún)^(qū)[F（1，37）=5.942，P＜0.05，η2p=0.138]和頂區(qū)[F（1，37）=6.110，P＜0.05，η2p=0.142]的組別效應(yīng)顯著，額區(qū)[F（1，37）=2.463，P＞0.05，η2p=0.081]和枕區(qū)[F（1，37）=1.699，P＞0.05，η2p=0.044]的組別效應(yīng)不顯著。事后比較顯示，運(yùn)動員組的中央?yún)^(qū)、頂區(qū)的alpha去同步化水平低于控制組（P＜0.05）（見圖6）。

圖6 主要腦區(qū)alpha ERD/S的平均值Figure6 Alpha ERD/S Average of the Main Area Cortex

3 討論

本研究采用簡單的一般性刺激辨認(rèn)任務(wù)，目的保證被試采用相同的認(rèn)知策略和神經(jīng)環(huán)路，最大限度減少被試的認(rèn)知策略和工作記憶容量限制，對神經(jīng)活動與績效關(guān)系解釋的干擾效應(yīng)，揭示被試皮層神經(jīng)效率的差異性[46]。因此，盡管本研究結(jié)果顯示行為績效組別差異不顯著，但是，并不影響研究評價(jià)個體的神經(jīng)皮層效率的差異性。只要保證2組被試認(rèn)知策略和神經(jīng)通路一致性，在相同績效前提下，神經(jīng)皮層的激活程度不同，也反映個體任務(wù)腦區(qū)的神經(jīng)效率差異性[17]。個體間神經(jīng)效率評價(jià)，包括更高績效被試的皮層資源更低消耗，或者是相同績效條件下個體資源消耗的差異性（激活水平）。行為績效相同的被試，表現(xiàn)出神經(jīng)激活的差異性，也能反映皮層資源消耗的高效率。如2個耐力水平不同的跑步者，在相同時(shí)間和負(fù)荷條件下，完成2 000 m跑過程中，高水平耐力選手的消耗能量相對少、感覺更輕松，而低水平選手消耗更多能量、感覺更累一樣，高耐力選手的體能儲備更多，能夠適應(yīng)更強(qiáng)的運(yùn)動負(fù)荷。

3.1 ERP成分的差異性分析

前期研究認(rèn)為，ERP誘發(fā)成分的潛伏期與信息加工速度相關(guān)，而波幅則反應(yīng)個體注意資源加工投入的程度[58]。既然ERP波幅反映了被試注意資源的消耗程度，那么，通過比較運(yùn)動員和對照組的皮層誘發(fā)ERP波幅，可以探討長期訓(xùn)練對運(yùn)動員皮層中樞神經(jīng)資源消耗的影響。由于采用相對簡單的任務(wù)，工作記憶負(fù)荷需求低，加工過程不受工作記憶容量的限制，因此，誘發(fā)ERP成分潛伏期組別差異不顯著，表明2組被試對該任務(wù)的加工速度相同。如果2組被試誘發(fā)的ERP波幅差異顯著，說明中樞注意資源消耗是不同的，相同績效投入的中樞神經(jīng)資源少，同樣是大腦皮層神經(jīng)效率的體現(xiàn)。對興趣區(qū)電極點(diǎn)誘發(fā)ERP波幅組別比較顯示，ERP早成分（如N1）和晚成分（如P3）都存在組間差異（P＜0.05），且受腦區(qū)位置和加工進(jìn)程影響。

（1）運(yùn)動員枕區(qū)ERP成分N1平均波幅低于控制組，表明運(yùn)動員視覺辨別加工消耗的神經(jīng)資源呈現(xiàn)節(jié)約化趨勢，這可能與頂-枕皮層神經(jīng)元激活數(shù)量或程度更低有關(guān)。有趣的是，運(yùn)動員的額區(qū)和中央?yún)^(qū)的N1波幅高于控制組，與假設(shè)不一致。枕區(qū)的視覺誘發(fā)N1成分，潛伏期160 ms左右，與刺激辨別加工相關(guān)，運(yùn)動員更低枕葉N1波幅，表明運(yùn)動員在視覺任務(wù)加工早期，消耗的枕區(qū)資源更低。額區(qū)、中央?yún)^(qū)誘發(fā)的N1成分，與早期反應(yīng)準(zhǔn)備加工相關(guān)[59]。運(yùn)動員額-中央?yún)^(qū)誘發(fā)的N1波幅更高，表明行為反應(yīng)早期運(yùn)動員消耗注意資源更多，這可能與運(yùn)動員長期從事專項(xiàng)訓(xùn)練相關(guān)，在乒乓球等快速反應(yīng)類項(xiàng)目運(yùn)動情境中，運(yùn)動者更多通過早期注意加工，才能快速應(yīng)答，既快又準(zhǔn)擊球，滿足運(yùn)動情境動作快速響應(yīng)需要，可能為晚期的大腦執(zhí)行加工節(jié)約資源，促進(jìn)大腦皮層神經(jīng)效率。根據(jù)注意容量模型[60]，個體中樞注意資源是有限的，通過分配方案完成認(rèn)知加工。研究認(rèn)為，早期注意屬于無意識、內(nèi)隱的、無限制性，晚期注意屬于意識性、外顯的、容量有限性[61]。長期運(yùn)動訓(xùn)練可能提高運(yùn)動員自上而下加工通路連接性，有利于額區(qū)早期無意識資源對動作加工的影響，提高快速任務(wù)的應(yīng)答績效，并且，節(jié)約有限的晚期注意資源，滿足運(yùn)動任務(wù)加工注意的高需求，反映了運(yùn)動員大腦神經(jīng)資源利用的高效率。乒乓球[62]、網(wǎng)球[63]等研究也顯示，運(yùn)動員的額區(qū)誘發(fā)的N1波幅也高于對照組，與本研究結(jié)果一致。

（2）本研究結(jié)果顯示，運(yùn)動員額區(qū)誘發(fā)N2成分的平均波幅高于對照組，表明運(yùn)動員保持較高的認(rèn)知控制加工水平，其原因可能與運(yùn)動員長期從事對抗性項(xiàng)目相關(guān)，比賽過程需要保持高度動作認(rèn)知控制，保證快速準(zhǔn)確的動作應(yīng)答反應(yīng)。在簡單的視覺空間特征加工任務(wù)中，也保持較高認(rèn)知控制狀態(tài)，調(diào)整自己動作反應(yīng)。額-頂誘發(fā)的N2成分，反應(yīng)個體的行為監(jiān)控、動作控制、抑制加工，運(yùn)動員較強(qiáng)的抑制控制能力是運(yùn)動員對動作快速應(yīng)答與激烈對抗的適應(yīng)，運(yùn)動員通過動作抑制皮層網(wǎng)絡(luò)加工，促進(jìn)后期動作認(rèn)知順利完成，與運(yùn)動員運(yùn)動認(rèn)知任務(wù)完成過程的抑制控制相適應(yīng)，表明長期訓(xùn)練促進(jìn)運(yùn)動員皮層的動作控制能力[64]。前期乒乓球[62]、網(wǎng)球[63]等研究也顯示，運(yùn)動員額葉誘發(fā)更大的N2波，反映了運(yùn)動員大腦更強(qiáng)的抑制控制能力，與本研究結(jié)果一致。

（3）運(yùn)動員的中央?yún)^(qū)（CZ）和頂區(qū)（PZ）誘發(fā)P3成分平均波幅低于對照組，表明運(yùn)動員背側(cè)視覺神經(jīng)通路相關(guān)皮層在完成相同任務(wù)績效過程中，消耗的神經(jīng)加工資源更少，體現(xiàn)任務(wù)相關(guān)皮層的神經(jīng)效率。研究表明，P300波幅隨著個體對刺激任務(wù)注意程度的變化而改變[65]，誘發(fā)腦源可能位于顳頂聯(lián)合區(qū)[66]或海馬回[67]，與物體辨別和工作記憶刷新相關(guān)，反映注意、辨別、決策應(yīng)答等認(rèn)知加工過程[68]。本研究結(jié)果顯示，運(yùn)動員誘發(fā)P3成分波幅低于控制組，表明運(yùn)動員大腦中央?yún)^(qū)和頂區(qū)神經(jīng)資源消耗更低，驗(yàn)證了神經(jīng)效率假說。注意雙加工模型認(rèn)為，控制加工向自動化加工轉(zhuǎn)化，中樞注意資源需求逐漸降低[69]。運(yùn)動員視覺動作加工的自動化，節(jié)約更多的晚期意識性注意資源，適應(yīng)快速準(zhǔn)確加工任務(wù)。因此，長期訓(xùn)練促進(jìn)運(yùn)動認(rèn)知和動作加工自動化，通過早期無意識激活，減少后期有意注意資源的消耗，將運(yùn)動員有限的意識注意資源，用于其他運(yùn)動信息領(lǐng)域加工，提高運(yùn)動任務(wù)績效。長期訓(xùn)練對運(yùn)動員皮層的神經(jīng)注意資源消耗的轉(zhuǎn)變，提高了運(yùn)動員視覺-動作皮層的加工效率。

然而，一些專項(xiàng)識別任務(wù)研究顯示，運(yùn)動員額-頂區(qū)誘發(fā)的P3等晚成分波幅高于對照組，與中樞皮層資源節(jié)省化的高效率不一致，這可能是不同被試組，對任務(wù)熟悉程度不同有關(guān)，運(yùn)動員和對照組可能采用的加工策略或皮層通路不同，或者被試主觀難度認(rèn)知水平太高，影響個體努力程度和任務(wù)自信，這樣，運(yùn)動員復(fù)雜任務(wù)消耗神經(jīng)資源反而高于對照組。

3.2 Alpha節(jié)律ERD/S的差異性分析

本研究顯示，運(yùn)動員的頂區(qū)和中央?yún)^(qū)的alpha節(jié)律ERD水平小于控制組，表明運(yùn)動員的皮層神經(jīng)能量的消耗更低，體現(xiàn)運(yùn)動員的視覺空間與動作控制皮層的神經(jīng)效率，這與本研究假設(shè)一致。前期相關(guān)研究顯示，被試皮層的alpha節(jié)律波ERD/ERS水平與fMRI血氧信號變化密切相關(guān)，皮層激活增強(qiáng)與alpha-ERD相關(guān)，皮層活動抑制與alpha-ERS相關(guān)[70-73]。

根據(jù)視覺注意加工的背腹側(cè)雙通路理論[61]，個體對視覺空間特征加工主要涉及頂枕額背側(cè)通路。本研究簡單任務(wù)加工期間，運(yùn)動員的頂葉和中央皮層較低的激活，顯示運(yùn)動員消耗視覺空間和動作加工的神經(jīng)資源更少。表明，長期訓(xùn)練提高運(yùn)動員視覺空間和動作控制能力，呈現(xiàn)頂區(qū)和中央皮層的神經(jīng)效率，這些結(jié)果與大腦可塑性理論和神經(jīng)效率假說具有一致性。乒乓球運(yùn)動需要個體快速視覺識別和合理動作執(zhí)行能力，長期專項(xiàng)訓(xùn)練提高運(yùn)動者的視覺空間認(rèn)知和動作加工能力，促進(jìn)皮層結(jié)構(gòu)與功能適應(yīng)性變化，表現(xiàn)運(yùn)動員大腦任務(wù)皮層的神經(jīng)效率。有關(guān)研究認(rèn)為，高績效者大腦皮層激活降低，可能是激活的皮層神經(jīng)環(huán)路或者神經(jīng)元數(shù)量減少相關(guān)[3]。根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（節(jié)點(diǎn)）連接理論，高績效者的任務(wù)腦區(qū)激活降低，可能是皮層功能區(qū)（節(jié)點(diǎn)）之間連接有效性提高，或者連接數(shù)量下降相關(guān)[46]。心理模塊理論認(rèn)為[74]，大腦神經(jīng)系統(tǒng)是一種高度模塊化表征方式，模塊內(nèi)外具有不同節(jié)點(diǎn)連接特性，功能模塊內(nèi)的節(jié)點(diǎn)連接比較緊密，而功能模塊之間的節(jié)點(diǎn)比較稀疏。如果功能模塊之間（如功能腦區(qū)皮層間）節(jié)點(diǎn)有效性較低，需要激活更多的節(jié)點(diǎn)連接，才能完成認(rèn)知任務(wù)，皮層激活更強(qiáng)。此外，突觸修剪理論認(rèn)為[75]，大腦發(fā)育過程，個體皮層神經(jīng)元連接（突觸）數(shù)量隨著年齡增加而下降，但突觸連接強(qiáng)度有提高，運(yùn)動訓(xùn)練可能誘發(fā)皮層-皮層或皮層-皮下效連接加強(qiáng)，皮層神經(jīng)連接通過“削枝強(qiáng)干”，減少低效連接，提高皮層（節(jié)點(diǎn)）有效連接，降低神經(jīng)元激活數(shù)量，減少神經(jīng)元資源消耗，任務(wù)相關(guān)皮層激活下降，表現(xiàn)皮層神經(jīng)效率[11]。本研究運(yùn)動員頂葉、中央?yún)^(qū)等皮層激活降低，可能是長期專項(xiàng)訓(xùn)練強(qiáng)化功能連接有效性減少了低效率的視覺通路等皮層的連接數(shù)量，神經(jīng)元激活數(shù)量下降，節(jié)約更多視覺中樞資源，將視覺注意資源用于運(yùn)動更高的注意需求。在簡單認(rèn)知和動作任務(wù)條件下，射擊、射箭、足球、賽車選手相關(guān)皮層激活降低[9，11，25，76]，與本研究結(jié)果一致。

但是，一些復(fù)雜性視覺空間、視覺搜索和動作觀察任務(wù)的研究[19-23，30]顯示，運(yùn)動員的頂區(qū)、中央?yún)^(qū)等任務(wù)皮層激活更強(qiáng)，與神經(jīng)效率假設(shè)不一致。其可能原因:（1）對照組專項(xiàng)經(jīng)驗(yàn)和策略缺乏，任務(wù)完成自信心與努力投入較少，相關(guān)神經(jīng)皮層資源投入更少，誘發(fā)任務(wù)相關(guān)腦區(qū)激活更低；（2）可能與默認(rèn)網(wǎng)絡(luò)（Default Network）有關(guān)，運(yùn)動員控制加工下降，默認(rèn)網(wǎng)絡(luò)顯示激活水平更高[77]；（3）長期專項(xiàng)訓(xùn)練可能導(dǎo)致皮層激活環(huán)路重組，誘發(fā)皮層環(huán)路不同所致[1]。

本研究還顯示，任務(wù)誘發(fā)枕區(qū)激活水平組間差異不顯著，與預(yù)期假設(shè)不同?？赡苁且?yàn)楸狙芯渴且话阈院唵我曈X任務(wù)，視覺皮層對簡單任務(wù)的敏感性低于專項(xiàng)任務(wù)，因而，誘發(fā)個體皮層程度低，并未體現(xiàn)訓(xùn)練效應(yīng)。運(yùn)動員在復(fù)雜性或?qū)ｍ?xiàng)視覺任務(wù)加工過程中，枕葉激活程度低于普通組，這可能因?yàn)閺?fù)雜任務(wù)需要動員更多的皮層連接，提高視覺皮層對外部刺激的響應(yīng)加工速度。同時(shí)，額葉皮層激活（alpha-ERD）組間差異不顯著，與假設(shè)不一致，其原因可能是運(yùn)動員早期注意資源（如N1、N2波幅更大）消耗能量大，晚期注意資源消耗低，但是從總體來看，運(yùn)動員的額葉神經(jīng)激活（alpha-ERD）平均值不顯著，說明簡單任務(wù)條件下，2組被試對額葉執(zhí)行控制加工需求基本一致。

3.3 ERP成分與EEG頻譜變化的相關(guān)性分析

EEG時(shí)-頻能量分布圖，直觀反映EEG不同節(jié)律波能量分布的時(shí)間變化趨勢，本研究重點(diǎn)關(guān)注背側(cè)通路和動作皮層的電極點(diǎn)。數(shù)據(jù)顯示，無論早期時(shí)間窗（0～200 ms），還是晚期時(shí)間窗（200～600 ms），alpha節(jié)律（8～13 Hz）同步化（ERS）與ERP成分負(fù)電位（如N1、N2成分）變化一致，alpha節(jié)律去同步化（ERD）與ERP的正電位（如P3）相關(guān)。依據(jù)大腦皮層節(jié)律振蕩研究[47]，皮層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過EEG節(jié)律活動，實(shí)現(xiàn)神經(jīng)信息加工，其中，低頻節(jié)律波（如alpha波）的同步化反映皮層神經(jīng)元抑制，高頻節(jié)律波（如beta、gamma）同步化反映皮層激活加工，反映感知（視覺）皮層神經(jīng)元與其他皮層（或中間神經(jīng)元）的神經(jīng)信息交流。由于高頻鎖時(shí)不鎖相，疊加獲得的ERP成分，高頻beta、gamma等節(jié)律波被抵消，并且，ERP只是直接疊加，并不是節(jié)律能量功率值，而只是短時(shí)電位平均振幅。但對比EEG時(shí)頻能量分布和ERP成分原始波，還是不難發(fā)現(xiàn)兩者變化趨勢的一致性。

前期相關(guān)研究顯示，皮層ERP成分P3潛伏期和波幅變化，與alpha節(jié)律變化高度關(guān)聯(lián)[71]。聽覺Oddball任務(wù)研究顯示，P3波幅與alpha活動的抑制相關(guān)[57]。有關(guān)聽覺、視覺、軀體感覺和痛覺刺激Oddball任務(wù)研究發(fā)現(xiàn)，即使P300和alpha-ERD的皮層誘發(fā)源不同，但P300與alpha-ERD水平高度相關(guān)[70]。但是，另一些研究卻顯示，刺激誘發(fā)alpha節(jié)律波震蕩活動與ERP波幅變化趨勢并不完全一致，既有呈反比關(guān)系的，也有呈正比關(guān)系[57，71-72]。其原因可能與兩者的鎖時(shí)時(shí)間窗差異性相關(guān)，或者是alpha節(jié)律ERD/ERS，不但反映皮層-皮層，還反映皮層-皮層下的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息流。因此，本研究將ERP高時(shí)間分辨率優(yōu)勢和EEG振蕩能量特征相結(jié)合，能夠更好地解釋運(yùn)動員大腦皮層的神經(jīng)效率，揭示運(yùn)動員視覺任務(wù)認(rèn)知加工的神經(jīng)機(jī)制。此外，被試枕葉皮層高頻節(jié)律波（如gamma）同步化現(xiàn)象表明，任務(wù)誘發(fā)被試枕葉皮層。已有研究證實(shí)，高頻節(jié)律波震蕩與認(rèn)知加工密切相關(guān)[73]。后期考慮進(jìn)一步分析gamma節(jié)律和alpha節(jié)律的振蕩特征，將可能更好地揭示運(yùn)動員大腦神經(jīng)效率機(jī)制。同時(shí)，腦區(qū)間神經(jīng)元集群的同步化，反映大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信息加工特征，因此，后期研究需要考慮腦區(qū)激活與腦區(qū)間功能連接程度，從全腦網(wǎng)路視角，揭示運(yùn)動員大腦的神經(jīng)加工特征，揭示運(yùn)動員神經(jīng)效率的生理機(jī)制。此外，EEG所面臨的空間分辨率不足，也制約振蕩信號誘發(fā)源的精確定位，需要考慮將EEG和fMRI技術(shù)相結(jié)合，進(jìn)一步探討運(yùn)動員大腦神經(jīng)效率。

4 結(jié)論

本研究以乒乓球運(yùn)動員為研究對象，采用一般性視覺認(rèn)知任務(wù)，將ERP和EEG頻域分析相結(jié)合，探討運(yùn)動員大腦的神經(jīng)效率。ERP結(jié)果顯示，運(yùn)動員枕葉的早期神經(jīng)資源，以及額、頂、中央?yún)^(qū)晚期神經(jīng)資源節(jié)約化明顯，但額-頂皮層神經(jīng)資源早期消耗更多，表明長期訓(xùn)練提高運(yùn)動員大腦神經(jīng)資源消耗效率，促進(jìn)運(yùn)動員快速加工的適應(yīng)性。EEG頻域分析顯示，運(yùn)動員的頂區(qū)和中央?yún)^(qū)的激活程度更低，呈現(xiàn)大腦皮層的神經(jīng)效率。EEG時(shí)頻能量分布與ERP波幅變化趨勢的一致性表明，可以分別從節(jié)律能量和時(shí)間進(jìn)程視角，更全面揭示大腦認(rèn)知加工的神經(jīng)電生理機(jī)制。

[1]KELLY A M，GARAVAN H.Human functional neuroimaging of brain changes associated with practice[J].Cereb Cortex，2005，15（8）:1089-1102.

[2]POLDRACK R A.Imaging brain plasticity:conceptual and methodologi?cal issues-a theoretical review[J].Neuroimage，2000，12（1）:1-13.

[3]HAIER R J，SIEGEL JR B V，NUECHTERLEIN K H，et al.Cortical glu?cose metabolic rate correlates of abstract reasoning and attention studied with positron emission tomography[J].Intelligence，1988，12（2）:199-217.

[4]HAIER R J，SIEGEL JR B V，MACLACHLAN A，et al.Regional glu?cose metabolic changes after learning a complex visuospatial/motor task:a positron emission tomographic study[J].Brain Res，1992，570（1-2）:134-143.

[5]NEUBAUER A C，F(xiàn)INK A.Intelligence and neural efficiency[J].Neuro?sci Biobehav Rev，2009，33（7）:1004-1023.

[6]徐立彬，李安民，劉玉.優(yōu)秀運(yùn)動員大腦神經(jīng)效率及可塑性特點(diǎn)[J].首都體育學(xué)院學(xué)報(bào)，2013，25（6）:566-572.

[7]BABILONI C，DEL PERCIO C，IACOBONI M，et al.Golf putt outcomes are predicted by sensorimotor cerebral EEG rhythms[J].J Physiol，2008，586（1）:131-139.

[8]BAUMEISTER J，REINECKE K，LIESEN H，et al.Cortical activity of skilled performance in a complex sports related motor task[J].Eur J Appl Physiol，2008，104（4）:625-631.

[9]DEL PERCIO C，ROSSINI P M，MARZANO N，et al.Is there a“neural efficiency”in athletes?A high-resolution EEG study[J].Neuroimage，2008，42（4）:1544-1553.

[10]BELL M A，F(xiàn)OX N A.Crawling experience is related to changes in cor?tical organization during infancy:evidence from EEG coherence[J].De?velopmental Psychobiology，1996，29（7）:551-561.

[11]HATFIELD B D，HAUFLER A J，HUNG T M，et al.Electroencephalo?graphic studies of skilled psychomotor performance[J].Journal Clincal Neurophysiology，2004，21（3）:144-156.

[12]DEL P C，BABILONI C，BERTOLLO M，et al.Visuo-attentional and sensorimotor alpha rhythms are related to visuo-motor performance in athletes[J].Hum Brain Mapp，2009，30（11）:3527-3540.

[13]BABILONI C，DEL PERCIO C，ROSSINI P M，et al.Judgment of ac?tions in experts:a high-resolution EEG study in elite athletes[J].Neuro?image，2009，45（2）:512-521.

[14]ORGS G，DOMBROWSKI J H，HEIL M，et al.Expertise in dance modu?lates alpha/beta event-related desynchronization during action observa?tion[J].Eur J Neurosci，2008，27（12）:3380-3384.

[15]郭志平，李安民，王積福.乒乓球運(yùn)動員的大腦功能非對稱性及功能耦合性研究[J].天津體育學(xué)院學(xué)報(bào)，2015，30（3）:256-261.

[16]王麗巖，李安民，顧楠，等.乒乓球運(yùn)動員發(fā)球動作識別時(shí)的神經(jīng)效率:來自EEG的證據(jù)[J].中國運(yùn)動醫(yī)學(xué)雜志，2013，32（5）:430-436.

[17]BERNARDI G，RICCIARDI E，SANI L，et al.How skill expertise shapes the brain functional architecture:an fMRI study of visuo-spa?tial and motor processing in professional racing-car and naive drivers[J].PLoS One，2013，8（10）:e77764.

[18]AGLIOTI S M，CESARI P，ROMANI M，et al.Action anticipation and motor resonance in elite basketball players[J].Nat Neurosci，2008，11（9）:1109-1116.

[19]BALSER N，LOREY B，PILGRAMM S，et al.The influence of expertise on brain activation of the action observation network during anticipa?tion of tennis and volleyball serves[J].Front Hum Neurosci，2014，8:568.

[20]BALSER N，LOREY B，PILGRAMM S，et al.Prediction of human ac?tions:expertise and task-related effects on neural activation of the ac?tion observation network[J].Hum Brain Mapp，2014，35（8）:4016-4034.

[21]CALVO-MERINO B，GLASER D E，GREZES J，et al.Action observa?tion and acquired motor skills:an FMRI study with expert dancers[J].Cereb Cortex，2005，15（8）:1243-1249.

[22]CALVO-MERINO B，GREZES J，GLASER D E，et al.Seeing or doing?Influence of visual and motor familiarity in action observation[J].Cur?rent Biology，2006，16（19）:1905-1910.

[23]WOLF S，BROELZ E，SCHOLZ D，et al.Winning the game:brain pro?cesses in expert，young elite and amateur table tennis players[J].Front Behav Neurosci，2014，8:e370.

[24]MILTON J，SOLODKIN A，HLU?T K P，et al.The mind of expert motor performance is cool and focused[J].Neuroimage，2007，35（2）:804-813.

[25]DI RUSSO F，TADDEI F，APNILE T，et al.Neural correlates of fast stimulus discrimination and response selection in top-level fencers[J].Neuroscience Letters，2006，408（2）:113-118.

[26]ROSSI B，ZANI A，TADDEI F.Chronometric aspects of information pro?cessing in high level fencers as compared to non-athletes:an ERPs and RT study[J].Journal Human Movement Studies，1992，23（1）:17-28.

[27]RADLO S J，JANELLE C M，BARBA D A，et al.Perceptual Decision Making for Baseball Pitch Recognition:Using P300 Latency and Am?plitude to Index Attentional Processing[J].Research Quarterly for Exer?cise and Sport，2001，72（1）:22-31.

[28]趙洪朋.優(yōu)秀散打運(yùn)動員知覺預(yù)測過程認(rèn)知特征與神經(jīng)機(jī)制研究[D].上海:上海體育學(xué)院，2010:60-75.

[29]趙思，李安民，張大為.乒乓球運(yùn)動經(jīng)驗(yàn)對視覺注意、認(rèn)知控制和識別過程影響的ERP研究[J].天津體育學(xué)院學(xué)報(bào)，2014，29（1）:33-37.

[30]徐立彬，李安民，陳愛國.乒乓球運(yùn)動員單一特征信息模式識別的神經(jīng)機(jī)制研究[J].西安體育學(xué)院學(xué)報(bào)，2014，31（4）:488-499.

[31]WRIGHT D J，HOLMES P，DI RUSSO F，et al.Reduced Motor Cortex Activity during Movement Preparation following a Period of Motor Skill Practice[J].PLoS One，2012，7（12）:e51886.

[32]黃琳.擊劍運(yùn)動員線索化決策特點(diǎn)及ERP研究[D].上海:上海體育學(xué)院，2014:14-70.

[33]BUEICHEKU E，MIRO-PADILLA A，PALOMAR-GARCIA M A，et al.Reduced posterior parietal cortex activation after training on a visual search task[J].Neuroimage，2016，135（4）:204-213.

[34]GRABNER R H，NEUBAUER A C，STERN E.Superior performance and neural efficiency:the impact of intelligence and expertise[J].Brain Res Bull，2006，69（4）:422-439.

[35]KARNI A，MEYER G.Functional MRI evidence for adult motor cortex plasticity during motor skill learning[J].Nature，1995，377（6545）:155.

[36]KARNI A，MEYER G，REY-HIPOLITO C，et al.The acquisition of skilled motor performance:fast and slow experience-driven changes in primary motor cortex[J].Proc Natl Acad Sci U S A，1998，95（3）:861-868.

[37]SEIDLER R D，PURUSHOTHAM A，KIM S G，et al.Neural correlates of encoding and expression in implicit sequence learning[J].Exp Brain Res，2005，165（1）:114-124.

[38]WALDSCHMIDT J G，ASHBY F G.Cortical and striatal contributions to automaticity in information-integration categorization[J].Neuroim?age，2011，56（3）:1791-1802.

[39]DAYAN E，COHEN L G.Neuroplasticity subserving motor skill learn?ing[J].Neuron，2011，72（3）:443-454.

[40]FLOYER-LEA A，MATTHEWS P M.Changing brain networks for vi?suomotor control with increased movement automaticity[J].Journal of Neurophysiology，2004，92（4）:2405-2412.

[41]XIONG J，MA L，WANG B，et al.Long-term motor training induced changes in regional cerebral blood flow in both task and resting states[J].Neuroimage，2009，45（1）:75-82.

[42]MILTON J，SOLODKIN A，HLUSTIK P，et al.The mind of expert motor performance is cool and focused[J].Neuroimage，2007，35（2）:804-813.

[43]VECCHIO F，DEL PERCIO C，BABILONI C.Is there a neural efficien?cy in the athlete's brain?[J].International Journal of Psychophysiology，2012，85（3）:296-297.

[44]RYPMA B，BERGER J S，PRABHAKARAN V，et al.Neural correlates of cognitive efficiency[J].NeuroImage，2006，33（3）:969-979.

[45]POLDRACK R A.Is“efficiency”a useful concept in cognitive neurosci?ence[J].Developmental Cognitive Neuroscience，2015，11（6）:12-17.

[46]RYPMA B，PRABHAKARAN V.When less is more and when more is more:The mediating roles of capacity and speed in brain-behavior effi?ciency[J].Intelligence，2009，37（2）:207-222.

[47]PFURTSCHELLER G，LOPES D S F H.Event-related EEG/MEG syn?chronization and desynchronization:basic principles[J].Clin Neuro?physiol，1999，110（11）:1842-1857.

[48]ROSSO O A，MARTIN M T，PLASTINO A.Brain electrical activity analysis using wavelet-based informational tools（II）:Tsallis non-ex?tensivity and complexity measures[J].Physica A，2003，497-511.

[49]QUIAN QUIROGA R，SAKOWITZ O W，BASAR E，et al.Wavelet Transform in the analysis of the frequency composition of evoked po?tentials[J].Brain Research Protocols，2001，8（1）:16-24.

[50]POLDRACK R A.Imaging brain plasticity:conceptual and methodologi?cal issues--a theoretical review[J].Neuroimage，2000，12（1）:1-13.

[51]HYDE K L，LERCH J，NORTON A，et al.Musical training shapes struc?tural brain developmen[J].The Journal of Neuroscience，2009，29（10）:3019-3025.

[52]BABILONI C，PERCIO C D，MARZANO N，et al.Neurophysiologic mechanism of neural efficiency in humans:Can it explain performanc?es of athletes and patients with neurodegenerative diseases?[J].Clinical Neurophysiology，2015，126（3）:32.

[53]郭志平.乒乓球運(yùn)動員在經(jīng)驗(yàn)相關(guān)圖形識別中的神經(jīng)效率一項(xiàng)EEG研究[J].首都體育學(xué)院學(xué)報(bào)，2017，29（1）:78-84.

[54]郭志平，李安民，陸青，等.乒乓球運(yùn)動員在經(jīng)驗(yàn)相關(guān)圖形識別中的神經(jīng)效率:一項(xiàng)EEG研究[J].首都體育學(xué)院學(xué)報(bào)，2017，29（1）:78-84.

[55]郭志平，李安民，金晨曦，等.乒乓球運(yùn)動員在經(jīng)驗(yàn)相關(guān)圖形識別中的腦電相干性分析[J].天津體育學(xué)院學(xué)報(bào)，2016，31（3）:233-239.

[56]趙晶晶，牟書，舒華，等.基于Morlet小波變換的EEG時(shí)頻分析[J].中國醫(yī)學(xué)物理學(xué)雜志，2006，23（1）:56-59.

[57]YORDANOVA J，KOLEV V.Event-related alpha oscillations are func?tionally associated with P300 during information processing[J].Neurore?port，1998，9（14）:3159-3164.

[58]POLICH J.Updating P300:an integrative theory of P3a and P3b[J].Clin Neurophysiol，2007，118（10）:2128-2148.

[59]VOGEL E K，LUCK S J.The visual N1 component as an index of a dis?crimination process[J].Psychophysiology，2000，37（2）:190-203.

[60]張淑華.認(rèn)知科學(xué)基礎(chǔ)[M].北京:科學(xué)出版社，2007:340.

[61]沈政，林庶芝.生理心理學(xué)[M].北京:開明出版社，2012:250.

[62]趙思，李安民，張大為.乒乓球運(yùn)動經(jīng)驗(yàn)對視覺注意、認(rèn)知控制和識別過程影響的ERP研究[J].天津體育學(xué)院學(xué)報(bào)，2014，29（1）:33-37.

[63]陸穎之，周成林.網(wǎng)球運(yùn)動員反應(yīng)抑制能力及其最佳時(shí)區(qū)的ERP特點(diǎn)[J].中國運(yùn)動醫(yī)學(xué)雜志，2013，32（11）:974-979.

[64]PATEL S H，AZZAM P N.Characterization of N200 and P300:selected studies of the Event-Related Potential[J].International Journal Of Medi?cal Sciences，2005，2（4）:147-154.

[65]KEY A P F，DOVE G O，MAGUIRE M J.Linking brainwaves to the brain:an ERP primer[J].Developmental Neuropsychology，2005，27（2）:183-215.

[66]HEGERL U，F(xiàn)RODL-BAUCH T.Dipole source analysis of P300 com?ponent of the auditory evoked potential:a methodological advance?[J].Psychiatry Research:Neuroimaging，1997，74（2）:109-118.

[67]TARKKA I M，STOKID S，BASILE L F H，et al.Electric source lo?calization of the auditory P300 agrees with magnetic source localization[J].Electroencephalography and Clinical Neurophysiology/Evoked Po?tentials Section，1995，96（6）:538-545.

[68]LAMME V A F.Why visual attention and awareness are different[J].Trends in Cognitive Sciences，2003，7（1）:12.

[69]SCHNEIDER R M S W.Controlled and Automatic Human Information Processing:II.Perceptual Learning，Automatic Attending，and a Gener?al Theory[J].Psychological Review，1977，84（2）:123-190.

[70]PENG W，HU Y，MAO Y，et al.Widespread cortical α-ERD accompa?nying visual oddball target stimuli is frequency but non-modality spe?cific[J].Behav Brain Res，2015，295（4）:71-77.

[71]PENG W，HU L，ZHANG Z，et al.Causality in the Association between P300 and Alpha Event-Related Desynchronization[J].PLoS One，2012，7（4）:341-363.

[72]YORDANOVA J.P300 and alpha event-related desynchronization（ERD）[J].Psychophysiology，2001，38（1）:143-152.

[73]BA?AR E，BA?AR-EROGLU C，KARAKA? S，et al.Gamma，alpha，delta，and theta oscillations govern cognitive processes[J].International Journal of Psychophysiology，2001，39（2）:241-248.

[74]ZAMORA-L PEZ G，ZHOU C，KURTHS J.Cortical hubs form a mod?ule for multisensory integration on top of the hierarchy of cortical net?works[J].Frontiers In Neuroinformatics，2010，19（4）:1-11.

[75]PAOLICELLI R C，BOLASCO G，PAGANI F，et al.Synaptic Pruning by Microglia Is Necessary for Normal Brain Development[J].Science，2011，333（6048）:1456-1458.

[76]BERNARDI G，RICCIARDI E，SANI L，et al.How Skill Expertise Shapes the Brain Functional Architecture:An fMRI Study of Visuo-Spatial and Motor Processing in Professional Racing-Car and Na?ve Drivers[J].PLoS One，2013，8（10）:e77761.

[77]JUTTA S，MAYER A R，KONRAD MAURER，et al.Specialization in the default mode:Task-induced brain deactivations dissociate between visual working memory and attention[J].Hum Brain Mapp，2010，31（1）:126-139.