競技選手專項動作加工優勢特征的認知神經科學研究進展與展望

摘要：認知神經科學技術的引入有力推動了競技運動心理學研究領域的發展，目前圍繞競技選手動作加工優勢的神經機制研究已取得重要進展。概述該領域的主要研究成果，聚焦于揭示競技選手的動作加工特征和與之相關腦可塑性的關鍵發現?；谇梆伳Ｐ屠碚摵托睦砘到y，回顧了腦電圖、磁共振成像、經顱磁刺激等技術及神經反饋、無創性深部腦刺激技術應用于競技選手專項動作加工領域的研究進展，同時總結了圍繞乒乓球這一項目開展的多項國家自然科學基金項目研究成果。未來研究仍需融合新興技術和算法，在理論和實踐方面不斷突破創新：人工智能算法的發展將為揭示人腦運動可塑性提供更為直接和精確的答案；無創性深部腦刺激和神經反饋等技術將有望成為提升競技選手運動表現的有效手段；借助優勢項目帶來的群眾基礎，建立運動縱向干預兒童和青少年腦智發育的預測模型。

關鍵詞：認知神經科學；競技選手；腦可塑性；動作加工

文章編號：1001-747X（2024）03-0286-10 文獻標志碼：A 中圖分類號：G846.804.62

DOI：10.16063/j.cnki.issn1001-747x.2024.03.002

在開放式競技運動項目中，加工與處理對手動作的效率是影響競技選手運動表現的關鍵因素之一。以乒乓球項目為例，其攻防轉換靈活、球速快且旋轉多變，需要選手在極短的時間內根據多變的任務要求和環境，對來球做出包括速度、方向、旋轉等多方面的預測，以提前在落點位置做好回擊動作準備，而完成預測的前提是對對手動作的高效加工。競技選手這種專項動作加工能力的獲得離不開后天的經驗學習，意味著與動作加工相關的腦功能的高度可塑性。因此，明確競技選手專項動作加工的優勢特征及其腦可塑性機制，是進一步認識人腦可塑性規律以及找到提升競技選手動作加工能力靶點的重要途徑。

認知神經科學技術的發展極大地開拓了運動認知領域的研究視角，借助腦電圖（electroencephalogram，EEG）、磁共振成像（magnetic resonance imaging，MRI）、經顱磁刺激（transcranial magnetic stimulation，TMS）等實時監測技術，研究者能夠揭示人腦在加工動作過程中的運行機制，極大地豐富我們對運動認知活動的認識。2012年，魏高峽等學者提出：“運動心理學者今后應該借助于認知心理學的理論基礎和神經科學的技術手段，拓展運動心理學的研究方向和內容，利用我國優秀競技選手的儲備優勢，在交叉學科的研究中做出一定的貢獻”。目前，認知神經科學技術早已被廣泛應用于探索競技選手專項動作加工特征的研究中。

本研究圍繞認知神經科學的各類技術在該議題中的應用成果，對過去20年國內外的研究進展進行梳理，同時介紹本科研團隊基于中國乒乓球學院和“運動認知評定與調控”國家體育總局重點實驗室平臺，圍繞“乒乓球選手動作加工優勢的表征機制”這一主題開展的一系列基礎理論研究成果。并據此，提出未來可在人工智能算法、非侵入式干預、運動干預等研究議題中的展望。

1競技選手專項動作加工的認知神經科學研究進展

1.1競技選手專項動作加工的特征及理論假設

在運動認知研究領域，研究者一直以來關注的問題集中在競技選手相比于非專業選手在哪些認知能力上存在差異，以此來推測該項目選手所需具備的核心認知能力，以及運動訓練對人腦和認知表現的可能影響。對于開放式運動技能（open motor skill）項目，競技選手需要根據對手的動作而改變自己的動作反應，相比于封閉式運動技能（closed motor skill），開放式運動技能對認知功能和腦可塑性的影響可能更大。已有大量研究成果證實，開放式技能選手具有更強的專項動作識別能力。還有研究主要利用了時間阻斷技術，以專項動作視頻作為刺激材料，通過人為操縱視頻中動作發生的截止時間，呈現不同大小的動作信息量，結果發現乒乓球選手在識別對手擊球結果時，能夠提取并加工對手的身體動作信息，在球接觸球拍前（球還未被擊出）便能成功預測結果，而非專業選手則更多依賴后期球的飛行軌跡（外部結果反饋）識別擊球方向，反映了競技選手對專項動作特異性的加工模式。

針對競技選手具備的這種專項動作加工優勢，可從理論的角度對其進行解釋。前饋模型（forward model）認為，執行動作時積累的感知運動經驗，會在當再次知覺到相似動作時被激活，并對其進行模擬（actlon simulation），從而可以更高效地獲知目標動作的具體運動學信息，而無經驗的個體只能通過外部反饋指導認知過程和動作反應。大腦鏡像神經系統（mirror neuron system，MNS）的發現支持了這一觀點，當觀察和執行動作時都會激活大腦額一頂部的MNS，這也提示了MNS在競技選手動作加工優勢中的可能作用。

但正是隨著認知神經科學技術的深入應用，研究發現前饋模型理論和MNS可能不是動作加工過程的唯一機制，還涉及了其他腦區和更高水平的認知成分。心理理論認為，想要理解他人的行為，需要推斷其心理狀態，該過程會激活心理化系統（mentalizing system，MZS），MNS主要負責加工動作是如伺執行以及在執行什么動作，這屬于較低層面的加工，目的是獲得動作的感知運動信息；而MZS負責以更抽象的方式理解為什么執行這個動作，目的是獲得動作語義信息（動作目的和意圖）。這可以解釋競技運動場景中選手對戰術攻防的運用，通過加工和識別對手的動作目的和意圖，進而調整自己的應對策略和動作反應。由此，基于上述2種理論，前人研究利用認知神經科學技術開展了大量針對競技選手動作加工優勢特征的機制研究。

1.2競技選手專項動作加工優勢的認知神經機制

近年來，研究者廣泛采用EEG和MRI技術，對開放式技能選手的認知加工特征進行了探討。EEG憑借其較高的時間分辨率，多用于探究競技選手認知過程中神經活動的時程特征。在時域特征上，Jin等以羽毛球選手為研究對象，發現他們在加工對手發球動作過程中，激活的P2和P3波幅顯著高于非專業選手。P2成分反映了一般的訓練學習效應，而P3波幅的升高表明競技選手在提取和加工動作信息時投入了較多的認知資源。之后，本科研團隊陸續發現了網球選手預測對手擊球動作過程中的類似神經活動時程特征，主要表現在動作信息提取更早（成分潛伏期更短）、認知資源投人更多（P3波幅更大）、空間表征提取更高效（LPC波幅更大）。而在籃球項目中，加工投籃動作時，籃球選手會在球出手前100 ms誘發出更大的CNV負波，提示了籃球動作預測的關鍵準備時間，反映了不同項目的差異化。對于乒乓球項目，王麗巖等進一步將動作加工過程劃分為了3個階段，依次發現了乒乓球選手在早期感知分析階段誘發的P1、N1和P2成分，在比較編碼階段誘發的P3和PSW成分和在匹配識別階段誘發的LNC成分，這也是對乒乓球選手動作加工時程特征的首次探索。值得一提的是，最新一篇來自意大利科研團隊的研究報告仍在探索競技選手動作加工的神經動力學特征，以網球項目為例，他們發現專業選手組比低水平組誘發了更小的P2波幅以及更大的P3和N2波幅，并認為這是動作加工過程中競技選手特異性的感知信息積累、編碼以及感知運動表征激活所致。在頻域特征上，有研究發現競技選手在加工專項動作過程中，會誘發更低的低頻和高頻alpha去同步化，表明alpha頻段內的去同步化也是衡量競技選手專項動作加工特異性表現的指標之一。這些研究結果為更好地理解競技選手的認知加工過程提供了深刻的洞見，然而，仍需要進一步研究以揭示不同開放式項目和不同水平選手之間的差異，以及這些神經動力學特征如何與實際運動技能的提高相關聯。

MRI技術的出現為更加全面地了解競技選手專項動作加工優勢提供了重要支持，其更高的空間分辨率，使我們能夠深入研究競技選手這個特殊群體的大腦活動空間分布和不同腦區之間的協同工作。相比于EEG研究，該領域的MRI研究取得了相對一致的結果，主要是發現專業選手在加工動作過程中會顯著激活MNS，包括頂葉上部、頂內溝、額下回等區域，支持了前饋模型理論，且競技選手MNS的激活與其高水平的動作加工能力有關。Wright團隊進一步比較了不同阻斷時間的大腦激活特征差異，結果發現羽毛球選手在加工信息量較少的動作信息時，在全腦有更多的激活，發現了專業選手在背外側、腹外側前額葉等區域的額外激活。最新一篇來自臺灣體育運動大學陳尹華團隊的研究深入探討了專項知覺經驗和運動經驗對大腦激活的調節作用，主要以棒球項目為例，發現擊球手和投手在加工投球動作時表現出更優越的行為表現，并且誘發了穩定的MNS激活；不僅如此，研究還發現擊球手和投手在大腦激活水平上存在差異，這與動作模擬和知覺經驗的作用有關，反映了知覺經驗和運動經驗在促進動作加工能力方面的共同作用，并揭示了它們在MNS中的神經基礎。來自TMS的直接證據也發現，乒乓球、羽毛球和空手道選手的運動皮層興奮性強于非專業選手，反映了與運動訓練相關的皮層可塑性。以上研究成果為后續利用神經反饋技術、無創性深部腦刺激技術等手段提升競技選手動作加工能力和運動表現找到了可干預的靶點。

鑒于動作加工能力與競技選手運動表現的緊密關聯，如何將上述基礎研究成果應用于提升競技選手的運動表現非常重要。而隨著這些基礎研究成果的積累以及設備精度的提高，神經反饋訓練（neurofeedback ffaining，NFT）和無創性深部腦刺激技術已迅速嶄露頭角并得到了應用，成為了將基礎研究和實際應用緊密連接的媒介。在競技運動領域，NFT主要依托EEG技術，以與運動表現相關的感知運動節律（sensorimotor rhythm，SMR）、alpha能量、alpha/theta比值為指標，通過采集和分析個體的神經活動，將其以視覺或聽覺形式進行實時反饋，進而實現個性化的神經自主調節過程。有研究團隊在2015年就證實了能夠通過NFT提升SMR的能量，進而促進高爾夫球選手的推桿表現。目前，已有多篇元分析和系統綜述總結了NFT的效應，發現其對競技選手的體能和運動表現均有著顯著促進作用，并且能夠提升競技選手的行為效率、頭皮EEG能量，改善對刺激的反應速度等。經顱直流電刺激（transcranial direct current stimulation，tDCS）作為無創性深部腦刺激技術的一種，能夠利用微弱的直流電導致大腦興奮性發生變化，進而改變神經可塑性，與NFT不同的是，該類技術更多依賴于大腦的空間定位以實現腦區的精準干預。已有研究者采用tDCS技術嘗試干預拳擊手的初級運動皮層（M1）和脊柱旁區域（手部映射區），結果發現其選擇性注意得到了增強，左右手的反應也變得更快，這對于拳擊手的運動表現至關重要。

由此可見，在運動認知領域，已從以EEG和MRI技術為主的認知神經科學基礎研究，拓寬至嘗試利用NFT和tDCS等技術干預和促進競技選手專項動作加工和執行能力的應用研究，反映了該交叉學科領域基礎和應用研究有序發展的研究現狀。然而，盡管已經取得了重要成果，但這一領域的研究仍相對有限，尤其是在結合認知神經科學技術的研究方面，還有待更多深入探索。首先，EEG研究受限于被試運動偽跡對刺激誘發的信號的干擾，導致無法探究在真實運動場景下，競技選手動作加工后期的動作反應準備和執行階段的神經電信號變化，這可能有別于已有研究中常用的電腦按鍵反應，從而無法獲知競技選手在動作認知階段后的真實反應。其次，相比發展于傳統實驗心理學研究的EEG范式，競技選手動作加工研究主要采用真實的運動場景圖片或動態視頻，以揭示其專項認知優勢。這類刺激富含復雜的信息，無疑加大了提取關鍵信息所誘發的電信號的難度。另外，當前運動認知MRI研究主要采用單變量激活分析方法，通過對比專家和新手的激活差異，以推測競技選手動作加工優勢在大腦中的發生位點和激活模式，可借鑒認知心理學領域研究，引入多變量激活分析等機器學習算法，為提升運動心理學研究的精度和可信度提供可操作途徑。再次，該領域的應用研究還處在起步階段，如NFT的低推廣性、數據采集設備的便攜性、數據偽跡去除算法的優化等，還需隨著設備和技術的進一步發展而得到解決。

2乒乓球選手動作加工優勢的認知神經機制探索

基于前期在不同開放式運動項目中的研究積累，競技選手動作加工領域研究逐漸系統化，認知神經科學技術在其中的應用也使我們逐漸明晰了競技選手的認知優勢及其神經機制，這為后續進一步探索其中未解的基礎理論問題及開展應用研究奠定了堅實的基礎。隨著我國在乒乓球項目上不斷取得優異成績，成為當前的優勢項目，全民在該項目上的參與程度也逐年提升，與乒乓球運動經驗有關的認知改變和腦可塑性變化是本科研團隊自2016年以來共5項國家自然科學基金項目關注的主要議題，可總結劃分為動作加工行為特征及其認知加工過程、雙重表征機制2個方面，為指導競技運動訓練、精準推廣乒乓球運動以及提升人腦可塑性提供實證依據。

2.1運動學信息是乒乓球選手動作加工的關鍵線索

由前饋模型理論可知，動作加工過程中對運動學信息的識別是成功預測球路的前提，也是運動經驗表征作用的關鍵。本科研團隊初期重點系統考察了乒乓球選手對視覺線索的利用特征。其中，為了提升研究的生態學效度，團隊創新性地采用咬合技術，將完整的乒乓球擊球動作分離為前期發球動作和后期球飛行軌跡（見圖1a），如此可以設置不同線索的沖突條件，以探究乒乓球選手對線索的依賴程度。通過行為實驗，我們發現，相比于新手或非專業選手，專業乒乓球選手的動作加工優勢來源于對對手運動學信息的有效識別，其識別主要發生在動作刺激呈現的早期，他們能夠利用更少的運動學信息對對手的動作結果進行預測；并且，他們能夠更敏銳地覺察出線索的沖突，反映在額區誘發的theta振蕩（見圖1b），起到監控沖突發生及線索整合的作用。

而針對乒乓球選手處理沖突線索更優越的表現，本科研團隊后續細化了動作加工結果與實際結果的偏差程度，考察競技選手在加工動作偏差過程中的認知加工特點。結果顯示，乒乓球選手相比于非專業選手對偏差的判斷更準確，并且在偏差程度加大的條件下，反應變慢，說明競技選手加工動作獲得的預期結果與實際不符，引發了額外的認知過程。因此，團隊通過EEG技術，進一步發現，偏差越大，誘發的theta頻段能量也越大，反映了認知控制的參與，以使得最初形成的動作計劃轉換為更符合實際情境的模式。提示我們，乒乓球選手經過長期專項訓練，形成了處理動作表征匹配的特異性認知加工模式，以應對競技場上突發的預期外事件的發生，這對于開放式項目需要競技選手靈活處理對手多變的動作攻防至關重要。

考慮在實際運動情境中，競技選手可以提前獲知對手的運動特點（如擊球打法偏好），以此作為額外的先驗信息，輔助其完成動作加工過程，這在前人研究中已得到了證實。為明確先驗信息對乒乓球選手加工運動學信息的影響，本團隊采集了28名國家二級及以上乒乓球選手完成專項動作加工時的大腦活動數據。結果同樣表明：先驗信息也可以提升乒乓球選手的動作加工過程，尤其在運動學信息較少的條件下，競技選手對先驗信息的依賴程度更高；還分別設置了球落點判斷條件和球旋轉判斷條件，結果發現旋轉判斷由于其難度更大，受先驗信息的調控更為明顯；在動作加工的時間特征上，隨著運動學信息的逐漸增加，先驗信息會減少alpha頻段的區同步化活動（見圖2），反映了認知資源節省化的特征，即乒乓球選手在整合2類信息時，有效的先驗信息可以降低競技選手對運動學信息的神經反應，以節省認知資源的投人。但在以足球項目為例的實驗中，我們進一步發現錯誤的先驗信息會增加競技選手對運動學信息的依賴程度。由此可以推測，競技選手在整合2類信息時，為了確保動作加工的準確性，競技選手會優先利用運動學信息，只有當發現先驗信息是正確的時候，才會降低對運動學信息的依賴。

在明確運動學信息是乒乓球選手動作加工的關鍵線索后，本團隊剛獲批的一項國家自然科學基金項目將以計算建模的量化分析方法，深入探究乒乓球選手動作加工的運動學信息表征機制。已實施的預實驗針對乒乓球的發球動作進行了量化分析，標記了球員左右兩側的髖關節、肩關節、肘關節和腕關節共8個標記點的運動學信息，并將這些信息按照時間點形成預測變量，發球落點左、右作為二分結果變量，采用scikit-learn建立線性判別分析（linear discriminant analysis，LDA）模型，結果發現運動學信息編碼預測模型對動作加工的預測正確率為97.3％，主要運動學信息來源包括肘關節的垂直位置、水平速度、角度等。這一嘗試解決了以往研究中描述性地將競技選手的專家優勢歸因至對運動學信息的提取和加工上，能夠剝離復雜的動作信息，實現了對刺激的量化評估。這一方面為后續本團隊精準揭示乒乓球選手在運動學信息表征過程中的關鍵優勢環節和認知機制；另一方面基于建立的預測模型，幫助競技選手更好地理解對手的動作，提升其競技狀態。

2.2乒乓球選手動作加工的雙重表征機制

乒乓球選手的動作加工過程首先依賴于對對手關鍵部位運動學信息的提取和匹配。即使在實際運動情境下需要迅速完成，這一過程以及后續的動作預測、動作計劃和決策都必須在大腦中精確執行?；诒緢F隊2項國家自然科學基金項目的成果，整合MNS和MZS，提出了乒乓球選手動作加工優勢的雙重表征機制，具體來說，分別位于額頂運動皮層和腹外側顳區的感知運動及語義表征模式，可能是乒乓球專項訓練引發的經驗效應機制，其中語義表征是專業選手獲得的有別于新手的特異性經驗表征。

本團隊前序研究發現先驗信息能夠影響乒乓球選手的動作加工過程，其中，與運動學信息相符的概括性提示信息能夠促進競技選手的動作預測成績，而不相符的提示信息則會產生顯著的干擾效應，但專業選手依然能夠在這種沖突情境下保持優于非專業選手的動作加工能力，這意味著專業選手的動作加工優勢特征還表現在對運動學信息和相關概括性信息的整合。因此，本團隊參考了言語研究中的經典語義違反范式（即操縱句子后半段與前半段的語義匹配性），再次利用咬合范式，以球飛行軌跡與前期運動學信息不匹配的條件作為動作語義違反條件，結果顯示，該條件誘發了經典語義N400成分，不匹配條件下的波幅顯著高于匹配條件（見圖3a）。值得注意的是，相比于新手和非專業選手，專業選手的動作加工表現與N400效應呈顯著正相關（見圖3b）。這是首次在競技選手動作加工過程中發現了語義成分的激活。為了進一步考察該語義成分對乒乓球選手動作加工過程的必要性，采用雙任務范式，設置了語詞和空間位置記憶干擾次任務（見圖3c），發現專業選手在語詞干擾條件下的動作預測效率顯著低于空間位置干擾條件（見圖3d），且誘發了更大的P3波幅，但非專業選手不存在不同干擾條件間的差異，也首次證實了語詞刺激對乒乓球選手動作加工的干擾效應。

對此，本團隊利用MRI技術對上述發現的動作語義表征位點進行了探討，同樣針對乒乓球選手，同步采集其在完成動作加工過程中的任務態MRI數據。結果發現，相比于非專業選手，專業乒乓球選手在中央前回和中央后回有更大的激活，并表現出了動作加工的行為優勢，另外，還發現在顳中回等語義系統腦區的激活水平也顯著增強（見圖4a）。這就直接驗證了乒乓球選手動作加工雙重表征機制的存在。之后，還從大腦白質結果的角度，發現了乒乓球選手在連接額頂運動皮層和語義系統腦區的白質纖維束完整性增強（見圖4b），這有利于動作運動學信息和語義信息在相應腦區間的高效傳遞。這也是本團隊首次發現，除額頂運動皮層外，競技選手在語義系統上的結構可塑性改變。

3研究展望

總結而言，本團隊已投入近10年的時間，專注于運用神經科學技術方法揭示乒乓球選手動作加工過程的認知表征模式。這些努力為我國優勢乒乓球技能選手的運動表現特征提供了有力的實證支持，實現了從心理學研究的描述層面邁向了解釋層面的重要突破。特別值得一提的是，本團隊在時間和空間2個維度上的研究揭示了乒乓球選手對運動學信息的表征模式以及動作加工的雙重表征機制。展望未來，建立在前序研究基礎上，可以繼續深入研究乒乓球等開放式技能選手的認知優勢，這個過程需要不斷融合新興神經科學技術和人工智能算法，以最終實現對競技選手運動狀態的精確預測和有效干預，我們將從以下3個方面展開未來的研究。

首先，運用機器學習等人工智能算法，揭示競技選手的腦可塑性特征。在方法學層面，在運動心理學學科基礎上，充分整合認知神經科學技術，關注大腦在加工、存儲和提取人類動作信息過程中的關鍵作用，以深人研究人類運動能力表現的神經機制和原理。在技術手段方面，融合新興技術領域的機器學習、神經網絡等算法，加速基礎研究和心理科技服務的科學化和智能化進程。例如：如何利用新興算法解決傳統宏觀腦區激活無法精準定位的問題，可通過機器學習算法，以多體素分析結果為材料建立和訓練分類器或預測模型，精確定位與特定類型運動相關的神經活動模式，研究成果將有利于進一步理解腦可塑性規律及精準實施運動干預。

其次，無創性深部腦刺激和神經反饋等技術提升競技選手的動作加T能力，從而將本團隊研究成果轉化至運動訓練和技術服務。例如：如何利用tDCS技術干預已發現的乒乓球選手動作加工過程中激活的腦區，再結合新興算法提升干預靶點定位的精確性，可作為今后干預層面的研究方向之一。此外，如何整合實時腦機接口技術，使競技選手能夠在實際訓練和比賽中獲得即時的神經反饋，從而提升其動作加工能力和運動表現，這將為競技選手提供更具個性化和有效的訓練方法。

最后，縱向干預并預測運動訓練對人腦可塑性的影響。通過“專家－新手”范式，前序研究證實了競技選手的動作加工優勢以及相應腦可塑性改變與運動訓練有關，這為運動訓練的普及和推廣提供了實證依據。以乒乓球項目為例，作為我國優勢項目，普及程度很高，可縱向追蹤定期進行乒乓球訓練的群體，對其技能訓練情況、認知表現、心理狀態、大腦功能和結構以及學業成績進行定期施測，運用新興算法，建立乒乓球運動對腦可塑性及學業成績影響的預測模型，是輔助運動訓練和動作技能學習以及加強運動普及的途徑之一。

4結語

在認知神經科學技術發展的推動下，針對開放式技能選手動作加工優勢的神經機制研究已取得了突破性進展，未來在該領域可從理論和實踐2個方面繼續開展研究：從理論上，利用計算建模和機器學習等算法，量化運動學信息以構建認知行為預測模型，并揭示動作加工的雙重表征模式；在實踐上，通過干預動作加工的表征位點，提升競技選手的專項能力，并利用縱向追蹤，明確人腦對運動技能訓練的可塑性。