本研究亮點(diǎn)

1. 訓(xùn)練被試學(xué)習(xí)控制左、右頂葉皮層的alpha同步；

2. alpha同步的調(diào)制會(huì)導(dǎo)致視覺加工中的空間偏好；

3. 即使在神經(jīng)反饋訓(xùn)練之后，注意偏好仍然存在；

4. alpha同步與注意和視覺加工的調(diào)控之間存在因果關(guān)系。 

文獻(xiàn)導(dǎo)讀

以往研究表明，Alpha同步的降低與注意增強(qiáng)相關(guān)，然而alpha同步的增加卻與注意無關(guān)。為了驗(yàn)證alpha同步是否與注意存在因果關(guān)系，來自麻省理工學(xué)院的研究者使用MEG手段進(jìn)行了研究，相關(guān)成果發(fā)表在著名期刊Neuron上。

作者使用MEG通過神經(jīng)反饋來訓(xùn)練被試控制左頂葉皮層和右頂葉皮層的alpha功率的比例。作者發(fā)現(xiàn)，在視覺皮層出現(xiàn)了alpha不對(duì)稱分布的現(xiàn)象。alpha訓(xùn)練導(dǎo)致左右兩個(gè)半球的電極上的視覺誘發(fā)電位出現(xiàn)不對(duì)稱分布的變化。因此，alpha的減少與感覺處理的增強(qiáng)相關(guān)。訓(xùn)練后的測(cè)試顯示，注意在預(yù)期方向上存在持續(xù)的偏好。這些結(jié)果支持了alpha同步在調(diào)節(jié)注意和視覺處理中起因果作用的觀點(diǎn)，alpha訓(xùn)練可以用來驗(yàn)證關(guān)于同步的假設(shè)。

實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

所有被試都完成MEG神經(jīng)反饋訓(xùn)練，該階段訓(xùn)練被試通過頂葉傳感器調(diào)節(jié)大腦半球的alpha功率不對(duì)稱(25-30分鐘)。被試被分為兩組，左側(cè)神經(jīng)反饋訓(xùn)練組(LNT)(n = 10)和右側(cè)神經(jīng)反饋訓(xùn)練組(RNT)(n = 10)。LNT組接受的訓(xùn)練是增加左側(cè)頂葉傳感器的alpha功率。RNT組的訓(xùn)練方向相反，即減少。為了評(píng)估神經(jīng)反饋訓(xùn)練是否對(duì)注意有持續(xù)的影響，一部分被試在神經(jīng)反饋訓(xùn)練前后分別進(jìn)行了額外的行為測(cè)試。這部分被試總共需要完成三個(gè)連續(xù)的階段，兩個(gè)階段中間有不到5分鐘的休息。第一個(gè)階段是行為訓(xùn)練前，測(cè)量左右視野（30分鐘）注意的基線表現(xiàn)。第二階段為腦磁圖神經(jīng)反饋。第三階段是行為訓(xùn)練后，與第一階段（30分鐘）相同，以評(píng)估相對(duì)于基線神經(jīng)反饋對(duì)注意的持續(xù)影響。行為訓(xùn)練采用Posner范式(Posner, 1980) (LNT組n = 7, RNT組n = 7)和自由觀看任務(wù)(LNT組n = 3, RNT組n = 3)。
數(shù)據(jù)采集

使用306通道系統(tǒng)在磁屏蔽室中以1000hz的采樣率記錄MEG信號(hào)。收集每位被試的結(jié)構(gòu)MRI數(shù)據(jù)，以重建腦皮層的MEG活動(dòng)。每名被試的結(jié)構(gòu)圖用3T西門子掃描儀掃描。T1加權(quán)序列參數(shù)為：TR = 1900 ms, TE = 2.52 ms, 翻轉(zhuǎn)角度 = 9, FOV = 256 mm², 矢狀位層數(shù)192。
神經(jīng)反饋設(shè)置

    作者設(shè)計(jì)了一個(gè)神經(jīng)反饋系統(tǒng)，可以實(shí)時(shí)分析MEG數(shù)據(jù)，并為參與者提供快速的視覺反饋。利用rtMEG軟件將實(shí)時(shí)MEG數(shù)據(jù)分割成500ms的blocks。利用信號(hào)空間分離技術(shù)對(duì)分段后的MEG數(shù)據(jù)進(jìn)行校正，降低環(huán)境噪聲，并將其存儲(chǔ)到刺激計(jì)算機(jī)可訪問的實(shí)時(shí)緩沖中。使用60個(gè)頂葉傳感器(每個(gè)半球30個(gè))和短時(shí)快速傅立葉變換估計(jì)500 ms分段的Alpha功率(8-12 Hz)，計(jì)算Alpha功率不對(duì)稱指數(shù)(AAI,alpha asymmetry index)，定義為:

其中α_IS和α_CS為同側(cè)和對(duì)側(cè)傳感器反應(yīng)的訓(xùn)練方向的alpha功率。AAI（功率不對(duì)稱指數(shù)）的值決定了在屏幕中心呈現(xiàn)的Gabor（中文翻譯為光柵，gabor濾波器是一個(gè)用于邊緣提取的線性濾波器，其頻率和方向表達(dá)與人類    視覺系統(tǒng)類似，能夠提供良好的方向選擇和尺度選擇特性，十分適合紋理分析，用在這里可能有效的提取被試的視覺反饋模式）模式的可見性，因此負(fù)的AAI導(dǎo)致了0%的可見性，正的AAI線性決定了從0%到100%的可見性。要求被試注視屏幕中央的注視點(diǎn)，在注視點(diǎn)的顏色變?yōu)楹谏螅?b>使用“意志努力”（mental effort）盡可能長時(shí)間地增加Gabor模式的可見性。他們可以意識(shí)到他們持續(xù)的大腦活動(dòng)將決定Gabor模式的可見性。神經(jīng)反饋階段在睜眼靜息狀態(tài)下的20s參考記錄中開始，此段數(shù)據(jù)用于估計(jì)并糾正兩半球之間alpha不對(duì)稱的主要偏好。神經(jīng)反饋階段由100個(gè)試次組成。每個(gè)試驗(yàn)包括5s的休息階段，然后是5s的神經(jīng)反饋階段，提供Gabor模式視覺反饋。在神經(jīng)反饋周階段結(jié)束時(shí)，Gabor模式被從屏幕上移除，在3s延遲周期后，第二個(gè)Gabor模式在完全可見的情況下出現(xiàn)，其方向與原始Gabor模式相同或相差±5^o。被試在兩個(gè)選項(xiàng)中進(jìn)行選擇，報(bào)告兩個(gè)光柵圖形的方向是否相同（圖1B）。這項(xiàng)任務(wù)與結(jié)果無關(guān)，只是為了讓參與者保持執(zhí)行任務(wù)的積極性。

圖1 神經(jīng)反饋設(shè)置

A. 實(shí)驗(yàn)流程 B. 神經(jīng)反饋階段的數(shù)據(jù)收集

神經(jīng)反饋階段的電極

為了測(cè)試神經(jīng)反饋訓(xùn)練對(duì)空間注意的影響，作者測(cè)量了隨機(jī)出現(xiàn)在屏幕左側(cè)或右側(cè)的視覺瞬變的誘發(fā)反應(yīng)。為此，在80%的隨機(jī)神經(jīng)反饋試次中，在神經(jīng)反饋階段開始后3~4.5s的隨機(jī)時(shí)間內(nèi)，在屏幕中心6.7^o的左側(cè)或右側(cè)呈現(xiàn)32ms閃爍的灰色點(diǎn)（0.25^o）（探測(cè)刺激）。這些探測(cè)刺激非常明顯，足以引起視覺誘發(fā)反應(yīng)，但不易被察覺。為了防止探測(cè)刺激誘發(fā)的反應(yīng)對(duì)alpha功率神經(jīng)反饋的污染，在探測(cè)刺激出現(xiàn)后，實(shí)時(shí)神經(jīng)反饋暫停500 ms，Gabor模式的對(duì)比度始終不變。要求被試忽略探測(cè)刺激，保持注視，并繼續(xù)任務(wù)。
Posner線索范式     

采用經(jīng)典的Posner線索范式在訓(xùn)練前和訓(xùn)練后階段測(cè)量注意的空間方向。每個(gè)試次開始時(shí)，在屏幕中央呈現(xiàn)1000毫秒的注視點(diǎn)，隨后呈現(xiàn)線索。線索是一個(gè)指向屏幕左側(cè)或右側(cè)的白色三角形（左/右線索測(cè)試），或者是一個(gè)菱形，表示兩邊注意力相同（中性測(cè)試）。在線索開始后1000 ms，在距屏幕中心6.5^o的左側(cè)或右側(cè)視角內(nèi)呈現(xiàn)32ms的目標(biāo)刺激。目標(biāo)是一個(gè)光柵圖形（0.85^o），其方向可能為垂直的7^o或-7^o。

要求被試注視屏幕中央，以盡量避免眼跳。并要求被試偷偷地把注意力轉(zhuǎn)移到暗示的方向上，然后做出兩選項(xiàng)的迫選任務(wù)，通過反應(yīng)表明目標(biāo)刺激的方向。

這個(gè)實(shí)驗(yàn)包括500個(gè)試次，每100個(gè)試次后有短暫的休息。本實(shí)驗(yàn)中使用了三種不同的線索-目標(biāo)組合，即有效、無效和中性條件。在有效條件下(70%的試次)，線索正確地指出了下一個(gè)目標(biāo)的位置。在無效的情況下(10%的試次)，目標(biāo)出現(xiàn)在相反的位置。最后，在中性條件下(20%的試次)，目標(biāo)隨機(jī)出現(xiàn)在任何一個(gè)方向上，棱形的線索表明在任何一邊都有同等的注意力。在這三種情況下，目標(biāo)出現(xiàn)的不同方向概率相同。
自由觀看任務(wù)

在訓(xùn)練前和訓(xùn)練后階段，采用自由觀看任務(wù)測(cè)量自由觀看行為的水平偏好。作者從自然、城市和形狀分類中選取了120幅圖像。從校正后的彩色圖像數(shù)據(jù)庫中選取自然（50個(gè)場(chǎng)景）和城市類別（50個(gè)場(chǎng)景）。形狀分類包括來自混雜N-空間網(wǎng)絡(luò)（Chaotic N-Space Network）的20幅圖像。為了控制對(duì)象分布或顯著特征中可能存在的偏好，所有圖像都被水平鏡像處理，以產(chǎn)生原始和鏡像兩類刺激。每個(gè)圖片只呈現(xiàn)給每個(gè)被試一次，以其原始或鏡像的形式（在被試之間平衡）。對(duì)于每一個(gè)被試，在神經(jīng)反饋階段之前隨機(jī)提供60個(gè)刺激，其余60個(gè)刺激在神經(jīng)反饋階段之后。圖像按順序呈現(xiàn)，如圖5A所示。用Eyellink 1000眼動(dòng)儀記錄注視路徑。

    

圖5 自由觀看任務(wù)中神經(jīng)反饋的影響

MEG離線處理

預(yù)處理

利用Elekta公司的Maxfilter軟件，采用空間濾波器，將三個(gè)實(shí)驗(yàn)階段的環(huán)境噪聲從MEG數(shù)據(jù)中去除。該算法抑制了磁干擾，并對(duì)MEG的壞傳感器進(jìn)行了插值。

作者在頭模型中使用默認(rèn)的諧波擴(kuò)展原點(diǎn)參數(shù)，定義為[0 0 40]mm，內(nèi)部源模型和外部源模型的球面諧波擴(kuò)展的階數(shù)分別為8和3。使用Brainstorm軟件，透過投射出第一個(gè)眨眼主成份，自動(dòng)檢測(cè)和移除眨眼。分段后，使用閾值為6000 fT的peak-to-peak rejection（極端峰值剔除法）剔除偽跡。

源水平重建

為了對(duì)腦皮層進(jìn)行時(shí)頻分析并對(duì)感興趣區(qū)域進(jìn)行MEG定位，作者將MEG信號(hào)映射到源空間。根據(jù)Colin27默認(rèn)解剖的Freesurfer自動(dòng)分割，計(jì)算皮質(zhì)表面的源激活圖。MEG正演模型（forward model）采用重疊球模型進(jìn)行計(jì)算。然后，使用動(dòng)態(tài)統(tǒng)計(jì)參數(shù)映射方法(dSPM，dynamic statistical parametric mapping approach )將MEG信號(hào)映射到大約15000個(gè)皮層源的網(wǎng)格上。

神經(jīng)反饋時(shí)頻分析

神經(jīng)反饋 MEG數(shù)據(jù)的分段為Neurofeedback開始的-1.0 ~ 5.0s。在每個(gè)試次中，將dSPM時(shí)間序列與時(shí)間分辨率為FWHMt = 3 s的復(fù)Morlet小波進(jìn)行卷積，在中心頻率f = 1 Hz處，將dSPM時(shí)間序列轉(zhuǎn)換為頻率范圍為(8-12 Hz)的TF（時(shí)頻）功率圖。得到的TF圖在試次中取平均值，時(shí)間序列來自頂葉皮層。為了對(duì)所有被試的源映射進(jìn)行平均，每個(gè)映射被變形為一個(gè)默認(rèn)的解剖結(jié)構(gòu)，并在Brainstorm中實(shí)現(xiàn)了迭代最近點(diǎn)算法（ iterative closest point algorithm）。

神經(jīng)反饋功率譜密度分析

用50%重疊的1s時(shí)間窗計(jì)算左、右頂葉、枕外側(cè)、顳下和額中外側(cè)神經(jīng)反饋周期（0.5～4.8s）的功率譜密度圖（PSD, power spectraldensity）。通過將頻譜除以總功率，計(jì)算每個(gè)頻率點(diǎn)的相對(duì)功率。探測(cè)刺激相關(guān)誘發(fā)反應(yīng)分析將預(yù)處理后的神經(jīng)反饋數(shù)據(jù)被以探測(cè)刺激開始時(shí)的-200 ms~300 ms進(jìn)行分段。誘發(fā)反應(yīng)圖的計(jì)算是通過試次的平均值并映射到dSPM重建的皮質(zhì)圖上。將結(jié)果的地圖標(biāo)準(zhǔn)化為相對(duì)于平均基線的百分比變化。用20hz低通濾波器平滑。作者分別計(jì)算了左探測(cè)刺激和右探測(cè)刺激開始后100ms~200ms的誘發(fā)反應(yīng)平均振幅。先前的研究表明，注意對(duì)早期視覺皮層的影響發(fā)生在這個(gè)時(shí)間范圍內(nèi)。這些值被認(rèn)為是空間注意分配的指標(biāo)，并在兩個(gè)訓(xùn)練組之間進(jìn)行比較。

Posner任務(wù)中的注意調(diào)制指數(shù)

Posner任務(wù)MEG數(shù)據(jù)分為注意左側(cè)、注意右側(cè)和中性試驗(yàn)。每個(gè)試次的時(shí)間間隔為線索開始的-0.2~1.3s，線索開始時(shí)間為0秒。采用Morlet小波(FWHMt = 3.0 s，中心頻率f = 1.0 Hz)估計(jì)alpha功率的TF（時(shí)頻）。然后，作者計(jì)算了alpha調(diào)制指數(shù)(AMI，alpha modulation index)的皮質(zhì)圖，方法是將右注意試次的alpha功率減去左注意試次的alpha功率，然后除以這些值的平均值而進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化:

α_AL和α_AR分別為出現(xiàn)在左側(cè)和出現(xiàn)在右側(cè)的alpha功率。作者比較了訓(xùn)練前和訓(xùn)練后的AMI地形圖：

作者還計(jì)算了同側(cè)和對(duì)側(cè)頂葉區(qū)域相對(duì)于訓(xùn)練方向的△AMI的平均值。

行為分析

Posner任務(wù)的反應(yīng)時(shí)

Posner的行為數(shù)據(jù)被分為6種情況（3個(gè)線索的兩個(gè)目標(biāo)方）。反應(yīng)時(shí)間（RTs）快于100ms或慢于平均值標(biāo)準(zhǔn)差的4倍被視為異常值。有錯(cuò)誤反應(yīng)或異常值的試驗(yàn)被排除在進(jìn)一步的分析之外。作者用ex-Gaussian函數(shù)來擬合RT分布，即高斯函數(shù)和指數(shù)函數(shù)的卷積。非高斯分布的參數(shù)包括高斯分量的均值和標(biāo)準(zhǔn)差以及指數(shù)分量的均值。作者比較了訓(xùn)練前階段和訓(xùn)練后階段的RT變化：△RT=post RT–pre RT

自由觀看任務(wù)中的注視偏好

對(duì)于每張圖像，作者使用Brainstorm將原始的眼球運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成注視點(diǎn)數(shù)據(jù)。通過比較左側(cè)和右側(cè)與屏幕中心進(jìn)行對(duì)比將注視點(diǎn)分為左側(cè)注視點(diǎn)和右側(cè)注視點(diǎn)兩類。該中心的坐標(biāo)參考被定義為被試在每次試次開始時(shí)在注視點(diǎn)進(jìn)行漂移校正的位置。漂移校正有兩個(gè)目的:校準(zhǔn)眼動(dòng)儀和確認(rèn)被試總是在同一個(gè)地方開始實(shí)驗(yàn)。作者通過測(cè)量每個(gè)訓(xùn)練階段所有圖像的左右注視比率來計(jì)算注視偏好(FB，fixation bias)。作者從訓(xùn)練后階段的中位數(shù)減去訓(xùn)練前階段的中位數(shù):△FB =post FB – pre FB。負(fù)值表示向左偏，正值表示向右偏。采用雙側(cè)秩和檢驗(yàn)對(duì)訓(xùn)練前和訓(xùn)練后分布中位數(shù)相等的假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)。              

Posner任務(wù)和神經(jīng)反饋中的注視偏好

為了測(cè)試被試是否使用了隱蔽注意策略來執(zhí)行神經(jīng)反饋任務(wù)，作者分析了來自Posner任務(wù)的眼動(dòng)數(shù)據(jù)，并將注視模式與自神經(jīng)反饋任務(wù)的注視模式進(jìn)行了比較。

Posner眼動(dòng)數(shù)據(jù)分為注意左、注意右和中性試驗(yàn)。作者測(cè)量了注意延遲期間的水平注視偏好，方法是用0- 300ms時(shí)的平均水平坐標(biāo)減去0- 300ms時(shí)的平均水平坐標(biāo)。負(fù)值表示向左偏移，正值表示向右偏移。

為了評(píng)估神經(jīng)反饋訓(xùn)練過程中的注視偏好，作者將神經(jīng)反饋眼動(dòng)數(shù)據(jù)分別分為LNT組和RNT組，試次的時(shí)間為0~3.0s（神經(jīng)反饋開始后到探測(cè)刺激出現(xiàn)之前）。作者首先通過從0-0.5秒的水平坐標(biāo)中減去0.5-3.0秒時(shí)眼睛位置的平均水平坐標(biāo)來測(cè)量水平固定偏好。負(fù)值表示向左偏好，正值表示向右偏好。為了顯示在神經(jīng)反饋期間眼睛的水平位置，作者計(jì)算了每500ms眼睛的平均位置。
結(jié)果

神經(jīng)反饋訓(xùn)練能夠在線控制頂葉皮層的alpha功率

圖2 神經(jīng)反饋期間的alpha功率調(diào)制

在LNT組和RNT組中，神經(jīng)反饋訓(xùn)練成功地將頂葉皮層上的alpha半球不對(duì)稱調(diào)節(jié)到所需的方向，在訓(xùn)練結(jié)束時(shí)效果更強(qiáng)。在兩組中，alpha不對(duì)稱主要是由左頂葉皮層的調(diào)節(jié)引起的，在LNT組alpha活動(dòng)增加，在RNT組alpha活動(dòng)減少，而右頂葉皮層的alpha活動(dòng)沒有變化。此外，即使神經(jīng)反饋只針對(duì)阿爾法不對(duì)稱，作者也觀察到gamma波段與alpha波段的半球側(cè)化方向相反，表明alpha功率減少和gamma功率增強(qiáng)之間存在相關(guān)。最后，alpha和gamma的不對(duì)稱性從頂葉皮質(zhì)延伸到枕葉皮質(zhì)，但沒有延伸到顳葉或額葉皮質(zhì)，這表明這種變化并不包括整個(gè)大腦半球。
視覺加工中的神經(jīng)反饋訓(xùn)練偏好

圖3 神經(jīng)反饋階段的探測(cè)刺激誘發(fā)反應(yīng)

在訓(xùn)練方向上，探測(cè)刺激指向同側(cè)比指向?qū)?cè)能夠誘發(fā)更強(qiáng)反應(yīng)，這與視覺處理偏好于與較低alpha值的頂葉皮層對(duì)應(yīng)的半球是一致的。

神經(jīng)反饋訓(xùn)練導(dǎo)致空間注意的持續(xù)調(diào)節(jié)

在訓(xùn)練后階段，神經(jīng)反饋訓(xùn)練可導(dǎo)致空間注意的持續(xù)調(diào)節(jié)。作者發(fā)現(xiàn)神經(jīng)和行為效應(yīng)與訓(xùn)練方向一致。

由觀看行為中神經(jīng)反饋訓(xùn)練結(jié)果的水平偏好

作者發(fā)現(xiàn)LNT組存在向左的偏好，RNT組存在向右的偏好。因此，神經(jīng)反饋訓(xùn)練不僅在Posner線索范式的隱蔽注意中，而且在自由觀看行為中，也實(shí)現(xiàn)了對(duì)空間注意的持續(xù)調(diào)節(jié)。

圖4 Posner任務(wù)中神經(jīng)反饋對(duì)神經(jīng)和行為的影響

在Posner任務(wù)中，眼動(dòng)數(shù)據(jù)揭示了空間注意的方向，而不是神經(jīng)反饋

作者發(fā)現(xiàn)，當(dāng)提示注意左側(cè)時(shí)，存在顯著的向左注視偏好（p=0.007，n=8），當(dāng)提示注意右側(cè)時(shí)，存在顯著的向右注視偏好（p=0.007，n=8），但在中性試驗(yàn)中沒有顯著偏好（p=0.2，n=8）（p<0.05，雙側(cè)Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn)）。作者在LNT組（p=0.4，n=8）或RNT組（p=0.2，n=7）中均未發(fā)現(xiàn)明顯的水平注視偏好。作者還對(duì)反饋訓(xùn)練中的注視點(diǎn)和Posner任務(wù)進(jìn)行了直接比較，并對(duì)每個(gè)被試進(jìn)行了配對(duì)比較。在Posner任務(wù)中，LNT組的視覺注視在神經(jīng)反饋時(shí)與在左側(cè)的隱蔽注意時(shí)有顯著差異（p=0.02，n=4）。類似地，在神經(jīng)反饋期間，RNT組的視覺注視與Posner任務(wù)中右側(cè)的隱蔽注意顯著不同（p=0.02，n=4）。因此，在反饋訓(xùn)練和Posner任務(wù)中的注視是顯著不同的，這表明在神經(jīng)反饋訓(xùn)練中，被試不會(huì)試圖將注意力轉(zhuǎn)移到一個(gè)或另一個(gè)半球來影響反饋信號(hào)。

總結(jié)

作者的結(jié)果支持Alpha同步在調(diào)節(jié)注意和視覺處理中起因果作用的觀點(diǎn)，alpha的調(diào)制會(huì)導(dǎo)致視覺加工中的空間偏好。

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