关键词：
脑波音乐
注意力
可预测性
节奏
前额叶
摘要：
注意力是认知功能的核心之一,是实现信息处理和行为调控的关键能力,直接影响学习、工作和决策,而注意力缺陷相关障碍疾病患者,如注意缺陷与多动障碍(Attention Deficit and Hyperactive Disorder,ADHD)、轻度认知功能障碍(Mild Cognitive Impairment,MCI)等患病率高达3-6%,也对注意力增强有较大需求。因此,如何有效地调控注意力成为了一个重要的研究议题。音乐作为一种非侵入性的治疗方式,已在认知调控领域有广泛的应用,但其在个性化方面仍然存在一定的局限性。本课题组研发的脑波音乐是由脑电(Electroencephalogram,EEG)信号转化而来的音乐,因含有生理信息,具有个性化音乐调控的基础,有望对干预效果提升起到积极推动作用,但目前未有研究探索脑波音乐在注意力调控中的表现。由此,本文聚焦于脑波音乐的注意力调控的效果与机制,旨在探索脑波音乐在提升注意力方面的潜力,并为未来将其应用于更广泛的人群提供理论支撑。
首先,为了探究脑波音乐在注意力调控中的效果,本文研究对比了55名健康大学生被试在脑波音乐和经典音乐干预下的注意力干预效果。结果发现,从行为指标看,脑波音乐能够通过缩短反应时间显著提高被试的任务表现;脑电分析发现,脑波音乐能够调节前额叶theta频段(4-7Hz)的活动,在脑波音乐调控过程中,被试的前额叶-感知觉脑区表现出更强的theta波段活动,且前额叶脑区theta波活动的相关程度在音乐调控的过程当中具有升高的趋势。这一发现提示脑波音乐聆听会加强被试前额叶活动,同时多个感官脑区也发挥作用,表明脑波音乐可能在注意力干预中具有更显著的优势。
进一步,针对脑波音乐干预注意力的具体神经机制仍存在诸多未解之谜。近年来,预测编码模型(Predictive Coding Model,PCM)在音乐脑科学领域的研究中逐渐发挥出重要作用,而通过音乐信息动力学模型(Information Dynamics of Music model,IDy OM)可以量化可预测性指标来对音乐进行信息学分析。因此,本文利用IDy OM模型框架,计算经典音乐与脑波音乐的可预测性指标,发现经典音乐的可预测性指标分布较为均匀,而脑波音乐集中于中等可预测性水平,这表明可预测性这一指标也许在音乐调控注意力中发挥着重要作用,由此推测,可预测性指标也许是脑波音乐有效干预注意力的潜在起效机制。
在此基础上,为进一步探讨不同音乐可预测性影响注意力的脑机制,本文在上述工作的基础上,创新性地设计了三种不同可预测性程度的音乐节奏序列,并招募了71名健康大学生被试,并采用Go/No Go脑电实验范式,以探索什么样的预测性对注意力具有更优的调控效果。通过实验发现,不同节奏可预测性的音乐刺激会显著影响被试的行为表现与神经活动:三个节奏刺激组在行为学指标上都有一定的提升,特别的,中等可预测性组能够更显著地提升被试的反应时和准确率,而空白对照组并没有显著变化,同时脑电theta频段结果显示了相同的趋势。本研究发现中等可预测性节奏刺激能够显著提高被试的任务表现,在前额叶-感知觉脑区也表现出显著的活动增强,进一步论证了可预测性也许是脑波音乐在注意力调控中的起效机制。
综上,本文探索了脑波音乐调控注意力的有效性以及神经机制,表明了中度可预测性在注意力调控中的关键作用。本文从脑波音乐干预注意力的有效性出发,指出脑波音乐调控效果与前额叶-感知觉网络活动有关。随后,利用信息学模型分析了脑波音乐与经典音乐在可预测性程度分布的不同,进而探究可预测性在注意力调控中发挥的作用,发现音乐节奏中的可预测性指标水平与注意力任务表现呈“倒U型”关系,进一步解释了脑波音乐干预注意力的潜在机制。本研究探索了脑波音乐在调控注意力中的应用前景,有助于未来探索个性化脑波音乐调控方案,为未来音乐疗法和认知增强技术的发展提供了重要参考。
