“Go/NoGo”任务范式下乒乓球运动员对发球知觉判断的ERP研究

徐立彬

乒乓球运动员在接发球的过程中，需要依据简化的信息结构模式做出发球旋转方式的快速的、准确的知觉判断[1]。所谓知觉判断，是指运动员在运动情境中利用部分外界信息或先行信息预测未来事件的信息加工过程，又称为知觉预测[2]。最近几年，有关隔网对抗项目运动员对发球知觉判断的认知神经机制研究已经成为运动心理学研究的热点。陈嘉成等[3]在信号停止任务中发现，高水平羽毛球运动员抑制加工速度快，在信号变换任务中发现高水平羽毛球运动员刷新和转换速度同样优于对照组，并且发现了他们对变换信号准备更加充分的特点，脑电反应方面，高水平羽毛球运动员对Go刺激诱发的P2波幅更大。郭志平等[4]分析了乒乓球运动员在识别发球类型过程中的脑电相干性发现，乒乓球球运动员在经验相关图形识别过程中，相关脑区间的相干性比非运动员高，主要涉及顶区与额区、颞区以及中央运动脑区，这些研究证实了运动员在知觉判断过程中的认知加工优势，以及运动经验导致的运动员大脑的可塑性变化。

由于运动情境和运动技术的复杂性、多变性和快速性特点，运动员在进行发球的知觉判断之前不得不对无关刺激做出强有力的抑制（inhibition），才能有效完成正确的动作反应。如乒乓球运动员在做出对手将要发出测下旋球的判断之后，必须有效抑制对其他发球旋转方式的认知加工，才能对当前任务做出正确的反应。大多数运动项目也同样要求运动员大脑具有较强的抑制功能（Inhibitory Control）（如对假动作的抑制控制加工）。国内外的研究普遍认为，抑制功能是大脑执行功能三维结构中的一个重要成分，其他2个成分分别是刷新（Updating）功能和转换（Shifting/Switching）功能[5-6]。抑制功能[7]，是指对与当前任务无关，但又可能是占主导地位的、自动的、优势反应的抑制或压抑。其主要目的是防止那些被部分激活但与当前任务暂时无关的信息的继续加工，从而阻止那些“不合时宜”的反应的激活。通过神经生理学（EEG、MEG、TMS）和神经影像学（fMRI）的方法，研究视觉、听觉、躯体感觉（触觉）刺激的认知加工过程，及运动准备、执行和表象的运动认知加工过程发现，长期的运动训练和比赛可以使运动员大脑发生可塑性变化[8]。陈爱国等[9]采用功能磁共振成像（fMRI）技术，研究短时中等强度有氧运动对儿童脑的可塑性影响同样发现，运动可以改善脑的可塑性和提高执行功能，这些研究证实了运动可以导致大脑执行功能包括抑制功能的变化。

实验室中，常常采用Go/NoGo任务、Stop-Signal任务、Stroop范式以及Flanker任务等测量大脑的抑制功能。但是，Stop-Signal任务中的ERP反应信号和停止信号可能发生重叠，而Go/NoGo任务产生的ERP成分则相对简单，更适应于不同人群间的比较[10]。因此，本试验测量乒乓球运动员在Go/NoGo任务中的ERP成分，以此考察运动经验对抑制控制时间进程的影响。在Go/NoGo任务中，刺激物被逐一快速呈现，被试需要对某一类刺激反应（按键，Go），而抑制对另一类刺激的反应（不按键，NoGo）。这一任务尽管看上去简单，但却涉及多个层级认知加工过程，包括刺激的辨别、运动准备、反应抑制和行为监控[11]。事件相关电位技术（Event-related potentials，ERPs），是测量具体信息加工过程中大脑神经元活动的直接方法，具有较高的时间分辨率（毫秒级）和可信赖的空间分辨率。一般认为，ERPs的潜伏期反映对刺激的评价时间，波幅主要反映参加脑活动的激活的神经元数量[12]。在Go/NoGo任务的研究中，普遍可以观测到大脑额-中央区更大的NoGo-N2成分和中央-顶区更大的NoGo-P3成分（NoGo效应）[13]。因此，大部分研究者认为，大脑抑制过程诱发的N2成分可能反映了运动抑制机制过程中的冲突监控，而P3成分则可能反映了运动执行前对不适当的反应倾向的抑制加工过程。

采用Go/NoGo任务的ERPs研究多见于某些特殊人群，如在对多动症儿童的研究[14]，具有暴力行为的被试、药物成瘾者[15]和强迫症病人的研究中，发现了减小的ERPs成分，表明这些人群在抑制方面发生困难。国外研究者对高水平击剑运动员的抑制功能做过2项研究[16-17]，结果发现，击剑运动员之所以能够快速地应付对手的假动作，可能是由于更快速的刺激辨别能力，其机制在于更高的注意集中和前额皮层的更强抑制活动。然而，其中一项研究仅对GO条件下的N2和P3成分进行了探讨，对运动抑制条件（NoGo）没有进行分析，因此缺乏充足的研究证据。另外，这2项研究采用的辨别反应任务与真实的运动条件无关，很难反映出运动员真实的抑制加工特点，因此缺乏生态学效度。可见，有关运动员这一特殊群体的抑制功能的研究国外罕见，国内未见。

鉴于此，本研究在模式识别“特征说”和抑制控制理论基础上，采用Go/NoGo任务，考察乒乓球运动员优秀抑制控制能力的认知神经机制。预期：（1）乒乓球运动员识别发球旋转方式的速度快、准确性高；（2）乒乓球运动员在额-中央区、中央-顶区比乒乓球专项大学生均有更大程度的激活，抑制功能较强。

1 研究对象与方法

1.1 研究对象

以乒乓球运动员[（21.20±0.77）岁] 和乒乓球专项大学生[（20.60±1.05）岁] 各15名为试验被试，前者定义为专家组和后者定义为新手组，专家组是指乒乓球国家二级运动员，新手组是指乒乓球专项大学生无运动等级。专家组[（7.80±2.30）年] 和新手组[（1.73±0.88）年] 的训练年限存在显著性差异（t=9.517，P＜0.001）。所有被试均为男性、右利手且视力正常。

1.2 研究方法

1.2.1 试验设计 采用运动水平和刺激类型双因素混合设计，运动水平包括专家和新手，刺激类型包括Go刺激和NoGo刺激，考察上述自变量对反应时（RT）、反应正确率（ACC）、ERPs潜伏期和波幅等因变量的影响。

1.2.2 试验范式 采用“Go/NoGo”。在该范式下，被试只对Go刺激进行反应，而对NoGo刺激不反应（抑制），按照范式的要求，需要进行反应的刺激与需要抑制的刺激出现的概率是相等的。在本试验过程中，所有刺激均随机呈现，2类刺激各将出现120次。

1.2.3 试验材料 根据运动生物力学的原理，击球部位是决定乒乓球发球旋转方式的一个关键要素，据此，本试验采用电脑3D技术模拟制作了乒乓球发球时经常出现的击球部位的信息结构模式图片（见图1，背景颜色为灰色）。经过教练员和乒乓球运动员的评定，一致认为最有可能发出侧下旋球的是击球部位为135°和225°的图片，即第4张和第6张图片，其他6张均不可能发出侧下旋球。根据试验需求，能发出侧下旋球的图片为本试验的GO刺激，其他图片为NoGo刺激。

图1 乒乓球击球部位3D图片Figure1 3D Table Tennis Ball Pictures Including Hitting Locations

1.2.4 试验程序 试验前，ERPs双侧乳突电极、眼电以及头皮电极阻抗降至5 kΩ及以下，试验程序通过电脑显示器呈现给被试（眼睛平视屏幕中央，距离1.5 m，水平视角为15.7°，垂直视角为9.5°）。每个trail均首先在屏幕中央出现一个白色的“+”字，随后一张标记了乒乓球发球时击球部位的图片就会出现，如果被试认为可能发出侧下旋球（Go刺激），则需要快速的按电脑小键盘的“1”号键进行反应（反应按键手指为右手大拇指），如果认为不可能（NoGo刺激）则不需要按任何键（抑制），共计240个trial（见图2）。

图2 试验流程Figure2 Flow-process Diagram for One Trial

1.2.5 试验仪器 采用德国Brain Products公司生产的64导ERP记录与分析系统采集脑电数据，E-Prime2.0软件采集行为数据。

1.2.6 数据处理 参考以往的研究，将叠加平均之后的ERPs数据按照“前中后”和“左中右”的电极选取规则[18]，采用SPSS19.0统计软件包对Fz、F3、F4，Cz、C3、C4，Pz、P3、P4，Oz、O1、O2等12个电极点[19]的ERPs数据（波幅和潜伏期，以刺激出现前200 ms作为基线，分析时程-200～1 000 ms），以及行为数据（RT和ACC）进行统计分析。

2 研究结果

2.1 行为结果

组间比较结果显示：专家对Go刺激的反应时[（461.225±40.099）ms] 显著短于新手[（507.875±55.307）ms] （t=-2.644，P=0.013＜0.05）；专家对Go刺激的反应正确率（98.3%±2.1%）显著高于新手（77.8%±15.1%）（Z=-3.325，P=0.001）；对NoGo刺激的反应正确率二者无显著性差异。组内比较结果显示：专家组对Go刺激的反应正确率（98.3%±2.1%）显著高于NoGo刺激（93%±7.7%）（Z=-2.053，P=0.04＜0.05）；新手组对Go刺激与NoGo刺激的反应正确率无显著性差异。行为数据比较结果说明，乒乓球运动员利用击球部位信息（单一特征）判断发球旋转方式时，体现出明显的速度和准确性优势，并且识别Go刺激的正确率显著高于NoGo刺激。

2.2 ERPs结果

ERPs数据叠加平均之后，被试在利用击球部位信息判断发球旋转方式并进行反应或抑制的过程中，大脑皮层额-中央区、中央-顶区均有不同程度的激活（见图3下），并采集到显著的N2（165～250 ms）、P3（250～500 ms）波（见图3上）。

图3 ERPs波形及头皮电流密度图Figure3 ERPs Scalp Topographies and Waveforms

2.2.1 N2成分 （1）潜伏期。运动水平、刺激类型、电极点三因素重复测量方差分析结果显示，N2潜伏期未发现显著的主效应和交互作用（P＞0.05）。组内事后比较结果显示，专家组、新手组在Go刺激和NoGo刺激条件下的N2潜伏期亦不存在显著差异（P＞0.05）。

（2）波幅。运动水平、刺激类型、电极点三因素重复测量方差分析结果显示：N2波幅刺激类型主效应显著（F=7.929，P=0.009＜0.01，ηp2=0.221）；电极点主效应显著（F=7.405，P=0.002＜0.01，ηp2=0.209）；运动水平和电极点交互作用显著（F=18.046，P=0.000＜0.001，ηp2=0.392）；运动水平、刺激类型和电极点三者交互作用显著（F=5.922，P=0.005＜0.01，ηp2=0.175）。组间简单效应分析发现：对Go刺激进行反应的条件下，专家在额区（Fz：F=5.566，P=0.026＜0.05，ηp2=0.166；F3：F=5.739，P=0.024＜0.05，ηp2=0.170）的N2波幅显著大于新手；对NoGo刺激进行抑制的条件下，专家组在额区-中央区（F4：F=5.963，P=0.021＜0.05，ηp2=0.176；Cz：F=6.465，P=0.017＜0.05，ηp2=0.188；C4：F=7.063，P=0.013＜0.05，ηp2=0.201）的N2波幅显著大于新手组。组内事后比较结果显示：专家组在额区-中央区（Fz：F=5.147，P=0.031＜0.05，ηp2=0.155；F3：F=3.843，P=0.05，ηp2=0.121；Cz：F=5.152，P=0.047＜0.05，ηp2=0.161）NoGo条件下的N2波幅显著大于Go条件；而新手组在2种条件下的N2波幅不存在显著差异（P＞0.05）（见图4）。

图4 专家在Go/NoGo条件下的N2成分波幅比较Figure4 The Comparison of N2 Amplitude for Experts（Go/NoGo）

N2成分分析表明，专家组在额-中央区的波幅显著大于新手，专家组NoGo条件下的波幅显著大于Go条件，新手组在2种条件下的波幅不存在显著差异。说明，专家组在N2成分波幅上出现了显著的“NoGo效应”，而新手组则不存在这种效应。

2.2.2 P3成分 （1）潜伏期。运动水平、刺激类型、电极点三因素重复测量方差分析结果显示：P3潜伏期运动水平主效应显著（F=9.453，P=0.005＜0.01，ηp2=0.252）；电极点主效应显著（F=4.187，P=0.01，ηp2=0.130）；运动水平和刺激类型交互作用显著（F=4.581，P=0.041＜0.05，ηp2=0.141）；运动水平和电极点交互作用显著（F=4.997，P=0.004＜0.01，ηp2=0.151）；刺激类型和电极点交互作用显著（F=5.332，P=0.002＜0.01，ηp2=0.160）；运动水平、刺激类型和电极点三者交互作用显著（F=12.509，P=0.000＜0.001，ηp2=0.309）。组间简单效应分析发现：对Go刺激进行反应的条件下，专家组在中央-顶区（C4：F=15.494，P=0.000＜0.001，ηp2=0.356；Pz：F=16.280，P=0.000＜0.001，ηp2=0.368；P4：F=26.914，P=0.000＜0.001，ηp2=0.490）的P3潜伏期显著短于新手组；对NoGo刺激进行抑制的条件下，专家组在中央-顶区（Cz：F=11.152，P=0.002＜0.01，ηp2=0.285；Pz：F=21.107，P=0.000＜0.001，ηp2=0.430）的P3潜伏期亦显著短于新手组。组内事后比较结果显示，专家组、新手组在Go刺激和NoGo刺激条件下P3潜伏期均不存在显著差异（P＞0.05）。

（2）波幅。运动水平、刺激类型、电极点三因素重复测量方差分析结果显示：P3波幅运动水平主效应显著（F=33.601，P=0.000＜0.001，ηp2=0.545）；刺激类型主效应显著（F=5.833，P=0.023＜0.05，ηp2=0.172）；电极点主效应显著（F=51.821，P=0.000＜0.001，ηp2=0.649）；运动水平和刺激类型交互作用显著（F=7.020，P=0.013＜0.05，ηp2=0.200）；运动水平和电极点交互作用显著（F=6.364，P=0.001，ηp2=0.185）；刺激类型和电极点交互作用显著（F=6.733，P=0.000＜0.001，ηp2=0.194）；运动水平、刺激类型和电极点三者交互作用显著（F=3.895，P=0.011＜0.05，ηp2=0.122）。组间简单效应分析发现：对Go刺激进行反应的条件下，专家组在中央-顶区（Cz：F=16.412，P=0.000＜0.001，ηp2=0.370；Pz：F=12.742，P=0.001，ηp2=0.313）的P3波幅显著大于新手组；对NoGo刺激进行抑制的条件下，专家组在中央-顶区（Cz：F=51.651，P=0.000＜0.001，ηp2=0.648；Pz：F=27.555，P=0.000＜0.001，ηp2=0.496）的P3波幅显著大于新手组。组内事后比较结果显示：专家组在中央-顶区（Cz：F=9.779，P=0.004＜0.01，ηp2=0.259；Pz：F=19.482，P=0.000＜0.001，ηp2=0.410）NoGo条件下的P3波幅显著大于Go条件；新手组在2种条件下的P3波幅不存在显著差异（P＞0.05）（见图5）。

图5 专家在Go/NoGo条件下的P3成分波幅比较Figure5 The Comparison of P3 Amplitude for Experts（Go/NoGo）

P3成分分析表明，专家组在中央-顶区潜伏期显著短于新手组，波幅显著大于新手组，专家组NoGo条件下的波幅显著大于Go条件，新手组在2种条件下的波幅不存在显著差异。说明，专家组在P3成分波幅上出现了显著的“NoGo效应”，而新手组则不存在这种效应。

3 讨论与分析

3.1 乒乓球运动员抑制加工过程的行为特征分析

反应时又称为反应潜伏期（RT），以往的研究通常把反应过程划分为预备期、中心期和结束期3个阶段，反应时应该处于反应过程的中心期。神经生理学研究结果表明，反应时应该是感觉器官察觉刺激、神经中枢加工、神经冲动传导以及肌肉动作的时间总和[20]。本研究通过行为数据比较结果发现，乒乓球运动员的反应时显著短于乒乓球专项大学生，说明乒乓球运动员对与其从事项目有关的刺激更为敏感、中枢延搁更短，并且更容易引起效应器的兴奋性，导致反应加快。同时，乒乓球运动员与乒乓球专项大学生的反应差异可能来自于认知能力的差异[21]，如感觉速度、知觉速度、认知速度，长期的专项训练提高了乒乓球运动员的反应速度和准确性，在利用击球部位信息判断发球旋转方式时，表现出识别速度快、准确性高的特点。然而，从行为数据上，乒乓球运动员并没有表现出明显的“NoGo效应”（NoGo刺激的反应正确率比Go刺激更高），这一结果或许可以用A.PFEFFERBAUM等[22]的研究结果来解释。该研究者采用等概率视觉Go/NoGo任务范式，探讨被试在计数或按键2种任务下的反应差异，结果发现无论何种任务均不存在任务主效应，因此该研究者推断“NoGo效应”并不依赖于外显的运动反应的执行，而是大脑内部的抑制加工。因此，有必要通过技术手段进一步探讨大脑内部反应的加工机制。本研究采用按键任务，接下来将通过脑电活动特点进一步探讨乒乓球运动员的抑制加工机制。

3.2 乒乓球运动员抑制加工过程的脑电活动特征分析

乒乓球运动员和乒乓球专项大学生2组被试在利用击球部位信息（单一特征）识别发球旋转类型的过程中，对于目标刺激进行按键反应，对于非目标刺激不按键（抑制）符合经典的等概率“Go/NoGo”试验范式，在被试的头皮额-中央区采集到了比较明显的N2波，头皮中央-顶区采集到了明显的P3波。通过组间比较发现，乒乓球运动员的N2、P3波幅显著大于乒乓球专项大学生，P3潜伏期显著短于乒乓球专项大学生；组内比较发现，乒乓球运动员抑制过程的N2、P3波幅显著大于反应过程。

研究表明，被试在完成“Go/NoGo”任务过程中，可能涉及刺激辨别、反应选择和抑制加工等多个加工过程，因此该范式多用于研究运动反应执行和抑制过程。N2波是刺激出现后200～300 ms时间范围内在头皮额-中央区记录到的负波峰，通常No-Go刺激比Go刺激诱发更大的N2波峰，此种现象被称为NoGo-N2或N2“NoGo效应”，已经证实该现象反映了冲突监控[23-24]和抑制加工[25-26]；P3波是刺激出现后300～600 ms时间范围内在头皮中央-顶区记录到的正波峰，通常NoGo刺激比Go刺激诱发更大更早的P3波峰，此种现象被称为NoGo-P3或P3“NoGo效应”，已经证实该现象反映了反应抑制阶段的自上而下的抑制加工[27-32]。最近一项很有趣的研究主要探讨了在等概率听觉“Go/NoGo”任务中N2、P3波的性别差异，结果发现，女性的反应冲突监控时间更长，即更长的N2潜伏期，需要投入的神经资源更多，即更大NoGo-P3波幅[33]。本研究中的被试全部为男性，并没有探讨性别差异，但是在试验中记录到乒乓球运动员更大的N2、P3波，说明无论在反应冲突监控还是在后期的抑制加工过程中，乒乓球运动员均投入了比较多的神经资源。这可能是由于，本研究设计的试验情境更加符合运动实际，激发了运动员的参与兴趣。因此，大脑皮层激活程度较高，这也恰恰能够说明，本研究中提取出来的击球部位信息是判断发球旋转方式的关键信息，乒乓球运动员在运动实践中很有可能将其作为一个重要的判断依据。

如前言所述，当前能够反映运动员在真实运动情境中的抑制加工过程的神经活动特点的研究证据不足，我们只能借鉴一些其他领域的研究来比照本研究的结果。如近期又出现了一项药物成瘾者抑制加工神经活动特点的研究[34]，结果发现，药物成瘾者的NoGo-N2和NoGo-P3波幅更小，这一结果与以往对于有暴力倾向者、吸烟者、多动症儿童、强迫症病人等特殊群体的研究结果比较一致，学术界把这一现象统称为抑制反应赤字（response inhibition deficits），说明该类人群的抑制功能较正常人弱。相比较而言，优秀运动员与一般选手的区别在于执行功能的刷新、转换和抑制功能较强，特别是对于与其运动情境类似的任务这种优势更为明显。本研究在与运动情境颇为类似的“Go/NoGo”任务中观测到了更大的NoGo-N2和NoGo-P3波幅，恰恰证实了运动水平越高抑制功能越强，说明高水平运动员拥有了优于一般选手的运动抑制和反应冲突的察觉能力，所以才能在运动情境中避开假动作干扰，做出正确的反应。

3.3 局限性与展望

（1）研究样本方面。纵观运动认知试验研究的样本数量，少则甚至几个，多的也不过十几个一组，同本研究一样存在样本量小的局限。另外，本研究对象乒乓球运动员与对照组乒乓球专项大学生之间可能存在运动水平上差异性不够的情况，希望今后的研究中能够尽量扩大样本数量，并增加运动水平更高的运动员作为被试（例如国际级运动健将）。

（2）数据挖掘方面。本研究仅对与研究任务相关的数据（电极点）进行了分析和讨论，而出于不同的研究目的和内容，仍然可以对其他数据进行挖掘。

（3）研究技术方面。众所周知，ERP技术最大的优势在于其较高的时间分辨率（毫秒级），而空间分辨率却差强人意，fMRI技术空间分辨率较高，恰好能弥补ERP技术上的不足。

未来如果能够突破ERP-fMRI同步联动技术上的瓶颈，一定能获得具有更高时间-空间分辨率的研究结果，以便更好地揭示运动员抑制加工过程的认知神经机制及大脑网络功能连接[35]的特点。

4 结论

（1）乒乓球运动员识别发球旋转方式的速度快、准确性高；（2）乒乓球运动员在Go和NoGo条件下，额-中央区、中央-顶区比乒乓球专项大学生均有更大程度的激活，在N2、P3成分上出现了明显的“NoGo效应”，即更大的NoGo-N2和NoGo-P3波幅，而乒乓球专项大学生则没有，说明乒乓球运动员抑制功能较强。