1、网球运动专长对深度运动知觉影响的ERP 研究 韦晓娜 漆昌柱 徐霞 洪晓彬 罗跃嘉 武汉体育学院研究生院 武汉体育学院健康科学学院 深圳大学深圳市情绪与社会认知科学重点实验室 深圳市神经科学研究院脑与情绪研究中心 摘 要： 结合专家-新手范式与 ERP 技术, 研究网球运动专长对个体深度运动知觉产生的影响。通过记录网球专家和新手各 19 名进行深度运动模式判断时的行为和 ERP数据, 比较两组个体深度运动知觉的行为反应差异和脑电特征。结果显示, 网球专家组深度运动知觉的判断准确率高于新手组;新手组在球体靠近时 P1 (PO7点) 的潜伏期比球体远离时的潜伏期长, 专家组无显著性差异;专家组在球
2、体靠近时的 P2 (Oz 点) 成分潜伏期长于球体远离时的潜伏期。结果表明, 网球运动专家的深度运动知觉能力在准确性上较新手高;运动专长效应与选择性注意资源的调用以及模式识别有关;枕区 P2 成分可作为深度运动知觉的评价指标。关键词： 网球专长; 深度运动知觉; 专家-新手范式; 事件相关电位; 作者简介：漆昌柱;E-mail:;作者简介：罗跃嘉, E-mail:收稿日期：2016-09-18基金：国家自然科学基金项目资助 (NSFC:31671161, 31530031, 81471376) The effect of tennis expertise on motion-in-deep p
3、erception: An event-related potential studyWEI Xiaona QI Changzhu XU Xia HONG Xiaobin LUO Yuejia Graduate School, Wuhan Sports University; College of Health Science, Wuhan Sports University; Shenzhen Key Laboratory of Affective and Social Cognitive Science, Shenzhen University; Abstract： Perception
4、of motion-in-depth is essential to guide and modify drive action in interceptive-dominated sports. Tennis players usually exhibit better performance in perception of motion-in-depth. There is considerable evidence for cognitive advantages of sports expertise, but the neural mechanisms of these benef
5、its remain poorly understand. The purpose of this study is to investigate the effect of motor expertise on perception of motion-in-depth by event-related potential (ERP) with expert-novice paradigm.Two groups of volunteers, one comprising 19 expert tennis players with skill level 2 (trained for at l
6、east 5years) and the other 19 novices, participated in the experiment.There were six videos made as the stimuli of the experiment, including four target stimuli (a directly-approaching sphere, a directly-receding sphere, a rotating approaching sphere and a rotating receding sphere) and two non-targe
7、t stimuli (an expanding circle plane and a contracting circle plane) .In each trial, participants watched one video and were asked to identify the target and its motion direction as quickly as they could (if the participant didnt response in one second, the video ended and it would be considered as
8、a wrong answer) .Their reaction time, accuracy and EEG data were recording synchronously when participants completed the cognitive task of motion-in-depth perception.There were a total of 360 trials divided into three blocks of 120 trials each.Each block included 20 repetitions of the six stimuli.ER
9、P data of five electrode sites was selected for further statistical analysis:PO7 and PO8 for P1 and N180, Oz for P2, CPz and Pz for P300.Peak amplitudes (baseline-peak measured) and corresponding latencies were detected in four windows following stimulus onset:80160 ms (P1) , 160220 ms (N180) , 2202
10、80 ms (P2) , and320580 ms (P300) .Experimental design with 2 factors (direction of motion in depth:approaching vs.away) 2 factors (rotation pattern:rotating vs.non-rotating) were adopted and further repeated measures of ANOVA in amplitudes and latencies of these ERP components were conducted in grou
11、p statistical analysis.The results indicated that there was similar processing dynamics in ERP data between expert tennis players and novices.We also detected three main differences between experts and novices:1) the accuracy of motion-indeep perception in experts was significantly higher than that
12、of novices;2) the latency of P1 was significantly longer in“approaching”condition than“away”condition in novices, but experts didnt show any differences in these two conditions;3) the latency of P2 was significantly longer in“approaching”condition than in“away”condition in experts, however, signific
13、ant differences were not found in novices.These results indicated that expertsbetter performance in accuracy in perception of motion-in-deep is possibly related to selective attention and pattern recognition.Shorter latency of P2 might be a potential marker to evaluate the ability of perception of m
14、otion-in-deep.Additionally, this study will further deepen our understanding for the neural mechanisms of sport expertise.Keyword： tennis expertise; motion-in-deep perception; expert-novice paradigm; event-related potential; Received： 2016-09-181 引言在复杂多变的情境中, 优秀网球运动员往往能快速而准确地识别、追踪并拦截来球, 而一般选手却表现得顾此失
15、彼, 甚至来不及做出有效反应。Gray (2014) 综合分析心理学和运动科学领域的相关研究, 提出了“运动员的感知取决于所处运动环境中的客体物理特征和运动员能力两者的相互作用”的观点。运动专长 (motor expertise) 反映了运动员在特定专项上的能力, 是导致专家-新手表现差异的主要原因, 而运动专长的影响具体体现在认知过程的哪个环节仍是一个需要探讨的问题。深度运动知觉是球类运动员重要的感知觉之一, 无论是足球竞赛中守门员对射门的扑救, 还是隔网类项群的接发球等都涉及深度运动知觉。因此, 研究者就深度运动知觉是否存在运动专长效应进行探讨。有研究表明, 深度运动知觉敏感度 (Moti
16、on in Depth Sensitivity) 与单手接球成功率的提高显著相关 (WilkinsPtito, Kupers, Faubert, Yang, Chao, Shirai2) 考察不同深度运动的模式对深度运动知觉的影响在网球专家和新手之间是否存在差异。本研究的实验假设是:相对于网球新手, 网球专家在深度运动知觉判断的过程中信息处理速度更快而且准确性更高。两组的差异会体现在与深度运动知觉过程相关的 ERP 成分上, 即与视觉注意资源调用相关的顶颞叶 P1、与运动信息整合的顶颞叶 N2、与模式识别相关的顶叶 P2 和 P300 等, 网球专家的信息加工速度更快, 效率更高。2 研究方法
17、2.1 被试40 名在校大学生自愿参加本项研究。本研究采用专家-新手范式, 20 名拥有国家二级运动员证书且网球训练年限达到 5 年以上的网球专业大学生, 作为本研究中的网球专家组;20 名无运动等级并且无任何网球运动经验的普通大学生, 作为新手组。所有被试均为右利手, 视力或矫正视力正常, 无色盲色弱, 无身心健康问题, 无中枢神经病史, 无类似实验经历。被试在确认知晓研究目的、过程、可能危害及权益后, 签署被试知情同意书。每位被试在完成实验后均获得一定的报酬。两组被试各有 1 人的 ERP 数据因伪迹过多而被剔除。纳入数据分析的专家组被试为 19 人 (男 11 人, 女 8 人, 平均年
18、龄 23.003.13 岁) , 新手组 19 人 (男 12 人, 女 7 人, 平均年龄 22.322.06 岁) , 专家组与新手组被试年龄无显著差异, F (1, 26) =0.64;p=0.431。2.2 实验设备和刺激材料本研究采用 19 英寸液晶显示器呈现实验刺激, 屏幕分辨率为 1440900, 刷新率为 60 Hz。采用 E-prime 2.0 软件在一部台式计算机上呈现刺激, 并记录被试的行为数据。脑电活动的记录采用 Brain Product 公司生产的 64 导电极帽, 并在另一部台式计算机上采用 Brain Product 公司的 Recorder 软件同步记录产生的
19、 ERP 数据。实验靶刺激是一个黑白棋盘格花纹的 3D 球体。球体运动的类型按深度运动方向 (靠近和远离) 和运动模式 (旋转和不旋转) 分成 4 种:1) 球体从初始视角2.47开始, 直接以 800 cm/s 匀速接近观察者, 直至终止视角为 6.68, 模拟直线靠近过程;2) 球体从初始视角 6.68开始, 直接以 800 cm/s 匀速远离观察者, 直至终止视角为 2.47, 模拟远离过程;3) 球体以与 1) 同样的运动速度和视角靠近, 在靠近的同时以旋转速度为 360/s 绕 x 轴向前旋转 (下旋) 模拟旋转靠近过程;4) 球体以与 2) 同样的运动速度和视角远离, 在远离的同时
20、以旋转速度为 360/s 绕 x 轴向后旋转 (上旋) 模拟旋转远离过程。靶刺激需要被试做相应的反应。非靶刺激是一个棋盘格花纹的圆形平面, 分为扩大 (圆形平面从初始视角2.47匀速扩大, 直至终止视角为 6.68) 和收缩 (圆形平面从初始视角6.68匀速收缩, 直至终止视角为 2.47) 两种运动。非靶刺激用于约束被试先进行刺激识别, 不需要被试按键反应, 对应的数据不进入最后分析。采用 Autodesk 3ds Max 2010 软件制作刺激材料。视频材料时长 1000 ms, 为宽 1440 高 900 的 wmv 格式, 以每秒 30 帧 (模拟平滑连续的运动过程) 显示于被试正前方
21、约 65 cm 的液晶显示器。2.3 实验设计采用 222 混合设计。自变量一为被试类型 (组间变量) :网球专家, 新手;自变量二为球体深度运动方向:靠近, 远离;自变量三为球体运动模式:旋转, 不旋转。实验总共包含 360 个 trial, 平均分成 3 个 block, 每个 block 均包含 6 种刺激材料。一个 trial 呈现一种深度运动刺激, 因此每种刺激材料在每个 block 各呈现 20 次, 顺序随机。每个 block 之间允许被试自主控制休息时间。2.4 实验流程被试在完成头皮清洁后, 关闭通讯设备, 进入隔音、光线控制的实验室。主试为被试佩戴电极帽并将电阻降至 10
22、k 以下。实验开始前 , 先向被试讲解实验任务, 待其明白实验内容和任务后, 让其以眼睛距离屏幕中央 65 cm 的位置正座, 并开始练习。练习由 12 个 trial (每种刺激材料各 2 个 trial) 组成, 所用刺激材料和操作任务均与正式实验相同。练习旨在让被试了解实验过程、熟悉按键反应, 以消除由于不了解实验流程而带来的反应延迟和错误反应的发生。练习数据不记入结果分析。每一个 trial (如图 1 所示) 首先呈现一个红色“+”注视点 (200400 ms) , 随后是深度运动刺激视频 (1000 ms) , 被试需要在呈现刺激的 1000 ms 之内区分靶刺激和非靶刺激。非靶刺
23、激出现时不按键为正确反应, 靶刺激需要根据球体深度运动的方向做出相应判断:如果球体朝向自己飞来就按“J”键, 球体远离自己就按“F”键。按键之后到下一个 trial 之前是一个缓冲空屏 (10001500 ms) 。2.5 脑电数据采集及分析脑电数据记录所使用的 64 导电极帽, 按照国际 10-20 系统安置电极, 接地电极在 AFz 点, 参考电极为 FCz 点, 后期离线处理时转换为平均参考。眼电电极 (EOG) 贴于右眼中下 1 cm 处。在线采集脑电信号时, 采样频率设置为 500 Hz, 滤波带通为 0.01100 Hz。离线数据滤波参数转换为 0.135 Hz。采用 Brain
24、Product 公司的 Analyzer2.1软件中的独立成分分析法 (Ocular Correction Independent Component Analysis, Ocular Correction ICA) 识别并去除眨眼和眼动伪迹。选取视频刺激呈现前的 200 ms 作为基线校正的基线值, 排除电压超过75V (相对于-200 ms 的基线) 的试次。分别对被试知觉无旋转靠近、旋转靠近、无旋转远离和旋转远离 4 种深度运动过程的 EEG 进行叠加平均, 分析时程为 1200 ms (包括基线前 200 ms) , 每个实验条件下叠加的分段数均超过 55。根据 ERP 波形总平均图和
25、相关文献 (Kobayashi et al., 2004;Lamberty, Gobbel, Schoth, Buchner, p=0.001; p=0.28, 靠近的反应时 (523.6211.14 ms) 短于远离 (537.7311.77 ms) ;运动模式主效应显著, F (1, 36) =94.64;p0.001; p=0.72, 旋转的反应时 (516.9411.16 ms) 短于不旋转 (544.0011.60 ms) 。运动模式和深度运动方向的交互效应显著, F (1, 36) =14.10;p=0.001; p=0.28, 简单效应分析结果显示, 在无旋转的深度运动下, 对球
26、体靠近的反应时 (531.8611.59 ms) 比远离 (556.1412.12 ms) 短 (p0.001) , 而在旋转的情况下, 对球体靠近和远离的反应时之间无显著差异。专家组与新手组在反应时上没有显著差异。正确率的结果显示, 组间效应显著, F (1, 36) =11.82;p=0.001; p=0.25, 专家组的正确率 (0.960.004) 高于新手组 (0.910.01) ;深度运动方向主效应显著, F (1, 36) =8.35;p=0.007; p=0.19, 靠近的正确率 (0.950.01) 高于远离 (0.930.01) ;运动模式主效应显著, F (1, 36)
27、=6.69;p=0.014; p=0.16, 旋转的正确率 (0.950.01) 高于不旋转 (0.930.01) 。深度运动模式和组别的交互效应显著, F (1, 36) =9.63;p=0.004; p=0.21, 简单效应分析结果显示, 新手组在球体旋转条件下的正确率 (0.930.06) 比非旋转条件 (0.890.07) 高 (p0.001) ;而此种情况在专家组中并没有出现。非靶刺激的正确率结果显示, 两组被试对非靶刺激的反应正确率都非常高。新手组对平面扩大 (0.990.02) 和平面缩小 (0.990.02) 的反应和专家组对平面扩大 (0.990.01) 和平面缩小 (0.9
28、90.02) 的反应正确率无显著差异。3.2 脑电数据结果图 3 为电极点 PO7、PO8、Oz、Pz 和 CPz 的 ERP 总平均波形图, 根据总平均波形的特征确认各成分的波峰探测范围 P1 (80160 ms) 、N2 (160220 ms) 和 P2 (220280 ms) , 以及 P300 (320550 ms) 进行统计分析。N2 是个较大的群体, 波峰探测后发现本研究的 N2 潜伏期大多集中在 180 ms 左右, 因此以下将 N2 称为 N180 更为准确。图 4 为 P1、N180、P2 和 P300 在 ERP 总平均图中分别取 112 ms、174 ms、240 ms
29、和 460 ms 代表这 4 个成分的瞬时地形图。4 个纵列分别代表 4 种实验条件:直线靠近、直线远离、旋转靠近和旋转远离。如图所示, P1 和 N180 主要出现在两侧颞枕区, P2 主要出现在枕区, 而 P300 在中线顶区及部分中央区都有出现。对 PO7 和 PO8 两个电极点的 P1 和 N180、Oz 电极点的 P2 以及 CPz 和 Pz 电极点的 P300 的峰值幅度 (V) 和潜伏期 (ms) 分别进行以被试类型作为组间变量的 2 (运动方向:靠近、远离) 2 (运动模式:无旋转、旋转) 重复测量方差分析。以下仅针对达到统计学上显著效应 (p0.05) 的结果进行报告:P1:
30、波幅的统计结果显示, PO7 方向主效应显著, F (1, 36) =8.21;p=0.007; p=0.19, 靠近的 P1 波幅 (4.360.34V) 小于远离 (5.130.43V) 。潜伏期的统计结果显示, PO7 深度运动方向和组别的交互效应显著, F (1, 36) =6.48;p=0.015; p=0.15, 简单效应分析结果显示, 新手组在球体靠近时 P1 的潜伏期 (112.472.96 ms) 比球体远离 (105.683.01 ms) 长 (p=0.021) , 专家组无显著差异。PO8 方向主效应显著, F (1, 36) =4.95;p=0.032; p=0.12,
31、 靠近的 P1 潜伏期 (112.211.75 ms) 长于远离 (109.502.04 ms) 。图 3 所选取电极点的总平均波形图 下载原图N180:波幅的统计结果显示, PO8 方向主效应显著, F (1, 36) =5.35;p=0.027; p=0.13, 靠近的 N180 波幅 (-8.580.83V) 小于远离 (-9.651.09V) 。图 4 四种实验条件下 P1 (112 ms) 、N180 (174 ms) 、P2 (240 ms) 和 P300 (460 ms) 的瞬时地形图 下载原图注:彩图见电子版潜伏期的统计结果显示, PO7 方向主效应显著, F (1, 36)
32、=26.21;p0.001; p=0.42, 靠近的潜伏期 (179.612.61 ms) 长于远离 (170.001.88 ms) ;PO8 方向主效应显著, F (1, 36) =42.55;p0.001; p=0.54, 靠近的潜伏期 (179.662.65 ms) 长于远离 (169.661.48 ms) 。P2:波幅的统计结果显示, Oz 方向主效应显著, F (1, 36) =91.79;p0.001; p=0.72, 靠近的 P2 波幅 (-0.010.69V) 小于远离 (3.120.82V) ;运动模式主效应显著, F (1, 36) =10.93;p=0.002; p=0.
33、23, 旋转的波幅 (1.990.73V) 大于不旋转 (1.120.76V) 。潜伏期的统计结果显示, Oz 的方向主效应显著, F (1, 36) =29.78;p0.001; p=0.45, 靠近的潜伏期 (244.822.94 ms) 长于远离 (234.142.28 ms) ;运动模式和运动方向的交互效应显著, F (1, 36) =7.31;p=0.010; p=0.17, 简单效应分析结果显示, 在球体靠近时, 旋转 P2 的潜伏期 (237.112.68 ms) 比不旋转 (243.633.09 ms) 短 (p=0.011) , 而在球体远离时, 两者无显著差异;深度运动方向
34、和组别的交互效应显著, F (1, 36) =9.65;p=0.004; p=0.21, 简单效应分析结果显示, 专家组在球体靠近时P2 的潜伏期 (242.053.71 ms) 比球体远离 (228.632.67 ms) 长 (p0.001) , 新手组无显著差异。P300:波幅的统计结果显示, Pz 运动模式主效应显著, F (1, 36) =20.58;p0.001; p=0.36, 旋转的波幅 (5.870.56V) 大于不旋转 (5.060.52V) ;方向主效应显著, F (1, 36) =7.14;p=0.011; p=0.17, 靠近的波幅 (5.130.54V) 小于远离 (
35、5.800.55V) ;运动模式和运动方向的交互效应显著, F (1, 36) =6.22;p=0.017; p=0.15, 简单效应分析结果显示, 在球体不旋转时, 靠近与远离的 P300 波幅无显著差异, 而在球体旋转时, 靠近的波幅 (5.320.56V) 比远离 (6.420.60V) 小 (p=0.001) 。CPz运动模式主效应显著, F (1, 36) =19.05;p0.001; p=0.35, 旋转的波幅 (5.570.57V) 大于不旋转 (4.950.53V) ;运动模式和运动方向的交互效应显著, F (1, 36) =9.24;p=0.004; p=0.20, 简单效应
36、分析结果显示, 在球体不旋转时, 靠近与远离的 P300 波幅无显著差异, 而在球体旋转时, 靠近的波幅 (5.210.54V) 比远离 (5.940.63V) 小 (p=0.023) 。4 讨论本研究主要采用专家-新手范式, 对比网球专家与新手在知觉不同深度运动方向和模式时的行为学与脑电特征, 从而探讨运动专长是否对深度运动知觉过程产生影响。行为结果发现, 专家组与新手组的反应时无显著性差异, 但专家组的反应准确率高于新手组。本次实验的任务较为简单, 但要求兼顾速度和准确性, 即在准确辨认的基础上做出准确的反应。当刺激作用于感官时, 网球专家能在知觉过程中对刺激特征进行快速识别, 并对大脑中
37、的信息进行编码和比较后, 准确做出反应;而多数新手在实验结束时候反映, 虽然能快速的识别刺激, 但做出反应的时候常常出现错误。行为结果也说明专家组在速度与准确均衡的优势, 间接体现了网球专家在知觉过程中运动能快速投入更多认知资源。新手组在球体旋转条件下的正确率比非旋转条件高;而此种情况在专家组中并没有出现, 这与 Gray (2002) 的“与一般水平棒球运动员相比, 旋转线索对高水平运动员促进作用更明显”的结论不一致, 其原因有可能是该行为实验中被试的任务是更为复杂的棒球击打。该任务涉及的旋转信息使击打任务变得更为复杂, 但是对于拥有丰富的专业理论知识和训练经验的高水平棒球运动员, 旋转线索
38、无疑有利于他们优势的发挥。在本研究中的任务更强调个体的深度运动知觉, 旋转线索使新手能更准确地识别球体的运动, 而专家的判断准确率在无旋转的时候已经极高, 出现一定的天花板效应, 旋转线索能带来的提高空间较小。球体靠近的反应时比远离的快, 且正确率比远离的高, 这与之前关于人类视觉系统对靠近物体 (视角扩大) 更为敏感 (ShiraiN180 也是在两侧颞枕区幅度最大, 其出现大约始于 146 ms、峰值潜伏期在 174 ms 左右;P2 主要出现在枕区, 大约始于220 ms、峰值潜伏期在 240 ms 左右;P300 主要出现在顶区以及顶区往前的部分区域, 起始到结束的时间窗口从 280 ms 到 630 ms。结果显示, 有关深度运动知觉涉及的脑区和 ERP 成分与以往研究 (王玲, 2008;Kobayashi et al., 2004;Lamberty et al., 2008) 既有相似点 (例如成分集中在颞枕区) 又有不
