《Brain Research Bulletin》：The role of optic flow on reactive brain processing in cognitive tasks during locomotion
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本研究探讨了在行走状态下光流刺激如何调节认知任务诱发的脑电活动。研究人员通过操纵 locomotion（行走/站立）和 visual stimulation（有无光流）四个条件，结合事件相关电位（ERP）和行为测量，发现行走提升任务准确性和反应时间稳定性，而光流增加感觉-注意负荷、降低准确性。该研究为理解多感官环境下认知-运动资源动态分配提供了神经证据，对设计沉浸式环境和双任务训练具有重要启示。
在日常生活中，我们经常需要一边走路一边进行思考或处理视觉信息，比如边看手机边过马路。这种同时执行运动和认知任务的情况，被称为认知-运动双任务（CMDT）。以往的研究表明，适度的低强度运动，如散步，有时反而能提高某些认知任务的表现，但这背后的神经机制尚不清楚。此外，当我们行走时，眼睛会接收到一种称为“光流”（optic flow）的视觉信息——即由于自身运动导致的整个视觉场景的流动。这种信息对于我们控制步态、保持平衡至关重要。那么，这种为运动服务的光流信息，是否会与同时进行的认知任务“争夺”大脑资源，从而影响我们的认知表现呢？这正是发表在《Brain Research Bulletin》上的这项研究旨在揭示的核心问题。
为了深入探究行走和光流如何影响大脑的即时反应，来自意大利罗马“意大利广场”大学的Di Bello等人设计了一项精巧的实验。他们招募了40名健康参与者，让他们在两种身体状态（站立或在跑步机上以1公里/小时的速度行走）和两种视觉背景（静态黑色背景或模拟向前运动的光流点阵背景）下，完成一项视觉辨别任务。研究人员不仅记录了参与者的行为表现（反应时间、准确率、反应时间变异性），更关键的是，他们使用脑电图（EEG）技术捕捉了任务刺激所诱发的大脑电活动，即事件相关电位（ERP）。通过分析多个ERP成分（P1, N1, pN1, pP1, P3），该研究得以精细地描绘出从早期视觉感知到晚期决策评估的整个认知加工链条是如何被行走和光流所调制的。
主要关键技术方法
本研究采用混合实验设计，40名参与者被随机分为光流组和无光流组。核心技术包括：1) 在控制良好的实验室环境下，使用跑步机操纵行走（1 km/h）与站立条件；2) 通过大屏幕呈现视觉辨别任务（Go/No-Go范式）和模拟光流刺激（径向移动的点阵）；3) 使用64导移动脑电系统（BrainAmp）同步记录脑电和行为数据；4) 采用离线分析流程处理脑电信号，包括滤波、伪迹剔除、眼电矫正，并基于全局场电位（GFP）和“折叠定位器”方法确定特定ERP成分（P1, pN1, N1, pP1, P3）的分析时间窗和电极簇；5) 使用重复测量方差分析（ANOVA）检验行为学和ERP数据。
3. 结果
3.1. 行为数据
行为结果显示，行走本身对认知任务产生了积极影响。与站立相比，行走时参与者的反应准确率显著更高（错误率更低），并且反应时间的变异性（ICV）显著减小，意味着行走使反应更加稳定一致。有趣的是，光流则表现出相反的效应：无论行走还是站立，背景中存在光流都会显著降低任务的准确率，但它对平均反应时间没有显著影响。这表明，光流作为一种额外的视觉刺激，增加了认知负荷，特别是对任务准确性的干扰，而行走则有助于稳定注意力和运动输出。
3.2. ERP数据
脑电结果为我们理解上述行为现象提供了神经层面的解释。
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早期视觉加工（P1成分）：代表早期视觉编码的P1成分的波幅，在存在光流的条件下显著减小。这表明，动态的光流背景分散了用于处理任务刺激的早期视觉资源，造成了视觉层面的干扰。
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前额叶感觉意识（pN1成分）：与感觉意识相关的 prefrontal N1 (pN1) 波幅受到行走和光流的共同影响。总体上，行走会降低pN1波幅，而光流则会增加它。这提示行走可能降低了对任务刺激的视觉意识水平，但光流的出现又要求更多的认知资源投入以维持意识。
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视觉注意加工（N1成分）：反映视觉注意分配的N1成分波幅，在行走时显著增大，尤其是在没有光流的条件下。这表明行走本身增强了视觉注意力。然而，当光流出现时，行走对N1的增强效应消失了，说明光流可能“抵消”了行走带来的注意力增益，或因其本身的干扰性而需要额外的注意力资源。
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前额叶感觉运动意识（pP1成分）：与感觉运动整合意识相关的 prefrontal P1 (pP1) 波幅，在“行走且有光流”的条件下达到最大。这意味着当运动（行走）的感觉与视觉光流信息一致时，大脑前额叶对感觉运动状态的意识水平最高。
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晚期决策评估（P3成分）：代表晚期决策和记忆更新等过程的P3成分，其波幅仅因刺激类型（目标vs非目标）而异，并未受到行走或光流的显著影响。说明这些因素主要影响早期的感知和注意阶段，而未深入改变后期的认知评价。
4. 讨论与结论
这项研究清晰地表明，在认知-运动双任务中，慢速行走和光流对大脑认知处理和行为表现具有复杂而不同的调制作用。
行走通过增强早期视觉注意力（N1增大）和感觉运动整合意识（pP1在特定条件下增大），并可能通过激活皮层下节律系统，起到了促进认知任务表现的作用，表现为更高的准确性和更稳定的反应时间。这支持了多重资源理论，即行走和认知任务可能激活了部分不重叠的脑网络，甚至产生了协同效应。
相反，光流作为一种生态学相关的视觉干扰，它与任务刺激在视觉通道内竞争资源，导致早期视觉加工减弱（P1减小），并迫使大脑投入更多的注意力资源（N1和pN1在光流下增大）以补偿这种干扰，最终导致任务准确性的下降。这体现了容量共享理论中的资源竞争原则。
更重要的是，当行走与一致的光流结合时，它们共同增强了前额叶的感觉运动意识（pP1），这表明多感官信息的一致性有助于优化大脑对自身运动状态的理解和调控。
综上所述，本研究通过高时间分辨率的ERP技术，揭示了在模拟真实世界的行走过程中，光流如何动态地影响并重塑我们的大脑活动，从而精细地调控认知表现。这些发现不仅深化了我们对感知-行动耦合机制的理解，也为未来设计更有效的双任务训练方案、虚拟现实环境以及研究真实世界中的认知过程提供了重要的神经科学依据。
