意念力游戏训练改善脑认知功能状态研究

Abstract

This study uses mind-control game training to intervene in patients with mild cognitive impairment to improve their cognitive function. In this study, electroencephalogram (EEG) data of 40 participants were collected before and after two training sessions. The continuous complexity of EEG signals was analyzed to assess the status of cognitive function and explore the effect of mind-control game training on the improvement of cognitive function. The results showed that after two training sessions, the continuous complexity of EEG signal of the subject increased (0.012 44 ± 0.000 29, P < 0.05) and amplitude of curve fluctuation decreased gradually, indicating that with increase of training times, the continuous complexity increased significantly, the cognitive function of brain improved significantly and state was stable. The results of this paper may show that mind-control game training can improve the status of the brain cognitive function, which may provide support and help for the future intervention of cognitive dysfunction.

引言

认知功能主要涉及感觉、知觉、注意力、记忆、理解、语言和思维等，是人体大脑高级机能的重要功能之一。轻度认知功能障碍（mild cognitive impairment，MCI）是介于正常衰老与老年性痴呆之间的一种中间状态，对患者的日常生活能力没有显著影响，但其进展为老年性痴呆的可能性为正常人的 10 倍。有研究发现，轻度认知功能障碍具有可逆性^[1-3]，在轻度认知功能障碍甚至更早的阶段进行预防及干预治疗，能够显著降低痴呆发病率。

脑电信号作为脑功能评价的客观指标，具有安全、方便、无创等优点，广泛应用于认知功能研究中^[4]，例如 Dauwels 等^[5]基于脑电信号分析大脑功能，为阿尔兹海默症早期诊断提供了指导意义。脑电信号可综合反映大脑功能状态，有效分析其中蕴藏的信息可以深入了解大脑的功能活动^[6]。脑认知功能活动的进行就是信息处理的过程，脑电信号复杂性反映大脑处理信息的有序程度，复杂性增加预示脑内部连接复杂化，信息传递也更复杂化，认知功能方面有所改善，故可分析脑电信号的复杂性以研究脑认知功能活动、评价脑认知功能水平。脑电信号具有非平稳性和混沌性等特征，采用非线性分析方法更为合适，其中的复杂度特征分析方法不仅可研究脑电信号的复杂性程度，且计算所需数据量少还具有一定抗噪能力，十分适用于分析脑电信号，评估大脑认知功能水平。

复杂度特征分析方法可以客观稳定地评价脑功能状态，其结果可反映出不同脑认知功能状态下的差异，且与影像学、心理学及神经学等的研究结果相符^[7]。吴样宝等^[8]将复杂度分析方法用于分析大脑的不同功能状态，发现当受试者心算时，左颞叶复杂度升高；听音乐时，左颞叶复杂度降低，证明在不同的功能状态下复杂度有不同的变化趋势。之后研究者利用复杂度这一特征分析认知功能障碍人群脑功能状态，如赵丽等^[9]、万柏坤等^[10]比较了老年痴呆患者与正常人的脑电信号复杂度特征，其研究结果表明，患者头皮各导联处复杂度均明显低于同龄正常人。Abásolo 等^[11]研究了阿尔兹海默症患者与正常人的脑电信号非线性特征，发现在 10/20 系统中的 P3 及 O1 通道处，患者脑电信号的复杂度特征值明显低于正常老年人，提出了分析患者脑电信号复杂度特征的可行性。还有一些研究利用复杂度特征对轻度认知功能障碍患者、阿尔兹海默症患者及正常人分类，相应的结果表明脑电信号复杂度在一定程度上反映了脑认知功能变化，因此将其作为检测轻度认知功能障碍和早期痴呆的非侵入性生物标志物应具有广阔前景^[12-13]。有研究发现，随着认知功能的降低，受试者各项神经心理学量表的评分也更低，脑电信号复杂度值亦出现同向改变，其中额区、颞区的退化较其他脑区更为明显^[14]，这与认知功能障碍患者在影像学检查中表现出的额叶和颞叶萎缩相符合^[15-16]，与认知功能障碍患者的额叶和颞叶葡萄糖代谢降低^[17]、额叶功能连接异常^[18-19]等结果一致。额叶、颞叶主要与记忆、语言等多种认知功能相关，故这些部位功能异常会导致患者出现记忆力丧失等认知功能障碍表现。以上研究结果均提示脑电信号的复杂度特征与脑认知功能相关，脑电信号复杂度降低与临床认知功能下降有一致性，作为评估脑认知功能状态的指标具有巨大潜力。

现有治疗认知功能障碍的药物疗法效果有限且会出现副作用，因此国内外学者在非药物干预方面进行了大量探索，发现了行为认知疗法、回忆疗法等诸多方法，经研究证明其可有效改善患者认知功能、延缓痴呆进展^[20-21]。Rosen 等^[22]研究表明，轻度认知功能障碍患者通过几个疗程的认知训练后复查功能性磁共振成像，可见额区、颞区的功能增强，神经心理学量表的评分亦显示患者的记忆力得到改善。徐梅松^[7]利用重复经颅磁刺激和计算机辅助认知训练对轻度认知功能障碍患者进行干预治疗，训练后受试者额区及颞区的复杂度值均显著增加，与临床记忆商、临床记忆量表各项分测验分值、事件相关电位 P300 潜伏期的结果具有一致性，均提示单独及联合训练对认知功能障碍患者脑电信号复杂性具有补偿作用，患者脑内部信息传递更复杂，认知功能得到有效改善。还有研究将游戏干预用于认知功能障碍患者的干预治疗以提高患者参与度和治疗效果，结果证明通过游戏训练可延缓老年人认知功能减退，提高相应认知能力，改善脑功能状态^[23-24]。Amjad 等^[25]研究认知游戏对轻度认知功能障碍患者脑电信号和认知功能的影响，进行了短期及长期干预后患者的神经心理学量表评分及脑电信号复杂度值均显著增高，表明认知游戏对受试者进行干预后显示出有益效果。近年来，神经反馈类游戏训练受到重点关注，它不仅可以实现普通游戏的干预治疗效果，还可以通过训练过程实时反映受试者脑电信号及脑功能状态的变化情况，令受试者自主调节大脑活动以完成目标任务。该类系统通常是根据脑电信号 α、β 频段功率谱估计受试者注意力水平，并根据注意力值调整游戏中的对象特征以改善受试者的认知功能，其效果评估则通过脑电信号分析实现。Anguera 等^[26]研究发现，定制三维视频游戏神经反馈训练系统对老年人的认知控制及功能有积极影响；Jirayucharoensak 等^[27]研究了持续注意力与认知功能之间的关系，发现运用神经反馈训练方法可提高健康组和轻度认知功能障碍组的认知能力；Liu 等^[28]提出并实现了一个神经反馈系统，结果表明通过射击游戏训练后所有受试者脑电信号的 α 峰频率升高，受试者多任务认知能力增强；齐晓英^[29]利用意念力蚂蚁游戏对受试者进行干预训练，训练后受试者的复杂度值对比训练前有较为明显的增加趋势，说明适当游戏训练有助于轻度认知功能障碍患者在认知功能方面得到改善。由以上研究可知，神经反馈类游戏训练系统对改善受试者认知功能有积极作用，且将脑电信号复杂度特征分析方法作为评估受试者认知功能改善效果的工具更为准确有效。

因此，本文采用神经反馈类意念力游戏训练，利用脑电信号对游戏训练后脑功能状态改善情况进行评估分析。本试验共采集 40 名受试者训练前及两次训练后的脑电信号，基于传统复杂度计算方法存在无法显示脑电信号细节信息甚至会丢失局部波动特征的缺陷，提出了脑电信号连续复杂度方法，即对信号加滑动窗并分段计算复杂度特征以得到脑电信号的连续复杂度特征值，因此所得的结果既能反映脑功能状态，又能反映其变化情况等细节信息。本文基于脑电信号连续复杂度算法，分析了受试者训练前后的脑电信号特征，实现了意念力游戏训练改善脑认知功能状态的研究，为更好地评估脑认知功能状态的改善效果提供了新思路。

1. 试验设置

1.1. 数据来源

本文数据来自本研究组与河北医科大学第一医院轻度认知功能障碍相关研究组的合作研究项目，已获得该医院研究组的授权可使用该数据，从中随机选取 40 名受试者的脑电数据分析。所有受试者已被认知功能障碍早期筛查系统确诊为轻度认知功能障碍，其中男女各 20 名，年龄在 40～60 岁之间，平均年龄为（54.32 ± 4.93）岁，右利手，无器质性神经系统疾病，无脑部损伤史，视力或矫正视力正常。

试验设计及过程已通过河北医科大学第一医院伦理委员会批准，试验前遵从受试者自愿参与的原则，对受试者及其家人详细描述试验流程，经受试者及其家人同意后签署知情同意书。

1.2. 试验设备

试验设备采用记忆力障碍训练系统（ADTS，惠斯安普医学系统股份有限公司，中国），系统包括脑电信号采集器和干预终端，干预终端内置意念力游戏。系统在训练过程中可根据受试者的脑电信号实时计算得出放松度指数或专注度指数，并反馈回干预终端，游戏流程如图 1 所示。训练开始时系统根据放松度指数给出食物，训练过程中放松模式和专注模式交替出现，对应指数的数值可控制蚂蚁的前进速度，直至蚂蚁推动食物到达终点。

图 1.

Flowchart of mind-control game

意念力游戏流程图

1.3. 试验流程

试验分两个训练周期，每个训练周期为 5 d，共 10 d。开始训练前首先采集受试者的静息态脑电信号，之后经过第一个训练周期，耗时 5 d，每天进行 1 次意念力游戏训练，共含 5 次训练，每次训练时长没有限制，完成任务流程即可，训练周期结束后再次采集静息状态下的脑电信号。接下来完成第二个训练周期，同样进行共 5 次训练，结束后采集受试者静息态脑电信号。整个过程在安静环境中进行，且试验之前告知受试者试验流程和游戏内容。

脑电信号采集使用数字脑电图仪（NT9200，北京中科新拓仪器有限公司，中国），共 16 导通道，分别为 FP1、FP2、F3、F4、C3、C4、P3、P4、O1、O2、F7、F8、T3、T4、T5、T6，按照国际标准 10/20 系统放置，采样率为 1 000 Hz。

2. 方法

2.1. Lempel-Ziv 复杂度

Lempel-Ziv 复杂度（Lempel-Ziv complexity，LZC）是以色列科学家 Lempel 和 Ziv 提出的能够现实可行地测度有限长序列随机程度的手段^[30]。Lempel 等^[30]给出了复杂度的简化定义，后来由 Kasper 等^[31]提出了随机序列复杂度的具体算法。Lempel-Ziv 复杂度算法反映了随时间序列长度增加，模式数量增加的速率。根据定义，在计算脑电信号复杂度之前，需要先进行粗粒化，并且为了提高效率，常将原信号转换为 0、1 序列；而计算复杂度则是通过在有限 0、1 序列中遍历，以寻找新序列模式个数，假设 c（n）为序列复杂度，当检测到新的序列模式时，就执行一次加一操作；重复上述过程，直至待求序列最后一位，最终得到的 c（n）即为该序列复杂度。

根据 Lempel 和 Ziv 的研究，对于任意一个足够长的随机（0，1）符号序列，当 0 与 1 出现概率相等时，c（n）趋向于同一个最大值，如式（1）所示：

1

用 b（n）进行归一化处理，得到 Lempel-Ziv 复杂度（以符号 LZC 表示），如式（2）所示：

2

复杂度取值介于 0、1 之间，从算法上可以看出，规律序列中重复片段个数较多，复杂度会更趋近于 0，而随机序列的复杂度更趋近于 1。

2.2. 连续复杂度

传统复杂度可显示脑电信号时间序列整体复杂程度，但其将大部分细节信息压缩，无法了解脑电信号的局部波动特征，故本文使用脑电信号连续复杂度方法，分析脑电信号序列时先加滑动窗再进行计算，即先将脑电信号分段，之后按段分别计算复杂度，得到连续的复杂度特征值，依此画出脑电信号连续复杂度曲线，其结果不仅可反映出受试者各段脑电信号复杂程度，也可显示出复杂度随时间变化情况，即脑电信号波动信息和大脑功能状态变化的细节。

2.3. 统计分析

为了比较训练前后脑功能状态变化的情况，利用统计产品与服务解决方案软件 SPSS 22.0（SPSS Inc.，美国）对 40 名受试者的 3 次脑电信号连续复杂度特征进行了单因素方差分析，以 1、2、3 分别代表训练前、第一次训练后和第二次训练后的代码，即将数据分为 3 组，并将组别作为因子，脑电信号连续复杂度特征值作为因变量进行分析，之后进行事后检验比较 3 组两两之间的差别。

3. 结果

3.1. 连续复杂度计算及结果分析

脑电信号经预处理后截取其中 15 000 个数据点进行分析，计算复杂度仅需少量数据点，而数据点过少会造成复杂度值不稳定，因此为确定合适的窗口长度，本文利用抽签法随机选取 1 位受试者，根据其 P3 通道脑电数据在不同窗宽情况下的脑电信号连续复杂度进行分析，窗宽分别为 500、1 000、1 500、2 000 个数据点。步长长度过短会导致复杂度值浮动幅度过大，过长则失去对信号加滑动窗的意义，因此为更好地体现出复杂度值变化细节，经比较后设定步长为 200 个数据点，如图 2 所示，横坐标为每个窗口第一个数据点对应时间，脑电信号采样率为 1 000 Hz，100 个数据点对应时长为 0.1 s，故两个窗口间距约 0.2 s，即曲线上相邻两点间距为 0.2 s，纵坐标为复杂度值，共选取了 4 种窗宽来分析。

图 2.

Continuous complexity curves of electroencephalogram signals with different window widths

不同窗宽的脑电信号连续复杂度曲线

由图 2 可知，窗口长度较小时，复杂度曲线不稳定，波动的数量多且幅度较大，随着窗口长度增加，复杂度曲线趋于平缓，如：窗宽为 500 个数据点时，复杂度曲线出现多处明显起伏；而窗宽为 2 000 个数据点时，曲线只有小幅波动，整体趋于平滑。而若窗口长度过长，复杂度值降低，复杂度曲线会出现整体下移的现象，这是由于随着时间窗长度增加，新模式序列出现概率减小，复杂度减小，故曲线整体会更接近 0。因此，为保留复杂度曲线波动细节，又不使复杂度值过小，在之后的处理中设置窗宽为 1 000 个数据点进行分析。

为评估意念力游戏训练系统对受试者脑认知功能的改善效果，对受试者训练前后脑电信号连续复杂度的变化进行分析，以所有受试者训练前后脑电信号连续复杂度均值为例，结果如图 3 及图 4 所示。图 3 中分别为 FP1、FP2、F3、F4、C3、C4、P3、P4、O1、O2、F7、F8、T3、T4、T5、T6 通道训练前后脑电信号连续复杂度曲线。图 4 为 16 个通道训练前后脑电信号连续复杂度均值曲线。

图 3.

Continuous complexity curves of electroencephalogram signals before and after training

训练前后脑电信号连续复杂度曲线

图 4.

Continuous complexity mean curves of electroence phalogram signals before and after training

训练前后脑电信号连续复杂度均值曲线

如图 3 及图 4 所示，两个训练周期结束后，全部通道的脑电信号连续复杂度曲线明显升高，而在第一次训练后与训练前无明显区别，还有通道出现少许降低的情况，如 O1 通道，枕叶负责视觉信息处理，O1 通道曲线在第一次训练后有所降低可能是由于受试者对训练画面出现了耐受性。总体来说，脑电信号连续复杂度曲线还是呈上升趋势，说明随训练次数增加，受试者大脑整体的脑电信号复杂度有所提高，脑认知功能状态明显改善。经过训练后的脑电信号连续复杂度曲线较训练前更为平缓，意味着经多次训练后，大脑功能状态趋于稳定。脑电信号连续复杂度曲线反映了脑电信号复杂程度及受试者脑认知功能状态的变化情况，作为评估脑认知功能状态的指标有良好效果。训练后脑认知功能状态有所提升，可以预见，若坚持对受试者进行意念力游戏训练，受试者大脑活动活跃程度增加，脑认知功能状态会有更为明显且稳定的改善效果。

3.2. 改善效果分析

按通道计算训练前后脑电信号连续复杂度均值，结果如图 5 所示，两个训练周期后脑电信号复杂度均值与训练前相比明显升高，有较大差异。第一个训练周期结束后，大部分通道脑电信号复杂度升降变化幅度小，FP2、F7、F8、T4 通道脑电信号复杂度出现一定幅度上升，O1 通道脑电信号复杂度出现较大幅度下降，与之前根据训练前后脑电信号连续复杂度曲线得到的结果一致。根据单因素方差分析的结果，如表 1 所示，组间差异 P < 0.05，说明训练前后 3 组数据之间差异具有统计学意义，即训练前后受试者的复杂度特征值之间的差异具有统计学意义。根据训练前后的脑电信号连续复杂度均值也可看出，复杂度在训练前和第一次训练后相差不多，第二次训练后出现较大幅度增加。

图 5.

Average continuous complexity of electroencephalogram signals before and after training of each channel

各个通道训练前后脑电信号连续复杂度均值

表 1. Average continuous complexity of electroencephalo gram signals before and after training.

训练前后脑电信号连续复杂度均值

不同阶段	脑电信号连续复杂度均值
训练前	0.123 74 ± 0.043 60
第一次训练后	0.123 98 ± 0.049 81
第二次训练后	0.136 18 ± 0.042 42
P 值	0.000

根据单因素方差分析事后检验结果来比较不同阶段间脑电信号连续复杂度均值差异的具体情况，结果如表 2 所示，按照分组情况，1 代表训练前，2 代表第一次训练后，3 代表第二次训练后，其中 1、2 间的差值为 − 0.000 24 ± 0.000 31（ P = 0.832 > 0.05），1、3 间的差值为 − 0.012 44 ± 0.000 29（ P = 0.000 < 0.05），2、3 间的差值为 − 0.012 20 ± 0.000 31（ P = 0.000 < 0.05）。结果表明，受试者的脑电信号复杂度在训练前与第一次训练后间的差异无统计学意义，在训练前与第二次训练后间及第一次训练后与第二次训练后间的差异有统计学意义，与之前结论类似，随训练次数增加，受试者脑电信号复杂度均值开始无明显变化后显著提高，脑认知功能状态有明显改善，说明意念力游戏训练对脑认知功能提升有积极作用。

表 2. Differences in average continuous complexity of electro encephalogram signals between different stages.

不同阶段间脑电信号连续复杂度均值差异情况

组别	组别	平均差值 ± 标准差	P 值
*表示P < 0.05，差异具有统计学意义
1	2	– 0.000 24 ± 0.000 31	0.832
	3	– 0.012 44* ± 0.000 29	0.000
2	1	0.000 24 ± 0.000 31	0.832
	3	– 0.012 20* ± 0.000 31	0.000
3	1	0.012 44* ± 0.000 29	0.000
	2	0.012 20* ± 0.000 31	0.000

4. 结论

本研究以脑电信号连续复杂度作为特征量对意念力游戏训练后脑电信号的变化规律进行分析。研究发现，两个训练周期结束后脑电信号连续复杂度曲线整体升高，且曲线波动幅度减小，与训练前的差异有统计学意义，表明随训练次数增加，脑状态逐渐活跃，脑认知功能状态有所改善，且效果较为稳定，证实了脑电信号连续复杂度可用作评估脑认知功能状态的指标。由统计分析结果可知训练前后脑电信号复杂度特征值的差异有统计学意义，进一步证明进行意念力游戏训练可改善脑认知功能，提升脑认知功能状态。

在后续研究中，可通过设置对照组和空白组来分析意念力游戏训练对脑认知功能状态改善效果，比较轻度认知功能障碍等脑功能疾病患者与正常人对意念力游戏训练的接受程度；增加训练次数，观测经过长时间训练后脑认知功能状态改善效果等。

综上所述，意念力游戏训练可改善脑认知功能状态，提高大脑活跃程度并保持稳定，可以设想，坚持进行意念力游戏训练会提升脑认知功能并令其维持于良好状态，这将为预防及治疗中老年人认知功能障碍提供帮助。

Funding Statement

国家自然科学基金资助项目（51677162）；河北省自然科学基金资助项目（F2014203244）；中国博士后科学基金资助项目（2014M550582）