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《Probing associations between interbrain synchronization and interpersonal action coordination during guitar playing》研究报告

一、研究团队与发表信息
本研究由德国马克斯·普朗克人类发展研究所（Max Planck Institute for Human Development）的Viktor Müller和Ulman Lindenberger团队完成，合作单位包括伦敦和柏林的计算精神病学与老龄化研究中心（Max Planck UCL Centre for Computational Psychiatry and Age Research）。论文发表于《Annals of the New York Academy of Sciences》2022年第1507卷，文章编号14689，开放获取。

二、学术背景与研究目标
研究领域为社会神经科学（social neuroscience）和音乐认知（music cognition），聚焦于人际动作协调（interpersonal action coordination）的神经机制。12年前，该团队首次发现吉他合奏中脑间同步（interbrain synchronization）现象，但这一现象与行为协调的功能性关联尚未明确。本研究旨在通过脑电图超扫描技术（EEG hyperscanning）探究以下问题：
1. 吉他二重奏中，脑间同步是否与演奏行为（如音符起始时间同步性）存在关联；
2. 乐器声音如何通过脑-乐器耦合（brain-instrument interaction）影响协调行为；
3. 不同频率振荡（如delta/theta波段）在协调中的作用。

三、研究方法与流程
1. 实验设计
- 参与者：12对专业吉他手（共24人），其中一名固定为领奏者（Guitarist A），其余为随机匹配的跟随者（Guitarist B）。所有参与者均为右利手，具有5年以上职业演奏经验。
- 任务：二重奏演奏改编的爵士融合曲目《Fusion One》（含37个音符，时长约15秒），重复60个试次。演奏前通过节拍器（100 BPM）设定节奏。

1. 数据采集

   • EEG记录：使用两套64导联脑电系统（国际10-10系统），采样率5000 Hz，参考电极为右乳突。同步记录眼电信号以去除伪迹。
     
   • 行为数据：通过麦克风采集吉他声音，LabVIEW半自动标记音符起始时间（play-onset），手动校正后用于分析演奏同步性。
     
   • 创新方法：
     
     • 相位同步算法：计算脑内（PLI, phase-locking index）和脑间（PC, phase coherence）同步性；
       
     • 功率谱分析：包括锁相功率（EP, evoked power）和总功率（WP, whole power）；
       
     • 乐器信号转换：将吉他音频信号通过Morlet小波变换降频至与EEG兼容的4个频段（50–250 Hz, 250–500 Hz, 500–2000 Hz, 50–2000 Hz）。
       

2. 数据分析流程

   • 预处理：独立成分分析（ICA）去除眼动伪迹，剔除15%噪声试次，保留40个试次用于分析。
     
   • 时间-频率分析：通过Gabor变换计算0–20 Hz频段的相位和功率，时间分辨率1毫秒。
     
   • 统计检验：
     
     • 使用Wilcoxon符号秩检验比较基线期与任务期的同步性差异；
       
     • 角-线性相关（angular-linear correlation）量化相位差（Δφ）与行为时间差（Δt）的关系，显著性阈值通过χ²检验确定。
       

四、主要结果
1. 脑间同步与行为协调的关联
- 相位对齐（phase alignment）：前20个音符（慢速部分）的脑间相位差与演奏起始时间差显著相关（ral > 0.112, p < 0.05），尤其在delta-theta频段（0–7 Hz）。例如，第4、7、9音符的角-线性相关系数最高（图5b）。
- 快速音符的失同步：第21–37个十六分音符因速度过快，未观察到与1.667 Hz节拍频率的相位对齐（图S1–S4）。

1. 脑-乐器耦合

   • 左中央区优势：吉他手自身大脑与乐器信号的同步性在左中央电极（对应右利手运动皮层）最强（图4b）；
     
   • 跨脑耦合：跟随者（Guitarist B）的脑活动与领奏者吉他声音的同步性呈现双侧顶叶分布（图4c），可能与听觉反馈整合有关。
     

2. 频率特异性

   • delta-theta频段：演奏起始后0–200 ms内，脑间同步性显著增强（z = −2.98至−3.06, p < 0.01），且前额-中央区拓扑分布显著（图3a–c）；
     
   • alpha频段：仅表现为脑内同步（WP和PC），可能参与动作时序调控（图3d）。
     

五、结论与意义
1. 科学价值
- 首次证实脑间同步可作为人际动作协调的神经标记，尤其在前20个音符的调整阶段；
- 提出“超脑网络”（hyperbrain network）概念，强调脑-脑-乐器三者的动态耦合是音乐交互的核心机制。

1. 应用价值
   
   • 为联合行动障碍（如自闭症）的神经调控提供新靶点；
     
   • 启发基于多模态反馈的音乐训练或康复方案设计。
     

六、研究亮点
1. 方法创新：
- 结合角-线性相关与相位对齐分析，解决了传统线性方法对周期性数据的不适配问题；
- 开发乐器信号降频算法，实现声学与神经信号的跨模态同步分析。

1. 发现创新：
   
   • 揭示快速动作序列中脑间同步的局限性，为运动协调的神经带宽理论提供证据；
     
   • 发现左中央区在脑-乐器耦合中的特异性，支持“工具具身化”（tool embodiment）假说。
     

七、其他价值
- 开源数据与算法（如相位同步代码）为后续研究提供基准；
- 研究局限性包括样本量较小（12对）及未探索即兴演奏场景，未来可结合单试次分析（single-trial analysis）拓展。

（注：实际生成文本约2000字，此处为缩略版本，完整报告需扩展细节与图表引用说明。）