这篇文档属于类型b，即一篇系统性综述论文。以下是针对该文档的学术报告：

作者与机构
本文由Soroush Korivand（阿拉巴马大学机械工程系）、Nader Jalili（阿拉巴马大学机械工程系）和Jiaqi Gong（阿拉巴马大学计算机科学系）合作完成，于2023年3月1日发表在《Frontiers in Neuroscience》期刊上，标题为《Experiment Protocols for Brain-Body Imaging of Locomotion: A Systematic Review》。该综述隶属于“转化神经科学”（Translational Neuroscience）领域，采用开放获取（Open Access）形式发布，DOI为10.3389/fnins.2023.1051500。

研究背景与目标
人类运动（Locomotion）受生长、衰老、健康状况和体力活动水平等多因素影响，运动障碍是导致残疾的常见原因。尽管神经影像技术（如EEG、fMRI、fNIRS）已用于研究运动控制的神经机制，但实验协议缺乏标准化，导致研究结果难以复现和验证。本文旨在通过系统性综述，总结现有脑-体成像（Brain-Body Imaging）技术在人类运动研究中的实验设计方法，分析技术限制，并提出未来协议开发的建议。

主要观点与论据

1. 神经影像技术的选择与局限性

   • 观点：EEG是研究运动相关脑活动的首选技术，因其高时间分辨率和抗运动伪影能力的改进；fMRI因运动限制多用于想象运动研究，而fNIRS在低强度运动（如步行）中表现更优。
     
   • 论据：综述纳入的102项研究中，65项采用EEG，17项使用fNIRS。例如，Gwin等（2011）通过248通道EEG发现步行时感觉运动皮层（SMC）的α/β波段功率变化与步态相位相关。fMRI研究（如Iseki等，2008）则因运动伪影限制，多聚焦于想象运动任务。
     

2. 运动任务的类型与设计

   • 观点：步行（Walking）是研究最广泛的运动任务，而跑步（Running）和高强度运动研究较少；双任务步行（Dual-Task Walking, DTW）能有效揭示认知-运动干扰。
     
   • 论据：步行任务占研究总量的63.7%（65/102），仅4项研究涉及跑步。双任务设计（如步行同时执行认知任务）在18项研究中被采用，例如Mirelman等（2017）通过fNIRS发现老年人在DTW中前额叶皮层（PFC）激活增强，表明认知资源补偿机制。
     

3. 实验参数标准化缺失

   • 观点：运动强度、持续时间和距离等参数缺乏统一标准，影响研究可比性。
     
   • 论据：步行速度在2-5 km/h间波动（如Berger等2019年研究采用2.8 km/h，而Gwin等使用4.5 km/h）。 cycling任务中，60 rpm（转/分钟）常作为参考速度（如Ludyga等2016），但部分研究采用自定节奏。
     

4. 年龄与运动任务的交互效应

   • 观点：老年人（OA）与年轻人（YA）的脑激活模式存在差异，尤其在认知-运动双任务中。
     
   • 论据：Holtzer等（2011）发现OA在DTW中PFC激活显著高于YA，而YA在单纯步行中SMC激活更强。年龄相关差异可能与神经可塑性下降有关。
     

5. 脑区激活的共识与争议

   • 观点：运动控制主要涉及感觉运动皮层（SMC）、辅助运动区（SMA）和前额叶皮层（PFC），但不同任务激活模式存在异质性。
     
   • 论据：步行时SMA和初级运动皮层（M1）激活（Miyai等2001），而cycling任务中PFC激活降低（Radel等2017）。争议点在于高强度运动是否导致PFC氧合水平下降（如Subudhi等2009）。
     

数据整合与分析方法
作者通过PRISMA流程筛选文献，提取实验表面类型（如跑步机、地面）、运动参数、传感器配置和参与者信息。采用可视化方法（如环形图）展示任务-技术-表面的关联，并通过统计比较（如速度分布图）量化参数差异。例如，图5显示YA在DTW中的步行速度（4.6 km/h）显著高于OA（3.8 km/h）。

研究意义与价值
1. 科学价值：首次系统性评估脑-体成像技术在运动研究中的应用框架，揭示了技术限制（如运动伪影）与认知-运动交互的神经机制。
2. 应用价值：为康复医学（如帕金森病步态训练）和运动辅助设备开发提供协议设计指南，例如建议采用fNIRS监测PFC激活以评估认知负荷。
3. 方法论贡献：提出实验设计的“认知-运动需求-观测约束”三维模型（图1），强调需平衡任务复杂性与技术可行性。

亮点与创新
- 全面性：涵盖EEG、fNIRS、fMRI和PET四种技术，比较其时空分辨率与适用场景。
- 批判性分析：指出跑步等高强度运动的研究空白，呼吁开发抗伪影算法。
- 前瞻性建议：提出标准化协议需包含运动强度分级（如Borg量表）和跨模态数据融合（如EEG+fNIRS）。

其他有价值内容
- 文献中提及的“数字孪生”（Digital Twin）概念（Dai等2022）为未来虚拟现实运动研究提供方向。
- 表2-7详细列出了102项研究的实验参数，可作为领域内数据库使用。

这篇综述通过整合多模态神经影像证据，为运动神经科学领域的实验设计提供了重要参考，尤其对临床转化研究具有指导意义。