孟国正



排球运动员决策神经效率的fMRI研究

孟国正

目的：采用功能磁共振成像技术(fMRI)，对优秀排球运动员和普通大学生运动决策过程中的神经机制进行研究，探讨多年的动作技能学习和运动训练对优秀排球运动员大脑神经机制产生的影响。方法：采用Siemens Magnetom Trio 3.0T磁共振成像系统，对20名优秀排球运动员和20名普通大学生运动决策时进行全脑fMRI扫描，找出拦网决策任务时组间激活脑存在显著差异的区域。结果：行为数据中，运动员与普通人相比具有显著性差异，决策正确率高，反应速度快。在脑成像数据中，运动员激活的脑区与普通人相比具有显著性差异，普通人比运动员多激活了负责视觉加工的枕极和枕叶梭状回脑区。结论：普通人组在进行拦网决策任务时需要动用更多的脑功能活动去进行视觉信息处理加工，而运动员组则动用较少的脑功能活动进行视觉信息处理加工。由此推断，运动员的神经效率具有经济性。

功能磁共振成像；运动员；决策行为；神经效率

年复一年，高水平运动员在竞赛中不断突破人类身体极限，创造优异运动成绩。在运动过程中，高水平的运动员可以感知到对手和队友的动作行为并成功地进行反应，如网球中的快速发球，乒乓球中的快速挥拍动作，排球中的拦网和篮球中的拦截、击剑、拳击、空手道中的快速反击等等，这与运动员多年的动作技能学习、运动训练和比赛过程中形成的经验与专项技术有很大的关系。尽管优秀运动员比新手执行的既快又好归因于专门领域的技术知识，知识的发展方式，然而，他们的结构怎样？是如何使用更快更准确的决策还没有受到更多注意[25]。

究竟高水平运动员在复杂的运动情境中如何快速准确地进行决策行为的，不同的心理学家展开不同的研究。在运动心理学中，“专家-新手范式”的决策和认知过程已经被广泛地应用[23,26]。从认知心理学家的角度来看，研究专家-新手在运动中的不同表现是非常重要的，为运动认知研究提供了一个窗口。高水平运动员的成绩表现在认知心理学中已经被研究很多年[12]。但是，对于专家运动员运动成绩的神经机制、在复杂的运动情境中评估运动成绩，目前进行的研究较少[3,10]。随着认知神经科学的飞速发展，认知神经科学家已经关注更多的更为简单的基于实验的任务的研究。这些任务建起了大脑和行为的桥梁，允许更严格的神经物理学的描述，通过计算的模式和以大脑为基础的单一单元的记录和大脑成像的实验假设对运动员进行神经机制的研究。功能成像技术已将显示在初级运动皮层会发生变化，重复简单的拇指运动[8]和熟练地连续的手指运动会激活大脑初级运动皮层区[14]，为探测高水平运动员运动表现神经机制的研究带来了新的研究思路和手段。

在激烈的排球比赛中，运动员要具备良好的时空知觉、反应速度和集中注意力的能力，处理场上各种复杂情况，快速、准确地做出运动决策，进行合理有效的技术动作。因此，运动员对于排球运动过程中信息快速准确的加工能力具有至关重要的意义。本研究从优秀排球运动员运动决策研究入手，利用磁共振技术和分析手段，通过排球运动情境中不同被试决策行为和fMRI的研究，从认知神经科学的角度，揭示优秀排球运动员的运动决策过程，探讨优秀排球运动员和普通人运动决策过程的神经机制。

1 研究对象与方法

1.1 被试

本研究共40名正常成年被试，其中运动员组20名，均为国家一级排球运动员，男女各10人，平均年龄21.45±1.19岁，专业训练年限5.6±1.35年；普通人组20名，均为普通在校大学生，男女各10人，平均年龄21.4±1.14岁，视力或矫正视力正常且不是色盲或色弱[4]。同时，每个被试都完成了1个爱丁堡利手测验，确保他们均为右利手[18]。这些被试没有任何精神病史、脑外伤史、神经病史及家族史。在实验之前，都被告知实验的目的和方法，并在《被试知情同意书》上签字确认。

1.2 实验材料

实验软件为自行开发的“排球运动决策行为测试系统”软件，实验任务采用Block组块设计，实验材料为奥运会排球比赛视频片段，其中练习视频12个，正式测试视频36个。

1.3 实验流程

屏幕首先会出现500 ms的注视点，然后实验刺激将会呈现2 000 ms直到被试做出反应。最后是2 000 ms的空屏，整个ITI为4 500 ms。这样的设计可以在不减少采样点的前提下，尽量消除相邻两个刺激所引起的BOLD信号之间的干扰。同时，为了获得更稳定的磁场信号，实验序列的开头和结尾各有一定时间的空屏(前500 ms，后500 ms，磁共振扫描序列本身也有匀场目的的预扫描)。在刺激呈现顺序的安排上，首先将36个刺激随机排序，然后调整部分刺激的顺序，以避免同种刺激重复出现两次以上的情况。

由于决策测试软件使用键盘录入数据采集，需要将排球比赛场地划分为合理的区域，并分别赋予可以让计算机识别的符号和数字，以方便技术统计区域信息的数据和操作简便。因此，将排球场地按照左、中、右分为3个区域。本实验采用3个反应键，按键反应分别用两手的食指和中指进行1区(f键)、2区(j键)、3区(k键)。正式开始实验前，主试先给被试详细讲解实验的指导语。强调在做任务时要集中注意力，并在保证反应正确的情况下尽量以最快的速度按键反应。同时强调在扫描期间要尽量保持头部静止，保持清醒。接下来，为了帮助被试熟悉按键方法和实验程序，被试需要参加1个简短的练习任务。

实验程序用Visual Basic 6.0编写。刺激在1台IBM笔记本上呈现，并通过背投投影仪经过反射镜投射给被试。被试通过1个MRI兼容的4键反应盒进行，而其作出的反应将会被记录。被试进入磁体间后，实验人员会首先提示被试实验过程中的注意事项，同时再次强调任务的反应方式及注意事项。在被试确定按键正确后开始正式的实验扫描。

图 1 拦网决策实验任务设计图

Figure1. Design of Block Decision-Making Test

1.4 数据采集

本研究采用北京宣武医院磁共振研究中心西门子3.0T磁共振成像仪(Siemens Magnetom Trio 3.0T)，被试实验时仰卧，头部左右侧加垫海绵垫固定于线圈内以减少头部运动，与计算机相连的投影仪将实验内容投射到成像仪内的屏幕上，被试通过头部所戴扫描线圈上的反光镜观看屏幕内容。在功能像的扫描中采用T2*-weighted单次激发梯度回波EPI序列。具体参数为：TR=2 000 ms，TE=30 ms，FOV=200 mm×200 mm，FA=90°，层厚=4 mm。平行于AC-PC，采用无间隔方式采集了30层图像。这些图像覆盖了整个大脑和大部分小脑。扫描矩阵=64×64，分辨率=3.125 mm×3.125 mm×4 mm，整个实验的扫描时间为30 min。同时，为了更好的进行图像配准，本研究也采集了每个被试的大脑结构像。该扫描采用T1-weighted MP-RAGE序列，扫描参数为：TR=2 530 ms，TE=3.39 ms，FA=7°。扫描采用矢状切面，FOV=256 mm×256 mm，像素矩阵=192×256。厚层=1.33 mm，无间隔，扫描层数128层。分辨率1.33 mm×1 mm×1.33 mm。

1.5 数据处理

1.5.1 图像转换与功能像预处理

首先在MATLAB下运行的SPM5对fMRI数据文件进行从DICOM格式到NFITI格式的转换。接下来，删除前3幅用于磁场匀场的图像。然后采用FSL将转换后的NFITI格式文件转换成FSL支持的压缩4D格式。在脑成像数据的预处理中，共进行了5步操作：第1步，使用Bet工具对结构像进行剥离头皮的操作，以更好的和模板进行标准化。第2步，将功能图像进行内部对齐，以消除轻微头动带来的影响。对齐完成后，对数据进行视觉检查，确保被试在任何方向上的头动都没有超过1个体素，否则将会去除该数据。第3步，采用了非线性的高通滤镜(100-s cutoff)对所有数据在时域内进行滤波以去除噪音。第4步，使用5 mm的FWHM高斯核进行空间平滑。第5步，对平滑后的功能数据进行了空间标准化。

1.5.2 功能像统计分析

将每个被试的功能数据单独采用FSL中的FILM模块建模分析，接下来采用每个被试的有效数据所在的时间点构建每个条件的基函数，并和双Gamma HRF 曲线进行卷积。也同时将每个条件的时间倒数、功能像内部对齐时得到的6个方向上的头动参数作为混淆变量加入到该模型中，用以提高统计的敏感性，从而得到更纯净的结果。在结果对比中，设计普通人减运动员进行对比。

2 实验结果

2.1 行为结果

运动员和普通人的拦网决策行为测试结果见表1。

表 1 拦网决策行为测试结果一览表

Table 1 Result of Block Decision-Making Behavior

组别n决策正确率(%)决策反应时(s)运动员2067.22±8.091233.84±200.57普通人2036.95±10.121391.43±276.14

本研究对拦网决策正确率和反应时进行单因素方差分析，结果显示，拦网决策正确率[F(1,39)=28.755,P<0.01]和拦网决策反应时[F(1,39)=13.038,P<0.01]均出现显著性差异。

2.2 脑成像结果

2.2.1 拦网决策任务时运动员脑激活区域

拦网决策任务时运动员激活的脑区主要是团块的激活和局域激活中心。团块激活主要位于运动员大脑右半球中央前回；左半球中央前回两个大的团块，局域中心激活主要位于运动员大脑右半球额中回和中央前回，大脑左半球枕叶外侧下，额中回(表2)。

表 2 拦网决策任务时运动员脑激活区一览表

Table 2 Players’Activated Brain Regionsduring Block Decision-Making Tasks

ClusterIndexZmaxMNI坐标半球 脑区XYZ27.65-28-446L中央前回(PrecentralGyrus)27.63-46-704L枕叶外侧下(InfLOC)27.53-46-700L枕叶外侧下(InfLOC)27.45-28-450L额中回(MFG)27.32-56-740L枕叶外侧下(InfLOC)27.14-42-744L枕叶外侧下(InfLOC)16.226-446L中央前回(PrecentralGyrus)15.7434-258R额中回(MFG)15.29301248R额中回(MFG)14.9752844R额中回(MFG)14.748238R中央前回(PrecentralGyrus)

图 2 拦网决策任务时运动员脑激活图

Figure 2. Diagram of Players’Activated BrainRegions during Block Decision-Making Tasks

2.2.2 拦网决策任务时普通人脑激活区域

拦网决策任务时团块激活主要位于普通人大脑右半球枕叶外侧下；左半球脑干和壳核3个大的团块。局域中心激活主要位于普通人大脑右半球脑干和枕叶外侧下；大脑左半球枕叶外侧下、脑干；、壳核、苍白球和丘脑(表3)。

表 3 拦网决策任务时普通人脑激活区一览表

Table 3 Ordinary People’s Activated BrainRegions during Block Decision-Making Tasks

ClusterIndexZmaxMNI坐标半球 脑区XYZ37.4952-700R枕叶外侧下(InfLOC)37.4246-644R枕叶外侧下(InfLOC)37.158-684R枕叶外侧下(InfLOC)37.09-46-648L枕叶外侧下(InfLOC)

续表 3

图 3 拦网决策任务时普通人脑激活图

Figure 3. Ordinary People’s Activated BrainRegions during Block Decision-Making Tasks

2.2.3 拦网决策任务时普通人与运动员脑激活图比较结果

拦网决策任务时运动员与普通人脑区激活存在显著性差异，出现差异的团块主要包括：大脑右半球枕极；大脑左半球枕极和枕叶梭状回 。普通人与运动员相比出现显著性差异的脑激活局域中心主要包括：大脑右半球枕叶梭状回、枕极和枕叶外侧下；大脑左半球枕极和枕叶梭状回(表4)。

表 4 拦网决策任务时普通人比运动员多激活的脑激活区域一览表

Table 4 More Activation of Regional Brain of OrdinaryPeople than Players during Block Decision-Making Tasks

ClusterIndexZmaxMNI坐标半球 脑区XYZ33.9922-88-2R枕极(OccipitalPole)33.5124-86-6R枕叶梭状回(OccipitalFusiformGyrus)33.330-980R枕极(OccipitalPole)33.2130-1024R枕极(OccipitalPole)33.1626-102-4R枕极(OccipitalPole)

续表 4

拦网任务时磁共振功能像结果显示(图4)，运动员组和普通人组激活脑区存在显著性差异，主要差异的激活区域在枕极和枕叶梭状回区域，普通人组比运动员组多激活了该区域，研究表明，普通人组在进行拦网决策任务时需要动用更多的脑功能活动去进行视觉信息处理加工，而运动员组则要动用较少的脑功能活动进行视觉信息处理加工。

图 4 拦网决策时普通人比运动员多激活的脑激活图

Figure 4. Diagram of More Activation of Regional Brain ofOrdinary People than Players during Block Decision-Making Tasks

3 讨论

本研究采用自行编制的排球运动决策行为测试软件，对运动情境中不同水平被试的运动决策行为进行研究，结果发现，不同运动水平被试的决策行为存在显著性差异，运动员组在正确率上显著高于普通人组，而在反应时上快于普通人组。这些差异的原因是因为不同运动水平被试的视觉信息加工能力存在差异，由于运动经历不同、拥有的运动经验也不同，在运动情境中观察到的线索也不相同。为了对此假设进行进一步的研究，采用fMRI技术对不同被试在排球决策任务中脑功能的差异进行了研究。研究结果发现，普通人比运动员多激活了负责视觉信息加工的枕极(Occipital Pole)和枕叶梭形回(Occipital Fusiform Gyrus)脑区。接下来，将结合前人研究中的发现对这些结果进行讨论。

3.1 运动员运动决策行为特征

决策行为测试结果显示，优秀排球运动员在复杂的运动情境中具有既快又好的决策行为,决策行为既准确反应速度又快，与普通人相比较，在相同的任务中表现极具不同。专家的决策行为特征是在复杂环境变换的情况下运动决策的稳定性。在复杂的运动情境中，普通人的决策行为会受到相当大的影响，而运动员在复杂的运动情境中决策行为具有相对高的稳定性。由此推断，在特定的运动情境中，决策行为与大脑皮层的资源、有意识的注意和工作记忆有着直接的关系。一个领域的专家和新手的区别表现为专家倾向于用更大的组块来组织信息，而新手则以孤立的小块信息来处理。有经验的象棋选手在仅仅5 s的观察之后就能够重现16枚棋子在棋盘上的精确布局。研究者推测，一位象棋大师在长时记忆中存储了大约100 000种棋盘上的棋子摆放模式[7]。通过使用这些信息，他们可以用两三个组块的信息来编码所有的16个棋子的位置，这个数量能够很容易被工作记忆把握。专家之所以比新手决策水平高的原因是因为，经过多年的动作技能学习和运动训练，积累了丰富的运动经验，可以在复杂的运动情境中根据拥有的经验优先选择所需要的信息，迅速准确地进行反应。另外，专家拥有专门的运动技术，这项技术包括对运动知识和信息的运用和快速的转换能力，这是新手不具有的技术[6]。还有，专家拥有丰富的智力资源，可以增加工作记忆和注意的容量，在运动情境中增加注意深度，减少注意信息的减退等等能力。有研究认为，认知机制可能是导致专家和新手的决策水平差异的主要原因[21]，优秀运动员和新手在运动认知上存在差异导致了决策行为的差异。

3.2 运动员运动决策信息加工过程

认知心理学从信息加工的角度研究大脑的心理活动，把大脑与计算机类比，把大脑当做一个信息加工系统，把心理活动看作是一系列信息的获得、存贮、加工和使用的过程。从运动认知的信息加工角度来看，高水平排球运动员在观看排球比赛录像时，做出决策就是一系列的信息加工过程。排球运动员首先将排球录像中的动作及其相关刺激的信号转入大脑的感知系统；其次，大脑将相关信息识别后并转到短时记忆，再与长时记忆中提取来的技、战术信息相匹配，然后根据已经掌握的竞赛规则和技术、战术做出最后的决策。美国学者Singer对运动情境中运动员进行运动决策的信息加工过程进行了详细地分析：认为运动员在运动情境中可以准确地感知当前信息，将信息存入短时记忆中，然后与大脑中存储的长时记忆中相关的知识经验进行比较，并根据比较结果做出决策，然后执行动作[22]。按照运动认知心理学的观点，运动决策需要以运动情境中一定的信息作为基础，而在复杂的运动情境中进行信息加工，视觉的信息加工尤为重要。不同运动项目的研究表明，专家与新手相比较，决策速度更快、更准确。普通人被试由于专业技术和运动经验的限制，视觉加工时只注意动作特征和空间维度的信息，容易被对方的动作所迷惑；运动员被试拥有专家级的专业技术和多年的运动经验，在进行视觉信息加工时，可以根据自己大脑记忆中存在的比赛信息和当前的信息进行比较，根据时间、空间的维度上的信息，并且还可以结合对手的特点、战术意图、场上局势等信息进行综合分析，然后决策，执行动作。由此可见，运动员运动决策行为过程中，视觉信息加工和处理起到了关键的作用。

3.3 运动员神经机制的可塑性

生态学的研究证明，随着进化人类大脑会产生功能的适应和可塑性变化[15,24]。动作技能学习是指一系列提高动作速度、准确性、自动化水平和适应性等动作效率指标的内部过程。人们认为这些过程是感觉和动作信息进行重组和整合的中枢神经系统的复杂活动。关于大脑可塑性的研究可以看到，经过一定时期的动作训练和认知训练，人类的大脑会出现相应的结构变化。研究显示，经过记忆训练后在大脑右侧脑岛的皮层厚度发生改变[5]，认知训练可以改变青春期女孩的大脑皮层厚度的变化[13]；还有研究显示，青年受试者经过数月的变戏法的学习，大脑灰质发生结构性的变化[11]。研究发现，体育锻炼可以改变成年人海马的神经结构，在成年人的大脑产生新的神经元，表明身体锻炼对大脑结构的影响[16]。

虽然以前的研究已经发现，动作技能学习和运动训练可以提高运动员的运动成绩，但是，很少有研究关于多年的动作技能学习和运动训练对于运动员大脑结构产生的影响。研究发现，运动员组在负责视觉中枢系统的枕叶外侧上大脑皮层厚度明显增厚、灰质体积明显增加。决策行为的研究已经显示，不同水平被试的决策水平存在显著性差异，不同被试的决策策略的不同主要存在于视觉信息处理的差异。枕叶是负责视觉系统的主要脑区，研究显示，大脑皮层厚度增厚和灰质体积增加主要发生在枕叶外侧上(sup LOC)的区域，运动员显示皮层最大增厚和灰质体积增大的脑区也正是此区域[1]。磁共振结构和功能成像的研究结果已经证实，个体经过一定期限的动作任务的训练，可以看到大脑的结构改变，显然是训练导致了这种结果。通过学习变戏法已经在一些脑区灰质体积发生改变，其中包括颞叶中部双侧脑区增加。由此可见，动作技能学习影响到大脑的宏观结构。大脑结构的变化可能会影响到细胞的体积增加，增加新的神经元和神经胶质细胞、脊骨密度[17]。虽然观察的影响是在大脑的两侧半球均出现显著性激活，但是更显著激活的是在大脑的右半球。虽然右侧优势的理由还不太清楚，但是与大脑右半球的主要功能(注意[20]和视觉空间信息加工处理[9])有着密切的联系。

3.4 运动员运动决策过程的神经效率

视觉与决策技巧在排球运动中有着十分重要的作用。人们用双眼收集信息并传递周围环境的细枝末节，视网膜将双眼所看到的外部视觉世界，编码成各种视觉影像，并把这些视觉影像通过神经冲动传输至大脑中的视觉中枢。这些电流信息会被处于大脑皮层枕叶中的视觉中枢转译为“景象”。视觉和决策依赖于运动员识别不同形状和色彩的能力以及肌肉骨骼系统自动而有目的地调节输入视觉信息的功能，这样才能产生高效率和富有成效的行为。这种适宜地诠释所看见的事物和行为的能力，是后天习得的技巧，正如排球运动中的拦网、防守和接发球，都是通过训练才习得的[2]。运动员在复杂的运动情境中时，大脑首先对外部环境建立初步的认识，然后与大脑记忆中的信息相比较，经过信息加工后，进行决策，最后采取行动。传统的认知运动理论建议用连续的方式解决运动决策的问题，首先是选择做什么，然后在选择如何去做。根据这个观点，大脑的知觉系统首先收集感觉信息，在大脑内部建立一个对外部世界物体的基本描述。接下来，根据当前的需要信息和过去经验的记忆去判断和决策一个行动过程[19]。

运动员和普通人在拦网任务时磁共振功能像结果显示，运动员组与普通人组在某些脑区上的脑激活出现显著性差异。普通人组和运动员组相比较，发现普通人组比运动员组多激活了枕极(Occipital Pole)和枕叶梭形回(Occipital Fusiform Gyrus)脑区，这说明普通人组在拦网决策任务时，需要动用更多的脑功能活动去进行视觉信息处理。高水平排球运动员有准确的、有效的神经中枢网络执行运动决策，使视觉信息和动作指令一体化。显然，在进行同样的决策任务时，运动员和普通人大脑激活程度不同。普通人要从复杂的运动情境中去寻找到可以用的信息来进行运动决策，中间需要排除无用的信息，这就需要激活多的视觉信息系统来进行信息的加工和分析。运动专家可以从复杂的运动情境中找寻到有用的信息进行动作执行，就需要动用较少的视觉信息系统来进行信息的加工和处理，花费的时间和精力均少于普通人，普通人则需要过滤掉无用的信息，去进行运动决策。因此，运动员负责视觉信息加工的脑区激活会少于普通人，导致普通人负责视觉信息加工的脑区激活比高水平排球运动员要多，所以，运动员的决策神经效率具有经济性。

4 结论

1.运动决策行为结果显示，运动员组在复杂的运动情境中进行决策任务时，既准确速度又快，与实际运动情境中的表现一致。

2.fMRI结果显示，运动员组与普通人组在脑区激活区域上存在显著性差异。在负责视觉加工的枕极和枕叶梭形回脑区，普通人组比运动员组多激活了该区域。

3.普通人组在进行拦网决策任务时需要动用更多的脑功能活动去进行视觉信息加工，而运动员组则动用较少的脑功能活动进行视觉信息加工。因此，运动员的决策神经效率具有经济性。

[1]孟国正,葛春林,岳晓燕.基于磁共振成像的优秀排球运动员大脑结构可塑性研究[J].中国体育科技,2011,9(47)5:47-51.

[2]乔纳森·里泽,罗尔德·巴尔.排球[M].葛春林，审译.北京:人民体育出版社,2003:235-243.

[3]王进.神经效率假说在体育中的验证探索[J].体育科学,2009，29(4)：96.

[4]王克长,王新宇.色觉检查图(第二版)[M].北京:人民卫生出版社,2003.

[5]ANDREAS E,ANDERS M,FJELL L T,etal.Effects of memory training on cortical thickness in the elderly[J].Neuro Image,2010,52:1667-1676.

[6]CHAMBERLAIN C J, COELHO A J.The Perceptual Side of Action:Decision-making in Sport[M].In J L Starkes, F Allard(Eds.),Cognitive Issues in Motor Expertise.Amsterdam,Netherlands:Elsevier Science,1993:135-137.

[7]CHASE W G,SIMON H A.Perception in chess[J].Cognitive Psychol,1971,(1):33-81.

[8]CLASSEN J,LIEPERT J,WISE S P,etal.Rapid plasticity of human cortical movement representation induced by practice[J].J.Neurophysiol,1998,79:1117-1123.

[9]CORBALLIS P M.Visuospatial processing and the right-hemisphere interpreter[J].Brain Cogn,2003,53:171-176.

[10]DEL PERCIO,CLAUIO,etal.Is there a “neural effeciency” in athletes? A high-resolution EEG study[J].Neurolmage,2008,42:1544-1553.

[11]DRAGANSKI B,GASER C,BUSCH V,etal.Neuro-plasticity:Changes in grey matter induced by training[J].Nature,2004,427:311-312.

[12]ERICSSON K A.The Road to Excellence:The Acquisition of Expert Performance in the Arts and Sciences,Sports,and Games[M].Mahwah,New Jersey:Lawrence Erlbaum Associates,1996.

[13]HAIER R,KARAMA S,LEYBA L,etal.MRI assessment of cortical thickness and functional activity changes in adolescent girls following three months of practice on a visual-spatial task[J].BMC Res Notes,2009(2):174.

[14]KARNI A,etal.Functional MRI evidence for adult motor cortex plasticity during motor skill learning[J].Nature,1995,377:155-158.

[15]KENRICK D,LI N, BUTNER J.Dynamical evolutionary psychology:Individual decision rules and emergent social norms[J].Psyc Rev,2003:3-28.

[16]KLAUS FABEL,GERD KEMPERMANN.Physical activity and the regulation of neurogenesis in the adult and aging brain[J].Neuromol Med,2008,(10):59-66.

[17]MAY A,etal.Structural brain alterations following 5 days of intervention:dynamic aspects of neuroplasticity[J].Cereb Cortex,2007,17:205-210.

[18]OLDFIELD R C.The assessment and analysis of handedness:The Edinburgh inventory[J].Neuropsychologia,1971,9(1):97-113.

[19]PAUL CISEK.Competition hypothesis cortical mechanisms of action selection:the affordance[J].Royal Soc:Bio Sci,2007:1585-1599.

[20]POSNER M I,PETERSEN S E.The attention system of the human brain[J].Annu Rev Neurosci,1990,13:25-42.

[21]RAAB M,JOHNSON J G.Individual differences of action-orientation for risk-taking in sports[J].Res Q Exe Sport,2004(3):326-336.

[22]SINGER R N.Motor Learning and Human Performance[M].New York:Macmillan,1980.

[23]STARKES J,HELSEN W, JACK R.Expert Performance in Sport and Dance[M].In R Singer,H Hausenblas, C Janelle(Eds.),Handbook Sport Psy Chichester:Wiley,2001:174-201.

[24]SWENSON R,TURVEY M.Thermodynamic reasons for perception-action cycles[J].Ecological Psy,1991(4):317-348.

[25]THOMAS K T,THOMA J R.Developing expertise in sport:The relation of knowledge and performance[J].Int J Sport Psy,1994,25:295-312.

[26]WILLIAMS M,DAVID K, WILLIAMS J.Visual Perception and Action in Sport[M].London:E FN Spon,1999.

An fMRI Study for Decision-Making Neural Efficiency of Volleyball Players

MENG Guo-zheng

Objectives:This paper analyzes the brain neural mechanism of the elite volleyball players and ordinary college students in the decision-making task by using fMRI for the purpose to illustrate the influence of motor skill learning and sports training on the brain neural mechanism of the players.Methods:20 elite volleyball players and 20 ordinary college students are scanned with fMRI when they are in the decision-making task by Siements Magnetom Trio 3.0 Tesla magnetic resonance imaging scanner,to find the difference of activate encephalic region in the block decision-making task.Results:Behavioral results showed that players were much better than college students in the decision-making test.The results of fMRI showed that it was significant different between players and college students,players activate much less than college students in Occipital Pole and Occipital Fusiform Gyrus that play important roles in visual information processing.Conclusion:It is significantly different in sport decision-making level with different participants.Athletes have the best accuracy and reaction times than others.Athletes activate much less than college students in Occipital Pole and Occipital Fusiform Gyrus that play important roles in visual processing.Therefore,we deduce that the neural efficiency of athletes have economical efficiency.

fMRI;player;decision-makingbehavior;neuralefficiency

1002-9826(2016)04-0084-07

10.16470/j.csst.201604012

2015-10-14；

2016-03-27

第59批博士后基金面上项目(2016M590331)；河南省科技厅科技攻关计划重点项目(162102310441)；河南省社科联课题(SKL-2015-2558)；河南师范大学教育科学研究基金(2008J18)。

孟国正(1973-)，男，河北临漳人，博士，硕士研究生导师,主要研究方向为动作技能学习与控制,Tel:(0373)3326352；E-mail:mengguozheng1111@sina.com。

河南师范大学 体育学院，河南 新乡 453007 Henan Normal University,Xinxiang 453007，China.

G804.8

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