音乐训练对静息态脑电网络的可塑性影响研究

王振宇, 姜林, 李发礼, 李沛洋, 刘庆滨, 徐鹏

自动化技术与应用 ›› 2026, Vol. 45 ›› Issue (9) : 85 -89+130.

自动化技术与应用 ›› 2026, Vol. 45 ›› Issue (9) : 85 -89+130. DOI: 10.20033/j.1003-7241.(2026)09-0085-06

音乐训练对静息态脑电网络的可塑性影响研究

作者信息 +

Author information +
文章历史 +

摘要

研究旨在探究音乐制作专业训练对个体脑功能网络的影响机制,验证音乐训练能否促进大脑信息处理能力的可塑性改变。为此,招募了19名音乐制作专业的在校大学生,分别在其入学第一、第二年采集静息态脑电(electroencephalogram, EEG),并开展基于静息态EEG的相干网络分析。功能网络分析显示,与入学时相比,经过一年音乐制作训练的个体大脑颞叶与顶-枕区的连接强度显著提升(p<0.05),并且网络属性如聚类系数增加,特征路径长度减小,全局效率与局部效率增强,表明二年级具有更强的静息网络信息交互能力;以网络空间拓扑信息为分类特征,构建基于支持向量机的分类模型,可有效地区分不同年级个体,分类准确率为86%。研究结果证实,音乐制作训练与个体脑功能改善存在显著联系,有助于增强大脑功能网络整合效率,同时为音乐训练效果评估提供基于EEG网络特征的客观生物标志物。

关键词

静息态 / EEG / 音乐制作训练 / 脑网络 / 相干分析 / SPN

Key words

引用本文

引用格式 ▾
王振宇, 姜林, 李发礼, 李沛洋, 刘庆滨, 徐鹏. 音乐训练对静息态脑电网络的可塑性影响研究[J]. 自动化技术与应用, 2026, 45(9): 85-89+130 DOI:10.20033/j.1003-7241.(2026)09-0085-06

登录浏览全文

4963

注册一个新账户 忘记密码

参考文献

AI Summary AI Mindmap

158

访问

0

被引

详细

导航
相关文章

AI思维导图

/

〈 〉