使用功能性近紅外光譜探索交響樂團演奏時音樂誘發演奏者的腦活動
當貝多芬遇見腦科學
使用功能性近紅外光譜（fNIRS）探索交響樂團演奏時，音樂誘發演奏者的腦活動
背景介紹
人們發現音樂能夠極大地促進人的生理健康和心理健康，因此音樂療法逐漸在臨床治療上廣泛地被應用。音樂表演不僅是藝術表達，更是復雜的神經活動過程。神經科學家和心理學家們致力探索音樂是如何影響大腦的。
傳統神經影像技術如功能磁共振成像（fMRI）受限于實驗室環境，僅能捕捉個體靜態下的腦活動。而功能性近紅外光譜（fNIRS）則不受到個體運動的限制，使自然場景中的神經機制研究成為可能，這讓科學家得以在音樂廳中實時記錄大腦的信號。
研究設計以及數據呈現
研究團隊選擇SSO樂團中擔任不同聲部角色的兩位小提琴手為對象，在其表演時佩戴無線fNIRS頭戴設備（Artinis Brite MKII），在七場公開音樂會中進行持續監測，將雙人腦活動同步記錄擴展至交響樂團復雜場景（見圖2）。每場音樂會演奏16首樂曲。
通道覆蓋右半球四個關鍵感興趣腦區（見圖3）：前中央回（Precentral Gyrus, PRG，負責運動控制）、后中央回（Postcentral Gyrus, POG，與本體感覺相關）、顳上回（Superior Temporal Gyrus, STG，負責聽覺處理）及右額下回（right Inferior Frontal Gyrus, rIFG，注意力調控）。借組近紅外光吸收原理，實時捕捉氧合血紅蛋白（HbO）、脫氧血紅蛋白（HbR）及總血紅蛋白（HbT）濃度變化，以此來“解讀”小提琴手演奏過程中的大腦體驗。
兩個小提琴手的數據由兩臺設備分別記錄和兩臺單獨的筆記本電腦分別控制。研究人員在筆記本電腦之間設置實驗室流媒體層（Lab Streaming Layer，LSL）實現兩個設備數據同步采集和事件標簽同步。同時，研究人員還利用OBS Studio 讓兩臺設備的數據（兩個大腦）能同時呈現（見圖2）。
數據經OxySoft軟件轉換導出后，進一步通過Matlab工具包（Homer3、Brainstorm）進行信號去噪、源定位及統計分析。
研究結果
研究的一大亮點，是成功實現了正在演奏的交響樂團音樂家大腦中的血流動力學變化的實時可視化，這意味著我們能 “親眼見證” 大腦在音樂演奏中的實時反應。而且，設備和軟件在大多數情況下運行良好。
進一步分析發現，右額下回的活動在早期音樂會有較大變化后，似乎都趨向于接近0（見圖4）。 右額下回與注意力，運動抑制，意象和社會認知過程有關，作者認為這個觀察到的現象值得注意。并且研究人員根據這一現象提出，如果他們假設更新對音樂旋律的預測假設需要注意力，那么 rIFG 活動水平變異性在音樂會期間的下降，意味著隨著時間的推移，所需的注意力水平在降低。
圖4. 兩位小提琴手在不同音樂會中右下額葉回（rIFG）的活動變化情況。(a)右下額葉回（rIFG），由三角部、島蓋部和眶部這三部分構成。分析所有樂曲開頭 20 秒的血流動力學變化（b、c），5 首選定較長樂曲開頭 20 秒的血流動力學變化（d、e），以及 5 首選定較長樂曲中間 60 秒的血流動力學變化（f、g）
研究人員認為，這個結果可能支持了Peter Vuust教授在2022年提出的“音樂的預測編碼模型（Predictive Coding of Music, PCM）”（見圖5 b）。PCM是一種推斷模型，采用貝葉斯統計方法，描述了音樂處理的復雜性，主要通過“自下而上”（bottom-up）和“自上而下”（top-down）的預測來進行。
這里的自下而上指的是從感知中獲取信息并進行更新，例如該研究中聽覺皮層的作用；
而自上而下則是指大腦基于已有知識來預測事件的發生，持續不斷地預測接下來最可能出現的音樂旋律等。
圖5. 音樂通過幾個不同的區域和相關網絡影響大腦。（a）不同解剖區域與音樂感知的關聯概述。（b）音樂預測編碼（PCM）模型
討論與展望
該研究首次將fNIRS技術應用于交響樂團實景，突破了以往實驗室研究的靜態限制，藝術與科學的結合將音樂研究從主觀描述推向計算神經模型。
然而，該研究也發現第一小提琴手因濃密金發導致fNIRS信號衰減40%，并且受限于fNIRS的空間分辨率（2-3 cm），難以精確區分PRG與POG等相鄰腦區，暴露出現有設備在多樣性群體中的應用局限。后續實驗可引入高密度fNIRS排布與個體化頭模配準技術，以提升信號精度與腦區定位能力。
此外，未采集音樂家的主觀體驗數據（如情感狀態、疲勞度），未來需通過混合方法（Mixed Methods）實現主客觀數據的三角驗證。
原文鏈接
Maude Fagerland, Steffen & Løve, Andreas & Helliesen, Tord & Martinsen, Ørjan & Revheim, Mona-Elisabeth & Endestad, Tor. (2025). Method for Using Functional Near-Infrared Spectroscopy (fNIRS) to Explore Music-Induced Brain Activation in Orchestral Musicians in Concert. Sensors. 25. 1807. 10.3390/s25061807.
https://doi.org/10.3390/s25061807
研究團隊介紹
該研究由跨學科團隊合作完成，包括奧斯陸大學醫院干預中心及奧斯陸大學心理學系RITMO跨學科研究中心（RITMO Centre, University of Oslo），以及奧斯陸大學物理系和奧斯陸大學醫院臨床與生物醫學工程系，挪威海爾格蘭醫院神經心理學系的研究人員。
關于維拓啟創
維拓啟創（北京）信息技術有限公司成立于2006年，是一家專注于腦科學、康復工程、人因工程、心理學、體育科學等領域的科研解決方案供應商。公司與國內外多所大學、研究機構、企業長期保持合作關系，致力于將優質的產品、先進的技術和服務帶給各個領域的科研工作者，為用戶提供有競爭力的方案和服務，協助用戶的科研工作，持續提升使用體驗。
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使用功能性近紅外光譜（fNIRS）探索交響樂團演奏時，音樂誘發演奏者的腦活動
背景介紹
人們發現音樂能夠極大地促進人的生理健康和心理健康，因此音樂療法逐漸在臨床治療上廣泛地被應用。音樂表演不僅是藝術表達，更是復雜的神經活動過程。神經科學家和心理學家們致力探索音樂是如何影響大腦的。
傳統神經影像技術如功能磁共振成像（fMRI）受限于實驗室環境，僅能捕捉個體靜態下的腦活動。而功能性近紅外光譜（fNIRS）則不受到個體運動的限制，使自然場景中的神經機制研究成為可能，這讓科學家得以在音樂廳中實時記錄大腦的信號。
圖1. 文章信息
2025年，挪威奧斯陸大學團隊聯合斯塔萬格交響樂團（SSO），在《Sensors》期刊發表研究，該研究通過無線fNIRS設備實時記錄了兩位小提琴手在七場音樂會中的腦活動，并實現了大腦激活的實時可視化。研究人員還探討了重復表演對右半球特定腦區的影響。這項創新性的研究推動神經科學與藝術的交融，更為未來音樂療法、教育及腦機接口技術提供新思路。研究設計以及數據呈現
研究團隊選擇SSO樂團中擔任不同聲部角色的兩位小提琴手為對象，在其表演時佩戴無線fNIRS頭戴設備（Artinis Brite MKII），在七場公開音樂會中進行持續監測，將雙人腦活動同步記錄擴展至交響樂團復雜場景（見圖2）。每場音樂會演奏16首樂曲。
圖2. 實驗場景
每個小提琴手佩戴的頭帽上均在右半球設置通道（避免光極在左邊影響演奏），包含兩個2*4通道和兩個2*5通道，其中2*5通道里面包含兩個短距通道（SSCs），用來在后期的計算時有效的減去由于頭皮、顱骨、 腦積液等組織影響的光子能量帶來的血氧的濃度變化，提高fNIRS的信噪比。通道覆蓋右半球四個關鍵感興趣腦區（見圖3）：前中央回（Precentral Gyrus, PRG，負責運動控制）、后中央回（Postcentral Gyrus, POG，與本體感覺相關）、顳上回（Superior Temporal Gyrus, STG，負責聽覺處理）及右額下回（right Inferior Frontal Gyrus, rIFG，注意力調控）。借組近紅外光吸收原理，實時捕捉氧合血紅蛋白（HbO）、脫氧血紅蛋白（HbR）及總血紅蛋白（HbT）濃度變化，以此來“解讀”小提琴手演奏過程中的大腦體驗。
兩個小提琴手的數據由兩臺設備分別記錄和兩臺單獨的筆記本電腦分別控制。研究人員在筆記本電腦之間設置實驗室流媒體層（Lab Streaming Layer，LSL）實現兩個設備數據同步采集和事件標簽同步。同時，研究人員還利用OBS Studio 讓兩臺設備的數據（兩個大腦）能同時呈現（見圖2）。
圖3. 數據記錄場景
數據經OxySoft軟件轉換導出后，進一步通過Matlab工具包（Homer3、Brainstorm）進行信號去噪、源定位及統計分析。
研究結果
研究的一大亮點，是成功實現了正在演奏的交響樂團音樂家大腦中的血流動力學變化的實時可視化，這意味著我們能 “親眼見證” 大腦在音樂演奏中的實時反應。而且，設備和軟件在大多數情況下運行良好。
進一步分析發現，右額下回的活動在早期音樂會有較大變化后，似乎都趨向于接近0（見圖4）。 右額下回與注意力，運動抑制，意象和社會認知過程有關，作者認為這個觀察到的現象值得注意。并且研究人員根據這一現象提出，如果他們假設更新對音樂旋律的預測假設需要注意力，那么 rIFG 活動水平變異性在音樂會期間的下降，意味著隨著時間的推移，所需的注意力水平在降低。
研究人員認為，這個結果可能支持了Peter Vuust教授在2022年提出的“音樂的預測編碼模型（Predictive Coding of Music, PCM）”（見圖5 b）。PCM是一種推斷模型，采用貝葉斯統計方法，描述了音樂處理的復雜性，主要通過“自下而上”（bottom-up）和“自上而下”（top-down）的預測來進行。
這里的自下而上指的是從感知中獲取信息并進行更新，例如該研究中聽覺皮層的作用；
而自上而下則是指大腦基于已有知識來預測事件的發生，持續不斷地預測接下來最可能出現的音樂旋律等。
討論與展望
該研究首次將fNIRS技術應用于交響樂團實景，突破了以往實驗室研究的靜態限制，藝術與科學的結合將音樂研究從主觀描述推向計算神經模型。
然而，該研究也發現第一小提琴手因濃密金發導致fNIRS信號衰減40%，并且受限于fNIRS的空間分辨率（2-3 cm），難以精確區分PRG與POG等相鄰腦區，暴露出現有設備在多樣性群體中的應用局限。后續實驗可引入高密度fNIRS排布與個體化頭模配準技術，以提升信號精度與腦區定位能力。
此外，未采集音樂家的主觀體驗數據（如情感狀態、疲勞度），未來需通過混合方法（Mixed Methods）實現主客觀數據的三角驗證。
原文鏈接
Maude Fagerland, Steffen & Løve, Andreas & Helliesen, Tord & Martinsen, Ørjan & Revheim, Mona-Elisabeth & Endestad, Tor. (2025). Method for Using Functional Near-Infrared Spectroscopy (fNIRS) to Explore Music-Induced Brain Activation in Orchestral Musicians in Concert. Sensors. 25. 1807. 10.3390/s25061807.
https://doi.org/10.3390/s25061807
研究團隊介紹
該研究由跨學科團隊合作完成，包括奧斯陸大學醫院干預中心及奧斯陸大學心理學系RITMO跨學科研究中心（RITMO Centre, University of Oslo），以及奧斯陸大學物理系和奧斯陸大學醫院臨床與生物醫學工程系，挪威海爾格蘭醫院神經心理學系的研究人員。
關于維拓啟創
維拓啟創（北京）信息技術有限公司成立于2006年，是一家專注于腦科學、康復工程、人因工程、心理學、體育科學等領域的科研解決方案供應商。公司與國內外多所大學、研究機構、企業長期保持合作關系，致力于將優質的產品、先進的技術和服務帶給各個領域的科研工作者，為用戶提供有競爭力的方案和服務，協助用戶的科研工作，持續提升使用體驗。
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