《Scientific Reports》：Interconnections and global transitions among functional states encode activity-related dynamics as brain topology changes after yoga training
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為探究瑜伽訓練的神經機制，研究人員對 13 名參與者訓練前后進行腦電圖（EEG）記錄，結合微狀態和頻譜分析。發現 β、γ、α、θ 振蕩在特定腦區變化，微狀態參數顯著改變，提示瑜伽或通過影響視覺網絡等增強注意力與認知決策，為其改善心理聚焦提供神經基礎。
在快節奏的現代生活中，人們對可持續健康實踐的關注與日俱增，瑜伽作為一種兼具身體鍛煉與心理調節的傳統方式，其背后的神經科學機制卻一直未被完全揭開。當前，盡管已有研究表明運動對大腦功能有積極影響，如改善工作記憶和注意力、促進腦可塑性等，但針對瑜伽如何動態調節腦網絡活動，尤其是基于腦電微狀態（microstates）的精細時空分析仍處于空白。微狀態作為大腦功能網絡動態整合的瞬時穩定狀態，其參數變化能敏感反映認知與心理狀態的改變，因此，解析瑜伽訓練前后腦微狀態的重構模式，對于理解其改善認知功能的神經基礎至關重要。
為填補這一研究空白，印度 Amrita Vishwa Vidyapeetham 大學的研究人員開展了一項創新性研究，相關成果發表在《Scientific Reports》。該研究以 13 名參與者為對象，通過連續 3 天、每天記錄瑜伽訓練（15 分鐘太陽致敬式序列）前后的腦電圖數據，結合微狀態分析和頻譜統計方法，深入探討了短期瑜伽訓練對大腦功能網絡動態特性的影響。
研究主要采用以下關鍵技術方法：
- 腦電圖（EEG）記錄：使用 14 電極設備（EMOTIV EPOC+）采集靜息態 EEG 數據，采樣率 128 Hz，分別在瑜伽訓練前后各記錄 2 分 40 秒，剔除頭尾 20 秒后取中間 2 分鐘數據進行分析。
- 微狀態分析：通過全局場功率（GFP）確定腦電信號的穩定狀態，利用 k-means 聚類算法將 EEG 時間序列分割為不同微狀態，計算各微狀態的持續時間、出現頻率、時間覆蓋度等參數，并分析微狀態間的轉換概率。
- 頻譜分析：采用多 taper 功率譜密度（PSD）方法，評估 θ（4-8 Hz）、α（8-13 Hz）、β（13-30 Hz）、γ（30-50 Hz）頻段在不同腦區的功率變化，通過方差分析（ANOVA）和非參數檢驗（如 Wilcoxon 檢驗、Mann-Whitney 檢驗）比較訓練前后的差異。
研究結果
1. 瑜伽訓練對腦微狀態拓撲結構和時間參數的影響
聚類分析顯示，訓練前腦微狀態由 A、B、C、D 四種拓撲組成（全局解釋方差 GEV=68.5%），訓練后變為 B、C、D、E 四種（GEV=66%）。其中，微狀態 B（左 / 右皮層及島葉激活）和 D（右頂下葉及島葉激活）的出現頻率顯著降低（B：1.47 Hz→0.628 Hz，p=0.0048；D：0.679 Hz→0.154 Hz，p=0.013），時間覆蓋度分別從 38.3% 降至 10.5%（p=0.0008）和從 25.2% 增至 67.7%（p<0.0001）。微狀態 C（后扣帶回皮層相關）的平均持續時間從 187 ms 延長至 563 ms（p=0.0096）。
2. 微狀態轉換概率與功能網絡變異性變化
訓練后，微狀態 B 與 D 之間的雙向轉換概率顯著降低（B→D：t(13)=2.98，p=0.011；D→B：t(13)=3.58，p=0.003），提示視覺網絡與突顯網絡（salience network）間的動態交互減少。此外，微狀態 B 和 D 的時間變異性降低（p=0.0022），而 C 的時間變異性增加（p=0.0010），空間變異性則無顯著差異。
3. 頻譜振蕩的頻段特異性變化
頻譜分析表明，瑜伽訓練后，枕區（O2）α 波功率增加，額葉（F3、FC5 等）β 波和 γ 波功率降低。在 P8（ inferior lateral occipital cortex 等區域）和 FC6（中央前后回及額中回）電極，θ、α、β、γ 頻段均呈現顯著變化（p<0.05）。其中，γ 波（30-60 Hz）的減少可能與默認模式網絡（DMN）的活動調節相關。
研究結論與討論
本研究首次從腦微狀態動態角度揭示了短期瑜伽訓練的神經機制：太陽致敬式序列可通過調節視覺網絡（微狀態 B）、突顯網絡（微狀態 D）和默認模式網絡（微狀態 C）的活動模式，減少網絡間的過度轉換，增強靜息態下的功能整合，從而可能提升注意力和認知決策能力。具體而言，微狀態 B 和 D 的活動減弱與視覺處理和突顯檢測需求降低有關，而微狀態 C 的穩定持續可能促進內省和心理資源的高效分配。頻譜變化中 α 波的增加提示大腦放松狀態的增強，β/γ 波的減少則與焦慮緩解和認知負荷降低一致，這與既往研究中瑜伽改善情緒和壓力的結論相呼應。
研究結果為瑜伽作為一種神經調節干預手段提供了多網絡交互的電生理證據，特別是證實了其對前額葉 - 頂葉控制網絡和默認模式網絡的雙向調節作用。盡管研究采用的消費級 EEG 設備空間分辨率有限，但其結果仍為后續大樣本、長時程研究奠定了基礎。未來可進一步探索不同瑜伽流派、練習時長對腦網絡動態的差異化影響，為個性化健康干預提供科學依據�？傊�，這項研究不僅深化了對瑜伽神經效益的理解，也為非藥物干預認知功能障礙（如焦慮、注意力缺陷）開辟了新的視角。
