太极是中国传统文化的一部分。近年来，太极作为一种冥想训练的形式受到了越来越多的关注^[1]，特别是在老年群体中。太极是一种将练习者的身体、社交、认知和冥想等成分融入到一起的运动^[2]。研究发现，太极不仅对人的生理有益，还能对人的心理产生积极影响。在生理方面，有研究发现长期的太极运动对老年人的平衡控制、灵活性和心血管健康有良好的影响^[3]，能够缓解高血压、提高心肺功能和神经肌肉功能^[4,5]。在心理方面，太极运动能够增强老年人的认知功能^[2]，提高其情绪调节能力^[6]，进而能够减轻压力、焦虑、抑郁等负性情绪^[7]。

       研究发现，前额叶在情绪调节中发挥重要作用^[8]。而大量证据表明，前额叶的结构及功能均会受到冥想训练的影响。Wei等^[9]发现太极运动者前额叶的皮层厚度相对于控制组更厚；Tao等^[10]发现太极运动者在静息状态下背外侧前额叶和额上回的功能连接增强；Hernández等^[11]发现长期冥想者前额叶灰质体积的增大与更强的情绪控制有关；Taren等^[12]发现冥想训练能够增强静息状态下背外侧前额叶和额中回、额下回的功能连接，从而增强认知控制和情绪调节能力。总之，已经有大量研究探讨了太极运动者的大脑结构和功能连接与情绪控制的关系，但是太极运动者在静息状态下大脑的低频振幅（amplitude of low-frequency fluctuation，ALFF）是否与情绪控制能力有关还缺乏研究。

       ALFF是一种被广泛应用的磁共振静息态研究方法，它通过计算大脑某区域在一段较短时间内的低频振荡信号的平均幅度值，反映大脑区域在该段时间内的自发活动强度^[13,14,15]。在静息状态下，ALFF能从能量角度反映出大脑各体素自发活动水平的高低^[16]。本研究主要探讨太极运动者大脑的ALFF与其情绪控制能力的关系。笔者预期太极运动者前额叶的ALFF与其冥想分数有关，并且与其在连续风险决策任务中的情绪控制能力有关。

1　材料与方法

1.1　研究对象

       共有28名太极运动者参与到本研究中，剔除2名在扫描过程中头动过大的被试，最后有26名太极运动者[18名女性，8名男性，年龄为60~ 70岁，平均年龄（65.19±2.3）岁]的数据纳入分析。太极运动者的太极运动时间为（10.44±5.48）年，每天平均运动时间为（66.76±20.51) min，平均受教育程度为(10.46±1.79)年。所有被试均无精神病或神经系统疾病史，均属于右利手，并且视力或矫正视力正常。所有被试均自愿参与本研究，且在研究开始前签署了知情同意书。本研究已获得华东师范大学人体实验伦理委员会批准。

1.2　问卷

       为了获得太极运动者的冥想分数，在扫描开始前被试被要求填写五因素冥想问卷^[17]及正念注意觉知量表^[18]。两个量表的中文版均已被证明具有良好的信效度^[16,17]。五因素冥想问卷共包括39个项目，每个项目的评分范围从1（从不或很少）到5（经常或总是）。问卷包括5个子量表，分别对应5个冥想维度：(1)观察，指关注个体内部和外部的刺激，包括感觉、视觉感知、认知、情感等；(2)描述，指注意或用文字描述内部感受；(3)有意识的行动，指专注于当前的活动，而不分心在其他的想法或行为上；(4)不判断内在经验，指不评价自己内在的感觉、认知和情感；(5)对内在体验的接纳，指允许思想和感觉的出现和消失，而不被它们影响。正念注意觉知量表共包含15个项目，每个项目的评分范围从1(总是)到6(几乎不)，该量表可以反映被试自身专心和全神贯注的情况。结果显示，五因素冥想问卷中，观察为(3.50±0.79)分，描述为(3.55±0.66)分，有意识的行动为(3.68±0.95)分，不判断为（2.86±0.49）分，接纳为(3.58±0.46)分，总分为（17.16±1.83）分。正念注意觉知量表中，总分为（72.54±11.72）分。

1.3　实验流程

       首先获取被试的静息态数据，在静息态扫描过程中，被试均被要求闭眼放松，保持清醒状态，但尽量不要进行有意义的思考。静息态扫描完成后，被试完成连续风险决策任务^[19]。

       连续风险决策任务的具体内容为：每个被试完成80轮游戏任务。在每一轮游戏开始时，会为被试呈现8个箱子，其中7个箱子装的是收益（金币），剩余的一个箱子中装的是惩罚（鬼），鬼的位置随机分布（伪随机）。被试通过按键，从左到右依次打开箱子，在打开每一个箱子之前，被试均有2000 ms时间来决定是继续打开箱子还是停止打开箱子。若被试在2000 ms内没有做出决定，则系统会自动为其打开此箱；若被试选择继续打开箱子，且打开的箱子里装的是鬼，则本轮游戏结束，本轮游戏中此前已经得到的金币全部归零；若被试选择停止打开箱子收集金币，则会看到本轮游戏中得到的金币和鬼的位置，同时也可得知错失金币的个数。接下来，被试将会在结果界面看到一个蓝色的框（被试主动选择停止并收集金币）或红色的框（被试遇到鬼并损失当前试次的金币），框内内容为本轮游戏结果，本界面呈现时间为3000 ms。每轮游戏结果可分为收益（被试在遇鬼前主动停止且收集了金币）和损失（被试遇鬼并失去本试次所收集到的所有金币）两种情况。最后，被试基于自己的决策结果进行主观感受的9点评分，从-4(极其后悔)到4(极其欣慰)，评分界面呈现时间为3000 ms （图1）。

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图1  实验任务流程图。任务共有80轮。每轮游戏开始时，首先呈现注视点，之后界面中呈现8个箱子，被试从左至右依次打开箱子，在打开每一个箱子之前，被试均有2000 ms的时间决定是否打开，若被试在2000 ms内没有做出决定，则系统会自动为其打开此箱；若被试主动选择停止打开箱子并收集金币（收益情景）或打开了装有鬼的箱子（损失情景），则会看到结果界面（3000 ms），最后要求被试根据自己的主观感受进行9点评分（3000 ms）
Fig. 1  The experiment procedure. Participants completed 80 trials in the scanner. The fixation was presented at first for each trial. Then eight boxes were presented, and participants were asked to open the boxes from left to right. At any stage, participants had 2000 ms to either open the next box or stop. Once the participant stopped or opened the box with the devil, the outcome of this trial was presented for 3000 ms. And at last, the participant was required to rate how they felt for each trial on a 9-point scale for 3000 ms.

1.4　扫描参数

       所有被试的脑数据均通过西门子3.0 T磁共振成像系统（Magnetom Trio TIM，Siemens，Erlangen，Germany）采集。在扫描中获得了高清结构像和静息态功能磁共振成像（functional magnetic resonance imaging，fMRI）图像。先扫描一个高清结构像，采用的序列为T1加权的多平面重建序列(magnetization-prepared rapid acquisition gradient echo，MP-RAGE)。具体扫描参数为：TR= 2530 ms，TE=2.34 ms，层数＝192层，层厚= 1 mm，FOV=256 mm × 256 mm，矩阵尺寸= 256 × 256。用它对静息态fMRI图像配准；然后进行静息态的fMRI图像扫描，采用的序列为梯度回波平面成像序列（echo-planar imaging，EPI）。序列参数为：TR=2000 ms，TE=30 ms，层数＝33层，层厚=4 mm，FOV=192 mm × 192 mm，矩阵尺寸= 64 × 64。静息态扫描一共得到240幅图像，扫描时间为8 min 6 s。

1.5　行为数据分析

       在行为水平上，课题组在前期研究中引入了一个指标——收益比（real gain-percentage，RGP），用来表示结果的好坏程度。RGP是被试每一试次实际得到的金币数和本应得到的最多的金币数（遇鬼之前的所有金币数量）的比值，RGP的值越大，结果越好。根据RGP，收益情景可以分为结果差(0 <RGP≤0.6)，结果一般（0.6 <RGP≤0.8）和结果好(0.8<RGP≤1)3种情况。接着基于情绪评分，对每个被试的结果进行回归分析。在回归分析中，将情绪评分作为因变量，客观结果(RGP水平)作为自变量，计算每个被试在回归分析中的回归系数。回归系数可以视作被试在获得收益的情境中对客观结果的敏感程度，且能反映被试的情绪控制能力：回归系数越小，被试对客观结果的情绪反应（即对客观结果的敏感程度）越小，就代表个体的情绪更难受到客观结果的影响，被试对情绪的控制能力越强^[20]。

1.6　静息态fMRI数据分析

       本研究中静息态脑数据的预处理以及统计分析均使用MATLAB环境下的DPARSFA工具包(Data Processing Assistant for Resting-State fMRI Advanced edition；http://www.restfmri.net/forum/DPARSFA)。

       首先进行预处理，主要步骤如下：(1)除去前10个时间点，排除仪器刚开始扫描不稳定而对数据产生的影响，以及被试未适应对脑数据产生的影响；(2)时间层校正，校正在多层扫描过程中所产生的大脑各层数据扫描时间的差异；(3)头动校正，为减少头动对数据产生的影响，令时间序列中的每一幅图像都与该序列的第一幅图像对齐。排除头动过大的被试，判定标准为：头部平动超过2 mm，转动超过2° ；(4)配准，将分辨率比较低的平均EPI图像配准到分辨率高的结构像上；(5)分割，将配准后的高清结构像进行分割为白质、灰质和脑脊液；(6)空间标准化，利用DARTEL算法将结构像和分割后的组织图像标准化到蒙特利尔神经病学研究所（Montreal Neurological Institute，MNI）空间并进行重采样，体素大小为2 mm × 2 mm × 2 mm；(7)去线性漂移，为去除线性漂移对数据的影响，采用线性回归的方法；(8)滤波，去除0.01~ 0.08 Hz以外的低频与高频噪声，所用方法为带通滤波；(9)去除协变量，去除白质、脑脊液、头动等协变量对数据的影响；(10)平滑，用半高宽为6 mm的各向同性的高斯核进行空间平滑处理，从而提高信噪比。

       然后使用工具包DPARSFA进行ALFF分析。分析方法概括如下：对预处理后某体素的时间序列进行快速傅里叶变换转换到频域，得到其功率谱，然后计算在0.01~ 0.08 Hz的频域范围下该时间序列功率谱的平方根，功率谱平方根经全脑平均后的值即为该体素的ALFF值。

       最后，为了探究太极运动者大脑的ALFF值与其冥想程度以及在任务中的情绪控制能力的关系，将全脑ALFF值与冥想分数和其在任务中的情绪控制能力作相关性分析。脑区活动水平通过团块水平的FEW (family-wise error)校正P<0.05，和体素水平的FDR (false-discovery rate)校正P< 0.05后的结果被认为显著相关且会被报告，被报告的坐标均为MNI坐标。接着通过SPSS 20.0统计分析工具对上一步中有显著相关的脑区的ALFF值（球心为脑区坐标，半径为6 mm的球）与行为结果及量表得分进行相关性分析，得到相关系数并画出散点图，散点图的呈现有助于读者的理解。

2　结果

       结果发现，太极运动者正念注意觉知量表的得分与其额上回（superior frontal gyrus，SFG) (MNI：-14 68 10)和额中回（middle frontal gyrus，MFG）(MNI：-28 64 4)的ALFF值呈现显著的负相关（图2A，表1）。在进行相关分析前对数据进行了分布校验，结果发现本文的行为数据均不符合正态分布，于是本研究采取了斯皮尔曼相关分析。抽取额中回的ALFF值，用正念注意觉知量表的得分与其作相关(r=-0.513，P<0.01)，结果如图2B。

       结果还发现，太极运动者的额中回（MNI：44 10 40）和额下回（MNI：48 16 32）的ALFF值与其对客观结果的敏感程度（即回归系数）呈显著正相关（图3A，表2）。在进一步的分析中，抽取额中回的ALFF值，与太极运动者对客观结果的敏感程度作相关分析(r=0.688，P<0.01，图3B)。结果表明，太极运动者额中回的ALFF值越小，对客观结果的敏感程度越低，即对情绪的控制能力越强。

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图2  正念注意觉知量表分数与额中回的ALFF值呈显著负相关
Fig. 2  The scores of mindful attention awareness scale were negatively correlated with the ALFF in superior frontal gyrus and middle frontal gyrus.

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图3  额中回的ALFF值与对客观结果的敏感程度呈正相关
Fig. 3  The ALFF in middle frontal gyrus of the Tai Chi exercisers were positively correlated with the sensibility of the objective results.

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表1  正念注意觉知量表得分与ALFF值呈显著负相关的脑区
Tab. 1  The brain regions where ALFF were negatively correlated with the scores of mindful attention awareness scale

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表2  ALFF值与回归系数呈显著正相关的脑区
Tab. 2  The brain regions where ALFF were positively correlated with the regression coefficient

3　讨论

       本研究把静息态fMRI技术和连续风险决策任务结合起来，采用ALFF的分析方法探讨了太极运动者大脑的ALFF值与其冥想水平和情绪控制能力之间的关系。

3.1　冥想水平与前额叶ALFF值的关系

       研究发现，太极运动者正念注意觉知量表的得分与其额上回和额中回的低频振幅值呈负相关，即太极运动者的冥想水平越高，他们的前额叶（额上回、额中回）的ALFF值越小。太极作为一种身心训练，包含冥想的成分^[21]。它提倡专注于当下，不对外部的刺激和干扰做出判断^[22]，强调控制自身的呼吸、集中注意力，以产生一种内在的平静^[23]。在静息状态下，ALFF能直观地从能量角度反映出大脑中各体素自发活动水平的高低^[16]，所以前额叶自发的低频振幅较小，可能是被试内心平静在大脑活动中的体现。因此，在本研究中，太极运动者冥想水平与其在静息状态下前额叶的ALFF值呈负相关是可以解释的，即太极运动者冥想水平越高，其内在越平静，静息状态下的ALFF值越低。

3.2　前额叶的ALFF值与情绪控制能力的关系

       研究结果还发现，太极运动者的额中回和额下回的ALFF值与其对客观结果的敏感程度呈显著正相关，即太极运动者前额叶（额中回和额下回）的ALFF值越小，对客观结果越不敏感，即对情绪的控制能力越强。研究发现，冥想作为一种身心训练，可以提高个体的认知控制能力，个体冥想水平的升高，会伴随着其注意控制、情绪控制等能力的增强^[1,24]，从而使个体更难体验到焦虑抑郁等消极情绪，体验到更强烈的幸福感^[24,25]。而前额叶在前期研究中一直被认为是参与情绪控制的重要脑区^[8]，Morawetz等^[26]发现个体腹内侧前额叶激活的增强与更强的情绪调节能力有关，并且腹外侧前额叶与杏仁核的功能连接增强也会导致情绪调节能力的增强。Hölzel等^[27]发现冥想者内侧前额叶的激活增强反映了其对情绪的控制能力增强。Kaneda等^[28]发现额下回和腹内侧前额叶的功能连接与情绪调节有关。本研究采用ALFF的分析方法发现了在静息状态下太极运动者前额叶的ALFF值与其在连续风险决策任务中的情绪控制能力也有关系，前额叶的ALFF值越小，其在连续风险决策任务中对情绪的控制能力越强。

       本研究首次发现了太极运动者前额叶的ALFF值和其情绪控制能力之间的关系，这一发现不仅进一步延伸了前期的研究，并且对与老年情绪紊乱相关的疾病（如抑郁症、焦虑症等）的临床治疗也有一定的启示作用。

3.3　本研究的局限性

       本研究也存在一些不足之处，例如：本文的被试均为太极运动者，没有将非太极运动者纳入本研究中。另外，本研究只是初步研究，被试仅有26人，在后续研究中，笔者将继续增加样本量，通过大样本大数据从而得到更加汇聚的结果。

4　小结

       本研究采用静息态fMRI技术探讨了太极运动者大脑的低频振幅与其情绪控制能力的关系。结果发现，太极运动者的冥想程度与其前额叶的ALFF值呈显著负相关，即他们在正念注意觉知量表中的得分越高，额上回和额中回的ALFF值越低。结果还发现，太极运动者前额叶的ALFF值与其情绪控制能力有关，即他们在静息状态下额中回和额下回的ALFF值越低，在连续风险决策任务中的情绪控制能力越强。这些结果表明，在静息状态下，太极运动者前额叶的ALFF值与其冥想分数有关，并且还能预测他们在连续风险决策任务中的情绪控制能力。