脑电图频率与智力

α频率(AF)是脑电图的第一个测量方法,在寻找智力的神经生物学基础中已被研究。许多早期的研究对脑电图痕迹进行了视觉分析,通过计算小样本脑电图痕迹中的α波数量和计算平均脑电图痕迹计算AF。这些早期研究的结果再次是混合的。

Knott, Friedman和Bardsley(1942)报告称,在8岁儿童闭眼时,智力和alpha频率之间存在正相关关系(r = +0.5),但在12岁儿童中没有关系。Ellingson & Lathrop(1973)报告称,在一小部分精神病患者样本中发现了一种积极但不显著的关系。尽管他们在唐氏综合症患者(13-42岁;埃林森和莱思罗普,1973年)。Shagass(1946)还报告说,在一组大样本的空乘人员候选人中,闭眼休息时枕骨alpha频率与群体能力测试得分之间没有关系。相比之下,Mundy-Castle(1958)在一组成年人样本中发现,闭上眼睛放松时的平均alpha频率与南非版韦氏智力量表(Wechsler-Bellevue Intelligence Scale)的一般智商、语言智商和实际智商量表之间存在一系列中等强度的正相关。

最近的研究使用计算机分析脑电图活动。这些后来的研究使用了一种稍微不同的alpha频率测量方法,称为AF峰值,它可以定义为alpha节奏的峰值频率,或传统的alpha节奏范围(如8-13 Hz)中显示最大功率估计的频率。(Klimesch, 1999)。AF的优点是不像脑电图的α振幅和α功率测量那样容易受到脑外因素如颅骨厚度或电导的影响,因此AF的变化似乎直接源于脑电信号的变化大脑功能(Anokhin & Vogel, 1996)。

Gasser, Von Lucadou-Muiller, Verleger和Bacher(1983)调查了智商得分10-13岁正常儿童和轻度智障儿童的脑电图参数。他们报告了智力迟钝儿童的智商分数与顶骨和枕部阿尔法频率峰值之间的低到中等强度的正相关关系,而正常儿童则没有。

Anokhin和Vogel(1996)也报道了这一点高智商得分与房颤的增加有关,但这一次是在正常、健康的成年人的样本中。他们假设,他们发现的相关性模式暗示,通过瑞文斯标准运算矩阵(SPM)评估的非语言归纳推理能力可能与大脑额叶区域的神经生理特性有关,然而,AF和语言任务之间的显著相关性显示出更分散的地形分布。Neubauer, Sange和Pfurtscheller(1999)也发现,较高的智商分数与较高的个体峰值频率相关,尽管相关性没有达到显著性。

研究还调查了智力与其他脑电图频带频率测量之间的关系,包括在闭上或睁开眼睛放松时,或在执行认知任务时。例如,Giannitrapani(1969)调查了一组正常、健康的成年人在闭眼休息和做心算时的平均脑电图频率。他们报告了平均脑电图频率、智商组和大脑半球之间的相互作用,在平均智商组和高智商组中,左额叶区域的平均脑电图频率都大于右额叶区域。在顶叶区,高智商组的脑电图平均频率在左侧较高,而正常组的脑电图平均频率在右侧较高。枕区则相反,高智商组右侧枕区脑电图平均频率较高,而平均智商组左侧枕区脑电图平均频率较高。Giannitrapani还报告称,在心算过程中,智商和平均脑电图频率之间存在中等到强的正相关关系(在休息状态下也发现了正相关关系,但不显著)。研究还发现,智商较高的参与者在休息和思考状态下的平均脑电图频率差异最小。Fischer, Hunt和Randhawa(1982)调查了儿童休息时的脑电图参数。他们还发现,推理和数学能力测试的高分与左脑相对于右脑较高的静息脑电图频率有关,但这只是在学习天赋儿童的样本中,而不是在学习障碍组中。Fischer等人还研究了平均alpha频率与平均总体频率的比值。 While they found no relationship between the alpha ratio measure and performance on various cognitive tests for the academically talented group, there were significant correlations in the academically handicapped group. The findings indicated that for the academically handicapped group, a decrease in the average alpha frequency in relation to the average overall frequency was associated with better scores on a reasoning test and lower scores on the mathematics and reading tests.

Marosi等人(1999)采用了一种不同的方法,在受试者睁着眼睛休息时,研究了四个脑电图频带的平均频率,分别是δ、θ、α和β。这种关系的强度和方向取决于脑电图的记录位置、脑电图带宽和韦氏成人智力量表(WAIS)的评分。他们发现,一般来说,随着智商分数的增加,δ和δ的平均频率降低,而α和β的平均频率增加。Marosi等人进一步得出结论,宽频测量并不是研究某些能力的适当工具,因为宽频测量在较窄的频率范围内会稀释智商的影响。

目前,只能基于阿尔法节律在皮层网络中信息处理的可能作用,提出af -智力关系的假设解释(Klimesch, Schimke & Pfurtscheller, 1993;Lebdev, 1990)和皮层唤醒水平的个体差异(Golubeva, 1980;罗宾逊,1993)。α节律的出现是由于遍布皮层的大量神经元(主要是锥体细胞)的突触电位同步振荡的结果。尽管阿尔法节律产生的确切机制及其功能意义目前还不完全清楚,但越来越多的证据表明,大脑皮层的同步振荡活动对于解剖分布但功能相关的神经元件的活动的时空协调和整合至关重要。最近对神经元网络信息处理的实验和模拟研究表明,细胞组合中的同步振荡活动在大脑信息的编码、存储和检索中起着关键作用。尽管信息似乎是由动作电位的时间序列编码的,膜兴奋性的同步周期性波动使细胞在时间和空间结构上的协同激活成为可能(Birmbaumer, Elbert, Canavan & Rockstrih, 1990;Buzasaki & Chrobak, 1995;Lidman & Idiart, 1995)。因此,主导脑节律周期的持续时间可能会限制个体大脑中信息的存储、转移和检索能力。

也有一些迹象表明房颤在状态和特征方面都与皮层唤醒水平有关。与休息时相比,精神活动时心房颤动增加。认知任务难度的增加导致右半球和双侧阿尔法加速(Earle, 1988);个体AF的下降总是与记忆任务表现的下降有关(Klimesch, Schimke & Pfurtscheller,

1993)。静息性房颤在强直性皮质唤醒水平较高的人中较高,被视为稳定的个体训练,并使用脑电图或脑电图测量进行评估。此外,它与高中生的心理活动水平、学业成绩以及某些记忆任务的表现呈正相关(Golubeva, 1980)。也可以假设,有更高水平的皮层唤醒的个体也会表现得更好智力测试

关于房颤稳定个体差异的假设神经解剖学特征,髓鞘化程度可能起着重要作用。AR是由涉及一定数量中间神经元的皮质-皮层和丘脑-皮层回路的循环刺激引起的。可以认为,轴突和树突越大,周期的持续时间越短传导速度(在中间神经元数量相同或相似的情况下),因此产生的节律频率会更高。R. Miller(1994)提供的证据表明,限制脑电图传播速度的主要因素是皮质-皮质连接中的轴向传导延迟,而不是突触延迟。反过来,皮质-皮层连接中的传导速度主要取决于轴突髓鞘化的程度。这种af -智力关系的解释似乎也与智力的大脑髓鞘化假说相一致(E.M.米勒,

几个实验的结果表明,频率是一个指标的速度,特别是认知和记忆表现。Surwillo (1961, 1963a, 1963b, 1964a, 2964b, 1971)的早期发现表明,α频率与通过反应时间(RT)测量的信息处理速度显著相关。α频率高的受试者反应时间快,而α频率慢的受试者反应时间低(见Klimasch et al, 1996)。这些发现与Klimasch实验室的各种实验结果非常一致,这些实验揭示了良好记忆执行者的alpha频率比年龄匹配的糟糕执行者的样本高约1赫兹(Klimesch, 1996;Klimesch, 1997;Klimesch et al, 1990a;Klimesch等,1990b;Klimesch et al, 1993a, Klimesch et al, 1993b)。因为好的执行者比差的执行者更快地从记忆中检索信息(Klimesch, 1994),这些数据表明阿尔法频率与信息处理或rt的速度有关。这些结果还表明阿尔法频率应该与智力的个体差异有关,这一断言得到了该领域研究数据的支持(Anokhin & Vogel, 1996)。所有这些发现都是基于alpha频率的个体间差异。 In, contrast, intra-individual differences or task related shifts in alpha frequency appear not to be related to the speed of information processing (Klimesch et al, 1996) because as asymmetric desynchronization in the broad alpha band

(倾向于低频段或高频段)将导致功率的转移,从而导致alpha频率的失真估计。

综上所述,研究结果表明阿尔法频率是认知和记忆表现的一个指标。这一结论还得到了一个事实的支持,即阿尔法频率从幼儿期到成年期不断增加,然后在剩余的生命周期中随着年龄的增长而下降,其方式与脑容量和一般认知表现类似(例如Bigler等人,1995;切割Willerman等,1991)

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