使用功能性近红外光谱探索交响乐团演奏时音乐诱发演奏者的脑活动_abio生物试剂品牌网
当贝多芬遇见脑科学
使用功能性近红外光谱（fNIRS）探索交响乐团演奏时，音乐诱发演奏者的脑活动
背景介绍
人们发现音乐能够极大地促进人的生理健康和心理健康，因此音乐疗法逐渐在临床治疗上广泛地被应用。音乐表演不仅是艺术表达，更是复杂的神经活动过程。神经科学家和心理学家们致力探索音乐是如何影响大脑的。
传统神经影像技术如功能磁共振成像（fMRI）受限于实验室环境，仅能捕捉个体静态下的脑活动。而功能性近红外光谱（fNIRS）则不受到个体运动的限制，使自然场景中的神经机制研究成为可能，这让科学家得以在音乐厅中实时记录大脑的信号。
图1. 文章信息
2025年，挪威奥斯陆大学团队联合斯塔万格交响乐团（SSO），在《Sensors》期刊发表研究，该研究通过无线fNIRS设备实时记录了两位小提琴手在七场音乐会中的脑活动，并实现了大脑激活的实时可视化。研究人员还探讨了重复表演对右半球特定脑区的影响。这项创新性的研究推动神经科学与艺术的交融，更为未来音乐疗法、教育及脑机接口技术提供新思路。
研究设计以及数据呈现
研究团队选择SSO乐团中担任不同声部角色的两位小提琴手为对象，在其表演时佩戴无线fNIRS头戴设备（Artinis Brite MKII），在七场公开音乐会中进行持续监测，将双人脑活动同步记录扩展至交响乐团复杂场景（见图2）。每场音乐会演奏16首乐曲。
图2. 实验场景
每个小提琴手佩戴的头帽上均在右半球设置通道（避免光极在左边影响演奏），包含两个2*4通道和两个2*5通道，其中2*5通道里面包含两个短距通道（SSCs），用来在后期的计算时有效的减去由于头皮、颅骨、 脑积液等组织影响的光子能量带来的血氧的浓度变化，提高fNIRS的信噪比。
通道覆盖右半球四个关键感兴趣脑区（见图3）：前中央回（Precentral Gyrus, PRG，负责运动控制）、后中央回（Postcentral Gyrus, POG，与本体感觉相关）、颞上回（Superior Temporal Gyrus, STG，负责听觉处理）及右额下回（right Inferior Frontal Gyrus, rIFG，注意力调控）。借组近红外光吸收原理，实时捕捉氧合血红蛋白（HbO）、脱氧血红蛋白（HbR）及总血红蛋白（HbT）浓度变化，以此来“解读”小提琴手演奏过程中的大脑体验。
两个小提琴手的数据由两台设备分别记录和两台单独的笔记本电脑分别控制。研究人员在笔记本电脑之间设置实验室流媒体层（Lab Streaming Layer，LSL）实现两个设备数据同步采集和事件标签同步。同时，研究人员还利用OBS Studio 让两台设备的数据（两个大脑）能同时呈现（见图2）。
图3. 数据记录场景
数据经OxySoft软件转换导出后，进一步通过Matlab工具包（Homer3、BrAInstorm）进行信号去噪、源定位及统计分析。
研究结果
研究的一大亮点，是成功实现了正在演奏的交响乐团音乐家大脑中的血流动力学变化的实时可视化，这意味着我们能 “亲眼见证” 大脑在音乐演奏中的实时反应。而且，设备和软件在大多数情况下运行良好。
进一步分析发现，右额下回的活动在早期音乐会有较大变化后，似乎都趋向于接近0（见图4）。 右额下回与注意力，运动抑制，意象和社会认知过程有关，作者认为这个观察到的现象值得注意。并且研究人员根据这一现象提出，如果他们假设更新对音乐旋律的预测假设需要注意力，那么 rIFG 活动水平变异性在音乐会期间的下降，意味着随着时间的推移，所需的注意力水平在降低。
图4. 两位小提琴手在不同音乐会中右下额叶回（rIFG）的活动变化情况。(a)右下额叶回（rIFG），由三角部、岛盖部和眶部这三部分构成。分析所有乐曲开头 20 秒的血流动力学变化（b、c），5 首选定较长乐曲开头 20 秒的血流动力学变化（d、e），以及 5 首选定较长乐曲中间 60 秒的血流动力学变化（f、g）
研究人员认为，这个结果可能支持了Peter Vuust教授在2022年提出的“音乐的预测编码模型（Predictive Coding of Music, PCM）”（见图5 b）。PCM是一种推断模型，采用贝叶斯统计方法，描述了音乐处理的复杂性，主要通过“自下而上”（bottom-up）和“自上而下”（top-down）的预测来进行。
这里的自下而上指的是从感知中获取信息并进行更新，例如该研究中听觉皮层的作用；
而自上而下则是指大脑基于已有知识来预测事件的发生，持续不断地预测接下来最可能出现的音乐旋律等。
图5. 音乐通过几个不同的区域和相关网络影响大脑。（a）不同解剖区域与音乐感知的关联概述。（b）音乐预测编码（PCM）模型
讨论与展望
该研究首次将fNIRS技术应用于交响乐团实景，突破了以往实验室研究的静态限制，艺术与科学的结合将音乐研究从主观描述推向计算神经模型。
然而，该研究也发现第一小提琴手因浓密金发导致fNIRS信号衰减40%，并且受限于fNIRS的空间分辨率（2-3 cm），难以精确区分PRG与POG等相邻脑区，暴露出现有设备在多样性群体中的应用局限。后续实验可引入高密度fNIRS排布与个体化头模配准技术，以提升信号精度与脑区定位能力。
此外，未采集音乐家的主观体验数据（如情感状态、疲劳度），未来需通过混合方法（Mixed Methods）实现主客观数据的三角验证。
原文链接
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
研究团队介绍
该研究由跨学科团队合作完成，包括奥斯陆大学医院干预中心及奥斯陆大学心理学系RITMO跨学科研究中心（RITMO Centre, University of Oslo），以及奥斯陆大学物理系和奥斯陆大学医院临床与生物医学工程系，挪威海尔格兰医院神经心理学系的研究人员。
关于维拓启创
维拓启创（北京）信息技术有限公司成立于2006年，是一家专注于脑科学、康复工程、人因工程、心理学、体育科学等领域的科研解决方案供应商。公司与国内外多所大学、研究机构、企业长期保持合作关系，致力于将优质的产品、先进的技术和服务带给各个领域的科研工作者，为用户提供有竞争力的方案和服务，协助用户的科研工作，持续提升使用体验。
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使用功能性近红外光谱（fNIRS）探索交响乐团演奏时，音乐诱发演奏者的脑活动
背景介绍
人们发现音乐能够极大地促进人的生理健康和心理健康，因此音乐疗法逐渐在临床治疗上广泛地被应用。音乐表演不仅是艺术表达，更是复杂的神经活动过程。神经科学家和心理学家们致力探索音乐是如何影响大脑的。
传统神经影像技术如功能磁共振成像（fMRI）受限于实验室环境，仅能捕捉个体静态下的脑活动。而功能性近红外光谱（fNIRS）则不受到个体运动的限制，使自然场景中的神经机制研究成为可能，这让科学家得以在音乐厅中实时记录大脑的信号。
图1. 文章信息
2025年，挪威奥斯陆大学团队联合斯塔万格交响乐团（SSO），在《Sensors》期刊发表研究，该研究通过无线fNIRS设备实时记录了两位小提琴手在七场音乐会中的脑活动，并实现了大脑激活的实时可视化。研究人员还探讨了重复表演对右半球特定脑区的影响。这项创新性的研究推动神经科学与艺术的交融，更为未来音乐疗法、教育及脑机接口技术提供新思路。
研究设计以及数据呈现
研究团队选择SSO乐团中担任不同声部角色的两位小提琴手为对象，在其表演时佩戴无线fNIRS头戴设备（Artinis Brite MKII），在七场公开音乐会中进行持续监测，将双人脑活动同步记录扩展至交响乐团复杂场景（见图2）。每场音乐会演奏16首乐曲。
图2. 实验场景
每个小提琴手佩戴的头帽上均在右半球设置通道（避免光极在左边影响演奏），包含两个2*4通道和两个2*5通道，其中2*5通道里面包含两个短距通道（SSCs），用来在后期的计算时有效的减去由于头皮、颅骨、 脑积液等组织影响的光子能量带来的血氧的浓度变化，提高fNIRS的信噪比。
通道覆盖右半球四个关键感兴趣脑区（见图3）：前中央回（Precentral Gyrus, PRG，负责运动控制）、后中央回（Postcentral Gyrus, POG，与本体感觉相关）、颞上回（Superior Temporal Gyrus, STG，负责听觉处理）及右额下回（right Inferior Frontal Gyrus, rIFG，注意力调控）。借组近红外光吸收原理，实时捕捉氧合血红蛋白（HbO）、脱氧血红蛋白（HbR）及总血红蛋白（HbT）浓度变化，以此来“解读”小提琴手演奏过程中的大脑体验。
两个小提琴手的数据由两台设备分别记录和两台单独的笔记本电脑分别控制。研究人员在笔记本电脑之间设置实验室流媒体层（Lab Streaming Layer，LSL）实现两个设备数据同步采集和事件标签同步。同时，研究人员还利用OBS Studio 让两台设备的数据（两个大脑）能同时呈现（见图2）。
图3. 数据记录场景
数据经OxySoft软件转换导出后，进一步通过Matlab工具包（Homer3、BrAInstorm）进行信号去噪、源定位及统计分析。
研究结果
研究的一大亮点，是成功实现了正在演奏的交响乐团音乐家大脑中的血流动力学变化的实时可视化，这意味着我们能 “亲眼见证” 大脑在音乐演奏中的实时反应。而且，设备和软件在大多数情况下运行良好。
进一步分析发现，右额下回的活动在早期音乐会有较大变化后，似乎都趋向于接近0（见图4）。 右额下回与注意力，运动抑制，意象和社会认知过程有关，作者认为这个观察到的现象值得注意。并且研究人员根据这一现象提出，如果他们假设更新对音乐旋律的预测假设需要注意力，那么 rIFG 活动水平变异性在音乐会期间的下降，意味着随着时间的推移，所需的注意力水平在降低。
图4. 两位小提琴手在不同音乐会中右下额叶回（rIFG）的活动变化情况。(a)右下额叶回（rIFG），由三角部、岛盖部和眶部这三部分构成。分析所有乐曲开头 20 秒的血流动力学变化（b、c），5 首选定较长乐曲开头 20 秒的血流动力学变化（d、e），以及 5 首选定较长乐曲中间 60 秒的血流动力学变化（f、g）研究人员认为，这个结果可能支持了Peter Vuust教授在2022年提出的“音乐的预测编码模型（Predictive Coding of Music, PCM）”（见图5 b）。PCM是一种推断模型，采用贝叶斯统计方法，描述了音乐处理的复杂性，主要通过“自下而上”（bottom-up）和“自上而下”（top-down）的预测来进行。
这里的自下而上指的是从感知中获取信息并进行更新，例如该研究中听觉皮层的作用；
而自上而下则是指大脑基于已有知识来预测事件的发生，持续不断地预测接下来最可能出现的音乐旋律等。
图5. 音乐通过几个不同的区域和相关网络影响大脑。（a）不同解剖区域与音乐感知的关联概述。（b）音乐预测编码（PCM）模型讨论与展望
该研究首次将fNIRS技术应用于交响乐团实景，突破了以往实验室研究的静态限制，艺术与科学的结合将音乐研究从主观描述推向计算神经模型。
然而，该研究也发现第一小提琴手因浓密金发导致fNIRS信号衰减40%，并且受限于fNIRS的空间分辨率（2-3 cm），难以精确区分PRG与POG等相邻脑区，暴露出现有设备在多样性群体中的应用局限。后续实验可引入高密度fNIRS排布与个体化头模配准技术，以提升信号精度与脑区定位能力。
此外，未采集音乐家的主观体验数据（如情感状态、疲劳度），未来需通过混合方法（Mixed Methods）实现主客观数据的三角验证。
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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
研究团队介绍
该研究由跨学科团队合作完成，包括奥斯陆大学医院干预中心及奥斯陆大学心理学系RITMO跨学科研究中心（RITMO Centre, University of Oslo），以及奥斯陆大学物理系和奥斯陆大学医院临床与生物医学工程系，挪威海尔格兰医院神经心理学系的研究人员。
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