利用自然虚拟现实技术测量儿童抑制控制的神经发育特征：一项结合CAVE-fNIRS的多模态研究

本研究针对传统计算机化评估缺乏生态效度的问题，开发了基于洞穴自动虚拟环境(CAVE)和移动式功能近红外光谱(fNIRS)的自然范式，用于测量3-7岁儿童的抑制控制能力。研究验证了该范式在成人和儿童群体中的可行性，发现CAVE任务能有效激活左侧额下回，为研究自然行为下的神经机制开辟了新途径。

　　

在儿童认知发展研究中，如何准确评估执行功能一直是个重要挑战。传统计算机化的抑制控制(Go/No-Go)任务虽然被广泛使用，但这些静态、去情境化的评估往往难以反映真实世界中的认知过程。特别是对于3-7岁的幼儿群体，现有方法不仅缺乏年龄适宜性，更无法在自然行为状态下捕捉其神经活动特征。这种生态效度的缺失严重限制了我们理解抑制控制这一核心执行功能的发展轨迹，而该功能与注意力缺陷多动障碍(ADHD)等多种神经发育疾病密切相关。

针对这一研究空白，伦敦大学伯贝克学院脑与认知发展中心的研究团队创新性地将洞穴自动虚拟环境(CAVE)与移动式功能近红外光谱(fNIRS)技术相结合，开发了首个适用于幼儿的自然化抑制控制评估范式。这项发表在《Scientific Reports》的研究通过对比24名成人(平均年龄30.38岁)和36名儿童(平均年龄4.44岁)在传统计算机任务和CAVE虚拟环境中的表现，系统验证了新范式的心理测量特性和神经相关性。关键技术包括：1)基于CAVE的沉浸式虚拟现实系统，配备3D打印的儿童适配眼镜和动作捕捉手套；2)无线fNIRS系统记录双侧背外侧前额叶皮层活动；3)短通道校正技术提高信号定位准确性；4)标准化与自然化Go/No-Go任务的直接对比设计。

在行为结果方面，研究通过"任务内比较"发现，成人和儿童在CAVE和计算机任务中都显示出混合块(含No-Go试次)比纯Go块更高的错误率，符合经典抑制控制任务特征。值得注意的是，"跨任务比较"揭示儿童在CAVE任务中的错误率(混合块38%)显著高于计算机任务(14%)，而成人仅在Go块表现出这种差异。反应时分析显示成人CAVE任务反应(1.09秒)显著慢于计算机任务(0.70秒)，儿童则无此差异。年龄效应分析表明，虽然未通过多重校正，但儿童错误率与年龄呈负相关趋势，反映了抑制控制的发育轨迹。

在心理测量特性方面，研究发现CAVE任务与传统计算机任务的行为指标无显著相关，但与成人自我报告的计划/组织能力存在中等相关(rho=0.56)。用户接受度数据显示，97.5%的儿童能够完成实验，且虚拟现实诱发症状轻微，证实了多模态设置的可行性。

最具突破性的发现来自fNIRS数据。在"混合>Go对比"分析中，儿童在CAVE任务中显示出左侧额下回(IFG)的显著激活(通道9，FDR校正后p<0.05)，而计算机任务未发现通过校正的激活区域。回归模型进一步表明，CAVE任务中更高的错误率与增强的神经活动相关(β=0.0001574,p<0.001)，这种关联在计算机任务中未出现。成人组虽然在前额叶区域观察到激活趋势，但均未通过多重比较校正。

这些结果共同表明，CAVE-fNIRS多模态范式成功捕捉到了自然环境下抑制控制的神经机制，特别是揭示了左侧IFG在幼儿反应抑制中的关键作用。该研究的重要意义在于：1)首次实现了幼儿自然行为状态下的抑制控制神经成像；2)证实沉浸式环境能更有效激发前额叶调控网络；3)为发展认知神经科学提供了新的方法学范式；4)为未来临床评估(如ADHD)开辟了可能性。研究也存在一些局限，如样本量对检测年龄效应的统计力度不足，以及未控制技术熟悉度的影响。未来研究可扩展至临床群体，并探索头戴式显示器(HMD)的适用性，以提升方法的可及性。这项创新性工作为理解执行功能的神经发育提供了重要新工具，标志着生态神经科学研究的重要进展。