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背景：旨在表征冥想神经特征的脑电图（EEG）研究通常依赖于与被动静息状态的对比，或基于练习经验对冥想者进行组间比较。然而，这些方法很少纳入主动控制状态，也鲜少检验所识别定量脑电特征的信度与稳健性。因此，所提出的冥想状态神经生理标志物的有效性仍不确定。本研究通过采用基于信度信息的、多时段被试内设计，针对来自梵天大学王瑜伽传统的有经验冥想者，表征其独特的状态依赖性脑电动力学，以弥补上述局限。 方法：30名长期冥想者在两天内接受了重复脑电记录，每天包括两次冥想会话。每个冥想区段前后均设置静息期，两次会话之间插入一项认知任务，以减少延续效应。我们量化了宽频频谱功率、非周期性斜率与截距，以及非线性动力学指标，包括去趋势波动分析（DFA）、Higuchi分形维数和排列熵（PE），并在冥想、静息和任务条件下进行比较。 结果：与静息状态和任务状态相比，冥想与θ-α频段功率增加、非周期性截距升高以及非线性指标（DFA、Higuchi、PE）的系统性调节相关。此外，进一步识别出的冥想核心特征表现出较高的跨会话重测信度、较强的个体间一致性、在引导式与静默冥想状态下的稳定性，且不受冥想年限的调节。 结论：本研究框架识别出一种可重复的冥想神经动力学核心，其区别于被动和主动控制状态，并涵盖长期冥想者脑电的频谱、非周期性及非线性多个领域。这些发现提升了冥想特异性神经标志物的构念效度与测量信度。
冥想的神经动力学核心：一项基于可靠性的 EEG 研究中对冥想、静息与任务状态的区分 | bioRxiv
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冥想的神经动力学核心：一项基于可靠性的 EEG 研究中对冥想、静息与任务状态的区分
Praerna Chowdhury， Ramajayam Govindaraj， Arun Sasidharan， Apar A Saoji， Ravindra P N， Bindu M Kutty
doi： https://doi.org/10.64898/2026.05.27.728082
Praerna Chowdhury 1 国家精神卫生与神经科学研究所； 在 Google Scholar 上查找该作者 在 PubMed 上查找该作者 在持有人为作者/资助方，其已授权 bioRxiv 永久展示该预印本。 保留所有权利。未经许可不得再利用。
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发表于 2026 年 5 月 30 日。
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《冥想的神经动力学核心：一项基于可靠性的 EEG 研究中对冥想、静息与任务状态的区分》 Praerna Chowdhury， Ramajayam Govindaraj， Arun Sasidharan， Apar A Saoji， Ravindra P N， Bindu M Kutty bioRxiv 2026.05.27.728082； doi： https://doi.org/10.64898/2026.05.27.728082
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📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.05.27.728082v1?rss=1
🏷️ 冥想 脑电图 神经动力学 重测信度 非线性分析