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**目的。** 在没有预测线索的情况下，大脑是否会在危险事件与非危险事件发生之前对二者加以区分，仍存在争议：已有报道的效应较小，往往难以复现，并且通常来自这样的实验范式——在实验室房间内的黑屏上呈现数百张静态图像。既往报告此类刺激前区分效应的脑电图（EEG）研究，还受到非因果滤波、伪随机序列以及未受控制的时间预期等因素的限制。我们考察了在具有生态效度的情境中，有关不可预测碰撞的判别性神经信息何时开始出现，以及集成于虚拟现实显示设备中的干电极耳机能否对其加以解析。 **方法。** 16名参与者被动观看沉浸式驾驶模拟，同时通过可穿戴多模态耳机记录脑电图和光电容积描记信号。120个试次中的每个试次最终以碰撞或未发生碰撞告终，两种结果由量子随机数生成器以50%的独立概率分配。脑电信号采用最小相位因果滤波器进行滤波，且不进行基线校正。在长度匹配的刺激前与刺激后时间窗内，于时域和时频域分别应用带置换簇校正的质量单变量分层一般线性模型；分类则采用留一被试交叉验证。 **主要结果。** 刺激后出现了两个能够区分实验条件的簇，其中最大的簇在451.6 ms处达到峰值（d = -1.35）；其宽带功率调制在两种归一化方法下均得到复现，并且利用留出的参与者数据进行解码时，准确率最高达到93.8%。在刺激前时间窗内，时域未形成任何簇，分类表现仍处于机会水平（所有p ≥ 0.57）；与此同时，在两种归一化方法以及所有预注册的控制分析中，宽带频谱差异均通过了簇校正（第3.5节）。无论单独使用还是加入分类器，心率均未能区分两种实验条件。 **意义。** 碰撞事件的区分是在刺激呈现后由事件诱发并可被解码的；而在刺激前时间窗内，宽带频谱差异通过了校正，并通过了所有预注册的控制分析。因此，预注册的预期假设仅在时频域中获得支持。该差异的形态表现为持续性偏移，而非发生在起始前的瞬态变化，这对其解释构成了限制，但并未最终确定其含义；鉴于样本量较小且时间窗的选择具有探索性，该结果应被视为有待复现的目标，而非确证性发现。由于数据采集提前结束，所有结果均属于探索性结果。可穿戴干电极系统能够在虚拟现实中的自然istic威胁情境下解析稳健的事件相关反应，而该实验范式已具备开展充足统计效力复现研究的条件。
**目标。** 在没有预测性线索的情况下，大脑是否会在危险事件与非危险事件发生之前对二者加以区分，仍存在争议：已有报道的效应较小，往往难以复现，且多来自这样的实验范式——在实验室房间内的黑色屏幕上呈现数百张静态图像。此前报告此类刺激前区分效应的脑电图（EEG）研究还受到非因果滤波、伪随机序列以及未加控制的时间预期等因素的限制。我们考察了在生态效度较高的情境中，有关不可预测碰撞的判别性神经信息何时出现，以及集成于虚拟现实显示设备中的干电极头戴式设备能否对其进行解析。
**方法。** 16名参与者被动观看沉浸式驾驶模拟场景，同时通过可穿戴多模态头戴式设备记录脑电图和光电容积描记信号。每个试次最终以碰撞或无碰撞结束，二者由量子随机数发生器以50%的独立概率分配。脑电信号采用最小相位因果滤波器进行滤波，未进行基线校正。针对刺激前和刺激后长度匹配的时间窗，在时间域和时频域内应用带有置换簇校正的大规模单变量分层一般线性模型；分类采用留一被试交叉验证。
**主要结果。** 刺激后有两个簇能够区分两种条件，其中最大的簇在451.6 ms处达到峰值（d = -1.35）；其宽带功率调制在两种归一化方法下均得到复现，并且在留出的参与者数据上解码准确率最高达到93.8%。在刺激前时间窗内，时间域未形成任何簇，分类表现保持在机会水平（所有 p ≥ 0.57）；与此同时，在两种归一化方法下，一项宽带频谱差异均通过了簇校正，并且在所有预注册的控制分析中均保持显著（第3.5节）。无论单独使用还是加入分类器，心率均未能区分两种条件。
**意义。** 碰撞事件的区分是在刺激呈现后由事件诱发的，并且可以被解码；而在刺激前时间窗内，一项宽带频谱差异通过了校正，并通过了所有预注册的控制分析。因此，预注册的预期假设仅在时频域中获得支持。该差异的形态表现为持续性的偏移，而非发生在起始之前的瞬时变化，这对其解释构成了一定限制，但尚不足以确定其含义；鉴于样本量较小且分析时间窗的选择具有探索性，该结果应作为有待复现的研究目标，而非确定性发现。由于数据收集提前结束，所有发现均具有探索性。可穿戴干电极系统能够在虚拟现实中的自然化威胁情境下解析稳健的事件相关反应，而该实验范式已具备开展充分统计效力复现研究的条件。
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📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.09.24.754154v1?rss=1
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