近日，临床心理学领域国际权威学术期刊Clinical Psychology Review（影响因子13.7）发表了今年世俱杯赛程时间表/医学院附属精神卫生中心陈安涛课题组有关身体锻炼改善认知障碍老年人认知功能的荟萃分析研究。陈安涛课题组通过网络荟萃分析，首次系统比较了不同身体锻炼方式在认知改善效果与锻炼坚持率方面的相对表现，明确了最适合认知障碍老年人群的运动干预类型。积极应对人口老龄化已成为全社会高度关注的议题。老化过程中认知功能的下降不仅损害老年人的记忆、注意与执行功能，还影响其日常生活能力和心理健康，导致医疗资源需求上升、照护负担加重，降低老年人的生活与生命质量。如何安全、有效且可持续地提升老年人群的认知功能，具有重要的理论意义和迫切的现实需求。作为一种低成本、相对安全的非药物干预手段，身体锻炼在积极应用老龄化中的作用日益受到重视。尽管大量研究已证实其对认知的积极影响，但不同锻炼方式（如有氧、抗阻、身心锻炼等）在认知改善效应与干预依从方面的差异，长期以来缺乏系统比较。本研究纳入了128项随机对照试验（RCT），涵盖12403名60岁及以上的认知障碍老年人，系统评估了四种锻炼类型（有氧、抗阻、身心和多组分）在认知功能改善效果及其坚持率方面的表现（图1）。分析结果表明，所有锻炼方式均能有效改善认知功能，其中身心锻炼在认知改善（SMD = 0.91）和坚持率（OR = 1.31）两方面均表现最优（图2）。相比之下，有氧、抗阻及多组分锻炼虽有一定认知改善效应，但在锻炼坚持率方面相对较弱。图1：主要结局的网络荟萃比较图图2：干预措施在认知功能与坚持率上的二维聚类排序图研究进一步评估了不同锻炼方式在具体认知子域（复杂注意、执行功能、学习与记忆、语言能力和感知-运动功能）、随访期认知功能、以及功能性结局（日常生活能力、身体功能、神经精神症状）等方面的干预效应（图3）。结果显示，身心锻炼在所有次要结局指标中均表现出显著改善，并在各项指标上排名最高。从上述主要和次要结果来看，身心锻炼在认知改善广度、功能性结局效应以及参与者的实际可持续性方面均具有突出优势。这一发现不仅为身体锻炼干预的临床应用提供了循证基础，也提示我们应更深入理解其背后的作用机制与推广条件。图3：次要结局的热力排名图注：图中每行代表一个结局指标，每列对应一种锻炼干预方式。颜色越绿表示干预效果越好，排名越高；颜色越红则表示效果较弱。从整体趋势看，绿色格子越多的干预方式，其在多维度上表现越优越。注释缩写：FGC = 随访期认知功能，CA = 复杂注意，EF = 执行功能，LA = 语言能力，PMF = 感知-运动功能，ADL = 日常生活能力，NS = 神经精神症状，PF = 身体功能。身心锻炼为何在认知效益与干预坚持性方面均表现最优？理论上，这一结果契合“交互决定理论”：行为、认知和环境因素之间存在动态反馈机制。一方面在于其融合了注意调控、动作记忆与身体协调，能够同时激活多种高级认知功能。另一方面，其运动形式温和、安全性高，通常以团体方式开展，提供情绪支持和社交激励，更适合老年人坚持。此外，身心锻炼所包含的复杂序列动作，有助于激活和强化脑内与运动控制、程序性记忆及空间导航相关的神经回路，促进脑结构的可塑性重构，进而实现长期的认知维持与提升。同时，这类锻炼节奏适宜、易于掌握，可帮助老年人逐步形成自主锻炼习惯，从“外部督促”向“自主坚持”转变，确保认知效益在干预结束后仍可持续保持。本研究首次在认知障碍老年人群中系统强调并验证了一个关键视角：干预效果的评估不能仅聚焦于认知改善本身，还必须同时考虑干预方式的坚持性。认知改善是干预的直接目标，而锻炼能否长期持续，才是维持干预成效、实现长效转化的核心保障。只有那些既有效又可持续的干预形式，才能真正实现从短期改善走向中长期认知健康维护，推动干预成果在更广泛人群中落地转化，为认知障碍人群的生活质量提升与公共健康目标实现提供现实路径。综上所述，本研究为身心锻炼在认知障碍老年人群中的推广提供了坚实的循证依据。其认知提升、功能改善、坚持率高与多域干预优势，为临床干预实践和健康政策制定提供了有力支持。未来干预策略应在此基础上，结合数字技术、远程干预与个体化方案设计，提升锻炼的可及性与适配性，推动认知健康干预从“有效”迈向“精准”与“可持续”。本研究得到国家自然科学基金项目（32371105）资助支持。文章信息：Li, G., Teng, G., Zhang, W., Song, T., Li, Y., Wang, Z., & Chen, A. (2025). Comparative effects of different physical exercises on cognitive function and intervention adherence in older adults with cognitive impairment: A systematic review and network meta-analysis. Clinical psychology review, 120, 102604. https://doi.org/10.1016/j.cpr.2025.102604.

2025年6月4日，今年世俱杯赛程时间表联合北京美图实验室与中国科学院声学研究所的最新研究成果“Reward-based Gradient Modulation for Multi-modal Emotion Recognition with LoRA”在IEEE Transactions on Computational Social Systems期刊在线预出版（Early Access）。近年来，随着现实世界中音频、视觉和文本数据等多模态信息量的不断增加，研究如何处理这些不同模态的信息变得至关重要。多模态情感分析在多模态学习领域得到了广泛探索，其主要目的是通过整合音频、视觉和文本模态，提高计算机对人类情感的理解能力。然而，最近的研究表明，在很多情况下具有统一学习目标、优化所有联合训练策略的多模态模型仍然无法充分利用来自所有模态的信息，甚至可能被单模态模型超越，这种现象与通过多模态协同提高模型性能的目标背道而驰，在多模态情感分析领域也存在类似的挑战。图1. RGM-LoRA 框架的整体架构。(a) 是 RGM-LoRA 的整体架构。(b) 是整体架构（a）中基于奖励的梯度调制设计部分。(c) 是 RGM 架构（b）的 Lora-BERT 部分。该框架接受三种模式的数据：音频、文本和视频。音频和视频模式由转换器处理，文本模式由 LoRA-BERT 处理。随后，计算文本音频损失和文本视频损失。最后，在融合三种嵌入后计算 MAE 损失。研究动机多模态情感分析面临两大核心挑战。一方面，音频、视觉、文本模态在联合训练中出现严重收敛失衡；另一方面，由于文本模态采用BERT等预训练模型时，其收敛速度较单模态训练降低，从而导致了语义优势被抑制。另外，传统方法（如惩罚式梯度控制）虽尝试平衡模态性能，但易引发负迁移问题，而全参数微调LLM又面临高计算成本与优化困境。因此，本研究旨在通过动态梯度调控与参数高效微调协同优化，实现多模态训练的平衡性与高效性。研究贡献本研究提出RGM-LoRA框架。首先，设计奖励式梯度调制（RGM），基于验证集准确率差异动态放大滞后模态梯度，在CMU-MOSI和CMU-MOSEI双数据集数据集上使多模态的F1指标得到提升；其次，研究首次验证LoRA在优化层面的有效性，仅微调BERT 少量参数的前提下实现效果的显著提升；最后，引入跨模态对比学习，使文本与音频/视觉特征相似度得以提升，最终为多模态训练提供理论方法、技术工具与工业落地三重价值。图 2. Lora-BERT 设计的细节。它由多个密集层组成，执行矩阵乘法运算。这些层中的权重矩阵都是全秩矩阵。本研究更新查询（Q）和值（V）矩阵，用低秩分解来表示后者。研究创新本研究实现三大理论突破：1）首次提出奖励式梯度调制机制，通过动态放大（而非惩罚）滞后模态梯度，解决传统方法导致的负迁移问题，相比OGM-GE方法在MOSI和MOSEI数据集上的七分类指标达到了最优（SOTA）；2）首次从优化视角验证LoRA的有效性，证明其低秩适配特性可缓解预训练模型在多模态联合训练中的优化抑制；3）构建模态间对比学习范式，通过文本-音频/视觉对比损失函数增强文本模态的主导作用，突破现有方法中文本性能退化瓶颈。结论本文提出了 RGM-LoRA 框架，以解决多模态情感分析中模态不平衡和任务优化困难的难题。所提出的基于奖励的梯度控制方法有效地管理了不同模态的收敛速度，从而实现了平衡。此外，还将 LoRA 纳入了文本编码器 BERT，成功缓解了文本抑制问题。最后，引入了模态对比学习，进一步提高了文本模态的性能，在 CMU-MOSI 和 CMU-MOSEI 数据集上取得了最先进的结果。未来的工作将侧重于纳入其他有用的外部知识，以解决视频和音频模态之间可能存在的不平衡问题，从而进一步提高多模态情感分类的准确性。刘峰助理研究员为该文第一作者兼通讯作者，付子旺与王云龙为刘峰博士实验室中早期成员，本研究得到了行为与心理健康北京市重点实验室的支持。论文链接：https://www.researchgate.net/publication/392421781代码链接：https://github.com/Cross-Innovation-Lab/RGM-LoRA发表日期：2025年6月9日作者：刘峰*、付子旺、王云龙单位：今年世俱杯赛程时间表*、北京美图实验室、中国科学院声学所引用信息：F. Liu, Z. Fu and Y. Wang, \\\"Reward-Based Gradient Modulation for Multimodal Emotion Recognition With LoRA,\\\" in IEEE Transactions on Computational Social Systems, 2025, doi: 10.1109/TCSS.2025.3566373.

近日，今年世俱杯赛程时间表/医学院附属精神卫生中心陈安涛课题组的最新研究成果“Temporal dynamics analysis reveals that concurrent working memory load eliminates the Stroop effect through disrupting stimulus-response mapping”在elife杂志在线发表。该研究从时间动态分析角度发现，言语工作记忆负荷占用分心物加工晚期的刺激-反应映射资源，是导致Stroop效应消失的主要原因，这些发现为理解大脑如何解决冲突加工提供了新视角。有效处理干扰刺激与目标刺激之间的冲突对于顺利执行目标导向的行为至关重要。Stroop颜色-词任务是评估这类认知冲突的典型范式，其操作表现（反应时和/或正确率）在干扰刺激与目标刺激不一致时，较之二者一致时显著下降，这一现象即著名的Stroop干扰效应或Stroop冲突。已有研究发现言语工作记忆负荷可显著减少甚至消除Stroop冲突。根据多重资源负荷理论，认知系统存在有限且领域特异的资源分配机制，当个体需要维持先前呈现的言语工作记忆表征时，用于处理同类型干扰刺激的认知资源将被占用，从而减少干扰刺激造成的冲突。然而，Stroop冲突涉及多个加工过程，如刺激处理、刺激-反应映射和反应输出，已有研究尚未阐明言语工作记忆负荷影响Stroop冲突的具体机制。现有的关于工作记忆与Stroop冲突加工的研究表明，语义工作记忆负荷下Stroop效应消失的现象可能通过两种机制加以解释。一是早期调节，即工作记忆内容的维持与干扰刺激的低级视觉编码之间存在神经资源的竞争，从而阻碍冲突的早期形成。二是晚期调节，即相关和无关刺激的早期处理不受影响，工作记忆负荷主要影响更高级的语义编码与反应映射，以及随后的反应输出阶段。因此，本研究运用高时间分辨率的脑电技术，结合双任务范式（Sternberg工作记忆任务与Stroop任务），对该现象背后的神经机制进行探究。本研究同时收集了被试的行为和脑电数据，综合运用能够反映特定功能意义的事件相关电位 (event-related potential) 分析和时频 (time-frequency) 分析、探究在时间进程上如何对不同的大脑认知加工活动进行动态解码的多元模式分析 (multivariate pattern analysis) 以及能够表征神经响应水平相似程度的表征相似性分析 (representational similarity analyses) 等技术，深入探讨了言语工作记忆负荷消除Stroop效应的动态神经机制。图 时频分析结果研究结果表明，言语工作记忆负荷通过占用分心刺激加工晚期的刺激-反应映射资源，削弱了错误反应的映射，从而抑制反应输出，导致了Stroop冲突的消失。总的来说，本研究从时间动态的视角扩展了现有的工作记忆负荷理论。研究结果为理解冲突加工提供了新的视角，表明个体在早期阶段无法抑制对无关刺激的感知加工，但在加工晚期能够进行调节。重要的是，本研究发现工作记忆是实现这一调节的平台，在冲突加工晚期的刺激-反应映射阶段中存在关键作用，揭示了认知控制两个核心成分之间的密切关系。该论文的第一作者是上海体育大学今年世俱杯赛程时间表硕士研究生李亚芬，陈安涛教授为通讯作者。本研究得到国家自然科学基金项目（32371105）的资助。原文链接：https://elifesciences.org/articles/100918