身體活動干預(yù)與腦可塑性研究趨勢的文獻(xiàn)計量分析

張崴軻，張文杰，楊 洋

（揚(yáng)州大學(xué)體育學(xué)院，揚(yáng)州 江蘇 225100）

在過去幾十年的研究中， 來自神經(jīng)科學(xué)的諸多證據(jù)揭示了大腦豐富的可塑性， 這是指大腦在適應(yīng)環(huán)境和經(jīng)驗(yàn)不斷變化的過程中大腦在結(jié)構(gòu)和功能上的改變， 即腦可塑性（Brain Plasticity）［1］。 在人類生命全程中大腦都在不斷發(fā)生變化，腦可塑性貫穿我們的終生。 這樣的觀點(diǎn)在近20 年中不斷顛覆著研究者們對大腦發(fā)展的認(rèn)識， 并且基于腦可塑性理論發(fā)展出了諸如認(rèn)知訓(xùn)練、 身體活動等干預(yù)手段幫助我們不斷地訓(xùn)練和改善執(zhí)行功能、注意力和心理狀態(tài)等，通過持續(xù)地干預(yù)促使大腦的結(jié)構(gòu)和功能發(fā)生變化， 以適應(yīng)社會和生活中的挑戰(zhàn)和需求［2］。

身體活動（Physical Activity）被廣泛認(rèn)為是一種能夠有效引起腦可塑性變化的行為干預(yù)方式， 身體活動不僅指體育運(yùn)動，更包含廣義上的各種活動方式，如步行、家務(wù)活動等［3］。這些活動能夠通過促進(jìn)大腦在分子層面：腦源性神經(jīng)營養(yǎng)因子［4］、胰島素樣生長因子-1［5］、神經(jīng)生長因子［6］、成纖維細(xì)胞生長因子-2［7］；細(xì)胞層面：血管新生［8-9］、神經(jīng)發(fā)生［10］；系統(tǒng)層面：灰質(zhì)［11］、白質(zhì)結(jié)構(gòu)［12］及腦網(wǎng)絡(luò)［13-15］，3 個層面的結(jié)構(gòu)和功能發(fā)生變化［16］。 但我們對于身體活動如何影響、什么程度影響腦可塑性變化仍未完全闡明。 因此，我們需要在未來進(jìn)行更多的探索，以提供更加具有靶向性、適應(yīng)性的干預(yù)策略促進(jìn)大腦結(jié)構(gòu)和功能的健康和發(fā)展。

本研究利用CiteSpace 等工具在Web of Science 數(shù)據(jù)庫中檢索研究樣本，進(jìn)行描述性統(tǒng)計和可視化分析。 目標(biāo)是深入研究身體活動干預(yù)與腦可塑性領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和趨勢， 以期推動該領(lǐng)域進(jìn)一步發(fā)展。

1 研究方法

1.1 數(shù)據(jù)選擇

本研究中文獻(xiàn)數(shù)據(jù)來源于美國科學(xué)信息研究所跨學(xué)科綜合學(xué)術(shù)信息庫 （American Institute for Scientific Information）Web of Science 核心期刊合集， 檢索年限為2010 年1 月1 日至2023 年7 月26 日， 檢索策略參照先前研究設(shè)置為：TS =（brain plasticity） AND TS = （physical activity （PA） intervention OR exercise rehabilitation OR exercise therapy OR exercise intervention OR physical activity OR exercise）， 文章類型選擇為“論文（Article）、綜述論文（Review Article）”，語種選擇為“英語（English）”共檢索到2 501 篇文獻(xiàn)，論文1 935 篇和綜述論文566 篇［17］。

1.2 可視化分析方法

在本研究中，我們利用CiteSpace6.2.R4 可視化分析軟件，運(yùn)用知識圖譜的方式對文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行分析。 我們設(shè)定的參數(shù)包括：時間跨度（Time Slicing）從2010—2023 年，每個切片長度（Years Per Slice）設(shè)置為1 年；主題來源（Term Source）按照軟件默認(rèn)的選項(xiàng)；研究焦點(diǎn)主要集中在國家、引用的期刊和關(guān)鍵詞的可視化分析上，因此在節(jié)點(diǎn)類型（Node Types）中，我們分別選擇了國家 （Country）、 機(jī)構(gòu) （Institution）、 作者（Author）、參考文獻(xiàn)（Reference）和關(guān)鍵詞（Keyword）在生成的可視化知識圖譜中。

2 研究結(jié)果

2.1 研究現(xiàn)狀分析

2.1.1 發(fā)文量趨勢分析

通過對領(lǐng)域內(nèi)論文發(fā)表數(shù)量的變化進(jìn)行分析能夠梳理領(lǐng)域研究熱度隨時間的變化。 盡管截止日期至2023 年7 月26日， 沒有完全收錄2023 年發(fā)表的文章。 如圖1 所示根據(jù)2010—2022 年的領(lǐng)域發(fā)文量分析可以發(fā)現(xiàn)身體活動干預(yù)與腦可塑性研究的發(fā)文量整體趨勢為不斷上升，在2010 年文獻(xiàn)數(shù)量超過100 篇，在2022 年文獻(xiàn)數(shù)量達(dá)到220 篇。 領(lǐng)域內(nèi)文獻(xiàn)數(shù)量的快速增長表明研究者們對身體活動干預(yù)與腦可塑性的研究興趣愈發(fā)濃厚和重視。

圖1 2010—2023 年身體活動干預(yù)與腦可塑性研究文獻(xiàn)發(fā)表量

2.1.2 合作網(wǎng)絡(luò)分析

使用CiteSpace 對數(shù)據(jù)集內(nèi)文獻(xiàn)的國家合作網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析， 能夠探討以國家為單位的發(fā)文數(shù)量以及國家之間的合作網(wǎng)絡(luò)關(guān)系［18］。 國家合作網(wǎng)絡(luò)分析如圖2 所示，文獻(xiàn)主要發(fā)表國家分布如表1 所示。 首先，在全世界范圍內(nèi)發(fā)文量最多的國家為美國，文獻(xiàn)數(shù)量多達(dá)774 篇，遠(yuǎn)超下面幾個國家之和，其次是中國（253 篇），德國（185 篇），巴西（166 篇），加拿大（163篇）。 中介中心性用以衡量國家間的合作影響力強(qiáng)弱， 美國（0.45），中國（0.36），德國（0.29）以上3 個國家中介中心性相對較高， 證明這3 個國家所發(fā)表的文獻(xiàn)在該領(lǐng)域世界范圍內(nèi)影響力較大。

表1 發(fā)文頻次排名前十位的國家

圖2 國家合作網(wǎng)絡(luò)和弦圖

其后進(jìn)一步探索了不同機(jī)構(gòu)之間的合作關(guān)系如表2 所示，發(fā)現(xiàn)美國伊利諾伊大學(xué)（0.14）以及加拿大大不列顛哥倫比亞大學(xué)（0.1）中介中心性較高，證明在機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)中具有重要的影響力。 與先前對國家網(wǎng)絡(luò)分析發(fā)現(xiàn)高國家中介中心性，機(jī)構(gòu)中介中心性整體較低， 說明在世界范圍內(nèi)該領(lǐng)域機(jī)構(gòu)之間的合作與交流較少。 總體來說， 在引用頻次前十的機(jī)構(gòu)之中，主要以美國高校為主，包括美國伊利諾伊大學(xué)、美國普林斯頓大學(xué)以及美國加州大學(xué)洛杉磯分校和美國約翰斯·霍普金斯大學(xué)，遠(yuǎn)遠(yuǎn)高出其他國家。 而在國家網(wǎng)絡(luò)分析中展現(xiàn)出高中介中心性的中國與德國則并未展現(xiàn)出明顯的機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)，需要在未來的研究中進(jìn)一步加強(qiáng)合作。

表2 發(fā)文頻次排名前十位的機(jī)構(gòu)

2.1.3 期刊雙圖疊加分析

身體活動干預(yù)與腦可塑性研究是建立在眾多學(xué)科發(fā)展交織之上， 而多學(xué)科融合與交叉是領(lǐng)域進(jìn)一步發(fā)展的基石，因此， 探究涉及學(xué)科之間的引用與施引能夠幫助理解領(lǐng)域后續(xù)的發(fā)展方向［19］。 圖3 以及表3 展示了對樣本文獻(xiàn)數(shù)據(jù)的雙圖疊加情況，通過利用CiteSpace 的雙圖疊加工具，能夠?qū)⒋罅康腤eb of Science 數(shù)據(jù)庫核心來源期刊進(jìn)行聚類劃分和分類命名， 展現(xiàn)了在該領(lǐng)域研究中最重要的幾個研究學(xué)科分列在兩側(cè)［19］。 雙圖疊加分析圖分為施引圖和被引圖，左側(cè)施引圖為施引文獻(xiàn)所在的期刊分布以及學(xué)科類目， 相當(dāng)于身體活動干預(yù)與腦可塑性研究的應(yīng)用研究內(nèi)容， 而右側(cè)被引圖可以認(rèn)為是身體活動干預(yù)與腦可塑性研究的基礎(chǔ)研究內(nèi)容。

表3 身體活動干預(yù)與腦可塑性研究的期刊引用關(guān)系（按引用關(guān)系強(qiáng)度排序）

表4 共被引次數(shù)前十位的文章

圖3 期刊雙圖疊加分析

圖4 高共被引文獻(xiàn)網(wǎng)絡(luò)

雙圖疊加分析能夠揭示身體活動干預(yù)與腦可塑性領(lǐng)域幾乎在所有學(xué)科類別中都有被引用和引用的情況。 通過分析，我們找到了5 條顯著的引證曲線，具體信息如下表所示。 引證曲線1 代表了強(qiáng)度最高的引用關(guān)系，左側(cè)代表分子、生物和免疫學(xué)科，其引用來自分子、生物、遺傳以及心理、教育、社會這2類學(xué)科。 這一曲線分叉清晰地展示了研究領(lǐng)域內(nèi)學(xué)科融合的豐富特點(diǎn)，除了本學(xué)科的心理、教育、社會學(xué)科，也包括了其他重要的學(xué)科來源。 引證曲線2 也同樣展示了這一特點(diǎn)，并且引證曲線3 顯示了與引證曲線1 存在互為引文的學(xué)科類別的有效循環(huán)。 總的來說，通過雙圖疊加分析，我們發(fā)現(xiàn)被引文獻(xiàn)的主要研究基礎(chǔ)是分子、生物、遺傳這一類別，這說明當(dāng)前的研究大多從這一學(xué)科角度出發(fā)， 解釋身體活動干預(yù)影響腦可塑性的分子、生物、遺傳機(jī)制。 并且分子、生物、免疫學(xué)科類別與心理、教育、社會學(xué)科類別形成了有效的互補(bǔ)循環(huán)。

2.1.4 高共被引文獻(xiàn)分析

通過對高共被引文獻(xiàn)進(jìn)行分析能夠挖掘該領(lǐng)域下最具有影響力以及被廣泛認(rèn)可的文章， 了解其在身體活動干預(yù)與腦可塑性研究中的同行認(rèn)可度［20］。 在CiteSpace 中將篩選標(biāo)準(zhǔn)設(shè)置為Top N =50，對高共被引文獻(xiàn)進(jìn)行指數(shù)圖譜分析。 在該圖中一個節(jié)點(diǎn)代表一篇文章， 節(jié)點(diǎn)越大則代表文章共被引的次數(shù)越多；其次，節(jié)點(diǎn)顏色代表文章發(fā)表年代，越淺則代表發(fā)表日期越接近當(dāng)下； 若該節(jié)點(diǎn)外圈為紫色高亮則證明該文章具有高中介中心性， 中介中心性代表文章在身體活動干預(yù)與腦可塑性研究中受到廣泛認(rèn)可。 在圖5 中列舉了部分最高共被引次數(shù)的文獻(xiàn)，Erickson 等人在2011 年所發(fā)表于P NATL ACAD SCI USA 的文章具有最高的共被引頻次 （共被引頻次155 次，中介中心性0.19）［21］，而Maass 等人在2015 年所發(fā)表于MOL PSYCHIATR 的文章具有最高的中介中心性 （共被引頻次41 次，中介中心性0.21）［22］。 在共被引頻次最高的十篇文章中， 有6 篇是通過動物模型或者人體實(shí)驗(yàn)來驗(yàn)證有氧運(yùn)動對于海馬體結(jié)構(gòu)的影響， 并且廣泛集中在2010—2013 年中，最近的2 篇Hayek 在2019 年發(fā)表在J NEUROSCI 的文章［23］以及Choi 在2018 年發(fā)表在Science 的文章［24］則是通過探索腦源性神經(jīng)營養(yǎng)因子在運(yùn)動以及認(rèn)知任務(wù)中的作用。 由此可見隨著時間變化該領(lǐng)域研究趨勢在不斷變遷演進(jìn)。

圖5 高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)

2.2 關(guān)鍵詞分析

2.2.1 關(guān)鍵詞共現(xiàn)及聚類分析

關(guān)鍵詞代表著研究的核心質(zhì)點(diǎn)， 是文獻(xiàn)研究內(nèi)容的關(guān)鍵靶點(diǎn)，也是研究問題的著重點(diǎn)。 通過關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析可以反映研究領(lǐng)域內(nèi)的研究熱點(diǎn)，使用CiteSpace 統(tǒng)計關(guān)鍵詞之間的共現(xiàn)頻次， 將篩選標(biāo)準(zhǔn)設(shè)置為Top N = 50， 對知識圖譜進(jìn)行繪制，突顯高頻共現(xiàn)的關(guān)鍵詞，進(jìn)而分析該領(lǐng)域研究熱點(diǎn)。 具體可見圖5 與表5，圖5 為身體活動干預(yù)與腦可塑性研究的關(guān)鍵詞貢獻(xiàn)網(wǎng)絡(luò)，在該圖中一個節(jié)點(diǎn)代表一篇文章，節(jié)點(diǎn)越大則代表關(guān)鍵詞共現(xiàn)的次數(shù)越多；其次，節(jié)點(diǎn)顏色代表關(guān)鍵詞出現(xiàn)的時間，越淺則代表發(fā)表日期越接近當(dāng)下；若該節(jié)點(diǎn)外圈為紫色高亮則證明該關(guān)鍵詞具有高中介中心性。 通過圖5 可以發(fā)現(xiàn)，Plasticity（可塑性）的節(jié)點(diǎn)最大，出現(xiàn)頻次為670 次，中介中心性為0.14，其次是Synaptic Plasticity（突觸可塑性）節(jié)點(diǎn)，出現(xiàn)頻次為630 次，中介中心性為0.06。 并且Physical Activity（身體活動）、Aerobic Exercise（有氧運(yùn)動）、Memory（記憶）等詞的中介中心性較高。

表5 共現(xiàn)頻次排名前十位的關(guān)鍵詞

表6 身體活動干預(yù)與腦可塑性研究的關(guān)鍵詞聚類

為進(jìn)一步厘清當(dāng)前領(lǐng)域研究現(xiàn)狀并揭示研究趨勢， 對關(guān)鍵詞進(jìn)行聚類分析。 在關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜的基礎(chǔ)上采用LLR（對數(shù)似然率）算法對不同聚類標(biāo)簽進(jìn)行標(biāo)識以確定研究熱點(diǎn)［31］。圖6 中包含了3 個具有代表性的聚類標(biāo)簽，編號越小，則聚類的規(guī)模越大，也就是聚類中包含的關(guān)鍵詞數(shù)量越多。 圖中共形成4 個聚類結(jié)果：#0 Synaptic Plasticity （突觸可塑性）、#1 Rehabilitatior （康復(fù)）、#2 Physical Activity （身體活動） 以及#3 Cognition（認(rèn)知）。 根據(jù)圖6 所示，每一個團(tuán)塊代表著不同的聚類群。 通過Q 值以及S 值來衡量所繪制復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)聚類的結(jié)構(gòu)魯棒性，圖中Q=0.300 4，S=0.695 6，表明所劃分的社團(tuán)結(jié)構(gòu)顯著并且聚類是高效率且可信的。

圖6 關(guān)鍵詞聚類網(wǎng)絡(luò)

根據(jù)上述4 個聚類集群以及各集群的LLR 我們可以對當(dāng)前領(lǐng)域方向分為以下3 類：1、 身體活動干預(yù)引起的腦結(jié)構(gòu)和功能變化 （對海馬體齒狀回結(jié)構(gòu)、 腦源性神經(jīng)營養(yǎng)因子的影響、對執(zhí)行功能、認(rèn)知控制的影響）［31］；2、身體活動干預(yù)作為康復(fù)手段的探索（對神經(jīng)退行性疾病、神經(jīng)發(fā)育障礙疾病以及腦卒中等腦疾病的行為干預(yù)康復(fù)應(yīng)用， 以及聯(lián)合經(jīng)顱磁刺激等非藥物手段干預(yù)效果的探索）［25］；3、身體活動干預(yù)對認(rèn)知障礙群體的認(rèn)知訓(xùn)練（以老年人、輕度認(rèn)知障礙群體為主的高危人群進(jìn)行以輕度身體活動為基礎(chǔ)的認(rèn)知訓(xùn)練）［20］。

2.2.2 關(guān)鍵詞涌現(xiàn)分析

關(guān)鍵詞涌現(xiàn)是指在短時間內(nèi)突然出現(xiàn)或者使用頻率快速增高的關(guān)鍵詞。 在關(guān)鍵詞共現(xiàn)的基礎(chǔ)之上進(jìn)一步進(jìn)行突發(fā)檢測（Burst Detection），能夠揭示當(dāng)前身體活動干預(yù)與腦可塑性領(lǐng)域在不同時間節(jié)點(diǎn)的研究熱點(diǎn)， 體現(xiàn)出研究趨勢風(fēng)向的不斷變化［32］。 本研究借助CiteSpace 對關(guān)鍵詞進(jìn)行突發(fā)檢測，按照分布時段將不同關(guān)鍵詞進(jìn)行排列， 參照先前研究篩選結(jié)果中突發(fā)強(qiáng)度大于7 的關(guān)鍵詞獲得圖7［32］，Strength 代表關(guān)鍵詞突發(fā)強(qiáng)度，紅色線條區(qū)域代表突發(fā)時間年限，深藍(lán)色線條區(qū)域代表關(guān)鍵詞持續(xù)時間。 觀察整個時間段內(nèi)研究趨勢的不斷演進(jìn)，發(fā)展歷程大致分為3 個階段。

圖7 2010—2023 年身體活動干預(yù)與腦可塑性研究突顯詞演變

首先是結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)階段，在2010—2013 年突發(fā)的4 個關(guān)鍵詞中Cortical Plasticity （皮層可塑性）、Neurons （神經(jīng)元）、Rat Hippocampus （大鼠海馬） 最早表現(xiàn)出突發(fā)趨勢。 該階段Erickson 對120 名老年人進(jìn)行有氧運(yùn)動干預(yù)后發(fā)現(xiàn)海馬體積增加， 延緩衰老進(jìn)度；Smith 發(fā)現(xiàn)短時有氧運(yùn)動能夠影響皮質(zhì)可塑［33］。 在這一階段研究中多采用動物模型或者人體實(shí)驗(yàn)證明身體活動干預(yù)對皮層、海馬等區(qū)域的可塑性影響，結(jié)合高共被引文獻(xiàn)分析，在此階段涌現(xiàn)了最多的高共被引文獻(xiàn)，眾多從生理基礎(chǔ)出發(fā)的研究解決了 “身體活動干預(yù)能不能引起腦可塑性變化”的問題［34］。

其次是干預(yù)探索階段，從2014—2016 年突發(fā)的5 個關(guān)鍵詞中的Executive Function（執(zhí)行功能）、Aerobic Fitness（有氧健身）、Randomized Controlled Trial（隨機(jī)對照試驗(yàn)）揭開了對行為干預(yù)形式以及實(shí)驗(yàn)設(shè)計的探索。 在這一階段的研究中，研究熱點(diǎn)逐漸由生理結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)轉(zhuǎn)向?yàn)樾袨楦深A(yù)形式探索， 涌現(xiàn)了以體育運(yùn)動為主的不同干預(yù)形式，從不同強(qiáng)度、周期、持續(xù)時間等角度對身體活動干預(yù)的劑量效應(yīng)進(jìn)行了探索； 進(jìn)一步追求更加嚴(yán)謹(jǐn)實(shí)驗(yàn)設(shè)計以及干預(yù)流程規(guī)范； 并且開始探索身體活動干預(yù)對于執(zhí)行功能等認(rèn)知、行為表現(xiàn)的影響［35-36］。 這一階段的研究不斷豐富， 細(xì)分不同層面的研究問題并通過元分析等方法梳理研究進(jìn)展， 總的來說此階段的研究問題為：“身體活動干預(yù)如何有效地引起腦可塑性積極變化”。

最后是機(jī)制探索階段，從2019—2023 年突發(fā)的6 個關(guān)鍵詞中的Neuroplasticity （神經(jīng)可塑性）、Functional Connectivity（功能連接）、Mechanisms（機(jī)制）凸顯出研究者們的研究興趣已經(jīng)轉(zhuǎn)向?yàn)椤吧眢w活動干預(yù)如何引起腦可塑性變化”，這是一場機(jī)制探索之旅。 從神經(jīng)可塑性以及功能連接2 個關(guān)鍵詞出發(fā)，可以發(fā)現(xiàn)這一階段涌現(xiàn)了眾多的神經(jīng)影像學(xué)研究。 研究者們借助眾多基于血流動力學(xué)的腦成像工具， 如fMRI、EEG、fNIR 等對其腦成像機(jī)制進(jìn)行功能層面的探索，并且嘗試從不同角度去佐證身體活動干預(yù)影響腦可塑性［13-15］。 Mechanisms（機(jī)制）作為整個關(guān)鍵詞突發(fā)檢測中突發(fā)強(qiáng)度最高的詞匯（12.36），從側(cè)面印證了近些年來研究者們對 “身體活動干預(yù)的腦可塑性變化機(jī)制是什么”這一科學(xué)問題的積極探索。

3 研究結(jié)論

本研究通過使用文獻(xiàn)計量分析以及可視化分析的方法，系統(tǒng)梳理了2010 年1 月1 日至2023 年7 月26 日期間內(nèi)收錄至Web of Science 核心文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫中身體活動干預(yù)與腦可塑性領(lǐng)域的研究文獻(xiàn)。 總體結(jié)果如下。 首先，針對身體活動干預(yù)與腦可塑性的研究仍呈現(xiàn)出蓬勃上漲趨勢， 預(yù)計在未來幾年的研究中該領(lǐng)域的文獻(xiàn)數(shù)量會持續(xù)增加； 在該領(lǐng)域的研究中，頭部的國家是美國，并且以美國伊利諾伊大學(xué)為首建立了機(jī)構(gòu)合作網(wǎng)絡(luò)， 在引用頻次最高的十所機(jī)構(gòu)當(dāng)中有6 所位于美國。 第二，該領(lǐng)域主要文獻(xiàn)來自分子、生物、遺傳以及心理、教育、社會這2 類學(xué)科期刊，體現(xiàn)了領(lǐng)域內(nèi)研究學(xué)科融合的特點(diǎn)，并進(jìn)一步形成了相互促進(jìn)的良性循環(huán)；在對高共引文獻(xiàn)探索中發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域不同發(fā)展時期所側(cè)重方向存在不同， 早期研究集中在體育鍛煉與海馬體結(jié)構(gòu)變化， 而近3 年來轉(zhuǎn)向神經(jīng)營養(yǎng)物質(zhì)在認(rèn)知與身體活動中的作用，象征著研究動態(tài)的變遷。第三， 該領(lǐng)域的研究重點(diǎn)主要包括身體活動干預(yù)引起的腦結(jié)構(gòu)和功能變化、 身體活動干預(yù)作為康復(fù)手段的探索以及身體活動干預(yù)對認(rèn)知障礙群體的認(rèn)知訓(xùn)練等方面。 第四，通過對身體活動干預(yù)與腦可塑性研究的關(guān)鍵詞涌現(xiàn)分析發(fā)現(xiàn)研究者們對領(lǐng)域內(nèi)研究趨勢發(fā)生了3 次變遷，所關(guān)注的科學(xué)問題由“身體活動干預(yù)能不能引起腦可塑性變化”進(jìn)而發(fā)展為“身體活動干預(yù)如何有效地引起腦可塑性積極變化”，并且在現(xiàn)今的科學(xué)問題變?yōu)椤吧眢w活動干預(yù)如何引起腦可塑性變化”。

綜上所述， 身體活動干預(yù)與腦可塑性的研究趨勢在不斷演進(jìn)， 當(dāng)前研究熱點(diǎn)隨著腦影像分析技術(shù)的進(jìn)展與成熟已經(jīng)轉(zhuǎn)化為從腦機(jī)制層面揭示身體活動干預(yù)如何引起腦可塑性的積極變化。 通過揭示腦功能、腦結(jié)構(gòu)層面的變化能夠幫助研究者們剖析和理解深層機(jī)制，開展更多研究補(bǔ)充當(dāng)前成果，并推進(jìn)具有靶向性、可持續(xù)性的干預(yù)方案開發(fā)。

4 局限性

本研究借助CiteSpace 系統(tǒng)分析了身體活動干預(yù)與腦可塑性領(lǐng)域內(nèi)的最新研究， 為該領(lǐng)域的研究人員全面了解當(dāng)前研究熱點(diǎn)、研究趨勢，但本研究仍存在局限性。 首先，CiteSpace無法同時對多個數(shù)據(jù)庫的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理， 因此本研究只以Web of Science 核心文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫作為主要文獻(xiàn)來源；其次，在文獻(xiàn)篩查時僅保留了英文文獻(xiàn)，這有可能會遺漏部分以其他語言撰寫的文件資料。 因此，在未來的研究中可以進(jìn)一步考慮豐富多元的數(shù)據(jù)庫和其他語言文獻(xiàn)，堅實(shí)物質(zhì)基礎(chǔ)，以增加研究結(jié)論的可靠性。