世界各地的企业正在释放大脑的全部潜能

研究当运动员群体中存在音频刺激时，基于注意力的表现和学习会受到怎样的影响。.

20名USPORT级别的足球运动员（平均年龄20.5岁）完成了18次 NeuroTracker 训练。其中10名运动员在无外部噪音的黑暗房间内完成训练（佩戴降噪耳机）。另外10名运动员在同一房间内完成训练，但会持续暴露于模拟的观众噪音中。.

两组受试者的 NeuroTracker 初始基线值无显著差异。然而，经过18次训练后，噪声组的平均 NeuroTracker 得分为2.07（标准差=0.24）。相比之下，无噪声组的平均得分显著较低，为1.77（标准差=0.32）。尽管已有研究表明噪声会抑制注意力加工，但本研究表明，模拟人群噪声的存在可能增强 NeuroTracker 训练对运动员群体的生态效度。.

为了系统地评估支持 NeuroTracker 作为感知认知训练工具的科学证据，我们将检验 (1) 它是否训练了所声称的认知功能，以及 (2) 训练是否能迁移到其他领域，特别是现实世界的表现。.

NeuroTracker 在训练过的3D-MOT任务本身上持续取得进步（稳健的任务特定学习）。近迁移证据存在，但部分研究结果不一致，或受限于样本量小或方法学缺陷。远迁移证据仅限于少数研究，且结果不一——三项远迁移研究中有两项报告未发现显著效果。现有研究的方法学问题包括缺乏预注册、样本量小、对照组不匹配以及迁移结果报告不一致。作者还指出，3D-MOT背后的认知过程十分复杂，与某些市场宣传并不完全一致。.

评估视觉训练计划（包括 NeuroTracker 中实现的 3D 多目标跟踪 (3D-MOT)）对运动或高水平运动环境中的感知认知表现的影响。.

参与者 NeuroTracker 使用标准 CORE 程序 ，以确定基线动态追踪速度阈值。训练方案包括在更广泛的视觉训练计划中嵌入重复的 3D-MOT 训练。训练前后均对表现进行评估。

基线评估采用 NeuroTracker CORE方案量化追踪阈值。训练后观察到基线追踪表现有所提高，表明重复的3D-MOT训练增强了基本的感知认知追踪能力。然而，由于该研究的初步性质以及其结果向更广泛功能性结果的转化有限，表明虽然3D-MOT能够提高特定任务的表现，但其在现实生活或运动表现方面的更广泛应用仍有待进一步研究。.

评估 NeuroTracker 训练对职业棒球击球在一个赛季中的表现转移效果。.

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来自西武狮队的12名日本职业棒球运动员在5个月的时间里，按照他们各自偏好的时间和频率进行 NeuroTracker 训练，每人最多完成了80次训练。在此期间以及此前4个月，研究人员记录了他们的比赛击球数据：击中好球带区域、击中好球带区域、击中好球带外侧区域、击中好球带外侧区域。.

平均而言，棒球运动员的 NeuroTracker 速度阈值得分提高了约30%，且持续训练并未出现上限效应。快速球击球指标未显示显著变化。然而，非快速球击球指标（例如曲球和滑球）则显示出显著的积极效果。击球成功率提高了12%，而好球带挥棒和好球带外角挥棒分别大幅减少了25.3%和26.5%。好球带外角挥棒也减少了9.6%。.

调查认知训练计划是否可以减少与衰老相关的预期认知能力下降。.

44名60岁及以上的参与者被随机分为实验组（使用 NeuroTracker）和对照组（不使用 NeuroTracker），两组每周进行12次训练。两组均练习记忆术训练技巧。研究期间还进行了前后测评估，包括社会人口学问卷调查、神经心理学评估以及 NeuroTracker 前后测基线数据。.

两组受试者均从记忆训练中获益，但只有接受 NeuroTracker 训练的受试者在注意力、反应时间、视觉处理速度、情景记忆、语义记忆、主观记忆、工作记忆以及社会认知等方面获得了迁移性提升。研究人员得出结论： NeuroTracker 结合记忆训练能够显著提高认知能力，优于单独的记忆训练；并建议对存在和不存在认知障碍的老年人群开展更多研究。.

调查 NeuroTracker 干预是否可以改善主观认知能力下降的老年人的认知能力，并确定是否可以使用 AI 模型来提高训练效果。.

48名年龄在60至90岁之间、有主观认知障碍但其他方面健康的参与者被随机分配到 NeuroTracker 训练组（26人）或对照组（22人）。所有参与者均通过问卷提供了详细的社会人口学信息，并接受了基线神经心理学评估（ NeuroTracker 加州言语学习测验、数字广度测验、D-KEFS连线测验、D-KEFS言语流畅性测验和Stroop测验）。NeuroTracker组进行了为期7周的训练，对照组仅进行了 NeuroTracker 基线评估。两组均在训练后第8周和第11周进行了随访神经心理学评估。研究人员使用机器学习模型分析了人口统计学和评估数据，以检验是否可以预测认知表现和对训练的反应。.

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NeuroTracker 组的得分显著提高约70%，并在第8周的神经心理学评估中表现出广泛而稳健的迁移效果，并在第11周（无需训练）进一步提升。人工智能模型对训练干预的反应进行了高度准确的预测。研究人员提出，此类模型可用于根据个体需求有效地定制 NeuroTracker 程序。.

检验在家进行 NeuroTrackerX 训练是否能提高大学足球运动员的认知能力并调节其大脑活动。.

29名大学男子足球运动员被随机分配到 NeuroTracker 训练组（9周内进行30次居家训练）或对照组，对照组继续进行常规训练。干预前后的评估包括 NeuroTracker 表现（3D-MOT）、2-back和3-back工作记忆任务，以及在执行n-back任务期间的脑电图（Fz）记录。.

仅 NeuroTracker 组 NeuroTracker 训练后，NeuroTracker组的NeuroTracker评分显著提高（p < .001），而对照组则无显著变化。经过约30次训练后，受试者的表现提升至基线水平的128%至130%，证实了居家自学模式的有效性。

观察到2-back任务准确率的显著提高（p = .045） NeuroTracker ，表明在中等负荷下，训练效果能够迁移至工作记忆并提升注意力更新能力。在难度更高的3-back任务中，未观察到显著的提升。两组在后测中的反应速度均有所加快，这可能反映的是练习效应而非训练本身带来的变化。

训练后α波段功率（Fz）显著增加 NeuroTracker （p < .001）。作者将α波功率的增加解释为注意力调节和神经效率（抑制门控）的提升。

本研究的目的是调查为期 4 周的 NeuroTracker 训练对比赛中足球表现指标的影响之间的关系。.

13名NCAA一级联赛足球运动员被分为训练组和对照组。两组均完成了 NeuroTracker 基线测试。训练组随后在4周内完成了10次 NeuroTracker 训练（每次60分钟）。足球表现指标数据来自WyScout，并分析了两场比赛的平均数据以比较训练前后的表现。.

数据分析显示，训练组的传球准确率较对照组有中等程度的提高，训练后提高了8.5%，而对照组仅提高了3.5%。此外， NeuroTracker 训练组在成功传球和短传/中传球方面也观察到一些虽不显著但幅度较小的提升。.

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将几种已知的评估驾驶能力的测试结合起来，提出一种方法，将这些测试结果整合到一个称为“驾驶员安全指数”的单一指数下。.

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115名年龄在18至86岁之间的持证驾驶员被分为两组：64名年轻参与者（平均年龄29岁）和51名老年参与者（平均年龄77岁）。每位参与者均接受三个不同实验阶段的评估。1. 视觉测试：视力测试（V1）、立体视觉测试（V2）和双眼视野测试（V3）。2. 模拟驾驶测试，测试场景分为三种难度级别：高速公路（低）、乡村道路（中）和城市道路（高）。3. NeuroTracker 视觉认知测试。研究分析了模拟驾驶测试中的各项驾驶表现指标与视觉测试、年龄和 NeuroTracker 评分之间的相关性。.

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驾驶表现与视觉测试结果之间的相关性有限。NeuroTracker评分越高，驾驶表现越好； NeuroTracker 评分越低，驾驶表现越差；同时，NeuroTracker评分与事故风险也密切相关。此外， NeuroTracker 评分比年龄更能预测驾驶表现。驾驶能力与 NeuroTracker 评分密切相关。这些发现凸显了视觉认知能力在驾驶能力评估中的重要性。本研究为开发单一、通用的驾驶行为指标奠定了基础。研究作者建议将 NeuroTracker 纳入驾驶执照申请或续期测试的测试项目中。.