NeuroTracker 可无缝集成到不同的程序中,并适应您企业的独特需求。.
NeuroTracker 提供即用型训练解决方案,只需 10 分钟即可完成设置。您可以利用专家预先制作的、适用于所有用户类型的训练计划,并立即开始从中受益。.
每次只需 6 分钟,即可轻松融入繁忙的日程安排,而不会打乱日常作息。.
通过一个控制面板即可轻松添加、监控和管理多个用户——非常适合医疗保健提供者、教育工作者和绩效组织。.
只需 2-3 小时的分布式培训,即可显著提高认知能力,从而加快投资回报率并改善客户成果。.
几乎任何人都可以使用 NeuroTrackerX进行训练——无论年龄、能力或背景如何。它对不同人群和应用场景都有效。.
可在现场或远程进行培训,可在台式机或平板电脑上进行培训——非常适合混合办公模式、远程医疗或分布式团队。.
利用实时分析追踪个人和团队的进展。通过值得信赖的数据,识别趋势、优化结果并衡量影响。.
我们的云平台专为满足任何规模的团队或组织的安全性和可扩展性而构建。.
根据个人目标、认知基线或职业角色制定个性化计划——从康复到高水平表现。.
NeuroTrackerX 为个人和专业人士提供强大的认知训练工具。但若要大规模地提供持续、可衡量的结果,我们的企业软件则独占鳌头。.
适用人群
仪表板
多用户管理
NeuroTracker 训练
定制课程
定制问卷
训练统计数据
学院认证
支持资源
高级选项
人类66大脑挑战
NeuroTracker 已被成千上万的人使用,其中包括许多知名运动员和名人,他们都对改善大脑功能有着同样的热情。.
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经过 15 年的独立研究, NeuroTracker 已成为神经科学家研究人类表现的领先工具。.
已发表的研究论文
使用 NeuroTracker研究机构
已颁发专利和待审专利
NeuroTracker 和反应时间测量结果揭示了不同补水方式在严重身体疲劳下的有效性。.
探讨不同补水策略对身体疲劳状态下认知能力的影响。.
12名男性耐力训练跑者(平均年龄23岁)被要求在跑步机上以预设最大摄氧量(VO2max)的70%强度跑1小时,随后以90%强度跑至力竭,连续进行四天的测试。每天采用不同的补水方式(不补水、饮用电解质饮料、饮用含低剂量Sustamine的电解质饮料、饮用含高剂量Sustamine的电解质饮料),每15分钟饮用250毫升。在每次一小时跑步测试前后,均进行认知功能(NeuroTracker)和反应测试。.
结果显示,低剂量组的生理反应时间比高剂量组更快。下肢敏捷性分析表明 NeuroTracker 与未补水组相比,低剂量组和高剂量组的表现均可能有所提高。NeuroTracker 结果表明,与仅饮用电解质饮料相比,脱水和低剂量组的表现可能更佳;而与仅饮用电解质饮料相比,高剂量组在多目标追踪方面的表现可能更佳。.

NeuroTracker 学习率在大学男女运动员和非运动员同龄人之间进行了比较,揭示了运动对认知神经发育的益处。.
调查运动对 NeuroTracker测量的认知能力的影响,以及这种影响在年轻男性和女性之间是否有所不同。.
72名年龄在16至22岁之间的个体被分为4组:男性运动员、女性运动员、男性非运动员和女性非运动员。所有组在5周内进行了15次 NeuroTracker 训练(每次约90分钟)。.
所有组别在 NeuroTracker 训练中均表现出显著进步。最初,男性运动员的表现优于女性运动员和非运动员。女性运动员的得分也始终高于男性非运动员,男性运动员的得分也始终高于其他组别。总体而言,参与体育运动与明显的认知优势相关。.

数字运动视觉训练已经从模拟眼部训练发展到沉浸式感知认知和虚拟现实系统,但不同方法的实证支持差异很大。.
对新兴的数字运动视觉训练 (SVT) 技术进行批判性审查,将其分类为连贯的类别,并评估支持性能提升主张的实证证据的强度。.
该综述提出了一种结构化的分类方法,将数字运动视觉训练分为组成技能训练(例如,感知认知和感觉运动工具)和基于自然模拟的方法(例如,频闪和虚拟现实训练),并评估了每种方法的证据。.
3D-MOT 等感知认知系统对运动技能表现出可靠的敏感性,并显示出新兴的(尽管仍在发展中)证据,表明其可以迁移到特定运动的表现指标。.
间歇性视觉遮挡训练可以增强受限条件下的运动敏感性、预判能力和视觉运动控制能力,初步但有证据表明其对运动表现有益。.
眼动追踪研究表明,训练更长时间与任务相关的注视(安静注视)可以显著提高精准运动任务的准确性和一致性。.
虚拟现实平台提供沉浸式、基于场景的训练机会,但相对于其日益普及的应用而言,对持续的现实世界迁移的实证验证仍然有限。.
对互动运动中的感知认知训练范式进行系统性回顾,评估练习设计以及向运动表现结果转化的证据。.
综合研究互动体育环境中感知认知训练的证据,评估训练结构和对运动表现的迁移效果。.
对应用感知认知训练(例如,基于视频的任务、动态注意力任务、MOT范式)的同行评审研究进行系统文献综述,并将结果按迁移水平(近、中、远)进行分类。.
训练项目能够持续提升训练任务的表现(近迁移),但由于缺乏相关研究,关于更广泛表现迁移的证据非常有限。任务特异性、结果指标和研究设计的差异使得结果难以推广。然而,一项 NeuroTracker 研究被认为提供了可靠的证据,证明训练能够远迁移至精英运动员的表现。该综述强调,未来的研究应着重关注确保感知认知训练干预措施能够有效迁移的关键因素。.
NeuroTracker 3D-MOT 训练与平衡和注意力控制的改善有关,在双任务步态和视觉感知测量中也观察到了额外的变化。.
检验使用 3D 多目标跟踪 (3D-MOT) 的视觉空间注意力训练干预是否会影响与职业表现相关的运动表现和子系统指标。.
进行了三项前测/后测研究:
在健康成年人中,干预组在平衡能力(SEBT)方面较对照组表现出更大的改善,同时组内注意力指标(Stroop测试)也有所提高。双任务步态参数在训练后也显示出可测量的变化,但功能性改善不如平衡能力改善那样明显。.
在单例研究中,视觉感知技能、平衡子测试和选定的注意力测量均观察到具有临床意义的改善,步态和会聚能力也出现了非临床意义上的变化。.
研究结果表明,通过 3D-MOT 训练视觉空间注意力可能会影响平衡和注意力子系统,从而影响职业表现,并且有初步证据表明其具有更广泛的功能性影响。.
职业电子竞技选手在 NeuroTracker 中的表现优于业余选手或传统运动员,而业余选手或传统运动员的表现又优于普通人群。.
使用 NeuroTracker比较专业和业余电子竞技选手以及传统运动员的视觉跟踪性能。.
19名职业球员、22名业余球员和18名传统运动员完成了3次 NeuroTracker 测试。第一次测试采用2D(非立体)模式,第二次和第三次测试采用3D(立体)模式。同时收集了他们的经验和比赛时间数据进行分析。.
职业选手在电子竞技上花费的时间明显多于业余选手。皮尔逊相关分析显示,每周电子竞技时长与 NeuroTracker 评分呈正相关。每次测试的平均分均显示,职业选手的 NeuroTracker 表现最高,其次是传统运动员。对以往 NeuroTracker 研究的分析表明,这三组人群的测试得分均高于普通人群。.

与对照组相比,职业橄榄球运动员接受NeuroTracker 预训练后,生理疲劳对认知功能的影响显著降低。.
评估生理疲劳对精英运动员认知功能的抑制作用,并确定感知认知训练是否可以减少此类影响。.
来自法国顶级职业橄榄球联赛(Top 14)的22名橄榄球运动员被分为两组。训练组进行了15次 NeuroTracker 核心训练,而未训练组仅进行了3次核心训练(坐姿),以确定初始基线测量值。随后,所有运动员在以最大心率80%的强度骑动感单车时,均接受了 NeuroTracker 评估。.
对于训练组, NeuroTracker 速度阈值保持在基线值(坐姿测试)的 0.03% 以内。而对于未训练组, NeuroTracker 速度阈值较预测基线值下降了 30%。首先,研究结果表明,即使是经验丰富的专业人士,身体疲劳也会显著降低 NeuroTracker 任务所引发的高级认知功能。其次,研究结果还表明,这种影响可以通过事先进行感知认知训练来减轻,只需 90 分钟的分散式训练即可。.

在多目标跟踪任务中的表现可以预测模拟高度自动驾驶中的接管成功率。.
确定通过多目标跟踪和相关认知任务测量的视觉注意力和执行能力是否与高度自动化驾驶模拟中的接管表现相关。.
参与者完成了一系列认知评估,包括三维多目标追踪(NeuroTracker)、执行功能测试以及其他视觉注意力任务。这些测试结果与参与者在高保真驾驶模拟器中的表现结果相关,该模拟器要求参与者在与风险相关的条件下从自动驾驶系统中接管车辆控制权。.
在模拟自动驾驶场景中,更高的动态跟踪性能和更强的执行功能与更高的接管成功率相关。这些发现表明,通过3D-MOT范式测量的感知认知能力与体育运动以外的实际视觉运动任务相关,包括对安全至关重要的驾驶行为。.
一项为期 4 节课的 NeuroTracker 训练计划(每节课 24 分钟)使高追踪运动和低追踪运动运动员的工作记忆力提高了 35%。.
探讨工作记忆和视觉注意力在不同运动项目中追踪专业技能的作用。.
本研究进行了两项实验。在实验1(仅评估)中,31名经验丰富的男女运动员被分为高追踪运动和低追踪运动两组,例如足球运动员与游泳运动员。他们完成了Jardine和Seiffert 2D MOT任务的3个评估模块(每个模块9次试验),分别使用2个、3个和4个目标,并以慢速、中速和快速三种固定速度呈现。在任务过程中记录了眼动追踪行为。在实验2中,36名参与者(与实验1类似)被分为对照组和实验组。训练前后,两组均完成了相同的2D MOT评估(使用眼动追踪),以及两种类型的n-back工作记忆评估(结合视觉和听觉需求)。实验组完成了4次 NeuroTracker 训练(每次20次试验),训练过程中使用了自适应速度调整,而对照组则没有进行训练。.
在实验1中,眼动追踪数据分析表明,将视线集中于屏幕中心是提高追踪性能的有效策略。高追踪性能的运动项目整体追踪表现更佳。在实验2中,训练组在训练后 NeuroTracker 追踪测试(2D MOT)中的表现。对照组在训练前后的评估中未出现显著变化。.

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我们很荣幸能与一群志同道合、充满创新精神的合作伙伴携手,共同致力于认知能力的提升。他们丰富的专业知识帮助我们以前沿的方式应用这项技术,塑造大脑训练的未来。加入我们,释放您的全部潜能!