人腦是自然界最複雜的系統之一，潛藏其間的人的心理情感和生理狀態，如喜悅、興奮、焦慮、抑鬱、煩躁、恐懼及睡眠深度、疲勞感知程度等，難以得到清晰的把握。
近年來，依託于腦電波的腦功能網路分析法，已被用於研究認識大腦各個區域結構或功能連接，為破譯大腦情感深層機理、探索人的內心世界提供了更多線索，成為目前情感識別及心理疏導的重要科研方向。
情感識別研究成果初露端倪
哈爾濱工業大學儀器科學與工程學院孫金瑋教授和他的博士曹天傲、王啟松等人完成的一項課題“二值情感腦功能網路的全局和節點屬性”，通過研究頭皮電極，從腦功能網路的節點屬性中觀察情感的變化，判斷人的情緒，為人們客觀、準確理解“喜怒哀樂”的心理變化夯實了理論基礎，有望指導開發全新的可穿戴式腦電波情感檢測産品，實時捕捉受試者的真情實感，在人機交互、臨床醫學與潛水、航太等領域具有重要的科研價值和應用前景。
現如今，無論是提升人機交互體驗，診斷治療抑鬱症、精神病及其他心理疾病患者，還是監測、識別、評估普通員工或者航太員、飛行員、士兵等特殊人群的情感狀態、心理原因所致的情緒或行為的異常受到了越來越高的關注。換句話説，心理健康關係著個人的職場生涯及工作的安全。孫金瑋介紹，現實中，有的人善於隱藏自己的情感，表現出偽情緒。少數高智商犯罪分子往往能騙過問詢及測謊儀等傳統手段。不過，雖然語言和面部表情可以掩飾，但腦電波不會“説謊”。這是因為情感的變化始終伴隨著腦電波的變化及腦資訊單元資訊傳遞方式的變化，不同的情感對應不同的腦電波特徵。
通過腦電波可捕捉真情實感
“人類情感常被分解為愉悅度和喚醒度。前者表示個體情緒狀態的正負特性，表現為情感的積極或消極程度；後者顯示個體的神經生理激活水準，體現為精神興奮程度。根據此模型，不同程度的愉悅度和喚醒度疊加生成人類的喜怒哀懼。”曹天傲説，為了理解大腦的資訊處理單元間是如何相互作用的，“人腦連接組學”的概念于2020年被提出，研究腦系統連接的科學則被稱作連接組學。作為醫學影像技術學新名詞，腦連接組學的意思是採用多模態神經影像技術和網路分析方法，描繪活體人腦的結構和功能連接模式的學科。
曹天傲介紹，腦功能是由大腦神經元間相互作用涌現出的複雜模式，具體則是多個腦區在不同的時間—空間尺度上相互連接形成的複雜網路。採集並分析不同腦區空間的腦電信號，研究其時間上的相關性和同步關係，建立不同情緒狀態下的功能腦網路的拓撲結構，現已逐漸發展為情緒識別的重要手段。
實時監測情緒波動現實意義大
孫金瑋團隊選取了常用的二值腦功能網路，分別基於相關性和相位同步性構建腦網路，節點直接選取頭皮電極。他們首先深入觀察了不同情感下的腦網路整體特性，將不同網路構建方法所得結果進行比對，發現不同定義的腦功能網路在全局屬性變化上具有共同的特點；節點屬性分析發現腦功能網路的節點屬性能夠反映情感的變化。具體説來，高愉悅度可增強腦資訊傳輸，促進腦功能的分化和整合；但在情緒較高時，網路整體資訊處理效率有可能變低。研究表明，情感對腦功能網路的影響在阿爾法波段比較突出。
專家評價指出，上述理工醫相結合的科研成果豐富了腦網路分析法，為情緒監測提供了一種客觀有效的評價技術，有助於推動解決複雜模式的認知研究。醫生可以準確判斷抑鬱症患者的愉悅興奮狀態，並制定最佳治療方案。普通員工的情感被獲知後，後續工作方案可以靈活修正，保證效益最大化。而航太員、飛行員、公交車駕駛員等特殊人群的情緒波動如能被實時監測，就能得到及時的心理疏導和調理，使其以更積極穩健的心態完成任務和工作。
