人脑是自然界最复杂的系统之一，潜藏其间的人的心理情感和生理状态，如喜悦、兴奋、焦虑、抑郁、烦躁、恐惧及睡眠深度、疲劳感知程度等，难以得到清晰的把握。

近年来，依托于脑电波的脑功能网络分析法，已被用于研究认识大脑各个区域结构或功能连接，为破译大脑情感深层机理、探索人的内心世界提供了更多线索，成为目前情感识别及心理疏导的重要科研方向。

情感识别研究成果初露端倪

哈尔滨工业大学仪器科学与工程学院孙金玮教授和他的博士曹天傲、王启松等人完成的一项课题“二值情感脑功能网络的全局和节点属性”，通过研究头皮电极，从脑功能网络的节点属性中观察情感的变化，判断人的情绪，为人们客观、准确理解“喜怒哀乐”的心理变化夯实了理论基础，有望指导开发全新的可穿戴式脑电波情感检测产品，实时捕捉受试者的真情实感，在人机交互、临床医学与潜水、航天等领域具有重要的科研价值和应用前景。

现如今，无论是提升人机交互体验，诊断治疗抑郁症、精神病及其他心理疾病患者，还是监测、识别、评估普通员工或者航天员、飞行员、士兵等特殊人群的情感状态、心理原因所致的情绪或行为的异常受到了越来越高的关注。换句话说，心理健康关系着个人的职场生涯及工作的安全。孙金玮介绍，现实中，有的人善于隐藏自己的情感，表现出伪情绪。少数高智商犯罪分子往往能骗过问询及测谎仪等传统手段。不过，虽然语言和面部表情可以掩饰，但脑电波不会“说谎”。这是因为情感的变化始终伴随着脑电波的变化及脑信息单元信息传递方式的变化，不同的情感对应不同的脑电波特征。

通过脑电波可捕捉真情实感

“人类情感常被分解为愉悦度和唤醒度。前者表示个体情绪状态的正负特性，表现为情感的积极或消极程度；后者显示个体的神经生理激活水平，体现为精神兴奋程度。根据此模型，不同程度的愉悦度和唤醒度叠加生成人类的喜怒哀惧。”曹天傲说，为了理解大脑的信息处理单元间是如何相互作用的，“人脑连接组学”的概念于2020年被提出，研究脑系统连接的科学则被称作连接组学。作为医学影像技术学新名词，脑连接组学的意思是采用多模态神经影像技术和网络分析方法，描绘活体人脑的结构和功能连接模式的学科。

曹天傲介绍，脑功能是由大脑神经元间相互作用涌现出的复杂模式，具体则是多个脑区在不同的时间—空间尺度上相互连接形成的复杂网络。采集并分析不同脑区空间的脑电信号，研究其时间上的相关性和同步关系，建立不同情绪状态下的功能脑网络的拓扑结构，现已逐渐发展为情绪识别的重要手段。

实时监测情绪波动现实意义大

孙金玮团队选取了常用的二值脑功能网络，分别基于相关性和相位同步性构建脑网络，节点直接选取头皮电极。他们首先深入观察了不同情感下的脑网络整体特性，将不同网络构建方法所得结果进行比对，发现不同定义的脑功能网络在全局属性变化上具有共同的特点；节点属性分析发现脑功能网络的节点属性能够反映情感的变化。具体说来，高愉悦度可增强脑信息传输，促进脑功能的分化和整合；但在情绪较高时，网络整体信息处理效率有可能变低。研究表明，情感对脑功能网络的影响在阿尔法波段比较突出。

专家评价指出，上述理工医相结合的科研成果丰富了脑网络分析法，为情绪监测提供了一种客观有效的评价技术，有助于推动解决复杂模式的认知研究。医生可以准确判断抑郁症患者的愉悦兴奋状态，并制定最佳治疗方案。普通员工的情感被获知后，后续工作方案可以灵活修正，保证效益最大化。而航天员、飞行员、公交车驾驶员等特殊人群的情绪波动如能被实时监测，就能得到及时的心理疏导和调理，使其以更积极稳健的心态完成任务和工作。