灰白质整合情绪解码模型

跨任务实时可解释

整合灰质与白质颅内信号，实现跨任务、可解释、实时的连续情绪状态解码，性能超越已有EEG和iEEG方法。

杨雨潇 · Jiang, Hongjie · Zhoule, Zhu · Guo, Xinxia · 王爽 · 潘纲 · 胡少华 · 朱君明 · 王跃明

Nature Computational Science 2026

参数信息

受试者数量

18

实时解码新个体数

4

技术优势

跨任务泛化

模型在两种情绪诱发任务间保持稳定解码，不局限于单一情境。

实时可用

模型在四名新个体上实现了稳健的实时解码，具备部署潜力。

白质信号增强

整合灰质和白质信号能大幅提升解码性能，白质含额外信息。

揭示共享环路

模型揭示愉悦度与唤醒度共享和偏好的中脑边缘-丘脑-皮层环路，增强可解释性。

应用场景

• 情感脑机接口：直接解码连续情绪状态，提升人机交互的适应性与自然度。
• 情绪障碍闭环治疗：提供实时情绪生物标志物，驱动闭环神经调控治疗情绪障碍。
• 实时神经解码：展示稳健的实时解码流程，可作为在线神经解码的参考实现。
• 可穿戴情绪监测：实时解码流程为可穿戴设备的情绪监测提供核心算法模块。
• 神经信号处理：整合灰白质多模态信号的处理方法，提升特征提取与解码性能。