近年来，全球的神经疾病和精神疾病的发病率逐年攀升，给人类的健康带来巨大挑战。尤其是抑郁症为代表的情感障碍疾病已成为全社会关注的焦点。世界卫生组织指出，全球有超过2.64亿的抑郁症患者。在今年的全国脑机接口大会上，提出了脑机接口十大核心科学问题，其中之一就是“如何基于脑机接口实现情感障碍疾病的有效治疗”。
情绪，是一系列主观认知经验的高度概括。人们在日常生活和交流中，通常通过面部表情、语音对话、肢体语言等外部行为信号表达和识别情绪。但情绪障碍患者通常无法感知、识别、表述自己和他人的情绪。从认知神经科学角度来看，情绪属于经典认知的一种。在医学领域，情绪识别在精神疾病的诊断和治疗中具有重要意义，例如识别抑郁症、焦虑症等情绪障碍的症状，以便提供更有效的治疗。
脑电信号，是由大脑神经元自发性、节律性运动而产生的电位，它的节律性变化可以与不同的情绪状态相关联。并且在脑电(electroencephalogram, EEG)、心电(electrocardiogram, ECG)、肌电(electromyography, EMG)和皮肤温度(skin temperature, SKT)等生理信号中,使用脑电识别情绪具有操作简单、成本低、效果好的优势,近年来得到了广泛关注[1]。脑电是记录头皮电位变化的信号，在一定程度上反映大脑皮层的活动。研究表明不同脑区参与不同的感知和认知活动因此基于脑电信号的情绪识别研究可以帮助我们更准确地理解情绪状态，从而提高情绪的识别准确率，更好地运用于实际；并且在研究过程中，可以找到不同情绪所对应的不同关键频段和脑区，为脑电信号在情绪识别领域的应用提供生理基础。
情绪识别，需要先对先对情绪状态进行量化和建模，虽然对情绪的研究已经有很长的历史，但对于情绪的作用机制，仍没有统一的认识。目前，研究人员广泛使用的情绪量化模型主要有离散模型和维度模型两种。在离散模型中, 情绪空间由离散而有限的基本情绪构成, 例如Ekman和Friesen提出的六种基本情绪——高兴(happiness)、悲伤(sadness)、惊讶(surprise)、 恐惧(fear)、愤怒(anger)和厌恶(disgust), 其他情绪都可以由基本情绪组合而成[2]。目前广泛使用的情绪量化维度模型是Russell提出的效价-唤醒(valence-arousal, VA)维度模型[3]。VA模型基于认知评价，将情绪空间划分为效价-唤醒两个维度。效价维度用于评估积极和消极的情绪，唤醒维度反映情绪的强烈程度。维度模型可将离散情绪映射至坐标空间。
人脑的脑电信号根据生理状态可以划分为五个频带：
δ（delta）频段( 1～4 Hz)：与无意识的状态有关, 在婴幼儿的脑电波中比较常见，也常出现于成年人深度无梦的睡眠状态下。通常出现在额叶、颞叶和枕部等区域。
θ（theta）频段( 4～8 Hz)：常出现在放松状态，例如有梦境的睡眠或浅度睡眠、困倦, 也与焦虑的感觉有关。通常在海马和前额叶皮层等区域检测到。
α（alpha）频段( 8～13 Hz) ：多出现于较为放松的有意识状态，代表大脑不工作时的基本节律。额叶上 α 波的不对称性可反映情绪的不同效价，也通常在顶叶和后枕叶区域被检测到。
β（beta）频段( 13～30 Hz)：是人们在清醒中最常见的高频波，与活跃的意识状态例如注意力集中的活动有关，也与视觉自我诱导的积极和消极情绪有关。在额叶区域较为显著，可反映情绪的效价。
γ（gamma）频段( 36～44 Hz)：与大脑的过度活跃现象、特定的认知或运动有关。常出现在病理状况，例如癫痫，或者受到了外部刺激的状态下。gamma波检测通常涉及到多个脑区。
人在产生不同情绪时，脑电上会有什么表征？
脑电信号的5个频段与人的各项生理及心理活动有着密切的关系。因此，在提取脑电频域特征时，很多研究人员会先将脑电信号映射到这5个频段上，再分别提取出各个频段对应的频域特征。α波出现于清醒而不工作的大脑，当你闭上眼睛静静地坐着，不想事情，大脑就会产生α波。这时如果你睁开眼或者想动一下身体，α波就会消失，转而出现β和γ波。如果从静息不动到犯困打盹，脑电波会逐渐变慢，α波减少而θ波逐渐加强。
有研究人员发现额叶对情绪的产生和消退有关，且这种关联是不对称的，趋近相关的情绪在左–背外侧前额叶区域得到表征，如喜悦、幸福等积极情绪，而回避相关的情绪则受到右–背外侧前额叶控制，如恐惧、厌恶等消极情绪。在研究抑郁症和焦虑症时，实验表明积极和消极的情绪的特征主要集中在右侧枕叶和顶叶的α频段、顶叶和颞叶的β频段、左侧额叶和右侧颞叶的γ频段。中性情绪和消极情绪在β和γ波段有相似的振荡模式, 但其在α波段的振荡能量更高。且在β和γ频段，侧颞叶区域对于正面情绪的激活比负面情绪的激活更多。非中性情绪与中性情绪相比, θ波段在整个右侧脑区都更加显著[1、4、5] 。
情绪调控的应用
情绪脑机接口除了对人的情绪进行识别（emotion recognition），还可以在情绪识别的基础上对人的情绪进行调控（emotion recognition and regulation）。目前，国内外对情绪脑机接口的研究大多属于情绪识别脑机接口，从系统的角度来看，情绪识别脑机接口的结构是一个开环系统。而情绪调控脑机接口由两部分构成，一是情绪解码系统，二是情绪解码后对大脑施加刺激的情绪调控系统。情绪调控脑机接口是一个闭环系统，这方面的研究刚刚起步，尚处于萌芽阶段。比如在处理情感障碍疾病时，我们期望借助脑机接口来评估患者的抑郁状态，并在合适的时刻对特定脑区进行刺激，进行神经调控。
侵入式脑机接口与情绪调控的未来发展方向
目前的临床研究上广泛使用头皮脑电（scalp electroencephalogram, sEEG）来实现神经信号采集，其优点是佩戴方便，适合日常研究。但与头皮脑电只能够采集到皮层脑电信号（EcoG）不同，基于深脑刺激（deep brain stimulation,DBS）的侵入性的颅内脑电（intracranial electroencephalogram，iEEG）可以采集到局部场电位信号（LFP），采样率更高，这种手术需要在头骨上开窗，将电极植入大脑相应脑区 。
除以上两种电极外，目前市场上还有一种新型高通量神经电极，如阶梯医疗StairMed的超柔性微纳电极。其电极通道数量达到128个，空间采样密度可达1024通道/mm³，可以采集到动作电信号（spike），即可以采集到单个神经元层面的高频脉冲电信号，这对于解读大脑中与情绪相关的神经回路至关重要。如果说局部场电位信号采集的是一整个篮球场发出的声音，那么神经元spike信号则是球场上每个人所发出的声音。采集的信号精度、信噪比和数据量完全不在一个水平。研究人员可以通过高通量神经电极，同时监测大量神经元的活动，精确地定位并调整特定脑区的活动，研究不同脑区之间的相互作用，从而深入研究情绪调控、认知功能和行为表现之间的关系，为情绪调控研究提供更多的洞察和发现。
总之，高通量神经电极的出现为情绪调控研究提供了前所未有的机会，它不仅可以帮助深化对情绪调控的理解，还可以为神经疾病治疗和大脑科学研究带来革命性的变革，在医学、教育和军事等方面都具有切实的研究需求和广阔的应用前景。