面向多模态情绪识别的 EEG 功能连接模式研究
基于摘要分析。研究针对情感 BCI 中情绪相关脑功能连接尚未充分刻画的问题，提出情绪相关关键子网络选择算法，并将 EEG 功能连接特征与眼动或生理信号融合，用于多模态情绪识别。其核心贡献是从单通道特征转向脑网络表征，同时探索减少 EEG 通道数量的可行性。 技术上，论文考察了三类 EEG 功能连接网络特征：强度、聚类系数和特征向量中心性，并在 SEED、SEED-V 和 DEAP 三个公开情绪 EEG 数据集上评估其判别能力。作者报告，强度特征表现最佳，优于基于单通道分析的 differential entropy 特征；作者还报告厌恶、恐惧、悲伤、快乐和中性五种情绪呈现不同的功能连接模式。摘要未提供连接估计方法、关键子网络选择准则及各单模态对照的具体分数，相关机制与效果幅度尚未验证。 多模态模型采用 deep canonical correlation analysis，结合 EEG 功能连接特征与眼动或生理信号特征。作者报告的分类 Accuracy 在 SEED 上为 95.08/6.42%，在 SEED-V 上为 84.51/5.11%，在 DEAP 的 arousal 和 valence 任务上分别为 85.34/2.90% 与 86.61/3.76%。上述数值保留摘要中的斜杠写法；摘要未说明斜杠两侧的统计含义，也未明确被试内、跨被试或跨会话协议及数据划分，因此不能据此进行跨协议比较。作者将结果解释为 EEG 连接特征与眼动数据具有互补表征能力。 作者另报告，在多模态情绪识别中，18 通道构建的脑网络与 62 通道网络性能相近，并认为减少通道有利于实际 BCI 设置。这是值得核对的部署线索，不等于已完成真实场景验证。复现需核对通道选择方式、连接矩阵构建与预处理、多模态时间对齐、训练及测试划分，以及通道缩减的具体性能差异；实验协议、消融及统计信息尚未验证。
阅读价值：值得阅读的是情绪相关关键子网络选择与 EEG 功能连接特征的多模态融合机制，以及作者报告的 18 通道与 62 通道网络性能相近现象，但其评估协议与实际部署适用性尚未验证。