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情感腦機接口（affective Brain–Computer Interface, aBCI）正逐漸成為心理健康監(jiān)測、情感人機交互等領域的核心技術之一，并在抑郁癥、自閉癥、阿爾茨海默病等疾病的臨床診療展現(xiàn)出廣闊應用前景。然而，現(xiàn)有研究大多局限于理想化或小規(guī)模實驗條件，對 aBCI 在真實場景下的可靠性缺乏關注。實際應用中，受到環(huán)境噪聲、傳感器狀態(tài)以及受試者異質(zhì)生理狀態(tài)等不利因素的影響，現(xiàn)有aBCI系統(tǒng)往往出現(xiàn)不可預知的系統(tǒng)失效。對于此類隱患，已有研究在警示與評估機制方面存在顯著空白，缺乏能夠?qū)崟r反映系統(tǒng)風險暴露水平的有效手段。這使得用戶無法在關鍵時刻區(qū)分高可信與低可信的系統(tǒng)輸出，易引導用戶在醫(yī)療診斷、心理理療、公共安全監(jiān)控等敏感場景中引發(fā)誤判或延遲干預，造成不可逆后果。這類可信性問題已成為制約aBCI從小規(guī)模驗證邁向產(chǎn)業(yè)化與大規(guī)模臨床部署的關鍵瓶頸。

圖1.所提技術架構

針對該痛點，中國科學院上海高等研究院（以下簡稱“上海高研院”）智能信息中心下一代移動通信網(wǎng)絡團隊提出首個情感腦機接口的可信度估計框架，從而實現(xiàn)情感腦機接口決策風險的全面即時評估，為醫(yī)療專家提供關于系統(tǒng)可信度的決策支持。該框架采取投影算子（Projection Operator）、縮放算子（Scaling Operator）與分類輸出層的深度耦合架構。其中，投影算子對潛在情感特征空間動態(tài)遷移，適應不同受試者間的個體及跨場景分布差異，增強所提框架在復雜應用下的泛化能力與抗噪穩(wěn)健性；縮放算子從全局修正普遍存在的風險估計偏差，并通過優(yōu)化可信度分數(shù)分布結構，對齊預測可信性與系統(tǒng)實際風險之間的深層映射。雙算子協(xié)同作用，實現(xiàn)現(xiàn)實分布偏移語境下的aBCI可信度魯棒估計；理論推導證明所提估計器為最大熵原理下的唯一解，具有信息熵意義下的最優(yōu)一致性與可解釋性。在 SEED 與 SEED-IV 兩個情感 EEG 數(shù)據(jù)集上的評估顯示，所提框架在可信性估計精度、跨個體泛化能力及異常狀態(tài)識別敏感性三個方面均顯著優(yōu)于現(xiàn)有風險評估方法。相關研究成果以 Enhancing the Reliability of Affective Brain-Computer Interfaces by Using Specifically Designed Confidence Estimator 為題，發(fā)表于計算生物學領域期刊IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics。該研究有望構建腦機接口可信度建模與風險控制的基石性理論，推動情感腦機接口由單一性能導向轉變?yōu)榧骖櫩尚判缘木C合導向，并為 aBCI 在疾病診療、心理健康管理及公共安全監(jiān)測等現(xiàn)實應用場景中的安全部署提供堅實技術保障。

圖2.投影算子動態(tài)適配跨個體與跨環(huán)境的分布變化原理示意圖

研究工作由上海高研院牽頭，聯(lián)合了上海大學微電子學院副院長周婷教授團隊協(xié)作完成。論文第一作者為智能信息中心博士研究生王嘉衡，論文通訊作者為智能信息中心胡宏林研究員。本工作得到了國家科技重大專項、國家自然科學基金、上海市經(jīng)濟和信息化委員會專項項目以及上海市“啟明星”人才計劃的資助支持。（王嘉衡、王振宇、徐天衡、李昂、司源、周婷、趙曦、胡宏林）

文章鏈接：https://ieeexplore.ieee.org/document/11106679