喜怒哀乐怎样产生？我国科学家通过信息融合识别人脑中的层次情绪区域

主要观点总结

中国科学院自动化研究所神经计算与脑机交互团队研究了情绪背后的大脑工作机制，揭示了促进脑区间相互作用和信息融合的重要性。该研究通过测量人们在经历视听多源情绪刺激时的大脑信号，构建大脑网络并提取出大脑树，最终识别出人脑中的层次情绪区域。这一发现为六种基本情绪（快乐、惊讶、恐惧、悲伤、愤怒、厌恶等）背后的大脑工作机制提供了新见解，相关研究成果已发表于信息融合领域期刊《信息融合》。

关键观点总结

关键观点1: 研究概述

中国科学院自动化研究所神经计算与脑机交互团队深入探索了情绪背后的大脑工作机制，并揭示了脑区间相互作用和信息融合的重要性。

关键观点2: 研究方法

团队通过测量人们在经历视听多源情绪刺激时的大脑信号，构建大脑网络并提取出大脑树，进行理论分析和研究。

关键观点3: 研究成果

研究识别了人脑中的层次情绪区域，为六种基本情绪背后的大脑工作机制提供了新见解。相关研究成果已发表于信息融合领域期刊《信息融合》，相关代码也已开源。

关键观点4: 研究意义

该研究有助于更深入地理解情绪产生和大脑工作机制，为开发相关应用如情绪调控、情感计算等提供了理论基础。

文章预览

我们的情绪是如何产生的？情绪在大脑中又有着怎样的工作机制呢？ 近日，中国科学院自动化研究所神经计算与脑机交互团队通过研究，深入探索了情绪背后的大脑工作机制， 通过促进脑区间相互作用和信息融合，为喜怒哀乐等基本情绪的大脑工作机制提供了新的解释。 图库版权图片，转载使用可能引发版权纠纷 中国科学院自动化研究所研究员何晖光介绍，情绪的大脑工作机制一直是前沿课题，但已有研究中采用的方法通常只对两个脑区之间成对关系进行建模，而忽略了多个脑区之间的相互作用和信息融合。 “我们团队首先测量并收集了人们在经历视听多源情绪刺激时的大脑信号，再使用这些大脑信号构建大脑网络并从中提取出大脑树。”何晖光说，通过对大脑树进行理论分析， 研究最大限度促进了脑区之间的相互作用和信息融合，最终识别 ………………………………