基于脑功能网络的情绪认知

项目围绕音乐诱发的脑电情感认知展开研究，构建融合音乐、情绪及脑电的一体化数据集，解决现有数据集在情绪素材质量、被试多样性等方面的问题。通过多源域信息解耦、图表示提取与正交净化等方法，提升跨个体场景下情感模型的泛化性，创新性提出邻接性可解释图神经网络，增强模型构建过程中的可解释性，探究脑区交互机制。项目创新点在于一体化数据集、个体适应性方法及可解释模型，成果有望应用于心理健康、人机交互等领域，具有重要科研价值与产业化前景。