情感计算在脑机接口（BCI）中的“情感神经解码可解释性”提升策略？ 热门官方

回答：神经解码可解释性指明确“哪些神经信号特征（如EEG的θ波功率、fMRI的前额叶激活）导致了某情感识别结果”。提升策略：① 神经特征归因：用SHAP值或梯度类方法（如Grad-CAM）定位对情感分类贡献最大的神经特征（如“θ波功率>0.6是‘愉悦’的核心特征”）；② 神经-情感映射可视化：生成“神经活动热力图”（如fMRI显示前额叶皮层在“喜悦”时激活最强）与“情感决策树”，直观展示神经特征到情感的映射逻辑；③ 反事实神经干预：通过刺激特定神经区域（如用tDCS刺激前额叶）观察情感解码结果的变化，验证神经特征的因果作用。MIT实验显示，可解释性提升后，研究人员对神经解码结果的信任度从55%升至88%，模型调试效率提升70%。