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【脑电分析系列】第22篇：EEG情绪识别与脑机接口（BCI）应用案例：机器学习与深度学习的实战

news 2025/9/21 7:52:12

摘要：

欢迎回到脑电分析系列！在前几篇中，我们系统学习了EEG的预处理、特征提取、传统机器学习以及CNN、RNN/LSTM、Transformer和GNN等深度学习模型。现在，是时候将这些理论和技术付诸实践了！本篇博客将聚焦EEG的两个前沿且极具潜力的应用领域：**情绪识别（Emotion Recognition）和脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）**。

我们将深入探讨BCI的基本范式（P300、SSVEP、运动想象），分析EEG情绪识别所面临的挑战，并详细阐述一个完整的EEG系统构建流程。本文将结合机器学习（ML）和深度学习（DL）方法，提供Python代码示例，使用MNE、scikit-learn和PyTorch库，带领你从数据采集到模型部署，一步步构建和理解这些实际应用。内容基于2025年最新研究进展，确保前沿性和实用性，旨在帮助初学者快速入门，并理解如何将复杂理论转化为实际解决方案。

关键词：

脑电分析, EEG, 情绪识别, 脑机接口, BCI, 机器学习, 深度学习, Python, P300, SSVEP, 运动想象, 实时系统, 应用案例

引言：用意念操控与读懂情绪——EEG技术的现实魔力

想象一下，你只需“想”一下，就能控制机械臂移动，或者系统能够根据你的脑波准确识别出你此刻是快乐、悲伤还是焦虑。这听起来像是科幻电影的场景，但在2025年的今天，借助脑电图（EEG）技术，这已成为日益成熟的现实应用——这就是脑机接口（BCI）和情绪识别。

BCI：它搭建了大脑与外部设备之间的直接通信桥梁，让用户无需通过外周神经或肌肉系统，直接利用脑活动来控制计算机、假肢、轮椅等设备。这为残障人士提供了前所未有的自由，也为游戏、智能家居等领域带来了革新。
情绪识别：通过分析EEG信号中蕴含的生理特征，来推断个体的情绪状态。这在心理健康监测、智能人机交互、教育评估、市场分析甚至娱乐产业中都有广泛应用前景。

本篇博客旨在将我们之前学习的EEG基础和ML/DL模型整合起来，通过实际案例和代码，手把手带你构建一个简易的EEG情绪识别或BCI系统。我们将从最基础的概念开始，逐步深入到实际的实现细节和最新的研究进展。

一、 BCI基本范式：用何种“意念”与设备沟通？

脑机接口的核心在于建立可靠的“意念”指令。EEG-BCI通过不同的范式来诱发和捕获可识别的脑电信号。

1.1 P300范式：大脑的“惊喜”反应

P300是一种事件相关电位（ERP），它通常在受试者面对稀有、有意义的刺激（“Oddball”效应）后约300毫秒（±50毫秒）在EEG上出现一个正向波峰。

原理：当用户集中注意力于某个目标，而该目标刺激稀有地出现时，就会诱发更强的P300。
应用：最常见于P300拼写器。一个字符矩阵中的行列会依次闪烁，用户只需注视目标字符。当目标字符所在的行或列闪烁时，用户会产生一个P300波，系统通过检测P300来确定用户选择的字符。
优势：
- 高准确率（通常高于90%）。
- 训练需求低，用户易于上手。
劣势：
- 依赖视觉刺激，可能导致视觉疲劳。
- 信息传输率（ITR）相对较低。
2025年进展：结合深度学习的P300 BCI在提升抗噪声能力和自适应性方面取得了显著进展，尤其在残疾人辅助通信中应用广泛。

1.2 SSVEP范式：闪烁的节奏，大脑的共鸣

稳态视觉诱发电位（SSVEP）是当人眼长时间注视一个以特定频率（通常在6-30Hz）闪烁的光源时，大脑皮层会产生一个与该闪烁频率及其谐波频率同步的电位。

原理：用户通过注视不同频率闪烁的目标（如屏幕上不同频率闪烁的按钮），大脑就会在枕叶区域产生对应频率的SSVEP信号。系统通过分析EEG信号的频谱，检测哪个频率的功率最大，从而判断用户正在注视哪个目标。
应用：高ITR BCI系统，如轮椅控制、光标选择、游戏控制。
优势：
- 高信息传输率（ITR通常可达100 bit/min以上），实时性强。
- 准确率高（可达95%以上）。
劣势：
- 易导致视觉疲劳。
- 对个体差异敏感，部分人SSVEP反应不明显。
2025年进展：结合CNN或Transformer的DL模型能更有效地从EEG中提取SSVEP的频谱特征，大幅提升识别速度和准确率。

1.3 运动想象（MI）范式：无形之思，有形之力

运动想象（Motor Imagery, MI）范式是一种主动（自发）BCI，用户通过想象肢体运动（如想象左手或右手移动，或想象脚踝运动）来产生特定的脑电活动模式，而无需实际进行运动。

原理：想象运动会导致大脑感觉运动皮层特定区域的节律性变化，例如：
- 事件相关去同步化（Event-Related Desynchronization, ERD）：特定频段（如μ波8-13Hz，β波13-30Hz）的能量降低。
- 事件相关同步化（Event-Related Synchronization, ERS）：特定频段的能量升高。
- 想象左手运动可能导致右侧大脑半球的ERD，而想象右手运动则可能导致左侧大脑半球的ERD。
应用：康复训练、假肢控制、游戏。
优势：
- 无需外部刺激，用户体验更自然。
- 主动控制，适应性强。
劣势：
- 需要用户进行较长时间的训练才能掌握稳定想象。
- 个体差异大，部分用户难以产生清晰的MI信号。
- 信息传输率相对较低。
2025年进展：DL模型如LSTM和Transformer在处理MI的连续EEG流和捕捉复杂的时空特征方面表现出色，跨主体准确率已达80-98%，显著提升了MI BCI的可用性。

BCI范式比较表

范式	刺激类型	核心脑信号	优势	劣势	典型准确率	应用示例
P300	视觉	P300 ERP	高准确率，无需训练	视觉疲劳，ITR相对低	90%+	拼写器
SSVEP	视觉	SSVEP	高ITR，实时性强	视觉疲劳，对个体频率敏感	95%+	游戏控制，轮椅
MI	无	ERD/ERS	主动控制，无外部刺激，适用于康复	需训练，个体差异大，ITR相对低	80-98%	假肢控制，康复

二、情绪识别在EEG中的挑战

EEG情绪识别虽然前景广阔，但面临比BCI更复杂的挑战：

噪声与伪影（Noise & Artifacts）：EEG信号极易受到眼动、眨眼、肌电（EMG）、心跳（ECG）、电源线干扰等伪影的影响，这些伪影可能比实际脑信号强数倍，严重降低信号的信噪比（SNR）。
- 挑战：伪影可能与情绪相关的脑信号混淆，导致模型误判。
- 影响：未经处理的噪声可使准确率下降20%以上。
- 解决方案：精细的预处理技术（滤波、ICA、AAR等）。
个体差异（Individual Variability）：不同个体的大脑结构、生理反应和情绪表达方式存在巨大差异。同一种情绪在不同人身上可能表现出不同的EEG模式。
- 挑战：模型难以在未经训练的个体上泛化，跨主体（subject-independent）的准确率通常低于主体内（subject-dependent）准确率，可能降至70%甚至更低。
- 解决方案：迁移学习（Transfer Learning）、领域自适应（Domain Adaptation）、个性化模型训练、预训练基础模型。
情绪的复杂性与动态性：情绪是连续变化的，而非离散的。单一EEG信号难以捕捉情绪的全部维度（如愉悦度Valence、唤醒度Arousal、主导度Dominance）。情绪还具有时变性，其脑电模式在短时间内也可能动态演变。
- 挑战：需要高维特征和能够处理时间序列动态的DL模型（如LSTM、Transformer）。
- 影响：可能导致模型难以区分细微情绪差别。
实时性与计算资源：许多情绪识别应用（如实时人机交互）需要低延迟的实时处理。然而，复杂的深度学习模型可能计算密集。
- 挑战：在资源受限的边缘设备（如可穿戴设备、手机）上部署实时DL模型。
- 解决方案：模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）、轻量级模型架构（如MobileNet的EEG变体、高效Transformer）。
数据稀缺与标注难题：高质量的EEG情绪数据集需要精心设计的实验范式、严格的控制和可靠的情绪诱发与标注（通常通过自评量表或行为观察）。
- 挑战：训练深度学习模型所需的大量标注数据难以获取，容易导致过拟合。
- 解决方案：数据增强（Data Augmentation，如GAN生成合成EEG）、迁移学习、预训练模型。
多模态融合（Multimodal Fusion）：单一EEG模态可能无法提供足够的情绪判别信息。结合其他生理信号（如心率HRV、皮电GSR、眼动EOG）或面部表情、语音等信息可以提升识别准确率。
- 挑战：如何有效地融合异构数据，处理不同模态之间的时间同步和特征级别对齐。

情绪识别挑战总结表

挑战	描述	影响	典型解决方案
噪声	眼动、肌电、环境干扰	准确率下降20%+	滤波，ICA/AAR，深度学习去噪
个体差异	脑模式因人而异	跨主体泛化难，准确率降至70%	迁移学习，领域自适应，预训练模型
实时性	实时应用需低延迟，高计算需求	部署受限，响应慢	轻量级DL模型，模型优化，边缘计算
数据稀缺	高质量标注数据难获取	模型过拟合，性能差	数据增强（GAN），迁移学习，预训练模型
多模态	单一模态信息有限	识别准确率瓶颈	多模态深度学习融合（EEG+EOG+GSR等）

三、实际系统构建流程：从脑波到智能应用

构建一个功能性的EEG情绪识别或BCI系统，通常遵循以下五个核心步骤：

3.1 步骤1：数据采集与预处理

这是系统构建的基础，高质量的预处理是后续成功的关键。

采集：
- 设备：使用专业EEG设备（如Neuroscan、Brain Products）或低成本开源设备（如OpenBCI）。
- 协议：确保采集协议标准化，包括电极放置（10-20系统）、参考电极、接地电极、采样率（通常250Hz以上）。
- 刺激：对于情绪识别，需精心设计情绪诱发范式（图片、视频、音乐）；对于BCI，需根据范式（P300、SSVEP、MI）设计刺激或指导用户想象。
预处理：利用MNE-Python等库进行：
- 滤波：去除基线漂移（高通滤波0.5-1Hz）、工频干扰（陷波滤波50/60Hz）和高频噪声（低通滤波30-45Hz）。
- 重参考：将所有电极信号统一参考到平均参考、耳垂参考或CMS/DRL参考，以抑制共模噪声。
- 分段（Epoching）：根据事件标记将连续EEG信号切割成短时间段（epoch），每个epoch对应一个刺激、一个事件或一次想象。
- 伪影去除：
  - ICA（独立成分分析）：分离出眼动、心电等伪影成分，然后手动或自动移除。
  - AAR（自适应伪影去除）：针对特定伪影进行自适应过滤。
  - 阈值剔除：移除幅度过大的epoch。

Python示例：数据加载与预处理（使用MNE）

Python

import mne
import numpy as np
from mne.datasets import sample
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler# 1. 加载示例数据 (MNE提供的示例数据)
# 假设我们加载的是MEG/sample数据，但我们只关注EEG通道
data_path = sample.data_path()
raw = mne.io.read_raw_fif(data_path / 'MEG' / 'sample' / 'sample_audvis_raw.fif', preload=True, verbose=False)# 挑选EEG通道，通常也会有事件
raw.pick_types(eeg=True, meg=False, stim=True)
raw.set_eeg_reference('average', projection=True) # 设置平均参考# 2. 滤波: 去除直流漂移和高频噪声
raw.filter(l_freq=0.5, h_freq=40.0, fir_design='firwin', verbose=False)
raw.notch_filter(freqs=50, fir_design='firwin', verbose=False) # 假设50Hz工频# 3. ICA去伪影 (这里只做演示，实际需手动检查成分)
ica = mne.preprocessing.ICA(n_components=15, random_state=42, verbose=False) # 减少成分数量以加速
ica.fit(raw)
# 假设手动识别并排除了一些伪影成分，这里我们简单演示移除前3个成分
# ica.exclude = [0, 1, 2] 
# raw = ica.apply(raw, exclude=ica.exclude) # 实际应用时需要根据可视化来选择排除的成分# 4. 分段 (Epoching): 根据事件标记将连续数据切分为试验段
# 假设我们模拟一些事件标签
events = mne.make_fixed_length_events(raw, id=1, duration=2.0) # 每2秒一个epoch
# 假设有3个情绪类别或BCI指令，随机分配标签
event_ids = {'class_0': 100, 'class_1': 101, 'class_2': 102} # 模拟的事件ID
# 为了演示，我们将每个epoch的事件ID映射到一个随机类别
labels = np.random.randint(0, 3, len(events))
# 更新events数组的第三列为随机生成的类别ID
for i in range(len(events)):events[i, 2] = labels[i] + 100 # 将0,1,2映射到100,101,102epochs = mne.Epochs(raw, events, event_id=event_ids, tmin=0, tmax=2.0, preload=True, baseline=(None, 0), verbose=False)
epochs.resample(sfreq=128) # 重采样到128Hz以降低计算量print(f"预处理后epochs形状: {epochs.get_data().shape}") # (n_epochs, n_channels, n_times)
print(f"预处理后标签: {epochs.events[:, -1]}")# 提取标签
y = epochs.events[:, -1] - 100 # 将事件ID转回0,1,2# 数据标准化 (通常在特征提取后进行，但如果直接用DL，可以先对epoch数据标准化)
# scaler = StandardScaler()
# epochs_data_scaled = scaler.fit_transform(epochs.get_data().reshape(-1, epochs.get_data().shape[-1])).reshape(epochs.get_data().shape)
# # 对于每个通道每个时间点进行标准化
# # 或者更简单的，对每个epoch的每个通道进行标准化
# # 或者对整个数据集进行标准化

影响：高质量的预处理可将信噪比提高10-20%，为后续分析打下坚实基础。

3.2 步骤2：特征提取（或DL的自动特征学习）

机器学习（ML）路径：需要手动从预处理后的EEG数据中提取具有判别力的特征。
- 时域特征：均值、方差、峰峰值、过零率、Hjorth参数（活动度、复杂度、LTM）。
- 频域特征：功率谱密度（PSD），在不同频带（delta, theta, alpha, beta, gamma）的平均功率。**差分熵（Differential Entropy, DE）**在情绪识别中被广泛使用，它与PSD在对数域下等价，但在小样本下更稳定。
- 时频域特征：小波变换（Wavelet Transform）、短时傅里叶变换（STFT）的时频图。
- 非线性特征：复杂度（如样本熵、近似熵）、分形维数等。
深度学习（DL）路径：CNN、RNN/LSTM或Transformer等模型能够从原始或轻度预处理的EEG数据中自动学习层次化的、具有判别力的特征，无需手动设计。

Python示例：特征提取（PSD和DE）

Python

from mne.time_frequency import psd_welch, psd_multitaper# 提取PSD特征 (例如在Alpha波段 8-12Hz)
sfreq = epochs.info['sfreq']
psds_welch, freqs_welch = psd_welch(epochs, fmin=8, fmax=12, n_fft=int(sfreq*2), verbose=False)
# psds_welch 形状: (n_epochs, n_channels, n_freq_bins)
# 对每个通道的Alpha波段PSD求平均
alpha_psd_features = psds_welch.mean(axis=2) # 形状: (n_epochs, n_channels)# 提取差分熵 (DE) 特征
# DE通常在特定频带计算，这里我们假设通过psd_welch获得PSD后，可以转换
# DE = 0.5 * log(2 * pi * e * P_f)
# 这里直接使用log(PSD)作为DE的近似或直接用PSD
# DE in specific band: 0.5 * log(2 * pi * e * band_power)
# 简化示例，直接用PSD作为特征，或者在log域进行
de_features = np.log(alpha_psd_features) # 简单示例如此，实际DE计算更复杂print(f"PSD特征形状: {alpha_psd_features.shape}")
print(f"DE特征形状: {de_features.shape}")# 我们将使用de_features和标签y进行ML分类
X_ml = de_features
y_ml = y # 使用之前生成的标签

3.3 步骤3：模型选择与训练

机器学习（ML）模型：适用于特征维度不高、数据集规模适中的情况。
- 支持向量机（SVM）：对小样本、高维数据有良好表现。
- 随机森林（Random Forest）：集成学习方法，鲁棒性好，不易过拟合。
- 线性判别分析（LDA）：经典方法，计算效率高，在BCI中常用。
深度学习（DL）模型：适用于大规模数据、复杂非线性模式的识别，且能自动学习特征。
- CNN：处理时频图、原始EEG的局部时空模式（如EEGNet、DeepConvNet）。
- RNN/LSTM/GRU：处理原始EEG的时间序列动态，捕捉长程依赖。
- Transformer：处理长序列，通过自注意力捕捉全局时空依赖。
- GNN：处理EEG通道间的图结构关系。
- 混合模型：如CNN-LSTM、CNN-Transformer等，结合不同模型的优势。

Python示例：机器学习分类（Random Forest）

Python

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold, cross_val_score
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report, confusion_matrix# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_ml, y_ml, test_size=0.2, random_state=42, stratify=y_ml)# 初始化Random Forest分类器
rf_classifier = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)# 训练模型
rf_classifier.fit(X_train, y_train)# 预测
y_pred_rf = rf_classifier.predict(X_test)# 评估
print("\n--- Random Forest Classifier Evaluation ---")
print(f"Accuracy: {accuracy_score(y_test, y_pred_rf):.4f}")
print("Classification Report:\n", classification_report(y_test, y_pred_rf))
print("Confusion Matrix:\n", confusion_matrix(y_test, y_pred_rf))# 交叉验证评估
cv_scores = cross_val_score(rf_classifier, X_ml, y_ml, cv=StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42))
print(f"Cross-validation Accuracy: {cv_scores.mean():.4f} (+/- {cv_scores.std()*2:.4f})")

Python示例：深度学习分类（简单CNN-LSTM混合模型）

Python

import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset# 将epochs数据转换为适合DL的格式 (batch_size, n_channels, n_times)
X_dl = torch.tensor(epochs.get_data(), dtype=torch.float32)
y_dl = torch.tensor(y, dtype=torch.long)# 划分训练集和测试集
X_train_dl, X_test_dl, y_train_dl, y_test_dl = train_test_split(X_dl, y_dl, test_size=0.2, random_state=42, stratify=y_dl)# 创建PyTorch Dataset和DataLoader
train_dataset = TensorDataset(X_train_dl, y_train_dl)
test_dataset = TensorDataset(X_test_dl, y_test_dl)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=32, shuffle=False)# 定义一个简单的CNN-LSTM混合模型
class CNN_LSTM_EEG(nn.Module):def __init__(self, n_channels, n_times, num_classes):super(CNN_LSTM_EEG, self).__init__()# CNN部分: 提取局部时间特征self.cnn = nn.Sequential(nn.Conv1d(n_channels, 32, kernel_size=5, padding=2),nn.ReLU(),nn.MaxPool1d(kernel_size=2), # 时间维度减半nn.Conv1d(32, 64, kernel_size=5, padding=2),nn.ReLU(),nn.MaxPool1d(kernel_size=2) # 时间维度再减半)# 计算CNN输出的序列长度cnn_output_len = n_times // 4 # LSTM部分: 处理CNN提取的序列特征self.lstm = nn.LSTM(input_size=64, hidden_size=128, num_layers=2, batch_first=True, dropout=0.5)# 全连接分类器self.fc = nn.Linear(128, num_classes)def forward(self, x):# x 形状: (batch_size, n_channels, n_times)# CNN前向传播x = self.cnn(x) # 形状: (batch_size, 64, cnn_output_len)# 将CNN输出转置为LSTM期望的 (batch_size, seq_len, features)x = x.permute(0, 2, 1) # 形状: (batch_size, cnn_output_len, 64)# LSTM前向传播out, _ = self.lstm(x) # out 形状: (batch_size, cnn_output_len, 128)# 取最后一个时间步的输出进行分类out = self.fc(out[:, -1, :]) # 形状: (batch_size, num_classes)return out# 实例化模型
n_channels = X_dl.shape[1]
n_times = X_dl.shape[2]
num_classes = len(np.unique(y_dl.numpy()))
model_dl = CNN_LSTM_EEG(n_channels, n_times, num_classes)# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model_dl.parameters(), lr=0.001)# 训练循环 (简化示例)
num_epochs = 10
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model_dl.to(device)print("\n--- Starting Deep Learning Model Training ---")
for epoch in range(num_epochs):model_dl.train()for batch_X, batch_y in train_loader:batch_X, batch_y = batch_X.to(device), batch_y.to(device)optimizer.zero_grad()outputs = model_dl(batch_X)loss = criterion(outputs, batch_y)loss.backward()optimizer.step()# 在测试集上评估 (每个epoch结束后)model_dl.eval()with torch.no_grad():correct = 0total = 0for batch_X_test, batch_y_test in test_loader:batch_X_test, batch_y_test = batch_X_test.to(device), batch_y_test.to(device)outputs_test = model_dl(batch_X_test)_, predicted = torch.max(outputs_test.data, 1)total += batch_y_test.size(0)correct += (predicted == batch_y_test).sum().item()accuracy = 100 * correct / totalprint(f"Epoch {epoch+1}/{num_epochs}, Loss: {loss.item():.4f}, Test Accuracy: {accuracy:.2f}%")print("--- Deep Learning Model Training Finished ---")

3.4 步骤4：评估与优化

评估指标：
- 准确率（Accuracy）：最直观的指标。
- 精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数（F1-score）：对于类别不平衡的数据更重要。
- 混淆矩阵（Confusion Matrix）：可视化分类结果，帮助分析模型在不同类别上的表现。
- 信息传输率（ITR）：BCI系统特有指标，衡量每分钟能传输多少比特信息。
优化策略：
- 超参数调优：网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等。
- 数据增强：对EEG信号进行翻转、加噪声、时域伸缩等，扩充训练数据。
- 迁移学习/领域自适应：利用预训练模型或在少量目标域数据上进行微调，解决个体差异和数据稀缺问题。
- 集成学习：结合多个模型的预测结果，提高鲁棒性。

3.5 步骤5：部署

实时系统：将训练好的模型集成到实时采集和处理的系统中。
- 硬件：高性能计算单元（GPU）、边缘AI芯片等。
- 软件框架：Flask、TensorFlow Serving、PyTorch Mobile等。
反馈机制：BCI系统通常需要提供即时反馈，告知用户其“意念”是否被正确识别，帮助用户学习和调整。

四、机器学习与深度学习实战案例

4.1 机器学习案例：使用DEAP数据集进行情绪识别

数据集：DEAP（Database for Emotion Analysis using Physiological Signals），包含32名受试者观看音乐视频时的EEG和其他生理信号。每个视频后，受试者对愉悦度（Valence）和唤醒度（Arousal）进行自评。
任务：将EEG信号分类为高/低唤醒度和高/低愉悦度（二分类）。
特征：提取EEG的**差分熵（DE）**作为特征，在不同频带（delta, theta, alpha, beta, gamma）计算。
模型：随机森林（Random Forest）分类器。
性能：个体内的准确率通常可达82-90%。

4.2 深度学习案例：使用BCI Competition IV数据集进行运动想象BCI

数据集：BCI Competition IV 2a或2b数据集，包含多名受试者在想象左右手或脚运动时的EEG信号。
任务：分类用户的运动想象意图（例如，左手 vs. 右手）。
模型：CNN-LSTM混合模型（如上述代码示例）。CNN提取局部时空特征，LSTM处理这些特征的时间序列依赖。
性能：主体内准确率通常可达85-98%，主体间准确率因挑战性而异。

五、最新进展与未来展望（2025年）

2025年的EEG BCI和情绪识别领域，正呈现以下趋势：

Transformer的崛起：如前所述，Transformer模型以其强大的长程依赖捕捉能力，在情绪BCI中取得了高达98%的准确率。其与CNN的混合架构（CNN-Transformer）被认为是解决复杂时空依赖的有效方案。
预训练基础模型（Foundation Models）：在海量EEG数据上预训练的模型（如Neuro-GPT）正在成为主流，它们能够显著提升跨主体泛化能力，解决数据稀缺和个体差异的挑战。
更高效的架构：为了满足实时性和边缘计算的需求，研究人员正开发更轻量级、参数更少的深度学习模型，例如基于Swin Transformer的EEG变体。
多模态融合的深化：将EEG与其他生理信号（如眼动、心率）、行为数据，甚至fMRI、基因数据等进行深度融合，以获取更全面的信息，提升识别的鲁棒性。
解释性AI（XAI）的重视：在临床和安全关键应用中，理解模型“为什么”做出某个决策至关重要。注意力机制的可视化、GNN的图拓扑分析等XAI技术正受到越来越多的关注。
伦理与隐私：随着BCI和情绪识别技术的普及，数据隐私、滥用风险、用户自主权等伦理问题日益凸显，成为未来研究和政策制定必须考虑的关键因素。