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为探究面部表情处理的神经机制，研究人员利用 EEG 数据开展研究，发现共享神经模式等，意义重大。
面部表情是人类交流中极为重要的 “语言”，它能传递情绪、意图等丰富信息。在生活里，我们能轻松分辨他人是开心、难过还是愤怒，可大脑究竟是如何做到的呢？一直以来，科学家们都致力于揭开面部表情处理的神经机制。虽然此前有不少研究涉及这一领域，但仍存在诸多未解之谜。比如，不同观察者在处理面部表情时，大脑的神经模式有多少是共通的？针对不同情绪表情，大脑的神经动态变化有何差异？面部的性别、身份等属性与表情处理的神经过程又有着怎样的联系？这些问题不仅关乎我们对大脑认知功能的理解，也对相关神经疾病的研究意义重大。
为了攻克这些难题，伯恩茅斯大学（Bournemouth University）的研究人员 Madeline Molly Ely 和 Ge′za Gergely Ambrus 开展了一项极具价值的研究，研究成果发表在《Cognitive Neurodynamics》上。
研究人员采用了交叉参与者多变量分类和表征相似性分析等关键技术，对脑电图（EEG）数据进行深入剖析。实验选取了 24 名健康的大学生作为参与者，他们需完成一项明确的面部情绪识别任务，即在看到展示的面部表情后，通过二选一迫选（2AFC）的方式判断表情类型。实验刺激图像来自 KDEF 数据库，包含 8 个人（4 男 4 女）的 32 张照片，展示了快乐、愤怒、悲伤和中性 4 种表情。
研究结果如下：
- 面部身份和性别处理的特点：面部身份和性别相关的神经反应在约 100ms 就开始出现，但这些早期反应受图像属性影响很大。比如，在控制了图像的低水平属性（如最大互相关）和高水平属性（如从神经网络提取的面部特定特征）后，面部身份和性别相关的神经反应明显减弱。这表明早期面部身份和性别处理高度依赖图像本身的特征。
- 面部表情处理的特性：面部表情的神经反应在约 120ms 开始出现，在 160ms 左右达到峰值，且该反应不受视觉图像属性的显著影响。这意味着大脑在处理面部表情时，有一套独立于图像特征的机制。在分析不同情绪表情组合时发现，情绪表情（愤怒、快乐、悲伤）与中性表情的区分在 100 - 200ms 左右就可完成，且同样不受图像属性干扰。
- 情绪表情处理的时间顺序：研究揭示了情绪表情处理的时间顺序，愤怒 - 中性、快乐 - 中性的区分最早开始，约在 100 - 120ms；悲伤 - 中性稍晚，在 125ms 开始；快乐 - 愤怒、快乐 - 悲伤、愤怒 - 悲伤的区分则依次更晚出现。这表明大脑对不同情绪表情的处理存在先后顺序。
- 情绪对其他面部属性处理的影响：研究还发现，愤怒和快乐的面部表情能增强对面部身份和性别的处理。相比悲伤和中性表情，愤怒表情尤其能使大脑对身份和性别信息更敏感，在大脑后部区域表现得更为明显。
研究结论和讨论部分指出，这项研究为面部表情、身份和性别处理的神经机制提供了重要见解。首次证实了面部表情处理存在共享神经模式，意味着大脑在处理这类信息时有共同的神经编码。研究还明确了不同面部属性和表情处理的时间顺序以及相互关系，情绪在面部属性处理中起着重要作用，这凸显了情感信息处理在大脑神经架构中的复杂性和整合性。
这项研究成果不仅加深了我们对正常大脑面部表情处理机制的理解，也为研究自闭症、精神分裂症、社交焦虑症等神经疾病中面部表情处理异常提供了关键线索，有望为相关疾病的诊断和治疗开辟新方向。未来研究可从动态刺激、频带分析、不同任务指令以及情感维度拓展等方面进一步深入探索，不断完善我们对面部表情处理神经机制的认知。
