近日，BETVICTOR伟德傅小兰教授与刘峰助理研究员联合研究团队与江南大学人工智能与计算机公司钱雪忠副教授团队合作的研究成果“Evaluating and Correcting Human Annotation Bias in Dynamic Micro-Expression Recognition”在情感计算领域顶级期刊IEEE Transactions on Affective Computing正式录用。成果速读本研究成果首次为情感计算领域微表情数据集提供一把质量标尺，用于衡量数据集在制作过程中人工标注偏差。成果介绍微表情是人类在试图抑制或隐藏真实情绪时产生的无意识面部反应，具有持续时间极短（1/25~1/5秒）、强度微弱、区域特异等特点，在临床心理学、国家安全、司法鉴证等领域具有重要应用价值。然而，现有微表情数据集的人工标注过程易受标注者主观因素影响，尤其在跨文化场景下，关键帧（Onset/Apex/Offset）标注偏差更为显著，严重制约了模型性能的进一步提升。图1. 计算三个数据集之间的差异后得到的单个样本差异曲线如图所示。具体而言，逐帧计算帧间像素值的 L2 范数以量化运动强度，其峰值作为评估表情强度变化的关键客观指标。数据集中原始的手动标注的峰值帧用红色虚线标记，而从差异计算得出的最大差异值则用虚线框突出显示。研究动机当前微表情识别研究面临两大核心挑战：一方面，传统人工标注流程对标注者专业素养要求极高，即使经过系统培训，人工检测准确率仍难以超过50%；另一方面，跨文化数据集中因面部肌肉运动模式、表达习惯的系统性差异，导致标注关键帧与真实动作峰值帧存在显著时序偏移，引入标注噪声干扰模型学习。若能有效校正此类主观标注偏差，将有望从数据层面突破微表情识别的性能瓶颈。研究贡献本研究提出全局反单调差分选择策略（Global Anti-Monotonic Differential Selection Strategy, GAMDSS）框架，主要贡献如下：1.首创标注偏差校正范式。首次系统分析微表情数据集中人工标注主观误差的来源与影响，提出\\\"不直接改进模型结构，而是通过优化标注边界提升系统性能\\\"的新思路，为时间序列标注对齐问题提供通用解决方案；2.动态帧重选机制。在原始人工标注关键帧邻域内，通过差分计算动态搜索动作变化最显著的三帧（Onset/Apex/Offset），构建完整的\\\"上升-下降\\\"时空动态表征，有效规避人工逐帧比对引入的主观误差；3.参数高效的双分支时空建模。设计共享参数的双时空单元，分别提取微表情\\\"上升相\\\"与\\\"下降相\\\"的细粒度特征，并通过知识注入式辅助损失函数强化模型对完整动作演化过程的理解；4.跨文化数据集验证。在CASME II、SAMM、4DME、CAS(ME)³等7个主流微表情数据集上的实验表明，GAMDSS在跨文化数据集（如SAMM、4DME）上性能提升尤为显著，定量分析进一步证实：单文化数据集中Onset+Apex两帧即可捕获主要变化特征，而跨文化数据集需完整三帧建模以校正系统性标注偏差。图2. GAMDSS 框架整体架构。(a) GAMDSS 流程：动态帧重选机制基于不同数据集重新选择动作变化最丰富的三个关键帧；采用双分支共享参数时空单元提取特征；引入辅助损失函数建模微表情完整演化过程。(b) 时空特征提取与融合方法，采用 Swish 激活层增强特征非线性与优化稳定性。研究创新本研究实现三大理论与技术突破：1.标注偏差量化分析。首次建立微表情关键帧标注主观误差的量化评估体系，通过动态调整搜索范围参数λ，系统比较单文化与跨文化数据集的标注质量差异，为数据集标准化建设提供理论依据；2.即插即用的轻量设计。GAMDSS无需增加模型参数量，仅需数行代码即可集成至现有微表情识别框架，在ResNet、ConvNeXt、Swin Transformer、RMT等多种骨干网络上均取得稳定性能提升；3.时空动态建模新范式。突破传统仅关注Onset→Apex阶段的局限，首次将Apex→Offset的\\\"下降相\\\"动态信息纳入建模框架，显著提升模型对微表情完整演化过程的理解能力。刘峰助理研究员为该文第一作者兼通讯作者，傅小兰教授为共同通讯作者，南丙誉、钱雪忠副教授为共同作者，南丙誉是刘峰老师与钱雪忠老师共同指导的硕士研究生。本研究得到国家重点研发计划\\\"主动健康和老龄化科技应对\\\"重点专项（2024YFC3606801）与BETVICTOR新进教师启动计划项目基金（25X010506040）的资助。期刊IEEE Transactions on Affective Computing是中科院一区TOP期刊，Web of Science数据库中期刊引证指标JCI排名第一，IF=9.8，IF(5 years)=10.2，中国人工智能学会（CAAI）推荐的A类国际期刊，也是情感计算方向的国际顶级刊物。 论文Arxiv链接：https://doi.org/10.48550/arXiv.2603.04766论文IEEE链接： https://ieeexplore.ieee.org/document/11424978代码链接：https://github.com/Cross-Innovation-Lab/GAMDSS发表日期：2026年3月9日作者：刘峰*、南丙誉、钱雪忠、傅小兰*单位：BETVICTOR伟德*、江南大学人工智能与计算机公司引用信息：F. Liu, B. Nan, X. Qian, and X. Fu, \\\"Evaluating and Correcting Human Annotation Bias in Dynamic Micro-Expression Recognition,\\\" IEEE Transactions on Affective Computing, 2026, doi:10.1109/TAFFC.2026.3671731.

传统文化中的禅修与吐纳虽早已洞察“调息”之妙，但其神经科学机制尚未被充分阐明。BETVICTOR伟德袁逖飞教授联合河北医科大学袁芳、王升教授团队，近日在Advanced Science期刊上发表题为“Respiratory-limbic coupling via a thalamic circuit alleviates anxiety”的研究论文，发现前包钦格复合体（preBötzinger complex，preBötC）→丘脑室旁核（PVT）→中央杏仁核（Central amygdala，CeA）三级神经环路是呼吸调控情绪的重要生理基础。该研究系统解析了延髓呼吸中枢与边缘系统经丘脑环路实现功能耦合的工作模式，明确了该通路在缓解焦虑、降低呼吸频率及稳定呼吸频率变异方面的调控规律。在此基础上，临床研究进一步证实，缓慢自主呼吸可显著降低焦虑水平；通过对癫痫患者杏仁核区颅内脑电信号（SEEG）的实时监测，发现慢呼吸能显著抑制焦虑相关的beta与high-gamma振荡。这项工作为焦虑症的非药物干预——无论是生物反馈技术还是精准呼吸训练——提供了扎实的生物学底层证据。它让我们意识到，通过控制呼吸这种“主动生理开关”，人类确实掌握着通往心理平静的密钥。论文链接： https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/advs.202517477

2026年1月29日，BETVICTOR袁逖飞教授与许涛教授、电子科技大学徐鹏教授团队在Cell Press细胞出版社期刊Cell Reports Medicine合作发表了题为“Neurophysiological Connectomic Signatures of Consciousness during Propofol-Induced General Anesthesia” 的研究。该项研究利用高密度脑电图（EEG）源定位、高时间分辨率及多频段功能连接性分析等策略，揭示了丙泊酚诱导无意识状态过程中，顶叶-皮层下α频段功能连接的中断是麻醉诱导意识丧失的关键神经通路。意识机制是脑科学研究的重大问题，全麻诱导的意识状态可逆改变为相关研究提供了宝贵窗口。团队利用丙泊酚诱导全身麻醉的临床窗口，对全脑的电生理功能连接组进行深入分析。结果显示，丙泊酚诱导全麻调控的无意识状态表现为低频（δ、θ）网络连接显著增强，而α、β及γ频段的网络相位耦合明显减弱。麻醉并非简单“关闭”大脑连接，而是引发了不同频段之间不均一的重构，这一过程可能与意识的可逆性转变密切相关。进一步的意识状态分类分析表明，α频段模型的识别性能优于其他频段，其中顶叶-皮层下、顶叶-枕叶及顶叶-颞叶的α频段功能连接是区分意识状态的关键特征，并在意识维持中发挥核心作用。全麻中，意识的切换仅有数秒，团队利用毫秒级尺度的时间滑窗分析策略，发现在意识切换的关键阶段，α频段中以顶叶为核心的相位锁时连接（包括顶叶–枕叶、顶叶–丘脑、顶叶–扣带回、顶叶–屏状核及顶叶–颞叶）在意识状态转换中具有高度时间特异性。这一结果表明，α频段顶叶相关的皮层–皮层下及后部皮层连通性可能是反映意识丧失动态过程的关键神经机制，与顶叶作为“意识热点”及其整合功能决定意识状态的理论高度一致。团队进一步利用低剂量丙泊酚镇静的独立队列，进一步验证：顶叶相关α连通性的降低是意识水平下降的稳定神经标记，对镇静过程中的细微波动不敏感，但对意识状态转换高度敏感，该连接中断可能是麻醉诱导无意识的关键通路，而非意识减弱的简单伴随现象。该研究为基于脑电信号的意识状态识别和个体化麻醉深度调控提供了新的理论基础和潜在生物标志物。论文上线当天，Nature为这项工作发表了题为“Still conscious? Brain marker signals when anaesthesia takes hold” 的新闻。 【Drew L. (2026). Still conscious? Brain marker signals when anaesthesia takes hold. Nature, 10.1038/d41586-026-00301-9. Advance online publication. https://doi.org/10.1038/d41586-026-00301-9 】