将多模态 EEG–fNIRS 分类作为双相情感障碍诊断的临床工具

这对日常心理健康为何重要

双相情感障碍常常难以诊断，尤其是在需要区分其主要亚型时更具挑战性。由于当前诊断几乎完全依赖访谈和观察，患者可能在错误的治疗上耗费多年。本研究探索了在执行情绪任务时，通过简单、无创的脑部记录是否能为谁患有双相情感障碍、患的是哪种亚型以及谁是健康人提供客观线索。如果成功，这种方法可能在普通门诊环境中带来更快、更个性化的护理。

用光与电探查情绪波动

研究者关注双相情感障碍的一个核心特征：即使在看似稳定的时期也持续存在的情绪管理困难。他们使用了两种可在大型医院外使用的工具。一种是 EEG，通过头皮帽上的传感器记录大脑的电活动；另一种是 fNIRS，通过额头照射近红外光来追踪大脑外层的血氧变化。两者结合能够同时捕捉额叶区域的快速电信号和较慢的血流响应，该区域参与情绪调节、决策与社会行为。

实时测试情绪干扰

为探测情绪控制能力，团队设计了一个视觉任务：参与者只需对图片周围边框的颜色作出反应，同时忽略图片本身是愉快、中性还是令人不快。这个变体的情绪斯特鲁普任务在情绪反应与简单认知任务之间制造了拉扯冲突。参与者包括 I 型双相情感障碍患者、II 型患者以及健康志愿者。在任务执行期间，EEG 传感器覆盖整个头皮，同时一小套 fNIRS 光源与探测器记录左额叶区域的血流变化。

揭示身份的脑信号模式

首先，研究者检查了行为表现。双相情感障碍患者对令人不快图片的反应时间比对中性或愉快图片更长，表明负面情绪对其认知干扰更大。健康志愿者则未表现出此模式。接着，团队分析了脑电与血流信号。他们从 EEG 中提取时间窗（从大约十分之一秒的快速视觉反应到与情绪和决策相关的后期波形），并从较慢的 fNIRS 响应中捕捉每张图片后血流的起伏。利用这些特征，他们训练了机器学习模型来分类个体是健康还是患有双相情感障碍，以及在双相患者中区分 I 型与 II 型。

信号结合提升诊断能力

当仅使用全头 EEG 信号时，模型已经能将患者与健康志愿者区分开，并且常能区分两种双相亚型。但加入 fNIRS 特征后，结果持续改善，尤其是在更难的任务上：将 II 型与健康参与者区分开，以及区分 I 型与 II 型。基于光学的测量补充了有关血管与神经活动如何在额叶相互作用的信息，捕捉到 EEG 单独难以检测的细微神经血管差异。即便将 EEG 数据限制为仅额部传感器——模拟简化、更便携的系统——将 EEG 与 fNIRS 结合仍能减少误分类并保持较高性能。

走向更简单、更客观的诊断

简而言之，这项研究表明，一小组头部传感器就能检测到在健康人和双相情感障碍患者之间以及在主要亚型之间存在的可靠脑模式。通过配对电活动与血流变化，该方法增强了供计算机分类器使用的信号，使亚型区分更为准确。尽管仍需更大规模的研究，但这些发现指向未来适用于门诊的工具，可作为访谈的补充，帮助避免误诊，并最终实现对有双相情感障碍风险者更早、更个性化的治疗。

引用: Tahir, I., Planat-Chrétien, A., Bertrand, A. et al. Multimodal EEG–fNIRS classification as a clinical tool for bipolar disorder diagnosis. Transl Psychiatry 16, 177 (2026). https://doi.org/10.1038/s41398-026-03858-1

关键词: 双相情感障碍, 脑成像, 脑电图（EEG）, 近红外脑功能成像（fNIRS）, 情绪调节