项目: 智能评估促进与脑网络建模研究

一、项目概述

本项目以“心理健康的智能评估促进”为核心主题，深度整合心理学、计算机科学、认知神经科学、生物化学、语言学、精神医学等多学科优势，聚焦脑网络动态机制解析与智能评估技术研发等关键问题，系统开展基础理论创新、核心技术研发与转化应用研究，为脑科学研究突破、相关领域智能化升级及高端人才培养提供全方位支撑。

本项目构建多维度、跨场景的研究框架拟从以下两个方面开展研究。

（一）脑网络建模的基础理论与方法创新

本方向作为项目核心基础，聚焦脑网络动态机制的量化建模与方法论突破，整合多模态技术与跨学科理论构建创新体系。一方面，针对认知控制与语言加工等影响心理健康等关键因素，综合运用功能磁共振（fMRI）、神经电生理（MEG/EEG）、神经调控技术多模态神经影像技术，结合认知计算建模与机器学习方法，系统探究认知控制涉及的冲突监控、抑制干扰等功能对心理健康的动态影响机制；同时深入分析认知老化导致的一般性语言与情绪语言加工困难的行为及脑机制。另一方面，引入网络控制论与量子理论创新建模范式，通过动态功能连接、相位同步等指标刻画大脑时空维度上的状态演化规律，通过量子概率与干涉机制构建心理认知过程的计算模型，实现脑网络动力学与认知表征的理论整合。

（二）面向多元场景的智能评估体系研发

在基础建模支撑下，本方向聚焦心理健康、教育阅读等核心场景，旨在构建动态化、精准化的智能评估技术体系。在心理健康领域，突破传统量表评估局限，fMRI、EEG/MEG、眼动、语音、神经调控、主观报告及外周血、唾液、毛发等生物样本中的小分子、蛋白质等生物标志物信息，构建“生物信号-心理表型组-干预靶点”量化模型与跨模态深度学习框架，实现焦虑、抑郁等心理问题的早期风险预警及不同抑郁亚型的精准识别，显著提升评估客观性与时效性。在教育阅读领域，响应数字化阅读发展趋势，结合问卷调查、眼动追踪、EEG、MRI等多模态数据，筛选具备发展敏感性与预测效度的过程性指标，构建“环境—认知—心理—行为”多维视角的数字阅读能力动态评估体系与阅读障碍判定模型。

本项目预期在多方面取得突破性成果：构建多尺度脑动力学指标体系与量子启发的脑功能计算模型，深化脑网络动态机制认知；建立多场景智能评估技术体系，提升心理健康预警与教育评估的精准性与时效性；研发系列精准干预技术，为心理康复、认知老化干预提供落地解决方案；培养跨学科复合型人才，支撑领域持续发展。项目的实施将推动认知神经科学、计算机科学、心理学、教育学等多学科的实质性交叉融合，为脑科学与类脑研究、全民阅读、心理健康服务等国家重大需求提供理论支持与技术保障。

二、项目负责人及团队骨干

项目负责人由白学军教授领衔，联合多学科专家共同组建了七个跨学科导师团队。

导师组01：

团队负责人由白学军教授领衔，联合熊德意教授（人工智能方向）、赵光副教授（认知神经科学方向）共同组建跨学科导师团队。团队长期致力于认知科学与计算技术的融合研究。

白学军教授，主要研究方向为高效率学习与心理健康，特别专注于汉语阅读、认知控制、心理健康等方面。在SCI、SSCI、CSSCI等国内外知名学术期刊发表论文百余篇，出版专著十余部。主持科技部科技创新2030-“脑科学与类脑研究”重大项目、国家社科基金重大项目、国家自然科学基金项目等多项国家级课题。研究成果曾获全国教育科学研究优秀成果二等奖，教育部高等学校科学研究优秀成果（人文社科）三等奖等。先后入选多项国家级人才计划。获全国五一劳动奖章、教育部课程思政教学名师、全国黄大年式教师团队负责人等荣誉。

熊德意教授，主要研究方向为自然语言处理，特别专注于大语言模型、机器翻译、AI对齐、常识推理、认知计算等方向的研究。在IEEE TPAMI、AI、AAAI、ACL等国际著名期刊和会议上发表论文150余篇，出版中英文专著各一部，受理/授权发明专利30余项，参与编制大模型相关标准多项。相关研究获得国家级、省部级、国际合作、企业委托等20余项项目资助，获得北京市科学技术奖二等奖等奖项。

赵光副教授，主要研究方向为注意和认知控制的神经机制，专注于利用多模态手段探讨内隐学习过程中注意与记忆的内在机制。主持国家自然科学基金、天津市哲学社会科学基金等多个科研项目，在国内外专业期刊发表学术论文40余篇。

如有意报考或咨询相关学术问题，请联系项目负责人bxuejun@126.com。

导师组02：

杨海波，天津师范大学心理学部教授、博士生导师，青年国家级人才入选者。长期聚焦问题性手机使用、注意控制、心理健康等研究。主持国家自然科学基金面上项目、国家社科重大子课题、全国教育规划等项目十余项。在Journal of Anxiety Disorders、心理学报等发表论文60余篇。出版专著2部，授权国家发明专利2项。获天津市社科优秀成果一等奖、全国教育硕士优秀教师等。

王为，天津师范大学电子与通信工程学院教授、博士生导师，IEEE Senior Member，2021年度IEEE Access杰出副主编。长期专注于研究图信号处理、动态信号智能挖掘、可解释人工智能、计算机视觉目标检测与识别。主持国家自然科学基金5项、天津市智能制造专项1项。出版Springer英文专著3部、中文教材1部，在IEEE/ACM Trans. on Networking、IEEE IoT Journal、Ad Hoc Networks等期刊发表论文30余篇。担任多个国际期刊编委。

李士一，天津师范大学心理学部副教授。长期从事空间注意、心理健康的研究，主持完成国家自然科学基金等项目，成果获天津市哲学社会科学优秀成果奖等，入选天津市131创新型人才，教育部课程思政教学名师团队成员。发表论文20余篇，出版专著1部。

团队其他成员包括精神医学临床医生等，形成跨学科、复合型创新团队。

如有意报考或咨询相关学术问题，请联系项目负责人yanghaibo@tjnu.edu.cn.

导师组03：

杨海波，天津师范大学心理学部教授、博士生导师，青年国家级人才入选者。长期聚焦问题性手机使用、注意控制、心理健康等研究。主持国家自然科学基金面上项目、国家社科重大子课题、全国教育规划等项目十余项。在Journal of Anxiety Disorders、心理学报等发表论文60余篇。出版专著2部，授权国家发明专利2项。获天津市社科优秀成果一等奖、全国教育硕士优秀教师等。

李春举，天津师范大学化学学院教授。入选国家领军人才，英国皇家化学会会士（FRSC），天津市特聘教授。长期从事超分子化学和有机合成化学方面的研究，近5年以通讯作者在Acc. Chem. Res.、Nat. Commun.、Angew. Chem. Int. Ed.等权威期刊上发表SCI论文50余篇；研究工作被ACS 的“Noteworthy Chemistry”、RSC 的“ChemistryWorld”和Wiley的“ChemViews”等知名学术媒体评价报道；论文累计共被他人引用5000多次，H指数为49；主持国家自然科学基金项目5项。

胡心悦，天津师范大学化学学院助理研究员。长期从事大环分子识别、超分子传感、大环生物医药应用等方向研究。以（共同）第一作者及（共同）通讯作者身份在Nat. Commun.、Angew. Chem. Int. Ed.、Acc. Mater. Res.、J. Control. Release、Mater. Horiz.等国际著名学术期刊上发表论文多篇，主持国家自然科学基金青年科学基金项目等项目。

团队其他成员包括精神医学临床医生等，形成跨学科、复合型创新团队。

如有意报考或咨询相关学术问题，请联系项目负责人yanghaibo@tjnu.edu.cn.

导师组04：

团队负责人王敬欣教授为我校心理学部海河杰出教授，博士生导师，天津市特聘教授，天津市“131”创新人才工程第一层次人才，中国老年学和老年医学学会老年心理分会常务委员，中国心理学会眼动心理专业委员会委员，天津市国际科技合作基地“眼动追踪 跨学科国际联合研究中心”的核心成员。英国南安普顿大学公派访问学者和莱斯特大学高级访问学者。目前专业方向为不同年龄人群的语言认知发展、情绪与心理健康的行为与脑机制研究。

科研成果方面：主持完成中-英联合牛顿基金国际合作项目 1 项和国家外专计划重点项目 1 项，主持完成国家级课题 3 项，教育部人文社科基地重大项目 1 项，省部级项目多项。在国内外重要期刊上发表论 文百余篇，其中 SCI/SSCI 检索 60 余篇，1 篇 SCI 论文已成为 web of Science 的高被引论文，CSSCI 期刊和中文核心期刊论文 80 余篇，多项研究成果获邀在国际学术会议上进行报告。获天津市社会科学优秀成果一等奖 1 项、二等奖 2 项，天津市教育科学研究优秀成果一等奖和三等奖各 1 项、天津市科技进步二等奖 1 项，获中国心理学会会刊《心理学报》和《心理 科学》年度优秀论文奖共 3 项。至今已在Cognition（TOP期刊）、Psychology and Aging（TOP期刊）、Journals of Gerontology : Psychological Science（TOP期刊）、Quarterly Journal of Experimental Psychology、Attention, Perception & Psychophysics、Visual Cognition等国外高影响力的实验心理学期刊上发表论文40余篇，并在《心理学报》（学科A期刊）、《心理科学》（学科A期刊）等国内重要期刊上发表论文60余篇；为 Psychonomic Bulletin & Review、Journal of Experimental Psychology、Psychological Research 等国际心理学权威期刊的长期审稿人。另外，项目申请人利用两次至英国做访问学者的机会，多次参加国际学术会议并作报告，积累了很多与国际同行进行学术交流的经验。目前，已与英国莱斯特大学的K. B. Paterson教授和中央兰开夏大学的S. P. Liversedge教授建立起了长期稳定的合作关系。

（2）团队建设与人才培养方面：项目团队由心理学与计算机科学研究的青年教师、博士硕士研究生及科研助理组成，是一个熟练掌握眼动、ERPs和 fMRI技术的高水平专业团队，以不同年龄的阅读者为研究对象（包括儿童、青年人和老年人）发表了多篇高水平的论文，主持和参与了多项国家级、省部级项目，积累了丰富的学术经验，在各自研究领域发表多篇高水平学术论文，所指导的研究生多次获得国家奖学金、校级科研创新项目、优秀毕业论文以及全国学术会议优秀报告等荣誉。另外，团队与多所国内外高校的知名学者保持长期稳定合作，具备跨领域联合指导和多层次学术支持能力，在心理学、机器学习、AI计算建模和电生理、脑影像数据分析与交叉复合型人才培养等方面积累了坚实基础。

联系邮箱：wjxpsy@126.com

导师组05：

团队负责人：梁菲菲，教授，博士生导师。研究方向为心理语言学，长期致力于阅读认知发展、阅读困难识别与干预等心理语言学研究。主持国家自然科学基金，国家社科基金教育类项目、教育部人文社科基金研究课题多项。在《Journal of Memory and Language》、《Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory and Cognition》、《心理学报》等国内外高水平期刊发表论文30篇，出版学术专著《儿童阅读心理学》，研究成果获第七届教育部高等学校科学研究优秀成果奖（2015）、第八届教育部高等学校科学研究优秀成果奖”（2020）、“第五届全国教育科学研究优秀成果奖”二等奖（2016）、第六届全国教育科学研究优秀成果奖二等奖（2021）、 “天津市第十九届社会科学优秀成果奖”二等奖（2025）。主要负责项目心理学与语言学理论框架构建、实验范式设计、认知机制阐释，以及技术赋能数字阅读素养培养路径的优化。

团队骨干：赵子平、李馨、王永胜。

1.赵子平，教授，博士生导师。研究方向为情感计算、模式识别。以第一作者或通讯作者在国际重要期刊TAC、Information Fusion、Neural Networks、J-BHI、JSTSP、Information Processing & Management以及国际顶级语音信息处理会议ACII、ICASSP和INTERSPEECH上发表30余篇学术论文。主持、参与包括国家自然科学基金面上项目、国家重点研发计划子课题、天津市自然科学基金重点项目、天津市科技支撑计划重点项目、天津市自然科学基金面上项目在内的科研项目9项。交叉学科角色为：主导计算技术层面攻关，包括语言数据处理算法开发、多模态学习平台搭建、眼动与脑电信号的计算建模，以及研究成果的技术转化与产业应用。

2.李馨，副教授，硕士生导师。研究方向为双语阅读眼动机制、学生心理健康促进。主持国家专项子课题1项，已主持完成1项国家社科项目和3项天津市哲社项目，参与“科技创新2030-脑科学与类脑研究”重大项目中国学龄儿童脑智发育队列研究，近年来，在《Cognition》、《心理学报》等国内外学术期刊上发表论文20余篇，专著《双语阅读中的眼动研究》获第十七届天津市社会科学优秀成果一等奖，成果获天津市第八届基础教育教学成果二等奖。 交叉学科角色为： 从心理与语言发展视角，负责项目理论框架的构建、眼动追踪与认知实验范式的设计和相关机制阐释，以及研究成果与教育干预路径的对接优化。

3.王永胜，副研究员，硕士生导师。主要研究方向为汉语阅读的认知研究，二语阅读加工，汉语二语学习。主持完成省部级科研项目两项，参与国家级、省部级项目十余项。发表SCI/SSCI、权威期刊、C刊等论文40余篇。交叉学科角色为：负责计算建模与技术研发，为阅读/眼动/脑电等多模态数据的建模、分析与平台开发提供计算范式。

如有意报考或咨询相关学术问题，请联系项目负责人feifeiliang_329@126.com

导师组06：

团队负责人：于秒，教授，博士生导师 。研究方向：心理语言学。长期致力于语言习得与加工、计算机辅助语言学习等心理语言学研究。 学术成果：主持国家社科基金，教育部人文社科基金和中国博士后基金等研究课题多项。在《Computer Assisted Language Learning》（中科院一区Top）《System》（3篇，中科院一区Top）《Journal of Multilingual and Multicultural Development》（中科院一区Top）《外语教学与研究》（CSSCI顶刊）《当代语言学》《心理科学》等国内外高水平期刊发表多篇论文。

•交叉学科角色：负责项目心理学与语言学理论框架构建、实验范式设计、认知机制阐释，以及技术赋能语言学习路径的优化。

团队骨干：朱远平、刘妮娜、郑逢勃、吴俊杰

1.朱远平，教授，硕士生导师

•研究方向：图像与视觉信息处理、文档图像分析与识别、人工智能应用。

•学术成果：主持国家、天津市自然科学基金等科研项目十余项，主持完成企业委托研究课题多项，多项研究成果在实际生产中转化应用。在《Pattern Recognition》等国际知名学术期刊和会议上发表论文四十余篇，获得授权发明专利15 项。主持研发的脱机手写汉字与数字识别技术成功应用于第六次全国人口普查光电录入系统，在业界属首创性大规模应用。

•交叉学科角色：主导计算技术层面攻关，包括语言数据处理算法开发、多模态学习平台搭建、眼动与脑电信号的计算建模，以及研究成果的技术转化与产业应用。

2.刘妮娜，副研究员，硕士生导师

•研究方向：心理语言学。聚焦汉语儿童语言与概念发展，综合运用自然语言处理、眼动追踪与认知神经等方法，探索儿童抽象概念表征、高效阅读的认知神经机制及其教育干预路径。

•学术成果：在《心理学报》《心理科学》《Scientific Studies of Reading》《Quarterly Journal of Experimental Psychology》等国内外学术期刊发表学术论文多篇；参与撰写阅读与眼动技术等相关书籍多部；主持在研国家自然科学基金青年项目以及省部级等多项课题。

•交叉学科角色： 从心理与语言发展视角，负责项目理论框架的构建、眼动追踪与认知实验范式的设计和相关机制阐释，以及研究成果与教育干预路径的对接优化。

3.郑逢勃，副教授，硕士生导师

•研究方向：人工智能与数据科学。在深度学习模型设计与优化、语义表征建模、多模态数据处理与知识结构化等方面具有丰富经验。

•学术成果：在《NeurIPS》《Journal of the American Medical Informatics Association》《IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM)》等领域高水平国际会议与期刊发表多篇论文。

•交叉学科角色： 负责计算建模与技术研发。为语言/眼动/脑电等多模态数据的建模、分析与平台开发提供计算范式；将研究揭示的语言加工、学习行为模式转化为设计约束与优化方向，推动构建更贴近人类语言机制的人工智能语言模型。

4.吴俊杰，助理研究员，预聘制副教授，硕士生导师

•研究方向：心理语言学。使用经颅磁刺激（TMS）、磁共振成像（fMRI）、脑电、近红外和眼动等技术开展双语语言加工、语言表征与语言控制交互的问题。

•学术成果：揭示双语控制与一般领域认知控制脑网络、揭示语言控制与语言表征的动态交互。在《Cognition》《Neurobiology of Language》《Journal of Multilingual and Multicultural Development》等高水平期刊发表多篇论文，并被人大复印资料转载。完成主持国家自然科学基金青年项目、正在主持国家社会科学基金青年项目。

•交叉学科角色：负责实验范式设计及认知神经机制阐释、脑成像与神经调控数据的分析建模，以及研究成果在语言学习与教学情境中的技术应用探索。

联系邮箱：ym@tjnu.edu.cn

导师组07：

团队负责人汪强教授为我校心理学部青年博士生导师，天津市特聘教授（青年学者）、天津市高校青年后备人才。长期聚焦人类高级认知功能（如决策与记忆）、人格特质与成瘾行为的神经生物机制、计算建模与神经调控等方向，在科研成果与人才培养方面均取得了突出的综合成效。

（1）科研成果方面：主持国家自然科学基金、教育部人文社科项目、天津市哲学社会科学项目、天津市自然科学基金（实现我校心理学部在该项目上的“零的突破”）及国家级横向课题等多项研究。以第一作者或通信作者在国际高水平期刊发表论文近 40 篇，期刊包括 Computers in Human Behavior（SSCI一区 TOP）、The Journal of Neuroscience（SCI 一区 TOP）、International Journal of Clinical and Health Psychology（SSCI 一区）、Depression and Anxiety（SCI 一区 TOP）、NeuroImage（SCI 一区/二区 TOP）、Journal of Affective Disorders（SSCI 二区 TOP）等。相关成果入选 ESI 高被引论文 1 篇，拥有软件著作权 2 项，出版学术专著 1 部，在认知神经科学与成瘾行为研究领域形成了较为系统和有国际影响力的成果体系。

（2）团队建设与人才培养方面：团队由心理学、物理学、人工智能与数学等方向的青年教师、博士硕士研究生及科研助理组成，覆盖“数据采集—算法开发—模型解释—干预转化”的完整科研链条。项目负责人已连续三年与数学科学学院及相关学科团队开展研究生联合培养，所指导研究生多次获得国家奖学金、校级科研创新项目、优秀毕业论文以及全国学术会议优秀报告等荣誉。在此基础上，团队与多所国内外高校的知名学者保持长期稳定合作，具备跨领域联合指导和多层次学术支持能力，在“心理学 × AI 算法”、脑影像数据分析与交叉复合型人才培养等方面积累了坚实基础，为本项目的顺利实施和可持续发展提供了有力保障。

如有意报考或咨询相关学术问题，请联系项目负责人wangqiang113@gmail.com。

三、拟推进的多学科交叉研究方向

导师组01：

该团队将系统探讨认知控制及其影响心理健康的计算机制，结合动态因果建模与深度神经网络模拟，揭示个体差异背后的隐性表征结构。通过纵向追踪与干预实验，进一步验证模型的预测效度，推动心理健康研究从现象描述向机制解析转型，助力构建中国特色的心理健康服务体系。

（1）认知控制的计算建模与行为机制。采用漂移扩散模型和贝叶斯决策理论，量化焦虑、抑郁个体在认知冲突任务中的反应模式。结合认知控制相关理论，通过眼动追踪、EEG、FNRIs、fMRI等技术测量个体认知控制任务过程中的动态变化，验证模型参数与神经活动的耦合关系，为理解耐挫心理等提供新等计算视角。

（2）神经机制的多模态解析。通过脑电微状态技术和MRI功能连接分析，探究突显网络、默认网络、中央执行网络的异常交互模式，明确焦虑个体冲突监控的神经标记。基于个体神经活动模式的时空动态特征，构建可解释的深度学习框架，实现对认知控制影响心理健康的过程解码。

（3）智能化评估与干预开发。基于计算模型与神经影像数据，开发基于认知测验的自动化心理健康评估系统，实现抑郁、焦虑风险的早期识别。进一步设计个性化干预程序，如基于闭环反馈的计算机化认知训练平台与非侵入性神经调控方案，动态调节关键神经环路功能，提升干预效果的针对性与时效性。项目将整合。

导师组02：

（1）跨模态抑郁生物标记的挖掘与计算分型。依托千余名被试的多模态数据库，构建可解释深度学习模型，实现抑郁亚型精准识别；通过分析抑郁症患者的脑电和磁共振信号，识别与情绪障碍相关的特异性神经结构和活动模式。

（2）基于脑机接口的神经调控与实时干预。结合个体化脑网络特征，设计闭环式脑机交互系统，实现实时监测与动态反馈调节；通过非侵入式神经调控技术，精准靶向异常脑区，优化神经环路功能。

（3）数字疗法与云端部署。开发基于网络摄像头的眼动追踪干预系统，通过开发针对性的认知训练程序，利用眼动行为特征实现对注意力偏向的实时反馈调节；结合云端计算平台，实现干预方案的个性化推送与动态优化，提升心理干预的可及性与有效性。

导师组03：

该团队将系统探讨心理健康的生物化学基础及干预机制，结合多组学大数据与深度学习模型，揭示情绪失调的分子通路，并开发靶向干预新策略，推动心理健康研究从症状描述向机制解析转型，助力构建中国特色的心理健康服务体系。

（1）生物化学标志物的筛选与验证。采用非靶向代谢组、蛋白质组及甲基化测序技术，采集健康与焦虑、抑郁人群外周血、唾液、毛发样本，通过机器学习特征选择算法，锁定与心理健康表型显著关联的小分子、炎症因子及表观遗传位点。结合细胞与动物模型，验证候选标志物的因果作用，为理解心理健康的生物基础提供新证据。

（2）分子通路的多组学解析。通过转录组-蛋白组-代谢组联合分析，绘制“炎症-线粒体-神经营养”交互网络，明确氧化应激与神经可塑性在情绪调节中的关键节点。基于纵向队列数据，构建可解释的深度学习框架，实现生物信号对心理健康变化的预测解码。

（3）靶向干预技术开发。基于生物标志物谱型，开发个性化营养补充、运动-冥想方案及靶向药物建议，建立“检测-分型-干预”闭环平台。进一步设计随机对照试验，动态监测分子标志物回转与心理症状改善的耦合关系，提升干预效果的针对性与时效性。

导师组04：

1.建立计算模型来具象化认知老化影响语言加工的过程

•内容：运用机器学习、深度学习等技术，对汉语老年人语言加工中的眼动轨迹、脑电信号、行为反应等多模态数据进行建模。

•交叉点：心理学研究范式（认知机制） + 计算机科学（算法模型）。

2.利用计算机科学的工具来实现和测试认知理论

•内容：通过比较老年人和青年人的语言加工实验数据（如阅读不同类型文本、情感语言测试，等等），通过调整参数来模拟认知老化影响语言加工的过程，构建能够像人一样处理语言的计算模型，并对基于符号逻辑的模型和基于人工神经网络的模型进行比较。

•交叉点：认知功能建模 + 语言加工

3.脑机接口与老化影响的言语障碍干预

•内容：通过比较老年人和青年人完成语言加工任务时的电生理及脑成像数据，利用AI模型计算，力图识别出与老化相关的神经表征变化，探究老化大脑言语障碍的脑区及神经机制，研发基于脑机接口的语言功能替代与增强系统。

•交叉点：认知神经科学（脑机制）+ 计算机科学（模拟训练）+ 心理学（干预）。

导师组05：

该团队拟融合眼动追踪与人工智能技术，在理解小学生数字阅读认知加工特点及发展规律的基础上，基于“结果—过程—心理”三位一体评估框架，构建数字阅读能力动态评估体系与障碍判定标准。拟推进的研究方向包括：

1.数字阅读认知加工的计算建模。运用机器学习、深度学习等技术，对数字阅读加工中的眼动轨迹、脑电信号、行为反应等多模态数据进行建模，模拟词汇识别、句法解析、语义整合等认知过程。

2.多模态技术赋能的数字阅读学习环境构建。整合虚拟现实、眼动追踪、语音交互等技术，开发适应小学生数字阅读认知特点的智能化学习平台，实现学习过程的实时评估与反馈。

3.脑机接口与阅读障碍训练。基于脑电、近红外光谱等神经影像技术，探究数字阅读障碍的加工异常机制，研发基于脑机接口的阅读功能替代与增强系统。

导师组06：

1.语言认知加工的计算建模

•内容：运用机器学习、深度学习等技术，对语言加工中的眼动轨迹、脑电信号、行为反应等多模态数据进行建模，模拟词汇识别、句法解析、语义整合等认知过程。

•交叉点：心理学（认知机制） + 计算机科学（算法模型） + 语言学（语言结构）。

2.多模态技术赋能的语言学习环境构建

•内容：整合虚拟现实、眼动追踪、语音交互等技术，开发适应二语学习者认知特点的智能化学习平台，实现学习过程的实时评估与反馈。

•交叉点：教育技术（平台开发） + 心理语言学（学习机制） + 计算机科学（人机交互）。

3.脑机接口与言语障碍康复

•内容：基于脑电、近红外光谱等神经影像技术，探究言语障碍患者的语言加工异常机制，研发基于脑机接口的语言功能替代与增强系统。

•交叉点：神经科学（脑机制） + 康复工程（技术开发） + 心理语言学（评估指标）。

导师组07：

该团队将以脑成像技术（如 fMRI、tDCS/TMS、iEEG 等）为核心实验手段，融合心理学实验范式与人工智能算法，推进脑科学与心理学、数学、物理学及计算机科学的深度交叉研究。整体研究将围绕动态功能连接、控制能量与量子理论三个方向展开，形成从脑网络动力学刻画、网络可控性分析到量子启发认知建模的系统技术路径。

方向1 脑动力学指标

本方向聚焦于脑网络的时变动力学特征，系统构建用于刻画大脑状态演化的“脑动力学指标库”。在传统静态功能连接的基础上，引入动态功能连接（dynamic functional connectivity, dFC）、微状态分析、相位同步/去同步指标、网络整合—分离度、熵与复杂度等多维度指标，描绘脑网络从“瞬时配置”到“跨时间演化”的整体过程。具体而言，将基于滑动时间窗、隐马尔可夫模型（HMM）、状态聚类等方法识别功能连接状态（connectivity states），并量化其转移概率、停留时间及状态多样性，进而构建大脑活动的“状态空间”表征。通过上述指标体系，可以从时间维度精细刻画脑网络的重组与稳定特征，为后续控制论建模与量子启发记忆模型提供清晰的脑状态描述框架和可量化的动力学基础。

方向2 控制论视角下的脑网络调控与能量优化

本方向引入控制论与网络控制理论（network control theory）框架，将大脑视为受结构连接约束的复杂动力系统，重点探讨“如何通过最小能量调控实现大脑状态的期望转移”。在结构连接的限制条件下，结合方向一构建的脑动力学状态空间，本方向将计算从基线状态（如静息态）到记忆相关目标状态（如成功编码、高再认信心）所需的控制能量（control energy）、时间最优路径以及关键节点（driver nodes）。在此基础上，将比较不同调控路径和关键节点组合在能量消耗、调控效率与状态稳定性方面的差异，揭示大脑在有限资源约束下实现灵活认知调节的潜在机制。相关结果亦可为 tDCS/TMS 等外部干预手段的参数设置与靶点选择提供定量化、模型驱动的理论依据。

方向3 记忆过程的脑网络机制与量子启发计算模型

本方向以记忆功能为核心应用场景，重点考察记忆编码、巩固与提取三个阶段中脑网络动态功能连接与控制能量的变化模式，并在此基础上构建量子启发的记忆计算模型。在神经层面，将比较不同记忆结果（如成功 vs 失败记忆）所对应的脑状态配置及其转移特征，揭示海马—内侧颞叶网络、默认模式网络与前额叶控制网络在记忆全过程中的协同机制。在模型层面，将尝试采用量子认知（quantum cognition）与量子概率模型刻画记忆表征的叠加、不确定性与上下文效应，如用类量子态表示记忆痕迹的多重表征，用概率幅干涉模拟再认决策中的上下文依赖与矛盾信息整合，并进一步将该类模型与脑动力学状态空间对接，探索“特定脑状态配置 ↔ 特定记忆量子态表征”的对应关系。该方向有望形成兼具神经可解释性与行为预测力的记忆计算模型，为记忆功能障碍的机制阐明与干预策略设计提供新的理论工具与方法支撑。

四、项目制研究生招生专业背景要求

面向具有心理学、神经科学、医学、计算机科学、人工智能、化学、物理、数学、语言学等相关专业背景的优秀学生招生。欢迎具备扎实实验设计能力、良好数据分析技能，或拥有编程与计算建模经验的同学报考。我们特别鼓励对多学科交叉研究感兴趣的学生加入课题组共同开展前沿研究。

五、项目组联系方式

如有意报考或咨询相关学术问题，请联系各导师组负责人。