提供支持据2021年发表在《柳叶刀-精神病学》的中国精神卫生调查显示，我国患抑郁症人数约9500万，并且每年自杀的28万人中40%患有抑郁症。该数据由抑郁症的终生患病率推算得出。
随着近年来人口增长与各方压力的攀升，目前真实的患病人数被广泛认为已过亿。但与基数庞大的抑郁症患者群体相对的是，抑郁障碍的病因及发病机制复杂，可能涉及生理、心理与环境等诸多因素，目前尚未完全阐明。
同时，WHO于2022年发布的世界卫生组织《世界精神卫生报告》显示，中国精神科医生的总数只有4万名，相当于每10万人口只有不到3名精神科医生，其他精神卫生专业从业者，包括精神科护士、心理治疗师等的缺口更大。这就导致许多情感障碍的患者得不到及时有效地评估和治疗，进一步加重了抑郁症的疾病负担。
成立于2021年12月1日的上海零唯一思科技有限公司（以下简称：零唯一思）致力于用情感脑机接口（Affective Brain-Computer Interface）为群体庞大的抑郁症患者提供客观评估、早期诊断与数字疗法。目前公司的主要在研产品有情绪“X”光机、家庭情绪仪以及唯思情感脑机接口教学与实验系统。
在聊到零唯一思的技术产品前，吕宝粮教授首先聊到了他和团队一起开发的世界上数据量最大、种类最多的情绪脑电数据集SEED（SJTU Emotion EEG Dataset）。目前，SEED数据集是情感脑机接口研究领域全球两个最常用的标准数据集之一。
谈及创业初衷，吕宝粮教授说到，“我所在的实验室从2005年就开始做情感脑机接口领域的相关研究，主要研究方向是疲劳驾驶检测、睡眠质量评估和情绪识别。随着研究的深入，我们发现这些研究成果正是评估抑郁症所需的关键技术。”
2015年，吕宝粮教授团队正式对外发布基于脑电情绪分类任务而设计的数据集——SEED情绪脑电数据集。
2016年，我国‘十三五’规划纲要将脑科学与类脑研究纳入科技创新2030-重大项目，主要内容就包含脑疾病诊治、脑认知功能的神经基础、脑机智能技术等方面研究。吕宝粮教授也作为上海交大脑科学与技术研究中心脑机接口研究方向的负责人，积极响应“中国脑计划”的重大需求，开始和团队成员一起正式切入抑郁症的诊断与评估赛道。
众所周知，脑电信号是由大脑神经元自发性、节律性运动而产生的电位。相较于人类的表情等非生理信号，脑电信号具有客观，不易伪装等特点。因此，脑电信号的节律性变化可以与不同的情绪状态相互关联，作为情绪状态变化一种表征形式。
吕宝粮教授也指出，“我们通过分析实验数据发现，脑电信号对正面情绪的识别率很高，而眼动信号对负面情绪的识别率优于脑电信号。因此，眼动信号与脑电信号有很好的互补特性，基于这两种信号融合的多模态情绪识别模型的识别准确率会更高，这为抑郁症的客观评估提供了一种可行的多模态情感脑机接口框架。”
吕宝粮教授实验室所开发的SEED数据集主要通过采集脑电信号和眼动信号来识别正常人的情绪。除了用脑电帽采集EEG信号外，SEED还通过眼镜式眼动仪和桌面式眼动仪收集人的瞳孔直径、注视、扫视以及眨眼等多种眼动信息，以此来实现多模态信号融合的情绪识别。
同时，情绪是一个复杂而多维的概念，是一系列主观认知经验的高度概括，同一情绪的表达和体验可能因人而异。因此，SEED也采集了不同文化背景、不同人种的受试者的多模态数据，以此来增加数据集的完整性。
SEED数据集包括三类情绪数据集SEED、四类情绪数据集SEED-IV、五类情绪数据集SEED-V、中-法跨文化三类情绪数据集SEED-FRA、中-德跨文化三类情绪数据集SEED-GRE和警觉度数据集SEED-VIG等六个高质量子集。
SEED数据集不仅为零唯一思开发抑郁症客观评估设备，情绪“X”机，提供了高质量的正常人群数据，也为全球情感脑机接口的研究提供了标准的多模态数据集。据介绍，截至2024年1月，累计使用SEED发表的论文数目超过1440篇，用户来自全球88个国家的2000余所高校和研究机构。
除了SEED数据集之外，吕宝粮教授还将自主开发的多种情感交互范式、情绪诱发素材、多模态情感脑机接口架构、多模态深度学习算法和脑电大模型等研究成果拓展到患者群体庞大的抑郁症客观评估中。
2024年初，吕宝粮教授团队和零唯一思合作的“脑电大模型”研究论文从7262篇投稿论文中脱颖而出，被国际机器学习领域的顶级会议之一的ICLR 2024，选为前5%的Spotlight论文。
吕宝粮教授团队所设计的通用型脑电大模型LaBraM可有效处理不同通道和长度的各种脑电数据。通过对大量脑电数据进行无监督训练，使其能够快速适应各种脑电下游任务。团队已预训练了三个不同参数大小不同，分别是580万、4600万和3.69亿的模型，这也是迄今为止脑机接口领域最大的模型。
2020年，上海交通大学发布“交大之星”计划“医工交叉研究基金”项目，作为项目成员之一的吕宝粮教授在与瑞金医院、上海市精神卫生中心的临床专家接触后，感触颇深，“在创办零唯一思之前，我一直都是以个人兴趣作为科研出发点。但在接触医工交叉项目后，我发现如果要让科研成果得到市场认可并在临床落地，最终造福近亿抑郁症患者，必须通过创业的形式实现。”
于是，在长期开展的多模态情感脑机接口研究的基础上，面向国家抑郁症早期预警和早期筛查等重大需求的零唯一思于2021年正式成立。零唯一思也利用上海市精神卫生中心和上海交通大学医学院附属瑞金医院等医院的高质量临床资源，开发基于多模态情感脑机接口技术的新型抑郁症客观评估系统，以实现自动化的抑郁症早期预警和早期筛查。
零唯一思目前共有两款主推产品，分别为情绪“X”光机和家庭情绪仪。
类比于传统的X光机，情绪“X”光机是一种面向情感障碍疾病客观诊断的医疗设备，能辅助临床精神科医生对抑郁症进行客观评估。
传统抑郁症诊断需要依赖各种量表和医生经验，这期间需要花费的人力和时间是精神卫生机构人满为患的重要原因，而通过创新型的多模态情感脑机接口技术，患者只需在情绪“X”光机内进行5-10分钟的情感交互实验，设备就可以同步采集患者的脑电、眼动、微表情、语音等信号，实现对患者的抑郁症状、认知能力、睡眠质量、注意力等指标的快速、准确地量化，从而实现对抑郁状态的自动、客观评估。
情绪“X”光机目前主要通过“心境低落”和“快感缺失”两个指标的情感交互任务，全方位获取被试在任务过程中的多模态生理数据，通过客观量化的数据来提升抑郁症诊断的客观性和准确性。同时，设备借助智能化数据处理、脑电大模型技术以及多模态量化评估报告为医生和患者提供更精确、高效的诊疗方案。
“零唯一思研发的情绪‘X’光机目前已完成2700多例抑郁症和正常人的试验，抑郁症评估的精准度和特异度均达到80%以上，预计将于2024年上半年开展全国多中心临床试验。未来，这款医疗级的抑郁症辅助诊断设备将申请医疗器械三类注册证，成为精神卫生中心和综合医院的‘标配’，减轻医院和精神科医生的负担，更及时、更早地发现容易引发抑郁症的群体，并及早地干预治疗。”吕宝粮教授说道。
抑郁症作为一种常见的精神障碍，其特点是持续存在，对日常生活产生重大影响，并造成长期的健康后果，家庭则是其重要的承载环境之一。
第二款TOC的家庭情绪仪主要有三大应用场景，一是类似于“情绪血压计”帮助监测精神疾病、慢性疾病伴抑郁患者情绪状态；二是围产期女性情绪守护及家庭情感氛围监测；三是青少年儿童情绪监护及家庭情感氛围监测。为不同人群提供针对性的情绪管理建议，帮助其改善情绪。同时，这款家庭移动端产品也支持跨平台多端互通，医生可通过云端后台服务实时掌握用户情绪数据。
除了这两款产品外，零唯一思还正在研发一款支持科研实验与创新科普的教研工具——唯思情感脑机接口教学与实验系统，为高校实验室、企业开发者和基础教育阶段的学生提供高质量的实验教学支持。
除了零唯一思的创始人和首席科学家身份外，吕宝粮教授还是上海交通大学计算机科学与工程系长聘教授、IEEE Fellow、上海交通大学智能交互与认知工程上海高校重点实验室主任、上海交通大学清源研究院执行院长、上海交通大学附属瑞金医院脑机接口与神经调控中心共同主任、上海交通大学附属瑞金医院脑病中心-米哈游联合实验室主任，在人工智能、脑机接口等领域拥有丰富研究成果。
吕宝粮教授担任IEEE Transactions on Affective Computing、Journal of Neural Engineering、IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems、《模式识别与人工智能》和《智能科学与技术学报》编委一职，还曾获2018 IEEE Transactions on Autonomous Mental Development最佳论文奖、2020年度吴文俊人工智能自然科学一等奖、2021 IEEE Transactions on Affective Computing最佳论文奖、The ACM Multimedia 2022 Top Paper奖和2022亚太神经网络学会杰出成就奖。
科学家创业潮的背后是产业和市场对关键技术的迫切需要。2021年，零唯一思由吕宝粮教授与米哈游携手成立，米哈游也是零唯一思的天使轮投资者。除了用资本助力科研成果转化外，米哈游还与上海交通大学附属瑞金医院脑病中心合作，共建了“瑞金脑病中心米哈游联合实验室”，吕宝粮教授则担任实验室主任一职。
采访的最后，吕宝粮教授表示，“相比于高校的教授身份，脑机接口企业创始人的身份更能发挥出自己多年来从事跨学科研究和基层行政管理的经验，也能把十几年来积累的科学研究成果真正落地，转化为能够帮助到抑郁症患者的新的诊疗方法。”
谈及未来，吕宝粮教授接着说道，“目前，零唯一思正处于新的一轮融资中，希望能在做好科研0到1转化的基础上，借助社会资本力量，加速推动首款科技成果走向临床，走向患者，同时也朝着情感智能（Emotion AI）不断创新、不断精进，打造适合于各类人群的智慧系统与情感服务机器人。”
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