大脑作为人体智能指挥中心，对其组织结构和功能活动模式的解析，一直受到心理学、神经科学、临床医学及人工智能技术等领域的科学研究、技术开发及从业人员的高度关注。

由于大脑智能活动机理的高度复杂性，也是人类截至目前为止对自身了解最为缺乏的领域。人脑组织虽然只占身体2%的重量却消耗了全身20%的能量；相对于不执行特定认知任务的静息状态（resting state，但是保持清醒），执行任务的时候人脑消耗的能量只提高了5%(Raichle et al., 2001)。更进一步的研究报道指出，正常的大脑活动即使“不处在工作模式”，除了常规的生理代谢，它也是在自主努力加工很多信息，包括记忆的加工巩固、自我反思、对过去的总结及对未来的规划等等(Buckner et al., 2008; Fox et al., 2005)。而在任务状态下，比如在不同难度的短时记忆任务下，脑不同功能区的相互协作模式就更为复杂(Zuo et al., 2019; Zuo et al., 2018)。

 图1. 人脑无论在静息状态还是任务状态都在积极的工作。

我们对这种高度复杂的智能自组织系统的工作机理知之甚少，所以对其非常规状态更是很少有相应的合理解释或应对策略。比如超高或超低的智商、短时/长时记忆能力、情绪/冲动抑制能力、注意力等等，我们缺乏客观有效的定量手段检测识别这些特定的认知能力；因此更缺乏有效的方式去调控干预这些我们不期望的非正常状态，比如很多人会饱受困扰的失眠、注意力缺失、记忆力减退、情绪低沉抑郁或暴躁等。

图2. 人脑神经系统相关的各种异常状态。

SignBrain技术尝试采用非侵入的无创技术实时定量检测脑信息处理活动，同时可以在必要的时候对神经活动进行调控。我们期望这些新兴技术的开发应用，能有效改善身心健康，同时也能促进个体个性化发展。（所有用到人体上的无创无损技术，都遵守国家规定经过了电气安全性等检测）。

关于SignBrain：Sign的含义是签名，既是名词也是动词，我们既要获得脑活动模式的精确表征，也期望让脑以我们期望的模式健康活动。

参考文献

        [1]. Buckner R.L., Andrews-Hanna J.R., Schacter D.L., The brain's default network: anatomy, function, and relevance to disease. Ann N Y Acad Sci, 2008. 1124, 1-38.

        [2]. Fox M.D., Snyder A.Z., Vincent J.L., Corbetta M., Van Essen D.C., Raichle M.E., The human brain is intrinsically organized into dynamic, anticorrelated functional networks. Proc Natl Acad Sci U S A, 2005. 102, 9673-9678.

        [3]. Raichle M.E., MacLeod A.M., Snyder A.Z., Powers W.J., Gusnard D.A., Shulman G.L., A default mode of brain function. Proc Natl Acad Sci U S A, 2001. 98, 676-682.

        [4]. Zuo N., Salami A., Yang Y., Yang Z., Sui J., Jiang T., Activation-based association profiles differentiate network roles across cognitive loads. Hum Brain Mapp, 2019. 40, 2800-2812.

        [5]. Zuo N., Yang Z., Liu Y., Li J., Jiang T., Core networks and their reconfiguration patterns across cognitive loads. Hum Brain Mapp, 2018. 39, 3546-3557.