Energy Landscapes of Emotion: Quantifying Brain Network Stability During Happy and Sad Face Processing Using EEG-Based Hopfield Energy
arXiv:2603.27644v1 Announce Type: new Abstract: Understanding how the human brain instantiates distinct emotional states is a key challenge in affective neuroscience. While network-based approaches have advanced emotion processing research,they remain largely descriptive,leaving the dynamical stability of emotional brain states unquantified.This study introduces a novel framework to quantify this stability by applying Hopfield network energy to empirically derived functional connectivity. High density EEG was recorded from 20 healthy adults during a happy versus sad facial expression discrimination task. Functional connectivity was estimated using the weighted Phase Lag Index to obtain artifact-robust,frequency-specific matrices, which served as coupling weights in a continuous Hopfield en
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Abstract:Understanding how the human brain instantiates distinct emotional states is a key challenge in affective neuroscience. While network-based approaches have advanced emotion processing research,they remain largely descriptive,leaving the dynamical stability of emotional brain states this http URL study introduces a novel framework to quantify this stability by applying Hopfield network energy to empirically derived functional connectivity. High density EEG was recorded from 20 healthy adults during a happy versus sad facial expression discrimination task. Functional connectivity was estimated using the weighted Phase Lag Index to obtain artifact-robust,frequency-specific matrices, which served as coupling weights in a continuous Hopfield energy model to calculate a scalar energy value per trial. Statistical comparisons showed sad emotional processing was associated with significantly lower(more negative) energy in delta,theta,and alpha bands,with the strongest effect in the alpha band (Cohen's d =0.83). Energy correlated strongly negatively with global efficiency(r=-0.72),indicating hyperconnected,efficient networks correspond to more stable this http URL, alpha-band energy correlated positively with reaction time during sad trials(r=0.61),linking deeper network stability to increased cognitive effort. These findings demonstrate emotional valence corresponds to distinct attractor basins in the brain's functional landscape, with sadness occupying a deeper,more stable configuration than this http URL Hopfield energy metric provides a principled, quantifiable measure of emotional brain state stability, opening new avenues for understanding affective dynamics in health and disease.
Comments: 10 pages, 5 figures
Subjects:
Neurons and Cognition (q-bio.NC)
MSC classes: 92-08
Cite as: arXiv:2603.27644 [q-bio.NC]
(or arXiv:2603.27644v1 [q-bio.NC] for this version)
https://doi.org/10.48550/arXiv.2603.27644
arXiv-issued DOI via DataCite (pending registration)
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From: Jiajia Li [view email] [v1] Sun, 29 Mar 2026 11:33:29 UTC (459 KB)
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