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BCIwiki 脑机百科 —— 全球脑机接口新闻、研究与产业数据库

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2026 年 10 月
10-02 论文发表 基础与方法

被动脑机接口用于辅助驾驶，残障驾驶者场景下接受度更高

汽车如果能读出驾驶者的脑电信号，在他忙不过来时自动接手部分操作，人们愿意用吗？这项在线实验招募了1201名参与者，每人观看12种动画驾驶场景中的1种。场景里，一套佩戴式、非侵入的脑机接口检测到驾驶者负荷过高，随即启动辅助。结果显示，参与者对这项技术的接受程度随场景不同而有系统性差异。当脑机接口辅助的是与驾驶直接相关的功能时，接受度更高；场景中的驾驶者是残障人士时，接受度也更高。研究比较的2种自动化启动方式之间没有差异。
推荐理由 这项研究没有测量真实设备的效果，测的是人们愿不愿意用。它提示车载脑机接口更容易先在残障驾驶者辅助和核心驾驶任务上获得认可。不过，数据来自1201人对动画场景的在线评价，并非实车测试。
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10-01 论文发表 基础与方法

脑电加多语言文本一起判断情绪，准确率89.7%

人的情绪很难单靠脑电读准：脑电信号容易受噪声干扰，而语言模型能读懂文字里的情绪，却看不到大脑里隐含的变化。这项研究把两者结合起来，用脑电数据和多语言文本共同判断情绪。作者报告，融合模型的情绪识别准确率为89.7%，高于单用脑电的75%和单用文本的79%，F1分数为0.88，平均推理延迟180毫秒，可用于实时识别。摘要未说明受试者人数与所用数据集。
推荐理由 把脑电和文字放在一起判断情绪，比单用任一种高出10个百分点以上，这是多模态思路在情绪识别上的一个数据点。但摘要没有交代受试者人数、数据集和测试方式，89.7%的准确率还无法与其他研究直接比较。
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10-01 · Singapore Institute of Technology 新加坡 论文发表 基础与方法

新加坡理工大学：脑电实时分清同一只手想往左还是往右，准确率58.7%

同一只手想象向左还是向右，脑电信号能否分得清？新加坡理工大学研究人员让20名健康受试者用优势手做左右方向的运动想象，即只在脑中设想动作、不实际做，并用深度学习模型实时解码，平均准确率为58.7±8%，研究者称优于现有深度学习模型。难点在于同一只手不同方向对应的神经活动在空间上高度重叠。模型以EEGNet卷积滤波器提取时间与空间特征，先用多人校准数据训练通用版本，再针对每个人微调；其中的挤压激励层还能给各电极的贡献排序，为按个人优化电极布局提供依据。以往同类研究多比较左手与右手，且大多是离线分析。这项研究面向中风康复，但目前只在健康人身上测试。
推荐理由 多数运动想象脑机接口靠区分左右手，这项研究尝试在同一只手上分辨方向，并且是在线测试而非离线回放。但58.7%的平均准确率离二分类的随机水平50%不远，样本是20名健康人，尚未在中风患者身上验证。
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10-01 论文发表 基础与方法

CortexBridge统一电极布局，15项评估13项提升

脑电基础模型在预训练时通常只见过固定的一套电极布局，换一种电极排布就难以直接沿用。研究人员提出轻量级适配器CortexBridge，把脑电特征与电极坐标、脑图谱坐标结合，将任意电极布局映射到一个共享的皮层潜在空间，相当于先把信号对齐到大脑皮层，再交给预训练模型，模型本身不做改动。在公开基准库MOABB的5个脑机接口数据集上，配合EEGPT、LaBraM、CBraMod这3个参数冻结的基础模型测试，15次评估中有13次性能提升，平衡准确率平均分别提升0.80%、0.70%和3.26%，12类稳态视觉诱发电位分类最大提升13.02%。该研究为预印本，尚未经同行评审。
推荐理由 电极布局一旦变化，脑电基础模型就难以迁移，这是其落地的现实障碍。CortexBridge不改动预训练模型本身，只加一个适配层做皮层对齐。不过多数提升幅度有限，EEGPT和LaBraM平均不到1个百分点，且结果仅来自5个公开数据集。
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10-01 · University of Washington 美国 论文发表 沟通与语言

大语言模型助力P300拼写器打字提速最高75%，性能已逼近理论上限

P300拼写器是一种让渐冻症等重度瘫痪患者靠脑电“打字”的脑机接口：屏幕上的字符轮流闪烁，用户盯住想要的那个字，脑电里会出现一个叫P300的特征波，系统据此判断要输入哪个字。它的短板是慢，而且每个人都要单独校准。研究团队用78名受试者的脑电数据做模拟，比较了多种语言模型帮助预测词语的效果：打字速度比传统方法最高提升约45%（按个人数据训练）和约75%（跨受试者训练）。几个表现最好的模型结构各不相同，却都已落在理论上限5%以内，说明继续把语言模型做大收益有限，下一步的瓶颈在于脑信号解码本身。该结论来自离线模拟，并非患者实际使用测试。
推荐理由 此前已有研究用GPT-2给P300拼写器加速，这项工作说明提速并非某个模型独有，而且语言预测这一环已接近天花板。对研发者而言，下一步投入应转向脑信号解码；跨受试者训练也可能减少患者的校准负担。但全部结果来自78人数据的离线模拟，尚未在患者实时打字中验证。
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10-01 论文发表 运动与控制

生成网络合成运动皮层信号扩充脑磁图数据，手臂运动解码性能提升约10%

非侵入式脑机接口想要读出连续的手臂动作，难点之一是单个受试者的数据里与任务相关的信号太少。研究人员用生成对抗网络（一种能“仿造”数据的人工智能模型），从功能相关的其他皮层区域合成初级运动皮层的人工信号，再拿去扩充训练数据。在受试者做伸手够物任务时记录的脑磁图数据上，扩充后的运动解码性能提高约10%（p < 0.05），即使没有真实的初级运动皮层信号，提升依然保持。方法还被用到一个运动想象脑机接口竞赛数据集上，用于提高分类准确率。
推荐理由 运动脑机接口常受困于每位用户的数据量有限。这项研究不是改进解码器本身，而是用合成的运动皮层信号来补数据，且在缺少真实运动皮层信号时提升仍在。但结果来自脑磁图这种大型设备，摘要未给出受试者人数，离日常可用的设备还有距离。
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10-01 论文发表 基础与方法

70名患者神经记录汇成功能图谱，覆盖100余处位置

研究汇集前70名植入解剖顺应性薄膜神经接口患者的高分辨率表面电生理记录，在共同解剖框架中构建人类中枢神经系统功能图谱。接口放置于超过100个位置，累计涵盖超过100,000个电极部署，记录范围包括运动、感觉、语言等功能区域，以及脑干和脊髓。跨参与者汇总后，记录呈现手指表征的空间排列、运动相关频段变化及任务调节的神经群体活动。研究还演示了实时神经假体控制，以及对口语、面部运动和情绪表情相关皮层活动的解码。这是跨患者整合记录的图谱路径，并非在单个患者中同时读取整个中枢神经系统。本研究为预印本，尚未经同行评审。
推荐理由 图谱能否跨患者整合，关键在于对齐后是否仍保留细致的功能边界。研究观察到，相邻手指表征的过渡尺度约为0.8—2.0毫米，为理解表面记录能分辨多细的空间组织提供了具体线索。
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2026 年 9 月
09-30 论文发表 感觉与反馈

四肢瘫痪者用双向脑机接口抓起易碎物品，停刺激后力量仍在

多数瘫痪辅助技术只走一个方向：读出大脑意图，再驱动肢体。这项研究把方向变成了双向。一名完全四肢瘫痪的参与者植入皮层内脑机接口，系统从运动皮层读出动作意图，驱动肌肉电刺激完成抓握；手上的力传感器再把触觉信息通过刺激感觉皮层送回大脑。另有一路脊髓刺激与感觉输入配对，用于促进神经可塑性。参与者能够自己进食，也能抓起易碎物品。更引人注意的是，停止刺激后，肘部屈曲力量和手腕感觉的改善仍然持续，提示系统可能在重新训练神经通路，而不只是替代它们。
推荐理由 多数脑机接口只解决“读出意图、驱动肢体”这一半，这套系统同时把触觉送回大脑，并加入以康复为目的的脊髓刺激。停刺激后改善仍在，意味着它可能兼具辅助和治疗作用。但目前只报道了一名参与者，作者单位与随访时长尚待原文核实。
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09-30 媒体报道 沟通与语言

一块脑表电极同时读出说话和手势，瘫痪患者让虚拟化身边说边比划

瘫痪患者能否同时说话和做手势？据ApplySci报道，一个研究团队用一块高密度皮层脑电植入体做到了同时解码。皮层脑电是贴在大脑表面记录电信号的电极阵列。参与者只需尝试说话或做手势，个性化虚拟化身就会跟着说话或做动作，两种表达可以同时进行，也可以分开进行。研究人员原以为同时表达时的脑信号只是两种模式的简单叠加，实际数据却与单独说话或单独做手势时明显不同。参与者练习的词汇量有限，最多10个手势和10个单词或短语。报道指出，目前的标准做法是眼动追踪，这种方式速度慢、表达受限且令人身体疲惫，因此即便词汇量较小，这一方向也显示出改进的可能。
推荐理由 此前的语音解码研究多只还原说话，这项工作让同一块植入体同时读出言语和手势，更接近自然交流。它也发现同时表达的脑信号不是简单叠加，解码器需要专门针对组合动作训练。目前词汇量只有10个手势和10个单词或短语。
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09-30 产业报道 进展与扩展

Neurotechnology推出手机端脑电采集应用

做脑电研究不一定要带电脑了。Neurotechnology为其BrainAccess脑电硬件提供一套免费软件，此次新增的BrainAccess Mobile把桌面软件BrainAccess Board的核心功能搬到了手机和平板上。这款免费的安卓应用支持Android 7及以上版本，可通过蓝牙连接一台或多台BrainAccess脑电设备，在移动端完成设备设置、信号采集、实时查看、电极阻抗检测、记录回放和数据管理，数据既可存在本地，也可经LSL数据流协议发送到电脑。厂商称它适合户外状态监测、多人同步记录和居家睡眠研究等场景，但暂不适合需要刺激与脑反应精确对齐的实验，例如事件相关电位和P300范式，这类研究仍建议使用电脑。原有的BrainAccess Mobile Lite也将继续免费提供。
推荐理由 便携脑电正在从实验室走向日常环境，这款应用把原本依赖电脑的采集流程搬到了手机上，降低了户外和居家记录的门槛。但厂商自己承认，它目前还做不了刺激时间精确对齐的实验，P300这类脑机接口常用范式仍需电脑。
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