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研究者提出基于多尺度Transformer的对比学习网络CLMT-Net，用于同一肢体内细粒度运动想象解码，在MI-2数据集上准确率达76.13%。

研究者发布了一个面向儿童和青少年的稳态视觉诱发电位脑机接口数据集。

研究者提出基于博弈论的自适应人机联合学习方法用于在线MI-BCI解码，14名受试者在线实验准确率分别提升9.7%和5.6%（p<0.01）。

匹兹堡大学团队在15名健康受试者中测试了跨模态一致性效应（CCE）任务，发现该任务能区分膝盖处的气动与电刺激但无法区分足部。这项研究于2026年8月10日上传至bioRxiv，作者包括Bose等人，旨在评估CCE任务作为下肢感觉反馈直观性量化手段的可行性。在膝盖处，更自然的气动刺激与较不自然的电刺激可被CCE任务区分，而足部同样刺激未能区分。下肢截肢者因缺乏假肢体感反馈常出现平衡和步态障碍，电刺激神经假体可部分恢复感觉，但恢复感觉的直观性一直缺乏量化手段。作者强调，需要识别影响CCE的外部因素，才能将其用于下肢截肢者。

脑机接口解码器可能仅凭与目标心理状态无关的信息就猜中标签。北京语言大学心理学院的研究团队提出一种可证伪的替代测试标准，要求候选证据在互斥数据中持续存在、能应对物理组织或听众模板的容量匹配替代，并在排除目标事件后仍可检验。在六个EEG数据集（41名参与者）上，平均四个神经语音边缘指标将5秒解码性能提升至领先水平；在两个分层接口中，父流错误分数在排除所有目标命令事件后仍保持0.968和0.965的AUC值。该框架为神经科学和脑机接口提供了证据归因的检验标准。

俄罗斯研究人员开发了一套集成化的脑机接口系统，支持同步和异步两种操作范式，使用基于脑电信号的控制命令实现对机器人设备的优化控制，并经过实验验证显示可达到 60-65% 的识别准确率。

研究人员通过现象学分析发现，脑机接口不仅要提高沟通速度和准确率，更重要的是要维护使用者的人格尊严和关系人性。该研究为脑机接口的临床应用设计提供了新的伦理学视角。