一项发表于《Computers in biology and medicine》的研究提出动态小波基选择增强方法,用于改善非侵入式EEG想象语音分类。该方法为每个EEG片段计算小波熵,选择信息量更高的小波基,再向相应小波系数注入高斯噪声,增强后的信号由带通道激励机制的卷积神经网络分类。研究数据包含32个通道、8种刺激和10名参与者。词语与元音组合实验的最高分类准确率达到98%,Cohen's kappa为0.95,但完整类别分类的表现较低。研究者称,该方法优于传统数据增强策略和静态小波方法,为处理EEG噪声与非平稳性提供了自适应路径。
美国食品药品监督管理局(FDA)于2026年6月13日对Neuroelectrics Barcelona S.L.U.的Enobio Dx系列(8、20、32导)作出510(k)决定,结论为实质等同,受理号K261604,走的是特别510(k)途径。按FDA器械分类,该器械归入全导联标准脑电图机类别,属二类器械,法规编号882.1400,由神经病学咨询委员会归口。Neuroelectrics以无创脑电采集与经颅电刺激设备见于神经调控与脑机接口研究,本次获批的Enobio Dx按导联数分为8、20、32三个型号。
一项发表于《Computers in biology and medicine》的研究使用跨频双谱分析,考察自然伸手抓握过程中规划与执行阶段的非线性脑电活动。研究者从复双相干矩阵提取幅度和相位特征,并结合分类、置换特征选择和受试者内统计检验。结果显示,执行阶段的非线性耦合强于规划阶段,主要由β频段和γ频段相互作用驱动。精细抓握与力量抓握的解码表现则在两个阶段相近,提示抓握类型表征可能在规划时形成并持续到执行。双谱特征相较传统分析方法在抓握类型判别和多类别分类中表现出一致优势,为未来脑机接口和神经假体研究提供了新的运动解码特征。