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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

最近动态

2026 年 9 月

博睿康皮层电极完成药监局唯一标识登记,为植入式脑机接口系统部件

博睿康医疗科技(上海)有限公司在国家药监局医疗器械唯一标识数据库登记了皮层电极,规格型号1014-35,注册证编号国械注准20263120536。博睿康的产品线覆盖脑电采集设备与植入式电极。此次登记的皮层电极是植入式脑电电极套件的组成部件,该套件由皮层电极、空白电极、电极扩张器、隧道器、扭矩扳手、固线扣、固定螺钉和电极保护套组成,既单独持证,也是植入式脑机接口手部运动功能代偿系统的部件之一。这套系统由脑机接口植入体、电极套件、脑电信号收发器、气动手套、一次性手术工具包以及脑电解码、医用测试、临床管理三套软件组成。
推荐理由 这次登记的不是整台脑机接口,而是系统里的一根皮层电极。它值得留意的地方在于:电极套件既单独持证,又作为植入式脑机接口手部运动功能代偿系统的部件之一,说明这套系统按部件逐个走注册流程。系统本身由植入体、电极套件、信号收发器、气动手套和三套软件组成,部件齐备程度是判断它离临床使用还有多远的直接线索。

乘客脑电帮自动驾驶AI提前识别风险,模型平衡准确率95.3%

研究者让乘客在高度自动化车辆中观看驾驶场景,同时记录脑电信号,训练模型判断前方是否存在风险以及危险出现在哪里。3D-CRNN在风险预测任务上达到95.3%±2.7%的平衡准确率,危险识别从80.9%提升到85.0%;跨被试测试中,模型对未见过乘客的平衡准确率降至64.9%±8.5%,说明离实际部署仍有距离。
推荐理由 把乘客当成信号源而不是驾驶员,是这条路线与多数脑控车辆研究的分界。风险预测95.3%、危险识别85.0%是在被试内测得的,跨被试掉到64.9%,说明模型对个人脑电差异仍然敏感。论文已被《Automotive Innovation》接收,但当前仍是预印本,尚未经同行评审。

联邦学习框架NEXUS-MI把运动想象脑机接口骨干网流量降低约42%

运动想象脑机接口的个体差异大,校准数据少,联邦学习能在不上传原始脑电的前提下共享模型。这个框架把网关同步当作学习与通信的联合控制问题:原始脑电和分类头留在本地,边缘协调器维护共享骨干网络。在BCICIV-2a和OpenBMI两个数据集上,通信感知协调把服务器到客户端的骨干网流量减少约42%,队列平均准确率差异很小且随实现而变。但平均值掩盖了个体脆弱性,BCICIV-2a上相对理想链路参考的损失最高约12个百分点。
推荐理由 联邦学习常被当作隐私方案,这项预印本把它当成通信调度问题:网关怎么同步、旧更新收不收、骨干网络什么时候下载,都会影响个体准确率。42%的流量降幅是省在骨干网上的,不是省在本地脑电上;真正值得注意的是队列平均准确率看着没差,个体上却可能掉12个百分点。这说明只报平均值的联邦脑机接口评测不够用,可靠性要按人看。

想象慢跑比想象手部动作更易“拥有”虚拟化身

用脑机接口控制虚拟化身时,参与者报告:想象自己在慢跑,比想象右手张开更能产生“这个身体是我的”的感觉。但脑电信号本身,慢跑想象反而更弱。实验中,行进由头皮脑电中与运动想象相关的运动感觉节律事件相关去同步控制,方向由眼动控制,参与者在弯曲赛道上操纵一个以慢跑姿态前进的虚拟化身,随后用问卷评估对化身的具身感。研究团队认为,这提示脑机接口不能只看信号强度,还要看动作与想象是否一致:神经信号强度与具身体验可能出现分离,想象与动作的一致性应当与常规解码指标一并考虑。
推荐理由 这项研究把“脑电信号有多强”和“用户觉得这个身体是不是自己的”分开来看,结果两者并不同步:慢跑想象诱发的运动感觉节律去同步更弱,化身所有权感却更强。对脑机接口设计者来说,这意味着解码准确率之外,动作与想象是否匹配也是一个可调的设计变量。研究为小样本健康受试者实验,尚未在患者中验证。

1145名卒中患者数据比对,机器人康复证据强于脑机接口

中风后上肢功能恢复,虚拟现实、机器人、脑机接口三种新技术谁更管用?这项系统综述与网状Meta分析纳入25项随机对照试验、1145名卒中幸存者,把三类干预放在同一张证据网里比较。研究检索了PubMed、Web of Science、Cochrane Library和Embase,时间范围从建库至2025年10月,以常规物理治疗为共同对照,证据网络呈星形结构,并采用贝叶斯随机效应模型估计相对疗效、计算SUCRA排序值。结果显示,机器人辅助训练的结论最稳,其中机器人联合常规物理治疗和单纯机器人干预分别有2项和3项研究支持;脑机接口只有1项研究能提取数据,还不足以判断疗效。作者提醒,排序最高的机器人联合康复功能电刺激仅来自单项试验,不应解读为确定性优效证据。
推荐理由 中风康复里,机器人训练和脑机接口常被放在一起说,但此前没有研究把两者直接比较过。这项分析覆盖25项试验、1145名患者,结论是机器人辅助训练的证据更扎实,而脑机接口只有1项研究能提取数据,无法判断疗效。对患者和康复科医生来说,这意味着目前选择脑机接口训练还缺少可比较的疗效数据。

帕金森病患者通过脑控游戏学会自主调节脑深部刺激

美国加州大学旧金山分校(UCSF)的研究人员让两名帕金森病患者在家通过玩飞机模拟游戏进行脑机接口(BCI)训练,学会下调大脑皮层beta信号,进而自主控制脑深部刺激(DBS)的强度。相关研究作为预印本于2026年8月17日上传至medRxiv平台。UCSF是一所世界知名的公立研究型大学,其医学院在神经科学领域享有盛誉。该研究展示了脑机接口在神经调控领域的应用潜力,为帕金森病等疾病的个性化治疗提供了新思路。但作为预印本,结论尚待同行评审。
推荐理由 这项研究首次证明,患者无需外部手动控制器,即可通过BCI训练学会自主调节颅内神经刺激强度。两名帕金森病患者在家完成慢性训练,有效下调皮层beta信号,并以此控制闭环DBS。该范式可能拓展至其他神经精神疾病的个性化刺激调控,但作为预印本,结论尚待同行评审。

Pascall Systems 脑电图软件获 FDA 510(k) 许可

Pascall Systems, Inc. 于 2026 年 8 月 19 日获得美国食品药品监督管理局(FDA)对其 Pascall Sensor Unit (PSU1) 的 510(k) 许可,决定为实质等同。该设备被归类为 II 类医疗器械,监管编号为 882.1400,分类名称为非归一化定量脑电图软件。
推荐理由 这是脑机接口信号采集与解码范畴的监管进展。Pascall Sensor Unit (PSU1) 作为定量脑电图软件,获得 FDA 510(k) 许可意味着其在美国市场可合法销售,对脑电信号分析工具的商业化有直接意义。

生成式AI拉低攻击门槛,脑机接口风险触及认知自主权

研究团队把脑机接口的攻击面拆成五个方向:伪造神经信号、靠去同步规避检测、重放劫持、窃听(Vein Tapping)和嵌入式后门。他们用自建的EEGle框架跑出17个新的神经特异性攻击实例,并发现后门设计存在一条隐蔽性与有效性的取舍曲线。研究还指出,生成式AI正在拉低非专业攻击者的门槛。该研究为预印本,尚未经同行评审,作者为Zahra Tarkhani、Georgios Akkogiounoglou、Lorena Qendro、Isabel Tscherniak和Anil Madhavapeddy。论文把这一攻击类别命名为NERVE Attacks,称五个维度相互正交,合起来覆盖完整的脑机接口技术栈。团队将EEGle提供给社区,用于构建和验证这类设备的安防能力,并把风险概括为认知自主权、心理隐私和人身安全三点,具体情形包括神经数据外泄,以及脑机接口所连接的外部设备被恶意控制。
推荐理由 脑机接口长期被当作信号处理问题讨论,安全研究远落后于神经假体和消费级头环的铺开速度。这项预印本把攻击面按BCI技术栈分层列出,并用自动化框架跑出17个可复现的攻击实例,等于给出一条可检验的清单。它尚未经同行评审,攻击是否在真实硬件上可行也还没有第三方复现。

慢性卒中患者在家使用脑机接口治疗系统,疗效优于普通锻炼

慢性卒中患者在家使用脑机接口治疗系统,12周后上肢Fugl-Meyer评分平均提高6.0分,而居家锻炼组仅提高1.5分。两组反应率分别为55.5%和9.6%,需治数为2.2。研究同时暴露出居家试验的脱落问题:42名对照组参与者中有17人因对分组不满而退出。
推荐理由 这项随机试验把脑机接口治疗搬到患者家里,对照组也是居家锻炼,直接回答了“远程康复能不能比现有做法更有效”。主要终点差异明显,需治数2.2意味着每治疗约2名患者就有1名额外获益。但42名对照组参与者中有17人因不满分组退出,最终仅62人纳入分析,疗效估计可能被高估,居家试验的依从性问题也暴露出来。

鲁汶大学团队发现:物体偏离注视点越远,脑电追踪越弱

看视频时,人眼盯着一个点不动,大脑仍会追踪画面里运动的物体,注意力越集中,这种追踪越强。但鲁汶大学团队发现,物体离注视点越远,脑电信号对运动的追踪就越弱——这意味着以往靠追踪强度判断注意力的解码方法,可能把「物体在哪儿」误当成「注意力在哪儿」。
推荐理由 视觉注意力解码是脑机接口的一条新路线,但此前的方法默认「脑信号与物体运动耦合越强,注意力越高」。这项研究把眼动伪迹控制住后发现,物体偏离注视点越远,耦合越弱,说明耦合强度里混着位置因素。对做注意力解码的研究者来说,这是一个需要校正的变量。

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