07-13 · University of Toronto 加拿大 论文发表 沟通与语言 扩散模型隐表示接入神经语音解码,词错误率最低降至3.5% 多伦多大学团队用扩散模型不同时间步的隐表示作为神经语音解码的中间层,词错误率随时间步选择大幅变化。 推荐理由 该研究把神经解码重新表述为表征学习问题,系统比较不同扩散时间步隐表示的解码效果,为后续BCI语音解码模型的中间表示设计提供了可量化的参考依据 查看详情 →
07-13 · Nova Southeastern University 美国 论文发表 治疗与调控 皮层脑电网络特征结合SVM,实时预测癫痫发作前风险 诺瓦东南大学团队用颅内皮层脑电网络特征结合支持向量机与贝叶斯更新,构建实时连续的癫痫发作风险预测方法。 推荐理由 该研究基于颅内脑电网络特征提出可实时更新的癫痫发作风险预测方法,计算量轻、可解释性强,为闭环神经调控设备的发作预警功能提供了潜在的算法思路 查看详情 →
07-13 · Shenzhen Hanix United 中国 临床进展 进展与扩展 EEG驱动TMS闭环调控工作坊将在广州举行,英智科技将展示相关设备 中国康复医学会脑功能检测与调控康复专业委员会将于2026年7月17日在广州举办脑客中国:脑机接口——EEG驱动TMS闭环调控工作坊。该工作坊聚焦脑机接口技术在神经康复中的应用,特别是通过实时分析脑电信号触发经颅磁刺激的闭环调控方法。深圳英智科技有限公司(Shenzhen Hanix United)将携相关设备参会。英智科技是本次大会的支持单位之一,将展示EEG驱动TMS闭环调控脑机接口设备与近红外脑功能成像装置,为临床医生和研究者提供实操机会。此次工作坊是2026中国康复医学会脑功能检测与调控康复专业委员会学术年会暨第八届脑功能检测与调控康复论坛的同期活动,旨在推动脑功能检测与调控康复领域新理念、新技术的传播与应用。 推荐理由 这是国内首个将EEG与TMS结合实现闭环调控的专题工作坊,标志着脑机接口技术从实验室走向临床应用的又一进展。英智科技作为支持单位将展示相关设备,为临床医生和研究者提供实操机会。 查看详情 →
07-12 · 东南大学 等 3 家 中国 论文发表 基础与方法 单侧下肢运动想象也偏侧化,上肢规律在下肢同样成立 脑电研究发现,单侧下肢运动想象与运动执行会引发相似的偏侧化神经活动模式,证实上肢已知的偏侧化规律同样适用于下肢。 推荐理由 该研究首次系统验证下肢运动想象与运动执行共享偏侧化神经基础,弥补了此前偏侧化研究集中于上肢的空白,其事件相关电位与功能连接方法可为下肢运动想象类脑机接口的信号特征选择提供参考。 查看详情 →
07-10 · RMIT Europe 等 2 家 澳大利亚西班牙 论文发表 基础与方法 脑电不解码也能分类,DSNet在隐私编码特征上准确率超87% 该研究提出DSNet,一种深度去噪结构保持神经编码网络,可对隐私保护的编码EEG表征进行分类而无需解密。研究以共空间模式(CSP)提取EEG特征并转换为保留统计结构的不可逆神经编码,其中编码指为隐私保护设计的不可逆神经变换而非形式上的密码学保证;两种深度学习架构(前馈NN与循环RNN)在编码特征空间中进行分类评估。在公开数据集上,DSNet-NN对每个受试者取得超过87%的准确率,优于RNN变体与基线模型,并对模拟隐私攻击具有韧性;研究还整合GPT-4基于模型输出生成临床风格摘要,增强临床审阅的可解释性。作者认为,该工作为脑机接口的隐私保护分类与临床辅助应用提供了可行方案。 推荐理由 面向脑机接口原始神经数据隐私的DSNet编码网络,无需解密即可对编码EEG分类,每个受试者准确率超87%且对模拟隐私攻击具有韧性,并整合LLM生成临床摘要,兼顾隐私与可解释性。 查看详情 →
07-10 · Brandenburg University of Technology Cottbus-Senftenberg 德国 论文发表 基础与方法 被动式脑机接口结合眼动实时解码VR交互意图 研究者结合脑电被动式脑机接口与眼动追踪,在动态VR游戏中实时解码用户的交互意图,在线闭环阶段准确率达69.64%。 推荐理由 目前多数VR交互仍依赖手柄等显式动作输入,难以做到自然流畅。这项研究首次在动态VR游戏中实时用脑电被动式脑机接口结合眼动解码交互意图,在线闭环准确率明显高于随机水平,为更自然的沉浸式人机交互提供了新路径。 查看详情 →
07-10 · BIOSerenity 法国 论文发表 基础与方法 BIOSerenity在法国超算上训练EEG大模型,发现缩放规律与语言模型不同 法国神经技术公司BIOSerenity利用法国最强大的超级计算机Jean Zay,在三个月内开展了一系列大规模脑电图(EEG)人工智能训练实验。团队训练了一个拥有3亿参数的模型,使用了11万小时的EEG数据,运行在64个GPU上。此外,他们还完整训练了Mercury和Neptune两个模型家族,每个家族有三种规模,参数从约1300万到1亿不等,数据量从约5000小时到4万小时。结果显示,Neptune模型随规模增大而性能提升,但Mercury模型却出现相反趋势,最小版本表现最佳。这些发现表明,脑信号AI的缩放规律与语言模型不同,相关结果尚未经过同行评审。 推荐理由 这条消息对关注脑机接口信号处理的人意味着:EEG大模型并非越大越好,架构对缩放效果影响显著。BIOSerenity在超算上的实验首次系统对比了两种架构的缩放行为,提示未来脑电AI设计需更谨慎选择架构与数据规模。 查看详情 →
07-10 · 南京理工大学 中国 论文发表 基础与方法 200kV/m核电磁脉冲抑制大鼠运动皮层场电位,耦合通路在电极 该研究考察脑机接口电极暴露于强电磁环境时的潜在脑风险:对植入脑电极的大鼠施以核电磁脉冲(NEMP)照射,并通过多通道生理信号采集处理系统记录初级运动皮层(M1)的局部场电位,再利用MATLAB对不同照射强度下的局部场电位进行时频与功率谱分析。结果显示,200 kV/m的NEMP可抑制静息状态大鼠局部场电位的Alpha和Delta频段,且该效应与NEMP和电极之间的前门耦合有关,耦合电流刺激大鼠脑部并影响其意识状态。作者认为,该研究为脑机接口的电磁防护提供了新方向,属于BCI电极安全性的早期动物数据。 推荐理由 针对脑机接口电极暴露于强电磁环境的安全性研究,显示200 kV/m核电磁脉冲可抑制大鼠初级运动皮层局部场电位的Alpha与Delta频段,为BCI电磁防护提供数据。 查看详情 →
07-09 · Stanford University 等 2 家 美国 论文发表 基础与方法 植入式神经接口可长期监测胶质瘤进展,小鼠研究登上预印本 一项预印本研究展示了一种利用植入式神经接口长期监测胶质瘤进展的平台。在多种小鼠品系和胶质瘤模型中,肿瘤进展始终与肿瘤微环境的伽马频段神经活动升高相关;机器学习模型可根据慢性神经记录预测肿瘤负荷,并利用伽马神经轨迹预测个体肿瘤生长速率。该研究由Coherence Neuro Global, Inc.等机构的研究人员完成,于2026年7月9日上传至bioRxiv,尚未经过同行评审。 推荐理由 这项预印本研究展示了一个利用自由活动胶质瘤小鼠的神经记录长期监测肿瘤进展的平台,在多种小鼠品系与胶质瘤模型中,肿瘤进展始终与肿瘤微环境的伽马频段神经活动升高相关;结合机器学习模型还可根据慢性神经记录预测肿瘤负荷,并利用伽马神经轨迹预测个体肿瘤生长速率。 查看详情 →
07-09 · Harvard University 美国 论文发表 基础与方法 预印本:面部运动光谱特征可预测皮层活动 哈佛医学院研究人员发现,啮齿动物面部运动的光谱分析可以预测其大脑皮层活动和脑机接口任务表现,这一发现为开发更有效的神经假肢控制系统提供了新的生物学基础。该研究为预印本,尚未经过同行评审。 推荐理由 预印本研究证实面部运动光谱可预测脑机接口任务表现,为神经假肢控制提供新生物学基础。 查看详情 →