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人能不能学会用“想”去操控一个设备，可能取决于这套操控方式是否顺应大脑本来的活动规律。研究人员让受试者躺在磁共振扫描仪里，通过调节负责空间导航的脑区活动，实时控制电子游戏中的虚拟角色。随后，研究人员改变脑活动与角色动作之间的对应关系。当新的对应关系落在大脑活动本身变化较大的方向上，即所谓“内在流形”，受试者能重新调整脑活动，学会控制角色；当对应关系偏离这一结构，受试者始终学不会。研究人员认为，这一规律可用于设计更容易上手的脑机接口。

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。

中国临床试验注册中心（ChiCTR）于2026年6月5日登记了一项新试验（注册号ChiCTR2600126291），旨在检验先前多感官具身训练对后续运动想象神经表征和脑机接口解码性能的影响。该试验尚未开始招募受试者。

一项新登记的临床试验把脑机接口用于卒中后康复，设计成四个平行组：全维度（情绪—认知—运动）自适应训练、认知与运动任务整合训练、单一维度运动训练，以及常规康复训练。每组计划22人，共88人。研究面向首次脑梗或脑出血后3个月到1年、单侧偏瘫、上肢Brunnstrom分期II至IV期的30至80岁患者，主要结局是运动功能评分，次要结局包括脑电运动想象的事件相关同步/去同步、前额叶theta/alpha功率比、脑电—近红外耦合等指标。

女性膀胱过度活动症患者常靠药物和行为训练控制尿急、尿频，效果有限。苏州大学附属第一医院在中国临床试验注册中心登记了一项新研究，换了一条路：先让患者做任务，用功能性近红外读出前额叶的脑活动，再由算法决定何时给出经颅磁刺激，形成闭环。试验为介入性、平行设计，计划入组66名18至75岁女性，试验组与对照组各33人，对照组接受开环的假闭环刺激，主要终点是膀胱过度活动症症状评分。登记信息没有披露设备型号，也没有公布任何结果，招募状态为尚未开始招募。

中国临床试验注册中心（ChiCTR）于2026年5月28日登记了一项临床试验，研究基于运动想象范式的脑机接口训练对卒中患者下肢运动功能的影响。该试验目前正在招募受试者，注册号为ChiCTR2600125562。中国临床试验注册中心是经世界卫生组织认证的临床试验注册机构，负责收集并公开临床试验信息，以促进研究的透明化和可追溯性。脑机接口技术通过解码大脑运动意图，为卒中后运动功能恢复提供了新的干预途径。本试验的注册信息已同步至世界卫生组织国际临床试验注册平台（WHO ICTRP），但试验设计、样本量、申办方等具体细节需查阅原始注册记录。

这项随机对照试验计划纳入60名卒中后下肢运动功能障碍患者，干预组接受脑机接口辅助的下肢外骨骼康复训练，对照组接受常规步行训练。主要结局包括下肢表面肌电信号、下肢运动功能、改良巴氏指数、平衡量表和功能性步行分级，结果将检验脑机接口驱动外骨骼能否比常规步行训练带来更多功能改善。试验由上海市浦东新区浦南医院申办，首例入组日期定在2026年5月30日。浦南医院位于上海浦东新区，是一家承担区域医疗与临床研究任务的区级医院，此次以申办方身份牵头该试验。试验在中国临床试验注册中心（ChiCTR）登记，注册号ChiCTR2600125531，登记日期为2026年5月28日，目前尚未开始招募。

天津市人民政府办公厅印发《天津市推动脑机接口创新发展行动计划》，文号津政办发〔2026〕8号，成文日期2026年5月26日。产品指标全部落在非侵入式路线上，侵入式只提进入注册临床试验与获批上市，不给数量。到2027年争创2至3家国家级创新平台，5种以上非侵入式产品进入临床应用，开发10种以上新产品，引育50家创新型企业，制定1至2项国家标准，设立3至5只产业基金。到2030年10种以上非侵入式产品实现大规模临床应用，侵入式产品获批上市，形成总规模超100亿元的产业基金群。

这项随机对照试验计划纳入58名卒中后上肢运动功能障碍患者，试验组通过脑机接口交互进行反馈式康复训练，对照组接受传统上肢循环运动训练。主要结局指标为Fugl-Meyer上肢运动功能评分（FMA-UE），次要结局涵盖运动功能、日常生活能力、生活质量以及脑电、经颅磁刺激和近红外等多种神经生理评估。试验采用前瞻性登记，首例入组日期定在2026年6月1日，目前尚未开始招募。

脑机接口要读懂“想象动一动手”时的脑电信号，常用的轻量神经网络大多层数较浅，难以提取更深层的特征。直接把网络加深，又会因为残差结构设计不当、预处理与残差模块不匹配而无法提升效果，研究者称之为“深度壁垒”。研究团队提出残差深度可分离网络ResDSNet，并配套设计了数据预处理模块，用于过滤噪声、保留运动想象相关特征。在3个公开数据集、共127名受试者的脑电数据上，它的准确率分别为79.36%、84.95%和64.13%，比现有最优方法分别高3.16%、1.59%和8.40%。这项工作只在离线公开数据上测试，尚未在实时脑机接口系统或患者中验证。