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中国临床试验注册中心登记了一项试验，把脑机接口与正念冥想训练结合，用于青少年抑郁症，并同步记录脑电图，观察训练前后脑电活动如何变化。研究要回答的是：当青少年在冥想中走神或情绪波动时，脑电信号能否被实时读出并反馈给训练流程，让干预更贴合每个人的状态。目前该试验尚未开始招募，设计细节、样本量和申办方都还没有公开。

《Nature Communications》发表一项人脑术中记录研究。团队在16名清醒手术患者中尝试使用uFINE超柔性植入电极，11人获得有效单神经元信号，共分离出719个单神经元，单次最高同步记录135个。最初5例因手术室电噪声和导针损坏未获得有效记录。研究属于短期术中实验，不能外推为长期植入表现。

约翰霍普金斯大学启动了一项名为INTENT的临床试验，旨在评估一种可植入装置的安全性和初步疗效。该装置能记录并刺激大脑不同区域，帮助因瘫痪而失去运动能力的成年人控制辅助设备并获得感官反馈。试验目前正在招募受试者，覆盖四肢瘫痪、肌萎缩侧索硬化、脑干卒中、脊髓损伤等多种病因。约翰霍普金斯大学是美国知名的研究型大学，其医学院在神经科学领域享有盛誉。该试验于2026年4月13日在美国临床试验注册平台首次公开，目前状态为招募中。

西安电子科技大学研究团队针对快速序列视觉呈现范式的单试次脑电解码，先构建了基于Transformer的DisCo-Former框架，融入3个由神经生理先验引导的部件。该研究2026年4月10日发表于《International Journal of Neural Systems》。DisCo-Former虽然超过了现有方法，但分析发现注意力持续坍缩，注意力图近乎均匀，值投影权重趋近于0。去掉Transformer编码器后得到的纯多层感知机版本DisCo-MLP，在2个数据集和3种评估方式下与Transformer版本持平或更优，受试者内解码的平均AUC约为0.94至0.98。

中国临床试验注册中心（ChiCTR）登记了一项随机对照试验，评估基于运动想象的脑机接口训练对卒中后吞咽困难的疗效。注册号为ChiCTR2600122162，登记日期为2026年4月9日，目前招募状态为“未招募”。该试验旨在验证运动想象脑机接口训练能否改善卒中患者的吞咽功能。

人民网报道，强脑科技于2026年1月完成20亿元B+轮融资，成为当时国内脑机接口赛道最大单笔融资。资金规模反映非侵入式和消费医疗产品线进入扩张阶段，也意味着研发、注册、制造和渠道需要更高投入。公开报道没有披露本轮领投方、完整投资人名单和投后估值，条目不补写这些信息。

该研究提出一种自适应的EEG动态迁移学习框架，以减少运动想象脑机接口（MI-BCI）中的负迁移。研究指出，现有迁移学习方法常合并多个源域，源-目标相似度低时易产生负迁移，且受试者间变异进一步降低迁移学习效果。该框架先用小波变换卷积对EEG时频分解，再通过动态迁移注意力模块匹配源域与目标域样本，最后以联合损失函数减少边际与类别条件差异。在BNCI2014001、BNCI2014002和BNCI2015001数据集上验证，准确率分别为78.78%、82.11%和78.19%，平均准确率优于基线算法（提升0.13%至27.7%）。作者认为，该方法对受试者变异具有稳健性，可增强系统的实际适用性。

湖北省科学技术厅于2026年3月31日批复，同意由华中科技大学同济医学院附属同济医院牵头，联合华中科技大学、湖北光谷实验室等12家单位组建湖北省脑机接口技术创新中心。报道称这是国内首个定位为综合性、全链条的省级脑机接口技术创新平台。中心将围绕神经信号解码、核心器件本土化、无创与植入式技术路线优化等方向开展攻关，负责人为同济医院党委书记唐洲平。

该研究提出DPMS-Net，一种采用动态卷积在时间、空间与频率多维度挖掘判别线索、并结合通道与时间注意力机制的运动想象分类深度网络，并引入频谱域分析组件，挖掘EEG谱中隐藏的细微振荡特征，为分类提供更丰富证据。研究在两个公开数据集与一个卒中患者自采数据集上评估，在BCI Competition IV 2a和2b数据集上分别取得83.93%和88.38%的受试者依赖分类准确率；在卒中患者数据集上，受试者依赖准确率为67.67%。作者认为，DPMS-Net具有高效解码能力与稳健性，可用于神经康复脑机接口系统。

该研究提出MAPS-CS在线SSVEP脑机接口系统，在实验过程中进行动态通道选择。研究指出，SSVEP-BCI的通道选择研究较少，而通道组合的优化对系统性能重要。该方法构建涵盖信号能量、稳定性与通道间相关的多维特征框架，量化异常并生成评分，经层次化决策整合为综合通道质量评分，据此识别并移除坏通道，实现免训练的实时通道选择。与通道集成（CE）方法相比，MAPS-CS在2秒、1.5秒、1秒和0.5秒刺激时长下将标准FBCCA的准确率分别提升3.5%、4.1%、4.4%和6.5%，在CE、二元和声搜索与TOP-K局部优化通道选择方法中表现最佳。研究确认该系统能在实验室在线实验中有效检测坏通道。