脑机百科消息(bciwiki.com)，该预印本2026年7月15日发表于bioRxiv，尚未经同行评审。脑机接口（BCI）在解码与语音产生相关的运动和发音信号方面已取得显著进展，但对更高层次的语义表征能否从人类皮层活动中解码了解甚少。证明语义解码的可行性既有助于推进对语言组织的理解，也有助于开发依赖概念而非纯发音信息的BCI系统。
阿拉巴马大学伯明翰分校的研究者Smith C.、Inchyna S.、Barrentine B.和Nelson M. J.记录了接受立体定向脑电图（sEEG）临床癫痫监测的患者在执行语义处理语言任务时的颅内神经活动。从局部场电位中提取高伽马功率，用于生成试次级特征进行监督式机器学习分类。
结果显示语义类别信息可被显著高于随机水平地解码，15个语义类别的平均分类准确率达29.8%（随机水平为6.7%）。这些发现表明高伽马活动包含可在单次试验中提取的概念类别成员信息，证明语义信息可从颅内群体记录中获取，支持语义解码作为未来语言BCI的互补发展方向。