脑机百科消息(bciwiki.com)，该研究2026年9月1日发表于《Scientific Data》，作者来自索邦大学巴黎脑研究所与美国宾夕法尼亚大学。研究团队公开名为NETBCI的纵向多模态数据集，用于识别脑机接口训练背后的脑网络重组，并支持改进脑机接口系统。作者称，控制脑机接口至今仍是一项需要习得的技能，相当一部分人在多次训练后依然无法掌握，造成这种个体间差异的原因仍是开放问题。
按论文描述，NETBCI收录19名健康受试者的脑磁图（MEG）与脑电图（EEG）记录，每人在4个不同日期完成4次实验。每次实验包含2段各3分钟的睁眼静息态记录，以及6轮脑机接口任务，受试者通过持续的右手运动想象或保持静息来控制虚拟光标的位置。数据集另含匿名化的磁共振影像与行为学评分。
作者称，希望NETBCI的样本量与模态数量能供研究者用于脑网络重组之外的更多分析。该数据集面向健康受试者采集，未涉及患者人群。