脑机百科消息(bciwiki.com)，埃塞克斯大学团队用脑电区分参与者检索的概念类别，三个两两分类任务的平均准确率为68.2%至73.4%，均高于随机水平。论文于2026年10月21日发表于《Journal of Neural Engineering》。
研究采用分级语义触发清单（GIST），让14名参与者根据逐级语言线索想起食物、乐器或身体部位中的目标概念，并按空格键报告想起的时刻。研究者以这一时点对齐脑电，减少线索呈现本身引起的感知活动对分析的影响。
模型先用其他参与者的数据学习共同特征，再将固定后的编码器用于未参与这一阶段训练的人。随后，用待测参与者自己的带标签项目校准支持向量机，并采用嵌套留一项目验证。整个流程仍需个人校准数据。
身体部位与食物、身体部位与乐器、食物与乐器的平均分类准确率分别为73.4%、70.7%和68.2%。参与者层面的置换检验中，前一任务有9/11人达到显著水平，后两项各有8/11人达到显著水平（p＜0.05）。这里的统计分母为11，与记录脑电的14人应分别理解；公开摘要未交代这一差异的原因。
按键前1.5秒至0.5秒的脑电最具区分力。结果支持受控任务中的语义类别解码，尚未检验任意思想内容的识别或严重运动障碍人群的实际沟通。