昆明理工大学

昆明理工大学团队在《生物医学工程学杂志》发表论文，系统分析脑机接口固有局限对能力边界的约束机制。研究指出，神经编码动态性、个体差异、低信噪比、部分可观测性和范式依赖性共同构成能力边界的形成基础，并在神经信息、人因和系统三个层面表现为解码精度、信息传输率、复杂意图解码、用户体验及系统稳定性等的上限。团队提出信息增强、自适应解码、人机协作和系统优化等策略，认为性能提升关键在于增强神经信息利用，而非克服底层局限。该研究为理解脑机接口性能天花板及未来提升路径提供了理论参考。

手写想象脑电为脑机接口提供了一条无创的文本输入与复杂意图表达路径，但解码受低信噪比、非平稳性、跨会话分布漂移以及连续时间趋势与局部高响应模式并存等挑战制约。新网络DRDNet用平均池化与最大池化从空间脑电特征构造两个互补的时间视图，分别交给双向Mamba编码器与Transformer编码器建模，再经时间步级动态融合与长短期记忆时序聚合自适应整合。在公共手写想象脑电数据集的汉字笔画手写想象与拼音单韵母手写想象两个任务上，它平均准确率分别做到67.74%和62.51%，Cohen's kappa分别为0.5968和0.5502，优于7个代表性脑电解码基线。该研究2026年8月19日发表于《Journal of Neural Engineering》。