法国

一支法国与美国的研究团队公开了名为NETBCI的纵向多模态数据集，用于研究脑机接口训练过程中的脑网络重组。作者称，控制脑机接口至今仍是一项需要习得的技能，相当一部分使用者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。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，希望这套数据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。

里昂民选医院（Hospices Civils de Lyon）在法国注册了一项临床研究，旨在通过非侵入性脑记录解码运动想象，作为创新运动康复治疗的前提。研究将结合MRI、MEG和EEG，设计受试者特定的神经生理学模型，并指出传统BCI方法忽略了beta突发等瞬态特征。该研究将先在健康受试者中验证，再评估在卒中患者中的可行性。

一项预印本研究提出一套可解释指标，分别量化脑机接口（BCI）相关脑活动在时间、空间和频率维度上的变异性，并在两个运动想象BCI数据集（共133名受试者）中考察这些指标与BCI性能的关系，通过受试者内与跨受试者分类实验进行验证。研究者称，在多数条件下观察到-0.2至-0.4的负相关，提示较低变异性与较高BCI性能相关；指标还显示深度学习与基于黎曼的分类器对变异性的稳健性存在差异，前者相关性更弱。该框架可在试验内、试验间与试验组间等多个层级量化变异性，为理解EEG变异性、评估分类器敏感性以及基于变异性设计更稳健的BCI提供了可解释工具。该研究为预印本，尚未经过同行评审。

格勒诺布尔大学医院注册了一项临床研究（登记号NCT07698496），评估慢性脑机接口用于闭锁综合征（LIS）患者言语康复的可行性与有效性。研究背景指出，非侵入式沟通方法认知负荷高且效率低，而现有侵入式言语BCI仍依赖经皮连接器，存在感染风险；目前缺乏适合长期居家使用的全植入无线实时言语BCI。本研究采用颅内硬膜外植入式脑机接口结合语音合成器，SpeechBCI方案将在同一受试者中测试两种互补方案：言语BCI（主要目标，BCI_PAROLE装置）与光标BCI（次要目标），两者均使用WIMAGINE颅内硬膜外系统。该试验目前处于登记阶段，尚无临床结果。