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2026 年 9 月

90名学习者试用脑机接口自适应教学平台,实验组知识保留率更高

这项研究让90名学习者分成两组,一组用脑机接口实时读取注意力、认知负荷和精神疲劳,据此调整教学内容和节奏;另一组按传统在线课程学习。实验组在持续参与度和知识保留上表现更好。研究采用混合方法,定量数据包括前后测成绩、任务完成率和神经活动指标,定性数据来自问卷调查和半结构化访谈,用于衡量学习者感知到的参与度、可用性和整体学习体验。90名参与者分别来自English House Language Center、亚美尼亚欧洲大学和Mesrop Mashtots大学。研究者同时提出,在教育场景采集和使用神经数据,隐私、伦理与可及性问题尚未解决。

脑机接口外骨骼综述:人工智能负责读懂意图,机械限位仍交给传统控制器

脑机接口能读出与动作相关的神经活动,动力外骨骼则提供完成动作所需的力量。但脑电信号噪声大、肌电随疲劳与恢复而变,合适的助力程度又高度依赖使用者和任务,因此人工智能的价值主要在于同时处理多种变化信号,而不是依赖单一固定输入。这篇综述梳理了脑电、肌电与机械传感如何组合用于外骨骼控制,并对比了卒中康复与健康使用者两类目标迥异的应用。作者认为,仅提高分类准确率并不够,延迟、校准、疲劳、不确定性与物理安全同样决定系统是否真正可用。

各向异性水凝胶电极实现P300与SSVEP信号采集

非侵入式脑机接口的电极长期在导电性、贴合度和耐用性之间取舍。一种通过原位定向冷冻共聚制备的导电水凝胶,内部形成垂直排列的离子通道与互连纳米孔网络,导电性优于常规水凝胶电极。在初步的P300与稳态视觉诱发电位(SSVEP)实验中,这种电极采集到的信号质量与常规湿电极和干电极基准相当,同时具备与组织匹配的压缩模量、高延展性、皮肤黏附性和快速自愈合能力。论文把上述实验定位为可行性验证,未报告长期佩戴稳定性、规模化制备或人体临床试验数据。

脑机接口训练改善卒中上肢恢复,每次20至60分钟训练效果一致

一项伞形综述汇总了17项关于脑机接口(BCI)系统用于卒中后运动恢复的荟萃分析,发现运动尝试,即患者试图移动瘫痪肢体,是最能稳定带来治疗效果的意图诱发方式,而电刺激作为反馈手段效果一致,机器人辅助和视觉反馈的效果则参差不齐。综述还提示,每周更高频次的训练和每次约20至60分钟的中等时长训练与一致的恢复效果相关。作者建议,将运动尝试与电刺激结合可能获得更大疗效。该综述由韩国仁川国立大学的研究团队完成,于2026年9月4日发表在《Symmetry》期刊上,检索截至2026年6月30日。研究团队隶属于该校运动科学系及神经力学康复研究实验室,长期从事运动科学与康复研究。

混合脑机接口让下肢外骨骼摆脱拐杖

一套混合脑机接口在10名受试者实时行走实验中替代下肢外骨骼的拐杖控制,SSVEP平均分类准确率达95.06%,眨眼与咬牙开关的F1分数分别为99.80%和99.22%。该系统结合稳态视觉诱发电位脑机接口与眨眼、咬牙触发的异步生物信号开关,由SSVEP选择运动模式,眨眼执行、咬牙取消指令。与拐杖控制相比,该方法系统可用性量表得分78.25对53.50,NASA任务负荷指数体力需求3.15对7.85。

脑电扩散模型纳入卒中康复评估,一套框架完成三项解码任务

研究者提出一套基于脑电的统一框架,同时完成运动想象分类、偏瘫侧检测与功能恢复预测三项任务,面向卒中患者的运动功能康复。作者称,卒中是全球长期运动残疾的主要成因之一,基于运动想象的脑机接口被视为加快康复的手段,但现有方法存在几处短板,包括患者间差异导致泛化能力不足、缺乏有效的功能评估环节、患者数据可得性有限且缺少适配的数据增强办法。该框架引入针对脑电时空特征设计的扩散模型,采用解耦的神经网络架构,配合旋转空间编码与自回归时间融合;为缓解数据稀缺,研究者另设计了两种针对卒中患者脑电特点的增强策略。作者称,多项运动想象脑机接口任务上的实验显示该方法性能与泛化能力占优,支持其用于个体化卒中康复的潜力。
2026 年 8 月

脑机接口综述:三种康复范式助中风患者恢复手部功能

卒中后手功能障碍严重限制患者独立生活,而传统康复对缺乏主动运动能力的患者往往效果有限。基于非侵入式脑电图(EEG)的脑机接口(BCI)通过实时解码运动想象时感觉运动皮层的节律信号,驱动外骨骼、功能性电刺激或虚拟现实设备,形成基于赫布学习原理的闭环反馈,从而强化或重塑受损神经通路,促进运动恢复。一篇发表于《Topics in stroke rehabilitation》的综述系统梳理了该技术的神经生理基础及三种主要康复范式:运动想象结合物理反馈、运动想象结合虚拟或多感觉反馈、以及基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)的范式。研究证实这些方法能改善上肢功能,但临床推广仍面临信噪比低、个体差异大及“BCI失明”等挑战。

让瘫痪者重新行走之后,脑脊接口仍是少数病例的结果

脑脊接口试图在损伤平面以下重建皮层运动意图信号与脊髓感觉运动环路之间的通信,是脊髓损伤治疗中最受关注的方向之一。一篇发表于《Neurosurgical Review》的综述给出了克制的评价:早期临床前研究和高度选择的临床研究确实显示出令人鼓舞的运动结果,但证据仍属初步,走向常规临床使用还受安全性、耐久性、患者选择、可及性以及长期功能获益等一系列问题的限制。综述同时梳理了神经刺激与生物材料等路径,指出它们在实验与早期转化阶段显示出潜力,临床疗效和可推广性尚未充分确立;把脑脊接口纳入临床实践还面临技术挑战、伦理考量和医护专门培训的需求。

脑机接口治中风?疗效还达不到“显著改善”

一项纳入43项随机对照试验、1628名受试者的Cochrane系统评价显示,与常规康复相比,脑机接口训练可能小幅改善卒中后上肢运动功能(均数差4.67,95%置信区间2.25至7.09;10项研究、611名受试者),但对下肢功能几乎没有差别,对日常生活活动能力的影响很不确定;与假脑机接口对照相比,各项指标均未见明确差异。作者强调所有比较的证据确定性均为低到极低,主要受偏倚风险高、样本量小和潜在发表偏倚拖累。该评价2026年8月21日发表于《The Cochrane Database of Systematic Reviews》。

闭环脑机接口修复卒中后运动感觉回路,综述梳理康复机制

卒中后康复正被重新理解为运动意图、下行运动输出、外周运动与感觉反馈四者交互被打断的过程,而非单纯的肌力不足。综述提出,闭环脑机接口实时检测运动想象、运动尝试或感觉运动节律,并把信号转换为随机的功能电刺激、机器人辅助、虚拟现实、多感觉反馈或神经调控,部分重建被检测运动意图与辅助运动、感觉反馈之间的时间耦合,从而促进活动依赖性可塑性。综述综合了神经生物学基础、康复机制、实施策略与新兴预测性生物标志物,同时指出疗效存在异质性,取决于患者特征、脑信号可解码性、干预剂量、反馈模态与试验设计,未来需机制驱动的患者分层、自适应解码、个体化反馈、标准化结局与真实世界验证。该研究2026年8月20日发表于《Frontiers in Neuroscience》。

3173篇文献盘点卒中康复十年,脑机接口跻身最新研究热点

该研究2026年8月18日发表于《Neural Regeneration Research》,对2016至2025年卒中后肢体运动功能障碍与功能恢复领域的3173篇Web of Science核心合集文献进行文献计量分析,作者来自首都医科大学附属北京康复医院。分析显示该领域处于快速扩张期,技术辅助康复成为主导趋势,机器人辅助训练与虚拟现实是两大技术关键词。突变文献分析揭示研究热点经历三个阶段,近期阶段(2020年至今)为神经调控(脑机接口与无创脑刺激)、全球疾病负担与公共卫生政策。高被引研究集中于疗效比较、机器人辅助训练、脑机接口、迷走神经刺激与康复结局预测。

14名卒中患者练两周脑机接口神经反馈,上肢评分平均涨7.9分

研究者称,脑机接口控制的神经反馈干预可改善卒中患者运动功能:14名患者完成8次(2周)运动想象脑机接口干预后,FMA-UE上肢评分平均提升7.9分,Barthel指数提升7.1分,9/14达到FMA-UE最小临床重要差异(6.6分)。干预全程的脑电追踪显示,事件相关去同步(ERD)呈两阶段纵向趋势,第一周逐渐增强、第二周减弱并集中于对侧感觉运动区,静息态功能连接在干预后增强,且运动改善与其相关。研究者认为,该结果为理解卒中康复中的神经可塑性机制提供了纵向证据。

可穿戴脑机接口完成在线闭环验证,运动意图识别准确率达79.38%

该研究2026年8月14日发表于《ITM Web of Conferences》,完成了一套面向卒中康复的可穿戴脑机接口系统的物理集成与在线实验验证。该系统采用带微型化采集电路的脑电头戴设备,在感觉运动皮层上方布置10个核心记录通道。研究团队招募6名健康受试者和2名卒中偏瘫患者,开展运动想象与运动尝试的闭环实验;信号处理采用共空间模式提取空间特征,结合线性判别分析完成意图分类,并以个性化子频带优化提升识别表现。离线平均识别率为84.91%,在线实时测试的分类准确率为79.38%。研究者还通过时空频谱与R²值分布分析,验证了运动意图触发时感觉运动区的激活模式。
2026 年 7 月

从卒中幸存者处征集XAI需求,3组患者照护者三元访谈暴露3种引导偏差

研究者称,一项关于在卒中康复中征集可解释人工智能(XAI)需求的方法学研究于2026年7月28日以预印本形式上传至arXiv,尚未经过同行评审。从卒中幸存者处征集XAI需求存在方法学挑战,直接影响AI驱动自适应康复系统的设计,但现有协议通常做二元访谈,忽视引导动态。研究从二元走向三元,在3名卒中幸存者(2名中重度失语)与3名照护者的形式化研究中,引导者使用了类比桥接、投射人格、二元强选与延长响应时间4种支架方法。研究者称,反思性分析揭示了规范偏差、假设确认偏差与在场效应3种系统性引导偏差,研究将其作为面向从业者的协议风险指南提出。
2026 年 6 月

脑脊肌三路信号联合解码,LEGEND准确率高出EEGNet23.4个百分点

一项发表于《Computers in biology and medicine》的研究提出LEGEND神经解码架构,联合建模皮层EEG、脊髓ESG与外周肌肉EMG信号,面向脊髓损伤康复中的神经旁路。模型在洛伦兹双曲空间编码三模态信号,通过有符号三层相位锁定值图连接51个通道节点,再利用图注意力模块细化表征。在Steele数据集严格留一受试者交叉验证中,LEGEND取得56.51%±12.27%的准确率,比EEGNet高23.4个百分点。研究者认为,双曲表征能够捕捉运动层级中的复杂关系,为联合脑、脊髓和肌肉信号的康复解码提供计算基础。
2026 年 4 月

混合脑机接口练卒中上肢,32名患者Fugl-Meyer评分可观改善

该研究评估整合运动想象(MI)与稳态视觉诱发电位(SSVEP)、并带机器人手套反馈的混合脑机接口用于卒中患者上肢运动康复的可行性。32名卒中患者分为常规治疗对照组与接受10或20天周期BCI干预的实验组,以Fugl-Meyer评分、EEG分类准确率、偏侧系数与加权脑连接分析等为结局指标。结果显示实验组Fugl-Meyer评分较对照组有可观改善,BCI系统达到满意的EEG分类准确率(最高98.08%)与稳健运行;长期训练后观察到EEG准确率上升、偏侧系数趋于正常及任务相关脑连接增强。作者认为,该混合BCI系统有望克服传统疗法与单一模态BCI的局限,为神经康复提供更具参与性与适应性的方案。
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