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2026 年 9 月

P300拼写器并非组件越多越好,四组件全因子试验揭示反协同效应

P300脑机接口拼写器常被设计成把多个各自有效的组件全部打开,默认组件越多性能越好。一项预印本研究用四组件全因子试验检验了这个假设:组件的价值是有条件的,而不是可叠加的。受试者校准是最强的单一贡献者;欧几里得对齐能在零校准设置下弥补校准的缺失;把各自有用的组件叠加起来反而可能拉低性能,作者称之为组件反协同。语言模型的支持也并非普遍有益,其效果强烈依赖底层脑电流水线的强度。

电刺激与脑机接口同时运行:新滤波方法让解码准确率保持在76%

在经颅交流电刺激(tACS)开启的同时做运动想象脑机接口,刺激产生的伪迹会盖住脑电节律,让解码掉到接近瞎猜的水平。14名健康参与者的对照测试显示,把空谱分解与波束成形组合起来的实时空间滤波流水线,在刺激期间把准确率保持在76 ± 9%,而标准拉普拉斯滤波只有58 ± 9%。这意味着闭环的「边刺激边读脑」在信号层面已经可行,但能否真正提升脑机接口表现、或带来神经可塑性变化,论文明确留给了后续研究。

不用开颅也能读语音:OPM-MEG解码准确率高出脑电3.6个百分点

10名母语为汉语的受试者朗读6个单元音韵母,同一套任务下同时记录光泵磁强计脑磁图与脑电。在刺激后150至500毫秒窗口内,OPM-MEG在全部5种分类器上的解码准确率都显著高于脑电。表现最好的组合是共空间模式(CSP)特征加线性支持向量机,OPM-MEG平均准确率60.3%,脑电56.7%。这意味着无需植入电极、也不限制头部活动的语音脑机接口,可能有一条比脑电更清晰的信号通路。

研究为视网膜假体柱状电极添加保护涂层

研究提出为视网膜假体PRIMA的金柱状电极侧壁添加二氧化钛或铂涂层,同时保护周围器件区域。该方法结合光刻与电沉积,旨在解决裸露金侧壁与视网膜组织接触的问题,并保留植入物周围区域的功能。作者报告,体内研究中两种涂层均表现出生物相容性,并防止了视网膜组织对金的不良反应。相比铂,二氧化钛的比电容更低,作者认为这有助于限制侧壁电流,使电荷主要从柱顶注入。这些结果涉及电极材料与界面设计,不等同于已证实新涂层能改善患者视力。

1145名卒中患者数据比对,机器人康复证据强于脑机接口

中风后上肢功能恢复,虚拟现实、机器人、脑机接口三种新技术谁更管用?这项系统综述与网状Meta分析纳入25项随机对照试验、1145名卒中幸存者,把三类干预放在同一张证据网里比较。研究检索了PubMed、Web of Science、Cochrane Library和Embase,时间范围从建库至2025年10月,以常规物理治疗为共同对照,证据网络呈星形结构,并采用贝叶斯随机效应模型估计相对疗效、计算SUCRA排序值。结果显示,机器人辅助训练的结论最稳,其中机器人联合常规物理治疗和单纯机器人干预分别有2项和3项研究支持;脑机接口只有1项研究能提取数据,还不足以判断疗效。作者提醒,排序最高的机器人联合康复功能电刺激仅来自单项试验,不应解读为确定性优效证据。

联邦学习框架NEXUS-MI把运动想象脑机接口骨干网流量降低约42%

运动想象脑机接口的个体差异大,校准数据少,联邦学习能在不上传原始脑电的前提下共享模型。这个框架把网关同步当作学习与通信的联合控制问题:原始脑电和分类头留在本地,边缘协调器维护共享骨干网络。在BCICIV-2a和OpenBMI两个数据集上,通信感知协调把服务器到客户端的骨干网流量减少约42%,队列平均准确率差异很小且随实现而变。但平均值掩盖了个体脆弱性,BCICIV-2a上相对理想链路参考的损失最高约12个百分点。

想象慢跑比想象手部动作更易“拥有”虚拟化身

用脑机接口控制虚拟化身时,参与者报告:想象自己在慢跑,比想象右手张开更能产生“这个身体是我的”的感觉。但脑电信号本身,慢跑想象反而更弱。实验中,行进由头皮脑电中与运动想象相关的运动感觉节律事件相关去同步控制,方向由眼动控制,参与者在弯曲赛道上操纵一个以慢跑姿态前进的虚拟化身,随后用问卷评估对化身的具身感。研究团队认为,这提示脑机接口不能只看信号强度,还要看动作与想象是否一致:神经信号强度与具身体验可能出现分离,想象与动作的一致性应当与常规解码指标一并考虑。

帕金森病患者通过脑控游戏学会自主调节脑深部刺激

美国加州大学旧金山分校(UCSF)的研究人员让两名帕金森病患者在家通过玩飞机模拟游戏进行脑机接口(BCI)训练,学会下调大脑皮层beta信号,进而自主控制脑深部刺激(DBS)的强度。相关研究作为预印本于2026年8月17日上传至medRxiv平台。UCSF是一所世界知名的公立研究型大学,其医学院在神经科学领域享有盛誉。该研究展示了脑机接口在神经调控领域的应用潜力,为帕金森病等疾病的个性化治疗提供了新思路。但作为预印本,结论尚待同行评审。

生成式AI拉低攻击门槛,脑机接口风险触及认知自主权

研究团队把脑机接口的攻击面拆成五个方向:伪造神经信号、靠去同步规避检测、重放劫持、窃听(Vein Tapping)和嵌入式后门。他们用自建的EEGle框架跑出17个新的神经特异性攻击实例,并发现后门设计存在一条隐蔽性与有效性的取舍曲线。研究还指出,生成式AI正在拉低非专业攻击者的门槛。该研究为预印本,尚未经同行评审,作者为Zahra Tarkhani、Georgios Akkogiounoglou、Lorena Qendro、Isabel Tscherniak和Anil Madhavapeddy。论文把这一攻击类别命名为NERVE Attacks,称五个维度相互正交,合起来覆盖完整的脑机接口技术栈。团队将EEGle提供给社区,用于构建和验证这类设备的安防能力,并把风险概括为认知自主权、心理隐私和人身安全三点,具体情形包括神经数据外泄,以及脑机接口所连接的外部设备被恶意控制。

鲁汶大学团队发现:物体偏离注视点越远,脑电追踪越弱

看视频时,人眼盯着一个点不动,大脑仍会追踪画面里运动的物体,注意力越集中,这种追踪越强。但鲁汶大学团队发现,物体离注视点越远,脑电信号对运动的追踪就越弱。这意味着以往靠追踪强度判断注意力的解码方法,可能把「物体在哪儿」误当成「注意力在哪儿」。

睡眠纺锤波进一步压低运动皮层兴奋性,但未伴随GABA能抑制增强

人在深睡时,大脑会周期性出现名为“睡眠纺锤波”的短促脑电节律,它被认为与记忆巩固有关。研究人员实时监测受试者的脑电,在纺锤波出现的瞬间用经颅磁刺激(TMS)刺激运动皮层。结果显示,从清醒进入无纺锤波的N2/N3睡眠后,皮层脊髓兴奋性明显下降,纺锤波期间又进一步降低。不过,反映局部GABA-A受体抑制的指标并没有随之变化,与研究者原先的假设相反。该研究为预印本,尚未经同行评审。

协和医学院研发480指令混合脑机接口,传输率每分钟260比特

脑机接口要实用,信息传输率(ITR)是关键指标。中国医学科学院北京协和医学院团队提出一种结合表面肌电(sEMG)与稳态视觉诱发电位(SSVEP)的混合脑机接口系统,用120个闪烁频率和4种手势编码480个目标。在线实验中,平均分类准确率达84.55 ± 7.23%,平均信息传输率达260.07 ± 30.41比特/分钟。该系统指令集大小与现有最大目标数系统相当,性能位居前列,为大指令集脑机接口的实现提供了技术参考。研究由生物医学工程研究所团队完成,发表于2026年9月7日的《Cognitive Neurodynamics》。

升温不能超过1摄氏度,10毫瓦通信预算撑不起千通道脑接口

植入式脑机接口要从实验室样机走向长期临床系统,就得在几毫米到几厘米深的脑组织里塞进数千到数百万根电极,同时不把组织加热超过1摄氏度。该综述把感应、中场、射频、超声、磁电、光学、超宽带和电准静态等无线链路放在深度、尺寸、数据率三个临床坐标上比较。作者指出,几乎所有临床相关植入体都工作在弱耦合状态,耦合系数只有10的负3次方到10的负1次方。结论是:在约10毫瓦的通信预算下,窄带高Q链路适合供电和低速数据,但每比特1到10纳焦耳的能效撑不起千通道以上接口所需的10兆比特每秒到数十吉比特每秒上行速率。该研究为预印本,尚未经同行评审。

人脑神经元活动可解码特定记忆,睡眠前后解码脑区发生转移

研究人员训练了一种Transformer神经网络。这类模型能综合多个脑区的信号,研究中用它分析颅内微电极记录的单个神经元放电。模型训练所用的数据,只来自受试者观看一次视听片段时的记录,且为每名受试者单独训练;之后受试者自由回忆,模型能预测他们会说出哪些具体的人物或地点。研究还发现,负责解码的脑区在睡眠前后会转移,睡前主要靠内侧颞叶,睡后主要靠额叶皮层,且额叶皮层解码效果越好,对应的非快速眼动睡眠越多。研究人员认为,这类解码未来可能用于开发治疗情景记忆障碍的脑机接口。该研究为预印本,尚未经同行评审。

回声状态网络加入置信度神经元,可实时判断运动想象脑电解码是否可靠

脑机接口把脑电信号翻译成指令时,系统自己能不能知道“这次判断有没有把握”?研究人员在回声状态网络(一种借鉴神经系统、擅长处理时间序列的计算模型)中加入了一个专门输出决策置信度的读出神经元,让置信度随着决策形成持续更新。在模拟决策任务中,刺激越强、越容易区分,置信度活动越高;在基于脑电的运动想象分类中,置信度活动随决策准确率升高,并能区分正确与错误的判断,在表现较好的受试者身上尤其明显。该研究为预印本,尚未经同行评审。

模拟视力受损未降低脑机接口解码准确率,凭颜色辨认目标即可操控

瘫痪患者常伴有视力问题,眼睛看不清,还能用“注意力”操控脑机接口吗?研究人员让健康受试者在模拟视力模糊和单眼视物的条件下操作脑机接口。受试者眼睛不动,只把注意力转向视野边缘带颜色的目标。结果显示,视力下降确实改变了大脑对视觉刺激的电反应,部分反应幅度变小,但系统从脑信号中判断用户意图的准确率没有受到影响。这说明只要还能分辨目标的颜色,视力受损者也可能可靠地使用这类不依赖眼动的非侵入式脑机接口进行交流。该研究为预印本,尚未经同行评审。

越南语脑机接口拼写器完成试点,两人每分钟最快输入4.95字符

一项针对越南语使用者的脑机接口拼写器试点研究显示,2名受试者借助运动想象脑电信号,平均每分钟可分别输入4.95个和3.45个越南语字符。该系统名为BCI-vSpeller,包含专为越南语设计的虚拟键盘,拥有超过160个可选按键,涵盖字符、声调符号和特殊符号。研究团队来自越南国立大学所属工程技术大学,相关成果发表于《Technology and Disability》期刊。脑机接口拼写器允许用户通过心理信号控制界面来输入文本,对于严重言语和行动障碍者尤为有益。该研究是脑机接口应用发展的一步,有望改善越南语使用者的沟通可及性。

卡内基梅隆团队改进Stentrode信号处理,去除心电伪迹保留运动特征

血管内脑机接口设备Stentrode在记录大脑信号时,常被心电信号干扰。卡内基梅隆大学等机构的研究人员发现,常规的参考电极方案虽能减少心电伪迹,但会削弱与运动相关的β频段活动。他们提出用带限独立成分分析(BL-ICA)作为空间滤波器,在去除心电伪迹的同时保留运动特征。该研究发表于《先进科学》(Advanced Science)。

言语想象脑机接口可行性或被高估,复制分析仅36%参与者达到显著

言语想象(SI)脑机接口的解码结果可能难以复现。一项全面评估发现,复现已发表研究的解码流程时,分类准确率平均比原始报告低11.25个百分点,差异范围在2%到39%之间;在复制分析中,仅36%的SI参与者达到统计显著性阈值,远低于运动想象(MI)数据集的91%。该研究由英国埃塞克斯大学团队完成,于2026年9月4日发表于《Journal of Neural Engineering》,是首个同时评估SI解码可重复性与可复现性的研究。结果显示,所有被评估的SI研究都存在方法学细节缺失,SI作为实用脑机接口范式的可行性可能被高估,这对依赖该范式的临床应用和后续研究具有警示意义。

脑机接口训练改善卒中后上肢功能,35项试验涵盖1188名患者

一项纳入35项随机对照试验、共1188名参与者的系统性综述与荟萃分析显示,脑机接口(BCI)训练可显著改善卒中后上肢运动功能。汇总数据显示,Fugl-Meyer上肢评估(FMA-UE)平均提高4.55分,Action Research Arm Test(ARAT)提高3.90分,Wolf Motor Function Test(WMFT)提高8.53分。效果因对照组类型而异,与常规护理相比平均差异达6.70分,与假刺激对照相比仅1.97分。另有22项试验报告了多层面的神经可塑性变化,但证据尚不足以解释恢复机制。该综述发表于2026年9月3日的《Frontiers in Neurology》。

血管内脑电在5名患者身上实测,信号功率是头皮脑电的3.7倍

研究者在5名接受颈内动脉异戊巴比妥注射试验的患者身上,同步记录了血管内脑电与头皮脑电,量化了这种介入式记录方式在人体上的信号特性。作者称,血管内脑电被视为在信号保真度与侵入性之间取得平衡的脑监测手段,动物实验中其带宽与信噪比可与硬膜下记录相当,但人体上的信号特性此前少有量化。全部信号经伪迹剔除与独立成分分析预处理,再以功率谱密度、虚部相干、锁相值和幅度包络相关四项指标评估信号质量与功能连接。结果显示,血管内脑电的功率约为同期头皮脑电的3.7倍;距离最近的血管内电极与头皮电极配对在所有受试者中耦合度都更高,平均差异为4.9个百分点,个体间范围为1.8%至7.6%,在间距小于30毫米时最为明显。

微调降到10分钟,PNPL竞赛让脑机语音适配进入临床可行范围

一项于2026年9月3日上传至arXiv的预印本公布了2026年PNPL竞赛的任务设定。该竞赛基于扩展的LibriBrain100数据集,包含32名新增被试,每人约40分钟数据,并新增约80小时的个体内数据。竞赛设2个赛道,Deep赛道关注个体内词分类,追求最佳性能;Broad赛道关注跨被试泛化,将个体微调数据从约40分钟逐步减少至20分钟、10分钟,接近临床可行范围。2025年竞赛的获胜者在语音检测和音素分类任务上分别达到95.6%和73.6%的F1分数。该预印本未经同行评审。

植入级脑机接口保留癫痫高频振荡,起始区定位敏感度84%

一项预印本研究显示,通过无线植入式神经接口(Brain Interchange, BIC)结合伪迹消除算法,在10名耐药性癫痫患者的24小时颅内脑电记录中,保留了约82%的临床级放大器检测到的高频振荡(HFO),并以84%的敏感性和90%的特异性定位癫痫发作起始区,与临床级设备相当。该研究为慢性追踪致痫网络及未来生物标志物引导的自适应神经调控提供了转化框架。

P300脑机接口拼写器研究:调优后的固定权重融合语言模型不输自适应策略

P300脑机接口拼写器靠识别脑电里的P300反应来选字母,常借助语言模型预测下一个字符以提高准确率。研究人员想知道:能否按每次选择的可靠程度,自动调整对语言模型的信任度?他们重新分析了47名渐冻症患者的3373次拼写选择,测试了22个语言模型,参数规模最高达46.7B。结果是,在公平比较下,没有一个模型显示自适应融合优于调优后的固定权重。此外,固定融合输出的概率本身在标记错误选择上比专门设计的控制器更好,错误富集度达2.8至3.8倍。该研究为预印本,尚未经同行评审。

防污涂层为电极挡住疤痕,六个月内信号不失真

中国科学院理化技术研究所等机构的研究者研制出一种苯甲氧羰基取代的聚(鸟氨酸-交替-甘氨酸)界面材料,简称OGCbz,用于神经电极表面。作者称,兼具长期电生理记录与表面生物功能化调控能力的神经电极,对神经系统疾病的诊断与治疗有价值,而免疫介导的异物反应是主要障碍,胶质瘢痕会像水泥一样把植入体包裹起来,严重影响功能。该界面自身抗生物污损、抗免疫排斥,且不损害电学性能。把苯甲氧羰基替换为其他功能基团后,材料在保持抗污与生物相容特性的同时获得相应功能,作者以多肽序列IKVAV和抗体西妥昔单抗作为概念验证,分别赋予界面亲神经元与抑制肿瘤细胞增殖的能力。作者称,在为期六个月的体内植入中,经IKVAV功能化的电极使用寿命明显延长,电生理信号保真度改善。

脑电信号提前预判决策正确性,高负荷下团队准确率升至88%

一项预印本研究显示,从脑电图(EEG)提取的空间协方差特征能在操作员做出反应前预判其决策是否正确,且该信号在高认知负荷下有效。在虚拟现实目标检测任务中,23名参与者分别在高、低负荷条件下操作。当团队规模从2人增至16人时,利用该神经信号对投票加权,使争议试验的准确率从57%提升至88%;但在低负荷下反而有害。研究指出,基于EEG的决策可靠性信号并非通用的团队增强工具,而是依赖于工作负荷的条件性信号,这对协作脑机接口系统在实际团队中的部署时机与方式具有参考意义。该预印本上传至arXiv,尚未经过同行评审。

逐层对比学习挑出神经可见层,脑电图像检索准确率升至86.4%

一项预印本研究提出,通过逐层对比学习选择CLIP模型的中间层作为神经可见性最优层(NVOL),可改善脑电(EEG)信号与图像语义特征之间的跨模态对齐。在THINGS-EEG数据集上,基于NVOL的200-way图像检索平均Top-1准确率达78.1%,结合CSLS后升至86.4%。该框架还把检索与生成耦合,利用条件扩散先验重建受试者特异的NVOL特征,再映射至CLIP空间驱动Stable Diffusion XL生成图像,在语义与结构指标上优于单阶段末层扩散。该研究2026年9月2日上传至arXiv,尚未经同行评审。

语音脑机接口缺少统一度量,新指标OVMI让不同系统可比

语音脑机接口(speech BCI)将神经活动转化为语言,有望帮助瘫痪患者恢复沟通。然而,由于不同系统使用不同的数据集、记录方法、语音类型和词汇表,其报告的准确率等指标难以直接比较。研究人员提出开放词汇互信息(OVMI),一种信息论度量,用于在统一尺度上评估不同系统的通信能力。研究表明,仅基于系统支持词汇计算的准确率等常规指标可能高估系统传达用户意图语音的能力。通过选择最大化OVMI的词汇,在3个语音领域中实现了最高16.3%的相对准确率提升。该研究以预印本形式发布于arXiv,尚未经过同行评审。

皮层内脑机接口经硬膜无线传输数据,速率达500Mbps

imec与埃因霍温理工大学、鹿特丹伊拉斯谟医学中心的研究团队为皮层内脑机接口设计了一套2级无线架构,先用经硬膜的电流耦合体通道通信把自由漂浮微电极阵列的数据送到颅内单元,再经皮传到体外。该研究2026年9月1日发表于《Communications Engineering》。在体模和离体人头标本实验中,经硬膜链路在20%占空比下传输速率最高达500Mbps,误码率低于10⁻⁵。系统内置的按变化量发送编码器SODA最高可把数据压缩11.4倍,从而降低发热负荷。脑芯片模型测试显示,该系统不会诱发非预期的神经活动。

48名受试者参与在线实验,3通道P300追平8通道性能

广州海事大学、广东工业大学与广州大学的研究团队用遗传算法结合贝叶斯线性判别分析,从传统8通道P300脑机接口里选出一组泛化能力强的固定3通道组合,免去逐人重新校准。该研究2026年9月1日发表于《Biomimetics》。48名健康受试者完成了离线和在线虚拟现实实验,结果显示3通道系统的准确率和信息传输率与8通道系统相当,没有明显的性能下降,设备准备时间从30分钟缩短到3分钟,减少90%。NASA-TLX负荷评估显示用户的心理和生理负担明显减轻。研究者称,这一少通道策略在保住核心交互性能的同时改善了用户体验和系统实用性。
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