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2026 年 8 月
08-25 · 暨南大学附属第一医院 中国 论文发表 基础与方法

脑机接口跨入骨科康复，缓解中枢运动驱动不足的术后肌肉抑制

脑机接口（BCI）正在从神经科走向骨科康复：一篇综述指出，通过解码运动相关神经信号并建立中枢与外周之间的闭环反馈，BCI可增强皮质脊髓束兴奋性、诱导神经可塑性，从而改善因中枢运动驱动不足导致的术后肌肉抑制和功能障碍。现有证据表明，基于运动想象的BCI训练可提高前交叉韧带重建术后股四头肌的自主激活率，减少肌力损失。但综述也指出，其临床转化仍面临机制证据不足、患者异质性高、训练方案缺乏标准化等挑战。该综述由暨南大学附属第一医院等机构的研究人员完成，发表于2026年8月25日的《中国修复重建外科杂志》。
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08-25 · University of Toronto 等 2 家 加拿大韩国 论文发表 基础与方法

无线脑电图在发育障碍儿童研究中应用增多，脑机接口占28.1%

一项范围综述发现，无线脑电图设备在发育障碍儿童研究中的应用呈上升趋势，其中脑机接口技术占纳入研究的28.1%。综述纳入64项研究、3103名参与者，显示脑机接口研究偏好低通道、干电极、消费级设备，而生物标志物驱动的研究则使用更高通道数和信号保真度。但数据质量报告严重不足：85.9%的研究未报告与有线脑电图的验证对比，79.7%未说明阻抗阈值。该综述由韩国延世大学和加拿大多伦多大学的研究团队完成，于2026年8月25日发表在《Journal of Medical Internet Research》上，是首篇系统梳理无线脑电图在多种发育障碍儿童中应用的综述，揭示了该领域标准化缺失的现状。
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08-25 论文发表 基础与方法

47名渐冻症患者数据显示，P300脑机接口4.4%的拼写选择由语言模型改判

P300拼写器是渐冻症（ALS）患者常用的脑机接口通信工具，近年来研究者开始将大语言模型作为语言先验集成到系统中以提高拼写准确率。然而，准确率本身无法揭示最终输出究竟来自患者的脑信号还是语言模型的预测。一项回顾性研究对47名渐冻症患者的3373次P300拼写选择进行重新解码，将重建的神经后验与25种语言先验（从5-gram到467亿参数模型）融合后发现：语言先验平均贡献了8.6%的后验位移，神经信号贡献比例为0.914。在4.4%的选择中，融合系统输出了患者预期的字符，而仅凭神经证据本不会选中该字符。21种神经语言模型的结果相似。该研究为预印本，尚未经同行评审。
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08-24 论文发表 基础与方法

可解释脑机接口框架：结合情感识别提升意念转语音解码

一项新研究提出一种可解释的脑机接口（BCI）框架，将情感状态识别与脑电（EEG）信号解码相结合，用于实现情感感知的意念转语音（thought-to-speech）。该框架在公开的想象语音EEG数据集上进行了测试，采用受试者独立设置，评估了分类准确率、精确率、召回率、F1分数、推理速度和可解释性。结果显示，与传统不透明模型相比，该方法持续提升了解码可靠性，并提供了清晰、具有临床意义的见解。研究为瘫痪、肌萎缩侧索硬化症、闭锁综合征等影响自然言语的患者提供了辅助沟通工具的实际基础。
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08-24 · 天津大学 中国 论文发表 基础与方法

少用一半电极也能读准动作意图，天津大学团队用新算法做到了

天津大学团队提出一种基于图神经网络的联合优化框架，能在运动想象脑电解码中自动选出少量关键通道，同时保持与全通道相当的分类精度。研究发表于《混沌》（Chaos），在三个数据集上验证，包括BCI Competition IV 2a、High Gamma及新采集数据。这一方法有望降低脑机接口系统的复杂度，推动其在神经康复等实际场景中的应用。
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08-24 论文发表 基础与方法

清华团队以流匹配对齐神经与行为，运动解码无需重新校准即适用新速度

脑机接口解码器在校准条件之外往往失灵，换个速度、换只手、换个人就不准了。清华大学团队提出名为LAND的框架，用流匹配方法将神经信号与行为动力学在潜在空间中对齐，并利用无需配对的运动学先验来约束神经流形的几何结构。在合成数据、1名四肢瘫痪患者的硬脑膜外脑机接口记录和非人灵长类动物的多电极阵列记录上，LAND在未见过的运动速度上实现了零样本泛化，并在少量微调下改善了跨肢体和跨受试者的迁移表现。该研究为预印本，尚未经同行评审。
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08-23 · Arctop 论文发表 基础与方法

Arctop发布RLbF框架：用脑电信号训练大语言模型

Arctop发布了一篇论文配套文章，介绍其“基于脑反馈的强化学习（RLbF）”框架。该框架利用实时脑电测量，解码出工作负荷、压力等认知状态，作为奖励信号来训练大语言模型。文章称，这一方法能让模型在对话中感知听者的认知状态，并实时调整表达方式，从而改善沟通效果。目前，该框架已在其应用“Isaac”中部署，但仅使用单一维度（认知负荷）进行自适应。与传统RLHF依赖事后主观反馈不同，RLbF利用脑电信号提供连续、非自愿的反馈，使模型能实时感知话语对听者大脑的影响。这一方法首次将脑信号用于语言模型训练，但尚处于早期部署阶段，仅支持单一维度，且具体技术细节未完全公开。
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08-23 · Carnegie Mellon University 美国 论文发表 基础与方法

借助皮层内脑机接口反馈，动物可在数百毫秒尺度上稳定前额叶神经活动

卡内基梅隆大学研究团队开发了一种皮层内脑机接口，使动物能够利用视觉神经反馈将前额叶皮层的神经群体活动维持在预设目标附近。人在执行任务时觉醒水平会随时间波动，觉醒过低对应困倦、过高对应压力状态，这些变化偏离最佳任务表现并体现为神经活动的波动。实验结果显示，动物通过逐时刻的神经反馈，在秒到数百毫秒的时间尺度上减少了神经波动，且觉醒相关的神经活动调节与脑机接口使用存在关联。研究团队认为神经反馈可能有助于增强或恢复对神经活动的调节能力，在觉醒调节受损的临床场景中具有潜在应用前景。该研究为预印本，尚未经同行评审，目前仅在动物模型中完成。
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08-23 论文发表 基础与方法

德国团队用脑电微状态序列解码左右手运动想象，迁移学习后准确率约89%

大脑活动可以被概括为少数几种短暂稳定的“脑电微状态”，它们按时间先后排成序列。德国研究人员尝试用这类序列充当脑机接口的“开关”：让受试者想象左手或右手动作，再用深度学习模型从微状态序列中判断想的是哪只手，把分类结果作为触发指令。借助迁移学习，模型在跨会话或跨受试者的场景下，分类准确率峰值约为89%。要达到80%的准确率，平均约需400秒校准。研究者认为，这一思路有望减少使用前的校准负担。该研究为预印本，尚未经同行评审。
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08-22 论文发表 基础与方法

眼动加运动想象混合脑机接口，16通道脑电下准确率达100%

运动想象脑机接口一直有两个老问题：不同人之间差别大，能分出的指令少。这项研究让使用者先用眼睛看目标完成选择，再用想象动作确认，把两步合成一步。15名健康参与者、16通道脑电的测试中，混合范式在所有通道配置下都优于单纯运动想象，最高准确率达到100%。研究还发现，注视目标本身能让脑电反应更稳定，这为减少电极数量、降低设备门槛提供了依据。
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08-21 论文发表 基础与方法

脑控机械臂更听话了：新方法2秒分辨你“想不想动”

异步稳态视觉诱发电位（SSVEP）脑机接口在真实控制中潜力很大，但脑电信号与固定相位模板之间的相位偏移常拖累性能。研究者观察并验证了相位滑动振荡现象，据此提出异步分类方法PSO-AC，把脑电重构为不同初始相位的序列，经同步压缩小波变换提取相位解耦特征，再由概率时序模型区分控制与非控制状态。离线实验（22人）中，2秒数据下平均判别准确率达94.2%，优于现有基线；9分类任务在不同时间延迟下也保持优势。在线机械臂实验中，每次成功试验的命令成本从4.30降至1.14，指令触发更稳定、控制效率更高。论文2026年8月21日发表于《国际神经系统杂志》。
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08-21 中国 论文发表 基础与方法

800名大学生调查：老师支不支持，比技术好不好用更能左右使用脑机接口的意愿

一项覆盖10所高校800名学生的调查显示，教师支持是预测中国大学生使用脑机接口意愿的最强因素（β=0.337），而经典技术接受模型中最重要的绩效期望在这里不显著（β=0.059）。模型解释了行为意向62.6%的方差。更值得注意的是量化与访谈结果的反差：神经伦理担忧在结构方程中不显著（系数为0.044且为负），但40名受访学生中有28人把隐私焦虑列为首要顾虑；作者指出，该变量与使用意愿的零阶相关其实是正的（r=0.24），说明担忧在采纳前阶段反映的是投入而非抗拒。该研究2026年8月21日发表于《Frontiers in Human Neuroscience》。
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08-21 · University of Essex 等 3 家 中国 论文发表 基础与方法

同时读脑电和脑血流：EFS-Net做到超8成心算识别准确率

华东理工大学等机构的研究者提出名为EFS-Net的端到端融合网络，把脑电与功能性近红外光谱两种信号在多个尺度上对齐融合，以克服单一模态解码的局限。网络设三条互补分支：多尺度时间卷积分支捕捉脑电快速变化的皮层电生理特征，脑电空间分支构建经延迟补偿的皮层地形图以适配近红外较慢的血流动力学响应，空间校准的近红外分支把空间特征图与脑电对应特征动态融合。在词语生成和心算两个公开数据集上，采用逐被试留一次会话交叉验证，准确率分别为77.71%±8.23%和81.69%±9.49%。该研究2026年8月21日发表于《Cognitive Neurodynamics》。
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08-21 论文发表 基础与方法

ARM 芯片上跑脑机接口，原始脑电数据不用上云

研究者提出模块化贝叶斯边缘云架构BELT，用以解决现有脑机接口系统绑定特定应用、可移植性不足、需逐用户适配和隐私顾虑等问题：贝叶斯先验与后验平衡泛化与个体化学习，轻量分类器适配嵌入式设备，压缩降低边缘与云端带宽。轻量版BELT-lite仅由线性时不变运算构成，可直接对接数字信号处理硬件。在BCI Competition IV-2a与IV-2b数据集（18名受试者、十折交叉验证）上，经个体微调后数据集B准确率87.9%±6.8%，数据集A为80.6%±8.6%。ARM Cortex-A7上平均延迟6.75毫秒每样本，比EEGNet的8.36毫秒快21%，但准确率低约2.7个百分点。该研究2026年8月21日发表于《PLOS ONE》。
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08-20 德国 论文发表 基础与方法

运动代替闪烁刺激，新型脑机接口四目标准确率85.67%

传统视觉脑机接口常用闪烁刺激，容易引起视觉不适与疲劳。新研究提出编码调制运动视觉诱发电位（c-MVEP）范式，用伪随机序列以运动方式刺激目标。离线实验对比c-MVEP、c-VEP、SSMVEP与SSVEP四种条件下单个目标的脑电信号，c-MVEP与c-VEP诱发的时域和宽带频谱响应相似、信噪比相当，但c-MVEP更集中在较低频段；空间上两类运动刺激都在Oz处达峰并向多个电极扩散，两类闪烁刺激则更集中于Oz。在线四目标实验中，c-MVEP平均准确率85.67%、平均选择时间2.61秒，低于c-VEP（97.81%、1.15秒）和SSVEP（93.42%、1.94秒），高于SSMVEP（64.91%、4.18秒），主观舒适度与闪烁范式相当。该研究2026年8月20日发表于《Frontiers in Neuroergonomics》。
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08-20 论文发表 基础与方法

运动想象脑电按人定频段，分类更稳更准

基于脑电的运动想象解码是脑机接口的常用方案，但传统方法多用统一的宽频段或固定的一组子频段提取特征，难以适配不同被试的脑电差异，分类性能容易下滑。孟加拉国联合国际大学团队提出SSLFF框架，为每位被试逐一搜索并选取最优频段，动态融合互补频带，再叠加时间局部特征提取，在更宽的主频段上也能稳定工作。论文称，相比传统方法，SSLFF的分类准确率取得统计学显著提升，对系统参数变化保持稳健。这表明脑机接口解码的个性化不必以牺牲频段宽度为代价，为运动想象分类的落地应用提供了新思路。该研究2026年8月20日发表于《Journal of Medical Engineering & Technology》。
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08-20 · RWTH Aachen University 等 3 家 德国美国 论文发表 基础与方法

脑启发脑机接口：低功耗闭环神经技术的新框架

神经形态计算与脑机接口的结合，正催生一类更省电、更小巧、能闭环工作的神经技术。一篇近日发表于《npj Biomedical Innovations》的综述提出“脑启发脑机接口”（BI-BCIs）框架，将神经形态计算与脑机接口统一起来，目标是实现低功耗、闭环和小型化的神经技术。该框架有望推动神经假体和神经调控系统的发展，为治疗神经系统疾病提供新思路。综述由来自奥胡斯大学、斯坦福大学、南丹麦大学、热那亚大学、于利希研究中心和亚琛工业大学的研究人员共同撰写，于2026年8月20日发表。
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08-20 · 中国科学院 中国 论文发表 基础与方法

中科院团队发布BCIJelly：18个脑机接口数据集统一成一套工具链

脑机接口研究长期被数据格式不统一、解码器实现各异、部署工具链互不兼容拖慢。BCIJelly把18个脑机接口数据集标准化成可直接用于人工智能训练的输入，并集成15个基准解码器、80个可复用模块。它的自动架构搜索无需人工设计即可生成面向具体任务的解码器，并可扩展到大语言模型驱动的闭环模式，支持单任务、多任务和跨物种解码器设计；系统还提供无需编写代码的交互式可视化软件。一条单命令流水线能把训练好的解码器编译到神经形态硬件上，在保持解码性能的同时把功耗降低30至50倍。该工作已在人类、猕猴和小鼠中跨越运动、视觉、语音、情感和听觉5种范式完成验证。该研究为预印本，尚未经同行评审。
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08-19 · Alfaisal University 沙特 论文发表 基础与方法

深部脑刺激到脑机接口，综述梳理植入式神经技术的三个共同瓶颈

迷你综述指出，深部脑刺激系统、脑机接口和言语神经假体等脑植入物正从概念验证走向早期临床部署，尽管针对的临床问题不同，却共享传感、解码、刺激或输出、供电与遥测、慢性临床验证构成的闭环架构，转化速度由这些共享环节的瓶颈决定。近期里程碑包括一个皮层接口获监管批准、植入式BCI试验不断增多。综述对比了从开环走向闭环的深部脑刺激、恢复运动与感觉功能的脑机接口、以及把尝试言语解码为文本、语音和面部动画的言语神经假体三条线，并梳理柔性电极、AI辅助解码与神经形态边缘处理等进展，认为三类技术始终卡在长期稳定性、神经编码与公平可及三个共同瓶颈上，需要配套治理框架。该研究2026年8月19日发表于《Frontiers in Neuroscience》。
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08-18 美国 论文发表 基础与方法

化学处理让脑机薄膜在体液里的寿命延长40倍

该研究2026年8月18日发表于《Frontiers in Neuroscience》，采用87°C反应加速老化浸泡测试，比较氧等离子体与KOH/HCl浸泡两种表面处理对聚酰亚胺薄膜层间粘合的增强效果。结果显示，氧等离子体处理样品初始粘合强度约262毫牛每毫米，但老化中快速退化，粘合强度随浸泡时间线性下降，3至6天内失效，宽度依赖性表明退化由边缘驱动。KOH/HCl处理样品初始粘合强度约150毫牛每毫米，测试期内退化极小，对应估计粘合寿命至少40倍提升。研究者认为化学重构界面稳定性显著更优，可能有利于慢性神经植入器件应用。
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08-17 中国 论文发表 基础与方法

综述对比两类脑机接口，侵入式成功率最高100%但成本超25万美元

一篇2026年8月17日发表于《Theoretical and Natural Science》的脑机接口医学应用系统综述，从文献回顾、侵入式与非侵入式技术比较案例和跨学科评估三个角度展开。综述报告侵入式脑机接口可实现机器人臂控制80%至100%的任务成功率，但受限于手术风险、信号渐进退化与高于25万美元的成本，非侵入式脑机接口更安全、在社区神经康复中部署更广，卒中后上肢恢复有效率约为70%，却受限于信噪比差、约30%的BCI失语率与低信息传输速度。综述还探讨了神经数据隐私、自主性悖论、获取不平等等伦理与社会议题。
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08-17 · 中国医学科学院北京协和医学院 等 2 家 中国 论文发表 基础与方法

运动想象解码在线自适应有新法，MRieHy三个数据集超现有最优

研究者提出多特征黎曼超图框架MRieHy，面向运动想象脑机接口解码的在线测试时自适应。框架先以跨天训练数据的协方差矩阵黎曼均值对齐多日分布，再分别以黎曼距离和余弦相似度构建协方差矩阵超图与深度特征超图，经自适应权重融合并与标签投影矩阵联合优化。在线测试时，MRieHy维护近期样本的先进先出缓冲，对缓冲数据执行黎曼对齐后解码。实验在私有四类ECoG数据集与两个公开四类EEG数据集上验证，MRieHy较现有最优基线取得明显性能提升，研究者认为该方法可改善临床运动想象脑机接口的跨天可迁移性与在线运行能力。
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08-17 · Southern Federal University 俄罗斯 论文发表 基础与方法

南方联邦大学记录22人方向词脑电，分类测试区分三种状态

南方联邦大学记录22名健康志愿者出声和默念方向词时的脑电，其中12人为俄语母语者，10人为西班牙语母语者。两组均涉及六个方向词，俄语组另做“下一个”指令。采用38个电极、500Hz采样，并在6人中同步记录发音相关肌电。随机森林78±4%的结果来自按参与者进行的五折交叉验证，区分休息、出声和默念三种状态，不是六个词的识别准确率。按键、肌肉活动与任务顺序等因素仍需在后续分析中控制。
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08-16 · BCI Pioneers Coalition 等 2 家 美国 论文发表 基础与方法

植入式运动脑机接口需要统一临床结局框架

一篇发表于《Neurorehabilitation and neural repair》的论文讨论植入式运动脑机接口从安全性与可行性验证走向监管批准、支付报销和持续临床整合时面临的结局评价问题。作者指出，该领域需要稳健、有效且可靠的临床结局评估，既能满足监管机构和支付方要求，也能反映严重运动障碍人群的真实生活体验。论文把这一测量缺口视为临床转化中的关键障碍，并认为如果缺少合适指标，植入式脑机接口可能难以从早期可行性研究过渡到可报销治疗。文章由此主张建立统一的功能性临床结局框架。
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08-14 论文发表 基础与方法

首个脑电生成全身运动数据集发布，近2万对样本覆盖数千动作

研究者提出首个用于人体运动合成的脑电-运动-文本数据集EEG2MOTION，含近20,000对配对样本，覆盖数千种动作，并配套开发生成框架EMMM，将脑电编码器与运动解码器结合，直接从非侵入脑电信号生成连贯、逼真的全身运动序列。研究通过多模态对比学习显示，非侵入脑电嵌入可有效与文本、视频和运动表征对齐，以解码高层语义。研究者称这是首个从非侵入脑信号生成多样化全身运动的工作，为非侵入脑机接口走向生成式交互提供了新方向。
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08-13 论文发表 基础与方法

两网络接力解码运动想象脑电，两个数据集上表现稳健

该预印本2026年8月13日上传至arXiv，提出一种把卷积神经网络与双向长短期记忆网络结合的混合深度学习架构，用于运动想象脑电信号解码。研究者指出，运动想象脑机接口被视为在大脑与外部设备之间建立灵活通信通路的可行途径，但脑电记录噪声大、与底层脑活动的关系复杂，可靠解码始终困难。在该架构中，卷积网络直接从原始运动想象脑电中学习高层空间与时间表征，双向长短期记忆网络则对所提取特征之间的时间依赖关系建模。研究者在一个公开数据集和一个自行采集的数据集上评估该方法，报告其在二分类与三分类运动想象任务中均表现稳健，并展现出跨被试解码的潜力。该研究为预印本，尚未经过同行评审。
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08-13 · Walailak University 论文发表 基础与方法

少样本校准把功能连接准确率拉到0.77，为个性化情感脑机接口铺路

一项新研究提出基于脑电（EEG）的情绪识别框架，利用听觉刺激在效价-唤醒模型下识别情绪。离散小波变换特征在受试者依赖评估中达到最高准确率0.88，但受试者无关的留一受试者交叉验证接近随机水平，显示个体差异显著。通过少量校准数据的少样本适配，功能连接特征在75%校准数据下达到最高0.77，为个性化情感脑机接口提供了基础。该研究由泰国瓦莱岚大学的研究团队完成，系统比较了多种EEG特征和分类器在听觉刺激下的情绪识别性能，并量化了受试者间差异对泛化的影响。少样本适配的改进表明，个性化校准可能是情感脑机接口走向实用的关键路径。
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