脑电

研究提出一种新模型，尝试减少不同参与者之间脑电信号差异对运动想象分类的影响。模型结合更全面的深层特征表示与域适应学习，让分类器学习不同参与者之间可共用的信息。研究在4个基准数据集上进行测试，平均准确率分别为84.34%、89.59%、73.32%和87.75%；作者报告，其表现优于所比较的先进深度域适应模型。研究还通过消融实验评估两个核心模块的作用。这些结果来自数据集分类测试，说明的是跨被试识别表现，不能直接视为在线脑机接口控制或康复疗效的证据。

人看到一张图片时，大脑会留下可测量的电信号和磁信号，能否据此反推他看的是哪张图？多数现有方法只把脑信号和图像的一个整体特征做匹配。这项研究改用视觉模型中间层的全部局部图块特征，设计了一个轻量的残差补丁适配器（RPA）。在公开的THINGS-EEG2脑电数据集上，同一受试者内的Top-1识别准确率为95.4%，跨受试者为35.5%；在THINGS-MEG脑磁图数据集上分别为65.2%和6.7%。作者称在两个数据集上均达到当前最佳水平。分析显示，颜色、纹理等低层视觉特征与高层语义同样重要。该研究为预印本，尚未经同行评审。

新加坡竹脚妇幼医院登记了一项脑机接口神经反馈训练（BCI-NFT）临床试验，面向7至21岁获得性脑损伤儿童和青少年，覆盖脑外伤、卒中、脑炎、脑肿瘤和癫痫等病因。干预组将在10周内完成12次训练，每次约60分钟，佩戴无线脑电头带与神经反馈电脑游戏互动；对照组先接受标准照护再交叉进入训练。研究同时纳入一组无脑损伤史的同龄人，提供正常脑电数据作对照。试验计划入组70人，主要终点预计2028年2月读出。

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。

混合运动想象脑机接口将脑电与功能性近红外两种模态结合，利用电生理与血流动力学信息的互补优势提升解码精度，但实际使用中需同时佩戴两套采集设备，操作不便且成本较高。此前基于扩散模型的跨模态生成方法需上千步迭代，延迟过高，难以用于实时场景。陕西师范大学现代教学技术教育部重点实验室与微软（北京）的研究者提出Bio-MF框架，采用一步生成策略直接从脑电信号预测近红外波形，在一块RTX PRO 6000 GPU上仅需7毫秒即完成一次生成，比1000步扩散模型快857倍。在数据集1上，脑电加合成近红外比仅用脑电的分类准确率提高3.37至4.15个百分点；在数据集2未见过的64通道脑电布局下，提升为2.50至2.98个百分点。该研究为预印本，尚未经同行评审，所有验证均基于离线数据。

让受试者在跑步机上走路，和让他背着记录设备在户外自由行走，都可以叫移动脑电，但两者的自由度差得很远。2017年提出的 CoME 框架用设备移动性、受试者移动性、系统规格和通道数四个维度给一项研究打分，比如（2D, 4P, 17S, 32C）。设备移动性和受试者移动性必须分开看：头戴式系统做静息态记录，设备分很高，受试者移动性仍是0P。这个框架不是产品排行榜，分数高不等于系统更好。

颅内脑电信号来自植入大脑内部的电极，一直被看作解码人的意图的理想信号来源，但各家数据集和预处理方式不同，模型到底有没有变好很难说清。研究团队把三家机构的自然观影数据、15项解码任务、统一的预处理流程和固定的评估划分放进同一个基准，结果发现：预训练系统在自己那套预处理流程里通常能赢过基线，可换到别的机构数据上，传统频谱基线的表现依然有竞争力。更值得注意的是，把其他受试者或其他机构的数据增加到25倍，相比只用同一场次数据训练，提升依然有限，甚至要看具体任务。

可穿戴神经技术与脑机接口应用，包括辅助交互界面和临床监测，都希望用上单通道脑电，因为电极少、佩戴负担轻。但单通道脑电信号中的肌电、眼电和运动伪迹难以去除，尤其在缺少辅助通道、伪迹标签或人工挑选的干净基线片段时。SPAR-EEG框架无需这些额外条件，对每个脑电分段施加三段针对特定伪迹的衰减处理：基于变分模态分解的一段处理高频肌电爆发，基于奇异谱分析的两段分别处理眨眼样眼电瞬变和缓慢运动漂移。它在26个信噪比水平上均取得最优伪迹区信噪比改善，并在仅用FP1和FP2两个导联的P300拼写任务中把最终准确率提高7.8个百分点。

美国医疗器械公司Ceribell的“Ceribell EEG Analysis Software”获得美国食品药品监督管理局（FDA）510(k)许可，审评结论为与已上市产品“实质等同”。这款软件对脑电信号做定量分析，FDA将其归为II类器械，归口神经科审评。510(k)是美国中等风险器械上市前的常规路径，只需证明与已有产品同等安全有效，不同于高风险器械所需的上市前批准。FDA公开的审评记录未说明软件的具体适应证和分析功能。

研究者开发了一种结合听觉输入与视觉反馈的非侵入式脑机接口，通过头皮脑电采集信号，目标是改善发展性阅读障碍相关的语音加工，并首先在有、无阅读障碍的成人中测试。参与者完成16次训练，前后接受语音意识和阅读能力评估。在学会使用脑机接口的参与者中，包括阅读障碍组和控制组，离线脑机接口分数与非词阅读能力的提高显著相关；脑机接口学习表现还与真实单词阅读及声音振幅上升时间辨别能力的改善显著相关。这些关联不能证明训练导致阅读改善，也不能直接外推至婴儿或儿童。本研究为预印本，尚未经同行评审。

研究人员提出一种神经行波分析框架，并在狨猴皮层脑电和人类脑电数据中识别出沿相反方向传播的活动模式。这些行波集中在特定的空间和时间频率范围，涉及alpha及低beta频段，传播速度被作者评估为符合生理范围。新框架同时分析时间频率、空间频率与传播方向，可适用于不规则传感器布局，并帮助区分传播的波与驻波。研究还提出用于单次试验检测的方法。结果涉及动物和人类神经信号分析，不代表脑机接口控制性能或临床效果已获改善；该研究为未经同行评审的预印本。

MINTS研究方案拟纳入21名卒中后至少6个月、仍有上肢运动障碍的患者，在家开展14次运动想象神经反馈训练，即想象动作并接收脑活动反馈。训练使用移动脑电，每隔一天进行一次。研究采用单组设计，在各人长度不同的训练前观察期及训练期间反复测量，追踪脑活动与运动表现的变化。主要评估脑电活动及反映脑功能连接的指标，同时结合脑成像、运动功能测试和日常活动监测，并设置探索性3个月随访。这是一项尚未经同行评审的研究方案，尚无训练效果数据。

研究者提出两阶段学习框架FUSE，将同步记录的脑电与脑磁信号用于运动想象分类，并在20名参与者的数据上评估。与传统手工频谱特征相比，学习得到的表征使中位分类准确率从73.4%提高至79.4%。联合使用两类信号的中位准确率也高于仅用脑磁的68.0%和仅用脑电的76.5%，但相对脑电的增幅较小。研究还测试了跨参与者迁移：超过一半的跨受试者模型，与对应的受试者专属模型相比，准确率差距在1个百分点以内。结果涉及信号分类与表征迁移，并非临床疗效验证。本研究为预印本，尚未经同行评审。

研究人员提出跨脑区信号转换框架NeuroGate，尝试用一个已记录脑区的信号，预测另一个未记录脑区的波形。在涵盖啮齿动物局部场电位、人类立体定向脑电和皮层脑电，以及头皮脑电的56条通路上，其波形预测精度优于13个深度学习和线性基线模型。研究还通过沉默梨状皮层输出检验预测方向性：梨状皮层至嗅球的预测在全部8轮交叉验证中失效，反向预测则得以保留。作者认为，这一结果与单突触解剖结构相符，并展示了评估记录信号冗余、检验方向性转换的应用。本研究为预印本，尚未经同行评审。

这篇综述梳理了P300脑机接口从经典拼写器到AI代理的演进路径。P300是大脑看到罕见刺激后约300毫秒出现的正向电位，系统靠它判断用户想选哪个字符。综述指出，ChatBCI、MindChat等近期系统把P300拼写器与大语言模型结合，击键次数减少超过62%，通信速度提高到近三倍。作者还提出一套端到端架构：脑电头戴设备加实时CNN检测器，再加一层由大语言模型规划器和物联网控制接口组成的AI代理层。

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。

研究者让乘客在高度自动化车辆中观看驾驶场景，同时记录脑电信号，训练模型判断前方是否存在风险以及危险出现在哪里。3D-CRNN在风险预测任务上达到95.3%±2.7%的平衡准确率，危险识别从80.9%提升到85.0%；跨被试测试中，模型对未见过乘客的平衡准确率降至64.9%±8.5%，说明离实际部署仍有距离。

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。

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。

Pascall Systems, Inc. 于 2026 年 8 月 19 日获得美国食品药品监督管理局（FDA）对其 Pascall Sensor Unit (PSU1) 的 510(k) 许可，决定为实质等同。该设备被归类为 II 类医疗器械，监管编号为 882.1400，分类名称为非归一化定量脑电图软件。

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」。

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。