视网膜功能性活动的电阻抗断层成像（EIT）可行性研究
AI 摘要一项计算建模与初步实验研究探索了用电阻抗断层成像（EIT）对离体小鼠视网膜功能神经活动成像的可行性，电极以视网膜上（epiretinal）构型放置。建模显示，直径 200μm、电导率变化 5% 的小扰动可被高端生物电记录设备检出，EIT 定位误差约为电极间距的 13% 和视网膜厚度的 22%。
#视觉假体
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Science AdvancesAI 评分3838 Science Advances：眼动期间预测即将出现的视觉特征可产生与人类视觉皮层对齐的场景表征
AI 摘要Science Advances 第 12 卷第 43 期发表的研究显示，在眼动期间预测即将出现的视觉特征，可产生与人类视觉皮层对齐的场景表征。
bioRxiv（Bioengineering）精选AI 评分6060 Eirini Schoinas 团队用虚拟患者模型解释 V1 皮层内刺激产生的光幻视形状
AI 摘要Eirini Schoinas 团队在 bioRxiv 预印本中，将一位 V1 皮层植入受试者绘制的光幻视图案与基于简单 V1 模型生成的虚拟患者仿真预测进行对比，发现该模型能复现这位受试者报告的多种光幻视形态。
AI 推荐理由：通过一位皮层植入受试者的手绘光幻视与虚拟患者仿真对照，解释小电极刺激为何常产生不规则形状而非光点。
bioRxiv（Neuroscience）精选AI 评分7272 Nir Grossman 团队提出无 Δf 伪迹的 TI 刺激期间 EEG 记录方法
AI 摘要Nir Grossman 团队在 bioRxiv 预印本中提出用 7 阶模拟低通滤波器（90 Hz 截止，1 kHz 处衰减不低于 130 dB）抑制时间干涉（TI）刺激在 Δf 处产生的记录伪迹，并在 22 名健康受试者中检验。
AI 推荐理由：该研究给出前端滤波与逐次记录校验的流程，让 TI 刺激期间的 EEG 记录可以排除 Δf 伪迹，并观察相位相关的视觉皮层调制。
bioRxiv（Neuroscience）AI 评分4747 CortexDecoder：从皮层平展图重建 fMRI 所见图像
AI 摘要CortexDecoder 将 fMRI 数据投影到皮层表面并展开为 2D 平展图，再切块送入预训练 CortexMAE 编码器得到脑 token，经跨注意力桥接映射到图像特征。
bioRxiv（Neuroscience）精选AI 评分6262 灵长类大脑中意识与抑制刺激表征以约每秒15次快速交替
AI 摘要一项预印本研究在灵长类双眼闪光抑制任务中用Neuropixels记录颞下皮层多个面孔区及前额叶，发现刺激与知觉恒定时大脑以约每秒15次在意识与抑制的微时段间交替。意识微时段内神经活动可准确重建被意识到的图像，抑制微时段内则转为追踪被抑制的刺激，单细胞层面同样表现出选择性反转。作者为Janis K Hesse，研究认为意识通达不仅依赖定位，还需要时间上的选择。
AI 推荐理由：原文用Neuropixels在灵长类颞下皮层与前额叶记录，给出意识与抑制表征约每秒15次交替的时序证据。
bioRxiv（Neuroscience）精选AI 评分6565 Porte 团队用 sEEG 记录发现人脑检测与信心编码跨感觉模态共享
AI 摘要法国团队（末位作者 Perrine Porte）在八名癫痫患者中开展 sEEG 颅内记录，受试者完成接近阈值的视听检测任务并逐试次报告信心。高伽马活动分析显示，刺激检测依赖一组分布广泛、基本跨模态的皮层区域，包括岛叶、背内侧前额叶皮层和颞上沟；在一个模态上训练区分“检测到/未检测到”的多变量解码器可泛化到另一模态。
AI 推荐理由：通过八名癫痫患者的颅内记录，比较视觉与听觉检测及信心编码是否共享同一套皮层回路。
arXiv eess.SP（Signal Processing）精选AI 评分6262 Brown University Arto Nurmikko 团队用脉冲神经网络从视网膜神经节细胞活动解码动态视觉场景
AI 摘要Brown University 的 Arto Nurmikko 团队构建端到端脉冲神经网络（SNN），直接以小鼠视网膜神经节细胞（RGC）的脉冲活动为输入，在脉冲域内重建并追踪动态视觉场景。
AI 推荐理由：离体小鼠视网膜上以全脉冲神经网络同时重建图像与追踪目标，并给出与密集人工网络的能耗对比，可供视觉假体解码路线参考。
arXiv q-bio.NC（Neurons and Cognition）AI 评分4141 NeuroVolve：在视觉语言模型嵌入空间中优化神经目标以生成脑引导图像
AI 摘要NeuroVolve 是一个生成式框架，通过在预训练视觉语言模型的嵌入空间中优化可编程神经目标函数，实现脑引导图像合成，可激活或抑制单个及多个脑区。该框架能恢复已知的脑区选择性，并合成满足多脑区约束的连贯场景，还可捕捉受试者特异性偏好，支持个性化脑驱动合成。
bioRxiv（Neuroscience）AI 评分5151 Mainak Deb 提出 Braintree：面向在体视觉神经科学的智能体框架
AI 摘要Mainak Deb 提出 Braintree，一个可自主运行多实验研究的智能体框架，直接使用人类视觉皮层的在体模型开展研究。给定假设后，Braintree 能检索文献、设计实验、用算法操控或合成刺激构建刺激集、在候选脑编码模型上运行实验、分析响应，并据此设计更强的测试，整个循环自主运行且可在任一阶段接受人工输入。
bioRxiv（Neuroscience）AI 评分3131 配对关联刺激诱导半球间视觉可塑性
AI 摘要一项在健康受试者中开展的 vPAS 研究显示，仅 75 ms 刺激间隔能稳定调控未受刺激半球，降低 N75 振幅并改善 TMS 对侧视野的对比度检测，更长间隔无效。该方案仅在靶向左侧 V1 时改变半球间视运动转移，表明配对关联刺激可跨半球影响视觉加工。
bioRxiv（Neuroscience）AI 评分5050 猕猴下颞叶皮层光遗传刺激在起始前约 200 ms 即被感知
AI 摘要两只猕猴执行皮层扰动检测任务时，若视觉掩蔽刺激在光遗传刺激前 200 ms 出现，检测能力被选择性削弱。用 Perceptography 优化图像扰动模拟刺激诱发的视觉事件，在刺激前 200 ms 呈现的扰动比在刺激起始时呈现引发更高虚报率。结果表明下颞叶皮层刺激诱发的视觉事件优先依赖约 200 ms 前的视觉信息，这一投射延迟超过典型下颞叶反应潜伏期，对皮层视觉假体的时序设计具有参考意义。
Brain Stimulation（In Press）精选AI 评分6262 Brain Stimulation：刺激人类丘脑枕可产生视觉感知
AI 摘要Brain Stimulation 刊出的研究显示，对人类丘脑枕进行电刺激可产生视觉感知（光幻视）。作者指出，视觉假体开发此前主要针对视网膜、视神经、外侧膝状体（LGN）和视觉皮层等视觉通路早期结构，而对高阶视觉加工区域的刺激研究较少，后者可能更有利于编码复杂视觉特征。
AI 推荐理由：视觉假体研究多集中在视网膜与视觉皮层，这篇把刺激靶点放到丘脑枕，为高阶视觉通路的编码能力提供人体证据。
arXiv（brain-computer interface）AI 评分4848 Neurons++：面向 fMRI 图像与视频重建的统一视觉流框架
AI 摘要Neurons++ 是一个基于 fMRI 的统一视觉流重建框架，可同时重建静态图像与动态视频，相较会议版本 Neurons 从仅视频重建扩展到图像与视频，并以串行皮层启发式解码替代并行任务条件化。
arXiv（brain-computer interface）精选AI 评分6262 清华大学高小榕团队提出 LaS：用语言描述监督神经解码器
AI 摘要清华大学高小榕团队提出 Language as Supervision（LaS），将神经特征与自然语言类别描述对齐，并用候选文本原型预测类别，替代传统的类别标签监督。
AI 推荐理由：提出以自然语言类别描述替代类别标签监督，在视觉、运动、语音解码上验证，可对照现有解码监督方式。
bioRxiv（Neuroscience）AI 评分2828 STORM：面向非侵入式、细胞类型特异性操控视网膜神经节细胞活动的刺激设计框架
AI 摘要研究人员提出名为 STORM（SpatioTemporal Orthogonal Response Modulation）的计算框架，通过设计视觉刺激，实现对特定视网膜神经节细胞（RGC）类型活动的选择性调控，同时尽量不影响邻近非目标类型 RGC。
bioRxiv（Neuroscience）AI 评分3737 猴子在 REM 样睡眠中于高级视觉皮层重现食物相关神经表征
AI 摘要研究人员对两只猴子在清醒观看食物图像及随后自然睡眠期间，从高级视觉皮层（IT）和运动区（PMv、PFC）进行无线神经记录。基于各区域睡眠/清醒神经活动训练的解码器能准确预测当前睡眠/清醒状态及即将发生的状态转换；其中训练用于分类食物（而非面孔/物体）神经响应的解码器，在 REM 样睡眠中的概率高于 NREM 或清醒状态。这表明清醒时看到的与行为相关的视觉刺激会在 REM 样睡眠中被重新激活。
Science AdvancesAI 评分2222 Science Advances 研究提出前馈门控机制解释弥散反馈如何传递特定专长
AI 摘要Science Advances 第 12 卷第 41 期发表研究，提出一种前馈门控机制，用于解释弥散性反馈如何传递特定专长信息。
arXiv q-bio.NC（Neurons and Cognition）精选AI 评分6262 Nicola Toschi 团队提出 BRAID-fMRI：跨数据集 fMRI 视觉解码的共享 CLIP 空间
AI 摘要意大利罗马第二大学 Nicola Toschi 团队提出 BRAID-fMRI，一个用 CLIP 监督的跨个体、跨数据集 fMRI 视觉解码框架，把区域脑活动对齐到 512 维 CLIP ViT-B/32 表示。
AI 推荐理由：读者可据此了解跨数据集 fMRI 视觉解码如何用 CLIP 对齐到统一空间，以及扩大数据来源对留出集准确率的影响。
arXiv q-bio.NC（Neurons and Cognition）精选AI 评分6060 Arnaud Delorme 团队用EEG基础模型做视频解码，发现受试者规模约50人后才出现增益
AI 摘要Arnaud Delorme 团队在 arXiv 预印本中训练跨模态 EEG-视频对比编码器，把受试者队列扩大到此前文献一个数量级以上，发现受试者规模这一维度存在启动阈值。
AI 推荐理由：研究把受试者规模推到此前文献一个数量级以上，并给出约50人这一性能拐点，可供做EEG视觉解码的团队参考数据规模与初始化选择。
bioRxiv（Bioengineering）AI 评分3939 仿生支架模拟人视网膜下碎片，用于假体视觉的临床前测试
AI 摘要研究团队开发了纳米打印在光伏阵列上的三维仿生支架，用于在视网膜变性动物模型中精确控制植入物与目标神经元之间的间距。3 微米间隙被确定为最优，可限制细胞迁移并将内核层维持在平面和柱状电极阵列上方。支架未显著改变光伏响应，并准确再现了刺激阈值的距离依赖性，为视网膜下植入物的临床前评估提供了平台。
arXiv q-bio.NC（Neurons and Cognition）AI 评分3434 评估分辨率混淆模型-大脑 RSA 中早期视觉皮层的学习规则比较
AI 摘要针对反馈对齐、预测编码、STDP 等生物可行学习规则的研究发现，未训练或局部训练网络在早期视觉皮层媲美甚至超越反向传播这一常见结论，取决于网络被评估的分辨率。
arXiv q-bio.NC（Neurons and Cognition）精选AI 评分6262 魏茨曼研究所 Michal Irani 团队提出 Brain-IT-VQA：从 fMRI 信号到视觉问答
AI 摘要魏茨曼研究所 Michal Irani 团队提出 Brain-IT-VQA，一个从 fMRI 信号进行视觉问答的框架，其解码表示以问题本身为条件，而非像以往方法那样提取固定表示。
AI 推荐理由：提出按问题条件化解码 fMRI 信号的 VQA 框架，并配套 20 类受控问答基准，可用于比较不同视觉与语义信息的可解码程度。
Nature Biomedical Engineering精选AI 评分6868 柔性电极阵列揭示小鼠视觉皮层表征漂移并实现跨天解码
AI 摘要一项发表于 Nature Biomedical Engineering 的研究提出长期柔性电极阵列系统，可在数月内稳定追踪小鼠视觉皮层的单个神经元。该系统记录了视觉诱发神经活动的内在漂移，并支持跨天、跨个体的稳定解码。
AI 推荐理由：柔性电极阵列在小鼠视觉皮层连续追踪同一批神经元数月，为表征漂移与跨天解码提供长期稳定记录手段。
bioRxiv（Neuroscience）AI 评分4848 半干电极、视觉舒适的 c-VEP 脑机接口：短校准、保守空闲态与 VR 概念验证
AI 摘要一种结合低显著性纹理刺激、慢速闪烁编码、异步证据累积与半干 EEG 采集的 c-VEP 反应式脑机接口，在 30 名受试者的 11 类键盘打字任务中实现 99.8% 准确率，校准仅需 33 s，平均解码时间 4.3 s，2 分钟显式空闲期内未出现误触发指令。VR 概念验证中在线准确率达 100%，平均解码时间 5.6 s，受试者报告视觉舒适度高、周边干扰小，但 VR 条件下疲劳感更强。
Brain Stimulation（In Press）精选AI 评分6262 Brain Stimulation：刺激人类丘脑枕可产生视觉感知
AI 摘要Brain Stimulation 刊出的研究显示，对人类丘脑枕进行电刺激可产生视觉感知（光幻视）。作者指出，视觉假体开发此前主要针对视网膜、视神经、外侧膝状体（LGN）和视觉皮层等视觉通路早期结构，而对高阶视觉加工区域的刺激研究较少，后者可能更有利于编码复杂视觉特征。
AI 推荐理由：视觉假体研究多集中在视网膜与视觉皮层，这篇把刺激靶点放到丘脑枕，为高阶视觉通路的编码能力提供人体证据。
Journal of Neural EngineeringAI 评分2424 卷积-注意力框架解码离体小鼠视网膜动作电位响应
AI 摘要研究团队提出一种结合卷积神经网络与时间多头注意力的紧凑动作电位解码框架，用于从离体小鼠视网膜多通道电极阵列（MEA）记录中分类视觉刺激。该框架在颜色分类任务中达到 93.250% 准确率，在形状分类任务中达到 73.161% 准确率，并在不同复杂度任务间保持稳定性能。
Journal of Neural EngineeringAI 评分3131 暗点感知特征如何调控模拟视网膜假体视觉下的视觉表现
AI 摘要研究用 Unity 3D 构建的虚拟现实头显平台模拟视网膜变性（含年龄相关黄斑变性）的视野缺损，比较"感知填充（不可见）"与"实心黑色"两种暗点条件下受试者的视觉任务表现。
Nature Portfolio（Neural decoding）精选AI 评分6262 华盛顿大学 Joseph P. Culver 团队用高密度扩散光学断层成像实现自然电影视觉语义编码与识别
AI 摘要华盛顿大学 in St. Louis 的 Joseph P. Culver 团队在 Communications Biology 发表研究，用高密度扩散光学断层成像对自然电影进行视觉语义编码与识别。
AI 推荐理由：高密度扩散光学断层成像此前多用于血流成像，这项研究把它用于自然电影视觉语义编码与识别，可供关注非侵入式视觉解码路线的人对照。
arXiv（brain-computer interface）AI 评分2727 基于 EEG 的视觉检索与重建：从神经可见最优层到分层扩散生成
AI 摘要研究提出分层对比学习框架，为每位受试者从 CLIP 中间层中选出检索性能最优的神经可见最优层（NVOL），并据此将检索与生成耦合到共享中间表示。在 THINGS-EEG 上，NVOL 检索在 200 类中取得 78.1% 平均 Top-1 准确率，结合 CSLS 提升至 86.4%；两阶段 NVOL 到语义重建在语义与结构指标上优于单阶段末层扩散。
Bing News：brain implantAI 评分6262 荷兰神经科学研究所比较聚酰亚胺与硅电极的脑组织反应
AI 摘要荷兰神经科学研究所团队在 Advanced Science 发表研究，系统比较了柔性聚酰亚胺探针与刚性硅电极在脑内的组织反应，发现聚酰亚胺引发的反应显著更小，但并非完全无害。
Science Corporation NewsAI 评分3232 Science Corporation 团队合成全球首个对室内环境光响应的通道视紫红质 WAChRs
AI 摘要Science Corporation 的蛋白质工程团队合成出全球首个对室内环境光即可稳定响应的通道视紫红质家族 WAChRs，并已发表论文和视频解析。该成果由 AI/机器学习引导的蛋白质序列设计campaign驱动，团队已筛选超过 1,750 种视蛋白，并通过"拉窗帘测试"验证神经元在室内办公灯光下被可靠激活。WAChRs 有望用于视力恢复治疗，以及帕金森病、癫痫、抑郁症等神经环路研究。