Montoya-Gálvez 等发布连续长期 sEEG 癫痫预测数据集与在线进化框架
AI 摘要Montoya-Gálvez 等团队发布首个公开的连续长期立体定向脑电图（sEEG）癫痫预测数据集，覆盖 16 名患者、664.9 小时数据和 121 次癫痫发作。
AI 推荐理由：该研究用16名患者的连续sEEG数据对比离线与在线评估，量化了离线指标对神经漂移的掩盖程度。
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今日 0 条Europe PMC（brain-computer interface · Preprints）精选AI 评分6262 Europe PMC（brain-computer interface · Preprints）AI 评分88 德里 NCR 大学生网络行为心理关联研究：AI 驱动脑机接口提升心理健康的潜在作用
AI 摘要一项针对德里 NCR 300 名本硕学生的横断面研究显示，网络不安全行为是网络犯罪受害的最强预测因子（r = 0.62；β = 0.51，p < 0.001），隐私担忧（β = − 0.44）与网络安全行为（β = − 0.22）具保护作用。研究提出 AI 驱动的脑机接口或可作为未来监测认知与情绪状态、提升数字福祉的潜在途径，但本研究未对其有效性进行实证检验，仍需进一步验证。
arXiv（brain-computer interface）AI 评分4141 MAPA：面向 iEEG 的样本高效神经接口自监督预训练
AI 摘要研究者提出 MAPA，一种带解剖区域嵌入和相对位置编码的掩码自编码器，可从跨受试者的无标注 iEEG 记录中学习可迁移的神经表征。在 Neuroprobe 基准的会话内、跨会话和跨受试者三种设定下，MAPA 均无需微调即刷新最优结果；跨受试者时，其特征上的线性探针仅需约 164 个标注试次即可达到无预训练时 3,500 个试次的准确率。
arXiv（brain-computer interface）AI 评分3838 FRIST：fMRI 表征引导共享空间训练提升仅用 EEG 的单指脑机接口解码
AI 摘要研究者提出 FRIST 两阶段 EEG 解码框架，先从同步 EEG-fMRI 记录中学习 fMRI 引导的频谱投影，再用 fMRI 导出的类别几何引导 EEG 预测的残差细化，推理时仅需 EEG。
Europe PMC（brain-computer interface · Preprints）AI 评分2222 DualAttentionNet：面向鲁棒多类 EEG 数字解码的轻量级双注意力框架
AI 摘要DualAttentionNet 是一种在 EEGNet 基础上加入两个通道注意力模块的轻量级双注意力框架，用于基于 Visual MNIST 的多类 EEG 数字解码，分类准确率达 92.36%，优于所对比的全部架构。该研究通过信号变异性与可解释性分析验证了模型性能，作者称其为一个鲁棒、可解释且可复现的多类 EEG 分类框架，代码已公开。
arXiv（brain-computer interface）AI 评分2424 基于随机森林的 EEG 信号分析：面向真实与想象运动活动分类
AI 摘要一项研究用随机森林算法对受试者执行真实运动和运动想象时的 EEG 信号进行分类，并区分相关身体部位。研究同时采用消费级与研究级 EEG 系统评估该算法，结果显示随机森林即使在消费级 EEG 上也能有效区分想象与真实活动，但 EEG 信号的个体间差异会对分类造成负面影响。
arXiv（brain-computer interface）AI 评分2727 组件并非越多越好：P300 拼写器中的组件反协同效应
AI 摘要一项四组件全因子实验在公开 P300 数据集上检验了脑机接口拼写流程"越多越好"的假设，变量包括 Euclidean Alignment（EA）、xDAWN 空间滤波、受试者校准与语言模型先验，以准确率、重复次数和 ITR 评估。
Nature Portfolio（Neural decoding）精选AI 评分6262 Nature Computational Science 研究：深度学习模型从颅内脑活动实时解码情绪
AI 摘要一项发表于 Nature Computational Science 的研究通过整合灰质与白质的颅内神经信号，构建个性化深度学习模型，在图像和视频观看任务中解码连续的情绪效价与唤醒度。模型可跨任务泛化，并识别出情绪编码的脑内子网络，实现低延迟实时解码，作者称这使情感脑机接口更接近可用于闭环治疗。该文为 Research Briefing，原始研究由 Yang 等人完成。
AI 推荐理由：研究把灰质与白质的颅内信号一起纳入解码，并给出跨任务泛化与低延迟实时解码的结果，可供比较不同颅内情绪解码路线。
Neuron（In Press）AI 评分2222 Cohen 与 Gong 发布电压成像实用指南
AI 摘要Cohen 与 Gong 发布电压成像实用指南，内容涵盖电压指示剂、基因表达策略、仪器设备、仪器控制软件、数据分析算法与实验方案，并详细讨论了信噪比与伪影来源。
arXiv（brain-computer interface）AI 评分2424 NEXUS-MI：面向网关协调运动想象脑机接口的通信感知联邦个性化框架
AI 摘要NEXUS-MI 是一个网关协调的联邦个性化框架，把同步当作学习与通信耦合的控制问题，原始 EEG 与分类器头留在本地，由边缘协调器维护共享骨干。在 BCICIV-2a（9 名受试者、4 类）与 OpenBMI（54 名受试者、2 类）离线回放中，通信感知协调使服务器到客户端的骨干流量减少约 42%，队列级准确率差异较小且依赖具体实现。
Europe PMC（brain-computer interface · PubMed）AI 评分2424 虚拟现实、机器人与脑机接口用于卒中后上肢康复的疗效比较：系统综述与网状 Meta 分析
AI 摘要一项纳入 25 项 RCT、1145 名卒中幸存者的网状 Meta 分析比较了 VR、机器人和 BCI 对上肢运动功能的康复效果，结果发现机器人干预的证据强于其他方式，ROT（SUCRA = 0.71，3 项研究）与 ROT-CPT（SUCRA = 0.70，2 项研究）改善一致且具临床意义。
Europe PMC（brain-computer interface · PubMed）AI 评分2929 振动触觉刺激用于上肢神经康复与感觉运动训练：临床与机制证据的系统综述
AI 摘要一项系统综述纳入 35 项研究，评估振动触觉刺激（VTS）用于卒中后上肢康复的临床与机制证据，其中 7 项研究将 VTS 与脑机接口（BCI）范式结合。临床研究提示 VTS 可能改善上肢运动功能、感觉与本体感觉功能、痉挛及患侧肢体使用，机制研究提示其可能调控感觉运动节律、皮层激活与功能连接。但样本量小、方案异质、多模态干预难以分离振动单独贡献，仍需足够把握度的随机对照试验验证疗效。
Neuron（In Press）精选AI 评分5757 Neuron 论文：人海马神经元在追逐游戏中编码多个主体位置与注视
AI 摘要Neuron 刊发 Chericoni 等人的研究，显示人海马神经元在简单的追逐类视频游戏中追踪多个主体的位置，并识别出针对每个主体和注视的 place code。这些编码之间存在系统性的几何关系，使大脑在保持区分能力的同时实现跨空间位置与注视的泛化。
AI 推荐理由：该研究在人体海马记录神经元活动，展示位置编码与注视编码如何通过几何关系支持泛化，可供理解空间认知的神经编码机制。
arXiv（brain-computer interface）AI 评分2626 NERVE Attacks：AI 驱动的脑机接口安全威胁与 EEGle 分析框架
AI 摘要研究者提出 NERVE Attacks 攻击分类，从神经仿冒伪造、失同步规避、重放劫持、静脉窃取到嵌入式后门五个维度覆盖脑机接口完整技术栈，并发布 AI 辅助的可扩展安全分析框架 EEGle。评估发现 17 个新型神经特异性攻击实例，揭示脑机接口后门设计独有的隐蔽性-有效性谱系，并表明生成式 AI 降低了非专家攻击者的入门门槛。
Nature Portfolio（Brain–machine interface）精选AI 评分6262 大连理工大学刘军山团队发表自立式亚微米 ECoG 电极阵列研究
AI 摘要大连理工大学刘军山团队在 Nature Communications 发表一种自立式亚微米 ECoG 电极阵列，论文于 2026 年 9 月 8 日发表。作者单位包括大连理工大学高性能精密制造全国重点实验室、辽宁省微纳米技术及系统重点实验室，以及大连医科大学附属第二医院神经外科和辽宁省癫痫诊疗中心。该研究由教育部基础与交叉学科突破计划、辽宁省兴辽英才计划和大连市科技创新基金等资助。
Europe PMC（brain-computer interface · PubMed）AI 评分2424 运动想象 EEG 跨变异性解码综述：2020 至 2025 年深度学习与迁移学习方法
AI 摘要这篇综述系统梳理了 2020 至 2025 年运动想象 EEG 跨变异性解码研究，按深度学习与迁移学习建立分类体系，重点评估 CNN、transformer、特征对齐、域适应和元学习等算法。文章围绕跨受试者与跨会话两类主要变异性场景分析这些方法的机制与效果，并指出低信噪比、个体与时间维度差异及信号非平稳性仍是 MI BCI 落地的主要障碍。
arXiv（brain-computer interface）AI 评分3131 基于 EEG 的脑机接口解码高度自动驾驶车辆乘客危险感知
AI 摘要研究团队提出一套 EEG 脑机接口框架，将乘客神经响应解码用于高度自动驾驶场景下的风险预测（RP）与危险识别（DI），并配套提出 Passenger Cognitive Model、Risk-aware Sequential Labeling 与 Passenger EEG Decoding Strategy，联合使用 3D-CRNN 模型进行 EEG 解码。
Nature Portfolio（Neural decoding）AI 评分2222 副中央凹启动如何导致物体类别的神经锐化：一项 MEG 研究
AI 摘要受试者在视觉探索任务中观看自然物体图像，MEG 记录显示，图像在副中央凹提前 250 ms 呈现时事件相关场神经反应减弱，多变量模式分析对物体类别的解码增强，提示神经特异性提高。研究支持副中央凹预览通过形成稀疏精确的物体表征参与神经锐化，可能有助于视觉场景探索中的证据积累。
arXiv（brain-computer interface）AI 评分3232 植入式脑机接口的双向无线通信：弱耦合条件下的链路综述与协同设计路线图
AI 摘要针对植入式脑机接口在厘米级损耗组织中处于耦合系数10⁻³至10⁻¹的弱耦合区间，该综述梳理了inductive、mid-field、RF、超声、磁电、光学、UWB与电准静态等双向无线链路，并按深度、尺寸和数据率进行基准比较。
Europe PMC（brain-computer interface · PubMed）AI 评分3434 EEG 与混合 EEG-fNIRS 脑机接口用于 FES 控制：健康受试者盲法随机研究及公开数据集
AI 摘要一项盲法随机研究让 16 名健康受试者在三天内完成五次 BCI-FES 训练，比较混合 EEG-fNIRS 与纯 EEG 分类器驱动腕伸肌 FES 的效果。两组实时三分类召回率中位数分别为 53.5% 和 57.3%，在分类准确率、自主感、注意力与身体舒适度上均无统计学显著差异（p > 0.05）。
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。
Europe PMC（brain-computer interface · Preprints）AI 评分3333 视觉损伤如何影响基于视觉空间注意的脑机接口可控性
AI 摘要健康受试者在单眼视觉与模拟视力退化条件下，将隐蔽注意指向外周视觉刺激，早期注意敏感视觉成分在单眼视觉下发生改变，模拟视力退化使 P300 范围 ERP 降低。ERP 差异未影响 BCI 解码准确率，只要颜色等区分特征可被识别，即使存在视觉损伤仍能可靠控制该非侵入式、不依赖注视的 BCI，为瘫痪者沟通提供潜在途径。
Europe PMC（brain-computer interface · Top journals）精选AI 评分6666 Kim R 等团队揭示皮层内微刺激任务中学习诱导的激活机制依赖性神经可塑性
AI 摘要Kim R 等团队在皮层内微刺激（ICMS）检测任务中，用超柔性电极结合纵向成像与电生理记录，追踪学习数周内单细胞与群体反应的变化。学习使检测阈值下降，固定电流下刺激诱发的神经元招募范围扩大，而持续支撑行为反应的神经元数量保持稳定；一部分学习敏感细胞的调制增强、潜伏期缩短。
AI 推荐理由：研究用超柔性电极结合纵向成像与电生理，区分了直接激活与多突触招募两类适应机制，为刺激范式设计提供可迁移方法。
arXiv（brain-computer interface）AI 评分4242 Brain2Speech-Net：无需文本解码的快速可懂脑到语音合成
AI 摘要Brain2Speech-Net 是一种单阶段神经到语音生成框架，跳过中间文本解码，通过可微分音素瓶颈和 deep-HMM 对齐机制将长时神经记录映射到 TTS 模型潜空间。在对比系统中，它是唯一在生成速度快于实时的情况下仍能产出可懂语音的系统。
arXiv（brain-computer interface）AI 评分3030 2026 PNPL 竞赛：LibriBrain100 上的词分类与高效跨受试者泛化
AI 摘要2026 PNPL 竞赛基于扩展数据集 LibriBrain100 设置词分类任务，该数据集在原有单受试者约 50 小时 MEG 数据基础上新增 32 名受试者（每人约 40 分钟）及约 80 小时单受试者数据。竞赛设 Deep 与 Broad 两条赛道：前者追求单受试者大规模词分类的最优性能，后者聚焦跨受试者泛化，将受试者特定微调数据从约 40 分钟逐步压缩至约 20 分钟、约 10 分钟。
Europe PMC（brain-computer interface · PubMed）AI 评分3737 脑机接口用于卒中后上肢康复：整合临床疗效与神经可塑性证据的系统综述
AI 摘要一项纳入35项随机对照试验、共1188例受试者的系统综述显示，脑机接口训练可改善卒中后上肢运动功能，FMA-UE平均差4.55、WMFT平均差8.53，效应大小受对照类型显著调节。该综述同时整合了电生理、血流动力学与结构影像的神经可塑性证据，但现有证据异质性大且稀疏，尚不足以支持恢复机制的解释。综述注册号CRD420251053630。
arXiv（brain-computer interface）AI 评分3131 研究者提出开放词汇互信息 OVMI，为语音脑机接口建立统一通信度量
AI 摘要研究者提出开放词汇互信息（OVMI），一种信息论指标，用于衡量解码器相对于用户可能表达词汇参考分布所传达的信息量，从而把不同词汇表、记录方式和语音类型下测得的语音脑机接口能力放到同一通信尺度上比较。
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。
arXiv（brain-computer interface）AI 评分4141 虚拟现实中高认知负荷下从 EEG 解码决策正确性：对协作脑机接口团队的启示
AI 摘要研究测试空间协方差 EEG 特征能否在受试者作答前提供决策正确性的预判信号，23 名受试者在虚拟现实目标检测任务中完成高、低认知负荷的组内操作。团队层面按该神经信号加权投票，高负荷下争议试次的准确率随团队规模从 2 人增至 16 人由 57% 升至 88%，低负荷下反而有害。该优势在置信度等事后行为信号之外依然成立，表明基于 EEG 的决策可靠性信号是负荷条件性的团队增强工具。
Nature Portfolio（Neural decoding）精选AI 评分6262 Max Planck Pascal Fries 团队：连续神经信号的跨试次方差在 ERP 之外几乎等同于信号功率
AI 摘要Max Planck Institute for Biological Cybernetics 的 Pascal Fries 团队分析猕猴 ECoG、猕猴皮层内微电极和 20 名健康受试者 EEG 三套数据，发现事件相关电位之外的跨试次方差（ATV）与试次内方差（ITV，即信号功率）高度相关且几乎数值相同，回归系数在 0.9988 至 0.9999 之间。
AI 推荐理由：该研究用猕猴 ECoG、皮层内微电极与人类 EEG 三套数据说明跨试次方差在事件相关电位之外几乎等同于信号功率，并给出均值归一化的 CV(power) 指标。
Bing News：brain implant精选AI 评分6262 韩国一脑植入物被 6500 多英里外远程操控
AI 摘要研究人员演示了从芝加哥向韩国的一台脑植入物发送指令，实现超过 6500 英里距离的远程操控。
AI 推荐理由：材料只给出远程操控脑植入物的演示方向，缺少受试者、电极类型与操控指标，暂无法据此判断其与已有远程神经接口工作的差异。
Bing News：brain implant精选AI 评分6262 研究人员从芝加哥远程操控韩国的一台脑植入物
AI 摘要研究人员演示了从芝加哥向韩国的一台脑植入物发送指令，两地相距超过6500英里。材料未说明受试者、植入物类型与实验指标。
AI 推荐理由：材料仅给出远程操控脑植入物的演示结论，缺少受试者、电极类型与指标，暂无法提供可核对的阅读价值。
Bing News：brain implant精选AI 评分6262 韩国一脑植入物被6500多英里外远程操控
AI 摘要研究人员演示了从芝加哥向韩国的一台脑植入物发送指令，实现跨6500多英里的远程操控。材料未说明受试者、植入物类型与具体操控指标。
AI 推荐理由：材料只给出远程操控脑植入物的演示结论，缺少受试者、电极类型与操控指标，暂无法判断可迁移价值。
Europe PMC（brain-computer interface · PubMed）AI 评分3838 基于启发式算法的少通道脑机接口系统
AI 摘要研究提出一种基于遗传算法与贝叶斯线性判别分析（BLDA）的固定少通道选择框架，从传统八通道 P300 脑机接口系统中筛选出可泛化的三通道组合，48 名健康受试者完成离线与在线 VR 实验。三通道系统准确率与信息传输率同八通道系统相当，无显著性能下降，设备准备时间从 30 分钟缩短至 3 分钟（减少 90%），NASA-TLX 评估显示用户心理与身体负担显著降低（p < 0.05）。
Bing News：brain implantAI 评分3838 KAIST 从芝加哥远程控制大田小鼠脑内无线植入物以研究神经环路
AI 摘要KAIST 研究人员从美国芝加哥远程控制了植入大田小鼠脑内的无线脑植入物，用于研究神经环路。该无线脑植入物为研发成果，实验对象为小鼠。
Europe PMC（brain-computer interface · PubMed）精选AI 评分6767 中科院团队开发伞状可拉伸电极阵列，在小鼠中实现超 80 周神经记录
AI 摘要中国科学院团队开发出伞状可拉伸电极阵列，通过锚定在周围脑组织上形成无缝神经电子接口，在头部固定小鼠中稳定追踪同一神经元集群超过 80 周（约 1.5 年）。研究还显示，小鼠初级视觉皮层中具有方向选择性的神经元群体可在 20 周内被持续记录。作者称该阵列的长期记录能力对基础神经科学研究和临床脑机接口系统具有潜力。
AI 推荐理由：该研究用伞状可拉伸电极阵列在小鼠中实现超过 80 周的同一神经元集群稳定记录，为长期植入式记录提供了一种结构设计思路。
Europe PMC（brain-computer interface · PubMed）AI 评分2424 从信号堆叠到动态耦合：面向卒中康复的可穿戴 EEG-EMG 融合脑机接口批判性综述
AI 摘要这篇批判性综述审视了整合 EEG 与 EMG 的可穿戴脑机接口用于卒中后运动康复，指出皮层与肌肉信号的时空异质性限制了传统 EEG-EMG 融合的可靠性与泛化能力。
Europe PMC（brain-computer interface · Preprints）AI 评分3636 cEEGrid 十年：耳周电极阵列能测什么、不能测什么
AI 摘要一项范围综述结合定量方法学审计，回顾了 67 项使用 cEEGrid 或其衍生硬件的研究，发现该耳周 C 形柔性电极阵列的空间敏感度取决于信号源相对阵列的位置与朝向，而非仅电极到信号源的距离。
Europe PMC（brain-computer interface · Preprints）AI 评分3232 EEG 微状态序列作为脑机接口触发信号：基于运动想象分类的深度学习研究
AI 摘要一项预印本研究用基于 LSTM 自编码器与稠密神经网络的半监督深度学习架构，从 EEG 微状态序列中分类左手与右手运动想象，并将分类输出作为脑机接口触发信号。模型可提取微状态序列特征用于受试者内和会话内分类，迁移学习用于跨会话或跨受试者迁移时峰值分类准确率约 89%。研究显示，采用该方法的脑机接口校准平均约需 400 秒即可达到 80% 分类准确率。
Europe PMC（brain-computer interface · Preprints）AI 评分3636 前额皮层神经元活动的自我调节：皮层内脑机接口神经反馈研究
AI 摘要一项临床前研究开发了皮层内脑机接口（BCI），让动物通过视觉神经反馈将前额皮层神经元群体活动维持在预设目标附近。动物能在数百毫秒至秒级时间尺度上利用即时神经反馈减少神经活动波动，且这种与唤醒水平相关的神经活动调节与 BCI 使用相关。研究提示神经反馈或可增强或恢复神经活动调节能力，在调节受损的临床病症中具有潜在应用价值。