神经解码模型、在线校准、神经数据基础模型等算法进展。
AI 摘要bioRxiv 预印本中，Matthew Chalk 提出一种从第一性原理推导的多尺度表征几何，用于刻画神经元在每一尺度上如何编码刺激差异。该方法与互信息精确对应，因此不依赖解码假设，刺激差异对信息贡献越大，几何拉伸越明显。作者将其应用于空间、运动和视觉编码，展示神经元如何组合编码信息、不同脑区有何差异以及哪些特征编码最好。
AI 推荐理由：该文从互信息出发定义多尺度表征几何，为比较不同神经群体的编码结构提供不依赖解码假设的统一框架。
AI 摘要Hyoung F Kim 团队在灵长类中发现，丘脑底核（STN）沿吻尾轴存在功能分化：吻侧 STN 神经元优先编码灵活更新的价值，尾侧 STN 神经元优先编码稳定的长期价值记忆。
AI 推荐理由：该研究在灵长类上区分了丘脑底核吻侧与尾侧在灵活价值更新和习惯性价值记忆中的不同作用，为理解 STN-DBS 的认知副作用提供了解剖功能框架。
AI 摘要四川大学华西医院 Jiayuan He、Qing Mao 等与合作者在 Science Advances 第 12 卷第 43 期发表论文，提出从健康神经先验出发、受生物物理约束的学习方法，用于改善病理皮层网络中的运动解码。
AI 推荐理由：材料只给出论文标题与期刊卷期，读者可据此了解一种用健康神经先验约束病理皮层网络运动解码的方法方向。
AI 摘要纽约大学阿布扎比分校 Kartik K. Sreenivasan 团队利用人类受试者的宽带 MEG 数据，结合降维和多变量解码，检验序列工作记忆究竟靠逐项顺序重激活（神经序列）还是靠低维子空间组织来维持。
AI 推荐理由：研究用 MEG 数据对比序列工作记忆的两种假说，为多项目工作记忆的编码方式提供了一条可对照的实验路径。
AI 摘要Shi 等提出一种分解式时空集成深度学习框架，用常规发作间期与发作期头皮 EEG 做脑叶水平的癫痫发作起始区（SOZ）定位，数据来自 100 例单侧局灶性癫痫患者的 262 次记录（6000 余小时），另设 28 例内部和 9 例外部测试集。
AI 推荐理由：该预印本用100例患者的常规头皮EEG做致痫区定位，并给出内部与跨机构验证结果，可供与现有非侵入式定位方法对照。
AI 摘要哥伦比亚大学 Jan Claassen 团队在《Brain》发表研究，用非侵入式 EEG 电极记录 41 名急性脑损伤后临床无反应患者的大脑活动，经短暂训练后约三分之一患者能仅凭意念调节耳机中提示音的频率，其中包括经单独检查判定存在认知运动分离（CMD）的全部患者。
AI 推荐理由：哥伦比亚团队用ICU常规EEG让急性脑损伤无反应患者靠意念调节提示音频率，可作为非侵入式沟通接口的对照参考。
AI 摘要美国罗格斯大学 Michael W. Cole 团队在 Nature Neuroscience 发表研究，基于人类任务态 fMRI 数据提出，皮层区域间连接几何（连接维度）可预测任务表征在区域间的压缩或扩张。
AI 推荐理由：研究用人类任务态fMRI数据把皮层连接几何与任务表征的压缩或扩张联系起来，可作为脑网络建模与解码分析的参照。
AI 摘要哥伦比亚大学 Nima Mesgarani 团队基于六类可解释特征（mel 频谱、Gabor 滤波器组、语音存在、音素、句法、语义）与 Whisper、HuBERT、WavLM 三种语音基础模型的上下文嵌入，构建线性编码模型，量化各特征类别共享的 ECoG 响应方差。
AI 推荐理由：研究用方差分解把语音基础模型与脑响应的对齐拆到可解释特征层面，便于比较不同模型层级与脑编码的关系。
AI 摘要牛津 Bernhard P. Staresina 团队利用人体颅内记录发现，受试者在约 2 秒间隔内形成图像-词语联想时，海马高频活动在第二个事件到来时才能预测后续记忆，而非在初始图像或间隔期。此时对前一图像调谐的神经元在缺乏相应感觉输入的情况下重新激活了刺激特异性放电。在成功编码的试次中，海马高频活动与这种重激活选择性耦合，并在图像调谐神经元放电之前升高。
AI 推荐理由：该研究用人体颅内记录捕捉到海马在第二个事件到来时回溯性重新激活前一个事件的表征，为跨时间绑定记忆提供了直接神经证据。
AI 摘要Vincenzo Vitelli 团队提出降维方法旋转成分分析（RCA），用于在单试次中检测低方差旋转模式。他们将 RCA 应用于猴和人的运动皮层动作电位数据、小鼠全脑钙成像以及人的 fMRI 和 MEG；在小鼠中，静息态识别出的旋转模式可预测随机时刻线索到来后动物是否拉杆，作者用循环神经网络模型和二维响应学习模型解释这一关联。
AI 推荐理由：文章提出旋转成分分析，并在猴、人、小鼠多类数据上展示自发旋转动力学如何约束线索诱发行为，可供做低维神经动力学分析的研究者参考。
AI 摘要美国西奈山Ignacio Saez团队在一名56岁男性右侧镰旁脑膜瘤切除术中，用4块Precision Neuroscience Layer 7 μECoG阵列（每块1024个铂电极、400 μm间距、约1.5 cm2）共4096通道记录躯体感觉诱发电位，评估其能否在常规神经外科流程中密集采样感觉运动反应。
AI 推荐理由：术中一次铺开4096通道μECoG，用五种刺激条件把中央沟定位从稀疏条带电极推进到二维密集采样。
AI 摘要牛津大学 Oiwi Parker Jones 团队（第一作者 Miran Özdogan）在预印本中系统比较了非侵入式神经解码的六种多试次聚合策略，覆盖三个数据集、四项任务和两种组规模。
AI 推荐理由：该预印本系统比较六种多试次聚合策略，并给出训练期 logit 平均在语音解码任务上的相对优势与理论解释。
AI 摘要Connor Michael Delaney 团队提出频率调制半连续波（FMSCW）多普勒方法，用于可穿戴超声系统检测散射体速度与距离。研究给出该技术的完整技术说明和参数仿真，显示距离轴与速度轴分辨率之间的权衡，以及散射体距离和速度对测量误差的影响。作者还用可穿戴超声系统采集了三组人体受试者图像，展示该方法在心血管监测、康复评估和假肢设备控制中的应用。
AI 推荐理由：原文给出FMSCW多普勒的完整技术推导、参数仿真和人体示例图像，读者可据此判断可穿戴超声在速度与距离测量上的取舍。
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。
AI 摘要中国科学院深圳先进技术研究院 Shuqiang Wang 团队开发多语言脑解码框架，分析覆盖中文、英文和法文的227名受试者脑记录，发现皮层语义表征在不同语言和个体间呈现一致的语义几何关系。跨语言一致性从感觉运动皮层到高阶联合皮层逐步升高，形成与主要皮层功能梯度对齐的共享语义几何梯度。研究将稳定的皮层语义几何作为跨语言语义共性的神经基础。
AI 推荐理由：研究用227名中英法受试者的脑记录比较跨语言语义几何，读者可据此了解语义表征在不同语言间的共性。
AI 摘要多伦多大学 Konstantinos N. Plataniotis 团队在预印本中提出，SEED 等刺激定义基准的情绪标签在设计阶段就绑定到视频上，编码器只要识别出播放的是哪段视频就能免费得到标签。
AI 推荐理由：原文把刺激身份这一被忽略的变量单独量化，并给出联合留出受试者与刺激后准确率下降的幅度，可供评估跨受试者 EEG 情绪解码基准时参考。
AI 摘要一项发表于 Journal of Neural Engineering 的研究用可解释 AI 方法分析基于超高密度 EEG 的卷积神经网络语音解码，试图区分神经活动与发音时产生的肌电伪迹。
AI 推荐理由：摘要用可解释 AI 拆开 EEG 语音解码中神经信号与肌电伪迹的贡献，为判断非侵入式语音脑机接口的信号来源提供方法参照。
AI 摘要洛克菲勒大学 Alipasha Vaziri 团队提出三光子超深成像系统 TrUDI，通过优化激发激光、光学系统与采集参数，在相同激光功率下把探测到的荧光光子数提高约250倍。
AI 推荐理由：该预印本给出三光子显微成像在约2 mm深度、8.6 Hz下记录小鼠皮层与海马神经元群体活动的方法细节，可供与现有深部成像方案对照。
AI 摘要Mehrdad Jazayeri 团队在猴子执行两物体空间工作记忆任务时，从额叶眼动区和辅助眼动区记录大规模神经活动，发现多数神经元对两物体空间关系的编码优于对单个物体位置的视网膜拓扑编码。关系调谐与单物体感受野系统性对齐，二者混合支持对物体位置的近最优群体解码，并可产生与行为相似的排斥性偏差。作者称，平均化和归一化等标准多物体模型无法复现这一连续谱，而将感受野在潜在眼跳上积分的模型可以复现。
AI 推荐理由：在猴子额叶眼动区记录大规模神经活动，比较单个物体位置调谐与两物体间关系调谐，为空间工作记忆的群体编码提供新解释。
AI 摘要Christopher L Hughes 团队用双光子钙成像测量小鼠（原文未写明物种，此处不补）体感皮层2/3层在22种临床相关微刺激模式下的PV与SOM中间神经元激活。
AI 推荐理由：该研究用双光子钙成像比较22种微刺激模式下PV与SOM中间神经元的激活差异，为刺激参数设计提供环路层面的对照依据。