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Paradromics 宣布与 Siemens Healthineers 合作，开发覆盖患者评估、手术规划、BCI 植入与长期结果评估的端到端多模态影像平台。该流程计划整合结构 MRI、功能 MRI、血管成像与 CT，并借助 Siemens Healthineers 的 3T MRI 系统（如 MAGNETOM Cima.X）支持植入式 BCI 的临床使用。
AI 推荐理由：Paradromics 与西门子医疗把术前多模态影像与植入后皮层内记录对照，读者可据此理解 BCI 靶点定位的工程路径。
AI 摘要北京师范大学马燚娜团队联合北京天坛医院和解放军总医院，利用双人同步iEEG记录研究社会困境中的合作决策，发现杏仁核的跨脑神经活动在双方互惠合作时增强，并可在决策前预测合作结果。
AI 推荐理由：研究用双人同步iEEG记录，把杏仁核的跨脑活动与博弈中的合作决策联系起来，可供关注社会认知神经机制的研究者参考。
AI 摘要Konrad Kording 回应 David Barack 的预印本，称后者把自己列为 Strong NeuroAI 支持者属于误读：他的安静主义是对复杂皮层计算缺乏紧凑解释这一经验状况的评估，而非预先放弃解释。
AI 推荐理由：作者回应自己被列为 Strong NeuroAI 支持者的误读，把争论焦点从立场之争拉回可检验的经验假设。
AI 摘要清华大学戴琼海团队在 Nature 发表 Airscope 无线介观显微镜，重约1克，可在自由活动小鼠上实现全皮层钙成像，并通过 Wi-Fi 实时预览神经元活动、由机载 SD 卡存储数据。
AI 推荐理由：读者可据此了解一种1克级无线介观成像设备如何在自由活动小鼠中实现全皮层钙成像，并配套多动物追踪方法。
AI 摘要Ingo Marquardt 团队在 arXiv 预印本中为 Llama-3.1-8B 的每一层各训练一个解码器，用 19 通道 EEG 记录默读过程，并区分词级可解码性与语境追踪成分。
AI 推荐理由：研究逐层比较 Llama-3.1-8B 各层作为解码目标的效果，为 EEG 语言解码器的目标层选择提供了一个可参考的设计维度。
AI 摘要Ziwei Li 团队提出 NeuroPilot，一个将多模态大语言模型与可调用计算成像模块结合的智能体框架，把神经成像分析组织成闭环、上下文感知的流程，从原始记录一直处理到群体水平读出。
AI 推荐理由：该预印本把多模态大模型与可调用成像模块组合成闭环分析流程，为处理运动伪影和深脑长时程记录提供了一种可迁移的方法思路。
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。
AI 摘要芬兰团队（末位作者 Matilda Makkonen）在 bioRxiv 发布实时源估计噪声剔除算法 rtSOUND，将离线 SOUND 算法改造为实时版本并集成进开源 EEG 处理软件。
AI 推荐理由：rtSOUND 用空间滤波替代时间滤波做实时去噪，读者可据此比较它与常规 EEG 预处理流程的差异。
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。
AI 摘要Tzvetan Popov 在 bioRxiv 发布预印本，用导电流体体模实验、结构磁共振成像以及在体 EEG 和 MEG 记录，检验组织与脑脊液仅作为被动容积导体的假设。
AI 推荐理由：用导电流体体模与在体 EEG/MEG 记录，检验脑脊液是否只是被动容积导体这一常见假设。
AI 摘要研究团队推出 COMET（Cortex-wide Observational Miniature Epifluorescence Technique），一种 3.75 g 头戴式介观显微镜，可在自由活动小鼠中实现全皮层单细胞分辨率钙成像。
AI 推荐理由：COMET 以 3.75 g 头戴式介观显微镜实现自由活动小鼠全皮层单细胞钙成像，读者可据此了解视野、分辨率与重量之间的取舍方案。
AI 摘要Inria 与波尔多大学团队在 Frontiers in Neuroergonomics 发表研究，指出运动想象 BCI 中深度学习模型的部分准确率增益来自视觉提示诱发的电位，而非运动想象本身。
AI 推荐理由：研究用归因分析揭示深度学习模型可能把视觉提示的诱发电位当作运动想象信号，为 EEG 基准评测提供了可迁移的排查方法。
AI 摘要香港城市大学与深圳市南山区人民医院的Miaozhe Huo、Zhengyang Xue、Yifei Sheng、Shiying Li在Frontiers in Materials发表综述，提出以空间生态位（spatial niche）替代单纯距离分环的分析框架，把皮层内微电极-脑界面视为几何坐标与生物局部环境叠加的分层系统。
AI 推荐理由：这篇综述把空间转录组学的分析框架引入皮层内微电极研究，读者可借此了解植入信号衰减的组织学解释路径。
AI 摘要Nature Medicine 发表评论指出，一项小型研究显示患者可以通过与 AI 智能体对话来微调自己的癫痫发作检测器。文章认为，更难的挑战在于构建能恰当回应的 AI。
AI 推荐理由：这篇 Nature Medicine 评论把癫痫发作检测器的患者微调与自适应闭环护理放在一起讨论，适合了解 AI 辅助癫痫管理的研究现状与难点。
AI 摘要奥克兰大学 Luke E Hallum 团队用 64 通道 EEG 开展两项实验，让受试者进行真实发声（n = 14）或想象发声（n = 21）五类情绪（愤怒、快乐、中性、悲伤、愉悦），单试次 EEG 的情绪解码准确率分别为 78.1%（随机水平 20%）和 36.4%。
AI 推荐理由：研究用 EEG 与面部 sEMG 同步记录，指出想象发声时面部肌肉活动会污染信号并影响情绪解码，可供做想象语音解码的团队参考。
AI 摘要南加州大学 Maryam M Shanechi 团队提出跨脑区优先动力学非线性交互模型 CroP-DYNO，用于优先学习跨脑区共享动力学，避免脑区内活动的混淆。
AI 推荐理由：提出跨脑区非线性动力学建模框架 CroP-DYNO，读者可了解跨区域神经动力学建模中优先学习与非线性结构的处理思路。
AI 摘要Aasef G Shaikh 团队在 medRxiv 发表研究，12 名接受双侧丘脑底核 DBS 的受试者共提供 30 个触点（14 个背侧、16 个腹侧），在服药与停药状态下记录并做频谱参数化与多频段状态空间分析。
AI 推荐理由：12 名接受双侧丘脑底核 DBS 的受试者按背侧与腹侧触点分层比较，为多巴胺能网络反应的空间组织提供人体证据。
AI 摘要EISHI ASANO 团队开展回顾性双中心队列研究，纳入2016年1月至2025年5月间接受ECoG及后续切除的56名药物难治性局灶性癫痫患者，共识别132,359个棘波，其中1,925个为vHFA阳性。
AI 推荐理由：研究在56名药物难治性局灶性癫痫患者中比较了vHFA阳性棘波与全部棘波定位致痫区的表现，可供关注术中ECoG生物标志物的人参考。
AI 摘要比利时 KU Leuven 的 Tianyi Li、Alexander Bertrand 团队提出一种全无监督的绝对听觉注意解码流程，将神经包络追踪（NET）与隐马尔可夫模型（HMM）时序推断结合，仅用 EEG 信号和目标语音包络估计连续的注意轨迹，无需注意状态标签。
AI 推荐理由：30 名受试者的 EEG 数据对比了 HMM 与滑动平均平滑，可看到无监督听觉注意追踪在不同时间窗下的表现差异。
AI 摘要Blessing Isoyiza Adeika 与 Onyema Osuagwu 的预印本审计了 ds003626、KaraOne 和 2020 国际脑机接口竞赛 Track 3 三个数据集上的头皮 EEG 语音解码。
AI 推荐理由：这篇预印本用注入已知幅度效应的方法测量五类解码器的检测下限，并指出头皮 EEG 语音解码中肌电信号主导阳性对照的问题，可供方法学对照。