Ting Han 团队提出 BEST 框架：以 3.85% 参数量在语音脑机接口基准上取得 6.19% 和 1.62% WER
AI 摘要Ting Han 团队提出 BEST（Brain-Encoding-Speech-Text）两阶段框架，用分层中间表征和紧凑的语音解码器把神经活动直接映射为文本，不依赖大型生成模型或音素流程。
AI 推荐理由：在语音脑机接口训练数据稀缺的背景下，这项研究用参数规模对比说明解码器扩容的收益并非单调。
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全部主题神经解码模型、在线校准、神经数据基础模型等算法进展。
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第 41–60 条 · 共 90 条arXiv（brain-computer interface）精选AI 评分7272 Journal of Neural Engineering精选AI 评分5858 暨南大学Yi Yuan团队用相位锁定闭环超声刺激海马慢gamma，改善APP/PS1小鼠空间记忆
AI 摘要暨南大学Yi Yuan团队开发了一种闭环经颅超声刺激（TUS）系统，以CA3局部场电位中内源性慢gamma（30–45 Hz）的相位作为触发，并在APP/PS1小鼠上测试。
AI 推荐理由：摘要给出了刺激相位、刺激次数与CA3-CA1相干性的关系，可作为闭环超声神经调控设计的参照。
arXiv eess.SP（Signal Processing）精选AI 评分6868 鲁汶大学 Marc M. Van Hulle 团队提出 CORTEG，将头皮 EEG 基础模型迁移到 ECoG 解码
AI 摘要比利时鲁汶大学 Marc M. Van Hulle 团队提出跨模态迁移框架 CORTEG，把大规模预训练头皮 EEG 基础模型适配到颅内 ECoG 记录，在单块 GPU 上对留出患者做 10-30 分钟校准。
AI 推荐理由：原文给出两项回归任务与 sEEG 分类任务的对比结果，可看头皮 EEG 预训练模型跨模态迁移到颅内记录的可行边界。
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。
bioRxiv（Neuroscience）精选AI 评分6262 bioRxiv：人脑海马theta-gamma相位-幅度耦合反映到记忆目标的距离
AI 摘要研究团队让9名癫痫受试者在桌面虚拟现实中完成空间导航任务，同时用植入内侧颞叶的深部电极记录局部场电位（LFP）。结果显示，当受试者接近隐藏目标、剩余路径序列变短时，海马theta-gamma相位-幅度耦合增强、gamma功率下降，并出现gamma活动的theta相位进动。
AI 推荐理由：在9名癫痫受试者的颅内EEG记录中，把海马theta-gamma相位-幅度耦合与虚拟导航中剩余路径长度联系起来，可与动物theta sweep研究对照。
arXiv q-bio.NC（Neurons and Cognition）精选AI 评分6262 Arnaud Delorme 团队发布 EEGDash：面向公开神经生理数据的开源机器学习平台
AI 摘要法国国家科学研究中心等机构的 Arnaud Delorme 团队发布开源平台 EEGDash，为公开神经生理数据提供面向机器学习的注册表。该平台索引 892 个公开 BIDS 数据集，覆盖 EEG、MEG、iEEG、fNIRS 和 EMG 五种模态，共 43,911 名受试者、126,672 小时数据，可将任一数据集直接加载为 PyTorch 数据集而无需自写数据加载代码。
AI 推荐理由：论文给出 892 个公开 BIDS 数据集的索引规模，并指出通过 BIDS 校验并不代表数据能加载，可供做公开神经数据训练的人参考。
bioRxiv（Neuroscience）精选AI 评分6262 Nethobench：预测设计与条件设置影响生成神经动力学的结构真实性
AI 摘要研究提出 Nethobench 基准，从分布、时频谱、关系、几何和状态动力学五个指标族评估神经群体活动预测模型的结构一致性，而非仅看点对点预测保真度。作者用已知动力学的随机系统和定向扰动验证该基准，并应用于小鼠钙成像、小鼠 Neuropixels 记录和人体颅内记录。
AI 推荐理由：提出跨五类指标的结构一致性基准，并用小鼠钙成像、Neuropixels 与人体颅内记录校准，可供神经预测模型评测参考。
Nature Communications（Neuroscience）精选AI 评分6666 UC Berkeley Ana Claudia Arias 团队提出碳纳米管薄膜干电极，14天肌电接口无需重校准
AI 摘要UC Berkeley 的 Ana Claudia Arias 团队在 Nature Communications 发表研究，用卷对卷浮动催化剂化学气相沉积工艺合成碳纳米管薄膜干电极，在电极-皮肤阻抗、信号保真度、运动伪迹、透气性和生物相容性上优于湿电极金标准。
AI 推荐理由：碳纳米管干电极在14天肌电接口中无需重训练即保持稳定表现，可与湿电极方案对照参考。
Nature Communications（Neuroscience）精选AI 评分6262 FIU Angela R. Laird 团队提出 NiCLIP，从脑激活图像预测文本
AI 摘要美国佛罗里达国际大学 Angela R. Laird 团队在 Nature Communications 发表 NiCLIP，一种在超过 23000 篇文章上训练的对比语言-图像模型，用于从脑激活模式预测认知任务、概念和领域。
AI 推荐理由：NiCLIP 用 23000 余篇文献训练对比学习模型，从脑激活图预测认知任务，可与传统元分析功能解码方法对照。
bioRxiv（Neuroscience）精选AI 评分5555 Oizumi 团队用延迟嵌入与控制理论恢复部分观测下的神经振荡模式
AI 摘要日本研究者 Masafumi Oizumi 提出一个基于控制理论的框架，把延迟嵌入观测的 Hankel 矩阵分解为可观测性矩阵与轨迹矩阵，说明两者秩对延迟嵌入方法可恢复内容的互补约束。作者用 Hankel DMD 在仿真和人体 ECoG 中验证：扰动增加了快速衰减模式的估计数量，更大的延迟深度增加了可可靠估计的模式数量，并在 ECoG 中扩展了频率范围。
AI 推荐理由：用控制理论解释延迟嵌入能恢复哪些神经振荡模式，并在仿真与人体 ECoG 中验证扰动和延迟深度的影响。
Nature Medicine精选AI 评分6767 Nature Medicine：人机协作实时共管癫痫，患者反馈使误报降低约80%
AI 摘要一项小型癫痫监测研究显示，基于大语言模型的聊天界面让患者用智能手机与自己的脑电图（EEG）监测实时对话。患者的反馈使癫痫检测器的误报减少约80%，且无需临床医生介入。
AI 推荐理由：一项小型癫痫监测研究显示，患者用手机与EEG监测对话，其反馈把癫痫检测器误报降低约80%，且无需临床医生介入。
Bing News：brain-computer interface精选AI 评分6262 非侵入式脑机接口初创公司 Sabi 获 5000 万美元种子轮融资
AI 摘要旧金山初创公司 Sabi 宣布完成 5000 万美元种子轮融资，由 Khosla Ventures 领投，Accel、Initialized Capital、Kevin Weil、DST Global、Collaborative Fund 和 Ascend 参投，媒体报道其估值达 6 亿美元。
AI 推荐理由：Sabi 以 5000 万美元种子轮切入健康消费者市场，可与 Neurable、Meta Neural Band 等非侵入式消费级产品对照。
bioRxiv（Neuroscience）精选AI 评分6262 Cohen团队开发大规模全光学电生理方法，在小鼠活体绘制皮层第1层中间神经元连接图谱
AI 摘要Adam E. Cohen团队开发了大规模全光学电生理工具，并在小鼠活体中对每只约300个第1层中间神经元进行测量。在两只小鼠中，靶向刺激与电压成像在14,312对测试组合中识别出1,469个抑制性连接和5,752个有向电连接。研究发现突触前身份与IPSP幅度关联更强，突触后身份与IPSP衰减时间关联更强，缝隙连接与突触相互作用具有不同的时空核，并在自发活动中留下相应特征。
AI 推荐理由：该研究在小鼠活体中对约300个第1层中间神经元做全光学电生理测量，给出连接组与兴奋性的定量关系，可作为皮层内功能连接图谱方法的参照。
bioRxiv（Neuroscience）精选AI 评分7272 bioRxiv 预印本：三名四肢瘫受试者皮层内记录揭示 PPC 与 S1 的触觉感知分工
AI 摘要bioRxiv 新预印本利用慢性皮层内记录，在向三名四肢瘫受试者上肢有感觉区域施加自然振动触觉刺激时，同步监测抓握相关皮层区域的大群单神经元活动。结果显示，近阈值感知时抓握相关的顶叶-额叶网络出现协同活动；其中 S1 反应紧密跟随物理刺激幅度，PPC 活动则与觉察和信心更相关。作者认为 PPC 与 S1 具有互补的神经编码，PPC 将物理刺激转化为意识感知，S1 对刺激幅度更敏感。
AI 推荐理由：三名四肢瘫受试者的皮层内单神经元记录，把 PPC 与 S1 在触觉感知中的分工区分开来，可与已有体感解码研究对照。
arXiv q-bio.NC（Neurons and Cognition）精选AI 评分5555 Saman Rahbar 研究：脑对齐与跨语言迁移中的相似度分数不等于结构对应
AI 摘要Saman Rahbar 的预印本用两组实验检验相似度分数能否作为模型与大脑或跨语言共享结构的证据。跨十七种语言时，语法性探针在语言距离越远时迁移越差（r = -0.66），但探针自身准确率也沿同一轴下降，在其中四种语言上处于随机水平，去掉这四种后解释方差减半。
AI 推荐理由：文章用对照实验说明相似度分数在结构被破坏后仍可能偏高，为解读脑与模型对齐结果提供了一个可先算的基线。
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）精选AI 评分6868 Thomas Andrillon 团队分析 236 名意识障碍患者的慢波，发现其可指示意识水平与一年后恢复
AI 摘要Thomas Andrillon 团队分析了 236 名意识障碍患者的 256 通道 EEG，其中包括 123 名无反应觉醒综合征（UWS）、62 名 MCS- 和 29 名 MCS+ 患者，记录于 Local-Global 听觉范式期间。
AI 推荐理由：236 名意识障碍患者的 256 通道 EEG 分析，把慢波特征与意识水平和一年后恢复联系起来，可供关注意识评估标志物的人参考。
medRxiv（Neurology）精选AI 评分6262 Angelique C. Paulk 团队用高分辨率术中 ECoG 区分人脑肿瘤类型
AI 摘要Angelique C. Paulk 团队分析 100 名接受肿瘤切除、癫痫手术或运动障碍 DBS 植入受试者的术中 ECoG、介观 ECoG 和高密度微 ECoG 记录，发现群体平均电生理指标诊断区分能力有限，而空间分辨分析可揭示与肿瘤距离相关的生理梯度。
AI 推荐理由：研究用术中 ECoG 记录 100 名受试者，显示空间分辨的生理梯度可区分浸润性胶质瘤与转移瘤。
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。