频域近红外双斜率成像用于大脑血流动力学测量研究
一项发表于 Neurophotonics 的研究将频域近红外光谱的双斜率成像技术（DS DOI）应用于人脑，通过理论模拟确定最佳光源-探测器距离，抑制头皮浅层血流动力学干扰。
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心仪脑 · 公众号AI 评分5858
心仪脑 · 公众号AI 评分6363 PNAS研究：真实三维旋转教学中大脑将空间难度、认知负荷与语言信息分配给不同网络
卡内基梅隆大学、匹兹堡大学和马萨诸塞大学阿默斯特分校等机构研究者2026年10月在PNAS发表研究，让成年人观看约11分52秒的三维旋转教学视频并用fMRI分析大脑反应。
思影科技 · 公众号AI 评分6565 Brain 研究：脑小血管病白质微观结构指纹揭示 NAWM 弥漫性损伤
BrainLaus 社区队列 363 名成年人的研究融合定量弛豫测量（MTsat、R1、R2*）与 NODDI 等扩散成像指标，绘制了脑白质高信号（WMH）及周围正常表现白质（NAWM）的多模态微观结构指纹。
脑机接口社区 · 公众号AI 评分6565 北卡罗来纳大学等机构综述脑电跨被试泛化困境与六大解法
北卡罗来纳大学、达特茅斯学院等机构研究者系统梳理脑电跨被试泛化困境，指出被试依赖评估下动辄95%以上的准确率，遇到全新病人可能暴跌到60%。综述介绍了留一被试交叉验证（LOSO）的正确评测方式，并归纳特征对齐、对抗学习、特征解耦、对比学习、被试级归一化和元学习六大应对方向，认为被试身份可主动用于学习而非仅作噪声抹除。
脑机接口与混合智能 · 公众号AI 评分7070 北交通大学团队在IJCAI 2026提出原型驱动在线EEG解码框架PRED
北京交通大学团队在IJCAI 2026发表论文《When and How to Adapt》，提出原型驱动的在线EEG解码框架PRED，以无监督方式检测受试者分布变化并触发模型适应。
脑机智能在线 · 公众号精选AI 评分8484 华中科技大学团队发布EEG-FM-Compass：55个脑电基础模型的全面基准评测
华中科技大学伍冬睿教授团队在《国家科学评论》发表EEG-FM-Compass，系统梳理55个脑电基础模型，并在涵盖9类BCI范式的13个数据集上评测12个开源基础模型和8种专家基线。
推荐理由：这是迄今覆盖面最大的脑电基础模型基准评测，读者可以据此校准对预训练模型与轻量专家模型差距的预期。
脑机掌门 · 公众号AI 评分5656 Nature Communications论文报道可完全回收的离子热电水凝胶ReCLEAR
研究团队在Nature Communications发表无毒、完全可回收的离子热电水凝胶ReCLEAR，基于聚丙烯酸-甘油共聚物网络并引入Zn(OTf)2引入热电效应。
MOABB · 官方版本发布AI 评分4545 MOABB v1.7.1 发布
MOABB 发布 v1.7.1，修复 NEMAR 因代理或其他 HTTP 传输故障不可达时本地缓存数据集数据无法使用的问题。该版本在所有 NEMAR 下载边界捕获 `httpx.TransportError` 异常，并保留默认 `auto` 提供商回退到数据集自带下载器的机制。相关改动见 PR #1171。
脑机前沿 · 公众号精选AI 评分7878 浙大团队发布BrainBench：用17个数据集检验大模型脑电分析能力
浙江大学脑机智能全国重点实验室团队发布BrainBench基准，用17个数据集、172个任务、4K+真实实例检验大模型能否按自然语言指令完成可验证的EEG分析。评测13个API模型、超10万次执行，头部模型Overall约70+，跨模态生理整合最难；结构化Agent在数值校验和跨实例稳定性上更稳，自由写码（CodeAct）更灵活，Hard任务上分数常掉到三十多。开推理有用但猛堆推理收益有限。
推荐理由：原文介绍了BrainBench基准的构成与五条主要结果，读者可据此了解当前大模型做端到端脑电分析的能力分布与执行范式差异。
脑机掌门 · 公众号AI 评分5656 Nature Communications：仿生摩擦电触觉传感器实现高温下压力与温度同步检测
一项发表于 Nature Communications 的研究开发出受撒哈拉银蚁启发的摩擦电触觉传感器，可在200℃高温下同时感知压力和温度。传感器以甘蔗渣制备的纳米纤维素薄膜构成压力单元P-TENG和温度单元T-TENG，自供电无需外接电源，P-TENG响应时间小于100毫秒且电压输出与压力呈线性关系。
脑机前沿 · 公众号精选AI 评分8181 Meta发布Brain2Qwerty v2：非侵入MEG脑到文本解码，最佳受试者WER降至22%
Meta AI联合École Normale Supérieure、BCBL等发布Brain2Qwerty v2，用CTC异步解码加Qwen3-4B LoRA微调从MEG信号解码整句，最佳受试者WER 22%，较v1的52%约提升一倍。
推荐理由：原文梳理了v2相对v1在异步解码、数据规模和LLM接入上的具体改动与结果，读者可以了解非侵入脑到文本的可行路径。
脑机前沿 · 公众号AI 评分6868 浙大潘纲团队发布BrainAgent：用自然语言驱动多智能体做脑电分析
浙江大学脑机智能国家重点实验室团队发布BrainAgent，用LLM驱动的分层多智能体框架把自然语言指令落地为端到端脑信号分析流水线，包含SleepAgent与EmotionAgent两个子智能体。
脑机前沿 · 公众号精选AI 评分7878 上海AI Lab等发表论文：审计EEG基础模型到底捕获了什么
上海人工智能实验室联合上海交通大学、同济大学、复旦大学、休斯顿大学发表研究，系统审计EEG基础模型编码和使用哪些经典脑电特征。研究覆盖CSBrain、CBraMod和LaBraM三个模型、5个临床任务、63个手工特征共945个审计单元，89.6%通过编码标准，68.6%为representation-causal，频域特征贡献最强，确认使用的特征平均恢复基础模型相对随机基线优势的79.3%。
推荐理由：原文拆解了学到、用到、可解释三层审计方法，并给出各层占比，读者可以据此理解EEG基础模型可解释性的评估思路。
脑机前沿 · 公众号AI 评分6767 ICML 2026论文JET：用流匹配加Transformer建模EEG连续动力学生成高保真脑电
纽约州立大学石溪分校与德州大学健康科学中心休斯顿分校提出JET框架，将EEG生成从离散去噪改写为基于条件流匹配的连续动力学，用标准Transformer学习向量场，并辅以重建、统计一致性和时空结构三条约束。