DMSL：用于混合EEG-fNIRS脑机接口的解耦多模态时空学习方法
研究者提出了一种名为DMSL的解耦多模态时空学习方法，旨在解决混合EEG-fNIRS脑机接口中信号整合困难及表征冗余的问题。该方法通过统一框架同时执行多模态时空耦合与解耦表征学习，利用紧凑卷积模块、多模态注意力交互模块及自适应多分支图卷积模块提取特征并分离共性与特异性表征。
推荐理由：原文提出了混合EEG-fNIRS脑机接口的解耦多模态时空学习方法，在三个公开数据集上展示了优于基线的解码性能。
#论文/研究
Europe PMC · 脑机接口文献精选AI 评分6060
bioRxiv · 脑电与神经科学预印本AI 评分4242 感染相关图像降低皮层边缘亚稳态：一项区块设计fMRI研究的规格曲线分析
44名成人观看感染相关与中性图像交替的18秒区块时，感染相关图像使皮层边缘亚稳态降低，预设检验效应量Cohen's d=-0.31（置换检验p=.042），480种分析规格中263种显著且均为负向。该效应在全局信号回归后经多种校正仍存在（d=-0.47），并在第二轮扫描中重现（d=-0.44）。个体差异预测未获支持，参与者对比未能在两轮间重复。
Europe PMC · 脑机接口文献AI 评分5858 Diff-ADN：用于 EEG 去伪影的扩散引导网络及确定性残差修正方法
Jamil M 等人提出 Diff-ADN，一种用于去除眼电、肌电、心电及混合伪影的单通道脑电图去噪框架。该模型采用两阶段设计，在推理时仅需单次确定性残差修正而无需迭代采样，处理 2 秒片段耗时约 12.52-17.08 毫秒。在四个公开数据集的运动想象任务中，ECG 去噪使解码准确率提升了 4.88-5.59 个百分点，但结果显示波形重建的改善并不必然带来 BCI 解码精度的均匀恢复。
Europe PMC · 脑机接口文献精选AI 评分6363 运动皮层脑机接口性能对双任务中注意力负荷变化的鲁棒性研究
一项针对两名四肢瘫痪受试者的研究表明，基于运动皮层的侵入式脑机接口（iBCI）在双任务场景下对注意力负荷变化具有较强鲁棒性。研究结合二维光标控制与N-Back工作记忆任务，发现尽管头皮EEG指标显示注意力负荷增加，但iBCI整体性能保持稳定；仅一名信号质量较低的受试者在轻度负荷条件下出现完成时间延长和路径长度增加，而信号质量较高的受试者未受影响。
推荐理由：原文通过双任务范式验证了皮层内脑机接口在注意力负荷变化下的鲁棒性，并揭示了信号质量对个体差异的影响。
Europe PMC · 脑机接口文献精选AI 评分6262 脑机接口技术在慢性疼痛管理中的应用综述
该综述探讨了脑机接口作为非药物治疗手段在慢性疼痛管理中的应用原理及现状。文章涵盖了基于头皮EEG和fMRI的神经反馈、低频振荡调控及新兴闭环神经调控系统等技术路径。作者认为BCI目前仍处于早期阶段，其临床转化主要取决于解决监管报销障碍、开展充分样本量的假手术对照试验以及实施患者分层，未来更可能作为多模式疼痛管理的辅助手段而非替代现有疗法。
推荐理由：综述梳理了脑机接口在慢性疼痛管理中的神经反馈与闭环调控原理，指出临床转化关键在于监管与对照试验而非解码精度。
Europe PMC · 脑机接口文献AI 评分4747 Attention-BrainVerse：一种注意力驱动的自适应混合 BCI-VR 交互模型
Attention-BrainVerse 提出了一种注意力驱动的自适应混合 BCI-VR 交互模型，重新定义了以注意力为中心的输入、自适应处理及基于反馈的输出。该模型通过动态阈值和双因素难度调整优化体验，三轮用户实验显示其用户体验与传统 VR 控制方法相当。这一框架为未来 BCI-VR 系统提供了理论指导与设计路径。
Europe PMC · 脑机接口文献精选AI 评分6767 双尺度平台揭示清醒小鼠皮层至颅骨频谱增益的频率依赖性
一项研究构建双尺度传感平台，在清醒小鼠中同步记录柔性微ECoG和颅骨螺钉EEG，发现皮层至颅骨的频谱增益并非平坦而是随频率呈幂律增加。该结果表明颅骨EEG相对保留高频皮层活动而非简单低通复制，且增益具有非平稳性。这一发现将皮层-颅骨关系从静态模型假设转化为可测量的频率和状态依赖量，为神经传感电极选择及脑机接口高频特征解读提供实证校准目标。
推荐理由：原文通过同步记录揭示皮层到颅骨频谱增益随频率增加，为脑机接口高频特征解读提供实证校准依据。
Nature Neuroscience · 脑电与神经科学精选AI 评分6666 Nature Neuroscience 研究发现人类杏仁核神经元可预测情景记忆编码成败
Nature Neuroscience 在线发表的一项研究显示，人类杏仁核中的刺激特异性神经元决定哪些经历成为持久记忆。该机制可预测情景记忆的形成，并可能为未来记忆障碍的治疗提供指导。doi:10.1038/s41593-026-02493-9
推荐理由：原文指出人类杏仁核中刺激特异性神经元决定哪些经历形成长期记忆，或为记忆障碍治疗提供方向。
Europe PMC · 脑机接口文献AI 评分5353 REFS：用于多维情感识别的不完整标签鲁棒EEG特征选择方法
该研究提出了名为 REFS 的鲁棒 EEG 特征选择方法，旨在解决多维情感识别中因标签不完整和高维特征导致的问题。该方法利用自适应正交潜在语义索引重建情感标签空间，并结合图流形学习正则化进行特征子集选择。在 DREAMER、DEAP 和 HDED 三个数据集上的实验表明，该方法在不同标签缺失率下的鲁棒性优于十三种最先进的方法。
Europe PMC · 脑机接口文献AI 评分4747 MTDANet：用于运动想象脑机接口的轻量级多尺度时间层级与距离正则化线性注意力网络
MTDANet 是一种结合多尺度时空特征提取、分解时间整合和距离正则化循环注意力的架构，旨在解决运动想象 EEG 单试次解码难题。该模型在 BCI Competition IV 2a/2b 及 BNCI2014_002 数据集上进行了评估，结果显示其在受试者特定协议下取得了最高平均准确率，并在部分对比中表现出统计显著的提升。研究为离线 MI-EEG 评估中的分阶段局部到全局时间建模提供了证据。
Europe PMC · 脑机接口文献AI 评分5555 柔性脑机接口电极制造与性能优化策略综述
一项发表在 Europe PMC 的综述文章总结了柔性脑机接口（BCI）电极的制造策略和性能优化方法。文章指出传统刚性电极存在机械失配问题，而柔性电极通过微机电系统（MEMS）、打印转移、激光加工及静电纺丝等技术提升了电学、机械和生物性能。此外，该研究还讨论了大规模制造、长期稳定性以及侵入式与非侵入式电极的临床局限性，并展望了智能化、无线化和自供电系统的未来发展方向。
Europe PMC · 脑机接口文献精选AI 评分7070 联合神经调控技术促进完全性脊髓损伤患者功能恢复的案例报告
一项案例报告显示，一名53岁慢性完全性T9脊髓损伤（AIS A）患者在接受为期一年的多模态联合神经调控干预后，神经状态改善为AIS C。治疗方案包括脊髓电刺激、脑机接口训练、间歇性θ爆发刺激和外周磁刺激。结果显示患者左下肢运动评分从0升至6，部分自主运动恢复，且神经病理性疼痛完全缓解；电生理评估提示皮质脊髓束可能发生了重塑。
推荐理由：该案例报告展示了通过中枢-外周-中枢联合神经调控策略，一名完全性脊髓损伤患者从AIS A恢复至AIS C的过程及电生理证据。
Europe PMC · 脑机接口文献精选AI 评分6060 融合多尺度滤波与时空注意力的深度学习网络用于解码运动想象脑电信号
一项新研究提出了基于多尺度卷积神经网络和时空注意力机制的深度学习网络，用于解码运动想象脑电信号。该网络通过四个并行分支提取特征并引入Transformer模块学习全局相关性，最终使用CNN替代全连接层进行分类。在三个公开BCI数据集上的评估显示，其平均准确率分别为80.21%、90.19%和97.32%，均超越了FBCNet和MSFBCNN等最强基线模型。
推荐理由：该研究提出结合多尺度卷积与注意力机制的网络，在三个公开数据集上解码运动想象脑电，准确率优于现有基线。
Europe PMC · 脑机接口文献AI 评分2828 神经假体与神经刺激发展历史、成就及前景综述
一项综述研究系统梳理了2000至2025年间关于神经假体和神经刺激的发展历史、关键成就及应用前景。该分析基于PubMed、eLibrary、Cochrane Library和MEDLINE数据库，检索关键词涵盖脑机接口、神经工程等领域，共纳入68篇全文文献。
Europe PMC · 脑机接口文献精选AI 评分8282 急性脑损伤临床无反应患者可激活脑机接口
一项前瞻性队列研究显示，32%的急性脑损伤临床无反应患者能够控制基于EEG的自我节奏脑机接口（BCI）。具备BCI控制能力的患者在出院时恢复意识和12个月时恢复功能独立性的比例显著高于不具备该能力的患者。研究还发现，所有受访者均强烈支持未来在重症监护环境中使用此类设备以实现双向沟通。
推荐理由：原文展示了急性脑损伤患者通过EEG控制BCI的具体数据，并分析了该能力与意识恢复及功能独立性的关联。
CorTec · 官方动态精选AI 评分6767 CorTec 微ECoG电极在非人灵长类中记录稳定信号超过四年
CorTec宣布同行评审数据显示其皮层表面微ECoG电极阵列在Weill Cornell Medicine植入的两只非人灵长类体内保持有效神经信号超过四年，仍在研究的动物中64个触点有63个持续工作。
推荐理由：公司自家皮层电极四年期数据，覆盖动物与人体试验三层证据，读者可据此评估非侵入脑机接口的临床耐用性。
Europe PMC · 脑机接口文献精选AI 评分7878 4096通道术中微皮层脑电用于中央沟功能定位的研究
一项研究评估了使用4096通道表面微皮层脑电（μECoG）配置在标准神经外科工作流程中对人类中央沟进行高密度功能定位的能力。该研究在一名56岁男性患者的脑膜瘤切除术中部署了四个Precision Neuroscience Layer 7 μECoG阵列，记录了五种对侧刺激条件下的体感诱发电位（SSEP）。
推荐理由：原文展示了在标准神经外科手术中部署4096通道微皮层脑电阵列进行高密度功能定位的方法与结果，为术中映射和慢性脑机接口应用提供了技术参考。
Europe PMC · 脑机接口文献AI 评分5858 BLE可穿戴fNIRS生物传感器用于实时监测和映射屏幕认知任务中的任务诱发氧流入
研究人员开发并验证了一款紧凑型蓝牙低功耗（BLE）可穿戴功能性近红外光谱（fNIRS）设备，用于实时血流动力学监测。该四通道无电缆平台集成了光学传感、信号采集和无线传输，并通过前臂血管闭塞和屏气实验进行了性能验证。
Europe PMC · 脑机接口文献AI 评分3939 EEG 表征分级阻力运动中的皮层动态
一项基于 EEG 的研究通过 10 名健康受试者在五种阻力条件下的单侧二头肌弯举，揭示了不同阻力水平下的皮层活动差异。结合 TTCN 与 KNN 分类器，该框架在受试者内评估中达到 97.2% 准确率，跨受试者最高为 93.0%，为自适应脑机接口应用提供依据。
Europe PMC · 脑机接口文献AI 评分4747 儿童脑机接口视觉场景显示可行性研究
一项针对24名8-13岁神经典型儿童的研究评估了将摄影视觉场景显示（VSD）集成到脑机接口辅助沟通中的可行性。实验对比了非对称布局、无上下文排列及标准网格三种条件，发现非对称性增强了P300振幅，场景提升了N170反应，且离线BCI准确率与网格条件相当。结果表明，场景嵌入可提升神经参与度与用户体验，为儿科BCI应用提供了初步基础。
Europe PMC · 脑机接口文献精选AI 评分6565 语音神经假体中副语言特征建模的系统综述
该研究是一篇关于语音神经假体中副语言特征建模的系统综述。文章指出当前系统虽能解码音位和词汇信息，但常难以捕捉语调、韵律、响度和情感等对传达情绪和意图至关重要的副语言维度。综述整合了从皮层组织映射到表达性编码及多模态感知的相关研究，强调向集成情感调制与语言解码的闭环神经假体系统转变的趋势。
推荐理由：系统梳理了语音神经假体中副语言特征建模的研究进展，为理解情感与意图在脑机接口中的编码机制提供了综述视角。
Europe PMC · 脑机接口文献AI 评分4747 脊髓损伤与健康老化中排尿排便意图的EEG特征：BCI神经康复可行性研究
一项描述性可行性研究分析了健康老化及脊髓损伤患者排尿排便运动意图的脑电（EEG）特征。研究发现所有队列在感觉运动皮层均表现出事件相关去同步化，且生理老化和脊髓损伤伴随大规模拓扑重构及额叶长程功能连接增强以补偿缺陷。这些结果证实高位皮层排尿排便意图在脊髓损伤后得以保留，为基于脑机接口的靶向盆腔神经调节建立了时空框架。
Europe PMC · 脑机接口文献AI 评分4242 中枢神经系统疾病神经再生生物材料技术综述：机制与应用
该综述系统总结了基于生物材料的中枢神经系统修复进展，涵盖物理重塑、靶向药物递送及细胞干预三大核心策略。文章批判性分析了阻碍临床转化的制造与监管瓶颈，并提出将神经类器官与脑机接口（BCI）技术整合为下一代智能神经修复材料的发展路径。
Europe PMC · 脑机接口文献AI 评分5353 基于图卷积的双分支网络用于上肢运动想象EEG信号解码
Chrisilla S等人提出一种基于图卷积的双分支网络，用于受试者独立的上肢运动想象脑电信号解码。该模型结合图卷积与跳跃连接及手工时频特征，通过并行空间和时间卷积路径增强表征学习。在PhysioNet、BCI IV-2a和BCI IV-2b数据集上的评估显示，该方法在减少可训练参数和电极数量的同时保持了具有竞争力的性能，例如在PhysioNet上使用5个电极达到93.91%的SGKF准确率。
Europe PMC · 脑机接口文献AI 评分5555 基于MVMD与特征优化的VR运动想象解码分层图学习框架研究
Du K等人发表一项针对VR环境下运动想象脑机接口解码的研究，提出一种分层图学习框架以应对EEG信号的非平稳性和低信噪比挑战。该方法利用多变量变分模态分解解耦复杂EEG信号为节律成分，结合混合特征选择及基于相位锁定值的功能脑网络建模，通过分层图卷积网络捕捉多尺度空间依赖和高阶交互进行三分类。
Europe PMC · 脑机接口文献精选AI 评分6565 利用相位滑动振荡实现鲁棒的异步脑机接口控制
一项研究提出基于相位滑动振荡（PSO）的异步分类方法（PSO-AC），旨在解决稳态视觉诱发电位（SSVEP）脑机接口中因信号相位漂移导致的性能下降问题。该方法将EEG信号重构为不同初始相位的序列，并通过小波同步挤压变换提取相位解耦特征，结合概率时间模型区分控制与非控制状态。
推荐理由：提出基于相位滑动振荡的异步分类方法，通过解耦相位特征提升SSVEP脑机接口在离线与在线实验中的控制稳定性。
Europe PMC · 脑机接口文献AI 评分3434 基于EEG的脑机接口方法与应用对比研究
一项关于完全基于EEG的脑机接口系统的文献综述与比较分析，探讨了信号处理、特征提取及分类等关键组件。该研究在受试者依赖模式下对比了多种深度学习模型，结果显示ATCNet模型准确率最高达86.46%，而EEG-TCNet模型准确率最低为50.69%。
Europe PMC · 脑机接口文献AI 评分3535 阿尔茨海默病“清除-修复-激活”框架：观点与验证路线图
提出针对阿尔茨海默病的“清除-修复-激活”研究框架，涵盖药物清除、干细胞修复及神经调控。脑机接口在此框架中主要定位为实验性监测与自适应康复平台。该视角明确了各阶段的可证伪联系、验证标准及长期随访要求，为后续临床试验设计提供指导。
Europe PMC · 脑机接口文献AI 评分4444 人工智能在卒中康复预测与管理中的应用综述
一项结构化叙述性综述提出整合框架，将AI应用映射至决策点、验证级别及临床就绪度。该研究明确区分急性预后证据与康复特异性证据，指出多数机器人、VR、脑机接口等康复模型仍主要依赖内部验证或早期探索性研究。小样本、缺乏外部前瞻性验证及患者中心结局数据稀疏，持续限制其临床解释力。
Europe PMC · 脑机接口文献精选AI 评分7070 大鼠利用内源性奖励网络实现递归脑机接口的自主控制
McPherson等人在预印本中展示大鼠可通过内侧前脑束的活动依赖性电刺激作为唯一强化物，实现对递归脑机接口（rBCI）的自主控制。动物成功学会调节运动单位放电率及特定皮层脑电频段（β和γ波）以自我触发刺激，并能独立调节同一皮层位点的不同频谱特征。该研究表明对内部奖励网络的隐性强化可在无约束自然行为中驱动特定神经信号的操作条件反射，为自适应脑机接口和闭环精神疗法开辟了新方向。
推荐理由：该研究展示了大鼠通过内源性奖励网络实现自由行为下的闭环脑机接口控制，为自适应BCI和闭环精神治疗提供了新路径。
Europe PMC · 脑机接口文献AI 评分4848 沉浸式虚拟现实在运动想象观察中产生更强去同步化
一项针对15名健康参与者的脑机接口研究证实，在动作观察结合运动想象任务中，沉浸式虚拟现实比二维视频和真实世界观察引发更强的感觉运动皮层去同步化。实验通过记录8个电极的EEG信号发现，iVR在beta频段的前中央区和右顶中央区以及alpha频段的右中央运动区表现出最显著的神经激活。
Europe PMC · 脑机接口文献精选AI 评分6565 猕猴前顶叶皮层多区域同步记录用于自然手部交互任务研究
一项预印本研究记录了恒河猴在执行40种不同手-物交互条件时的前顶叶皮层神经活动与手部运动学数据。该数据集涵盖初级运动皮层、前顶叶等多个脑区的同步信号，旨在解决现有脑机接口研究中运动自由度受限及依赖单一皮层区域的问题，为解码灵巧手部控制提供资源。
推荐理由：该预印本提供了猕猴前顶叶多区域同步记录与自然手动作数据集，有助于突破单脑区解码局限并支持复杂手部行为研究。
Europe PMC · 脑机接口文献AI 评分5858 基于相位锁定与空间特征及双分支深度学习模型的 EEG 内心言语解码研究
一项新研究提出结合瞬时相位锁定值与共空域模式的双分支深度学习框架，用于从脑电信号中解码内心言语。该模型在受试者依赖设置下表现优异，对社交和数字词汇的平均准确率分别达 95.16% 和 95.96%，但在两个公开数据集上的跨受试者独立准确率仅为 64.09% 和 52.19%，凸显了个体间泛化的困难。
Europe PMC · 脑机接口文献AI 评分3636 磁场增强DHA递送恢复阿尔茨海默病乙酰胆碱的计算机模拟研究
一项计算机模拟研究表明，施加静态磁场可使DHA有效扩散系数提升，将乙酰胆碱达到治疗阈值的时间缩短83.3%。在0.5厘米观测点，该时间从10.55秒降至1.76秒；2秒内DHA浓度较基线升高7.39倍，驱动乙酰胆碱达阈值的133.7%。研究还提出了基于脑机接口的闭环给药框架供未来临床验证。
Europe PMC · 脑机接口文献AI 评分5757 丘脑皮层信用路由的解剖约束与回路原理研究
该研究通过小鼠解剖电路映射和闭环模型，揭示基底节和小脑经丘脑向皮层传递学习信号的机制。发现两条通路在丘脑中 largely 分离但在初级运动皮层层1a汇聚，且模块特异性反馈对多目标神经元同时调节的脑机接口任务至关重要。
Europe PMC · 脑机接口文献AI 评分4747 基于滑动窗口与傅里叶分解的1D-CNN运动想象EEG分类框架
提出融合滑动窗口、傅里叶分解与1D-CNN的运动想象脑电分类框架，在BCIC IV 2a和BCIC III IVa数据集上分别取得93.67%和79.14%受试者内准确率。跨受试者验证中平均准确率为55.50%和76.49%，NVIDIA Jetson Nano部署延迟为58-85毫秒/次。
Europe PMC · 脑机接口文献AI 评分5858 GAN合成M1信号增强非侵入式运动脑机接口数据集研究
Kim H和Kim JS发表研究，提出一种生成对抗网络框架，通过从功能相关皮层区域合成初级运动皮层的人工神经信号波形来丰富训练特征。在目标导向手臂伸展任务的脑磁图记录中，该方法使连续运动学解码性能显著提升约10%（p<0.05），且在缺失真实M1信号时仍能维持改进效果。研究进一步将该增强方法推广至运动想象BCI竞赛数据集以提升分类准确率，展示了信号生成网络改善非侵入式运动脑机接口的潜力。
Europe PMC · 脑机接口文献AI 评分5555 共享刺激下EEG信号神经特征与多认知状态解码的范式研究
一项新研究提出了通过单一视觉刺激诱发五种不同认知过程（单次伸手、拦截伸手、序列伸手、注意伸手和抑制伸手）的实验范式。利用正则化线性判别分析分类器结合事件相关谱扰动特征，对五种认知状态的解码准确率达到91.72% ± 6.10%；在序列伸手任务中，使用时域特征区分正常试验与捕获试验的准确率为77.96% ± 7.03%。
Europe PMC · 脑机接口文献AI 评分5757 ResDSNet：通过残差深度可分离网络突破运动想象脑电解码的深度瓶颈
Zhao R等人提出一种名为ResDSNet的新型残差深度可分离神经网络，旨在解决轻量级脑机接口网络中因残差结构不匹配导致的深度瓶颈问题。该研究基于对残差连接路径的分析，设计了符合二项分布层数分配的模块及专用数据预处理单元，有效整合了深层特征提取与残差机制。在运动想象脑电信号解码任务中，该方法克服了传统浅层网络的局限，实现了更优的分类性能。
Europe PMC · 脑机接口文献AI 评分5555 RUNet：基于黎曼与无监督表征学习的跨域 EEG 零校准解码框架
RUNet 是一种针对运动想象 EEG 信号的零校准解码框架，旨在解决因个体差异和环境因素导致的会话间及受试者间变异性问题。该框架结合黎曼流形学习与无监督表征学习，利用多尺度时空卷积模块捕获局部-全局空间及多分辨率时间动态特征。通过引入多协同协方差优化模块增强非平稳性下的特征鲁棒性，并集成黎曼仿射对数映射层以缓解跨域协方差漂移，从而提升域不变特征的学习能力。