浙江大学提出 Brain-Writing-BERT 手写脑机接口框架，汉字解码在线准确率达 94.45%
Brain-writing-BERT for generalizable handwriting brain-computer interface
浙江大学团队在 Communications Biology 发表 Brain-Writing-BERT，一种利用表意文字结构语义先验的手写脑机接口框架，并在一名临床受试者上开展汉字解码任务，试验注册号 ChiCTR2100050705。系统在 295 字词汇上实现 94.45% 的在线准确率，平均速度 8.55±2.77 字/分钟。
研究针对汉字这种表意文字的空间结构提出解码框架，并给出在线准确率与速度数据，可了解表意文字手写脑机接口的进展。
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- 发布时间：2026年11月5日
- Xiaomeng Yang1,2,3 na1,
- Jie Qin1,2,3 na1,
- Xinzhu Xiong1,2,3,
- Junming Zhu4,
- Jianmin Zhang ORCID：orcid.org/0000-0002-3184-15024,
- Yueming Wang ORCID：orcid.org/0000-0001-7742-07223 &
- …
- Yu Qi ORCID：orcid.org/0000-0002-9789-89071,2,3,5
Communications Biology (2026) 引用本文
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摘要
手写脑机接口（BCI）提供了一条直接的大脑到文本通路，在神经康复方面具有重要前景。然而，现有研究主要集中于字母语言。与字母手写的顺序性不同，汉字等表意文字包含复杂的空间结构，其中嵌入了语义信息，这给神经解码带来了更大挑战。为此，我们提出了Brain-Writing-BERT，一种新颖的BCI框架，它从表意文字中学习结构语义先验以促进解码。我们在一名临床参与者身上评估了该系统在汉字解码任务中的表现。所有临床和实验程序均已在中国临床试验注册中心注册（注册号ChiCTR2100050705，注册日期：2021年9月3日，注册名称：高位颈段脊髓瘫痪个体脑机接口研究）。所提出的BCI在295个字符的词汇表上实现了94.45%的在线准确率，平均速度为每分钟8.55 ± 2.77个字符。本研究推进了面向表意文字系统的高性能手写BCI，拓宽了多种语言的沟通可能性。
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资助
本工作部分得到了脑科学与类脑智能技术-国家科技重大专项（2025ZD0218800）、浙江省重点研发计划（2023C03001）、浙江省自然科学基金（LR24F020002）、国家自然科学基金（62336007）以及浙江大学上海高等研究院繁星科学基金（SN-ZJU-SIAS-002）的支持。资助方在研究设计、数据收集与分析、发表决定或稿件准备中均未发挥作用。
作者信息
作者说明
这些作者贡献相同：Xiaomeng Yang、Jie Qin。
作者与单位
浙江大学脑科学与脑机融合前沿科学中心，中国杭州
Xiaomeng Yang、Jie Qin、Xinzhu Xiong 和 Yu Qi
浙江大学医学院附属精神卫生中心暨杭州市第七人民医院，中国杭州
Xiaomeng Yang、Jie Qin、Xinzhu Xiong 和 Yu Qi
浙江大学计算机科学与技术学院，中国杭州
Xiaomeng Yang、Jie Qin、Xinzhu Xiong、Yueming Wang 和 Yu Qi
浙江大学医学院附属第二医院，中国杭州
Junming Zhu 和 Jianmin Zhang
脑机智能全国重点实验室，中国杭州
Yu Qi
作者
- Xiaomeng Yang
- Jie Qin
- Xinzhu Xiong
- Junming Zhu
- Jianmin Zhang
- Yueming Wang
- Yu Qi
通讯作者
通讯作者为 Yu Qi。
伦理声明
利益冲突
作者声明无利益冲突。
附加信息
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权利与许可
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关于本文
引用本文
Yang, X., Qin, J., Xiong, X. et al. Brain-writing-BERT for generalizable handwriting brain-computer interface. Commun Biol (2026). https://doi.org/10.1038/s42003-026-11194-9
收稿日期：2026年1月8日
接受日期：2026年10月6日
发表日期：2026年11月5日
DOI：https://doi.org/10.1038/s42003-026-11194-9
来源：Nature · Brain–machine interface · nature.com