技术方向
非侵入式脑机接口的采集、解码和交互应用。
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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。
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。
全国政协委员、天津大学副校长、脑机交互与人机共融海河实验室主任明东等4位委员接受《人民日报》采访，探讨人工智能如何加速“从0到1”重大科学发现。明东以非侵入脑机接口为例，指出AI可提升脑电信号分类与意图解码准确性，推动神经功能评估、康复训练等无创脑机接口辅助诊疗模式进入临床应用。周志华建议支持跨学科攻读学位培养复合型人才，赵晓光建议分学科打造可信闭环小模型并发展“多、多、高”具身智能。
武汉协和医院神经外科联合山东蓓明医疗研发国内首个基于高通道矩阵式电刺激的脑机接口精细运动重建系统，系统解码想象运动的脑电信号，经64通道电极刺激手部肌肉形成闭环。2026年8月入组的首名临床试验受试者楚言经近两个月训练后，已能脱离设备弹奏《小星星》，手腕可自主翻转90度。研究共纳入四名患者、尚无对照试验，团队计划扩大规模并将技术推向下肢乃至全身肌肉控制。
初创公司NeuroDoctrine在曼彻斯特国防与太空峰会上公开演示，操作者戴读取视觉皮层脑电的头带、双手插兜控制三架无人机起飞盘旋，信号经设备处理并通过蓝牙发送指令。
逸超医疗（eSonic/ESI）10月22日在北京举行签约仪式，宣布与 Physics for Medicine Paris 研究所的 Mathieu Pernot、Clement Papadacci 等功能超声创始团队成员开展中法战略合作，并发布 eSonic 脑机接口平台，计划将 ePascal 超快超声研究平台扩展至脑机接口应用。
思影科技将于11月15日至19日在南京鼓楼区苏宁银河大厦举办第八届脑电微状态及高级指标分析专题班，课程涵盖微状态分析、主成分分析、脑电非周期分析、熵与复杂度及跨频率耦合等内容，由李一帆、吴双授课。
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。
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。
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。
10月23日，天津大学脑机海河实验室与中国移动合作的“脑机接口+6G”成果登上央视《新闻联播》。画面中，京津两地实验室双城联动，工作人员借助该技术远程操控异地无人车，实现大脑意图与外部设备的即时直连互通。双方已于2026年初搭建6G网络专线，完成多项脑机操控应用验证，并在脑控机械臂和脑控机器狗赛道斩获奖项，未来将推动技术从实验室验证走向产业化落地。
强脑科技10月22日在杭州举行的2026世界物理AI大会暨宇树合作伙伴生态大会上，作为宇树科技生态合作伙伴展示脑控机器人AI科研平台及Revo 2、Revo 3系列仿生灵巧手，并通过宇树人形机器人演示脑机接口控制应用。
MEDITACS 是一个为期两年的非临床研究项目，用 EEG 结合 tACS 探验有经验的慈心悲心（LKC）禅修者脑内伽马节律能否被因果调节。项目将让 experienced 练习者分别接受假刺激、同相与反相伽马 tACS 三种条件，并用 OpenBCI Cyton + Daisy 16 通道系统在无刺激时段记录 F3–P3、F4–P4 等额顶区的伽马功率与同步性。
g.tec 介绍其实时 EEG 系统如何支持闭环脑机接口，EEG 触发 TMS 的延迟最低可达 4 ms，配合 g.Estim FES 或 g.Estim PRO 的刺激指令延迟最低 5 ms。文章说明延迟、抖动和采样频率对实验时序的影响，并覆盖 EEG 触发 TMS、运动想象、神经反馈等应用，用于构建可复现的低延迟闭环 BCI 实验。
ISO 与 IEC 于 9 月 3 日发布 ISO/IEC 27572:2026，规定脑机接口系统参考架构，中国国家市场监管总局 10 月中旬称中国专家担任项目负责人。
Emotiv本周宣布推出emotiv.dev网站，提供七款基于浏览器的脑机接口应用，用户可通过EEG头显在网页中体验游戏、查看注意力状态及原始脑电信号。这些应用通过桌面端Cortex服务连接设备，但使用真实头显需同意Emotiv的AI协议，授权其将假名化脑电数据用于训练包括“Large Brain Model”在内的云端模型。
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。
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。
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。
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。