脑机接口 / BCI

Clinical Translation of Brain-Computer Interface in China: A Landscape Analysis of Investigator-Initiated Trials, Registered Clinical Trials, and Regulatory Approval

中国脑机接口的临床转化：研究者发起试验、注册临床试验和监管批准的全景分析

Long Chen, Wanyi Qing, Fa Lin, Lifen Mo, Xiaoke Chai, Wenting Li, Zhijie Zhao, Zhenhua Song, Fengyan Liang, Ming Yin, Yi Yang, Jizong Zhao

专题命中 神经假体 ：BCI(summary_cn,abstract)；brain-computer interface(title,abstract)；EEG(abstract)；分类 cs.HC

AI总结 该研究对中国脑机接口转化生态系统进行定量分析，整合研究者发起试验、注册临床试验和监管批准产品三方面证据，发现临床注册自2020年迅速增加，非侵入性系统为主，已批准5种相关产品，不过仍有障碍，应对挑战对BCI临床应用至关重要。

Comments 15 pages, 5 figures, 6 tables. 20260709 update: Added links to full supplementary tables deposited on Zenodo (https://doi.org/10.5281/zenodo.2127219)

Event-based Neural Decoding for Neuroprosthetic Motor Control

用于神经假体运动控制的基于事件的神经解码

Khaleelulla Khan Nazeer, Sirine Arfa, Matthias Jobst, Richard George, Christian Mayr

机构 * TU Dresden（德累斯顿工业大学） 纠错

专题命中 神经假体 ：neural decoding(title,abstract)；neuroprosthetic(title,journal_ref)；分类 cs.LG

AI总结 研究针对因残疾等行动不便患者，提出基于事件的神经解码方法，用基于事件的门控循环单元生成稀疏通信模式，经有效训练方法和稀疏推理，在任务性能上超越经典脉冲神经网络，为设备上神经解码带来新机会。

Journal ref K. K. Nazeer, S. Arfa, M. Jobst, R. George and C. Mayr, "Event-based Neural Decoding for Neuroprosthetic Motor Control," 2025 IEEE Biomedical Circuits and Systems Conference (BioCAS), Abu Dhabi, United Arab Emirates, 2025, pp. 334-338

Sensory Restoration via Brain-Computer Interfaces: A Unified 2 x 2 Framework and Convergence Roadmap

通过脑机接口的感觉恢复：统一的2×2框架与融合路线图

Xuan-The Tran

机构 * School of Mechanical Engineering, Vietnam Maritime University（机械工程学院，越南海防大学） 纠错

专题命中 神经假体 ：brain-computer interface(title,abstract)；BCI(abstract_cn)；分类 cs.HC

AI总结 本文提出一个统一的2×2框架，按侵入性和信号方向分类脑机接口，并定义恢复、替代和增强范式，同时给出近中长期的融合路线图。

Physiological Noise Augmentation Improves Non-Invasive Brain-to-Speech

生理噪声增强提升非侵入式脑语音解码性能

Benjamin Ballyk, Teyun Kwon, Miran Özdogan, Oiwi Parker Jones

机构 * PNPL Department of Engineering Science（PNPL工程科学系） 纠错

专题命中 神经假体 ：EEG(abstract,abstract_cn)；BCI(abstract_cn)；分类 cs.LG

AI总结 针对非侵入式脑语音解码信噪比低、字错误率高的问题，提出生理噪声增强数据增强方法，生成符合生物物理特性的训练样本，大幅提升解码准确率与脑机接口鲁棒性。

Comments 18 pages, 10 figures

Antenna System for Simultaneous Wireless Power and Information Transfer to Brain Implants

用于脑植入物同时无线功率和信息传输的天线系统

Ali Khaleghi, Aminolah Hassanvand, Ilangko Balasingham

专题命中 神经假体 ：BCI(abstract,abstract_cn)；brain-computer interface(abstract)；分类 eess.SP

AI总结 提出一种无电池无线脑机接口系统，采用双功能天线实现感应耦合无线供电和背散射高速数据传输（32 Mbps），消除导线并保持能效。

Comments Published at IMBioC 2024. Part of the B-CRATOS project, Horizon 2020 FET-OPEN, grant 965044

Journal ref 2024 18th European Conference on Antennas and Propagation (EuCAP), Glasgow, United Kingdom, 2024, pp. 1-5

More Electrodes, Faster Minds? Rethinking Bandwidth in Brain-Computer Interfaces

更多电极，更快思维？重新思考脑机接口中的带宽

Boxuan Jiang

专题命中 神经假体 ：brain-computer interface(title)；分类 q-bio.NC、cs.HC

AI总结 探讨脑机接口中人类有意义输入/输出增益与接口容量的关系，区分多种相关概念，指出缓慢更新任务状态的演变方式及可解码神经活动的作用，表明缩放关系可能非线性，高容量接口有收益但极端增加会遇限制。

On the Identifiability of User Adaptation in Co-Adaptive Neural Interfaces

关于共适应神经接口中用户适应性的可识别性研究

Philip Waggoner

机构 * Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 神经假体 ：neural interface(title)；分类 cs.HC

AI总结 分析共适应人机系统的可识别性，证明闭环编码器估计不能唯一识别用户适应性，而反映联合系统特性，讨论行为适应解释的含义并提出识别条件。

Comments 4 pages, 6 equations, 1 theorem, 1 proof

Masked Autoencoders Learn Perception-Relevant Representations from Resting State Neural Data

掩码自动编码器从静息态神经数据中学习与感知相关的表示

Aleksandr Kovalev, Antonio Lozano, Fabrizio Grani, Cristina Soto Sanchez, Leili Soo, Rocío López-Peco, Adrian Villamarin-Ortiz, Roberto Morollón Ruiz, María del Mar Ayuso Arroyave, Alfonso Rodil, Eduardo Fernández

专题命中 神经假体 ：neural decoding(abstract)；cortical(abstract)；分类 q-bio.NC、cs.LG

AI总结 研究利用自监督学习，通过在盲人参与者V1区的自发神经活动上预训练掩码自动编码器，测试能否改善感知解码。结果显示该方法有效，表明自发皮层活动有价值，无监督预训练是改善神经解码的好策略。

Comments 6 papers, 4 figures. NeuroAI Workshop, AAAI 2026

Journal ref Proceedings of the First Workshop on NeuroAI Multimodal Intelligence @ AAAI 2026, PMLR 308:93-98, 2026

A Cyclic Adaptation-Generalization Framework with Uncertainty-Guided Self-Paced Learning for Long-Term Brain-Machine Interfaces

一种用于长期脑机接口的具有不确定性引导自步学习的循环适应-泛化框架

Jiyu Wei, Di Hong, Zhanjie Zhang, Dazhong Rong, Qinming He, Yueming Wang

机构 * College of Computer Science and Technology, Zhejiang University（浙江大学计算机科学与技术学院） ； Nanhu Brain-Computer Interface Institute（南湖脑机接口研究所） 纠错

专题命中 神经假体 ：neural decoding(abstract)；分类 eess.SP、cs.HC、cs.RO

AI总结 针对侵入性脑机接口因神经漂移面临的长期部署挑战，提出UnSPC框架，通过UnSPL机制协同DA和DG，利用噪声鲁棒排序策略挖掘可靠伪标签样本，引入CycAG策略整合DA和DG，经实验验证其有效性和鲁棒性，为长期BMI控制铺路。

Real-time Reconstruction of Human Visual Perception from fMRI

基于功能磁共振成像的人类视觉感知实时重建

Rishab S. Iyer, Jiaxin Cindy Tu, Cesar Kadir Torrico Villanueva, Anish Mahishi, Ross P. Kempner, Jacob S. Prince, Ernest W. Lo, Akash Bhowmick, Hritik Arasu, Amaar Chughtai, Elizabeth A. McDevitt, Paul S. Scotti, Kenneth A. Norman

机构 * Princeton University（普林斯顿大学） ； Dartmouth College（达特茅斯学院） ； Icahn School of Medicine at Mount Sinai（西奈山伊坎医学院） ； Harvard University（哈佛大学） ； University of Texas at Dallas（德克萨斯大学达拉斯分校） ； Medical AI Research Center (MedARC)（医学人工智能研究中心） 纠错

专题命中 神经假体 ：brain-computer interface(abstract)；分类 q-bio.NC

AI总结 该研究基于fMRI的实时闭环神经反馈分析方法落后，提出实时兼容的先进管道改编版，利用RT-Cloud平台实时扫描解码视觉感知，通过模拟分析记录性能变化因素，证明实时部署强大解码管道可行，为脑机接口应用铺路。

Coil-Integrated Alignment Sensor for Real-Time Feedback of Coil-Scalp Contact Point and Angle During Transcranial Magnetic Stimulation (TMS)

线圈集成对准传感器用于经颅磁刺激(TMS)中线圈-头皮接触点与角度的实时反馈

B. Seyed, M. Koehler, S. M. Goetz

专题命中 神经假体 ：cortical(abstract)

AI总结 针对TMS中线圈与头皮对准问题，提出一种基于消费电子组件的低成本传感器，实时监测接触点位置和压力，提供反馈，且对TMS脉冲具有鲁棒性。

Comments 7 pages, 1 figure