在优化后的实验中，患者能够以每秒2.90比特的速度高效控制光标，虽然初期实验时速度较慢，每秒1.67比特。对于那些认知功能完好但无法使用肢体或言语的患者，能够同时提供计算机光标控制和语音解码的脑机接口，有助于恢复重要的沟通能力，提升独立生活能力，并显著提高生活质量。在语音与光标控制同时进行的实验中，患者的目标获取时间中位数增加到4.51秒，而没有语音的实验中为3.37秒到3.51秒。T15大脑的三

对于失语症患者来说，他们的脑电信号可能会比正常人更加复杂，尤其是在他们没有说话的情况下，仍然会有大脑活动，这些活动正是他们“想要说话”的信号。与现有的脑机接口技术相比，这个系统不仅在语音合成的速度和流畅度上有了显著提升，还能够在没有发声的情况下，通过“大脑控制”生成语音，极大地提高了患者的交流体验。研究人员使用了患者失去语音能力之前的录音数据，通过语音转换技术（Voice Conversion）将

基于头皮脑电的情绪解码在脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）与情感计算领域引起广泛关注，但当前“精准解码”的研究叙事存在显著理论与实践偏差。本文回顾了诱发情绪的EEG研究进展、典型数据库与算法发展，分析从传统机器学习到深度学习、大模型的演进及其在受控实验环境下取得的精度提升。批判性地梳理了方法学陷阱与理论困境，包括EEG的低空间分辨率与信噪比、情绪标签主观性以及跨

研究的局限性在于实验是在受控环境中进行的，解码的稳定性、长期疗效以及对更复杂日常运动任务的适用性仍有待研究。海南大学脑机芯片神经工程团队聚焦脑机接口、神经工程领域的芯片、器件、算法、动物以及临床研究，先后研发出三款核心芯片（SX-R128S4高通量神经信号采集及刺激芯片、SX-S32高自由度神经调控芯片、SX-WD60低功耗无线传输芯片），打破了该领域长期依赖进口芯片的被动局面。研究旨在提供一个基

刚踏入脑机接口领域，准备大干一场的你，是否在为选择哪个细分方向而苦恼不已？以下是DeepSeek为你整理的10个脑机接口（BCI）领域具有潜力的研究方向，涵盖技术突破、跨学科应用和伦理挑战等多个维度：1. 高分辨率神经信号解码与编码机制研究内容：开发基于深度学习的神经信号解码算法，探索神经编码动态特性（如时间依赖性、群体神经元协作）。创新点：结合脉冲神经网络（SNN）模拟生物神经元特性，提升运动意

该技术通过融合脑电与肌电信号，并引入先进的跨注意力机制与领域对抗训练，成功实现了在极少通道配置下对汉语四声的高精度、跨被试解码，为言语障碍患者的自然交流提供了极具潜力的解决方案。这项工作不仅为开发面向汉语等声调语言的实用型脑机接口通信系统提供了坚实的技术基础，其提出的跨注意力融合与领域自适应框架，也对多模态生物信号处理领域具有重要的借鉴意义。研究人员表示，未来将继续拓展该框架，融入更多模态信号，并

作者：Nagesh Singh Chauhan，译者：YiYi如今高新技术实验室里，每天都在上演人机交互的过程，最常见的，残疾人通过训练自己的思想来控制机器人的四肢。而人类期望有一天能够用...

近日，生命科学与技术学院陈华富、颜红梅教授团队在人工智能权威期刊《Information Fusion》发表了大脑视觉信息解码研究成果。黄伟讲师为该论文第一作者，陈华富、颜红梅教授和程凯文副教授为共同通讯作者，电子科技大学为第一单位。Information Fusion是人工智能Top期刊，2024年影响因子为14.7。视觉和语言之间的联系一直是认知神经科学中一个引人入胜的研究领域。有证据表明视觉

点击上面"脑机接口社区"关注我们更多技术干货第一时间送达普渡大学(PurdueUniversity)的研究人员正在从事人工智能和神经科学的交叉研究。在这张照片中，一名研究...

点击上面"脑机接口社区"关注我们更多技术干货第一时间送达大家好，今天Rose分享一篇关于脑机接口中的迁移学习的完整流程。本文由华中科技大学伍冬睿教授授权分享。关于脑机接口...