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来源: 搜狐专栏
2025-08-22 19:32:03

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  中新网武汉8月22日电 (马芙蓉 田娟)华中科技大学同济医学院附属同济医院教授唐洲平领衔的团队,通过构建一种新型混合脑机接口框架,实现跨个体的精准、高效神经信息解码,为脑机接口技术迈向规模化临床应用奠定基础。相关成果于近日发表于国际期刊《先进科学》(Advanced Science)。

  “神经信号的个体差异性是脑机接口领域长期面临的一个关键挑战。”唐洲平介绍,由于每个大脑的神经活动模式独一无二,脑机接口系统需要经历繁琐的个性化校准过程,阻碍了该技术从实验室成果向规模化临床应用转化。

  此项研究中,唐洲平带领团队构建了一种新型混合脑机接口框架,通过融合双模态传感系统与智能迁移学习算法,实现精准、高效神经信息解码。

  唐洲平介绍,融合双模态传感系统包括脑电图、功能性近红外光谱两部分,前者如同高速摄影般精确抓取运动意图产生瞬间电脉冲,破解“何时想”难题;后者通过监测血氧变化,类似热成像仪般精准锁定大脑皮层活跃区域,揭示“何处想”秘密。这两个关键信息被高度同步捕捉,大脑运动意图便以前所未有的清晰度跃然眼前。

  在此基础上,团队开发出一套迁移学习算法——其核心逻辑是为每位患者量身定制一把专属的“万能钥匙”。他解释称,这个过程好比是为一把构造独特的锁(患者的大脑),从成千上万把钥匙坯中,找到最接近其构造的那一把(最优模板)。随后,系统只需对这把钥匙坯进行少量、高效的个性化打磨,就能迅速适配患者,成功“解锁”大脑意图。

  唐洲平介绍,团队通过自建的脑出血患者数据集验证发现,该路径平均解码准确率达74.87%,优于目前国际常用的方法。研究团队还构建了涵盖脑出血患者的多模态运动想象数据集,为全球同行开展协作研究提供共享资源。(完)

发布于:许晋亨
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