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知识分享官
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  1. 脑机接口实现“脑控”外骨骼行走，还能“尝”到步感

    脊髓损伤（SCI）患者常因运动神经受损而无法行走，现有脑机接口（BCI）虽能控制外骨骼，但缺乏感觉反馈，导致用户难以精准控制。一项新研究通过双向脑机接口（BDBCI），首次实现了“脑控”行走并“尝”到步感。研究招募1名癫痫患者，植入双侧大脑皮层电极，实时解码腿部运动意图并刺激感觉皮层，成功控制外骨骼行走，同时提供人工腿部感觉。解码准确率达0.92，感觉反馈验证准确率高达92.8%。

    研究通过植入式电极，同时实现运动控制与感觉反馈，为SCI患者恢复行走能力提供了新路径。该方法利用双侧大脑的传感与运动区域，比传统方法更高效，且未出现不良反应。不过，目前仅测试了1名受试者，未来需扩大样本量并开发更小型化设备。

    终于能“脑控”走路还“尝”到步感，未来可期！


    来源：Brain stimulation

    #脑机接口 #外骨骼 #脊髓损伤 #感觉反馈 #脑电信号

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  2. 磁刺激真的能“碰到”海马体吗？这次不只看行为，直接看脑信号

    经颅磁刺激（TMS）常被寄望于改善记忆，但一个老问题始终悬着：它到底是真的影响到了深部的海马体，还是只是在外围“敲边鼓”？这篇研究把颅内电生理和功能磁共振结合起来，试着给这个问题一个更直接的答案。

    研究者先按每个人大脑连接图，找到与海马体功能连接最强的顶叶位置，再去做磁刺激。结果显示，这种个体化靶向刺激不仅能在海马体诱发特定时间和频段的神经反应，而且连接越强，诱发反应往往越明显。重复刺激后，海马相关的 theta 节律还出现了选择性抑制，说明这不是“看起来像”，而是真的在改回路活动。

    这项工作离治疗阿尔茨海默病或记忆障碍还不是最后一步，但它补上了关键机制证据：外部刺激并非只能打到皮层表面，也可能通过网络精准调控更深层的记忆中枢。未来神经调控如果要走向个体化，这类“按连接图下手”的方案很可能是主路之一。

    以前像隔墙喊话，现在终于像是拿到了海马体的门牌号 😄

    Nature Communications
    发表日期：2026-03-08
    #神经科学 #记忆 #脑刺激 #精准医学

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  3. 科学家研发出世界首款三维水凝胶半导体晶体管，打破电子与生命系统间的维度鸿沟

    传统晶体管作为现代电子技术的基础，一直面临着与生物系统融合的挑战——电子设备是刚性、平面的二维结构，而生物组织则是柔软、不规则的三维形态。2025年11月20日，香港大学与剑桥大学研究团队在《Science》发表突破性研究，成功研制出世界首款三维水凝胶半导体晶体管，调制厚度达毫米级别，同时具备生物组织级别的柔软度和生物相容性。

    研究团队通过创新的双网络水凝胶系统设计，将多孔次级水凝胶作为3D模板，引导初级氧化还原活性导电水凝胶的3D组装。通过相工程确保形成连续的PEDOT+相，将导电率从0.9 S/cm提升至100 S/cm；同时精确控制孔隙率在5%-90%范围内，为离子传输创造最佳条件。实验显示，这种3D水凝胶晶体管在相同1毫米厚度下，开关比达到约10^4，比参考OECT高出三个数量级，且体积电容与厚度保持线性关系直至毫米级别。

    这项研究首次实现了在毫米尺度上同时控制软物质的电子、离子和机械性能，为脑机接口、生物混合传感和神经形态计算等先进生物电子系统铺平了道路。研究团队已利用这种材料构建出3D神经形态电路，在手写数字识别任务中实现了91.93%的准确率，即使在30%应变情况下仍保持高预测精度。这一突破不仅重新定义了电子与生命融合的未来图景，也为新一代生物集成电子设备开辟了无限可能。

    以后电子设备也能和大脑"软"和谐相处了🧠💕


    来源：Science

    #水凝胶半导体 #三维晶体管 #生物电子学 #脑机接口 #材料科学突破

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  4. 解密大脑如何区分外语"模糊音"

    为什么我们能轻松听清母语中的每个单词，却觉得外语连成一片模糊的声音？加州大学旧金山分校的研究团队通过两项互补研究揭示了这一现象的神经机制。

    他们发现，大脑的颞上回(STG)区域包含专门神经元，这些神经元通过多年语言学习经验，能够识别单词的边界。当人们听到熟悉语言时，这些神经元会被激活；而面对陌生语言时则毫无反应。这些神经元在处理完一个单词后会迅速"重置"，准备捕捉下一个单词，就像电脑重启一样高效。

    这一发现颠覆了传统认知，表明STG不仅处理基本声音，还能利用经验识别单词边界，为大脑如何将连续声音转化为有意义单位提供了神经蓝图。

    大脑自带语言过滤器，外语自动进入"模糊模式"🔇


    来源：Neuron

    #语言学习 #脑科学 #语音识别

    via: 热心群友

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  5. “意念控制”成真？新技术实现无创脑机接口精准控制机械手指

    控制机械臂不再是科幻片专属。近期，卡内基梅隆大学的团队在《自然·通讯》上发表研究，展示了一种非侵入式的脑机接口（BCI）系统 。该系统能让佩戴者通过“意念”实时控制机械手的独立手指运动 。

    研究团队使用脑电图捕捉大脑信号，并采用深度学习网络进行解码 。在21名受试者中，该系统在区分两个手指（拇指与小指）的运动想象任务中，实时解码准确率达到了80.56% ；在三个手指（拇指、食指、小指）的任务中，准确率也达到了60.61% 。

    此前，要实现如此精细的手指控制大多依赖侵入式电极 。这项研究首次证实了使用EEG这种无创、低成本技术，也能实现自然且精准的机械手单指控制 ，为运动障碍患者的功能恢复带来了新希望 。

    玩游戏玩不好被骂脑残而不是手残的日子越来越近了🤪


    来源：Nature Communication

    #脑机接口 #机械手 #深度学习

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  6. 大脑如何“看”食物？新研究揭示属性处理时间线

    面对食物，大脑如何在瞬间判断它是健康还是美味？一项发表在《Appetite》上的新研究，利用脑电图（EEG）技术，详细绘制了大脑处理12种食物属性（如健康度、美味度、卡路里、熟悉度等）的时间图谱。

    研究人员让110名参与者观看食物图片并记录EEG信号，同时收集了另一组421人对相同图片的属性评分。通过对比分析（RSA方法），他们发现大脑并非按顺序处理，而是在看到食物后极短时间内（约200毫秒）就开始并行处理多种属性信息，并在稍晚时段（约400-650毫秒）进行更持续的评估。研究还发现，大脑可能将众多属性归纳为“诱人度”和“加工程度”两大维度进行快速表征。

    这项研究挑战了以往认为某些属性（如美味度）比其他属性（如健康度）处理更快的观点，揭示了大脑在食物选择前进行的快速、并行且多层次的属性评估过程。

    看到美食，大脑处理速度比你下单还快。😍


    来源：Appetite

    #食物选择 #脑电图 #神经表征

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  7. “读心术”再进一步：斯坦福新研究解码“内心独白”，并设下“思想防火墙”

    近日，斯坦福大学团队在顶级期刊《细胞》上发表了一项里程碑式的研究，成功实现了对“内心独白”（inner speech）的实时解码，并为这项前沿技术建立了关键的“隐私防火墙”。这项脑机接口（BCI）技术不仅为严重瘫痪患者提供了一种全新的、更轻松的交流方式，也前瞻性地解决了该技术可能带来的神经伦理挑战。

    研究的核心机理在于揭示了内心独白与实际说话的神经关联。该技术的关键在于，它能捕捉到大脑运动皮层中“内心独白”的神经信号 —— 这是一种与实际说话信号高度相关但强度较弱的“缩减版”信号 。解码过程分为两步：首先，植入大脑的微电极阵列记录的神经信号被输入一个循环神经网络（RNN），它能将信号实时翻译成音素（语音的基本单位）的概率；随后，一个大型语言模型会根据这些概率，推断出最可能的词语和句子。

    在实际效果方面，该技术表现出色。在针对三名严重构音障碍参与者的测试中，系统能够实时解码由内心独白生成的句子，在使用一个包含 125,000 个单词的大型词汇库时，词错误率（WER）介于 26% 至 54% 之间。更重要的是，所有参与者都更偏好这种交流方式，因为它无需费力地尝试驱动肌肉，显著降低了身体的疲劳感。该系统甚至能捕捉到无指令下的思维活动，例如在参与者默默进行视觉计数任务时，解码器输出的数字序列与真实的计数过程高度吻合。

    为确保“思想隐私”，防止设备意外“偷听”用户的私密想法，研究团队开发了两种高精度防护策略。第一种是“静默想象”训练，它通过教会系统将内心独白信号识别为“静默”，从而有效阻止“尝试说话”型 BCI 意外输出用户的想法。第二种是“关键词解锁”，使用“内心独白”型 BCI 的用户必须先在心中默念一个复杂的“精神口令”来主动激活解码功能，其在实时测试中的准确率高达 98.75% 。这些策略之所以可行，是因为研究人员发现了大脑中存在一个区分“意图”和“思考”的关键信号 ——“运动意图维度”，它为保护我们的思想隐私提供了可靠的神经基础 。
    赛博黑客掏出笔记本：明白了，下次第一时间搞到关键词 😈

    Cell
    #脑机接口 #神经伦理
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  8. 用肌电信号实现“隔空操作”：Meta发布通用神经运动接口腕带

    Meta公司在《自然》杂志上发表了一项突破性研究，展示了一种新型的非侵入式神经运动接口腕带。这款腕带能够通过表面肌电图（SEMG）解码人体肌肉的电信号，从而实现对电脑的“隔空操作”。研究团队开发了一种高灵敏度且易于佩戴的SEMG腕带，并收集了数千名参与者的数据，训练出了可泛化、适用于不同个体的通用解码模型。

    该技术在多项测试中展现出令人印象深刻的性能。在连续导航任务中，手势解码速度达到每秒0.66次目标捕获；离散手势任务中，每秒可检测0.88次手势；而手写输入速度更是达到了每分钟20.9个单词。值得一提的是，通过对模型进行个性化设置，手写识别的性能还能进一步提升16%。这项创新为未来便携、高效的人机交互提供了新的可能性，尤其是在传统输入方式不便的移动场景中，例如智能手机、智能手表或智能眼镜的无缝输入。

    这种腕带的优势在于其非侵入性与通用性。相较于需要手术植入的脑机接口，或信号受限的脑电图（EEG）设备，SEMG腕带能从肌肉电信号中获取高信噪比数据，并且无需针对每个用户进行繁琐的校准，开箱即用。研究团队还开源了相关数据和代码，以期推动该领域的进一步发展。

    以后打游戏，再也不用担心手速跟不上了！
    上班摸鱼也更方便了呢（）


    #脑机

    Nature
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