2026年03月12日
星期四
近日，安徽医科大学生物医学工程学院卜俊杰教授团队在脑调控与脑机接口领域连续取得重要成果，相关研究分别发表于国际脑调控领域顶级期刊《脑刺激（Brain Stimulation）》（IF=8.4， 中科院一区TOP）和脑机接口领域期刊《电气电子工程师学会生物医学与健康信息学（IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics）》（IF=7.0， 中科院一区TOP）。
在脑调控方面，实验室围绕经颅交流电刺激（tACS）过程中谐波信号的来源开展研究。研究发现，谐波信号主要出现在人脑和生物组织等非线性介质中，而在线性介质中并未观察到明显谐波信号。通过系列对照实验，排除了刺激设备和采集系统等因素的影响，发现介质的非线性传输特性是谐波产生的关键机制。该成果为脑调控方法的使用提供新的思路。论文题为《经颅交流电刺激谐波特征的介质传输特性：从简单线性模型到复杂生物系统（Media transmission characteristics of harmonic signatures in tACS: From simple linear phantoms to complex biological systems）》，生物医学工程学院2023级硕士研究生金晨为第一作者，卜俊杰教授为通讯作者，安徽医科大学为第一作者单位和通讯作者单位。
在脑机接口解码方面，实验室提出了一种自适应脑电解码方法，相关成果以《基于滤波器组神经架构搜索的自适应脑电解码方法及其在脑机接口中的应用研究（Subject-Adaptive EEG Decoding via Filter-Bank Neural Architecture Search for BCI Applications）》为题发表。该研究针对脑机接口领域的个体差异问题，提出了一种基于滤波器组神经架构搜索的脑电解码深度学习框架。该框架设置了三个时序单元处理低频、中频、高频的脑电信号，使用多路径神经架构搜索算法确定每个单元的最优架构，以数据驱动的方式实现了个体水平解码网络架构的自动寻优，将传统“参数校准”的解码范式升级为“超参数校准”。实验结果表明，该框架在情绪识别、运动想象分类等典型脑机接口任务上显著优于现有解码模型。该成果为脑机接口的个体化适配提供了技术支撑，对推动情绪调节、运动康复的个性化诊疗具有重要意义。卜俊杰教授为通讯作者，安徽医科大学为第一通讯作者单位。
本研究得到国家自然科学基金等项目资助。（生物医学工程学院）
脑调控论文链接：https://doi.org/10.1016/j.brs.2026.103052
脑机接口论文链接：https://doi.org/10.1109/jbhi.2026.3663725
新闻链接：https://www.ahmu.edu.cn/2026/0302/c10532a196981/page.htm
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