可植入医疗设备的高能量密度电池技术
该技术通过优化LTO负极的面积比容量和活性材料负载值,结合LCO正极的高利用率和高密度设计,实现了可充电锂离子电池在植入式医疗设备中的高能量密度、高充电电压和长期稳定性的突破。
相比传统植入式电池,该技术显著提升了能量密度和充电上限电压,延长了设备续航时间,减少了患者更换频率,为脑神经刺激器等长期植入设备提供了更可靠的电源解决方案。
个体化精准刺激靶点定位与导航技术
通过个体化皮层靶点识别和连续比例颅表坐标系统,实现无需导航设备的精准经颅刺激定位,结合角回等特定脑区的功能机制研究
摆脱了传统MRI导航系统的高成本和复杂操作限制,通过数学建模方式实现快速临床化部署,显著降低设备门槛和操作难度
多模态智能化刺激参数优化与闭环控制
结合脑电信号采集、语音信息处理和多模态AI模型,实现刺激参数的智能化调节和治疗效果的实时监控反馈
突破了传统单一参数设定的局限,通过AI驱动的闭环调控和多靶点同步刺激,实现个性化治疗方案的动态优化
深入研究后顶叶皮层等特定脑区在路径整合、空间记忆等认知功能中的作用机制,为靶向刺激提供神经科学理论基础
从动作相关vs被动处理的维度细化刺激策略,为不同认知任务场景下的精准化刺激协议设计提供科学依据
脑电信号运动伪迹去除与信号质量优化
采用统一触发信号同步采集传感器数据和脑电信号,结合时间戳对齐校验,利用自适应NLMS滤波器和基于二阶Volterra级数模型的自适应非线性滤波器,动态调整滤波参数以抑制运动伪迹和非线性失真
相比传统线性滤波方法,该技术能有效处理非线性、非平稳运动伪迹,通过双重滤波机制显著提升信号处理准确性,特别适用于便携式脑电设备
多模态脑信号融合与深度学习分析
基于多方向时频卷积注意编码器和视觉Mamba U-net解码器实现EEG到fMRI重建,以及采用AR-TSNET深度学习算法进行EEG-NIRS双模态特征级融合分析
突破单一模态局限性,通过跨模态信息融合和注意力机制优化,实现更高精度的脑功能成像重建和疾病检测,为临床应用提供客观量化指标
海马回路功能监测与记忆机制研究
利用多电极硅探针监测清醒自由行为大鼠海马CA1区域的高频振荡信号(140-200Hz波纹带),研究高血压与衰老对海马三突触回路功能和记忆的影响机制
采用慢性植入式多电极阵列实现长期稳定监测,能够捕获特定频段的同步振荡活动,为记忆功能障碍提供精确的神经回路层面分析
脑神经科学研究设备正朝着多模态融合、智能化处理和个性化应用方向发展。技术突破主要集中在信号质量提升、跨个体泛化和临床转化三个层面,为脑机接口、疾病诊断和神经调控提供了更加精准可靠的解决方案。
脑电信号伪迹去除与信号质量提升
通过自适应滤波算法和深度学习模型实现脑电信号中运动伪迹的智能去除,结合统一触发信号同步和Volterra非线性滤波技术,有效处理非平稳、非线性的伪迹干扰
相比传统线性滤波方法,该技术采用自适应NLMS和二阶Volterra级数模型处理非线性失真,结合深度学习的端到端去噪架构,显著提升了复杂环境下的信号质量和实时处理能力
跨被试脑电特征提取与泛化性增强
采用脑区通道交换数据增强和多源域自适应网络技术,通过对比学习框架和门控机制提取深层时空特征,解决个体间差异和跨会话变异问题
突破传统固定特征提取的局限,通过自监督学习和动态域适应策略,在有限标签数据下实现92.54%的跨被试分类精度,显著优于静态分布假设的传统方法
多模态生理信号融合与情绪识别
整合脑电、皮肤电、心电等多模态生理信号,结合动态脑区划分和图神经网络技术,实现气味诱发情绪和药物成瘾状态的精准识别
相比单一模态方法,该技术通过CNM算法动态划分脑功能区域和特征级融合策略,在复杂情绪状态识别中达到92.6%准确率,有效捕获个体差异和功能连接信息
脑电信号预处理与噪声抑制技术
该组技术聚焦于全息相位希尔伯特谱分析和三级动态预处理方法,通过模态分解、自适应滤波、小波变换等手段,实现对脑电信号的深度净化和特征提取,显著提升信号质量和意图识别精度。
相比传统单一滤波方法,采用多层级联合处理和频域-时域协同分析,能够更精准地分离有效信号与环境噪声,为后续解码提供高质量数据基础。
多模态脑机接口融合控制
该组技术创新性地将脑电信号与眼电信号融合,结合SSVEP视觉刺激和碗托式集成设计,实现自然交互状态下的多维度生理信号协同控制,显著降低操作门槛。
突破了单一脑电控制的局限性,通过生理信号互补验证和场景化设备集成,提升了系统稳定性和用户体验,特别适用于上肢功能障碍患者的日常应用。
跨被试脑机接口解码与泛化
该组研究专注于解决个体差异导致的跨被试解码难题,通过频率先验知识增强、对抗学习特征对齐和时序因果推理,实现高精度的通用化解码模型。
相比传统个体化训练模式,采用迁移学习和对抗网络架构,能够显著降低新用户的系统适配时间,为脑机接口的规模化应用奠定基础。
神经接口探针的空间定位与导航控制
该技术开发了磁驱动柔性生物电子探针,通过在柔性网格框架中集成铁磁纳米颗粒,实现亚微米精度的远程实时运动控制和厘米级导航能力
相比传统静态神经接口,该技术突破了空间适应性限制,可在复杂三维环境中重复定位单个神经元,为微创应用提供新路径
海马神经回路功能监测与记忆机制研究
该技术采用慢性植入多电极硅探针监测清醒自由行为大鼠的高频振荡活动(140-200Hz波纹带),揭示高血压/衰老对海马回路功能的影响机制
聚焦于特定频段波纹幅度的精确测量,结合药物干预评估,为记忆功能障碍提供了回路级治疗的新思路
运动皮层神经群体活动的时空结构解析
该技术使用高密度层状微电极阵列同时记录大量神经元,在三维空间中映射额叶运动皮层的神经表征和群体动力学时空分布特征
突破了传统单点记录局限,实现大范围皮层区域的同步监测,为优化脑机接口植入位置和性能提供空间导向依据
基于生物仿生信号生成的癫痫治疗技术
采用GAN生成对抗网络生成生物仿生信号,通过双电极系统实现癫痫发作的精准抑制,其中一个电极负责监测脑信号,另一个电极施加治疗性刺激
突破传统固定参数刺激模式,利用AI生成仿生信号,能够动态适应患者脑电特征,最大化抑制癫痫发作同时最小化对正常脑功能的干扰
时间依赖性闭环神经刺激系统
开发DyNeuMo-2c临床级植入设备,实现基于昼夜节律的分层控制闭环神经刺激,能够根据时间、生物标志物和患者状态动态调整治疗参数
首次将生物节律因素纳入闭环刺激算法,通过分层控制架构适应帕金森病和癫痫的时间依赖性症状变化,显著提升治疗精准度
深部脑刺激手术优化与设备选择
提供DBS手术全流程指导,涵盖术前准备、靶点选择、手术规划到术后管理的标准化方案,重点关注设备选择与并发症预防策略
强调个体化手术方案制定,特别关注认知状态对设备选择的影响,为减少术中焦虑和术后刺激戒断综合征提供系统性解决方案
社会动机多样性对群体创造力影响的神经机制研究
采用功能性近红外光谱(fNIRS)超扫描技术研究社会动机多样性群体在创造性协作中的**人际神经同步化(IBS)**现象,发现多样性群体在前额叶皮层显示更高的神经同步增量
相比传统单一动机群体研究,该技术通过双脑同步监测揭示了亲自我与亲社会动机成员协作时的前额叶神经同步模式,为理解创造性协作的神经基础提供了新的超扫描技术应用范式
脑机接口多模态信号融合检测的时空同步与设备集成
采用光泵浦和光声成像的多模态融合检测方案,通过硬件复用实现同一探测点的磁场信号与光声信号同时采集,解决了传统多模态设备的位置竞争和时间不同步问题
相比传统多设备串联方案,该技术通过原子气室复用实现同位置检测和自时间同步,无需磁屏蔽,显著缩小设备体积并避免多传感器间串联扰动
儿童语言处理的神经机制差异化检测
采用多体素模式分析结合支持向量机分类器,通过功能性磁共振成像技术检测7岁儿童大脑对语法正确句子与形态学违规句子的区分能力,重点关注语音处理区域和语义处理区域的神经表征差异
相比传统单一脑区激活分析,该技术采用机器学习分类方法进行多区域联合分析,能够识别语言技能较低儿童使用双侧脑区补偿机制的特征,为个性化语言康复提供精准神经标记