学术研讨

摘要：本次会议聚焦神经交互与脑机解码两大前沿方向。戴奇博士分享了发表于 Science Robotics 的大鼠上肢神经机器人平台研究，系统阐述了高自由度平台构建、功能验证及脊髓损伤后的神经重塑机制；廖达同学带来非侵入式脑机接口领域的两项前沿工作，分别聚焦基于 fMRI 的连续语言语义重建与基于神经流形的 BCI 控制学习，并围绕技术落地的可行性展开深入讨论。

针对上肢障碍康复研究中缺乏高自由度评估工具的问题，戴奇博士介绍了采用末端四轴自由度设计的神经机器人平台：通过电机驱动实现腕部旋转及 XYZ 平面运动，解决了传统单自由度模型无法模拟自然运动轨迹的问题；集成四台相机进行轨迹跟踪，结合钙离子成像与肌电信号采集，实现从脑区活动到肌肉输出的全链路闭环控制；并通过调整背部结构支持站立与趴卧姿态，有效排除下肢抖动干扰，验证显示四自由度模型较单自由度模型更能反映真实的肌肉募集关系。

在脊髓损伤康复与神经重塑机制方面，研究通过建立 C5-C6 半挫伤模型发现，损伤后 4 至 35 天肱二头肌与肱三头肌出现交替代偿现象，机器人辅助康复组在回拉速度等参数上优于自然恢复组；利用逆行示踪剂标记发现，损伤后超过一半的 CST 神经元转为静态，但可在康复训练中被重新激活，证实了神经重塑的存在；进一步通过植入柔性电极进行电生理映射，实现了基于肌电反馈的闭环脊髓刺激，验证了外部刺激调节神经通路的可行性。

非侵入式脑机接口研究方面，廖达同学首先介绍了基于 fMRI 的连续语言语义重建：结合预训练语言模型与 fMRI 信号，实现了从听故事、想象故事到观看无声视频的跨任务语义重建，解码结果在语义层面而非逐字层面高度准确；语言语义信息广泛分布于语音网络、联合区及前额叶，不同脑区之间存在语义冗余，共同支撑高层语义表征；解码性能高度依赖被试的主动合作，当被试执行数或想象其他故事等干扰任务时，解码性能显著下降。在基于神经流形的 BCI 学习机制研究中，大脑活动被认为存在于低维神经流形上，当 BCI 映射方向与大脑内在的高方差方向一致时，学习速度显著加快；成功的 BCI 学习伴随神经活动向训练目标方向的重新对齐，且这种重对齐不仅限于运动皮层，还涉及广泛的认知脑区；系统采用自适应辅助策略，在用户控制能力较弱时提供辅助，随表现改善逐步提高脑控比例，实现了闭环神经反馈调控。

交流环节中，与会人员围绕技术落地展开讨论：会议明确了大鼠机制研究作为连接基础研究与临床应用的 "桥梁" 定位，强调通过控制变量验证神经重塑功能；讨论了实验动物成本及生长环境对实验结果的影响，强调实验条件控制的重要性；在算法层面，探讨了语言解码基于语义相似度比较的机制，即通过预测脑响应与实际 fMRI 信号比对筛选候选序列；并建议将语言训练与脑机接口结合，利用外国语学院的语言及图像数据库资源，拓展 BCI 的应用场景。

报告人：戴奇、廖达