脑机接口（Brain-Computer Interface, BCI）是脑科学与工程技术深度交叉的前沿颠覆性技术，已成为全球科技竞争与产业布局的战略高地。当前，我国脑机接口正处于从基础研究突破向临床转化与工程化落地迈进的关键窗口期，亟需在核心技术攻关、临床范式构建、伦理监管与场景应用等方面形成系统性创新成果。为此，《中国生物医学工程学报》在2026年第4期推出“脑机接口”专栏，集中展示该领域的最新研究进展，旨在为我国脑机接口事业的发展提供学术参考。

本专栏共收录6篇文章，包括2篇综述与4篇原创研究论文，覆盖超声脑机接口、侵入式脑机接口、视觉诱发范式、脑电情绪识别、脉冲神经网络及防护装备集成等前沿方向，体现了从基础机制到算法创新、从硬件集成到临床转化的全链条研究特色。

 

综述一：超声脑机接口

郑海荣院士团队系统梳理了无创高分辨超声脑机接口领域的三大核心技术——超声脑功能成像、神经解码大模型与声遗传神经写入技术，深入阐述了超声技术在解析神经血管耦合机制及脑病精准诊疗中的独特价值，为该领域的技术路线选择与发展方向提供了宏观视野。

 

综述二：侵入式脑机接口在神经功能障碍康复中的临床转化进展与挑战

伍冬睿教授团队聚焦侵入式脑机接口的临床转化路径，从硬件工艺、解码算法、临床应用与协同治理四个维度，系统总结了运动功能重建、言语辅助交流与神经功能调控等方面的标志性进展，同时剖析了当前面临的工程与临床挑战，为后续研究提供了清晰的路线图。

 

论文一：语义刺激与亮度闪烁诱发的稳态视觉诱发电位响应特性对比研究

高小榕教授团队比较了人脸、汽车、汉字与亮度闪烁四种刺激范式诱发的稳态视觉诱发电位（SSVEP）响应特性，研究发现汉字语义刺激在信噪比与解码精度上均优于传统亮度闪烁刺激，为拓展视觉编码范式、提升BCI系统性能提供了新思路。

 

论文二：基于自适应多专家混合的脑电情绪识别

陈勋教授团队针对跨个体脑电情绪识别中模型泛化能力不足的问题，提出了一种自适应多专家混合模型，通过动态权重分配机制有效提升了不同被试间的识别性能，为脑电情绪识别的工程化应用提供了新的算法方案。

 

论文三：转换型脉冲神经网络及其在脑机接口中的应用研究

顾正晖教授团队提出了一种CNN至SNN转换的量化-钳位-量化方法，在保持解码精度的同时显著降低了计算能耗，实现了脑电解码的高能效部署，为脑机接口设备的低功耗实时运行提供了关键技术支撑。

 

论文四：基于可拆卸柔性梳状海绵电极的高集成脑机接口防护头盔研发

许敏鹏教授团队研发了一种可拆卸柔性梳状海绵电极与高集成放大器一体化的BCI防护头盔，验证了其在无人机控制任务中的稳定性能，为脑机接口技术与日常防护装备的融合应用开辟了工程化路径。

 

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《中国生物医学工程学报》编辑部

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