▷ 头图由Nano Banana生成

近年来，脑机接口（BCI）技术在神经康复、智能辅助和人机交互领域持续取得突破性进展。最新发表于Advanced Science的研究成果Chronically Stable, High-Resolution Micro-Electrocorticographic Brain-Computer Interfaces for Real-Time Motor Decoding显示，天桥脑科学研究院研究员陶虎（脑虎科技）、毛颖（华山医院）、陈亮（华山医院）等合作开发出一种基于微型高密度脑皮层电图（µECoG）电极阵列的柔性脑机接口系统，实现了长期稳定、高分辨率的实时运动解码。这一创新不仅显著提升了BCI的性能和临床可行性，更为未来神经假肢和智能辅助设备的普及应用奠定了坚实基础。

▷ Zhou E, Wang X, Liang J, Liu Y, Yang Q, Ran X, Xia L, Zou X, Liu C, Sun L, Peng L, Chen L, Mao Y, Wu Z, Tao TH, Zhou Z. Chronically Stable, High-Resolution Micro-Electrocorticographic Brain-Computer Interfaces for Real-Time Motor Decoding. Adv Sci (Weinh). 2025 Sep 6:e06663. doi: 10.1002/advs.202506663.

技术创新：微型高密度柔性电极阵列

传统的脑皮层电图（ECoG）BCI由于制造工艺限制，电极密度和空间分辨率有限，难以实现对复杂运动或言语等高级神经活动的精准解码。同时，设备体积较大，植入时需较大开颅范围，增加了手术创伤和风险。相比之下，µECoG BCI采用了微纳制造技术，将电极密度提升至64倍于常规阵列，达到每平方厘米64个电极，空间分辨率显著增强。柔性超薄电极阵列能够紧密贴合皮层表面，实现高保真度的神经信号采集，同时缩小植入体积，减少对脑组织的干扰和手术风险。

▷ 高分辨率µECoG BCI的结构、长期性能、信号质量、解码准确率及植入后组织学分析

长期稳定性与高性能解码

在为期203天的犬类体内实验中，µECoG BCI系统展现出卓越的长期稳定性和生物安全性。实验结果显示，电极性能仅出现微小衰减，信号质量（信噪比）始终保持在高水平，解码准确率在三维运动各方向均超过0.83，标准差极低，体现出系统的持久可靠性。免疫组化分析进一步证实，植入区域未出现明显神经元丢失或炎症反应，验证了柔性高密度电极的优良生物兼容性。

▷ 多关节运动解码及运动编码空间结构，展示脑区贡献分布、解码轨迹对比及高贡献电极信号优势

解码算法与实时应用

µECoG BCI系统集成了先进的信号处理与解码算法，包括长短时记忆网络（LSTM）和卡尔曼滤波器。通过高伽马频段（70-150Hz）功率谱密度特征提取，结合深度学习模型，系统能够高效解码实际或想象运动的三维轨迹，实现实时运动合成或光标控制。在临床清醒手术中，患者仅需7分钟模型训练，即可通过脑信号操作乒乓球与贪吃蛇等游戏，运动解码准确率接近或达到0.9，展现出与侵入性更高的皮层内电图（iEEG）BCI相媲美的性能，却大幅降低了植入风险。

▷ µECoG BCI临床术中与短期稳定控制，展示实时运动及意象解码表现、训练提升及多任务应用

电极密度与脑覆盖范围的优化

研究系统性探讨了电极密度与脑覆盖范围对解码性能的影响。结果表明，提升电极密度可在不扩大脑覆盖范围的前提下显著提升运动解码精度和稳定性，有助于缩小开颅面积、降低手术创伤。在多关节运动解码实验中，µECoG高分辨率信号揭示了皮层运动编码的细致空间结构，实现了对爪、膝、髋等多部位运动的同步高精度解码。算法分析显示，高贡献电极子集捕捉到更多与运动相关的神经活动，进一步提升了解码效果。

临床前景与行业价值

µECoG BCI系统已在临床手术和短期体内实验中实现了患者通过脑信号自主控制光标、视频游戏、智能家居和轮椅等设备，累计试验时长近20小时，任务复杂度涵盖多目标与多维运动。系统支持快速校准与跨会话应用，适应性强，操作门槛低。其高密度、可扩展的硬件架构为精确病灶定位、皮层功能映射以及未来家庭用神经假肢控制提供了高效解决方案。

结语

微型高密度脑皮层电图脑机接口的开发，标志着BCI技术迈向高分辨率、长期稳定、低侵入性和临床可行性的新阶段。其在神经康复、智能辅助、脑功能研究等领域的应用前景广阔，有望成为推动脑科学与医疗工程融合创新的重要引擎。随着技术的持续完善与临床验证，µECoG BCI有望为运动障碍及神经损伤患者带来更高质量的生活与自主能力，开启智能神经康复新纪元。