深圳先進(jìn)院王書強(qiáng)、李燁研究員團(tuán)隊(duì)獲2025 IEEE Chester Sall Award一等獎(jiǎng)
近日,中國(guó)科學(xué)院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院數(shù)字所生物醫(yī)學(xué)信息中心王書強(qiáng)、李燁研究員團(tuán)隊(duì)聯(lián)合香港大學(xué)胡勇教授合作完成的“生成式AI賦能BCI信號(hào)增強(qiáng)”項(xiàng)目獲得2025 IEEE Chester Sall Award一等獎(jiǎng)。
生成式AI賦能BCI信號(hào)增強(qiáng),即基于時(shí)空自適應(yīng)的擴(kuò)散學(xué)習(xí)方法。研究團(tuán)隊(duì)提出一種融合通用EEG表征與神經(jīng)動(dòng)力學(xué)知識(shí)的腦功能信號(hào)統(tǒng)一表征框架,該框架能夠有效重建神經(jīng)元集群電活動(dòng)在皮層-腦脊液-硬腦膜-顱骨-頭皮各向異性組織中傳播所衰減的神經(jīng)活動(dòng)模式表征。研究表明:腦機(jī)接口的性能邊界并非完全由信號(hào)采集硬件決定,也取決于AI算法對(duì)神經(jīng)信號(hào)生成物理機(jī)制的解析深度。
研究團(tuán)隊(duì)長(zhǎng)期致力于神經(jīng)信號(hào)生成模型探索。神經(jīng)信號(hào)的個(gè)性化差異是制約腦機(jī)接口解碼精度的瓶頸,團(tuán)隊(duì)受物理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)啟發(fā),提出了面向復(fù)雜場(chǎng)景的個(gè)性化腦機(jī)接口信號(hào)重建框架(圖2):少量電極配合生成式AI重建算法,有望在特定應(yīng)用場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)與數(shù)千通道電極相近的功能表現(xiàn)。
該研究不僅為低成本、低侵入風(fēng)險(xiǎn)的腦機(jī)接口系統(tǒng)開辟了可行路徑,更證明了:在腦機(jī)接口的競(jìng)技場(chǎng)上,生成式AI對(duì)神經(jīng)物理機(jī)制的解析深度,與電極通道數(shù)量同樣關(guān)鍵—甚至可能是更具性價(jià)比的決勝因素。團(tuán)隊(duì)當(dāng)前已在10余項(xiàng)下游任務(wù)上驗(yàn)證得出,重建后的神經(jīng)信號(hào)顯著提升了腦機(jī)接口解碼精度(圖3)。
IEEE Chester Sall Award是由IEEE在消費(fèi)電子技術(shù)領(lǐng)域設(shè)立的最高學(xué)術(shù)獎(jiǎng)項(xiàng),旨在表彰電子消費(fèi)技術(shù)領(lǐng)域具有影響力的研究成果。該獎(jiǎng)項(xiàng)經(jīng)由IEEE Transactions on Consumer Electronics編委會(huì)初選、IEEE TCE Forum答辯和IEEE CTSoc委員會(huì)投票三輪評(píng)選確認(rèn),全球每年僅有3項(xiàng)研究成果(一等獎(jiǎng),二等獎(jiǎng)和三等獎(jiǎng)各1項(xiàng))獲獎(jiǎng)。

圖1為獲獎(jiǎng)證書

圖2面向復(fù)雜場(chǎng)景的個(gè)性化腦機(jī)接口信號(hào)重建范式

圖3.?重建神經(jīng)信號(hào)顯著提升BCI解碼精度
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