神经信号感知
以多源信号为基础，关注个体状态在不同数据维度中的表达。
- 脑电与肌电
- 眼动与运动行为
NEUROTECHNOLOGY RESEARCH CENTRE
脑机接口
研究中心
聚焦脑科学、人工智能、生物医学工程与临床医学交叉融合，围绕神经信号感知、智能解码、人机交互及临床转化开展技术研究与应用探索。
查看研究体系EEG脑电信号
EMG肌电信号
ET眼动数据
BCIMULTIMODAL
CENTRE OVERVIEW
以真实问题为牵引，建立可验证的研究路径
中心以真实临床需求和科研问题为牵引，面向神经系统疾病、运动功能障碍、认知与精神健康、康复医学及智能人机交互等领域，构建一体化研究体系。
通过整合脑电、肌电、眼动、运动行为、生理信号及临床数据，推动脑机接口由单一信号识别向多模态感知、智能决策和闭环交互发展，并探索其在临床科研、康复训练、辅助交互及生命科学研究中的应用价值。
- 多模态感知
- 脑电、肌电、眼动、运动行为、生理信号及临床数据
- 研究目标
- 由信号识别走向智能决策与闭环交互
- 验证场景
- 临床科研、康复训练、辅助交互与生命科学研究
RESEARCH SYSTEM
一体化研究体系
从神经信号采集到临床科研验证，以连续的数据与反馈链路组织跨学科研究。
- 01
神经信号采集
以多源信号建立研究的感知基础。
- 02
多模态数据处理
整合不同维度数据，保留关联信息。
- 03
脑状态识别
面向个体状态开展识别与理解。
- 04
智能模型分析
探索智能模型对复杂数据的分析能力。
- 05
交互反馈
构建可感知、可响应的交互环节。
- 06
临床科研验证
在真实科研场景中持续验证与迭代。
神经信号采集、多模态数据处理、脑状态识别、智能模型分析、交互反馈与临床科研验证共同构成可追溯、可迭代的研究闭环。
RESEARCH DIRECTIONS
连接感知、解码与反馈
研究并不止于识别信号，而是服务于可理解、可交互、可验证的临床科研场景。
多模态智能解码
将异构数据关联到统一的研究问题，探索脑状态识别与智能模型分析。
- 多模态数据处理
- 脑状态识别
闭环人机交互
围绕交互反馈组织研究，让感知与决策在连续过程中相互校正。
- 交互反馈
- 智能决策探索
临床科研转化
以真实临床需求为牵引，在可验证的科研环境中评估应用价值。
- 临床科研验证
- 康复与辅助交互
APPLICATION SCENARIOS
应用场景
神经系统疾病
围绕神经系统相关科研问题，探索信号感知与状态识别的应用价值。
运动功能与康复
面向运动功能障碍与康复训练场景，研究多模态数据与反馈机制。
认知与精神健康
结合脑状态识别与临床数据，服务认知和精神健康相关研究。
智能人机交互
探索辅助交互中的感知、决策与反馈，让技术回到真实使用情境。