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D007 科学最前沿 | AI、心理、BCI领域 25 篇最新预印本工作速览

来源：公众号 PSY-Brain_Frontier ｜发布：2026-07-10 ｜原文链接

▶ 本期25篇代表性预印本

AI 与脑共享控制稳定 BCI 动态导航
Brain2voice 2.0 颅内信号实时合成语音
双侧 PMd 打字学习中群体活动压缩
EEG 可控光标主动停而非被动漂
线性 RNN 拆解 BCI 适应可塑性位点
GWOT 度量 DNN 与人类色彩几何
神经解码常见预处理多大程度泄漏
PML 编码从声学跨到语义完整层级
背侧喉运动皮层解码韵律范畴信号
超识别者人脸身份表征几何更稳定
连贯场景提前并改变物体神经解码
连接组约束网络表征几何近似果蝇
小脑语音表征几何贴近顶叶岛盖
腹颞皮层食物感知与热量表征难分
动态资源分配支撑脑内物理仿真
IRL 从驾驶中抽出动作导向价值
自由回忆网络自发分化出记忆宫殿
空间突触正则稳住 ANN 持续学习
PIGMENT 轻量网络分割猪 APP 病灶
ISS 鼠舱在轨姿态与行为自动分析
MEG 学习低维潜空间提炼神经指纹
亚皮质形状跨站点可解释诊断双相
植入神经接口借 γ 追踪胶质瘤负荷
V1 中 ripple 与六类单单元类型耦合
θ 同步随龄上扬而观察情境削弱

本期25篇代表性预印本

bioRxiv · 2026-06-30

Shared AI-brain control for reliable intracortical BCI navigation in dynamic environments

AI 与脑共享控制稳定 BCI 动态导航

Ophelie Saussus, Pengfei Song, Sofie De Schrijver, Ilaria Caprara, Renaud Detry, Peter Janssen

https://doi.org/10.64898/2026.03.23.713738

背景：在动态环境中，颅内脑机接口解耦神经指令存在波动，导致避障失败与目标过冲；如何在保留用户意图的同时稳定连续导航控制。

方法：两只 macaque 完成闭环虚拟导航；iBCI 解码 + AI copilot 共享控制；confidence-modulated probabilistic temporal prior

结果：作者报告，引入 confidence-modulated AI 共享控制后，闭环导航中执行级失败（碰撞、目标过冲）几乎被消除，神经指令的方向结构得以保留；在目标突变情境下时间先验短暂延迟响应，离线回放显示重置时间先验即可消除该延迟。

价值：把 AI copilot 作为可调控的时间先验嵌入 iBCI 控制回路，给出在动态环境做 BCI 神经假体的可解释设计原则。

bioRxiv · 2026-07-06

Brain2voice 2.0: High-performance voice synthesis brain-computer interface

Brain2voice 2.0 颅内信号实时合成语音

Maitreyee Wairagkar, Abhishek Srinivasan, Nicholas S. Card, Tyler Singer-Clark, Xianda Hou, Claudia Iacobacci, Lisa M…

https://doi.org/10.64898/2026.06.30.735633

背景：现有脑机接口虽可高准确率解码文本，但无法实时合成可理解语音，难以支持自然对话节奏。

方法：人类 intracortical 微电极阵列；多模态 Transformer 同时预测连续声学特征、token 化声学特征与音素；自监督 + 对抗训练；10 ms 因果输出

结果：作者报告，brain2voice 2.0 在 10 ms 时间步上因果合成连续与 token 化声学特征并同步预测音素；天真听众转写合成语音的词错误率为 5.24%，相较上一版可懂度提升约 8 倍；音素错误率约 7%，与最新脑到文本模型相当。

价值：展示了人类颅内语音 BCI 在实时可懂语音合成上的最新水平，多模态 Transformer 路线对其他运动/语音 BCI 有直接借鉴价值。

bioRxiv · 2026-07-03

Learning-related population dynamics in right and left dorsal premotor cortex during typing skill acquisition

双侧 PMd 打字学习中群体活动压缩

Hiroaki Hashimoto, John J. Jude, Hagar Levi Aharoni, Ziv M. Williams, John D. Simeral, Leigh R. Hochberg, Daniel B. Rub…

https://doi.org/10.64898/2026.07.02.736059

背景：人类颅内 BCI 使用者学习 BCI 打字技能时，运动皮层群体动力学如何随练习改变尚不清楚。

方法：一名四肢瘫人类被试，双侧背侧运动前区（Brodmann 6d）iBCI 微电极阵列；多周练习 BCI 打字；低维群体动力学 + 典型相关分析

结果：作者报告，typing 速度随练习提高但解码器性能保持稳定；数周内低维群体活动在双侧 6d 逐渐压缩，并与更快打字强相关；左侧 6d 的发放率调制与跨会话泛化选择性增强，右侧 6d 群体变化可由典型相关分析解释。

价值：为人类颅内 BCI 学习期间的神经可塑性提供了群体动力学层面的证据，提示解码器训练可结合皮层压缩趋势做适配。

bioRxiv · 2026-06-29

Brain Control of a Computer Cursor for Online Target Selection - A Non-Invasive BCI for Continuous Movement Decoding

EEG 可控光标主动停而非被动漂

Maximilian Crell, Kyriakos Kostoglou, Patrick Suwandjieff, Jan Egger, Gernot Mueller-Putz

https://doi.org/10.64898/2026.06.23.733968

背景：非侵入 BCI 在连续光标控制上长期缺乏起停控制机制，且未在真实应用场景中系统评估。

方法：健康被试 EEG；连续运动 + 主动“无运动”状态控制光标；dwell-time 目标选择；屏幕目标选择任务

结果：作者报告，健康被试平均在 40 个目标中正确选中 7.1 个（显著水平 4.5 个），有经验的 BCI 用户可达 12.8 个；框架不依赖可见运动，理论上兼容无残余手部运动的运动障碍用户。

价值：为非侵入 EEG-BCI 提供可实际部署的连续控制 + 主动停止一体化方案，对家用与康复 BCI 设计有参考意义。

bioRxiv · 2026-06-27

Comparing sites of plasticity in models of adaptation to manifold-based perturbations in brain-computer interfaces

线性 RNN 拆解 BCI 适应可塑性位点

Alexandre Payeur, Amy L. Orsborn, Guillaume Lajoie

https://doi.org/10.1101/2023.03.11.532146

背景：在 BCI 适应实验中，与神经群体流形对齐的扰动诱发快速适应，错位扰动诱发慢适应；这种差异究竟来自哪一种可塑性位点尚有争论。

方法：最小线性循环神经网络在固定点工作，梯度下降训练；多种可塑性位点对比；Hessian 分析损失景观

结果：作者报告，候选可塑性位点都可产生一定程度的差异性适应，强度依赖循环权重方差；Hessian 分析显示错位扰动通过引入浅曲率方向使梯度下降变慢；并提出一种实验范式以区分各可塑性位点贡献。

价值：为 BCI 学习动力学的可塑性位点之争提供可计算的最小模型基准与可证伪实验设计。

bioRxiv · 2026-06-29

Systematic comparison of color representations between humans and deep neural networks: towards predicting human color perception in a vast color space

GWOT 度量 DNN 与人类色彩几何

Nipun Ravindu Wickramanayaka, Masafumi Oizumi

https://doi.org/10.64898/2025.12.10.693611

背景：在大色彩空间中，哪些 DNN 表征在几何上与人颜色知觉对齐、哪种学习范式赋予 DNN 与人类相似的颜色表征尚不清楚。

方法：系统比较自监督、监督与 CLIP 三类 DNN 嵌入；93 种颜色的人类相似度判断；Gromov-Wasserstein Optimal Transport（GWOT）严格无监督比较

结果：作者报告，三类学习范式都能在细粒度项目层与人类数据良好对齐，但在中粒度上 SSL 与 SL 显著优于 CLIP；不同范式在全局结构上表现不一，CLIP 与监督模型在泛化维度上各有特点。

价值：用 GWOT 给出 DNN vs 人类颜色表征的对齐基准，为类感知评估与颜色预测模型选择提供方法学参考。

bioRxiv · 2026-06-29

Preventing Data Leakage in Neural Decoding

神经解码常见预处理多大程度泄漏

Rachel Wong, Michael H. McCullough, Tianjia Lu, Samuel I. Zhu, Geoffrey J. Goodhill

https://doi.org/10.64898/2026.01.26.701583

背景：神经解码中数据泄露使性能估计偏倚并可能推翻生物学结论，但缺乏对常见预处理步骤泄露的定量刻画。

方法：系统评估常见有监督与无监督预处理（含降维）对泄露的影响；理论分析与合成/真实时间序列；推荐 k 折方案

结果：作者报告，常见有监督/无监督预处理（含降维）均可引入泄露，部分情况下泄露甚至会降低解码性能；对自相关时间序列随机 k 折可大幅高估解码能力；给出避免泄露的详细建议。

价值：为神经解码提供必备的方法学清单，所有用机器学习读神经数据的实验室都应据此审视流程。

bioRxiv · 2026-07-06

The Premotor Language Area Encodes a Full Acoustic-to-semantic Speech Hierarchy

PML 编码从声学跨到语义完整层级

Shufei Guo, Alexander Huth

https://doi.org/10.64898/2026.07.01.735929

背景：经典模型把腹侧运动前皮层（PMv）视作构音处理节点，但近期证据提示其可能编码更抽象的语音特征，其完整表征组织仍不清楚。

方法：自然语音听感 fMRI；声学、phonemic、语义与 DNN 多层语音表征作为 encoding model；皮层腹侧运动前区功能定位（PML）

结果：作者报告，PML 内同时编码从低层声学到高层语义的语音表征，呈后前向抽象梯度，与颞叶语音层级一致；该梯度不能用传统的“仅构音”观点解释。

价值：挑战 PMv 仅做构音的传统观点，为语言系统的层级组织提供新的皮层坐标参考。

bioRxiv · 2026-06-26

Pitch motor areas contribute to the perception of prosodic categories in speech

背侧喉运动皮层解码韵律范畴信号

Soo-Chul BAEK, Seul-Gi Kim, Burkhard Maess, Maren Grigutsch, Daniela Sammler

https://doi.org/10.64898/2026.06.22.733802

背景：范畴感知常被假设以效应器特异方式招募运动皮层，但参与音高产生的效应器是否同样支撑韵律范畴感知尚不清楚。

方法：29 名被试 MEG；先唱音高再判断陈述/问句韵律；区域限制 searchlight 解码；从静息解码歌唱定位腹侧/背侧喉部运动皮层（LMC）

结果：作者报告，腹侧/背侧 LMC 中可解码出韵律范畴信号，背侧 LMC（与音高调控更相关）表现更强；解码性能随连续体的行为可辨别度变化。

价值：为韵律范畴感知的效应器特异性运动假说提供 MEG 解码证据，扩展了运动-知觉耦合的语言层级。

bioRxiv · 2026-06-26

Robust neural face identity codes in the Super-Recogniser brain

超识别者人脸身份表征几何更稳定

Martina Ventura, Tijl Grootswagers, Tom Cottier, Manuel Varlet, Jason D. Dunn, David White, Gwyneth L. Quek

https://doi.org/10.64898/2026.06.22.733666

背景：超识别者具备卓越的人脸识别能力，但支撑这种专家级的神经表征几何尚不清楚。

方法：23 名超识别者 + 21 名典型被试；64 通道 EEG 快速序列 40 个身份 ×10 张图；时域 RSA 比较身份表征几何

结果：作者报告，两组身份表征均稳健；超识别者身份表征几何与典型被试不同，跨被试一致性更高，身份辨别更强；组间差异主要见于精细身份编码而非年龄/性别/族裔等更宽泛类别。

价值：把超识别者的认知优势落到神经表征几何层面，为个体差异与人脸编码研究提供 RSA 范式样本。

bioRxiv · 2026-06-26

Coherent scene context accelerates and reshapes neural object representations

连贯场景提前并改变物体神经解码

A Javadi, H Soltanian-Zadeh, K Rajaei

https://doi.org/10.64898/2026.06.22.733573

背景：场景上下文加速物体识别，但该促进作用的神经表征基础及其时间演变尚不清楚。

方法：15 名被试 EEG；500 ms 完整或相位打乱的场景预览后做 5 类目标范畴分类；跨条件/跨时间 RSA；model-to-brain RSA 对比语言对齐模型与纯视觉模型

结果：作者报告，完整场景下物体解码早于打乱场景（142 ± 5 ms vs 162 ± 10 ms），且在 124–268 ms 期间解码更强；语言对齐模型对完整场景下神经几何的解释优于纯视觉模型，打乱场景下优势减弱。

价值：把场景上下文促进效应从行为层面下沉到跨时间神经表征几何，并把语言对齐模型与纯视觉模型在 EEG 上的可解释性差异做出量化。

bioRxiv · 2026-07-02

Representational geometry as a fidelity metric for connectome-constrained networks: evidence from the Drosophila visual system

连接组约束网络表征几何近似果蝇

Michael George Zhou, Joshua O. Hasler

https://doi.org/10.64898/2026.06.10.731214

背景：行为正确性无法判定模型内部表征是否与生物一致，亟需一种无需行为解码器即可判别生物线路真实结构的群体水平指标。

方法：Flyvis 50 个 connectome 约束网络 vs 稳定性约束的随机基线（n=50，符号保留权重重排）；RSA + CKA 比较表征几何

结果：作者报告，connectome 约束网络表现出随机网络无法复现的平滑圆形方向几何；RSA 与 CKA 一致显示生物线路约束下表征结构与果蝇视觉系统真实神经数据更接近。

价值：提出“表征几何”作为 connectome-constrained 模型的保真度指标，可推广到其他 connectome-constrained AI 的评估。

bioRxiv · 2026-07-03

Neural representations of speech production in neocortical and cerebellar regions

小脑语音表征几何贴近顶叶岛盖

Sivan Jossinger, Bara Arafat, Jorn Diedrichsen

https://doi.org/10.64898/2026.01.30.702863

背景：小脑在语音产出中如何表征、其表征几何如何与皮层运动/感觉区衔接尚不清楚。

方法：7T fMRI；外显音节产出（不同发音部位 + VOT）；基于 RSA 比较皮层与小脑不同区域的表征几何

结果：作者报告，腹侧初级感觉运动皮层区分发音部位，背侧初级感觉运动皮层对 VOT 敏感；顶叶岛盖对两者均敏感；小脑上下两个语音区表征几何相似，且最接近顶叶岛盖而非初级运动皮层。

价值：用 RSA 刻画皮层-小脑语音产出的表征衔接，为运动性言语障碍模型提供精细的功能解剖参考。

bioRxiv · 2026-06-30

Representational structure of perceived food attributes in human occipitotemporal cortex

腹颞皮层食物感知与热量表征难分

Giuseppe Marrazzo, Lorenzo Pimpini, Sandra Kochs, Federico De Martino, Giuseppe Valente, Anita Roefs

https://doi.org/10.64898/2026.03.31.715483

背景：在控制视觉相似性后，主观食物属性（可口性、感知热量、健康价值）在腹颞皮层神经表征结构中是否可分离仍不清楚。

方法：25 名年轻女性 fMRI；96 张食物图；正交颜色辨别任务；基于表面的 parcel-wise RSA + 假设驱动 ROI；partial RSA + commonality analysis

结果：作者报告，视觉模型主导早期视觉皮层并延伸至腹颞区；感知热量、健康与客观热量范畴在 LOTC/VOTC 与表征几何相关，但 partial RSA 显示这些效应大多彼此共享而非可分离；感知热量在控制视觉模型后仍稳健，但在控制健康价值后不再可靠。

价值：为食物表征与饮食决策的神经计算模型提供 RSA 层面的视觉/语义分解基线。

bioRxiv · 2026-06-25

Dynamic resource allocation orchestrates physical simulation in the human brain

动态资源分配支撑脑内物理仿真

Long Long, Qin Wang, Qi Yang, Le Chang

https://doi.org/10.64898/2026.06.21.732202

背景：人类能灵活预测物理事件，但当前 AI 缺乏这种内部物理仿真能力；其神经机制是否涉及分层、动态资源分配仍不清楚。

方法：球碰撞 + 视觉遮挡行为；多模态神经影像 fMRI/MEG；动态资源分配的直觉物理引擎（IPE）计算模型；瞳孔反应

结果：作者报告，fMRI 显示关系性物理变量由高级皮层编码、与低阶感觉运动区编码的对象特征分离；MEG 揭示两条不同时间尺度神经过程——实时仿真与约 700 ms 前的早期预测信号；动态资源 IPE 模型同时拟合行为与神经双时间尺度。

价值：把“动态资源分配”作为一种认知机制量化到双时间尺度神经过程上，为类人物理推理 AI 提供可对照的认知神经建模。

bioRxiv · 2026-06-29

Inverse reinforcement learning reveals action-oriented value signals in naturalistic decision making

IRL 从驾驶中抽出动作导向价值

Sang Ho Lee, Chaehyun Chung, Min-hwan Oh, Woo-Young Ahn

https://doi.org/10.64898/2026.06.24.733779

背景：标准价值计算模型多基于受控、试次结构任务，难以刻画自然情境中动作导向的逐时估值。

方法：fMRI 内实时驾驶任务；逆强化学习（IRL）从行为推断逐时奖励轨迹；与背侧纹状体等脑区活动关联

结果：作者报告，IRL 推得的奖励轨迹与背侧纹状体活动关联最强，同时也与认知控制与感觉运动相关分布脑区活动相关，提示其捕获了与多种过程交互的估值信号。

价值：把 IRL 作为自然决策中价值信号的可解释代理，桥接计算 RL 与神经经济学。

bioRxiv · 2026-07-06

A neural network model of free recall learns multiple memory strategies

自由回忆网络自发分化出记忆宫殿

Mengsi Li, Kristoffer T. Jensen, Qihong Zhang, Qihao Lu, Marcelo G. Mattar

https://doi.org/10.1101/2025.09.25.678592

背景：经典自由回忆模型多用单一时间上下文机制，但人记忆策略多样，是否存在更优策略（如“记忆宫殿”）尚不清楚。

方法：针对自由回忆优化的神经网络；与时间上下文模型对比；刺激不变索引码（stimulus-invariant index code）的可解释性分析

结果：作者报告，被优化用于自由回忆的神经网络发展出多样化检索策略，仅部分类同时间上下文模型；最佳模型发现强调所学位置的刺激不变索引码，构成类似“记忆宫殿”的稳定支架；当鼓励召回所有项目或阻止依赖近因时更易出现。

价值：为人类记忆的多策略并存提供神经网络层面的可解释机制，对类脑记忆模型设计有直接启示。

bioRxiv · 2026-06-30

Spatial synaptic regularization stabilizes learning across biological and artificial neural networks

空间突触正则稳住 ANN 持续学习

Haoyu Zhu, Yi Chen, Pengyu Zhao, Zhi Xiong, Hanchuan Peng, Fan Wu, Ruobing Zhang

https://doi.org/10.64898/2026.06.29.735142

背景：突触的空间组织如何支撑稳定学习、能否转化为可迁移的 AI 正则化方法尚不清楚。

方法：人颞叶 H01 电子显微镜连接组分析；正则化 Hebbian 模型；空间突触正则化（SSR）迁移到持续视觉学习、LLM 知识编辑与视觉-语言模型参数高效适配

结果：作者报告，人颞皮层树突棘呈形态聚集，突触权重呈中心抬高、邻近抑制的空间排布；据此形式化得到的 SSR 在多个 ANN 任务（含 LLM 知识编辑）上降低遗忘、稳定学习。

价值：用结构连接组抽取出可落地的 AI 训练正则化，建立“结构-算法”双向迁移的样本，对 LLM 持续学习也有借鉴。

bioRxiv · 2026-06-29

PIGMENT: A deep learning framework for Porcine Immunohistochemistry seGMENTation

PIGMENT 轻量网络分割猪 APP 病灶

Piyush Ambastha, Javid Dadashkarimi, Sai Kalyan C. Annavazala, Drew Parker, Ramon Diaz-Arrastia, Hongbin Song, Ryan P…

https://doi.org/10.64898/2026.06.18.733245

背景：创伤性脑损伤 APP 病理量化依赖人工注释，难以与神经影像学空间对齐，限制了可扩展与可重复研究。

方法：猪白质 APP 免疫组化；SegFormer-B0 紧凑架构；525 张 512x512 专家标注切片训练；APP 专属数据增广；实例级检出率评估

结果：作者报告，PIGMENT 在切片级、稀疏且形态多样的 APP 阳性结构上取得稳健的实例级检出率；标签高效、增广策略针对 APP 强度/连续性/碎片化与组织上下文做了专门建模。

价值：为 TBI 病理-影像跨模态量化提供开箱即用的深度学习管线，是“影像 AI 工具”方向的代表。

bioRxiv · 2026-07-01

Automated behavioral segmentation and markerless pose tracking of mice during spaceflight

ISS 鼠舱在轨姿态与行为自动分析

Frederick C. Kiffer, Ryan T. Scott, Miles T. Martens, Andrew Mayo, Yi Li, Maxwell Mendoza, Sarthak Gautam, Jingyi Huang…

https://doi.org/10.64898/2026.04.30.721950

背景：国际空间站鼠舱视频质量受透镜污渍、网格遮挡与球差等影响，深度学习能否在轨做姿态/行为自动分析尚未验证。

方法：ISS 鼠舱档案视频；SLEAP 姿态估计 + DeepEthogram 行为分割；9 名标注者共 3,249 个姿态标签、3 名行为学家 411,194 帧 8 类行为标签

结果：作者报告，姿态估计精度接近人类标注一致性；八类行为分类准确率 0.86-0.90，提示渐进性微重力行为适应；运动学重建的圆周运动向心加速度周期性逼近 1g。

价值：把深度学习姿态/行为分析首次落到太空飞行场景，确立在轨神经行为监测的基线。

bioRxiv · 2026-07-01

Machine learning on magnetoencephalography data yields generalizable low-dimensional neural fingerprints that distinguish individuals across task conditions

MEG 学习低维潜空间提炼神经指纹

Joonas Karhula, Anu Ojanpera, Ezgi Yilmaz, Sebastian Merz, Samuel Kaski, Riitta Salmelin

https://doi.org/10.64898/2026.06.26.734424

背景：现有神经指纹多基于高维功能连接，计算负担大、性能受限，亟需保留个体特征的低维替代。

方法：MEG 功能连接 + 功率谱；latent-noise Bayesian Reduced Rank Regression（lnBRRR）学习低维指纹；与 PCA、LDA 对比；余弦相似度跨任务比较

结果：作者报告，lnBRRR 在 N=20 时即可捕获可泛化的个体模式，N=30-35 时达到最佳测试准确率并避免过拟合；任务态指纹与静息态指纹可由余弦相似度关联。

价值：为基于 MEG 的个体识别与跨任务指纹提取提供低维可解释工具，可用于神经精神疾病分层研究。

bioRxiv · 2026-07-02

A 3D Brain Geometry Toolkit for Multisite Neuroimaging Analysis

亚皮质形状跨站点可解释诊断双相

Yingjuan Im, Min J. Y. Kang, Boris A. Gutman, Pratik Parekh, Diona Pecheva, Anders M. Dale, Ole A. Andreassen, Paul M…

https://doi.org/10.64898/2026.06.29.733626

背景：大规模多中心神经影像研究中，亚皮质形状特征能否稳健提升诊断与治疗预测的可解释性尚待验证。

方法：ENIGMA 双相障碍工作组 21 个站点 N=3,373；表面模型亚皮质形状特征；FEMA 加速混合效应建模 16 倍；可解释机器学习诊断/用药预测

结果：作者报告，亚皮质形状特征在跨站点整合下可捕捉比传统体积更复杂的组间差异；FEMA 把计算时间压缩约 16 倍；机器学习模型在诊断与治疗预测上形状特征优于体积特征，且可解释权重图能定位驱动模型的关键局部形态。

价值：为多中心大样本脑结构研究提供端到端的可解释影像 AI 工具链。

bioRxiv · 2026-07-07

Neural correlates of glioma progression using implanted neural interfaces

植入神经接口借 γ 追踪胶质瘤负荷

Jake P. Stroud, Joshua Bratsch-Prince, Lara Coles, Sourav Middya, Lucia Mediavilla, Kiarash Shamardani, Paymon T. Zaman…

https://doi.org/10.64898/2026.07.01.735772

背景：高级别胶质瘤进展难以在体内连续监测，神经回路在肿瘤生长中的角色也缺乏慢性记录证据。

方法：自由活动小鼠胶质瘤模型；植入式神经接口慢性记录；γ 与低频段功率分析；机器学习预测肿瘤负荷；低维群体模型拟合

结果：作者报告，肿瘤进展与肿瘤微环境 γ 活动持续升高相关；GBM 模型低频活动随时间下降，DIPG 模型上升；机器学习模型基于慢性神经记录可较准确预测肿瘤负荷（以生物发光成像为参照）。

价值：把植入式神经接口 + ML 用于胶质瘤进展监测与化疗反应评估，是“神经接口 × 脑影像 AI”跨方向的新颖组合。

bioRxiv · 2026-07-07

Cell-type-specific coupling of single-unit spikes and cortical ripples in macaque and human V1

V1 中 ripple 与六类单单元类型耦合

Katarina Studenicova, Aitor Morales-Gregorio, Alejandra Lozano, Xiaoyu Chen, Cristina Soto Sanchez, Eduardo Fernandez…

https://doi.org/10.64898/2026.07.02.736041

背景：皮层 ripple（80-150 Hz）的功能与状态特异性、参与同步放电的神经元类型尚不清楚。

方法：macaque + 人类 V1 多通道同步记录；spike sorting + 波形分类得到 6 类单单元；ripple-band 锁相与发放率调制分析；阈值化计算模型

结果：作者报告，macaque 静息与自然图像观看下 V1 均出现 ripple，伴随发放升高；6 类单单元在 firing-rate 调制、锁相强度与偏好相位上差异显著；推测深层层神经元呈非正弦锁相，可用阈值化机制解释；该组织模式在人类 V1 中可复现。

价值：跨物种 V1 ripple-单单元耦合的精细细胞类型刻画，为 ripple 参与记忆/注意的细胞机制提供基础。

bioRxiv · 2026-07-03

Age and Social Observation Effects on Theta Synchrony and Its Role in Adolescent Post-Error Control: A Computational Approach

θ 同步随龄上扬而观察情境削弱

Felix Zakirov, Kian Hosseini, Andrea Garcia Morazzani, Lauren LaPlace, John W. Pettit, Gregory A. Buzzell

https://doi.org/10.64898/2026.06.29.734887

背景：青少年中错误相关 theta 跨区同步是否存在年龄相关变化、是否受社会观察调节、是否与具体事后调整相关尚不清楚。

方法：262 名 10-14 岁青少年 flanker 任务，独做与同伴观察两轮；EEG 中额-外侧/中-外侧/后外侧 theta 同步；shrinking spotlight drift diffusion model（SSP-DDM）

结果：作者报告，无论是否被观察，错误相关 midfrontal-frontolateral 与 midfrontal-midlateral theta 同步均随年龄上升；midfrontal-posterolateral theta 同步仅在独做条件下上升；SSP-DDM 揭示 theta 同步与具体事后注意力控制的关联。

价值：把 EEG 同步指标与漂移扩散模型耦合，给出青少年错误监控与社会情境交互的可量化框架。

编辑：BQ

审核：PsyBrain 脑心前沿编辑部

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