超声调制脑电解码新算法提升弱调制鲁棒性

研究团队提出一种基于超声脉冲重复频率的高鲁棒性 USMEEG 解码算法，并引入声电调制比（AMR）量化不同调制场景，以解决 USMEEG 在极强或极弱声电耦合下解码信号严重失真的问题。 该方法在数值仿真、体模以及 10 名志愿者稳态视觉诱发电位信号的数据级声电耦合验证中完成测试，聚焦超声相控阵实现 0.79 毫米编码空间分辨率。在弱调制（0 1）条件下，该算法显著优于四种传统方法，平均解码相关性分别达到 0.84、0.90 和 0.89。 研究团队称，该技术有望拓展 USMEEG 的应用范围，并为高性能无创脑机接口提供技术基础。

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