在2024年8月23日，国家自然科学基金委员会宣布了本年度的国家自然科学基金项目评审结果。我们团队的高炜副研究员成功获批国家自然科学基金青年科学基金项目。高炜副研究员的项目，题为“短校准P300脑机接口迁移学习方法及其在意识障碍的应用”，将在2025年1月至2027年12月期间进行。

        当前，短校准P300脑机接口面临的挑战包括个体训练样本数量有限和脑电信号个体差异显著，导致解码精度难以保证。此外，大多数研究还停留在离线建模阶段，尚未实现在线系统和临床应用。高炜副研究员的项目将通过建立基于大规模脑电数据的多尺度模型，学习个体间的共享表征，同时利用数据增强、对抗生成和半监督学习方法来扩增数据，学习个性化表征，从而实现高效精准的跨个体解码。

       该项目旨在解决脑机接口领域中个体校准时间较长的问题，通过创新的方法极大缩短校准过程，提高解码精度，以适应个体差异大的脑模式。项目的主要研究内容包括：基于多个体大规模数据集建立非个体依赖的脑电解码多尺度模型；利用数据增强技术构建模型自适应学习机制；发展小样本半监督增量学习方法；最终搭建可在线学习的短校准脑机接口系统，并在意识障碍患者中进行临床评估。

        这一项目的实施，不仅将推动脑电解码技术的高效化和精准化，还将显著提升脑机接口的使用效率，减轻意识障碍患者在临床治疗中的精神负担，为脑机接口技术的临床应用开辟新的道路。