笔者从湖北省科技厅获悉，近日，由华中科技大学同济医学院附属同济医院神经外科舒凯教授、华中科技大学人工智能与自动化学院伍冬睿教授联手组建的医工交叉协同创新团队，首次提出了一种基于脑磁图的非侵入式中文语音脑机接口解码新范式。其成功构建了中文脑磁图数据集，并创新性地引入人工智能算法，首次实现了对中文词汇的高效脑信号解码，为失语症患者重获交流能力带来新的希望。

舒凯介绍，语音脑机接口技术可将大脑的语言活动直接转化为语音信号，尤其适用于因中风、渐冻症等疾病失去语言功能的患者。然而，目前中文语音脑机接口研究极少，多集中在音节层面，且现有研究多依赖侵入式脑信号采集，存在手术风险，难以普及。

研究中，该团队没有使用传统的脑电图技术路径，而是创新性地选用了国产原子磁力计脑磁图系统。舒凯解释，相对于脑电图，脑磁图技术具有高时空分辨率优势，能够以毫秒级精度捕捉大脑神经活动，同时兼顾较好的空间定位能力。对于汉语解码这种需要精确分析时间动态和脑区协作的任务，脑磁可以更清晰地解析语言处理中快速连续的神经信号，这是其他脑成像技术难以实现的。而且与形式相近的脑电相比，脑磁直接检测大脑神经元电活动产生的磁场，不受颅骨组织干扰，能更纯净地反映大脑原始活动，为解码提供更可靠的信号基础。

研究过程中，该团队邀请中文母语的健康受试者穿戴脑机接口帽，朗读48个日常生活和医疗场景高频词汇，构建了全球首个中文脑磁图语音数据集（Chinese-MEG 48）。同时，该团队创新开发了多模态辅助解码算法，创新性引入“文本+合成语音”对比学习机制，引导AI模型训练，准确识别脑信号中的中文语义特征，最终实现46.21%的中文词汇解码准确率。（姜胜来）