01
模型与配置管理
记录训练数据来源、预处理方法、通道配置与版本，保证实验结果可以追溯。
01 / 研究范围
把差异纳入模型，
把证据留在研究里。
脑电信号受个体、会话、任务和采集状态影响。研究关注如何选择合适模型与通道配置，并通过有限校准提高任务适配性。
这里介绍的是研究与软件工程方向。当前材料不足以支持卒中患者康复疗效、通用意念读取或面向所有使用者的有效性结论。
研究边界
健康受试者或离线数据上的结果，不能直接外推到患者人群与临床效果。临床用途需另行设计研究与验证。
02 / 从信号到证据
信号变成结果，需要完整的链路。
信号示意 / 概念示意
01
采集与质控
记录电极、通道、采样和伪迹条件。
02
任务与校准
明确任务标签，采集个体校准数据。
03
候选模型匹配
在约定配置中比较适配效果。
04
独立评估
隔离会话与受试者，避免数据泄漏。
03 / 科研工程
让研究过程可管理、可复现。
04 / 合作方向
合作，从可检验的
研究问题开始。
- 任务与受试者范围设计
- 采集协议和数据质量检查
- 预处理、特征与解码基线
- 模型与通道配置管理
- 个体校准与跨会话评估
- 软件工具与标准接口
具体方案取决于设备条件、数据授权与研究目标。涉及受试者的研究需履行适用的伦理和知情同意流程。
常见问题 / 关键问题说明
把关键问题，说清楚。
非侵入式脑机接口能够读取任意想法吗？
不能作这种推断。系统通常在约定任务和采集条件下，对与任务相关的信号进行统计解码，并受噪声与个体差异限制。
是否可以直接用于治疗或康复？
本页不提供医疗建议或疗效承诺。研究平台、算法验证与临床产品属于不同阶段，临床适用性需要专门证据。
少样本是否意味着无需校准？
不意味着。少样本研究旨在降低适配数据需求，仍需任务定义、数据质量控制与针对具体个体的验证。
下一步 / 从需求走向实现
把一个研究问题，变成可验证的合作。
把业务目标、数据条件和验收方式放在同一张桌上。