? 本期24篇代表性預印本

01. 面對面對話的雙人 EEG 數據集：把真實輪替、語音和腦間耦合放到同一張表里

02. 一邊躺在掃描儀里自由思考一邊說出來：帶逐詞時間戳的自發思維 fMRI 數據集

03. EMPAC 數據集：把情緒感染、共情準確性和生理同步接到同一條時間線上

04. Penn LEAD：面向青少年執行功能發展的縱向多模態公開資源

05. GRAND：覆蓋成年到老年的閱讀行為與多模態 MRI 數據集

06. NeuroPupil：以泛化能力為優先目標的跨物種瞳孔追蹤框架

07. 毫秒級對齊腦、行為與虛擬現實：確定性同步的寬場成像平臺

08. SUITPy：面向全生命周期小腦影像分析的 Python 工具箱

09. 皮層以下也要畫清楚：面向基底節、丘腦、腦干和小腦的可復現可視化工具箱

10. 白質 tractometry 到底能不能跨掃描儀比較：一個 traveling-head 可重復性測試

11. 多指標神經影像如何一起去批次效應：MM-ComBat 與 MM-CovBat

12. 青少年多回波 fMRI 能做個體精細功能圖譜嗎

13. 序貫決策任務的 fMRI 信號能重復測到嗎

14. 自然對話里的 EEG 也能追蹤詞匯驚奇和句法信息

15. 讓模型生成最能激活腦區的圖片：擴散模型如何反向探測高級視覺皮層

16. 從雙光子鈣成像中同時估計神經元、刺激和行為之間的信息流

17. 第三個變量如何調節兩個神經群之間的通信

18. 從病灶到網絡動力學：REWIRED 如何提升卒中后失語嚴重度預測

19. 把多個電極共用一個讀出通道，運動解碼還能保住多少

20. 不只看功率下降：Beta-高伽馬耦合能提升運動意圖解碼

21. 連續力控 BCI 需要什么信號：感覺運動 beta burst 可能比平均功率更有用

22. 動態視覺不能只靠靜態圖像模型：預測編碼視頻模型更像背側通路

23. 人和獼猴 IT 皮層看到的是同一個物體空間嗎

24. 場景選擇性皮層 ROI 能不能少靠手工判斷：擴展版 GSS 分區給出更穩的覆蓋

本期24篇代表性預印本

01

bioRxiv · 2026-05-15

A dual EEG hyperscanning dataset of natural French face-to-face conversation

面對面對話的雙人 EEG 數據集：把真實輪替、語音和腦間耦合放到同一張表里

Yamasaki, H.; Blache, P.; Scho?n, D.

https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.05.13.724780v1

背景：自然對話需要說話、聆聽和輪替的快速協調，但能同時捕捉雙方神經動態的公開數據集仍然稀缺。

方法：發布 DUET 數據集，包含 18 個法語成人 dyad 在 Diapix 協作找不同任務中的 8 個 4 分鐘面對面對話塊、雙人 EEG、音頻、人工校正轉錄文本和預計算 ICA 分解。

結果：作者報告，該公開資源提供原始 EEG、可復用預處理成分、音頻特征和轉錄特征，可支持說話者-聽者耦合、反應時序和雙人協調分析。

價值：它把自然語言互動從單人聽覺范式推進到雙人實時交互，對語言、社會認知和 hyperscanning 方法都有直接復用價值。

02

bioRxiv · 2026-05-12

An fMRI dataset of verbalized spontaneous thought with annotated transcripts and self-report trait measures

一邊躺在掃描儀里自由思考一邊說出來：帶逐詞時間戳的自發思維 fMRI 數據集

Zhang, M.; Liu, P. R.; Su, H.; Zhao, M.; Li, X.; Born, S.; Lee, Y.; Honey, C.; Chen, J.; Lee, H.

https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.05.12.724488v1

背景：自發思維在日常認知中很常見，但在較少中斷的條件下同時記錄腦活動、語言內容和個體差異的可復用數據有限。

方法：整理 118 名參與者 10 分鐘 think-aloud fMRI 數據，提供預處理 MRI、帶詞級時間戳的語音轉錄、語言模型生成的情緒/感覺維度評分，以及人格、心理健康和認知能力自評量表。

結果：作者報告，驗證分析顯示語音產生和轉錄內容相關腦區出現預期激活，語言模型評分與人工評分一致性較好，量表內部一致性達到可接受水平。

價值：它為自發思維、語音生成和個體差異研究提供了可對齊到影像采集時間的自然語言材料，適合二次分析和方法比較。

03

bioRxiv · 2026-05-14

EMPAC: A Multimodal Dataset for Bridging Affective and Cognitive Empathy

EMPAC 數據集：把情緒感染、共情準確性和生理同步接到同一條時間線上

Ota, A.; Kumano, S.; Murata, A.; Nakane, A.; Shimizu, S.

https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.05.11.724205v1

背景：共情研究常把連續生理同步和離散自評分開測量，難以分析情感共情與認知共情的時間關系。

方法：用專業演員的情緒化偽自傳敘述構建刺激，記錄講述者 ECG、EDA 和連續自評情緒狀態，并在兩個觀察者實驗中采集連續情緒強度評分和共情準確性指標。

結果：作者報告，是否提前告知目標情緒類別會改變個體共情特質與共情準確性之間的關系，說明范式說明本身會影響測量結果。

價值：它是一個面向自然istic共情動態的多模態資源，也提醒研究者在解釋 empathic accuracy 時需要把任務說明納入方法變量。

04

bioRxiv · 2026-05-15

A longitudinal data resource to study brain development and transdiagnostic variation in executive function

Penn LEAD：面向青少年執行功能發展的縱向多模態公開資源

Sevchik, B. L.; Shafiei, G.; Murtha, K.; Linguiti, S.; Brodrick, L.; Brook, J. B. H.; Cieslak, M.; Flook, E.; Mehta, K…

https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.11.10.687633v2

背景：執行功能在青春期快速發展，也與多類精神病理風險相關，但跨診斷、縱向、多模態的公開數據仍不足。

方法：發布 Penn LEAD 數據資源，包含 132 名 8-16 歲個體的 225 次影像會話，覆蓋典型發展、ADHD 和精神病譜系人群，并提供結構 MRI、擴散 MRI、n-back fMRI、靜息態 fMRI、ASL MRI、認知任務和臨床表型。

結果：作者報告，原始數據、完整處理后的派生數據和質量控制建議均在 OpenNeuro 公開，以支持執行功能發展的跨診斷研究。

價值：它把“可下載數據”推進到“analysis-ready 數據和 QC 建議”，對發展認知神經科學的可重復分析很有用。

05

bioRxiv · 2026-05-21

The Georgetown Reading in Aging Neuroimaging Dataset (GRAND): Reading and multimodal MRI data in older adults

GRAND：覆蓋成年到老年的閱讀行為與多模態 MRI 數據集

Anderson, E. J.; Staples, R.; Dyslin, S. M.; Chang, E. H. T.; Laks, A. B.; Dickens, J. V.; Mathur, D.; Paul, S.; Dvorak…

https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.05.18.725986v1

背景：閱讀研究多集中在兒童或年輕成人，但獲得性腦疾病常影響老年人的閱讀能力，需要老年樣本中的規范行為和腦影像資源。

方法：發布 116 名 22-84 歲神經典型成人的單詞/偽詞口讀、詞匯判斷、結構 MRI、功能 MRI 和擴散 MRI 數據，詞項按詞頻、意象性、規則性和拼寫-語音一致性等維度調控。

結果：作者報告，數據包含試次級行為、錯誤、反應時、最小處理行為和 MRI、參與者和項目級匯總指標以及處理后的 MRI 數據。

價值：它為老年閱讀、語言障礙和腦-行為關系提供了規范基線，適合做個體差異、項目分析和神經影像建模。

06

bioRxiv · 2026-05-18

NeuroPupil: A generalization-first framework for scalable and biologically informative cross-species pupillometry

NeuroPupil：以泛化能力為優先目標的跨物種瞳孔追蹤框架

Ozdemirli, K.; Connor, T.; Dinc, b.; Kim, K.; Lacin, M. E.; Maldonado, M.; Guha, S.; Hawk, K.; Oksuz, C.; Bell, F.; Zha…

https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.05.14.725098v1

背景：瞳孔測量能反映腦狀態和神經功能，但跨被試、跨行為情境和跨成像條件的準確、可擴展追蹤仍是瓶頸。

方法：構建深度學習瞳孔追蹤框架，系統比較訓練策略和網絡架構，并在小鼠和人類數據上評估跨數據集泛化、效率和下游腦活動/臨床信號預測。

結果：作者報告，多被試 pooled training 加優化 U-Net 架構提升了瞳孔追蹤的可靠性和遷移能力，并改善了對小鼠皮層活動和人類臨床記錄時間結構的保留。

價值：它把瞳孔從“容易記錄的指標”變成了可基準測試、可規模化、可跨物種遷移的方法工具。

07

bioRxiv · 2026-05-20

A Deterministically Synchronized Widefield Imaging and Virtual Reality Platform for Multimodal Brain Behavior Recording

毫秒級對齊腦、行為與虛擬現實：確定性同步的寬場成像平臺

Maldonado, M.; Dinc, O. F.; Lacin, M. E.; Connor, T.; Bell, F.; dinc, b.; Ozdemirli, K.; Yildirim, M.

https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.05.17.725707v1

背景：腦活動、行為和虛擬環境的同步常依賴軟件時間戳或事后對齊，容易產生延遲、抖動和漂移。

方法：搭建硬件時鐘驅動的寬場鈣成像平臺，整合雙波長血流校正、瞳孔/口面追蹤、運動測量和閉環 VR 渲染，并支持 ViRMEn 與 Blender VR 引擎。

結果：作者報告，平臺在神經成像、行為記錄和 VR 渲染之間實現穩定硬件級同步，寬場成像最高支持 100 Hz，運動到 VR 更新平均延遲約 1.5 ms。

價值：它解決的是腦行為實驗中常被低估的時間對齊問題，對閉環神經工程和主動行為中的神經動態研究很關鍵。

08

bioRxiv · 2026-05-18

SUITPy: A Python-based toolbox for the analysis of cerebellar functional and anatomical imaging data across the human lifespan

SUITPy：面向全生命周期小腦影像分析的 Python 工具箱

Wang, Y.; Li, Y.; Arafat, B.; Ashkanichenarlogh, V.; Nettekoven, C. R.; Pinho, A. L.; Hernandez-Castillo, C.; Marquand…

https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.05.14.724397v1

背景：小腦參與運動、情緒和認知，但全腦模板歸一化容易污染或錯配小腦功能和結構數據。

方法：重寫并擴展 SUIT 工具箱，使用 U-Net 自動分離小腦，提供小腦專用模板歸一化、flatmap 可視化以及多套小腦解剖和功能圖譜。

結果：作者報告，SUITPy 的小腦分離無需手工校正即可跨生命周期數據穩健運行，小腦專用歸一化比全腦模板更精確，并能減少周圍皮層對小腦功能數據的污染。

價值：它降低了小腦影像分析的門檻，也讓小腦在認知和發展神經科學研究中更容易被標準化納入。

09

bioRxiv · 2026-05-17

Subcortex visualization: A toolbox for custom data visualization in the subcortex and cerebellum

皮層以下也要畫清楚：面向基底節、丘腦、腦干和小腦的可復現可視化工具箱

Bryant, A. G.

https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.01.23.699785v3

背景：開放腦圖可視化工具多集中在大腦皮層，皮層下和小腦區域的圖譜支持與可定制性不足。

方法：發布 Python 和 R 版本的 subcortexvisualization，提供多套皮層下、腦干和小腦圖譜的二維矢量化可視化，并附帶從任意腦分割生成自定義可視化的教程。

結果：作者報告，該工具箱包含 12 套非皮層圖譜的矢量化版本，可用于程序化呈現區域級數據，并支持擴展到新圖譜和新結構。

價值：它補齊了認知神經科學圖示中“皮層外結構難畫”的常見短板，尤其適合丘腦、小腦和基底節結果的透明報告。

10

bioRxiv · 2026-05-18

Tractometry reproducibility and generalizability across scanners, scanner models, and acquisition protocols

白質 tractometry 到底能不能跨掃描儀比較：一個 traveling-head 可重復性測試

Taguma, D.; Yokoi, I.; Kinjo, T.; Tsuchida, S.; Miyata, T.; Matsuda, T.; Lerma-Usabiaga, G.; Takemura, H.

https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.05.13.723388v1

背景：dMRI tractometry 能保留白質束解剖特異性，但跨掃描儀、掃描型號和采集協議時是否仍可泛化并不清楚。

方法：用 5 名 traveling-head 參與者比較多個掃描儀、掃描型號和兩套采集協議下 20 條主要白質束的 DTI、NODDI 和 T1w/b0 指標，并用 ICC 和最小可檢測變化量評估泛化。

結果：作者報告，同一掃描儀和同一協議下 tractometry ICC 較高；掃描儀型號和協議差異增大時 ICC 下降，ComBat 可部分緩解但不能恢復到同協議水平。

價值：它為多中心白質研究提供了具體的誤差邊界提示，避免把協議差異誤讀為生物學差異。

11

bioRxiv · 2026-05-14

MM-ComBat and MM-CovBat: Multivariate Frameworks for Joint Harmonization of Multi-Metric Neuroimaging Data

多指標神經影像如何一起去批次效應：MM-ComBat 與 MM-CovBat

Ren, Z.; Sadil, P.; Lindquist, M.

https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.02.05.704069v2

背景：多站點神經影像常同時包含皮層厚度、表面積、灰質體積等相關指標，單指標 ComBat 可能忽略跨指標協方差結構。

方法：提出 MM-ComBat 和 MM-CovBat，在多指標框架中聯合調和均值、方差和特征級協方差，并用 A2CPS 數據、經驗貝葉斯、MCMC 和模擬比較批次效應去除與生物效應保留。

結果：作者報告，MM-ComBat 相比單指標 ComBat 更好恢復跨指標相關并保留平均結構中的生物效應，MM-CovBat 在獨立性假設被破壞時進一步改善批次效應與真實變異的分離。

價值：它直面大樣本、多站點、多指標影像整合中的核心統計問題，適合需要合并結構 MRI、多模態指標或跨隊列數據的研究。

12

bioRxiv · 2026-05-22

Feasibility of Precision Functional Mapping in Youth Multi-Echo fMRI Data

青少年多回波 fMRI 能做個體精細功能圖譜嗎

Treves, I. N.; Pagliaccio, D.; Patel, G. H.; Tamimi, R.; Kimerty, J. A.; Auerbach, R. P.; Marusak, H. A.

https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.05.20.726578v1

背景：Precision Functional Mapping 能刻畫個體腦網絡，但青少年樣本和多回波 fMRI 條件下需要多少數據、哪些網絡最穩定仍需評估。

方法：在 8 名 10-17 歲青少年中合并 80 分鐘靜息態和任務 fMRI，比較 PFM 網絡模塊性、可靠性、穩定性、MS-HBM 與 Infomap 算法表現，以及任務反應是否受益于個體圖譜。

結果：作者報告，功能連接可靠性在約 10-15 分鐘開始穩定但繼續隨數據量改善，MS-HBM 穩定性高于 Infomap，感覺網絡尤其穩定，任務反應中只有聽覺網絡穩定受益于個體化映射。

價值：它把深度個體掃描與發展大樣本之間的方法鴻溝具體化，為青少年 PFM 設計提供了數據量和網絡類型上的實際參考。

13

bioRxiv · 2026-05-14

Retest Reliability of Task-related fMRI BOLD Signals during Sequential Decision Making

序貫決策任務的 fMRI 信號能重復測到嗎

Stege, N. L.; Pekar, J.; Jackson, M. S.; Niemann, F.; Grundei, M.; Graur, I.-M.; Shi, Y.; Li, S.-C.

https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.05.11.724283v1

背景：任務態 fMRI 常用于研究決策和干預效應，但許多認知任務的 BOLD 重測可靠性缺乏系統評估。

方法：20 名健康成人間隔至少 2 周完成兩次三階段 Markov 決策任務 fMRI，會話均為 sham tDCS；用 ICC 評估行為表現和 HCPex 分區中任務相關 BOLD 信號的重測可靠性。

結果：作者報告，行為準確率和反應時達到中等到良好重測可靠性；部分紋狀體、眶額葉和左背外側前額葉區域的任務 BOLD 信號可靠性較高，而前扣帶和內側前額葉區域更不穩定。

價值：它為以后用同類任務檢測 tDCS 或其他干預效應提供了測量學基線，避免把低可靠性指標直接拿來解釋個體差異。

14

bioRxiv · 2026-05-14

Neural Tracking of Linguistic Predictors in Spontaneous Conversational Speech

自然對話里的 EEG 也能追蹤詞匯驚奇和句法信息

Fleig, M.; Wang, S.; Dudek, A. E.; Freyermuth, J.-M.; Becerra, L.; Blache, P.

https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.05.13.722865v1

背景：語言神經跟蹤多在朗讀或受控語音材料中驗證，是否能擴展到自發對話仍需方法確認。

方法：用 temporal response function 框架先在朗讀 EEG 數據集中驗證，再應用到自然對話 EEG，檢驗詞起點、詞性 surprisal 和詞匯 surprisal 等語言預測因子的神經跟蹤。

結果：作者報告，自發語音中仍可可靠追蹤關鍵語言預測因子，效應出現在約 200、400 和 600 ms 的時間窗。

價值：它說明 EEG 語言建模不必停留在高度控制材料中，為生態有效語言實驗和對話數據集分析提供了可操作路徑。

15

bioRxiv · 2026-05-15

Diffusion-based stimulus optimization reveals functional organization across higher visual cortex

讓模型生成最能激活腦區的圖片：擴散模型如何反向探測高級視覺皮層

Henderson, M. M.; Luo, A. F.; Park, S.; Tarr, M. J.; Wehbe, L.

https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.05.12.724119v1

背景：傳統 fMRI 實驗受限于預先選定刺激，難以細粒度采樣高級視覺皮層的功能組織。

方法：使用 BrainDiVE，將預訓練圖像擴散模型與可計算圖像的 fMRI 編碼模型結合，生成預測能最大激活特定功能 ROI 的自然istic圖片，并在 12 名新參與者中進行 fMRI 驗證。

結果：作者報告，模型生成圖像在目標腦區誘發強且空間特異的反應，類別選擇性高于自然圖片，并揭示 OFA/FFA 差異以及 OPA 內后-前功能梯度。

價值：它提供了一種主動設計刺激來“詢問”視覺皮層的范式，比只用固定刺激集更適合發現連續特征空間中的調諧方向。

16

bioRxiv · 2026-05-15

Granger Sensori-Behavioral Taxonomy of Neuronal Ensemble Activity from Two-Photon Calcium Imaging Data

從雙光子鈣成像中同時估計神經元、刺激和行為之間的信息流

Khosravi, S.; Francis, N. A.; Kanold, P. O.; Babadi, B.

https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.05.12.724603v1

背景：神經編碼、行為讀出和功能連接常被分開建模，難以在同一統計框架中解釋感覺輸入如何轉化為行為相關表征。

方法：提出 G-taxonomy，將 Granger 因果、狀態空間建模、變分推斷和點過程整合，用于從雙光子鈣成像中估計神經元間、刺激到神經元、神經元到行為的方向性效應。

結果：作者報告，模擬顯示該方法優于既有技術；在小鼠 A1 被動聽覺和主動音調辨別數據中，該方法識別出不同 sensori-behavioral relevance 的細胞群及正確/錯誤行為相關的功能連接變化。

價值：它把“誰編碼刺激”和“誰影響行為”放入同一模型，對大規模細胞記錄的認知計算解釋很有吸引力。

17

bioRxiv · 2026-05-18

Decomposing the modulation of interactions between neuronal populations

第三個變量如何調節兩個神經群之間的通信

Celotto, M.; Sooter, J. S.; A?hrlund-Richter, S.; Jenks, K. R.; Sur, M.; Panzeri, S.

https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.05.14.725145v1

背景：通信子空間方法能描述兩個神經群之間的加性互動，但尚難刻畫行為狀態或第三個神經群如何調制這種互動。

方法：將通信子空間擴展為低秩張量調制模型，定義 multiplicative interaction channels，并用層級擬合和閉式分解區分基線互動重塑、私有維度招募和新互動通道開啟。

結果：作者報告，模擬中 MIC 能在高維低樣本條件下恢復真實調制結構；應用于前額葉軸突和視覺皮層中間神經元鈣成像數據時，行為狀態不對稱地調節了自上而下互動。

價值：它為“狀態如何改變腦區間通信”提供了比相關或靜態子空間更細的分析語言，適合注意、任務狀態和上下文調制研究。

18

bioRxiv · 2026-05-21

Network measures from the REWIRED simulation framework enhance prediction of post-stroke aphasia severity

從病灶到網絡動力學：REWIRED 如何提升卒中后失語嚴重度預測

Falconer, I.; Varkanitsa, M.; Kropp, E.; Kiran, S.

https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.05.19.726069v1

背景：失語嚴重度不僅取決于局灶病灶，還可能受大尺度結構和功能網絡破壞影響，單看病灶位置可能不足。

方法：提出病灶知情的 REWIRED 皮層動力學模擬框架，結合病灶體積、病灶分布、概率 disconnectome、模擬功能連接和 effective information flow，并用嵌套支持向量回歸預測 WAB-AQ。

結果：作者報告，模擬得到的功能連接能解釋經驗功能連接中超出病灶負擔和結構斷連的個體差異；加入模擬特征后慢性失語嚴重度預測提高，完整特征集達到 RMSE 14.5、r = 0.83。

價值：它展示了如何把結構損傷轉譯為分布式網絡功能異常，對語言恢復、個體化預后和康復建模有方法價值。

19

bioRxiv · 2026-05-18

Electrode pooling preserves movement decoding by retaining neural population dynamics

把多個電極共用一個讀出通道，運動解碼還能保住多少

Yang, S.-H.; Lin, Y.-C.; Hsieh, W.-Y.; Chen, Y.-F.; Chung, W.-J.; Liu, Y.-S.; Chen, Y.-K.; Chiu, Y.-T.; Shen, S.-S.; Wu…

https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.05.13.724949v1

背景：高密度植入電極越來越可行，但讀出通道容量限制了可擴展腦機接口設計；電極 pooling 是否會破壞行為相關群體動態尚不清楚。

方法：在小鼠感覺運動皮層高密度微絲陣列和 CMOS 微電極平臺數據上軟件模擬電極 pooling，任務為提示引導的伸手抓握，并比較 pooling 與丟棄電極的通道匹配控制。

結果：作者報告，pooled 記錄比直接丟棄電極更好保留前肢運動學信息；雖然會損失電極特異 spike 可分性和部分單元細節，但仍保留支持解碼的低維群體動態。

價值：它把腦機接口硬件設計中的壓縮問題轉化為可量化的群體動力學取舍，對可擴展植入讀出很實際。

20

bioRxiv · 2026-05-13

Causally validated phase-amplitude coupling enables high-fidelity motor decoding for next-generation brain-computer interfaces

不只看功率下降：Beta-高伽馬耦合能提升運動意圖解碼

Ma, J.; Chen, T.; Wang, H.; Luo, C.; Yin, Y.; Xie, L.; Hui, R.; Liu, Y.; He, R.; Yu, X.; Cheng, G.; Bai, H.; Su, H.; Zh…

https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.05.11.723545v1

背景：許多 BCI 依賴 ERD 作為解碼特征，但寬頻功率下降可能不足以支持高維運動控制。

方法：在運動想象 HD-ECoG 中提取高伽馬活動相對于殘余 Beta 相位的 phase-amplitude coupling，并與傳統功率特征一起用于 LDA/SVM 分類；另利用一名運動通路受腫瘤影響患者作為結構受損模型檢驗特征穩健性。

結果：作者報告，加入 Beta-PAC 的機器學習分類優于傳統功率特征；在該結構受損個案中 ERD 保留但 Beta-PAC 消失，單試次解碼降至機會水平。

價值：它推動 BCI 特征從“平均功率”走向更細的相位依賴時序結構，也提示病灶個案可用于檢驗解碼特征是否獨立于偽跡。

21

bioRxiv · 2026-05-12

Investigating sensorimotor beta burst dynamics as a robust biomarker for graded force modulation in humans

連續力控 BCI 需要什么信號：感覺運動 beta burst 可能比平均功率更有用

Perwez, M. S.; Bonaiuto, J. J.; Suthar, B.; Muralidharan, V.

https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.05.07.723396v1

背景：傳統 mu/beta ERD/S 適合左右手等二分類，但不一定能穩健預測不同用力水平。

方法：16 名人類參與者執行和想象 4 個力水平的運動任務，同時記錄 EEG；分析經典 ERD/S 與單試次感覺運動 beta burst 的振幅、頻譜寬度、時間寬度和波形差異。

結果：作者報告，運動執行中 beta burst 振幅和頻譜寬度隨力水平變化，不同力水平和執行/想象條件還對應不同 beta burst 波形。

價值：它把 BCI 力控問題從頻帶平均功率推進到瞬態 burst 特征，有助于設計更連續、更精細的神經假肢控制信號。

22

bioRxiv · 2026-05-18

Predictive coding video models capture dorsal parietal representations and human judgments for surfaces defined by motion

動態視覺不能只靠靜態圖像模型：預測編碼視頻模型更像背側通路

Bai, Y. H.; O'Connell, T. P.; Friedman, Y.; Ayvazian-Hancock, A.; Maver, H.; Tenenbaum, J. B.; DiCarlo, J.

https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.05.13.724755v1

背景：腹側視覺通路已有大量可計算模型，但背側通路如何從動態輸入表征由運動定義的表面仍缺少模型基線。

方法：結合人類心理物理、獼猴背側和腹側皮層慢性神經記錄，以及大規模模型庫評估，使用紋理掩蔽旋轉物體來分離運動定義表面幾何與靜態線索。

結果：作者報告，背側區域更接近人類行為判斷；預測自然視頻時空特征的視頻模型最能預測下頂葉 IPL 神經反應，并優于經典運動濾波器和多模態基礎模型。

價值：它為動態自然視覺中的模型化神經系統識別提供了強基線，也強調訓練目標的時間預測性可能是背側通路建模的關鍵。

23

bioRxiv · 2026-05-21

Shared and Distinct Object Spaces in Human and Macaque Inferotemporal Cortex

人和獼猴 IT 皮層看到的是同一個物體空間嗎

van Bree, S.; Hebart, M. N.

https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.05.20.724014v1

背景：靈長類 IT 皮層的物體表征哪些維度跨物種共享、哪些維度具有人類或獼猴特異性，仍缺少系統比較。

方法：比較獼猴多單元活動和人類 fMRI 對同一組 8,640 張自然istic物體圖像的反應，用多變量跨物種對齊和連續空間分解分析高維表征幾何。

結果：作者報告，跨物種共享的高維幾何包含視覺屬性和概念結構，同時物種內空間差異揭示了與視覺特征、生物/非生物類別和高層概念相關的系統不對稱。

價值：它提供了可操作的跨物種表征對齊框架，適合評估動物記錄、人體 fMRI 和計算模型之間哪些維度真正可比。

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bioRxiv · 2026-05-19

Expanded Group-Constrained Parcels Enhance Coverage and Reproducibility of the Scene-Selective Cortex

場景選擇性皮層 ROI 能不能少靠手工判斷：擴展版 GSS 分區給出更穩的覆蓋

Jung, Y.; Yoon, H. K.; Rennert, R. J.; Dilks, D. D.

https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.05.16.725633v1

背景：個體 fMRI ROI 常依賴人工判斷功能激活簇，影響可重復性，也給兒童等低信噪比樣本帶來挑戰。

方法：擴展 Group-Constrained Subject-Specific 分區，用更大成人樣本和動態場景刺激更新 OPA、PPA、RSC 分區，并新增 SPL 場景選擇性分區，在獨立成人和兒童數據集中評估覆蓋和選擇性。

結果：作者報告，更新版 OPA 分區提高跨被試覆蓋，更新分區在 OPA、PPA 和 RSC 中保持或提高場景選擇性，并能在兒童數據中可靠識別場景選擇性皮層。

價值：它把經典功能定位任務中的主觀 ROI 決策轉化為更可復現的分區流程，對發展視覺和場景加工研究尤其有用。

BQ

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