1、无线微创脑机接口NEO从实验室走进临床

脑机接口通过记录和解读大脑信号，实现大脑和计算机之间直接通信。一方面可以帮助脊髓损伤、脑中风、渐冻症、癫痫等脑疾病患者康复；另一方面有望实现脑机直接、通信脑机融合智能等颠覆性技术，直接拓展人脑信息处理能力。洪波教授带领团队十年攻关，研发成功无线微创脑机接口NEO，解决了Neuralink、BrainGate等主流植入脑机接口创伤大、长期信号不稳定的难题。NEO电极覆盖脑膜外，不破坏神经组织，实现微创植入；硬币大小的脑机接口处理器嵌入患者颅骨中，采集运动脑区神经信号；体内处理器无需电池，通过线圈隔着头皮和体外机近场耦合供电，实现了高带宽双向无线信号传输；时空频信息融合的脑电解码算法，帮助高位截瘫患者实现脑控喝水、脑控光标、脑控轮椅等。2023年10月在宣武医院团队成功完成首例临床试验， 此后分别在天坛医院和华山医院完成第二和第三例临床试验，实现了脑机接口人体长期安全植入和家居使用。2025年6月在全国12家医院开展多中心注册临床试验，被《自然》杂志列为2025年值得关注的科学事件之一。

2、揭示人脑言语处理网络协同机制

语言是人类大脑独有的认知功能，是揭示智能本质的关键环节。洪波教授研究团队结合颅内脑电记录和磁共振全脑成像技术，揭示了听觉、语言和运动脑区如何通过精细的时空协作，来实现语言声调识别的神经机制。在传统的听觉处理通路之外，发现了运动相关脑区在语言声调处理中的作用；研究组进一步发展了刻画精细信息传递和语音处理选择性的方法，发现人脑颞叶和额叶脑区共同构成了处理语音特异信息的专门网络，与经典的视觉中的人脸处理通路类似；通过更加精细的颅内脑电和磁共振时空联合分析，发现了人脑颞叶听觉脑区利用精确时间跟随来处理语音基频的关键机制。这三项工作突破了传统的层次化信息处理的框架，构成了人脑言语信息处理的网络协同理论。

1. Liu D, Shan Y, Wei P, Li W, Xu H, Liang F, Liu T, Zhao G*, Hong B*. Reclaiming Hand Functions after Complete Spinal Cord Injury with Epidural Brain-Computer Interface. medRxiv 2024.09.05.24313041; doi:10.1101/2024.09.05.24313041

2. Liu D, Xu X, Li D, Li J, Yu X, Ling Z, Hong B*. Intracranial brain-computer interface spelling using localized visual motion response. Neuroimage. 2022 Sep; 258:119363. doi: 10.1016/j.neuroimage.2022.119363.

3. Liu Z, Tang J, Gao B, Yao P, Li X, Liu D, Zhou Y, Qian H, Hong B*, Wu H*. Neural signal analysis with memristor arrays towards high-efficiency brain-machine interfaces. Nature Communications. 2020 Aug;11(1):4234. doi: 10.1038/s41467-020-18105-4.

4. Zhang Y, Ding Y, Huang J, Zhou W, Ling Z, Hong B*, Wang X*. Hierarchical cortical networks of "voice patches" for processing voices in human brain. PNAS. 2021 Dec; 118(52):e2113887118. doi: 10.1073/pnas.2113887118.

5. Guo N, Si X, Zhang Y, Ding Y, Zhou W, Zhang D, Hong B*. Speech frequency-following response in human auditory cortex is more than a simple tracking. Neuroimage. 2021 Feb;226:117545. doi: 10.1016/j.neuroimage.2020.117545.

6. Yan Y, Dahmani L, Ren J, Shen L, Peng X, Wang R, He C, Jiang C, Gong C, Tian Y, Zhang J, Guo Y, Lin Y, Li S, Wang M, Li L, Hong B*, Liu H*. Reconstructing lost BOLD signal in individual participants using deep machine learning. Nature Communications. 2020 Oct 7;11(1):5046.doi: 10.1038/s41467-020-18823-9.

7. Si X, Zhou W, Hong B*. Cooperative cortical network for categorical processing of Chinese lexical tone. PNAS. 2017 Nov; 114(46):12303-12308. doi: 10.1073/pnas.1710752114.

8. Wang D, Buckner RL, Fox MD, Holt DJ, Holmes AJ, Stoecklein S, Langs G, Pan R, Qian T, Li K, Baker JT, Stufflebean SM, Wang K, Wang X, Hong B*, Liu H*. Parcellating cortical functional networks in individuals. Nature neuroscience, 18(12), 1853–1860. 2015

学术荣誉

• 北京市科技新星

• 教育部新世纪优秀人才