近年来，非侵入式脑机接口（BCI）凭借无创、便携、成本可控的优势，在医疗康复、人机交互等领域展现出广阔的应用前景。但行业始终面临着难以回避的现实瓶颈：个体间脑电信号特征差异巨大，同一用户的脑电状态也会随疲劳、专注度等因素持续波动，传统“一刀切”的固定范式与通用解码模型，不仅对新用户解码准确率偏低，还需要长时间的枯燥校准训练，且长期使用中易因信号非平稳性出现性能衰减，极大制约了脑机接口的实际可用性与用户接受度。

2026年7月，华南理工大学获得授权的发明专利“一种个性化脑机接口系统”（授权公告号：CN122020208B），给出了一套从范式选择、模型匹配到参数优化，并贯通在线自适应全流程的个性化解决方案，构建起“范式级+模型级+参数级”的三级个性化架构，在提升初始解码精度的同时，实现了使用过程中的持续自适应优化，有效兼顾了用户体验、个性化深度与长期解码性能。

个性化脑机接口系统的结构示意图

这套系统首先从交互源头打破固定范式的局限，搭建了覆盖运动想象、视觉运动想象、空间导航想象、SSVEP、P300、语音想象、音乐想象、图像想象等多类型的预验证范式库，每条范式均标注了解码准确率、平均信息传输速率等性能指标与用户推荐指数。用户可先基于主观理解难度与偏好完成初选，系统再通过约5-10分钟的短时预实验采集脑电数据，结合解码性能与主观体验两类量化指标加权评估，最终筛选出综合适配度最高的个性化范式。这种“用户自主选择+系统量化匹配”的模式，既尊重了用户的使用感受，也有效降低了因范式不适配导致的“脑机接口盲”（即部分用户难以产生可解码脑电信号的情况）问题，提升了系统的人群兼容性。

模型个性化范式选择模块的人机交互界面示意图

选定范式后，系统通过预设的范式-模型映射关系匹配对应候选解码模型集合，再基于用户校准数据，综合分类准确率、信息传输速率与模型复杂度三项指标进行多目标打分，选出性能与算力平衡最优的模型作为初始解码模型，完成从范式到模型的第二层个性化适配。在此基础上，系统进入离线个性化优化阶段，采用演员-评论家架构的强化学习算法，仅需少量校准数据，即可根据个性化目标选择从特征权重筛选或模型超参数调整等维度快速搜寻最优个性化配置，让模型快速适配用户专属的脑电特征模式，有效缩短了传统方案所需的长时间校准训练，减轻了用户的使用负担。

模型匹配与选择模块的工作流程示意图

在正式在线使用阶段，系统一边基于个性化模型完成实时脑电解码与指令输出，一边通过循环数据缓冲区留存用户使用过程中新产生的脑电数据与解码结果，持续监测解码性能变化。当连续窗口性能低于预设阈值或到达固定更新周期时，系统会触发增量学习对模型进行微调，且微调仅针对分类层参数或与个性化高权重相关联的网络层（而非全模型），同时采用低于离线训练的学习率。这种轻量触发式更新机制，既能适配脑电信号随时间的自然漂移与用户的学习效应，维持长期稳定的解码表现，又能有效避免模型出现灾难性遗忘，保障了系统运行的连续性与可靠性。

个性化脑机接口系统的工作原理图

整体来看，该专利的核心价值在于将个性化贯穿了从交互范式、解码模型到参数优化的完整链路，并延伸至在线使用的全生命周期。通过范式与模型的前置匹配降低新用户的使用门槛，通过在线增量自适应解决长期使用的性能衰减问题，为非侵入式脑机接口从实验室演示走向常态化日常应用（如脑控轮椅、康复训练等场景）提供了系统化的个性化技术框架。

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