5月15日，脑机交互与人机共融海河实验室消息，近日，脑机交互与人机共融海河实验室团队在工程领域TOP期刊Engineering Applications of Artificial Intelligence发表最新研究成果。团队提出了一种基于深度学习的快速声场预测模型tFUSNet，依托前期开发的相位幅值耦合阵元调控算法及自研128阵元超声相控阵辐照系统，在实现经真实人颅骨不同靶点调控聚焦的基础上，进一步实现了相控阵颅内声场的高精度、毫秒级预测。

该成果解决了颅骨对经颅聚焦超声的衰减及声场畸变问题，同时打破了传统三维经颅聚焦超声数值仿真计算耗时长的瓶颈，为高时空分辨声电脑机接口、超声神经调控等领域研究提供了技术基础。