关注我们的同学应该知道，我们在做MindSoul，构建脑机接口的通用操作系统与大模型，现在我们正在希望构建基于MEG以及fmri、以及超声波脑机接口、侵入式脑机接口对接。
在完成市面上主要品类的非侵入式脑机接口的对接与模型训练之后，现在我们希望人类数字永生开始寻求侵入式脑机、与超声波脑机以及脑磁图MEG设备医疗机构进行合作。
我们作为minsoul脑机接口团队寻求相关的合作
1.侵入式脑机接口对接合作：神经元数据到文字、图像与控制数据采集与模型训练
侵入式脑机接口通过在大脑皮层内部植入电极，记录动作电位、多单位神经活动、局部场电位或皮层脑电等高精度神经信号。相较于头皮脑电，侵入式设备通常具有更高的信噪比和更精细的时空分辨率，能够捕捉与运动意图、尝试发音、手写动作和视觉感知相关的神经活动。
我们MindSoul团队把“尝试说话”“想象书写”或“尝试移动手指”等脑活动，通过MindSoul脑机接口大模型转化为文字输入、光标控制、机械肢体动作或合成语音。用于实现人类从临床到通用型打字、图像提取，完成更高分辨率、准确率的提升。
同样用于构建EEG以及MEG的教师模型，因为神经元侵入式脑机接口是局部的，无法替代MEG与超声波脑机，但是可以得到具备更加精准、高通道、低信噪比的信号。
2.MEG机构合作：构建全脑神经活动大模型
需求：提供MEG设备采集人类打字、看图像
脑磁图（MEG）并不是直接读取单个神经元的放电，而是从头部外部测量大量神经元同步活动所产生的极微弱磁场。MEG具有毫秒级时间分辨率，结合脑结构影像和源定位算法，可以估计大脑不同区域在语言、视觉、运动和认知任务中的激活时间与空间分布。
我们将围绕打字、语言产生、图像观看、笔画实验范式，同步采集MEG信号、刺激内容与行为标签，通过大模型训练完成MindSoul在中国人的解码大脑的训练
这一方向的长期目标，希望能够不仅实现地“读取思想”，而是构建可以跨任务迁移的神经表征模型，使系统逐步理解语言产生、视觉感知和运动意图背后的神经活动模式。要进一步实现跨人群、跨设备和跨场景的通用解码，还需要积累多受试者、多任务和多时间段的数据，并解决个体差异、信号漂移、模型校准及泛化能力等问题。
并且用于在EEG的教师模型。
3.超声波脑机接口对接合作：构建脑机接口的文字、图像、意图大模型
需求：需要超声波脑机接口对接与数据采集
神经活动会引起局部脑区血流速度和血容量的变化。基于功能超声成像（fUS）的脑机接口，可以通过检测脑血流动力学变化，间接反映不同脑区的活动状态。
与MEG直接测量神经活动产生的磁场不同，功能超声主要记录神经活动所引发的血流变化。MindSoul计划围绕打字、图像识别、语义理解及四肢运动等任务，同步采集功能超声影像与任务标签，构建脑血流影像与语言、视觉及运动意图之间的映射模型，并用于训练多任务脑机接口基础模型
合作成果模型预期
1. 高准确率与跨人的人类语言与打字模型
通过采集用户在打字、想象书写和尝试表达时的脑信号，研究字母、中文笔画、词语及语义意图的解码能力，逐步实现从神经信号到文字内容的转换。
2. 高准确率与跨人的四肢与手指运动模型
构建五指精细运动以及左右手、左右腿等四肢动作的数据模型，覆盖抬手、抬腿、抓取、移动和连续动作控制，为外骨骼、机械臂和空间交互提供基础。
3. 高准确率、与跨人的视觉感知模型
研究用户观看不同图像和场景时的脑信号变化，识别视觉关注区域、图像类别和场景特征，并探索对所见画面的粗粒度重建。
4. 高准确率的与跨人的音频与动态画面模型
结合声音、视频和脑信号数据，研究大脑在听声音、观看视频或进行视觉想象时的神经活动，探索对声音类别、动态画面和相关语义内容的识别与重建。
5. 高准确率的与跨人的情绪与精神状态识别模型
通过脑信号与行为数据，识别开心、悲伤、紧张和放松等情绪状态，并探索抑郁、焦虑及双相情感障碍相关风险特征的辅助筛查。该模型主要用于研究和风险提示，不能直接替代临床诊断。
通过空间计算采集人类空间的审计员数据步骤，通过空间计算采集人类最原始大脑神经元、EEG数据。
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