数据基础设施
跨机构、跨硬件、跨模态脑信号统一组织、标注与评估。
算法 × 数据 × 平台
三张主证据卡对应处理、建模与输出。
EEG / fMRI / MEG
多模态信号进入统一结构与训练语义。
预训练 + 后训练
预训练、后训练与工具调用支撑多类下游任务适配。
API / SDK / 系统接入
分析、解码与状态理解能力直接进入外部系统。
去噪时延 < 0.1s
EEG 实时去噪
同步去除多种噪声，稳定神经信号入口。
基于 EEGdenoiseNet 等方法，实现实时去噪与稳健信号重建。
实时去噪多噪声同步去除
SOTA 验证
双模态模型
用 1% 预训练 fMRI 数据达到 SOTA，验证基础模型的迁移能力。
支持变长建模与个体化脑图谱，在多类下游任务中达到性能最优。
变长建模个体化脑图谱
视觉 / 语义 / 情绪
接口输出
多任务解码覆盖视觉重建、语义理解与情绪对齐。
多模态、多任务解码能力支撑视觉、语义与情绪等主要输出通道。
多任务解码API / SDK
大脑数据基础设施
统一结构、质量评估、预训练栈与交付接口构成关键中间层。
跨机构 / 跨硬件
通用数据平台
统一结构、标注体系与质量评估支撑训练与测试。
把 EEG、fMRI、MEG 与行为数据组织成可复用训练资产。
预训练 + 后训练
统一神经表征
自监督预训练、指令微调与工具调用沿同一栈收敛。
让模型可跨任务、跨设备、跨人群迁移。
API / SDK
开放接口生态
模型输出进入医院、设备与合作系统。
把状态理解、语义解码与分析能力接入医院、设备与合作方系统。
视觉 / 语义 / 情绪
EEG 模型资产
多任务解码覆盖主要输出通道。
预训练与泛化能力支撑接口层任务。
1% 预训练达 SOTA
fMRI 模型资产
SLIM-Brain 与 FlexiBrain 验证迁移与变长建模。
从脑图谱到下游任务形成稳定路径。
4 项公开数据
公开研究档案
数据集、访问统计与论文关系集中归档。
公开论文、数据资源与关键节点共同构成可验证研究档案。
联合研发
围绕医院、设备与智能终端开放模型与系统接入。
模型 API
面向外部系统提供语义解码、状态理解与分析能力 API。
嵌入支持
数据标准化、接口适配与平台协同围绕统一能力栈推进。