Neural Decoding（神经解码）

Neural Decoding通常涉及信号预处理、特征提取和机器学习模型（如线性回归、深度网络）来预测刺激或行为。在脑机接口中，解码运动意图可帮助瘫痪患者控制外设；在视觉领域，从fMRI体素活动重建所见图像。挑战包括神经信号的高噪声、非平稳性和个体差异，因此常采用迁移学习和自适应校准。近年来，深度学习显著提升了解码精度，但实时性和泛化性仍是研究重点。