本课题组面向 "脑科学与神经工程" 交叉方向，以脑电（EEG/ERP）、脑磁图（MEG）与立体定向脑电图（SEEG）等神经电生理信号为主要研究对象，以现代信号处理、机器学习与复杂网络分析为核心方法，围绕神经疾病的诊断评估与无创干预展开研究，服务于睡眠健康、认知评估、意识障碍评估、癫痫诊疗与卒中康复等临床应用。主要研究领域包括：
领域一：生物医学信号处理与神经解码（Biomedical Signal Processing and Neural Decoding）本领域围绕脑电信号开展特征提取、融合与解码研究：聚焦事件相关电位（ERP）与相位 — 幅度耦合（PAC）等神经特征，发展跨被试、跨设备条件下的域偏移刻画与自适应泛化方法；将听觉诱发电位分析应用于意识障碍（DOC）患者的意识状态评估与范式优化；面向运动想象开展脑机接口（BCI）自适应判别解码，服务于康复训练与人机交互。 相关成果：Biomedical Signal Processing and Control（2027）；Frontiers in Neurology（2026）；Brain Sciences（2025、2026）；CME 2025；ICBIP 2025
领域二：脑网络计算（Brain Network Computation）本领域将复杂网络与图论方法应用于神经影像与神经电生理数据，刻画不同脑状态下的网络结构与动态：基于非负矩阵分解（NMF）刻画孤独症（ASD）儿童脑网络子网络发育模式；基于脑磁图（MEG）研究儿童脑网络结构与认知表现的关系；基于立体定向脑电图（SEEG）分析药物难治性癫痫致痫网络动态；基于任务相关脑电激活度构建脑功能网络；并基于脑电功能网络特征开展卒中患者脑功能评估。 相关成果：PLoS One（2017）；Computers in Biology and Medicine（2023）；NeuroRehabilitation（2022）；发明专利
领域三：无创神经调控与临床转化（Non-invasive Neuromodulation and Clinical Translation）本领域聚焦神经信号的临床转化应用：开展经皮迷走神经刺激（tVNS）对癫痫性脑病等疾病疗效的前瞻性研究；探索诱发电位术中监护、脑机接口康复训练等临床应用场景，推进无创神经调控与神经信号分析技术在康复医学与神经疾病诊疗中的落地。 相关成果：Journal of Child Neurology（2026）；发明专利
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