对于闭锁综合征患者而言，失去说话能力几乎意味着与世界隔绝。他们大脑清醒、思维正常，却因全身运动功能几近丧失而无法发出一个音节。目前效果最好的语音解码大多依赖侵入大脑皮层的手术电极，既有手术风险，信号质量还会随时间衰退。
近日，美国得克萨斯大学奥斯汀分校Wang Jun团队在《Frontiers in Human Neuroscience》发表的研究，转而探索更安全的无创脑磁图（MEG）路径，回答了关键问题：需要多少传感器、用多高采样频率，才能可靠解码患者自发说出的内心言语？
▲脑磁图（MEG）语音解码流程概述 ©作者团队/Front. Hum. Neurosci.
通道数推荐：最多24通道可覆盖需求
本研究要求参与者自发、无提示地发声，这更贴近真实交谈，也更具解码难度。研究招募7名22至30岁的健康英语母语者，让他们每4至5秒随机说出“是”或“否”，共采集1242个有效试次。
实验使用306通道的MEGIN TRIUX脑磁图系统，以4千赫采样原始信号，经滤波后保留203个梯度计通道，再通过离散小波变换提取7个频段的功率特征，交由支持向量机与随机森林两种分类器完成“是/否”二分类。
▲代表性 “是”（左侧）与 “否”（右侧）试次的时间分割 ©作者团队/Front. Hum. Neurosci.
用足全部203个传感器的基线结果显示，两种分类器对内心言语与出声言语的识别准确率仅徘徊在61%至66%之间，仅略高于50%的随机水平。而借助前向选择算法，为每位被试逐一筛出个体化最优传感器子集后，结果发生质的跃升：仅用平均7至8个传感器，内心言语解码准确率即升至85%至88%，出声言语更突破91%；对比之下，全量传感器的准确率只有60%至71%，两者差距接近两成，识别能力不降反升。
支持向量机模型下，内心言语解码仅需平均7.4个传感器便达85.8%的准确率，出声言语更只要6.9个传感器即收获91.1%，因出声言语含更丰富的发音动作信息。不同个体所需传感器数量在3至22个之间波动，提示最优摆放位置因人而异。
研究者指出，得益于光泵磁强计（OPM）、NV-金刚石磁强计等可穿戴磁传感技术的模块化设计，未来仅24个传感器就足以支撑这一任务，而传统设备往往需要数百个传感器覆盖全头，成本与重量都居高不下。
频段推荐：低频高Gamma频段
频段分析同样给出关键启示。单独解码各频段时，低频高Gamma频段（62至125赫兹）在多数场景下表现最佳，提示该频段承载着言语生成的核心认知信息。
采样率推荐：250Hz可用、500Hz更理想
依据奈奎斯特采样定理，为完整捕捉这一频段，可穿戴脑磁设备的最低采样频率应为250赫兹，若能支持500赫兹则更理想，这为新一代设备的采样参数划定了清晰底线。当前OPM已能实现数千赫兹采样，但NV-金刚石磁强计约100赫兹的采样上限仍待突破。
研究者提醒，这并不意味着设备可以“一刀切”精简。由于个体间最优传感器位置差异显著，实用化脑机接口可能需要为每位患者定制传感器布局，并需定期复查调整。同时，该研究仅针对“是/否”两类词的小词汇量任务、样本也仅有7人，结论向更复杂真实对话推广仍需更大样本验证。
尽管这项研究没有造出成熟的脑磁图脑机接口（MEG-BCI）产品，但它给出了一套清晰的硬件设计参数。对于肌萎缩侧索硬化、重度脑损伤后失去语言能力的闭锁综合征患者来说，稀疏阵列MEG-BCI为他们重新获得对话能力提供了新的路线。
参考：Alba Diaz PA, Kwon J, Berstis K, Weed M, Ferrari P and Wang J (2026) Optimal sensor set for MEG-based spontaneous and intended speech decoding toward practical communication. Front. Hum. Neurosci. 20:1925703. doi: 10.3389/fnhum.2026.1925703
