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神经工程与智能医学

高小榕 长聘教授

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E-mail: gxr-dea at tsinghua.edu.cn

从事脑机接口研究20余年，提出并实现了基于稳态诱发电位的脑机接口技术

高小榕教授1986年获浙江大学学士学位。1989年获中国协和医科大学医学硕士学位。1992年获清华大学博士学位，之后在清华大学任教，先后担任讲师、副教授、教授、长聘教授。2004年入选清华大学“学术新人奖”。2019年中国心律学杰出贡献奖。中国生物医学工程学会医学神经工程分会主委。中国脑机接口50人论坛排序3号。 高小榕教授从事脑机接口研究20余年， 提出并实现了基于稳态诱发电位的脑机接口技术，并引起国内外多方面的重视，该技术表现为传输率高和可识别目标多，成为脑机接口主要范式之一。已发表学术论文两百余篇，Google 学术学术检索引用次数超两万次，连续十余年入选爱思唯尔中国高引学者榜。

  • 从事脑机接口和认知功能增加的研究，核心技术基于稳态视觉诱发电位的脑机接口及基于脑电神经反馈认知增强技术

    高小榕教授的重点研究领域和主要研究成果包括：

    ·高速率脑-机接口系统的开发

    在高速率脑-机接口领域长期保持世界领先水平，开发了一系列具有世界最高通讯速率的视觉脑-机接口系统。2015年发表在《美国国家科学院院报》上的研究成果“脑-机接口高速文字拼写”获得了267比特/分钟的世界最高通讯速率。

    ·高性能脑电信号采集设备的研制

    依靠实验室自身的研制力量，成功研制了64通道高性能脑电信号采集设备，并在2010年首届中国脑-机接口比赛中获得成功应用。目前国内还有多个实验室采用该设备开展脑电和脑-机接口的研究。

    ·脑电信号分析和处理的算法

    开发的基于脑电时-空-频域特征联合分析的方法，多次在全球脑-机接口数据竞赛中获胜，显示了其卓越的性能。在多届全球“脑-机接口数据竞赛”中共获得五个单项第一名，结果与其他研究机构相比优势明显。研究了脑电中与警觉、睡意相关的活动变化，提出了脑电在警觉性监测中的应用，基于运动意识的脑电模式分类，与情绪相关的脑电活动分类，以及基于脑电的视觉图像解码等。

    ·脑机接口比赛

    致力于脑-机接口在中国的推广普及工作，从2010年起组织中国脑-机接口比赛，向普通大众普及知识；力主开源算法，推动国内脑机接口快速发展，举办论文比赛与创新产品展示，促进脑-机接口产业发展。


  • 1. Yike Sun, Yaxuan Gao, Kewei Wang, Jingnan Sun, Yuzhen Chen, Changxing Huang, Xiaoyang Li, Yanan Yang, Tianhua Zhao, Haochen Zhu, Ran Liu, Xiaogang Chen, Bai Lu, Xiaorong Gao, Lateral ventricular brain-computer interface system with lantern-inspired electrode for stable performance and memory-guided decoding, National Science Review, 2026, nwag081. (IF=17.1)

    2. Xiaorong Gao, Yijun Wang, Xiaogang Chen, Bingchuan Liu, Shangkai Gao, Brain–computer interface—a brain-in-the-loop communication system, Proceedings of the IEEE, 2025, 113(5): 478-511. (IF=25.9)

    3. Yonghao Song, Yijun Wang, Huiguang He, Xiaorong Gao, Recognizing natural images from EEG with language-guided contrastive learning, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2025, 36(9): 15896-15910. (IF=8.9)

    4. Bo Dai, Yijun Wang, Xinyu Mou, Xiaorong Gao, A reliability-enhanced brain–computer interface via mixture-of-graphs-driven information fusion, Information Fusion, 2025, 120: 103069. (IF=15.5)

    5. Yike Sun, Yuhan Li, Yuzhen Chen, Chen Yang, Jingnan Sun, Liyan Liang, Xiaogang Chen, Xiaorong Gao, Efficient dual-frequency SSVEP brain-computer interface system exploiting interocular visual resource disparities, Expert Systems with Applications, 2024, 252: 124144. (IF=7.5)

    6. Zhouheng Wang, Nanlin Shi, Yingchao Zhang, Ning Zheng, Haicheng Li, Yang Jiao, Jiahui Cheng, Yutong Wang, Xiaoqing Zhang, Ying Chen, Yihao Chen, Heling Wang, Tao Xie, Yijun Wang, Yinji Ma, Xiaorong Gao, Xue Feng, Conformal in-ear bioelectronics for visual and auditory brain-computer interfaces, Nature Communications, 2023, 14: 4213. (IF=14.7)

    7. Xiang Li, Jingjing Chen, Nanlin Shi, Chen Yang, Puze Gao, Xiaogang Chen, Yijun Wang, Shangkai Gao, Xiaorong Gao, A hybrid steady-state visual evoked response-based brain-computer interface with MEG and EEG, Expert Systems with Applications, 2023, 223: 119736. (IF=7.5)

    8. Yonghao Song, Qingqing Zheng, Bingchuan Liu, Xiaorong Gao, EEG conformer: Convolutional transformer for EEG decoding and visualization, IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 2022, 31: 710-719. (IF=4.9)

    9. Xiaorong Gao, Yijun Wang, Xiaogang Chen, Shangkai Gao, Interface, interaction, and intelligence in generalized brain–computer interfaces, Trends in Cognitive Sciences, 2021, 25(8): 671-684. (IF=24.482)

    10. Xiaogang Chen, Yijun Wang, Masaki Nakanishi, Xiaorong Gao, Tzyy-Ping Jung, Shangkai Gao, High-speed spelling with a noninvasive brain-computer interface, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2015, 122(44): E6058-E6067. (IF=9.423)


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